VALIDADE EM ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
CENTRO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE
FACULDADE DE MEDICINA -DEPARTAMENTO DE MEDICINA PREVENTIVA
NÚCLEO DE ESTUDOS EM SAÚDE COLETIVA
DISCIPLINA DE EPIDEMIOLOGIA – 1º semestre 2005
VALIDADE EM ESTUDOS
EPIDEMIOLÓGICOS
Validade
• Validade: termo derivado do latim validus (“forte”)
• Validade de um estudo: até que ponto os resultados
de um estudo epidemiológico são distorcidos em
decorrência de erros metodológicos na concepção
(desenho) do estudo e/ou na análise dos dados.
Validade
Ð
erro sistemático
viés
x
Precisão
Ð
variação amostral
erro aleatório
Validade interna
x
Generalização
• Um estudo particular é “internamente válido”,
ou simplesmente “válido”, se os seus resultados
não podem ser atribuídos a erros sistemáticos.
• Mas será que os achados específicos de um
estudo numa população específica podem ser
generalizados para uma outra população?
Nurse’s Health Study
• Práticas conceptivas e impactos em saúde
• Restrição: Enfermeiras casadas, 30-55 anos
11 estados com maior n0 de registros
• Vantagens: > taxa de resposta e seguimento
• Achado: relação inversa entre terapia hormonal
pós-menopausa e doença coronariana
• Seria este resultado generalizável para:
Î enfermeiras de outros estados?
Î outras mulheres americanas?
Î mulheres de outros países?
VALIDADE VS. PRECISÃO
• VALIDADE: ausência de erro sistemático ou viés (“bias”)
• PRECISÃO: ausência de erro aleatório
VÁLIDO
PRECISO
NÃO VÁLIDO
NÃO VÁLIDO
IMPRECISO
PRECISO
VÁLIDO?!
IMPRECISO
Viés: 3 pilares
(1) Viés de seleção: a medida de associação estimada no
estudo está distorcida devido ao modo pelo qual os
indivíduos são selecionados para compor a população de
estudo.
(2) Viés de informação: a medida de associação
estimada no estudo está distorcida devido a erros de na
forma como a informação sobre a exposição e/ou doença
é obtida.
(3) Confundimento ou situação de confusão: parte da
associação observada decorre da existência de uma ou
mais variáveis, denominadas variáveis de
confundimento, confundidoras, ou de confusão.
Viés de seleção
• Viés de seleção: Distorções que resultam dos procedimentos
utilizados na seleção dos participantes e/ou de fatores que
influenciam a participação no estudo.
• Se o processo de seleção provoca a identificação de uma
associação entre exposição e doença, quando na população-alvo
tal associação inexiste Î viés de seleção.
• O elemento básico no viés de seleção é a existência de relações
entre exposição e doença que são diferentes entre os indivíduos
que participam do estudo e aqueles que são teoricamente
elegíveis para participar mas que, por mecanismos de seleção
viciados, não foram incluídos.
Viés de seleção
• Viés de seleção pode ocorrer quando a identificação
de indivíduos para inclusão no estudo, seja com base
na exposição (coorte) ou doença (caso-controle)
depende do outro eixo de interesse.
• Coorte: seleção de expostos ou não-expostos depende
da probabilidade de adoecer
• Caso-controle: seleção de casos ou controles depende
da probabilidade de exposição
Viés de detecção
• Controvérsia Î estrogênio artificial vs. câncer de endométrio
• Alguns estudos encontraram forte associação (OR=9)
• Horowitz e Feinstein (1978):
(1) Estrogênio artificial causa sangramento uterino a despeito da
presença ou não de câncer de endométrio;
(2) Este sintoma conduziria a mulher a um exame ginecológico;
(3) Uma investigação ginecológica revelaria a presença de câncer de
endométrio que de outra forma poderia passar despercebido;
(4) A taxa de detecção de câncer de endométrio seria maior entre
mulheres em uso de estrogênio do que entre mulheres que não o usassem
(5) Ou seja, o processo de inclusão de casos no estudo seria função da
exposição Î super-estimação da medida de associação.
Perda seletiva de seguimento
• Perdas: morte, não-cooperação, migração, dificuldades de manter
o seguimento, falta de registros adequados.
• Perdas podem ser relacionadas à exposição, à doença, ou a ambos.
• Se a perda de seguimento é associada tanto com a exposição
quanto com a doença Î perda seletiva de seguimento.
• Viés pode ocorrer quando os indivíduos que são perdidos
apresentam probabilidades diferentes de desenvolver a doença sob
estudo, quando comparados com os que não foram perdidos.
• Em particular o viés ocorrerá quando as perdas são diferenciais
entre grupos de exposição.
Coorte fixa sem perdas
Expostos
caso
Não-expostos
caso
36 / 144
= 2.00
RR =
18 / 144
Perdas associadas ao desfecho e exposição:
Expostos
caso
Não-expostos
caso
30/ 135
= 172
RR=
.
18/ 139
Perdas associadas apenas à exposição
Expostos
caso
Não-expostos
caso
33 / 132
= 200
RR =
.
18/ 144
P(D) entre as perdas (3/12)
=
P(D) nos remanescentes (33/132)
Viés de informação
• Viéses de informação: distorções nas estimativas de efeito que
decorrem de erros na mensuração/aferição da exposição e/ou
desfecho de interesse.
• Fontes: utilização de procedimentos diagnósticos de baixa
sensibilidade e/ou especificidade (informação sobre o desfecho);
uso de instrumentos de coleta de dados (p.ex., questionários) de
má-qualidade; procedimentos de entrevista não padronizados;
registros de dados incompletos, entre outras.
• Resultado: classificação errônea dos participantes do estudo em
termos de seus status de doença e/ou exposição.
• Por isto: também denominado erro de classificação ou viés de máclassificação (misclassification bias).
Viés de informação: diferenciais e não-diferenciais
•Erro de classificação não-diferencial: o sistema de classificação,
seja ele adequado ou não, é o mesmo para os grupos de
comparação, ou seja, a sensibilidade e especificidade não variam
segundo status de exposição ou doença.
•O resultado usual, porém não universal, dos erros não-diferenciais é
diminuir as diferenças entre os grupos de comparação e enviesar as
medidas de associação em direção ao valor nulo Î as estimativas
de risco relativo tendem a se aproximar de 1,0.
• Erro diferencial: a taxa de má-classificação difere entre os
grupos de estudo Î distorção na estimativa de efeito cuja direção é
muito difícil de ser avaliada.
Impacto do erro de classificação
7
OR verdadeiro=6.0
6
OR
5
SE=1.0
SE=0.9
SE=0.75
SE=0.5
4
3
2
1
0.5
0.6
0.7
0.8
Especificidade
0.9
1
Confundimento: Princípios básicos
•
Confundimento ou situação de confusão ocorre quando
parte do efeito observado de um fator de exposição
resulta da presença de uma ou mais variáveis, que estão
relacionadas tanto com a doença sob estudo quanto com a
exposição de interesse na base populacional.
•
Esta(s) variável(is) é(são) denominada(s) variável(is) de
confundimento, confundidora(s), ou de confusão.
•
A situação de confusão ocorre devido a uma inerente
falta de comparabilidade entre populações expostas e
não-expostas no que diz respeito aos riscos de adoecer.
Propriedades básicas
1. Deve ser um fator de risco independente para a
doença sob estudo (entre os não-expostos);
2. Deve estar associada com a exposição na base
populacional (na coorte, em estudos de coorte, e
nos controles, em estudos caso-controle);
3. Não ser intermediária na relação causal entre a
exposição e doença, ou consequência do desfecho
sob estudo.
Condições mínimas
E = Exposição
D = Desfecho
C = Fator de confusão
D
E
C
Fator intermediário
E = Exposição
D = Desfecho
C = Fator de confusão
E
C
D
Não há confundimento: não existe
asssociação entre C e D independente de E
Fator intermediário
E = Exposição
D = Desfecho
C = Fator de confusão
D
E
C
Não há confundimento: não existe
asssociação entre C e D independente de E
Estratégias para lidar com confundimento
1. Estratégias preventivas
• Randomização
• Restrição
• Pareamento
2. Estratégias analíticas
• Estratificação
• Análise multivariada
Randomização
• O que é? Alocação aleatória dos participantes às
categorias de exposição
• Meta: criar grupos de comparação que tenham
propensão equivalente ao desfecho, isto é, incidências
iguais do desfecho na ausência da exposição de interesse.
• Como: balanceando a distribuição dos determinantes do
desfecho (conhecidos ou não!) nos grupos de comparação
• Limites:
– Não torna a distribuição dos determinantes igual nos grupos
– Mais efetivo em estudos com amostra grande
– E o que acontece após a randomização?
Restrição
• O que é? Restrição da admissão no estudo a
participantes que têm características
comuns (p.ex. mesmo sexo, idade)
• Lógica: Confundimento não pode ocorrer se
a variável potencialmente confundidora é
impedida de variar
• Limites:
– Diminui o total de indivíduos elegíveis
– Generalizabilidade
Pareamento
• O que é? Estratégia de seleção de participantes de
forma a garantir que a distribuição da potencial
variável de confundimento tenha distribuição
similar nos grupos de comparação
• Lógica: Elimina a associação do confundidor com
a exposição (em estudos de coorte!!!)
• Limites:
– Problemas operacionais para encontrar pares
– Estratégia de análise pareada em caso-controle
– Super-pareamento (overmatching)
Estratificação
• Compara-se o valor da medida de efeito de interesse
(p.ex., o odds ratio) levando-se em consideração o
potencial fator de confundimento (odds ratio ajustado)
ou ignorando-o (odds ratio não-ajustado, bruto ou
crú).
• Se diferentes então há confundimento
• Quão diferentes?!
E = contraceptivo D = infarto C = idade
D+
D-
E+
25
73
98
E-
203
1383
1586
228
1456
1684
25 × 1383
= 2.33
OR =
73 × 203
E = contraceptivo D = infarto C = idade
idade (30-39)
idade (40-49)
D+
D-
E+
13
59
72
E-
45
720 765
58
779 837
13× 720
= 353
OR=
.
59× 45
D+
D-
E+
12
14
26
E-
158
663
821
170
677
847
12× 663
= 360
OR=
.
14× 158
Modificação de efeito
O efeito (associação) da variável de exposição no
desfecho em questão varia “substancialmente” de
acordo com os níveis de uma outra variável.
D+
D-
E+
550
400
950
E-
450
600
1050
1000
1000
2000
OR = 1.83
Modificação de efeito
C+
C-
D+
D-
E+
520
180
700
E-
300
100
400
820
280 1100
OR = 0.96
D+
D-
E+
30
220
250
E-
150
500
650
180
720
900
OR = 0.45
O que fazer? Î mostrar os OR por
estrato da variável de interação