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Nota de Estudos
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Validade dos Estudos Epidemiológicos

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olá hoje vamos falar sobrevalidade em estudos epidemiológicos beme se você se deparar com um dia a ummanchete do jornal que um estudodiz que o café beber duplica orisco de ataque cardíaco o que vai sersua reação bem no sentido de maisentrar em profundidade neste estudo nósvamos realmente precisar observar como este estudofoi feito e como são válidos osresultados deste estudo se observarmos qualquer estudo ilógico epidêmico de o objetivo básicode qualquer estudo epidemiológico é twofoldum é obter um estimativa precisa deo que quer que esteja sendo estudado se isso éa frequência de uma doença ou o efeitode uma exposição sobre um resultado da saúde etudo isso nós estudamos em uma determinada amostrada populaçãoagora este aspecto de qualquer estudo epidemiológicoé conhecido como validade interna deo estudo quão válida é a metodologiaque está sendo usada para estimara frequência ou determinar o efeito deuma exposição agora no longo run o que nósdesejaríamos será que não vamos querer que esta estimativaseja generalizável para o destino relevante populacional entre os quaiso estudo está sendo feito agora esse aspectode qualquer estudo epidemiológico é conhecido comovalidade externa para que os resultados deo estudo possa ser extrapolado para atoda a população quando falamos deexatidão da estimativa qual precisãorealmente significa que consiste em duas coisasprecisão e validade se olarmos para dizerum olho de boi e queremos atingir a marcao que gostaríamos de ser é serpreciso em um tão bem como válido para que tentamos atingir a marca do touro tantos quanto ovezes possível tão similarmente a cada estudo epidemiológico pode ter resultadosque são ambos precisos e válidos qualé o que realmente desejaríamos em cadaestudo entretanto poderia haver estudosonde os resultados podem ser precisos o quesignifica que toda vez que o estudo foifeito você obtenha os resultados semelhantes mas elepode ser que a metodologianão estava correta e por isso não sãoválidos pode acontecer que atendidos os resultadosnão são precisos mas, às vezes, podemser válidos ou no pior caso cenárioou resultados significam que pode não ser nempreciso nem válido assim quando estamos olharem qualquer estudo epidemiológico precisamos deser muito tanto de precisão quanto devalidade como eu lhe disse em um pré-médicoestudos tudo o que estamos fazendo ébasicamente estimar estamos estimandoseja a frequência de uma doença ou emnosso resultado de saúde ou estamos estimandoqual é o efeito de uma exposição em um resultadoagora quando estamos fazendo essasestimações existem ligadas a haver errosque podem acontecer em nossos estudos hádois tipos de erros que nos deparamos comquando estamos fazendo estudos epidemiológicosum são chamados erros aleatórios ouerros que acontecem devido a chance queé basicamente a variabilidade por causa dequalquer causa desconhecida ou incontrolávelcomo erros em amostragem ou erros emfazer medições entretanto o erro problemático maisque podemos enfrentar emqualquer estudo são chamados de erros sistemáticosou biases estes são os erros que sãobasicamente uma ameaça à válvula paravalidade de qualquer estudo epidemiológicoe como estes erros acontecem em qualquer estudo basicamente a forma como fazemos o estudoa metodologia que utilizamos para fazer qualquer estudo pedagógico e se for feito de uma maneiradeterminada maneira que tende a produzirresultados que não são os verdadeiros resultadosentão que leva a erros que sãochamados de biases e afinal o que nósveríamos é que ou as estimativasou as associações que estamos tentandoavaliar entre a exposição e o resultadona amostra de estudo podem diferirda verdadeira associação causal entrea mesma exposição e resultado que podeestar lá na fonte população então deixenós olhar para os vários tipos de biasesou ameaças à validade em epidemiologiaestudos existem essencialmente três tipostipos de biases que podem ocorrer em qualquerestudo epidemiológico estes são chamadoscomo viés de seleçãobias informações bias e confounding sovamos passar um por umvindo para seleção bias bias biasAcontece quando usamos procedimentos para selecionar as populaçõeslembre-se que em umestudo epidemiológico estamos amostrando umcerto número de indivíduos aparticipam do estudo a maneira emque selecionamos esses participantes do estudotemos certeza de que esses estudos os participantes realmente representama população alvo e se houverqualquer questão em que a maneira como selecionamosessas pessoas que resultem no que nóschamamos como seleção viés agora como tudoessas coisas acontecem em estudos epidemiológicoslembre-se de que estamos selecionandonossos casos e controles e estes podemacontecer através de ou estamos usando um mecanismo de vigilânciaa partir do qualé uma notificação sistemática de casose se estamos tirando mais de expostoscasos do mecanismo de vigilânciaque seria de uma maneira em qual seleçãobias poderá ocorrer será a triageme fazer diagnóstico de forma mais sistemáticaentre o caso aqueles que estão expostos seconhecemos seu histórico de exposiçãopreviamente e então que podeartificialmente em criar biases novamenteas biases de seleção podem ocorrer em se nósselecionamos nossos casos e controles dehospitais de facilities de saúde eonde se é provável que mais dos pacientes do casoque estão expostos sãoadmitidos ou o contrário quepode levar ao viés de seleção outramaneira comum em que a seleção preconceitoocorre é quando selecionamos aqueles casos queestão vivos os casos da doença queestão mortos não faria parte dos nossos estudose pode ser que a razãopor que esses casos estão vivos pode ter que fazercom o status de exposição e daíseleção seletiva de pacientes sobrevividopode realmente levar ao viés de seleção emcohort estudos de seleção viés geralmenteocorre quando há perda para seguirlembre-se que temos que acompanharpessoas durante um período de tempo em coorteestudos e se é provável que as pessoasque estão menos expostas ou mais expostossão mais propensos a serem perdidos oupessoas que estão com mais riscoposteriormente menor risco se forem maisprobabilidade de se perder para acompanhar queeventualmente podem levar a resultados que sãotendenciáveis e que seriam atribuíveis aseleção bias como lidamos comseleção bias bias podemos lidar comseleção bias em qualquer estágio do nosso estudoidealmente gostaríamos de ter certeza de quea maneira pela qual projetamos o estudo élivre do viés de seleção de modo que uma maneira seria usar casos de incidentes e nãocasos prevalecentes porque casos prevalentes ter a questão dos compradores de sobrevivênciaespecialmente os estudos de controle de caso são maispropentes a este-viés de seleção evárias formas em que lidar com o viés de seleçãoe estudos de controle de casoé usar design baseado em populaçao em vez de design baseado em populações.tais que os casos e controles desão realmente selecionadosda comunidade ou da população enão de fue ou de um determinado sistema de assistência médicaprecisamos ter certeza de que nósaplicamos o mesmo elegível critérios quando nósestamos selecionando casos e controles e nósnão estamos inclinando-se em direção a uma determinada exposiçãoentre os casos e controlesnovamente ambos os casos e controles devempassar pelos mesmos procedimentos diagnósticose a mesma intensidade de vigilânciae a mesma intensidade de vigilânciaa fim de identificá-los como casos econtroles para que não somos tendidos noo tempo da seleção agora no momento da coleta de dados o que precisamos paragarantir é minimizar a não resposta paraminimizar a não participação e certificar-sede que não perdemos muitas pessoas especialmente em estudos de coorte ao longo de um longo período de acompanhamento demesmo que nós anteciparna verdade que podemos perder pessoas e assimseria uma boa ideia manterum registro de todas essas perdas pessoas emmenos algumas características demográficas sociais básicas dessas pessoas para quedepois no estágio de análise possamosde fato comparar pessoas que foram perdidas paraacompanhamento versus aqueles que permanecem no estudoe ver se havia algumagrandes diferenças nessas duas populaçõesque poderiam levar aoviés de seleção que nós também precisa ter certezano momento da coleta de dados que o diagnósticode doençanão afetada pelo status de exposiçãoo que significa na hora de selecionar quemos casos e controles são a pessoaque está selecionando o caso em controlesnão deve estar ciente do que a exposiçãostatus dessa população dos casose controles são e essa única maneira emque fazemos isso é chamado de blinding nowad mesmo na fase de análise onde seo que podemos fazer é como eu disse antespodemos comparar aqueles que responderam ou aaqueles que não responderam aqueles que sãodropouts comparados com aqueles que foram deixadosno estudo com relação às variáveis de basee veja se háquaisquer diferenças grandes ou pequenas entreestes dois grupos grandes diferenças se nósencontrarmos grandes diferenças é sugestivode viés de seleção porém pequenas diferenças não descartamos a seleçãobias so precisamos ser cautelas de que novamenteoutra maneira de avaliar se pode haver um viés de seleção pode ter ocorrido emnosso estudo é fazer o que chamamos de análise de sensibilidade deem que tentamosfazer uma análise assumindo o quanto o viéspoderia ter acontecido e qual a direçãoit poderia ter ido e tentar ver como eleafeta os resultados do estudo se os resultados do estudoforem afetados de uma maneira principal entãopodemos supor que sim o viés de seleçãotenha ocorrido movendo-se para a próximaameaça a validade e que é chamadoinformações bias bias informações bias éessencialmente um viés que pode ocorrer quandoestamos medindo as características dosparticipantes do estudo agora o que fazemos nósmedimos exposições medimos resultados dee medimos outros variáveisque podem influenciar as exposições eos resultados que são chamados como terceirofatores ou confounders ou modificadores o queprecisamos para ter certeza de que as medidasque estamos fazendorepresentam com precisão o que ele realmente éo nível de exposição é precisamentemedido se há um resultadopresente ou ausente é medido com precisãoe outras variáveis como a idade demográficasocial eoutras renda educação todas essas variáveistambém são apropriadamentemedidos agora como isso acontece agora emcontrole de caso estudos informações bias biaspodem acontecer se estamos coletando exposição informações que estão inclinadas em direção a umdeterminado status de exposição se somoselegemos tentando coletar mais de pessoasque são expostas comparadas com asnão expostas ou a outra maneira em torno dissopodem levar a informações bias uma dasmaneiras muito comuns em que informaçõesbias ocorrem em estudos de controle de caso éatravés do processo de recall lembre-seque temos casos e controles eestamos tentando ler estamos pedindo a elespara relembrar a história passada de as exposiçõese pode ser que possa acontecer assim queaquelas pessoas que são falecidas ou quemtem um certo evento de saúde pode ser maisprovavelmente relembrando certas exposiçõescomparadas com aquelas pessoas que são saudáveise esta é o que chamamos de preconceito de recalltambém pode ser possível que melhoresdados de exposição estejam disponíveis em casoscomparados aos controles e que novamentepodem levar ao viés de informações no coorteestudos informações bias podem acontecer secoletamos informações inclinadas em direção a um status de resultado específico dose seguimos a populaçãoexposta muito mais rigorosamentecomparado com a população não expostaque é algo que pode levar ao seu viés de informaçõesna coorte estudá-lopode também ser possível que melhores resultadosdados estejam disponíveis entre os expostos eentão novamente comparado com o inexpostoque pode voltar a produzir viés de informaçãono estudo informações bias podem serintroduzidas em um estudo tanto poro que o investigador faz no qual ona forma como os investigadorescoletam as informações sobre os casossobre os controles sobre o exposiçãosobre o sobre se eles obtêm a doençaou não obter a doença e sehá uma maneira sistemática como esteestá sendo feito irregularmente que pode levaracompradores de informações e por último mas não osmenos causa lembre-se que em umgeral e observacionalestudos epidemiológicos somos dependentessobre o que nossos participantes do estudo nos dizeme se há alguma distorção sistemáticados fatos verdadeiros pelosparticipantes do estudo que está indopara levar ao viés de informações agora como fazemoslidamos com informações preconceito primeiro detudo porque estamos medindo a variável de exposiçãoo resultado variávele as outras variáveis precisamos configurarup precisas definições operacionais deo que vamos medir e comomuito vai ser precisamos terprotocolos de medição detalhados da maneiravamos medir cada uma dasestas variáveis às vezes também é umaboa maneira de fazer medições repetidas emvariáveis chave dizem por exemplo sanguepressão e sabemos que a pressão arterialpode variar de tempos em tempos então se podemostirar mais do que uma leitura de sanguepressões e, em seguida, tirar uma média deque ler a fim de dizer o que a pressão arterial realreal desse indivíduoé naquele determinado ponto do tempo elaé muito importante que os investigadoressão treinados e certificados na forma como emque eles seguem o protocolo de estudo etoda a metodologia que precisa serfeita para coletar informações lá podemosfazer auditorias de dados tanto dos entrevistadorese off curso do gerenciamento de dadoscenters onde os dados são armazenados-emordem para se certificar de que o caminho em queos dados são coletados os dados sãorecuperados os dados são armazenados como é feitocorretamente e não há informaçõesviés acontecendo por causa do mesmo uma vezos dados são coletados precisamos fazercerteza de que os dados são limpos precisamos depercorrer os dados tanto visualmente comobem como pode ser através de programas de computadorsoftware's e certifique-se que estamoslimpando dados também é bompraticar para realmente reexecutar toda a sua análiseantes de você estar tentando fazerdê a dizer envie seu papel para publicaçãoapenas para ter certeza de que você está não quenão haja possibilidade de ocorrência de qualquer viés de informaçãoporque dea maneira como a análise foi feita agora somosindo olhar paraa próxima ameaça para a validade que échamada confounding confounding vemde uma palavra francesa que realmente significaconfusão de efeitos agora que efeitosestamos falando aqui lembre-se o queestamos fazendo um estudo epidemiológico éolhando para o efeito de uma exposição noo resultado se você está maisexposto é mais provável que você obtenha a doençaou vice-versa agora lá ela so nóso que queremos saber é o efeito deesta exposição sobre um determinado resultado agora esse efeito pode ser confundido com o efeitode um terceiro fator que pode teruma influência tanto no resultado quanto no resultadocomo a exposição e isto é o que levaao que o fenômeno do que é chamadoconfundir agora o que o confunde dorealmente o confundir é provavelmente omais a maior ameaça à validade emqualquer estudo bem milagroso porqueconfundir pode realmente simular podemostrar a você uma associação mesmo quando elenão existe confredindo pode esconder uma associaçãoque na verdade está lá ouconfundem pode realmente aumentar oudiminuir a força da Associaçãoentão você pode dizer que uma exposição é maisassociada ao resultado ou menosassociada ao resultado do que o que elerealmente é e no pior casoo cenário de confundir pode realmente mudara direção de um efeito se uma exposiçãodizer causa um resultado porquede confundir você pode ver que a exposiçãoestá impedindo a ocorrência deesse resultado e que é o maisperigoso ameaça de validade em qualquerestudo bem lógico so como oconfessa acontecer tão diagramaticamenteo que apresentaremos que confounder éum terceiro fator é uma variável queinfluencia tanto a exposição quanto o resultadoe quando estamos tentandodeterminar qual é a associação entrea exposição e o resultado esta associaçãoé influenciada por este terceiro fatoragora podemos lidar com confundirtanto na fase de design quanto no estágio de análiseé sempre melhor paralidar com o estágio de design do que paracuidar de o estágio de análiseso no estágio de design um podemos fazervárias coisas um podemos fazer o que échamado restrição podemos restringir nossosparticipantes de estudo para apenas aquelas pessoasque estão em um estrato do confounderpara que o confounder não possa desempenhar um papelna associação entre a exposiçãoe o resultado em segundo lugar podemos fazer o que échamado matching se já sabemos o queas partes potenciais confounders poderiam serpara em um determinado estudo podemos combinarnossos casos e controles naquelesconfounders particulares e quais serão negam-se o efeito do confounder eentão a associação que vemos entre a exposição e o resultado seriasem a influência do confounder doclaro lembre-se que sevocê fizer combinando você tem que fazer o que échamado análise correspondida em estudos experimentaisfazemos o que é chamado de randomizaçãoe isso é algo quena verdade automaticamente é toma conta deos confounders e certifique-se de que osdois braços em uma provação randomizada sãosimilares de todas as maneiras em termos da variável de confundiragora na hora de análise o que podemos fazer o suficiente o que nósprecisamos fazer em cada estudo é na verdadeprimeiro teste se há algumconfredando ou se hávariáveis que poderiam estar agindo comoconfounders que precisam ser tomados cuidadosde no momento da análise e este éonde fazemos o que é chamado de análise estratificadae estratificamos nossos dados emvários estratos do confounder etentam então encontrar associações e qualnos ajuda a identificar se háconfredando ou não agora a fim de tirarcuidados destes confounders podemos façao que é chamado de análise multivariadawherein we do we usamos regression técnicas se é logísticaregressão linear regressão linear ou outro métodooutras metodologias avançadas emordem para levar em conta o efeito deconfundir e então com as associaçõesque obtemos entre a exposição e o resultadoficam sem ainfluência do confounder ou como dizemosajustado para os confoundersentao como você avalia as associaçõessempre que você vê um estudo sempre que vocêvê um so quando se vê uma proporção de risco ou umaadversas ratio o que você vê é uma Associação de crudeagora como nos certificar de que esta Associação grosseira é realmente otrue ou a Associação causal que éa verdadeira relação entre a exposiçãoe o resultado o que precisamos paracertifique-se de que precisamos passar por esta espiralprecisamos nos certificar de que énão por acaso precisamos garantirque não há nenhum viés de seleção precisamos depara verificar se não há pode haverqualquer viés de informação que precisamos paraentender se eles poderiam estar confredandoe se aquele confredora tem tenha sido tomadacuidado apenas depois de passar por este processonós teríamos condições de dizer quese a Associação bruta érealmente a Associação causal ou nãoentão voltando ao nosso problema estecafé realmente aumentou o risco de ataque cardíacoBem vamos analisar issoo que nós se quisemos fazer éolhar para todas as quatro populações todos osadultos na população estavam bebendocafé agora no estudo o que obtemos é umaamostra de pessoas que concordaram em fazer parteno estudo agora essas pessoas poderiam sermais pessoas que são mais pessoas que são mais provavelmente bebercafé ou menos propenso a beber caféestas são essas pessoas podem serPacientes hospitalizados e se aqueles heinse você está fazendo um estudo em um hospitale pode ser que esses pacientes sejamhospitalizados por dizem dizer úlcera gástricae isso por causa do café beber assima maneira como selecionamos essesparticipantes podem realmente levar a um viése é isso que é chamado de viés de seleçãoagora o que somos a exposição que somostentando avaliar aqui é o caféconsumo real de café do estudoparticipantes e o que obtemos dos participantes do estudoé na verdade o que elesrelatais são as reportagens o verdadeiro caféingestão de café eles realmente se lembram de comomuitas xícaras de café que tiveram nopassadoqual é o número médio de café que elesbebem se bebem café comleite sem leite o que é a força deo café todas essas questões podeminfluenciar realmente se a ingestão de caféque estamos medindo é realmentea verdadeira ingestão de café e que pode levarà informação sábia novamente lembre-se quetambém estamos tentando ver se opessoas realmente tiveram um ataque cardíaco ou nãoe é possível que eles talvez tenhapode ter sido um diagnóstico equivocado de um coraçãoataque pode haver outro o peitodor que os participantes do estudo podemrelatar como ataque cardíaco pode realmente terfoi talvez devido a outras causas e queé relatado como ataque cardíacoEntão na verdade o que podemos estar vendo não éataque cardíaco mas algumas outras causas parador no peito e que é novamente o estudoresultados seriam então influenciados porviés da informação e depois é clarohá confredenciamento poderia ser queesta associação que vimos entrecafé e ataque cardíaco o que chamamos deinfarto do miocárdio e diz emterminologia médicapoderia ser confundida por fumar é issopossível que aqueles que somos nós sabemos queaqueles eram fumantes são mais propensos a serum conhecido fator de risco para ataque cardíacoSabe-se também que aqueles que sãofumantes são mais propensos a ser cafésbebedores e é possível que porquepossamos ver mais de fumantes entre osbebedores de café e mais de fumantesentre os que tiveram um ataque cardíaco a associaçãoque estamos vendo entrecafé e ataque cardíaco não se deve ao café real mas na verdade épor causa do efeito do tabagismo noataque cardíaco e por isso há os resultadosdessa associação entre café e MEu poderia ter acabado de ser confundida peloefeito do tabagismo Então o que precisamos paraentender é que existem váriasameaças à validade em qualquer estudo epidemiológicoe essas biasespodem ocorrer em todos os estudos epidemiológicosmais ainda em estudos observacionais como ocaso controle e coorte estudos e menosassim em biases de ensaios randomizados podem ocorrerdurante todas as etapas de o stirquando estamos projetando o estudo se o estudonão for projetado apropriadamente seo estudo não for conduzido apropriadamenteou se a análise não for feitaapropriadamente todas as quais podem levar auma ou as outras biases e sabemos quebiases ameaçam tanto a validade externa interna quantolembre-se que o estudoque não tem validade internanão pode ser generalizado e por isso nãotem alguma validade externa então o que nósprecisamos manter em mente é que quando estamosprojetando um estudo de pesquisa precisamos serpensando em todas as formas possíveis emque essas várias biases poderiam arrepiarem nosso estudo e concebê-loapropriadamente e tentar evitar quantasbiases possíveis para na hora deprojetar e implementar o estudono entanto devemos lembrar também quepode haver algumas biases que não podemser evitadas o que precisamos entender éno momento da análise dos resultadosprecisamos estar cientes do que estasbiases poderiam ter sido e ficaram estas biases na forma de limitações do estudopor isso é crítico que sempre que nós veja os resultados de qualquer estudo epidemiológicoprecisamos ser cautelaresdo que possíveis ameaças poderiam ser para a validadedesses estudos e ter certezade que os investigadores tomaram contadessas várias ameaças obrigado