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Epidemiologia
Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva - UFMA
Erros dos estudos epidemiológicos – Viés de seleção e de confundimento
Tipos de erros
Aleatório
Sistemático- vício, viés ou tendenciosidade
1) Seleção2) Aferição3) Confundimento
Viés de seleção
Diferença sistemática entre os grupos causada pela forma de escolha ou por perdas de seguimento
Viés de seleção voluntários - viés de voluntariado efeito “trabalhador sadio” nos estudos
de saúde do trabalhador - viés de afiliação viés de prevalência - trabalhar com
coorte de início - incidência amostras de conveniência - rios mais
poluídos, inquéritos telefônicos, dados de rotina - demanda de Serviços
amostragem não aleatória - cadastro incompleto
Causas do viés de seleção diferenças sistemáticas nas características
dos indivíduos - grupos não comparáveis. maneira de seleção perdas não resposta forma de admissão ( viés do voluntariado
( viés de afiliação( viés de prevalência
Controle
no desenho - planejamento amostra aleatória - cada indivíduo
tem probabilidade conhecida e diferente de zero de fazer parte da amostra
Viés de confundimento erro devido a uma diferença não
aleatória na distribuição dos fatores de risco entre os dois grupos. A variável de confundimento está distribuída desigualmente entre os grupos comparados. Ex: um grupo é mais idoso ou fuma mais que o outro.
presente quando estimativa não ajustada do risco difere da estimativa ajustada
Conseqüências
altera a estimativa do risco (subestima, superestima)
gera falso-positivo, falso-negativo inverte a direção da associação
Exemplo
EXPOSIÇÃO(beber café)
DOENÇA(coronariopatia)
FATOR DE CONFUSÃO(fumo)
Isola-se uma situação para investigação, de modo que seja possível pesquisar esta relação, exposição x doença, controlando-se os outros fatores (variáveis extrínsecas ou externas).
Confundimento múltiplo
EXPOSIÇÃO
POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA
DOENÇA
BRONQUITE CRÔNICA
SEXO IDADE FUMOCLASSE SOCIAL
Características do fator de confusão
ser um fator de risco para a doença
associado com a exposição não ser um elo de ligação entre a
exposição e a doença
Elo de ligação não deve ser controlado na análise - associação
Há associação entre consumo de álcool e câncer de pulmão ?
CONSUMO DE ÁLCOOL RR não ajustado Não 1 Raro 1.01 Ocasional 1.34 Diário 2.52
Detecção do confundimento – comparar estimativa não ajustada (bruta) com ajustada
Há associação entre consumo de álcool e câncer de pulmão ?
CONSUMO DE ÁLCOOL RR não ajustado RR ajustado pelo fumo Não 1 1 Raro 1.01 0.86 Ocasional 1.34 1.04 Diário 2.52 0.84
Causa do viés de confundimento: análise estatística inadequada
Controle - Desenho
randomização - ideal - experimental, tamanho amostral grande
pareamento - caso-controle (mesma idade e sexo) restrição de categorias- limitar a análise a certos
grupos. Café x IAM em não fumantes, teor de Pb em crianças de 1 a 10 anos (controla exposição ocupacional)
estratificação - distribuir casos e controles em 3 categorias, randomizando no interior de cada estrato
constituição do grupo controle - imprescindível
Controle – Análise multivariável
Análise estratificada Modelagem
Análise estratificada - Exemplo
Estudo hipotético de coorte
Efeito da exposição a uma substância química tóxica suspeita de desenvolver câncer de pulmão em uma indústria química
Tóxico versus Câncer de Pulmão
Câncer de Pulmão
Exposição ao tóxico
Sim Não Total
Sim 27 48 75
Não 14 67 81
Total 41 115 156
Incidência entre expostos ao tóxico=27/75=0,36Incidência entre não expostos ao tóxico=14/81=0,173Risco relativo=0,36/0,173=2,08 (1,19-3,66)
Fumantes Câncer de Pulmão
Exposição ao tóxico
Sim Não Total
Sim 26 24 50
Não 12 19 31
Total 38 43 81
Não Fumantes
Câncer de Pulmão
Exposição ao tóxico
Sim Não Total
Sim 1 24 25
Não 2 48 50
Total 3 72 75
Análise estratificada
RR=1,0 RR=1,34
Estimador ponderado de Mantel-Haenszel= 1,31 (0,80-2,15)
Estimador ponderado de Mantel-Haenszel verifica a relação exposição x doença
dentro de cada estrato faz uma estimativa ponderada do risco
ajustada para a variável de confusão. - não é uma boa estimativa na presença de
interação. só é viável para poucos fatores de
confusão limitada pelo tamanho amostral nos
estratos (estimativa imprecisa do risco)
MODELAGEM
regressão logística - variável resposta dicotômica
regressão linear - variável resposta quantitativa
Modelagem estimativa do risco ajustada para os fatores de
confusão que entraram no modelo. Não há limite de tamanho de amostra nem de
quantidade de fatores (mas deve se ter cuidado com o superajuste).
Compara-se a estimativa bruta com a ajustada - se for diferente - então há confundimento e se considera a estimativa ajustada como mais fiel
é uma extensão matemática do modelo de rede de causas
informa a proporção da variação de Y (doença) que é explicada pelo efeito do fator de risco X1, controlando-se os demais. Mede o “efeito isolado” de X1 sobre Y.
Freqüência, percentagem, razão de chances bruta e ajustada através de regressão logística do baixo peso ao nascer em Ribeirão Preto, Brasil, 1994
Baixo Peso ao nascer
Peso favorável ao nascer
Razão de chances não ajustada e intervalo
de confiança
Razão de chances ajustada e intervalo de
confiança DETERMINANTES n % n %
PREMATURIDADE não 104 5.0 1971 95.0 sim 132 36.9 226 63.1 11.07 (8.19-14.98) 12.07 (8.60-16.94) CONSULTAS PRENATAIS 4+ 227 9.7 2124 90.3 < 4 51 22.0 181 78.0 2.64 (1.84-3.76) 1.73 (0.98-3.05) TIPO DE PARTO vaginal 148 10.3 1295 89.7 cesariana 167 11.0 1345 89.0 1.09 (0.85-1.39) 1.61 (1.10-2.37) FUMO MATERNO não 177 8.2 1972 91.8 sim 114 19.6 469 80.4 2.71 (2.07-3.54) 1.98 (1.35-2.91)
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