Descrição

1. Epidemiologia
Programa de Pós-Graduação em
Saúde Coletiva - UFMA
Erros dos estudos epidemiológicos –
Viés de seleção e de confundimento

2. Tipos de erros
Aleatório
Sistemático- vício, viés ou tendenciosidade
1) Seleção
2) Aferição
3) Confundimento

3. Viés de seleção
Diferença sistemática entre os grupos causada
pela forma de escolha ou por perdas de
seguimento

4. 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

5. 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

6. Controle
 no desenho - planejamento
 amostra aleatória - cada indivíduo
tem probabilidade conhecida e
diferente de zero de fazer parte da
amostra

7. 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

8. Conseqüências
 altera a estimativa do risco
(subestima, superestima)
 gera falso-positivo, falso-negativo
 inverte a direção da associação

9. 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).

10. Confundimento múltiplo
EXPOSIÇÃO
POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA
DOENÇA
BRONQUITE CRÔNICA
SEXO IDADE FUMOCLASSE
SOCIAL

11. 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

12. 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

13. 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

14. 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

15. Controle – Análise multivariável
 Análise estratificada
 Modelagem

16. 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

17. 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=0,36
Incidência entre não expostos ao tóxico=14/81=0,173
Risco relativo=0,36/0,173=2,08 (1,19-3,66)

18. 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)

19. 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)

20. MODELAGEM
 regressão logística - variável resposta
dicotômica
 regressão linear - variável resposta
quantitativa

21. 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.

22. 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)