Viés e confundimento

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Viés (ou bias)
· É um erro sistemático introduzido em qualquer fase do estudo. É um vício, tendenciosidade, distorção na coleta, análise, interpretação, publicação ou revisão dos dados, que induz a conclusões diferentes da verdade. 
· Refere-se ao tamanho da discrepância entre o valor verdadeiro de uma medida epidemiológica na população e o valor de sua estimativa na população real (universo amostral).
Direção do viés
· O viés pode ter duas direções: se o valor estimado é menor do que o valor verdadeiro, o viés tem direção negativa; se o valor estimado é maior do que o valor verdadeiro, a direção é positiva.
· Além disso, o deslocamento do viés poderá ser na direção do efeito nulo, quando o valor estimado está mais próximo do 1 do que o valor verdadeiro. Ou para longe do efeito nulo, quando o valor estimado está mais distante do 1 do que o valor verdadeiro.
Tipos de vieses
· Viés de seleção: Distorção da estimativa da medida de efeito resultante do modo pelo qual os indivíduos são selecionados para compor a população de estudo.
· Viés de informação: Distorção da estimativa do efeito devido a erros de mensuração ou classificação errônea de indivíduos segundo uma ou mais variáveis. 
VIÉS DE SELEÇÃO
· Se o processo de seleção provoca a identificação de uma associação entre exposição e doença, quando na população-alvo ela não existe chamamos de viés de seleção. 
· Com base no esquema abaixo, percebemos que a amostra tem igual representatividade da população de referência, havendo probabilidade igual dos indivíduos serem incluídos no estudo. Assim, dizemos que nesse caso não há viés de seleção.
· Já no próximo esquema, percebemos que os doentes expostos apresentam menor probabilidade de serem incluídos no estudo, logo o resultado desse análise será diferente do esperado para a população de referência. Essa amostra estaria enviesada, assim a medida estimada seria subestimada. Caso houvesse perda nos não expostos doente, a amostra seria superestimada.
Caso-controle
· Como casos e controle são selecionados separadamente, este tipo de viés é comum. Ele ocorre quando a probabilidade de seleção (de casos ou de controles) está associada com a exposição. 
- Por exemplo: um estudo em que fatores socioeconômicos é fator de exposição e infarto agudo do miocárdio é o desfecho; os casos foram selecionados em hospitais particulares e os controles foram uma amostra aleatória da população geral. Muito provavelmente, os casos terão nível socioeconômico mais elevado que a amostra dos controles, possibilitando um viés de seleção.
· Outro estudo utilizou como exposição o uso crônico de álcool e o uso moderado ou abstêmio, sendo os casos pessoas com cirrose hepática. Os casos foram selecionados no hospital e pra facilitar o estudo, os controles selecionados foram do mesmo hospital, entretanto, consistia em pessoas com traumatismo.
OR = (80*60) / (40*20)
OR = 4800 / 800
OR = 6
Com a possibilidade da existência de viés, já que muitos traumatismos são decorrentes de acidente devido o uso de álcool, os pesquisadores selecionaram controles de outra ala do hospital.
OR = (80*90) / (10*20)
OR = 7200 / 200
OR = 36
Com os novos cálculos, tudo indica que a primeira OR foi subestimada em relação ao valor real.
Viés de amostragem
· Ocorre quando certos indivíduos têm mais chance de serem selecionados em uma amostra aparentemente probabilística (aleatória). Como exemplo podemos citar um estudo transversal sobre prevalência de desnutrição em áreas rurais, onde os entrevistadores evitam as moradias isoladas e examinam somente crianças que moram próximo às estradas principais. 
Perda seletiva de seguimento
· Em alguns estudos de coorte indivíduos deixam de ser acompanhados (por morte, recusa, migração), provocando perdas que podem estar relacionadas a exposição, à doença ou a ambos. Se a perda de seguimento é associada tanto com a exposição quanto com a doença, dizemos ser uma perda seletiva de seguimento. Assim, o viés é inserido, já que os indivíduos que são perdidos apresentam probabilidades diferentes de desenvolver a doença, quando comparados com os que não foram perdidos. 
· Determinada coorte fixa resulta na tabela a seguir:
Supondo que houve a perda de 3 doentes expostos e 12 expostos não doentes. Para saber se houve viés o cálculo do risco relativo seria refeito, resultando em:
É possível perceber ambos os riscos relativos deram o mesmo resultado (2,00), isso porque apesar da perda ter sido apenas no grupo de expostos, a perda foi igual para doentes e não doentes, não alterando a incidência da doença. Caso fosse feito o cálculo de probabilidade entre as perdas (3/12=25%), seria igual a probabilidade entre os que permaneceram (33/132=25%). Isso é chamado de perdas não diferenciais, pois elas não diferenciam entre os grupos perdidos e os que permaneceram. 
· Supondo ser a mesma coorte, daremos outro exemplo. Imagine perdas entre os expostos de pessoas que adoeceram e que não adoeceram e, ainda, perda de pessoas que não adoeceram entre os não expostos. 
Percebemos que o risco relativo está menor do que realmente é (2,00). A probabilidade entre as perdas (6/9=66,6%) nos expostos é diferente da probabilidade entre os que permaneceram (30/135=22,2%), ou seja, é uma perda diferencial que leva a subestimação do efeito.
Viés de sobrevivência seletiva
· É comum em estudos que utilizam dados de prevalência (transversais, caso-controle). Nos estudos transversais, os indivíduos são classificados de acordo com seu status de exposição e doença.
· Esse tipo de viés ocorre quando há uma exposição que prolonga a sobrevida, podendo levar a um aumento da prevalência de doentes nos expostos, sendo confundida com fator de risco. Ou quando a exposição reduz a sobrevida, diminuindo a prevalência de doentes nos expostos, sendo confundida com um fator de proteção. 
Viés de Berkson (viés de hospitalização)
· Crianças pobres com pneumonia são hospitalizadas mais frequentemente do que crianças ricas com a mesma doença, pois o tamanho domiciliar é demasiadamente caro para as primeiras; 
Viés de detecção
· Maior detecção de um determinado desfecho. Exemplo: câncer de endométrio associado ao uso de estrogênio. O sangramento uterino pelo endométrio aumenta a detecção do câncer, sendo assim, são feitos mais exames em pessoas com sangramento.
Viés de autosseleção
· Pessoas se colocam a disposição (voluntariamente) por apresentarem a exposição ou o desfecho. 
Efeito do trabalhador saudável
· É quando apenas os trabalhadores são elegíveis para a pesquisa. O viés ocorre quando este grupo é comparado com o restante da população (dados de mortalidade, por exemplo), a exposição ocupacional pode ser vista equivocadamente como um fator protetor. Acontece que pessoas doentes raramente conseguem emprego, enviesando a pesquisa.
VIÉS DE INFORMAÇÃO
· Ocorre quando há distorções nas estimativas de efeito que decorrem de erros na mensuração/aferição da exposição e/ou desfecho. São possíveis fontes de erros: procedimento diagnóstico de baixa sensibilidade e/ou especificidade; instrumento de coleta de dados de má qualidade; procedimento de entrevista não padronizado; registro de dados incompleto. 
· O erro de classificação pode ser não diferencial quando a classificação (inadequada) é a mesma para os grupos de comparação, ou diferencial, quando a taxa de classificação inadequada difere entre os grupos. A consequência desses erros é que distorce a verdadeira força de associação.
Viés do respondente
· Ocorre quando os dados da exposição são obtidos retrospectivamente, dependendo da memória do entrevistado. Acredita-se que casos apresentem uma maior probabilidade de recordar exposições passadas do que controles, podendo levar a superestimação do OR.
Viés do entrevistador
· Ocorre quando o entrevistador coleta as informações diferentemente para doentes e sadios, ou para expostos e não expostos. Por exemplo, o entrevistador sabe que assistir televisão pode aumentar o consumo de alimentos gordurosos e isso pode ocasionar aumento da obesidade. Ao encontrar uma criançaobesa, se esta não relata assistir televisão, o entrevistador insiste, tentando obter uma resposta positiva.
Viés de registro
· Normalmente, indivíduos com doenças mais graves tender a ter registros mais completos sobre exposições. Portanto, pode-se encontrar uma maior associação nestes casos. 
O que fazer?
· Sabendo que os vieses podem ser inseridos em qualquer fase, é importante que o pesquisador esteja a par de eventuais fontes de vieses. Também é importante traçar um desenho de estudo apropriado para a pergunta que pretende responder, usar meio de coletas que sejam validados, usar os mesmos métodos para todos os grupos, treinar a equipe, realizar controle de qualidade, entre outros. Contudo, caso aconteça algum viés é importante reconhecê-lo.
Confundimento
· Surge quando uma característica dos sujeitos do estudo tende a acompanhar uma segunda característica, sendo seus efeitos misturados na relação causal. Um fator de confundimento distorce uma associação entre uma exposição e um desfecho.
· Para ser considerado fator de confundimento deve estar associado com a exposição, associado com o desfecho e não fazer parte de cadeia causal que liga a exposição ao desfecho (esquema 1). Quando ocorre uma situação que a exposição altera o fator de confundimento que altera o desfecho, dizemos que a variável FC está na sequência de fatores causais (esquema 2).
· O viés cria uma associação que não é verdadeira, enquanto o confundimento descreve uma associação que é mal interpretada.
Exemplo: Um estudo demonstrou que o consumo de álcool estava associado ao risco de doenças cardíaca coronariana (DCC). No entanto, o tabagismo pode ter confundido a associação entre o álcool e DCC, já que o tabagismo é associado de forma independente à DCC (é um fator de risco) e também está associado ao consumo de álcool (os fumantes tendem a beber mais do que os não fumantes).
Como controlar o confundimento?
· Para isso, serão utilizadas estratégias preventivas (a priori), ou estratégias analíticas (a posteriori), desde que o FC tenha sido mensurado durante o estudo.
Estratégias preventivas
Randomização
· O efeito desejado da randomização é fazer com que os potenciais fatores de confundimento sejam distribuídos igualmente entre os grupos. 
· Os indivíduos são selecionados aleatoriamente para compor os grupos que irão receber ou não receber a intervenção, garantindo a comparabilidade. Ou pode ser utilizadas amostras grandes que, por consequência, já levam à randomização.
Restrição
· Consiste num critério de admissão no estudo que restringe a variabilidade de um ou mais fatores de confundimento. Um exemplo seria um estudo restrito ao sexo masculino, dessa forma, o sexo não poderá ser considerado fator de confundimento.
· Algumas limitações são confundimento residual, variáveis de confundimento desconhecidas, redução da disponibilidade de indivíduos e dificultar generalização dos resultados.
Pareamento
· Para cada indivíduo selecionado para compor o grupo-índice, são recrutadas um ou mais indivíduos idênticos com relação a certas características para o grupo de comparação. As variáveis que são feitas o pareamento é justamente aquelas suspeitas de serem confundidoras.
Estratégias analíticas
Estratificação
· Envolve medida da força de associação em estratos das variáveis de confusão. É simples e relativamente fácil, porém é limitada em relação ao tamanho do estudo. O esquema a seguir explica como é feita estratificação.
· Exemplo: A hipótese é que o alto consumo de álcool é associado com câncer de estômago. 
OR = (62x95) / (35x68)
OR = 2,47
A chance de desenvolver câncer de estômago é 2,47 vezes maior entre os indivíduos que consomem alto teor alcoólico, quando comparado com os indivíduos que não consomem.
O tabagismo pode estar confundindo a associação? Talvez os casos sejam mais fumantes que os controles e talvez as pessoas que consomem muitos cigarros também tenham o hábito de beber. Dessa forma, pode ser feita uma separação dos indivíduos fumantes e não fumantes, resultando nas tabelas a seguir:
Sendo a OR bruta=2,47; OR estrato 1=1,71 e OR do estrato 2=1,69: Quando a OR dos estratos forem maiores ou menores que a OR bruta, significa que o confundidor está presente.