Aula 6 - Viés e Causalidade

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Universidade Federal de Minas Gerais 
Faculdade de Farmácia 
Departamento de Farmácia Social 
Disciplina: Farmacoepidemiologia - 2022.2 
Professora Thais Piazza
29/09/2022
Fundamentos metodológicos da 
epidemiologia – causalidade e viés de 
estudos primários aplicados ao uso de 
medicamentos
Profa. Thais Piazza
2022.2
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Então com a medida de associação calculada, não 
existem possibilidade de “equívocos”?
ATENÇÃO:
• Causalidade
• Erros não sistemáticos 
• Erros sistemáticos (viéses)
• Fatores de confusão
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Erros potenciais de estudos epidemiológicos
• Erro aleatório: ocorre quando o valor medido na amostra do 
estudo diverge, devido ao acaso, do verdadeiro valor da população. 
O erro aleatório decorre de medida imprecisa da associação. 
As três principais causas de erro aleatório são:
• variação biológica individual (sempre ocorrem);
• erro de amostragem (aumentar tamanho da amostra 
reduz erro);
• erros de medida (uso de protocolos e realização de 
medidas individuais).
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Erros potenciais de estudos epidemiológicos
• Erro sistemático: também chamado de viés, ocorre em 
epidemiologia quando os resultados diferem de uma maneira 
sistemática dos verdadeiros valores (perda de precisão). A precisão 
não é afetada pelo tamanho da amostra.
“ Qualquer erro sistemático no delineamento, na condução ou análise 
de um estudo que resulta em uma estimativa equivocada do efeito de 
uma exposição sobre o risco da doença ” 
(Schlesselman, 1982)
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Principais tipos de vieses
Viés de seleção Viés de informação Confusão
- Viés de 
autosseleção
- Viés de 
indicação
- Viés de mensuração
- Viés de memória
- Viés de detecção
Possível produto: Viés 
de classificação
- Viés de confusão
- Fatores de 
confusão
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Quando os participantes selecionados têm mais 
ou menos probabilidades de apresentar o 
desfecho do que aqueles que são teoricamente 
elegíveis  participantes diferem em várias 
características.
Exemplo 1) Há uma diferença sistemática entre 
as características das pessoas selecionadas para 
o estudo em relação àquelas que não foram 
selecionadas (possível resultante de não resposta 
ou outras situações).
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Quando os participantes selecionados têm mais 
ou menos probabilidades de apresentar o 
desfecho do que aqueles que são teoricamente 
elegíveis  participantes diferem em várias 
características.
Exemplo 2) Parcela grande de participantes 
saem do estudo, alterando a distribuição das 
características dos grupos (perda de 
acompanhamento).
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Quando acontece a coleta de informações de 
forma errônea no estudo.
 Viés de informação não-diferencial: aleatória
sem relação com outras variáveis do estudo, e
acontece de forma semelhante entre os
grupos. Tende a minimizar a diferença entre
os grupos.
 Viés de informação diferencial: erro difere de
acordo com outras variáveis. Pode gerar erro
na classificação da exposição. Erro pode levar
o resultado para qualquer direção (subestimar
ou hiper-estimar a diferença entre os grupos).
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Quando acontece a coleta de informações de 
forma errônea no estudo.
Exemplo 1) Imprecisão na coleta de medida 
específica em função à não calibração de 
equipamento.
Exemplo 2) Tendência maior de indivíduos com a 
doença lembrarem de eventos e experiências 
relacionadas com a exposição.
Exemplo 3) Quando mais importância é dada à 
execução da coleta de dados em um grupo em 
relação ao outro.
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Quando relação entre a exposição, ou a 
intervenção, e o desfecho é afetada por outra 
variável ou por um grupo de variáveis.
(BONITA et al, 2010)
ATENÇÃO:
Inferência 
estatística não é 
suficiente para 
estabelecer a 
causalidade
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Quando relação entre a exposição, ou a 
intervenção, e o desfecho é afetada por outra 
variável ou por um grupo de variáveis.
Critérios:
1. Está associado com o desfecho (causa ou 
marcador do desfecho, mas não efeito do 
desfecho).
2. Está associado com a exposição (distribuído de 
forma desigual entre os grupos de exposição). 
3. Não é um efeito ou afetado pela exposição (não 
é um passo intermediário entre a exposição e o 
desfecho). 
Estratégias para minimizar viéses
• Pareamento
• Aleatorização
• Mascaramento
• Restrição
• Estratificação
• Análises estatísticas diversas (Exs.: modelos multivariáveis, análise de 
propensão, análise de sensibilidade, entre outras)
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(BONITA et al, 2010)
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https://www.ted.com/talks/ben_goldacre_battling_bad_science?language=pt&subtitle=pt
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Causalidade
• Causa = evento, condição, característica ou uma combinação 
desses fatores que desempenham um papel importante no 
desenvolvimento de um desfecho em saúde.
• Associação = existência de relação entre exposição e desfecho pela 
verificação de medidas apropriadas e estatisticamente
significativas.
• Causa suficiente ou necessária ≠ causa única
• Causalidade multifatorial (fração atribuível para cada fator, mas... 
possibilidade de interação entre fatores)
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Vioxx® (Rofecoxibe)
• Mecanismo de ação: Inibição 
seletiva da cicloxigenase 2 
(COX2). O que por sua vez inibe 
a conversão de ácido 
araquidônico em 
prostaglandina 2 (PGI2), 
responsável por iniciar a 
cascata da dor. 
• Ano : Aprovado em Maio de 
1999 (FDA)
• Indústria Produtora: Merck
Vantagem frente 
aos COX não 
seletivos! 
Redução de riscos 
de distúrbios 
gástricos!
• Indicação: Artrite reumatóide, 
enxaqueca e dor aguda.
http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/HSE_URM_ANF_0104.pdf
Vioxx® (Rofecoxibe)
• Retirado do mercado 
(pós-comercialização) 
em 2004!
• Inibidores de COX2 não reduzem a 
produção de tromboxano A2 
(ativador e agregador plaquetário) 
aumentando assim o risco de 
eventos cardiovasculares 
trombóticos.
• Aumentono risco relativo 
para eventos 
cardiovasculares 
confirmados, como 
ataques cardíacos e 
infartos, começando após 
18 meses do uso do 
medicamento. 
http://bvsms.saude.gov.br/bvs/publicacoes/HSE_URM_ANF_0104.pdf
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Mas como identificar/avaliar a causalidade?
• Inferência causal é o termo usado para o processo que busca 
determinar se as associações observadas são causais ou não. 
Logo: uso de princípios para julgar a associação!
• Atenção: Necessário PRIMEIRO excluir a possibilidade de 
erros aleatórios e erros sistemáticos!
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Características para avaliar a existência de 
relação causal
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Relação/sequência 
temporal
A causa precede o efeito (desfecho)? (essencial)
Plausabilidade e 
coerência
A associação é consistente com o conhecimento 
existente? (mecanismo de ação; evidências de 
estudos experimentais com animais)
Consistência Outros estudos (populações diferentes) 
encontraram resultados similares?
Analogia Estudo das analogias existentes na literatura.
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Características para avaliar a existência de 
relação causal
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Força da associação Qual é a força da associação entre a causa e o 
efeito (desfecho)? (risco relativo)
Relação dose-
resposta ou 
gradiente biológico
O aumento na exposição está associado a um 
aumento na ocorrência do desfecho?
Características para avaliar a existência de 
relação causal
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Reversibilidade ou 
evidência
experimental*
A retirada da exposição leva a uma redução do risco 
do desfecho?
Especificidade* A causa leva a um único desfecho ou um desfecho 
apresenta apenas uma única causa.
Delineamento do 
estudo
As evidências estão baseadas em estudos com um 
delineamento robusto?
Julgamento das 
evidências
Quantas evidências embasam essa conclusão? 
Obs.: A incerteza sempre existirá. 
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Disponível em: https://www.nesc.ufg.br/up/19/o/Pr__ticas_cl__nicas_baseadas_em_evid__ncias.pdf 23
Delineamento 
do estudo
Referências
YANG, Y.; WEST-STRUM, D. Compreendendo a Farmacoepidemiologia. Porto Alegre: AMGH, 2013. Capítulo 6.
BONITA, R. Epidemiologia básica / R. Bonita, R. Beaglehole, T. Kjellström; [tradução e revisão científica Juraci A. Cesar]. -
2.ed. - São Paulo, Santos. 2010. Capítulo 3 e 5. Disponível em: 
http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/43541/5/9788572888394_por.pdf.
CASTRO, Lia Lusitana Cardozo de. Fundamentos de farmacoepidemiologia. Grupo de Pesquisa em Uso Racional de 
Medicamentos, 2001.
MEDRONHO, R.A.; et al. Epidemiologia. 2 ed. São Paulo: Editora Atheneu, 2009.
ACÚRCIO, F.A.A. (org). Medicamentos – Políticas, Assistência Farmacêutica, Farmacoepidemiologia e Farmacoeconomia. 
Belo Horizonte: Coopmed, 2013.
ALMEIDA FILHO, N., ROUQUAYROL, MZ. Introdução à epidemiologia. 4ª. Ed. Rio de Janeiro: Guanabara Kcoogan, 2006. 
282p. Cap 4; Cap 5; Cap 6; Cap 7; Cap 9
GORDIS, Leon. Epidemiologia. 4.ed. Rio de Janeiro: Revinter, c2010. 372 p.Cap. 3
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