Validade em Estudos Epidemiológicos - aula 07

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Epidemiologia Clínica 
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Validade em Estudos Epidemiológicos 
Validade e confiabilidade 
Validade de um estudo é o grau de garantia das inferências derivadas do estudo para além da 
amostra utilizada. 
 Interna: Grau em que as informações geradas pelo estudo fazem inferência sobre a 
população alvo de onde foi retirada a amostra 
 Externa: Grau em que as informações geradas pelo estudo podem ser generalizadas a 
uma população externa ao universo do estudo. 
Ex: Em um estudo para avaliar associação entre aleitamento materno a pneumonia em 
crianças hospitalizadas menores de 2 anos residentes em N. Iguaçu. 
 
Mensuração adequada: características 
 Validade: “O que foi medido é o que realmente se pretendia medir?” 
 Confiabilidade: “A medida pode ser reproduzida por outras pessoas?” 
Uma medida pode ser confiável, mas não ser válida. Ela também pode ser válida, mas não ser 
confiável. 
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 Nem sempre é possível 
“zerar” os erros de um teste! A missão é tentar reduzi-los. 
 
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Como avaliar na vida real? 
 Validade: Ausência de erros sistemáticos e Erros metodológicos. 
o Checar princípios metodológicos a partir de dados do estudo. 
 Precisão (Confiabilidade): Ausência de erros aleatórios, Variabilidade amostral e 
inferência estatística acerca do universo amostral (variabilidade que não pode ser 
explicada). 
o Testes de significância e estimação de intervalos de confiança. 
O Acaso está associado ao erro aleatório, os erros devidos ao acaso desaparecerão com o 
aumento do tamanho da amostra. 
O Viés está associado ao erro sistemático, os erros derivados de um viés não desaparecem 
com o aumento do tamanho da amostra. O Viés conduz a resultados inexatos. 
 
Confiabilidade é a reprodutibilidade da medida, é a consistência dos resultados quando a 
medida ou exame se repetem nas mesmas condições, por diferentes observadores. 
 
Tabela de Concordância – Inter-Observador (KAPPA) 
 
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“Kappa expressa a extensão pela qual a concordância observada excede a que seria esperada 
pelo acaso (numerador), relativo ao que os observadores poderiam esperar em melhorar suas 
concordâncias (denominador)”. 
Consistência dos dados – Inter-Observador 
KAPPA: é um indicador de concordância ajustado, podendo variar de – 1 a 1. 
 Até 0,40 = Sofrível 
 0,41 – 0,60 = Regular 
 0,60 – 1 = boa / excelente 
VALIDADE & VIESES 
Vieses: Distorção dos resultados por erros sistemáticos - Tamanho da discrepância entre o 
valor “verdadeiro” de uma medida na população alvo (ex: RR) e o valor de sua estimativa no 
Universo Amostral. 
Medindo a direção do viés: 
 Positiva: O valor estimado é maior que o valor verdadeiro, Ex ¹: Se RR estimado = 6 e 
RR verdadeiro = 2 Então o Viés tem direção positiva. 
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 Negativa: O valor estimado é menor que o valor verdadeiro. Ex ²: Se RR estimado = 2 e 
RR verdadeiro = 8 Então o viés tem direção negativa. 
Motivo do viés: 
 Viés de seleção: A medida de associação estimada no estudo está distorcida devido ao 
modo pelo qual os indivíduos são selecionados para compor a população de estudo. 
 Viés de informação: A medida de associação estimada no estudo está distorcida 
devido a erros na forma como a informação sobre a exposição e/ou doença é obtida. 
 Confundimento ou Situação de Confusão: Parte da associação observada decorre da 
existência de uma ou mais variáveis, denominadas variáveis de confundimento, 
confundidoras, ou de confusão. 
Os seis pilares na sequencia de construção de um estudo epidemiológico 
 Validade conceitual: Especificação do arcabouço teórico-conceitual , postulação das 
relações de ocorrência, identificação dos constructos / dimensões. 
 Validade operacional: Estabelecimento de pontes entre o conhecimento empírico e o 
quadro teórico, busca e decisão sobre o instrumental. 
Consiste na redução do modelo teórico para o operacional, consistindo em: 
o Escolha do instrumental para captação dos constructos; 
o 
o Avaliação da adequação dos instrumentos; 
o Elaboração de um novo instrumental - Pesquisadores experientes - Adaptação 
transcultural - Avaliação das propriedades psicométricas 
 Validade de domínio: 
o Identificação do contexto do estudo - Abrangência inferencial 
o Estudos Particularistas x Abstratos 
 Validade de comparação: 
o Montagem/delineamento do estudo - estratégia de seleção dos elementos 
o Preceito contrafactual - intercambialidade dos grupos de exposição. 
 Viés de Seleção (viés de amostragem): Um erro no instante da seleção poderá trazer 
resultados enviesados e, assim, anular a consistência dos dados. A amostra deve ser 
representativa! 
Viés da Operação de Amostragem: quando a amostragem pode resultar em uma amostra não-
representativa (ex. cadastro da unidade) ou tamanho da amostra insuficiente; 
 Viés de Auto-seleção: vários motivos fazem com que pessoas se coloquem a disposição para 
serem incluídas na investigação (“viés do voluntariado” ou “viés do trabalhador sadio”); 
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 Viés das Perdas: ocorrência de substancial proporção de perdas por morte, não-respostas, 
mudança de endereço, desinteresse, falta de registros adequados, entre outros motivos de 
abandono, com maior frequência em um dos estratos. 
Viés de Hospitalização (ou de Berkson): ocorre quando uma população de um hospital ou 
instituição de saúde pode diferir da população em geral ou de um grupo controle 
(socioeconômica, patologias privilegiadas). 
 Viés de Afiliação: pode ocorrer quando são escolhidos para estudo grupos de pessoas com 
nível de saúde diferente da população em geral: atletas, profissionais selecionados com 
exames pré-admissionais (viés do “trabalhador sadio”) 
 Validade de informação: Processo de coleta das informações (aferição). 
Viés do Observador: ocorre quando há diferenças sistemáticas na coleta de dados, imputadas 
ao observador, como: procedimentos de entrevistas e de exame não padronizados, registro de 
dados incompletos. 
Viés da Suspeita Diagnóstica: distorção que ocorre quando se sabe ou se suspeita do 
verdadeiro estado do indivíduo observado. (coorte: procura-se mais a doença nos expostos; 
caso-controle: procura-se mais exposição nos casos) 
Viés do Instrumento de Coleta de Dados: um instrumento inadequado ou defeituoso confere 
aos dados coletados valores mais altos ou mais baixos, produzindo um quadro distorcido da 
realidade. 
Viés da forma de Detecção: ocorre em estudos comparativos quando no grupo de estudo é 
utilizado um instrumento de aferição e no grupo controle um outro instrumento. (diagn. 
hospitalar X comunidade) 
Viés de Recordação ( ou de Memória): ocorre em estudos que obtém dados 
retrospectivamente, onde os indivíduos com a doença tem mais facilidade de recordar 
 
Viés de Falsa-Resposta (ou Não-Aceitação): ocorre quando indivíduos negam condições 
embaraçosas ou “invasivas” (drogadição, violência familiar). 
 Validade de especificação do modelo estatístico: Processamentoe análise dos dados 
 
 
 
 
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Situação de Confusão / Confundimento 
Ocorre devido a não comparabilidade entre as populações exposta e não exposta em relação 
ao risco de adoecer . Outros fatores de risco que não o estudado podem estar presentes em 
um dos grupos, tornando-os não comparáveis. 
Estratégias para lidar com o Confundimento 
Estratégias preventivas 
 Randomização: Seleção aleatória 
 Restrição: Critérios de exclusão 
 Pareamento: Estratégia de seleção de participantes de forma a garantir que a 
distribuição da potencial variável de confundimento tenha distribuição similar nos 
grupos de comparação 
Estratégias analíticas 
 Estratificação: Compara-se o valor da medida de efeito de interesse (p.ex., o odds 
ratio) levando-se em consideração o potencial fator de confundimento (odds ratio 
ajustado). Se diferentes, há confundimento. 
 Análise multivariada: Os possíveis fatores de confusão devem ser listados, com base 
na revisão da literatura, no modelo teórico e no modelo de análise. Deve-se testar 
então a associação entre cada fator e (i) a exposição e (ii) a doença. Se houver 
qualquer indício de associação (digamos, p<0,20 ou RR>1,5) com a exposição e 
também com a doença, o fator deve ser considerado como suspeito e incluído na 
análise multivariada.