VALIDADE VIÉS, RELAÇÃO CAUSA-EFEITO E MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO

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VALIDADE, VIÉS, RELAÇÃO CAUSA-EFEITO e medidas de associação
validade interna x validade externa
- Validade de um estudo consiste no grau de credibilidade das conclusões alcançadas.
- Validade interna: as conclusões de uma investigação são corretas para a amostra estudada.
- Validade externa: as conclusões obtidas da investigação de uma amostra são aplicáveis à população de onde a amostra veio ou a outras populações.
VALIDADE INTERNA
- Durante a busca pela validade interna, é necessário investigar a presença de falhas internas, como vieses, que possam invalidar, enfraquecer ou interferir nas conclusões do trabalho.
- EX: Durante a avaliação da validade interna de uma investigação experimental de um novo tratamento médico, é necessário avaliar se os resultados encontrados, tanto no grupo tratado como no não-tratado, foram resultado do novo tratamento ou se houve algum viés que compromete tal conclusão.
VALIDADE EXTERNA
- A validação do estudo ocorre através da extrapolação dos resultados, que se dá por meio de duas etapas:
1. Extrapolação dos resultados na população de onde a amostra proveio: repetição do estudo na população de onde a amostra veio para ver se ocorre generalização dos resultados (aceita uma certa margem de erro).
2. Extrapolação dos resultados em outras populações: após a generalização dos resultados para a população de onde a amostra proveio, o estudo vai ser repetido em outras populações para ver se ocorro generalização dos resultados.
ALOR DE
valor de p
- O valor de p mede a chance de a hipótese nula ser a verdadeira. 
	OBS: Hipótese nula é aquela que diz que não há diferença entre os grupos, ou seja, que o resultado diferente entre os grupos encontrado foi apenas fruto de acaso.
- Quanto menor o valor de p, maior a chance de os dados observados serem reais.
- A maioria dos estudos consideram até 5% um valor aceitável de p (p<0.05%), enquanto outros aceitam apenas valor de p menor que 1% (p<0,01%).
	Quando tiver em dúvida sobre qual o valor aceitável de P, lembre-se dessa imagem.
ASSOCIAÇÃO X CAUSALIDADE
- Associação é diferente de causalidade.
- Existem duas formas de um fator em estudo estar estatisticamente associado à uma doença, mas não ser a causa dela:
1. Quando a doença é quem provoca a exposição ao fator de estudo (EX: doentes terminais (doença) tomam mais medicamentos opióides (fator de estudo) devido ao seu estado terminal).
2. Quando um outro fator, que realmente causa a doença, leva a exposição do fator em estudo (o tabagismo é um fator de risco para câncer de pâncreas, e leva ao maior consumo de café – fator em estudo).
CRITÉRIOS DE CAUSALIDADE (CRITÉRIOS DE HILL)
- Usados para definirem se um determinado fator é causa de uma doença.
1. Força de associação: quanto mais forte uma associação, maior a probabilidade de se tratar de uma relação causal.
2. Consistência da associação: o mesmo resultado é obtido em diferentes circunstâncias.
3. Especificidade: a presença da causa é necessária para o aparecimento do efeito. Esse item não é obrigatório pelo conhecido caráter multietiológico das doenças.
4. Temporalidade: a causa deve sempre preceder o efeito.
5. Gradiente biológico: ao aumentar a causa, aumenta-se o efeito.
6. Plausibilidade: a relação estudada de causa e efeito é plausível diante do conhecimento atual.
7. Coerência: ausência de conflitos entre os achados e o conhecimento sobre a história natural da doença.
8. Evidência experimental: estudos em animais e em humanos que possam corroborar a relação.
9. Analogia: exposições semelhantes causam efeitos semelhantes.
VIÉS
- Consiste no ERRO na realização de um estudo que leva a resultados falsos. Nesse caso, há um comprometimento da validade interna.
- Pode acontecer em qualquer ponto da pesquisa: no planejamento, na seleção da amostra, na coleta de dados, na análise desses dados, na interpretação e até na publicação do estudo.
TIPOS:
Viés de seleção
- Ocorre quando certos indivíduos possuem mais chance de serem escolhidos para uma amostra do que para a outra, caso o estudo não seja randomizado.
Viés de informação
- Erros na coleta de informações. Possui subdivisões:
- Viés de memória: o paciente não lembra quando começou os sintomas, prejudicando a análise da efetividade em relação à data de início dos sintomas.
- Viés do entrevistador: médicos diferentes podem ter interpretações diferentes sobre a condição do paciente durante a coleta de dados.
- Viés de aferição: ocorre quando o médico que vai avaliar a condição do paciente é mais rigoroso ao julgar o paciente que não tomou a medicação, tendendo a buscar com mais determinação queixas que indiquem não ter havido melhora dos sintomas (também pode ser classificado como viés de entrevistador). A forma mais fácil de corrigir essa limitação seria o cegamento do profissional, assim ele não saberia quem está tomando a medicação e quem está tomando o placebo, realizando uma análise mais parcial.
- Viés de perda de seguimento: pacientes com sintomas mais leves ou que se curaram mais rapidamente podem não retornar para reavaliação.
Viés de confusão
- Ocorre quando há uma confusão no que diz respeito a qual o fator de melhora/ piora.
Viés de publicação
- Quando ocorre de o pesquisador não querer submeter o estudo para publicação se encontrar resultados que o desagradem. Ou quando o corpo editorial das revistas científicas não tem interesse em publicar o estudo se o resultado for negativo.
medidas de associação
- Objetivo na epidemiologia -> representar quantitativamente a relação de causalidade entre a exposição a um determinado fator e algum desfecho.
- EX: risco absoluto, risco relativo, odds ratio, risco atribuível e risco atribuível populacional...
RISCO ABSOLUTO (TAXA DE INCIDÊNCIA)
-Indica:
1. O risco de ocorrência de um agravo.
2. A probabilidade que um membro de determinado grupo tem de ser acometido por esse mesmo agravo, num período especificado.
- É calculado pela razão entre o número de casos novos de um determinado agravo sobre o número total de indivíduos, em um determinado período de tempo.
RISCO RELATIVO
- Razão entre duas taxas de incidência.
- Representa quantas vezes um risco é maior que um outro.
- Estudos prospectivos, que geram taxas de incidência – trabalham com casos novos – (ensaios clínicos e estudos de coorte) -> risco relativo pode ser calculado diretamente.
- Estudos de caso controle (são estudos retrospectivos, não trabalham com casos novos) -> risco relativo NÃO pode ser diretamente calculado. É calculado através do odds ratio.
- Estudos transversais -> risco relativo é calculado a partir da razão de prevalências (prevalência em expostos sobre prevalência em não expostos) -> prevalência é calculada pela razão entre os casos totais sobre a amostra, em um dado ponto do tempo.
	INTERPRETAÇÃO
	RR = 1: ausência de associação.
	RR > 1: maior risco nos expostos (a exposição é um fator de risco).
	RR < 1: menor risco nos expostos (a exposição é um fator protetor).
ODDS RATIO
- Estimativa do risco relativo (quantas vezes um risco é maior que um outro) nos estudos de caso controle.
- Tudo que contribui com a minha teoria dividido por tudo que afasta a minha teoria.
- Expostos doentes X Não expostos não doentes/ Expostos não doentes X Não expostos doentes
	INTERPRETAÇÃO
 OR = 1: ausência de associação.
	OR > 1: maior risco nos expostos (a exposição é um fator de risco).
	OR < 1: menor risco nos expostos (a exposição é um fator de proteção).
OBS: risco relativo e odds ratio -> medem a associação entre fator de risco e doença, sendo muito empregados em pesquisas etiológicas, para mostrar a força da associação, um dos principais critérios para julgar causalidade.
RISCO ATRIBUÍVEL
- Fração da incidência de um agravo que pode ser atribuída à exposição ao fator de risco -> o quanto da doença é atribuído ao fator.
- Calculado pela subtração entre duas taxas de incidência, a de expostos e a de não expostos.
RISCO ATRIBUÍVEL POPULACIONAL
- Mede o quanto a incidência de um determinado agravo poderia ser diminuída se o fatorde risco fosse eliminado.
- É usado para prever o impacto de um programa de controle de fatores de risco.
INTERVALO DE CONFIANÇA
- Uma faixa de valores, entre eles um valor mínimo e um valor máximo, que possuem uma certa probabilidade (90, 95 ou 99%) de conter o valor verdadeiro do risco relativo, por exemplo.
- Fornece noções sobre a confiabilidade de um dado.
- Quanto menor o intervalo de confiança, menor a incerteza quanto ao verdadeiro valor do dado e mais confiável o estudo.
	interpretação
	Caso o IC NÃO esteja todo na mesma unidade (EX: RR = 0,85 (IC 95%: 0,59 - 1,20), os resultados não são relevantes.
	Caso o IC esteja todo na mesma unidade, os resultados são relevantes e existem duas possibilidades:
1. O IC está todo acima de 1 (EX: RR = 3,16 (IC 95%: 1,53 - 7,21), a exposição é um fator de risco para a doença.
2. O IC está todo abaixo de 1 (EX: RR = 0,47 (IC 95%: 0,23 - 0,97), a exposição é um fator de proteção para a saúde.
REDUÇÃO DO RISCO RELATIVO (RRR) OU EFICÁCIA
- Cálculo estatístico que mede a eficácia de ensaios clínicos.
- É calculada subtraindo-se o risco relativo de 1.
- O resultado de RRR representa o quanto o uso de determinado tratamento reduziu o risco de piora dos sintomas dos pacientes, ou seja, a eficácia do tratamento.
REDUÇÃO DO RISCO ABSOLUTO (RRA)
- Representa a redução do risco no grupo que sofreu a intervenção de interesse em relação ao grupo controle.
- É calculada subtraindo-se a incidência do desfecho entre as pessoas que receberam o placebo pela incidência do desfecho entre as pessoas que receberam o tratamento.
- EX: em uma RRA de 0,31 -> de cada 100 pessoas tratadas, foram prevenidos 31 desfechos em relação às pessoas não tratadas.
NÚMERO NECESSÁRIO PARA TRATAR (NNT)
- Quantas pessoas devem ser tratadas para ter o tratamento sucedido de uma pessoa.
- Quanto menor no NNT, menor a quantidade de pessoas que deverão ser tratadas para se obter um resultado bem-sucedido e maior o benefício do tratamento.
- É calculado pela razão de 1 sobre a redução do risco absoluto: NNT = 1/RRA.
	questões para treinar o que você acabou de aprender:
- Classifique como verdadeiro ou falso:
( ) Para que haja validade interna, as conclusões tem que estar corretas para a amostra estudada.
( ) Quando o paciente não lembra do início dos sintomas consiste num viés de memória.
( ) Se o paciente não voltar para reavaliação não há prejuízo para a pesquisa.
( ) o valor de p aceitável é menor que 0,05.
( ) Risco relativo maior que 1 indica que a exposição é um fator de risco.
( ) Odds ratio pode ser calculado para estudos de coorte e caso controle.
( ) Intervalo de confiança (IC 95%: 0,59 - 1,20) indica que a informação é relevante.
GABARITO: V-V-F-V-V-F-F
	@medpormin