EPIDEMIOLOGIA (ARTIGOS) <-> CLÍNICA

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1 EPIDEMIOLOGIA (ARTIGOS) <-> CLÍNICA
Aula de revisão Epidemiologia III Novembro 2010 EPIDEMIOLOGIA (ARTIGOS) <-> CLÍNICA

2 5 questões básicas no manejo do paciente
Diagnostico 1. Doutor, o que eu tenho? 2. Doutor, afinal, pq isso está acontecendo? Causa Prognostico 3. Doutor, vou ficar bom? 4. Doutor, o que será feito para me “curar”? Tratamento 5. Doutor, o que eu tenho que fazer para eu isso não ocorra outra vez? Prevenção

3 Questões clínicas Tipo de estudo Desenho Diagnostico Estudos observacionais Transversal - diagnóstico Causa Coorte Caso-controle Transversal Prognostico Tratamento Estudos de intervenção Ensaio clínico randomizado Prevenção

4 Desenhos de estudo Transversal
observador Fator (exposição) Doença (desfecho) tempo Nos estudos de diagnóstico, testa-se um método (“exposição”) em relação a outro método que diferencia doente e não doentes (teste ouro) Úteis para se conhecer prevalências Úteis para se estudar “associação” quando exposições são imutáveis (ex: sexo, idade ...)

5 Prevalence of type 2 diabetes and impaired fasting glucose: cross-sectional study of multiethnic adult population at the United States-Mexico border. Díaz-Apodaca BA, t OBJETIVE: To estimate prevalence of type 2 diabetes (diabetes) and impaired fasting glucose (IFG) in the border region between the United States of America and Mexico, by ethnic origin and country of residence; identify risk factors associated with both conditions; and explore the extent to which these factors account for cross-border or ethnic disparities in prevalence. METHODS: From April 2001 to November 2002, … a questionnaire was administered on diabetes (self-reported) and lifestyle and a physical examination and blood sample were obtained. A total of 4,027 adults participated in the study: 2,120 Hispanics from the Mexican side of the border and 1,437 Hispanics and 470 non-Hispanics (of whom 385 were classified as "white") from the U.S. side of the border. RESULTS: The age-adjusted prevalence of self-reported … diabetes in Hispanics was 15.4% (16.6% on the Mexican side of the border and 14.7% on the U.S. side). The age-adjusted prevalence of IFG was similar on both sides of the border (14.1% on the Mexican side and 13.6% on the U.S. side). CONCLUSIONS: Established risk factors for diabetes (e.g., age, obesity, and family history) were relevant and there was an inverse relationship between diabetes and education and socioeconomic level. While diabetes prevalence is high on both sides of the U.S.-Mexico border, one-third of the cases remain undiagnosed, suggesting a need for development and implementation of a public health program for prevention, diagnosis, and control of diabetes in the region.

6 Performance of Glycated Hemoglobin for the Classification and Prediction of Diabetes.
Selvin E Background: Although glycated hemoglobin (HbA1c) is now recommended to diagnose diabetes, its test performance for diagnosis and prognosis is uncertain. Our objective was to assess the test performance of HbA1c against single and repeat glucose measurements for diagnosis of prevalent diabetes and for prediction of incident diabetes. Design and Methods: Population-based analyses of 12,485 participants The Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study and a subpopulation of 691 participants in the Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) with repeat test results. Results: Against a single fasting glucose ≥126 mg/dl, the sensitivity (Sn) and specificity (Sp) of HbA1c ≥6.5% for detection of prevalent diabetes were 47% and 98%, respectively (AUC 0.892). Against repeated fasting glucose (3 years apart) ≥126 mg/dl, Sn improved to 67% and Sp remained high (97%) (AUC 0.936). Similar results were obtained in NHANES III against repeated fasting glucose 2 weeks apart. The accuracy of HbA1c was consistent across age, BMI, and race groups. For persons with fasting glucose ≥126 mg/dl and HbA1c ≥6.5% at baseline, the 10-year risk of diagnosed diabetes was 88% as compared to 55% among those persons with fasting glucose ≥126 mg/dl and HbA1c 5.7-<6.5%. Conclusions: HbA1c performs well as a diagnostic tool when diabetes definitions that most closely resemble those used in clinical practice are used as the gold standard. The high risk of diabetes among initially undiagnosed persons with both elevated fasting glucose and HbA1c suggests a dual role for fasting glucose and HbA1c for prediction of diabetes.

7 Desenhos de estudo Coorte / Intervenção
observador Doença/Cura (desfecho) Fator/Terapia (exposição) tempo

8 Impact of Incident Diabetes and Incident Nonfatal Cardiovascular Disease on 18-Year Mortality Diabetes Care 26:848–854, 2003 OBJECTIVE— To report long-term risks for total, cardiovascular disease (CVD), and coronary heart disease (CHD) mortality associated with incident diabetes (using current diagnostic criteria) and with incident nonfatal CVD (NF-CVD). RESEARCH DESIGN AND METHODS— A total of 11,645 participants without diabetes or CVD at baseline from the Multiple Risk Factor Intervention Trial who survived to the end of the trial were grouped by during-trial incident diabetes and/or NF-CVD events: neither diabetes nor NF-CVD, diabetes only, NF-CVD only, or both diabetes and NF-CVD. Incident diabetes was defined by use of hypoglycemic agents or fasting glucose 126 mg/dl at any time over the 6 trial years. Proportional hazards models tested group differences in mortality over 18 post-trial years.

9 Impact of Incident Diabetes and Incident Nonfatal Cardiovascular Disease on 18-Year Mortality Diabetes Care 26:848–854, 2003 RESULTS— Among 3,859 total deaths were 1,846 from CVD and 1,277 from CHD, with death rates per 10,000 person-years of 203, 97, and 67, respectively. Multivariate-adjusted hazard ratios (HRs) for total mortality were 2.75 (P ) for those with NF-CVD and diabetes both, 1.92 (P ) for those with NF-CVD only, and 1.49 (P ) for those with diabetes only, relative to neither diabetes nor NF-CVD. NF-CVD was associated with a higher hazard of death than diabetes for total (HR 1.29, P ), CVD (HR 1.76, P ), and CHD (HR 1.88, P ) mortality. Only the subgroup of participants on hypoglycemic agents showed an equivalent risk of total mortality relative to participants with NF-CVD (HR 0.93, P 0.54). CONCLUSIONS— Current diabetes diagnostic criteria conferred significantly increased total, CVD, and CHD mortality risks independent of the impact of NF-CVD. NF-CVD was more strongly predictive of mortality.

10 Preterm birth - a risk factor for type 2 diabetes
Preterm birth - a risk factor for type 2 diabetes? The Helsinki Birth Cohort Study. Kajantie E et al Objective: The association between low birth weight and type 2 diabetes is well established. We studied whether preterm birth carries a similar risk. Research Design and Methods: The Helsinki Birth Cohort includes men and women born between 1934 and Of them, had adequate data on length of gestation, which we linked with data on special reimbursement for diabetes medication. Results: 5.1% of the subjects had received special reimbursement after age 40. In subjects born before 35 weeks of gestation, the odds ratio for diabetes was 1.68 (95% confidence interval 1.06 to 2.65) as compared with those born at term. After adjustment for birth weight relative to length of gestation, it was 1.59 (1.00 to 2.52). Conclusions: Preterm birth before 35 weeks of gestation is associated with an increased risk of type 2 diabetes in adult life. The risk is independent of that associated with slow fetal growth.

11 Desenhos de estudo Caso-Controle
observador Doença (desfecho) Fator (exposição) tempo

12 Population-based Case-Control Study of Diabetes and Breast Cancer Risk in Hispanic and Non-Hispanic White Women Living in US Southwestern States . Rollison DE. Diabetes mellitus has been associated with breast cancer, although no studies appear to have adequately assessed the association in Hispanic women, a population with a high prevalence of diabetes. The authors investigated this association in a population-based case-control study of Hispanic and non-Hispanic White women living in the southwestern United States. Breast cancer cases diagnosed in 1999–2004 were identified through state cancer registries (1,526 non-Hispanic Whites, 798 Hispanics). Age- and ethnicity-matched controls (1,599 non-Hispanic Whites, 924 Hispanics) were selected from commercial mailing lists and driver's license and Social Security records. Diabetes history was assessed through interviewer-administered questionnaires. Having any type of diabetes was not associated with breast cancer overall (odds ratio = 0.94, 95% confidence interval: 0.78, 1.12). Type 2 diabetes was observed among 19% of Hispanics and 9% of non-Hispanic Whites but was not associated with breast cancer in either group. Gestational diabetes was inversely associated with breast cancer in both ethnic groups, especially when first diagnosed at age ≤35 years (odds ratio = 0.54, 95% confidence interval: 0.37, 0.79). In this study, diabetes was not associated with breast cancer overall, although the inverse association with gestational diabetes warrants further investigation.

13 MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO

14 RISCO RELATIVO PROBABILIDADE DE ADOECER ENTRE OS EXPOSTOS / PROBABILIDADE DE ADOECER ENTRE OS NÃO EXPOSTOS PROBABILIDADE É ESTIMADA PELA PROPORÇÃO OBSERVADA

15 COORTE EXPOSTO 1000 NÃO EXPOSTOS

16 COORTE DOENTE NÃO DOENTE EXPOSTO 1000 NÃO EXPOSTOS

17 COORTE DOENTE NÃO DOENTE total EXPOSTO 5 995 1000 NÃO EXPOSTOS 2 998

18 RISCO ENTRE OS EXPOSTOS = 5/1000 = 0,5%
RISCO ENTRE NÃO EXPOSTOS = 2/1000 =0,2% RISCO RELATIVO= RR = 0,005/0,002=2,5

19 Probabilidade versus Odds ou chance
Probabilidade – sucesso/total de possibilidades Qual a probabilidade de se tirar 5? 1/6 Chance – sucesso/fracasso Qual a chance de se tirar 5? 1/5

20 CASO CONTROLE DOENTE NÃO DOENTE 200

21 CASO CONTROLE DOENTE NÃO DOENTE EXPOSTO NÃO EXPOSTOS 200

22 DOENTE NÃO DOENTE EXPOSTO 23 10 NÃO EXPOSTOS 178 190 total 200
CASO CONTROLE DOENTE NÃO DOENTE EXPOSTO 23 10 NÃO EXPOSTOS 178 190 total 200 Odds de um doente ser exposto: 23/178=0,1292 Odds de um não doente ser exposto: 10/190=0,052 Odds ratio = (0,129/0,052)=2,48

23 COORTE DOENTE NÃO DOENTE total EXPOSTO 5 995 1000 NÃO EXPOSTOS 2 998
Odds que uma pessoa exposta desenvolva a doença: 5/995=0,005 Odds que uma pessoa não exposta desenvolva a doença: 2/998=0,002 Odds ratio= 0,005/0,002=2,51

24 Medida de impacto

25 Risco atribuível na população
Risco atribuível entre os expostos

26 Risco atribuível na população
Absoluto Por cento Risco atribuível entre os expostos

27 Figure 12-1 A, Total risks in exposed and nonexposed groups
Figure 12-1 A, Total risks in exposed and nonexposed groups. B, Background risk. C, Incidence attributable to exposure and incidence not attributable to exposure.

28 Figure 12-2 The concept of attributable risk.

29 COORTE DOENTE NÃO DOENTE total EXPOSTO 5 995 1000 NÃO EXPOSTOS 2 998
Risco atribuível entre os expostos = Risco atribuível por cento entre os expostos =

30 COORTE DOENTE NÃO DOENTE total EXPOSTO 5 995 1000 NÃO EXPOSTOS 2 998
Risco atribuível entre os expostos = 0,005 -0,002 = 0,003 ou 3 por 1000 Risco atribuível por cento entre os expostos = (0,003/0,005) *100= 60 %

31 Kaplan-Meier curves for post-trial total mortality through 1999 for four groups defined by incident diagnosis of diabetes and NF-CVD.

32 Mediana de sobrevida P<0,0001

33 Ameaças à validade do estudo

34 Validade interna Os resultados do estudo podem ser atribuídos aos fatores analisados? Tanto maior será a validade interna, quanto maior for a possibilidade de responder à questão acima de forma afirmativa!

35 Confundimento – definição (1)
Ocorre quando os resultados de uma associação entre dois fatores podem ser imputados, total ou parcialmente, a um terceiro fator não levado em consideração (variável de confundimento).

36 Confundimento – definição (2)
As variáveis de confundimento estão associadas ao mesmo tempo à variável de exposição e à variável de desfecho Podem mascarar um efeito existente (diminuindo a associação existente) ou ser responsável por um efeito inexistente (aumentando um associação inexistente) Esta relação existe na amostra e na população de estudo A idade é um fator que exerce esse papel de confundimento frequentemente.

37 Exemplo de confundimento
Num determinado estudo transversal observou-se uma associação entre uso de contraceptivo oral (CO) e ocorrência de IAM. A tabela abaixo apresenta as primeiras informações do estudo.

38 Contraceptivo Oral (CO)
Tabela 1: OR de exposição a contraceptivo oral (CO) em pacientes com e sem IAM de 30 a 49 anos Contraceptivo Oral (CO) IAM+ IAM- Total sim 25 73 98 não 203 1383 1586 total 228 1456 1684 OR = 2,3

39 Exemplo de confundimento
A chance de IAM entre as mulheres que usam CO é 2,3 vezes a chance de IAM entre as mulheres que não usam CO

40 Idade IAM+ IAM - Total 40 -49 170 677 847 30 - 39 58 779 837 228 1456
Tabela 2: OR de ter IAM segundo a faixa etária Idade IAM+ IAM - Total 40 -49 170 677 847 58 779 837 228 1456 1684 OR = 3,37 Tabela 3: OR de usar CO segundo a faixa etária Idade CO CO- Total 40 -49 26 821 847 72 765 837 98 1586 1684 OR = 0,34

41 Exemplo de confundimento
A variável idade está associada ao desfecho: a chance de uma mulher que teve IAM ter 40 a 49 é 3,37 a chance de uma mulher que não teve IAM estar nessa faixa de idade. A variável idade está associada à exposição: a chance de quem faz uso de CO ter 40 a 49 anos é 0,34 a chance de uma mulher que não faz uso estar nessa faixa de idade.

42 Exemplo de confundimento
Há confundimento! A idade está associada tanto ao IAM quanto ao uso de CO! A idade diminuiu a associação real!

43 Análise estratificada
O OR em para cada estrato de idade (30-39 e 40 a 49) é igual o OR para os dois estratos de idades em conjunto de 2,3 (exposto na tabela 1)?

44 Tabela 4: OR de exposição a contraceptivo oral (OC) e IAM em mulheres de 30 a 39 anos
Total Sim 13 59 72 Não 45 720 765 58 779 837 OR = 3,53 Tabela 5: OR de exposição a contraceptivo oral (OC) e IAM em mulheres de 40 a 49 anos CO IAM+ IAM- Total Sim 12 14 26 Não 158 663 821 170 677 847 OR = 3,6

45 Análise estratificada
O OR em cada um dos estratos foi superior ao OR considerando os dois estratos, mostrando que a idade diminuiu a associação real. Há um percentual maior de mulheres de que enfartaram e um percentual menor de mulheres nessa faixa que usa CO, levando à diminuição da associação observada no grupo todo.

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47 Confundimento e desenhos de estudo
Confundimento pode ocorrer em qualquer estudo observacional Não ocorre quando há randomização de uma amostra com muitos indivíduos => os grupos de comparação são homogêneos Ele pode ser controlado através do pareamento (só para variáveis envolvidas no pareamento) e por análise multivariada

48 Outro exemplo de confundimento coorte – consumo de sal e diabetes!
Estudo de coorte – associação entre consumo de sal e incidência de diabetes 1000 pessoas que consumiam sal acima do prescrito – sem diabetes ou hipertensão 1000 pessoas que consumiam sal dentro do prescrito - sem diabetes ou hipertensão Acompanhadas por 5 anos

49 Outro exemplo de confundimento coorte – consumo de sal e diabetes!
Incidência de diabetes/ consome sal > do prescrito 200/1000= 0,2 Incidência de diabetes/consome sal dentro do prescrito 50/200= 0,05 RR= 4 Será que o RR é o mesma em hipertensos e não hipertensos?

50 Outro exemplo de confundimento coorte – consumo de sal e diabetes!
Hipertensos Incidência de diabetes em quem consome sal acima do prescrito 194/800 0,2425 Incidência de diabetes em quem consome sal dentro do prescrito 24/100 0,24 RR= 1,010417 Não hipertensos 6/200 0,03 26/900 0,028889 1,038462

51 Viés X validade interna viés= erro sistemático

52 Viés É um erro sistemático Ocorre no desenho do estudo
Conduz a um resultado errado Temos que evitar, não há como corrigir depois

53 Viés Erro sistemático => erro no resultado
* Aumento (superestimativa) ou * Diminuição (subestimativa)

54 VIÉS DE SELEÇÃO VIÉS DE INFORMAÇÃO

55 Viés de Seleção Indivíduos têm diferentes probabilidades de serem incluídos/perdidos na amostra do estudo, no que se refere à exposição/desfecho, em referência à população de estudo.

56 Vies de seleção por perda seletiva
Ensaio Clínico Randomizado Não há efeito da dieta na realidade! Ensaio Clínico Randomizado Observa-se efeito da dieta- Perda seletiva! Diabetes SIM NÃO Dieta X Não Diabetes SIM NÃO Dieta X Não

57 Vies de seleção por auto-seleção
Coorte Observa-se efeito da dieta Auto-seleção! Quem faz a dieta tem outros hábitos saudáveis! Na população! Diabetes SIM NÃO Dieta X Não Diabetes SIM NÃO Dieta X Não

58 Vies de seleção por monitoramento Médico
Na seleção do estudo caso-controle: as usárias de ACO fora mais monitoradas – foram identificadas mais diabéticas Na população Diabetes SIM NÃO Uso de ACO SIM ACO NÃO Diabetes SIM NÃO Uso de ACO SIM ACO NÃO ACO – anticoncepcional oral

59 Vies de seleção por seleção de casos
Estudo caso-controle–diabetes/não diabetes pode haver associação espúria entre uso de contraceptivos e diabetes mulheres que tomam anti-conceptivo têm > probabilidade de serem selecionadas por, em geral, procurarem mais cuidado médico/monitoramento viés é positivo, aumenta a associação real mais expostas (uso contraceptivo) entre os casos (diabetes) -procurei mais por diabetes entre expostas

60 Vies de seleção por seleção de controles
Estudo caso-controle – consumo de alcool/doença coronariana pode haver associação espúria entre consumo de alcool e doença coronariana casos – emergência por IAM controles – emergência por trauma viés é negativo, diminui a associação real mais controles expostos do que na população geral traumas relacionados ao consumo aumentado de alcool

61 Vies de seleção por seleção de controles
Estudo caso-controle para estudo de fatores de risco para câncer de pâncreas; casos e controles selecionados entre pacientes do mesmo médico para evitar vies de “tipo de clientela”; médico é gastroenterologista maior probabilidade dos controles terem problemas gastricos maior probabilidade dos controles já se absterem do consumo de alimentos que poderiam ser fatores de risco para ca de pâncreas nesse caso o viés é negativo, diminui a associação real

62 PARA DOENÇAS DE LONGO PERÍODO DE LATÊNCIA – causalidade reversa
comportamento pode mudar devido aos pródromos somente nos casos; se for um caso-controle– viés – a exposição diminuirá em casos que assumem comportamento sem risco para evitar algo que eles já estão sentindo, embora ainda não diagnosticado nesse caso o viés é negativo, diminui a associação real

63 VIÉS DE informação Erro sistemático na medida ou diangóstico de um evento => Os resultados podem ser imputados à maneira como as variáveis são conceituadas ou medidas.

64 Ensaio Clínico Randomizado
Exposição = intervenção

65 Ensaio clínico: diagrama
População de estudo Cura randomização Tratamento em estudo amostra Não cura Cura Placebo ou Tratamento padrão (controle) Não cura

66 RANDOMIZAÇÃO É a alocação aleatória dos indivíduos aos grupos de comparação, Geralmente realizada através de uma tabela de números aleatórios. Garante a comparabilidade dos grupos a seleção não enviesada dos participantes – não há auto-seleção nem interferência do investigador

67 Randomização Obter dois grupos semelhantes e comparáveis
Sexo Idade Raça Severidade de doença Aderência ao tratamento... Tabela 1 – “Baseline”

68 Ebbeling CB et al.. Effects of a low-glycemic load vs low-fat diet in obese young adults: a randomized trial. JAMA. 2007;297(19): DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Randomized trial of obese young adults (aged years; n = 73) conducted from September 2004 to December 2006 in Boston, Mass, and consisting of a 6-month intensive intervention period and a 12-month follow-up period. INTERVENTIONS: A low-glycemic load (40% carbohydrate and 35% fat) vs low-fat (55% carbohydrate and 20% fat) diet. MAIN OUTCOME MEASURES: Body weight, body fat percentage determined by dual-energy x-ray absorptiometry, and cardiovascular disease risk factors.

69 Após a randomização....

70 SUCESSO DA RANDOMIZAÇÃO
Depende de: Geração adequada de um seqüência imprevisível (porém reprodutível) Ocultamento Tamanho da amostra Caso o tamanho da amostra seja insuficiente, os grupos podem não ficar comparáveis, sendo necessário controlar fatores de confundimento

71 Ocultamento (concealment)
Quem controla a entrada de pacientes? De preferência fora do serviço Para estudos multicêntricos - central telefônica Para um único centro – funcionário não envolvido com a pesquisa Quando nada disso é possível, apenas o envelope opaco

72 MASCARAMENTO OU CEGAMENTO
Para evitar viés pós randomização Viés do paciente Viés do médico Viés do avaliador Viés laboratorial Viés do estatístico

73 MASCARAMENTO OU CEGAMENTO
Viés do paciente O conhecimento do tipo de tratamento pode afetar a evolução e adesão Viés do médico O conhecimento pode afetar o modo de cuidar e lidar com o paciente Pode levar ao paciente a desconfiar que tratamento está recebendo

74 MASCARAMENTO OU CEGAMENTO
Viés do avaliador O conhecimento pode influenciar o diagnóstico Esse viés vai afetar diretamente o resultado do estudo Viés do laboratório Pode influenciar o modo de conduzir o teste ou levar a retestes Pode apresentar problema mesmo em testes “objetivos”

75 ANÁLISE DOS RESULTADOS
Quanto ao tipo Análise por intenção de tratamento – para manutenção dos grupos tal qual foram formados pela randomização Análise por protocolo - com os que de fato completaram o tratamento

76 Revisão Sistemática e Meta-análise

77 Statin therapy is effective for reduction of cardiovascular
Statins and risk of incident diabetes: a collaborative meta-analysis of randomised statin trials. Sattar et al. The Lancet 2010. . Introduction Statin therapy is effective for reduction of cardiovascular events and is generally recognised as being safe and well tolerated. However, researchers of six large randomised placebo-control trials have reported conflicting results about the development of diabetes in patients taking such drugs. These findings have raised questions about the safety of long-term use of statins, and led to calls for a systematic exploration of the possible effect of statin therapy on incident diabetes. Overestimation of clinical benefit or underestimation of risk is potentially of major public health importance.

78 Objetivo do artigo To resolve this uncertainty, we investigated this effect by undertaking a meta-analysis of all available published and unpublished data from large placebo-controlled and standard-care-controlled statin trials.

79 Questão de pesquisa Uso de estatinas aumenta o risco de desenvolvimento de diabetes tipo 2?

80 Revisão Sistemática Revisão de estudos através de uma estratégia que limita o viés na reunião sistemática, com avaliação crítica e síntese de todos os estudos relevantes sobre um tópico específico. Cook et al, J Clin Epidemiol 48(1):167-71

81 Meta-análise Análise que combina e integra os resultados de estudos independentes, considerados homogêneos. Tem como propósito explicar possíveis inconsistências entre eles e calcular uma medida-sumário de seus resultados.

82 META-ANÁLISE Combina estudos homogêneos,
Aumenta o número de observações, Aumenta o poder estatístico de detectar os efeitos. Quando se lida com estudos conduzidos em circunstâncias distintas, os resultados diferentes podem contribuir para a melhor compreensão do fenômeno que se deseja investigar.

83 META-ANÁLISE- como O efeito da intervenção / tratamento é calculado como uma média ponderada dos efeitos de cada estudo. Os pesos são o inverso da variância do efeito do tratamento/intervenção de cada estudo (que está associado com o tamanho da amostra).

84 Medida de associação IC do OR Peso =tamanho do quadrado Medida sumário

85 Heterogeneidade clínica
Estudos diferem quanto às características dos participantes (idade, severidade), intervenção (dose), duração do acompanhamento, variável de desfecho.

86 Heterogeneidade metodológica e estatística
Os desenhos de estudo são diferentes Heterogeneidade estatística. Variação entre os resultados dos estudos é maior do que a esperada ao acaso. Intervalos de confiança de alguns estudos não englobam os riscos relativos observados por outros estudos

87 Testando a heterogeneidade
Qui-quadrado para heterogeneidade Se p-valor > 0,10, não rejeito a hipótese nula de igualdade Se p-valor < 0,10, rejeito igualdade e confirmo heterogeneidade entre os estudos Teste I2 – percentual de heterogeneidade que excede acaso 0-25% - baixa 26-50% - moderada > 50% - alta

88 Medida de associação avaliação da heterogeneidade Medida sumário
IC do OR Peso =tamanho do quadrado avaliação da heterogeneidade Medida sumário

89 Manejo da Heterogeneidade
A presença da heterogeneidade não é um problema para a meta-análise, mas uma oportunidade para investigar por que o efeito da intervenção / tratamento varia em diferentes circunstâncias. Possibilidades: Não combinar resultados - explicar causas da heterogeneidade – análise de sub-grupos Combinar estudos usando efeitos aleatórios - conhecer um efeito médio.

90 Análise de subgrupo Apresentar os resultados para subgrupos previamente determinados (hipótese) De pacientes De intervenções De desfechos

91 Statins and risk of incident diabetes: a collaborative meta-analysis of randomised statin trials. Sattar et al. The Lancet 2010.

92 Gráfico de funil para avaliar viés de publicação
Sutton, A J et al. BMJ 2000;320: Copyright ©2000 BMJ Publishing Group Ltd.

93 Viés de idioma Egger et al (Lancet, 1997): comparação entre artigos publicados em diferentes línguas mostraram que 63% dos artigos publicados em inglês tinha achados estatisticamente significativos (p>0,05) contra 35% dos publicados em alemão.

94 Vieses em estudos de Revisão Sistemática (seleção)
3. VIÉS DE CITAÇÃO  Predominância, entre as referências bibliográficas, de artigos que dêem respaldo aos achados do autor do artigo no qual se identificaram essas referências. 4. VIÉS DE MÚLTIPLAS PUBLICAÇÕES  Estudos com resultados estatisticamente significativos costumam ter múltiplas publicações e apresentações em eventos científicos. Isso faz com que eles tenham maior chance de serem identificados no processo de busca.

95 Vieses em estudos de Revisão Sistemática (informação)
1. Viés de extração Ocorre quando estudos são avaliados de forma não padronizada, permitindo heterogeneidade na extração dos dados. Pode ser minimizado com a adoção de instrumentos validados. 2. Viés do investigador  Ocorre quando o investigador conhece os autores e pode ficar sugestionado. Pode ser minimizado ocultando-se a identificação do artigo (avaliação mascarada).