Estudos de Correlação Estudos Ecológicos

Estudos de Correlação (ecológicos) Dados coletados de rotina podem ser utilizados para estudar a ocorrência de doenças e possíveis causas em um grupo de indivíduos

Estudos de Correlação (ecológicos) Utilizam dados de uma população inteira para comparar frequências de doença entre diferentes grupos, durante um mesmo período de tempo, ou na mesma população, em diferentes pontos no tempo

Descrição da população Utilizam informação disponível e descrevem a população segundo: faixa etária distribuição ao longo do tempo utilização dos serviços de saúde consumo

Unidade de análise Populações ou grupos populacionais (não indivíduos)

Atributos do conjunto da população são utilizados para descrever a relação entre doenças e alguns fatores de interesse etapa exploratória na investigação de uma possível relação causal entre uma exposição e um desfecho podem ser realizados de maneira rápida e com baixo custo, utilizando informações coletadas de forma rotineira

taxas de doença nesses grupos Estudos ecológicos são ou incluem uma análise epidemiológica das associações entre atributos de grupos ou de populações & taxas de doença nesses grupos

São apropriados para estudar exposições mais facilmente mensuráveis a nível populacional & monitorar a efetividade de intervenções populacionais

Exemplo: Estudo ecológico com DC Em 1960, Friedman mostrou uma correlação positiva entre as taxas de mortalidade por doença coronariana (DC) e as vendas de cigarros per capita, em 44 estados americanos Friedman GD. Cigarette smoking and geographic variation in coronary heart disease mortality in the United States. Journal of Chronic Diseases, 20 (10): 769-79, Oct 1967.

Fig 5-1. Coronary heart disease mortality rates in the United States per capita cigarette sales in 1960, by state. (From FRIEDMAN GD, Cigarette smoking and geographic variation in coronary heart disease mortality in the United States. J. Chronic Dis. 20: 769, 1967)

Exemplo: Estudo ecológico com DC Esta observação inicial contribuiu para a formulação de hipótese de que o tabagismo poderia causar doença coronariana

Consumo de carne & Câncer de colon Correlação entre consumo de carne em vários países e taxa de mortalidade por câncer de colon

Fig 2-1. Correlation between per capita meat consumption and colon cancer among women in various countries (From ARMSTRONG BK & DOLL R, Environmental factors and cancer incidence and mortality in different countries, with special reference to dietary practices. Int. J. Cancer, 15: 617, 1975).

Câncer de mama & Ingestão de gordura Correlação ecológica entre mortalidade por câncer de mama e dieta com ingestão de gordura animal

Fig 6-3. Ecologic correlation of breast cancer mortality and dietary fat intake. (Friis & Sellers, p. 224) Source: Reprinted with permission from KK Carroll, Experimental Evidence of Dietary Factors and Hormone-Dependent Cancers. Cancer Research, vol 35, p 3379 © 1975, American Association for Cancer Research

Consumo de bebida alcoólica & DC Correlação ecológica entre consumo per capita de bebidas alcoólicas e taxas de mortalidade por doença coronariana em 20 países, em 1972

Fig 5-2. Per capita alcohol consumption and coronary heart disease mortality rates in 20 countries in 1972 Source: LaPorte RE, Cresanta JL & Juller LH. The relation of alcohol to CHD and mortality. Implication for public health policy. J. Public Health Policy 1: 196, 1960

Figure 1 Age adjusted mesothelioma incidence (cases per 100 000) by gender. Weill, H et al. Occup Environ Med 2004;61:438-441 Copyright ©2004 BMJ Publishing Group Ltd.

Figure 2 Male incidence and fit of quadratic model. Weill, H et al. Occup Environ Med 2004;61:438-441 Copyright ©2004 BMJ Publishing Group Ltd.

Tipos de variáveis Medidas agregadas Medidas ambientais Medidas globais

Medidas agregadas Resumem as características dos indivíduos de um grupo, como valores médios de um certo parâmetro, ou a proporção de população ou grupo de interesse, que apresenta determinada característica Exemplo: taxa de incidência de uma doença; prevalência de tabagismo; renda média

Medidas ambientais Representam características físicas da localidade geográfica onde reside o grupo de interesse Os indivíduos dentro do grupo podem apresentar diferentes graus de exposição a uma dada característica, que pode, teoricamente, ser mensurada Exemplos: intensidade da poluição atmosférica; horas diárias de sol

Medidas globais Representam características do grupo que não são redutíveis a características dos indivíduos (não têm análogos no nível individual) Exemplo: Sistema político Tipo de sistema de saúde Regulamento e leis

Medida da associação A medida descritiva da associação nos estudos ecológicos, é o coeficiente de correlação (r) É a covariância do fator em estudo (x) e a doença (y) dividido pela raiz quadrada do produto das duas variâncias (vx e vy)

Medida da associação O coeficiente de correlação reflete a extensão em que cada variável consegue predizer a outra O valor do coeficiente de correlação (r) pode variar de -1,0  perfeita correlação negativa 1,0  perfeita correlação positiva

Medida da associação O coeficiente de correlação quantifica a relação linear entre exposição e doença Isto é, para cada mudança de uma unidade no nível de exposição, a frequência da doença aumenta (ou diminui) proporcionalmente

Bebidas alcoólicas & cirrose hepática Consumo de bebidas alcoólicas Taxa Mortalidade Cirrose hepática Bebidas alcoólicas & cirrose hepática

Taxa Mortalidade Cirrose hepática Preço Consumo de bebidas alcoólicas Taxa Mortalidade Cirrose hepática

Viés de agregação e falácia ecológica Nos estudo ecológicos, os níveis de exposição representam níveis médios para cada um dos grupos populacionais Frequentemente, a exposição dentro de cada um dos grupos se distribui de forma heterogênea, com alguns indivíduos não expostos e outros expostos a diferentes níveis

Viés de agregação e falácia ecológica Nesses estudos, a relação exposição- doença, observada a nível do grupo, dificilmente reflete a relação exposição- doença a nível individual A observação da existência de uma relação entre duas variáveis a nível populacional não implica necessariamente que a mesma relação se mantenha a nível individual

Renda individual dos casos e dos não-casos de acidentes de trânsito

Rendas médias e taxas de acidentes de trânsito das Populações A, B & C

Qual dos dois níveis de inferência está errado ? Análise ecológica Análise individual Renda mais elevada está associada com taxa mais alta de acidentes de trânsito Indivíduos acidentados (casos) têm renda menor do que aqueles não acidentados (não-casos) Qual é, então, o problema ? ? ?

Qual dos dois níveis de inferência está errado ? Concluir que alta renda é um fator de risco para acidentes de trânsito (com base em dados ecológicos)  está sujeito à falácia ecológica Concluir que, devido ao fato de casos tenderem a ter renda mais baixa, que comunidades com renda média mais elevada têm menores taxas de acidentes de trânsito também está errado! O real problema é a referência cruzada

Qual dos dois níveis de inferência está errado ? O real problema é a referência cruzada Utilizar dados ecológicos para inferência a nível individual ou dados inviduais para inferência para um grupo  Não funciona Quando utilizados para fazer inferências para o nível apropriado, ambas aproximações estão corretas

Vantagens Relativamente baratos porque utilizam dados já coletados Apropriados para estudos preliminares ou exploratórios Ponto de partida para outros estudos

Limitações São inadequados para relacionar exposição-doença ao nível individual Achados requerem confirmação através de outros tipos de estudos

Limitações Dependem da qualidade dos dados coletados

Limitações Dados de correlação representam patamares médios de exposição, e não os reais níveis de exposição a nível individual (falácia ecológica) Pode mascarar uma relação mais complicada entre exposição e doença (se a relação não for linear)

Controle dos fatores de confundimento Incapacidade de controlar todos os efeitos de todos os fatores de confundimento em potencial Não é possível separar os efeitos de todas as variáveis de confundimento conhecidas, quando utilizar dados de correlação, nesse tipo de estudo

Limitações A presença de correlação não permite inferir que existe associação estatística válida A ausência de correlação não implica em garantia de ausência de associação estatisticamente válida

Exemplo Encontrou-se uma correlação positiva muito forte entre número de aparelhos de televisão per capita e taxas de mortalidade por doença coronariana em vários países

Exemplo O número de televisores está relacionado com outras variáveis de estilo de vida, que se sabe que aumentam o risco de doença coronariana, tais como: sedentarismo, obesidade, níveis elevados de colesterol, e hábito tabágico. Nesse exemplo, existe associação, mas não é uma associação direta ou mesmo causal

Situações especiais Às vezes, um estudo ecológico é melhor do que um estudo individual Quando a variabilidade da exposição de interesse é baixa dentro de uma população, mas é alta entre populações

Aspectos positivos Rápidos e relativamente baratos Devido ao amplo espectro, muitas populações diferentes podem ser estudadas ao mesmo tempo

Aspectos positivos Permite avaliação de múltiplos fatores de risco potenciais, por exemplo: gênero, raça/cor, NSE, desenvolvimento econômico Pode ser realizado usando dados públicos disponíveis sobre atributos de grupos e taxas de doenças