VIÉS

VIÉS Distorção dos resultados de uma pesquisa em decorrência de erros sistemáticos (não aleatórios).

VIÉS: viés de seleção: amostragem não aleatória amostragem não aleatória “quem é convidado” “quem é convidado” viés do trabalhador sadio: viés do trabalhador sadio: Pessoas que trabalham são, como grupo, mais saudáveis que a população geral. Pessoas que trabalham são, como grupo, mais saudáveis que a população geral.

VIÉS DE SELEÇÃO Distorção da estimativa da medida de efeito resultante do modo pelo qual os indivíduos são selecionados para compor a população de estudo (procedimentos utilizados para a seleção dos participantes e/ou fatores que influenciam a participação no estudo). Problema importante em estudos caso-controle e em estudos de coorte não-concorrentes (históricos ou retrospectivos) – quando no momento da seleção dos indivíduos tanto o exposição quanto a doença já ocorreram.

Situação verdadeira (sem perdas) Óbitos Situação medida (com perdas) Óbitos SimNãoSimNão Baixo peso ao nascer Sim222850Sim72835 Não Não Viés de seleção por perda seletiva de seguimento RR s. verd. = (22/50)/(22/150) = 3,00 RR s. medida = (7/35) / (2/150) = 1,36 Situação 1: perdas ocorreram apenas entre os expostos e a probabilidade de morrer foi de 100% (15/15) nos perdidos e de 20% (7/35) nos que permaneceram no estudo – viés subestima a verdadeira relação de ocorrência entre exposição e doença.

Viés de seleção por perda seletiva de seguimento Situação verdadeira (sem perdas) Óbitos Situação medida (com perdas) Óbitos SimNãoSimNão Baixo peso ao nascer Sim222850Sim Não Não RR s. verd. = (22/50)/(22/150) = 3,00 RR s. real = (11/25) / (22/150) = 3,00 Situação 2: perdas ocorrem apenas entre os expostos e a probabilidade de morrer foi de 44% nos perdidos (11/25) e nos que permaneceram (11/25) – não há viés – a probabilidade de morrer é igual nas perdas e nos que permaneceram no estudo

Viés de seleção por perda seletiva de seguimento Situação verdadeira (sem perdas) Óbitos Situação medida (com perdas) Óbitos SimNãoSimNão Baixo peso ao nascer Sim222850Sim Não Não RR s. verd. = (22/50)/(22/150) = 3,00 RR s. real = (11/25) / (11/75) = 3,00 Situação 3: perdas ocorrem tanto entre expostos quanto entre não expostos – a probabilidade de morrer entre os que foram perdidos é igual a dos que permaneceram no estudo (44% (11/25 nos que perman. e 11/25 nos perdidos) entre expostos e 14,7% (11/75 nos que perman. E 11/75 nos perdidos) entre não expostos) – não há viés – a probabilidade de morrer é igual nas perdas e nos que permaneceram no estudo dentro de cada grupo de exposição.

VIÉS DE SELEÇÃO Viés de sobrevivência seletiva -Pode ocorrer em estudos que utilizam dados de prevalência (estudos seccionais ou caso-controle com casos prevalentes) - O viés ocorre porque a seleção de casos prevalentes exclui pessoas que morreram pela doença antes do estudo ser realizado viés de incidência-prevalência (viés de Neyman): Dependendo do tempo após a exposição que as pessoas são investigadas, pode-se perder as que já morreram ou que se recuperaram.

VIÉS DE SELEÇÃO Viés de sobrevivência seletiva Exemplo: comparação de resultados que seriam obtidos em um estudo de coorte sobre o efeito do uso de heroína durante a gravidez e a ocorrência de morte até o fim da primeira semana de vida, com os obtidos de um estudo seccional Estudo seccional: baseado nas crianças nascidas (vivas ou mortas) nas maternidades, classificando-as segundo status da doença (morte ou não) e status de exposição (mães usuárias ou não de heroína) - dados de prevalência: uma série de gestações termina precocemente (abortos) e não são consideradas Estudo de coorte: acompanhamento de todas as gestações de mulheres expostas e não expostas à heroína, sendo capaz de captar as interrupções precoces Viés de sobrevivência seletiva: mulheres que usam heroína têm proporcionalmente mais abortos

VIÉS DE SELEÇÃO Viés de sobrevivência seletiva Exemplo: 25 abortos entre as usuárias de heroína (25% das gestações) e dois entre as não usuárias (1% das gestações) Situação verdadeira (coorte) Óbitos Situação medida (prevalência) Óbitos SimNãoSimNão HeroínaSim Sim Não Não RR = (40/100) /(20/200) = 4,00 RP = (15/75) /(18/198) = 2,20

VIÉS: viés de Berkon: viés de Berkon: Associação espúria encontrada, e que resulta de taxas de admissão no hospital diferente das pessoas com a doença, sem a doença e com a característica em estudo. Associação espúria encontrada, e que resulta de taxas de admissão no hospital diferente das pessoas com a doença, sem a doença e com a característica em estudo.

Viés de Berkon - exemplo Estudo de caso controle – aglomeração familiar e ocorrência de queimaduras na infância: - casos - selecionados de dois centros de referência para tratamento de crianças queimadas localizados em hospitais públicos - controles – selecionados de todas as crianças com apendicite da mesma idade e sexo que os casos, que deram entrada no setor de emergência dos mesmos hospitais

Viés de Berkon – caso-controle Situação verdadeira (comunidade) Situação no hospital AglomeraçãocasoscontrolesAglomeraçãocasoscontroles >2 pes/cômodo <=2 pes/cômodo Total100500Total80200 OR = (30x450)/(50x70) = 3,86 OR = (15x180)/(20x65) = 2, casos de queimaduras – 80% admitidos nos centros de referência - 30% dos casos (30/100) vem de casas com alto grau de aglomeração – nos hospitalizados cai para 18,8% (15/80) – menor renda maior aglomeração menor acesso aos centros de referência – distância entre moradia e hospital, conhecimentos e indicações médicas casos de apendicite – 40% chegaram até às emergências – 10% dos controle de casas com alto grau de aglomeração tanto na população como nos atendidos nas emergências – acesso às emergências sem diferença entre níveis socioeconômicos (ou com menos diferença)

lembrança lembrança pelo entrevistador pelo entrevistador perda de seguimento perda de seguimento classificação errada da informação. Pode ser : classificação errada da informação. Pode ser : aleatória aleatória diferente entre os grupos estudados diferente entre os grupos estudados Viés de informação Distorção da estimativa de efeito devido aos erros de mensuração ou classificação errônea dos indivíduos segundo uma ou mais variáveis

Viés de informação Várias fontes: -Utilização de procedimentos diagnósticos de baixa sensibilidade ou especificidade (informação sobre o desfecho) - uso de instrumentos de coleta de dados de má- qualidade (questionários, por exemplo) - procedimentos de entrevistas não padronizados - registro de dados incompletos

Viés de informação Também denominado de erro de classificação ou viés de má classificação. Independente da origem do erro – ocorrerá classificação errônea dos participantes do estudo em termos de status de doença ou de exposição.

Viés de informação Sensibilidade e especificidade – utilizados, em geral, para validade de testes diagnósticos (definição do status da doença) Podem ser utilizados para avaliar a validade de estratégias de classificação da exposição ou da doença Sensibilidade – probabilidade de uma pessoa com uma condição (exposição ou doença) seja corretamente classificada como portadora da condição Especificidade – probabilidade de um indivíduo sem a condição (exposição ou doença) ser classificado corretamente como não portador da condição

Viés de informação Erro de classificação não diferencial – sistema de classificação (adequado ou não) é o mesmo para os grupos de comparação – sensibilidade e especificidade não variam segundo o status da exposição ou doença -Diminuição das diferenças entre os grupos de comparação – viés das medidas de associação em direção ao valor nulo – estimativas de risco tendem a ser aproximar de 1

Erro de classificação diferencial - porcentagem de má classificação difere entre grupos - exemplo: sensibilidade e especificidade variando entre os grupos de exposição – indivíduos expostos e com resultado positivo no primeiro teste submetidos a um segundo para confirmação – não expostos submetidos apenas ao primeiro teste - distorção da estimativa de efeito – direção difícil de ser avaliada Viés de informação

Estudo de coorte sobre história familiar de diabetes e ocorrência de diabetes tipo II – situação verdadeira Diabetes tipo II Total SimNão História familiar de diabetes Sim Não RR = (70/200)/(20/180) = 3,15 Situação 1 - erro de classificação não diferencial – mesmo teste com sensibilidade de 70% e especificidade de 80% aplicado aos dois grupos de exposição

Viés de informação – erro de classificação não diferencial Situação verdadeira Diabetes tipo II Total História familiar de diabetes SimNão Sim Não Situação 1 Diabetes tipo II Total Total História familiar de diabetes SimNãoSimNão Sim Não RR = (75/200)/(46/180) = 1,47 Expostos: -de 70 diabéticos, 49 são diagnosticados corretamente (S=70%) e 21 são reclassificados como não diabéticos (falso negativos) (30% de 70) - de 130 não diabéticos, 104 são classificados corretamente (E=80%) e 26 reclassificados como diabéticos (falso positivos) (20% de 130) Idem com os não expostos: 6 falso negativos (30% de 20) e 32 falso positivos (20% de 160)

Viés de informação Erro de classificação diferencial No exemplo Situação verdadeira: RR = 3,15 Situação real: RR = 1,47

Confundimento ou situação de confusão - Viés que resulta da presença de uma ou mais variáveis que estão relacionadas tanto com a doença sob estudo quanto com a exposição de interesse na base populacional - Parte do efeito observado de um fator de exposição decorre da existência dessa variável – variável de confundimento, confundidora ou de confusão

BIBLIOGRAFIA Werneck GL, Almeida LM. Validade em estudos epidemiológicos. In: Medronho RA, Carvalho DM, Bloch KV, Luiz RR, Werneck GL. Epidemiologia. São Paulo: Atheneu; 2002.