DELINEAMENTO DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

Apresentação em tema: "DELINEAMENTO DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS"— Transcrição da apresentação:

1 DELINEAMENTO DE ESTUDOS EPIDEMIOLÓGICOS

2 Erro aleatório Diminui aumentando o número de pessoas/testes
Ex: jogar um dado muitas vezes diminui erro.

3 Erro sistemático (viés)

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

5 B) “Quem aceita participar”: viés do voluntário:
Voluntários apresentam características diferentes dos que se recusam a participar Voluntários que aderem ao tratamento são diferentes dos que não aderem A gravidade da doença pode variar nos voluntários que aparecem no início ou final do estudo

6 C) Efeito Hawthorne: Quando um efeito é evidenciado apenas devido à atenção que os pacientes recebem dos pesquisadores Para controlar esse efeito, freqüentemente é necessário utilizar um grupo controle

7 D) viés de observação (informação):
lembrança pelo entrevistador perda de seguimento

8 CONFUSÃO Pode levar à observação de diferenças aparentes, quando elas não existem, ou ausência de diferença, quando ela existe

9 ENURESE NOTURNA OR = 2,4 PRESENTE AUSENTE LENTES BIFOCAIS SIM 17 83
100 NÃO 16 184 200 33 267 300

10 ENURESE NOTURNA OR = 2,4 OR = 1 OR = 1 PRESENTE AUSENTE
LENTES BIFOCAIS SIM 17 83 100 NÃO 16 184 200 33 267 300 < 60 ANOS Enurese SIM NÃO 1 19 20 8 152 160 9 171 180 ≥ 60 ANOS Enurese SIM NÃO 16 64 80 8 32 40 24 96 120

11 Critérios para ser confusão:
O fator deve ser determinante (fator de risco ou correlacionado a fator de risco) para a doença Isto é, a associação entre o fator de confusão e a doença deve ser observada nos não expostos

12 O fator deve ser associado à exposição em estudo na população que originou os casos
Isto é, a associação entre o fator de confusão e a exposição deve ser observada nos não doentes

13 Não há confusão se apenas um dos critérios é satisfeito
Se a covariada de interesse está na via intermediária entre exposição e doença, não é confusão, não deve ser ajustada Quando existem múltiplos fatores de confusão, sempre que possível, deve-se avaliar influência de todos simultaneamente

14 Abordagens para controlar confusão:
Na fase de desenho: restrição da amostra a certos níveis de co-variadas pareamento amostra aleatória

15 Na fase de análise: estratificação modelagem matemática

16 Pareamento: Permite ajustar na hora da análise Impede avaliar efeito da variável pareada

17 PRECISÃO É afetada por erro aleatório Medidas de um fenômeno estável
Repetidas por pessoas e instrumentos diferentes em momentos e lugares diferentes  Alcançam resultados semelhantes

18 PRECISÃO Consistência de teste-reteste Consistência interna
Para avaliar a precisão: Consistência de teste-reteste Consistência interna Consistência inter e intra-observador

19 VALIDADE Confusão Viés: Ausência relativa de erro sistemático
Observador Indivíduo Instrumento

20 Decisão de escolha da estratégia:
Factibilidade e custo Importância da variável Considerar magnitude do problema potencial com precisão e com validade

21 a) Alta precisão e alta validade
valor verdadeiro Validade Precisão a) Alta precisão e alta validade b) Alta precisão e baixa validade c) Baixa precisão e alta validade d) Baixa precisão e baixa validade

22 ASSOCIAÇÃO E CAUSALIDADE

23 ASSOCIAÇÃO E CAUSALIDADE
Estudos: Procuram gerar ou testar hipóteses sobre associação entre uma determinada exposição e a ocorrência de doença

24 ASSOCIAÇÃO: dependência estatística entre variáveis por mais forte que seja, não implica em relação de causa e efeito

25 Associações

26 ASSOCIAÇÃO E CAUSALIDADE
Em epidemiologia, o objetivo principal é julgar se a associação encontrada é, de fato, causal, com base na totalidade de evidências

27 Associações Não causais
Tabagismo e câncer de pulmão (CP); Vibrião do cólera e cólera Não causais Consumo de café ou mancha amarela nos dedos e CP; Altitude e cólera

28 CAUSALIDADE Uma associação pode ocorrer porque:
A “exposição” causa “doença” “Exposição” e “doença” tem causa comum “Doença” causa “exposição”

29 CAUSALIDADE Causa suficiente:
Quando inevitavelmente produz ou inicia uma doença Causa necessária: Doença não se desenvolve na sua ausência

30 Teoria dos germes Conceito da unicausalidade Bacteriologia: Agente
Bacteriologia: Agente Hospedeiro Conceito da unicausalidade

31 Fase da causalidade múltipla
Agravos à saúde Natureza multifatorial Agente Hospedeiro Físico Biológico Social Meio ambiente Redes multicausais

32 Modelos de causalidade
Modelo de causas suficiente e componente (Rothman) E H D G J I C F F A A A B B C Causa suficiente Causa componente Causa necessária

33 Modelo de causas suficientes e componentes
Implicações: Multicausalidade: cada mecanismo causal envolve a ação conjunta de várias causas componentes Força da associação: depende da prevalência das causas componentes Períodos de indução: para cada causa componente e não é específico para a doença Controle de doenças: pode se basear em causas componentes isoladas

34 Outros Modelos Multicausais:
Modelo Ecológico; Modelo Sistêmico; Rede de causas etc…

35 CAUSALIDADE Em geral: Multicausalidade das doenças
Um fator pode causar muitas doenças

36 CAUSALIDADE Julgando a evidência:
Como muitas linhas de evidência levam à conclusão? Inferência causal Em geral não é definitiva

37 CAUSALIDADE Exposição causa doença? Depende de relação assimétrica entre a exposição e a doença

38 CAUSALIDADE Para o julgamento de causalidade:
Existem alguns princípios ou critérios que devem ser considerados A presença destes critérios reforça a possibilidade de causalidade, mas sua ausência não enfraquece essa possibilidade

39 Considerar o delineamento do estudo:
CAUSALIDADE Considerar o delineamento do estudo: A evidência está baseada em um delineamento de estudo forte?

40 CAUSALIDADE Critérios de Sir Bradford Hill:
Exemplo: Estudos caso-controle e de coorte de Doll e Hill sobre Tabagismo e Câncer de Pulmão (CP)

41 CAUSALIDADE Relação temporal: Evidência por experimento:
A causa deve sempre preceder o efeito consensual Evidência por experimento: estudos experimentais são de difícil realização em populações humanas

42 CAUSALIDADE Plausibilidade biológica: Consistência:
A associação é consistente com outros conhecimentos? depende do conhecimento acumulado até o momento Consistência: Foram mostrados resultados semelhantes em outros estudos?

43 CAUSALIDADE Consistência:
Diferentes desenhos de estudo e populações: estudo caso-controle de base hospitalar e de coorte da população de médicos do Reino Unido Entretanto, as associações não causais podem ser consistentes, depende do contexto do estudo (população, métodos etc)

44 CAUSALIDADE Força de associação:
Qual é a força de associação entre a causa e efeito? Ex: Estudo Caso-Controle: OR= 9,1 e no Estudo de Coorte: Risco Relativo = 18,1 Relação dose-resposta (gradiente biológico): O aumento da exposição para uma possível causa está associada com aumento do efeito?

45 CAUSALIDADE Especificidade: Coerência:
A diferença não aparece se o fator não estiver presente Coerência: ausência de conflitos entre os achados e o conhecimento sobre a história natural da doença conservador

46 CAUSALIDADE Analogia:
A associação encontrada entre o fator e a doença é análoga a outra relação previamente descrita? Serve mais para quebrar a resistência a um novo conhecimento

47 Hill, 1965: “None of my nine viewpoints [criteria] can bring indisputable evidence for or against the cause-and-effect hypothesis, and none can be required as a sine que non”

48 Também considerado: Reversibilidade:
A remoção de uma possível causa leva à redução no risco de doença?

49 Os critérios simplesmente auxiliam a responder a questão fundamental, que está na base do raciocínio causal:

50 Os critérios simplesmente auxiliam a responder a questão fundamental, que está na base do raciocínio causal: Haverá outra explicação para a associação encontrada entre dois eventos, que represente melhor a verdade do que a de relação do tipo causa e efeito?