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Epidemiologia

Epidemiologia. Erros dos estudos epidemiológicos – Viés de seleção e de confundimento. Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva - UFMA. Tipos de erros. Aleatório Sistemático - vício, viés ou tendenciosidade 1) Seleção 2) Aferição 3) Confundimento. Viés de seleção.

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Presentation Transcript

  1. Epidemiologia Erros dos estudos epidemiológicos – Viés de seleção e de confundimento Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva - UFMA

  2. Tipos de erros Aleatório Sistemático- vício, viés ou tendenciosidade 1) Seleção 2) Aferição 3) Confundimento

  3. Viés de seleção Diferença sistemática entre os grupos causada pela forma de escolha ou por perdas de seguimento

  4. Viés de seleção • voluntários - viés de voluntariado • efeito “trabalhador sadio” nos estudos de saúde do trabalhador - viés de afiliação • viés de prevalência - trabalhar com coorte de início - incidência • amostras de conveniência - rios mais poluídos, inquéritos telefônicos, dados de rotina - demanda de Serviços • amostragem não aleatória - cadastro incompleto

  5. Causas do viés de seleção • diferenças sistemáticas nas características dos indivíduos - grupos não comparáveis. • maneira de seleção • perdas • não resposta • forma de admissão ( viés do voluntariado ( viés de afiliação ( viés de prevalência

  6. Controle • no desenho - planejamento • amostra aleatória - cada indivíduo tem probabilidade conhecida e diferente de zero de fazer parte da amostra

  7. Viés de confundimento • erro devido a uma diferença não aleatória na distribuição dos fatores de risco entre os dois grupos. A variável de confundimento está distribuída desigualmente entre os grupos comparados. Ex: um grupo é mais idoso ou fuma mais que o outro. • presente quando estimativa não ajustada do risco difere da estimativa ajustada

  8. Conseqüências • altera a estimativa do risco (subestima, superestima) • gera falso-positivo, falso-negativo • inverte a direção da associação

  9. Exemplo EXPOSIÇÃO (beber café) DOENÇA (coronariopatia) FATOR DE CONFUSÃO (fumo) Isola-se uma situação para investigação, de modo que seja possível pesquisar esta relação, exposição x doença, controlando-se os outros fatores (variáveis extrínsecas ou externas).

  10. Confundimento múltiplo EXPOSIÇÃO POLUIÇÃO ATMOSFÉRICA DOENÇA BRONQUITE CRÔNICA CLASSE SOCIAL SEXO IDADE FUMO

  11. Características do fator de confusão • ser um fator de risco para a doença • associado com a exposição • não ser um elo de ligação entre a exposição e a doença Elo de ligação não deve ser controlado na análise -  associação

  12. Há associação entre consumo de álcool e câncer de pulmão ? Detecção do confundimento – comparar estimativa não ajustada (bruta) com ajustada

  13. Há associação entre consumo de álcool e câncer de pulmão ? Causa do viés de confundimento: análise estatística inadequada

  14. Controle - Desenho • randomização - ideal - experimental, tamanho amostral grande • pareamento - caso-controle (mesma idade e sexo) • restrição de categorias- limitar a análise a certos grupos. Café x IAM em não fumantes, teor de Pb em crianças de 1 a 10 anos (controla exposição ocupacional) • estratificação - distribuir casos e controles em 3 categorias, randomizando no interior de cada estrato • constituição do grupo controle - imprescindível

  15. Controle – Análise multivariável • Análise estratificada • Modelagem

  16. Análise estratificada - Exemplo • Estudo hipotético de coorte • Efeito da exposição a uma substância química tóxica suspeita de desenvolver câncer de pulmão em uma indústria química

  17. Tóxico versus Câncer de Pulmão Incidência entre expostos ao tóxico=27/75=0,36 Incidência entre não expostos ao tóxico=14/81=0,173 Risco relativo=0,36/0,173=2,08 (1,19-3,66)

  18. Análise estratificada RR=1,34 RR=1,0 Estimador ponderado de Mantel-Haenszel= 1,31 (0,80-2,15)

  19. Estimador ponderado de Mantel-Haenszel • verifica a relação exposição x doença dentro de cada estrato • faz uma estimativa ponderada do risco ajustada para a variável de confusão. - • não é uma boa estimativa na presença de interação. • só é viável para poucos fatores de confusão • limitada pelo tamanho amostral nos estratos (estimativa imprecisa do risco)

  20. MODELAGEM • regressão logística - variável resposta dicotômica • regressão linear - variável resposta quantitativa

  21. Modelagem • estimativa do risco ajustada para os fatores de confusão que entraram no modelo. • Não há limite de tamanho de amostra nem de quantidade de fatores (mas deve se ter cuidado com o superajuste). • Compara-se a estimativa bruta com a ajustada - se for diferente - então há confundimento e se considera a estimativa ajustada como mais fiel • é uma extensão matemática do modelo de rede de causas • informa a proporção da variação de Y (doença) que é explicada pelo efeito do fator de risco X1, controlando-se os demais. Mede o “efeito isolado” de X1 sobre Y.

  22. Freqüência, percentagem, razão de chances bruta e ajustada através de regressão logística do baixo peso ao nascer em Ribeirão Preto, Brasil, 1994

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