Validade de estudos Epidemiológicos

• Validade de um estudo
• Validade Externa
• Validade Interna
• Viés
• Erro sistemático Vs Erro aleatório
• Vieses de seleção e informação

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A validade é um conceito importante em estudos epidemiológicos que se refere à capacidade de uma medida ou resultado refletir a verdadeira associação entre uma exposição e uma doença ou condição de interesse. Pode ser dividida em duas categorias principais: validade interna e validade externa.

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Validade de um estudo

O grau com que as inferências de um estudo podem ser garantidas, considerando se o método e as características da população do estudo. 

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Validade Externa:

A validade externa se refere à generalização dos resultados do estudo para outras populações ou situações. Isso pode incluir a aplicação dos resultados a grupos de idade ou sexo diferentes, populações geograficamente distintas ou condições de exposição ou desfecho diferentes das avaliadas no estudo original. Para garantir a validade externa, é importante que o estudo tenha uma amostra representativa e que os resultados sejam consistentes com outros estudos realizados em populações semelhantes.

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• Capacidade de aplicar os resultados de um estudo para populações ou grupos que não participaram do estudo;
• Generalização;
• Conhecimento sobre o objeto e método;
• Nem sempre é necessária.

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Validade Interna:

Já a validade interna se refere à precisão e confiabilidade dos resultados dentro do próprio estudo. Isso inclui a seleção adequada dos participantes, o uso de medidas válidas e confiáveis de exposição e desfecho, a minimização de vieses e confundidores e a garantia de que a relação causal observada é verdadeira e não o resultado de erros sistemáticos ou aleatórios.

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• Ausência de viés ou erro sistemático;
• Conhecimento sobre o objeto e método;
• Seleção do objeto de estudo, coleta de informação e condução da análise;
• Pré-requisito para validade externa.

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Porta, Dictionary of Epidemiology, 2008

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Viés

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1. Desvio da verdade por defeito no delineamento ou na condução de um estudo. 
2. Erro sistemático no delineamento, condução e análise de um estudo resultando em erro na estimativa da magnitude da associação entre exposição e a resposta de interesse.

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Viés (erro)

Distorce a estimativa da medida de ocorrência ou de efeito.

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Positivo: Afasta o RR da unidade.

Negativo: Aproxima o RR da unidade.

Paradoxal: Inverte o sentido do RR.

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Erro sistemático Vs Erro aleatório

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O erro sistemático, também conhecido como viés, ocorre quando há uma tendência consistente e direcionada nos resultados do estudo, que se desvia da verdadeira relação entre a exposição e o desfecho. Esse tipo de erro pode ocorrer de várias maneiras, como por exemplo, na seleção dos participantes, na coleta de dados, na análise dos dados ou na interpretação dos resultados. Um exemplo comum de erro sistemático é o viés de seleção, que ocorre quando a amostra estudada não é representativa da população de interesse.

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Por outro lado, o erro aleatório é o resultado da variação natural nos dados coletados e pode ocorrer por acaso, sem nenhum padrão consistente. Esse tipo de erro é esperado em qualquer estudo, mas pode ser reduzido através do aumento do tamanho da amostra, que ajuda a minimizar a influência de valores atípicos e aumenta a precisão das estimativas.

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Validade Vs Precisão

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Assim, a validade em estudos epidemiológicos é crucial para garantir que os resultados sejam precisos, confiáveis e aplicáveis a outras populações e contextos. Para alcançar a validade, é importante considerar que o estudo seja bem desenhado, com medidas confiáveis e uma amostra representativa da população de interesse.

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Vieses de seleção e informação

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Viés de seleção

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Distorções que resultam dos procedimentos utilizados na seleção dos participantes e/ou de fatores que influenciam a participaçãono estudo. Se o processo de seleção provoca a identificação de uma associação entre exposição e doença, quando:

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População-alvo tal associação inexiste → viés de seleção

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O elemento básico no viés de seleção é a existência de relações entre exposição e doença que são diferentes entre os indivíduos que participam do estudo e aqueles que são teoricamente elegíveis para participar mas que, por mecanismos de seleção viciados, não foram incluídos, ou até mesmo foram incluídos, porém com probabilidades de seleção diferentes. Por exemplo, se um estudo selecionar apenas participantes que frequentam uma clínica específica, isso pode não ser representativo da população em geral e pode levar a resultados que não podem ser generalizados para toda a população.

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Esses vieses podem ocorrer em diferentes fases do estudo, desde a seleção inicial dos participantes até a análise dos dados. Por exemplo, o viés de seleção pode ocorrer quando os participantes que se voluntariam para um estudo têm características diferentes daquelas que não se voluntariam, o que pode levar a resultados não representativos da população de interesse.

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Alguns exemplos de vieses de seleção em estudos epidemiológicos incluem:

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1. Viés de seleção do tipo healthy worker: quando os participantes de um estudo são selecionados a partir de uma população que está empregada ou trabalha em uma ocupação específica, o que pode não ser representativo da população geral.
2. Viés de seleção de sobreviventes: quando os participantes de um estudo são selecionados com base em sua sobrevivência até um ponto específico no tempo, o que pode levar a uma subestimação de certos riscos ou uma superestimação de certos benefícios.
3. Viés de seleção de Berkson: quando os participantes de um estudo são selecionados com base em sua presença em um ambiente específico, como um hospital, o que pode levar a uma subestimação da prevalência de certas doenças na população geral.
4. Viés de seleção de conveniência: quando os participantes são selecionados com base em sua disponibilidade ou conveniência para o estudo, o que pode não ser representativo da população de interesse.

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Viés de informação

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Já o viés de informação é uma imprecisão na medição das variáveis de exposição e desfecho, o que pode levar a uma subestimação ou superestimação da associação entre elas. Por exemplo, se um estudo utilizar um questionário que não é válido ou confiável para medir a exposição, isso pode levar a uma associação falsa ou fraca entre a exposição e o desfecho.

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Fontes: Utilização de procedimentos diagnósticos de baixa sensibilidade e/ou especificidade (informação sobre o desfecho); uso de instrumentos de coleta de dados (p.ex., questionários) de má-qualidade; procedimentos de entrevista não padronizados; registros de dados incompletos, entre outras.

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Resultado: Classificação errônea dos participantes do estudo em termos de seus status de doença e/ou exposição.

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Por isto: Também denominado erro de classificação ou viés de má-classificação (misclassification bias).

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Alguns exemplos de vieses de informação em estudos epidemiológicos incluem:

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1. Viés de classificação: quando a classificação de uma variável de exposição ou desfecho é feita de forma inadequada ou inconsistente.
2. Viés de recordação: quando os participantes do estudo têm dificuldade em lembrar ou relatar informações precisas sobre a exposição ou desfecho em questão.
3. Viés de confirmação: quando os participantes ou pesquisadores estão cientes da hipótese em questão e, consequentemente, tendem a confirmá-la por meio de perguntas ou análises enviesadas.
4. Viés de seleção de casos: quando a seleção de casos é feita de forma inadequada ou não representativa
5. Viés de publicação: quando os resultados de estudos que não mostram uma associação estatisticamente significativa entre as variáveis são menos propensos a serem publicados

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Ambos os vieses podem afetar a validade externa do estudo, ou seja, a capacidade de generalizar os resultados para outras populações. Isso pode ser particularmente preocupante em estudos que são usados para tomar decisões em saúde pública. Além disso, medidas podem ser tomadas para minimizar esses vieses, como a padronização dos métodos de coleta de dados, a utilização de questionários validados e a verificação independente dos dados.

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