O que é confusão num modelo causal em epidemiologia?
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Rothman
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Variáveis de confusão são fatores (características, etc) que explicam ou produzem toda ou parte da diferença entre a medida de associação e a medida de efeito que seria obtida com uma comparação contrafactual verdadeira entre exposição e desfecho.
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Szklo & Nieto
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Confusão ocorre quando uma associação não causal entre uma exposição e um desfecho ocorre devido a influência de uma terceira variável designada como variável de confusão.
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Causa (para Rothman):
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Comparação contrafactual das mudança na ocorrência de um desfecho na mesma população em duas situações: na presença da exposição e na ausência da exposição.
Impossível na prática!
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Alternativas utilizadas na epidemiologia
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- Comparar expostos e não expostos;
- Comparar incidência após intervenção com incidência antes da intervenção;
- Comparar casose controles.
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Pressuposto fundamental dessas comparações:
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Não expostos (ou expostos antes da intervenção) correspondem (equivalem) aos expostos ao confundidor na ausência da exposição “principal”.
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A variável (cigarro) é fator de confusão quando:
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- Ela é um fator de risco conhecido para a doença;
- Se o fator está associado ao fator de risco (consumo de café), mas não é resultado deste fator.
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A confusão ocorre quando uma associação não causal entre exposição e desfecho é observada em função da influência de uma terceira variável (ou grupo de variáveis), que se relaciona obrigatoriamente ao fator de risco e ao desfecho sob investigação.
Essa variável é denominada variável de confusão e, devido a sua influência, uma associação não causal pode surgir, fortalecer-se ou até mesmo desaparecer ou enfraquecer-se quando na verdade existe. Muitos autores consideram o confundimento como um tipo de viés.
Como regra geral, considera-se que a variável de confusão obrigatoriamente possui associação causal com o desfecho e associação causal ou não causal com a exposição. Adicionalmente, ela não pode atuar como variável mediadora na relação entre exposição e desfecho, ou seja, a exposição não pode determinar a presença ou o nível da variável de confusão.
Diferentes modelos conceituais podem nos auxiliar a compreender mais detalhadamente a ocorrência de confusão. Os pressupostos do modelo contrafactual afirmam que ao avaliar a relação entre exposição e desfecho, partimos da premissa que o desfecho observado no grupo exposto seria diferente para esses indivíduos, caso a exposição estivesse ausente.
Entretanto, é impossível avaliar o mesmo grupo de pessoas ora como expostos, ora como não expostos. Assim, por definição, o grupo não observável é denominado contrafactual, pois representa uma situação ou evento que não aconteceu no mundo real, mas que poderia ter se concretizado. Elege-se então novo grupo, formado por pessoas diferentes, com o objetivo de avaliar a relação entre ausência de exposição e desfecho.
Dessa forma, a análise epidemiológica essencialmente se fundamenta no pressuposto que um grupo de indivíduos não expostos é comparável a outro grupo de indivíduos expostos, e que o primeiro grupo representa adequadamente o grupo de expostos, caso eles não tivessem sofrido exposição. Quando esse pressuposto não é atendido, há confusão.
Dito de outra forma, a confusão ocorre em um estudo de coorte quando o risco no grupo não exposto diverge do risco que seria observado no grupo contrafactual – exposto em situação de não exposição. Num estudo caso-controle, a confusão ocorreria se os controles divergissem dos casos em relação a prevalência de alguma exposição, numa situação hipotética, contrafactual, em que os casos não tivessem desenvolvido a doença.
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Estratégias de controle de confusão nos estudos epidemiológicos
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Controle de confusão no desenho
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Randomização
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Estudos experimentais
- Torna grupos comparáveis em tudo, exceto fator de intervenção
- Não é alcançada quando o número randomizado é pequeno
- Comparar grupos antes da análise em relação a variáveis conhecidas para certificar similitude
- Grupos podem perder comparabilidade se perdas de seguimento forem grandes
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Restrição
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Critério de inclusão
- Estudo apenas emum gênero
- Estudo em Idosos
- Estudo em Fumantes
- Estudo em Obesos
- Estudo em Crianças
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Nestes estudos, o fator de restrição não se comporta como confusão.
Entretanto, confusão residual pode ocorrer pelo fator de restrição, p.ex. idade em estudos de idosos ou crianças; IMC em estudos em obesos; carga tabágica entre fumantes, etc.
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Pareamento
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Estratégia comum em estudos de caso-controle.
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Objetivo:
Tornar casos e controles comparáveis no que concerne a distribuição de variáveis de confusão.
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Método
- Define-se o fator de confusão que se deseja controlar e os estratos para pareamento.;
- Ex: idade (em ano, ou 5 anos), sexo, etc.;
- Para cada caso incidente identificado seleciona-se um controle com a mesma característica (idade, sexo, bairro).
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Vantagem: aumentar o poder do estudo, torná-lo mais eficiente.
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Como avaliar presença de confusão na análise
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- Definida a priori, com base no conhecimento existente sobre a associação entre exposição e confusão, e sobre a associação (causal) entre confusão e desfecho;
- Verificar se esta associação conhecida está presente no estudo em questão.
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- A confusão está relacionada a exposição e ao desfecho?
- A associação bruta entre exposição e desfecho tem a mesma direção e magnitude aproximada das associações observadas após estratificar pelos níveis do fator de confusão?
- A associação bruta entre exposição e desfecho tem a mesma direção e magnitude aproximada após ajuste (controle) pelo fator de confusão?
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Veja abaixo:
Transcrição do conteúdo
Pensando então numa associação que seja real e começando a falar sobre a associação real, a gente vai falar do fator de confusão.
Normalmente ele é uma exposição que leva o desfecho também e que faz parte daquele mecanismo causal.
Um exemplo clássico é um pesquisador que queria compreender o efeito do consumo do café no câncer de pâncreas.
Então ele observou que quanto maior o consumo do café maior era a ocorrência de câncer de pâncreas, a sua incidência.
Mas será que essa associação ela de fato é causal e ele avançou no seu processo de estudo e compreendeu que as pessoas que também bebiam muito café eram pessoas que também tinham o hábito de fumar porque têm comportamentos de risco incomuns elas poderiam ser fumantes e aí quem fuma geralmente bebe muito café está atrelada a vou fumar um cigarrinho e vou tomar uma xícara de café.
Quem de fato leva, o que é causal o câncer de pâncreas é o tabagismo e não propriamente o consumo de café.
Então o que acontece quando o levou para um modelo estatístico e fez então o processo de análise estatística essa associação entre café e câncer de pâncreas sumiu estatisticamente.
Porque quando eu levei em consideração outros fatores que estão no caso de confusão que é o consumo de cigarro que era ele que criava uma associação aqui ao acaso entre o consumo de café e câncer de pâncreas.
Então muitas vezes a gente tem que pensar na verdade no nosso estudo.
Será que existem outros fatores que levaram a esse desfecho?
Isso começa na revisão de literatura, começa no desenho do seu estudo porque isso precisa ser medido dentro do seu estudo também não só a exposição que você quer investigar.
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Quick Game: Escreva um exemplo de confusão entre uma exposição e um desfecho.
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