- Viés sobrevivência seletiva
- Viés de Berkson
- Viés de amostragem
- Viés de não-respondentes
- Viés de classificação
- Viés de memória
- Viés de detecção (de diagnóstico)
- Viés do entrevistador
- Viés do instrumento
- Erros de classificação
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Viés (erro)
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Distorce a estimativa da medida de ocorrência ou de efeito.
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Positivo (Afasta o Risco Relativo da unidade)ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Negativo (Aproxima o Risco Relativo da unidade)ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Paradoxal (Inverte o sentido do Risco Relativo)
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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 participação no estudo.
Se o processo de seleção provoca a identificação de uma associação entre exposição e doença, quando: população-alvo tal associação inexiste ➔ viés de seleção
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.
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Tipos de vieses de seleção em estudos epidemiológicos
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Perda seletiva de seguimento
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- Perdas em decorrência de morte, não-cooperação, migração, dificuldades de manter o seguimento, falta de registros adequados;
- Normalmente as perdas em estudos epidemiológicos podem ser relacionadas à exposição, à doença, ou a ambos;
- Se a perda de seguimento é associada tanto com a exposição quanto com a doença ➔ perda seletiva de seguimento;
- Viés pode ocorrer quando os indivíduos que são perdidos apresentam probabilidades diferentes de desenvolver a doença sob estudo, quando comparados com os que não foram perdidos;
- Em particular o viés ocorrerá quando as perdas são diferenciais entre grupos de exposição;
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Viés sobrevivência seletiva
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- Viés de sobrevivência seletiva pode ocorrer em estudo que utilizam dados de prevalência;
- Na situação mais comum (estudos seccionais/transversais), dados sobre exposição e doença são obtidos em um único momento do tempo e classificados de acordo com seu status de exposição e doença;
- O viés ocorre porque a seleção de casos prevalentes exclui pessoasque já morreram pela doença em questão;
- Se, na população-alvo, a probabilidade de morrer pela doença sob estudo, ou mesmo por outras causas, é diferente entre as categorias de exposição e doença, então inferências baseadas em dados de prevalência pode levar a conclusões espúrias.
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Viés de Berkson
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- Doenças poderiam parecer associadas entre si em estudos caso-controle em decorrência, somente, das altas taxas de hospitalização entre pacientes com mais de uma doença;
- Por exemplo, pode ocorrer quando a exposição sob estudo está associada à posição socio-econômica, variável que pode influir nas taxas de hospitalização.
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Viés de amostragem
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- Ocorre quando certos indivíduos têm mais chance de serem selecionados em uma amostra aparentemente equiprobabilística;
- Por exemplo, em um estudo transversal sobre a prevalência da desnutrição em áreas rurais, os entrevistadores evitam as moradias isoladas e examinam somente crianças que moram próximo às estradas principais.
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Viés de não-respondentes
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- Pode ser encontrado em estudos transversais, onde os indivíduos não localizados apresentam, tipicamente, maiores prevalências da maioria de doenças do que os que são entrevistados;
- Em estudos de casos e controles, poderá haver viés se a taxa de não resposta for diferente entre casos e controles, e se a não-resposta estiver associada com a exposição.
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Existem várias estratégias que podem ser utilizadas para prevenir ou minimizar os vieses de seleção em estudos epidemiológicos, incluindo:
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- Os critérios de inclusão e exclusão devem ser claramente definidos e justificados, com base em objetivos e hipóteses claras, de forma a garantir a representatividade da população de referência.
- A amostragem deve ser aleatória ou estratificada, a fim de garantir que a população de estudo seja representativa da população de referência. A amostragem por conveniência ou por voluntarismo pode levar a vieses de seleção, já que os participantes podem não ser representativos da população em geral.
- As perdas de seguimento devem ser avaliadas e descritas, e as análises devem levar em conta as possíveis diferenças entre os participantes perdidos e os participantes incluídos no estudo.
- O ajuste de modelos estatísticos pode ajudar a controlar possíveis diferenças entre os grupos estudados, levando em conta possíveis variáveis de confusão que possam afetar os resultados.
- Os resultados devem ser avaliados em relação à sua generalizabilidade para a população de referência. Isso envolve considerar se as características da população de estudo são semelhantes às da população de referência, e se as conclusões podem ser aplicadas a outras populações.
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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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Viés de classificação
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Quando a classificação de uma variável de exposição ou desfecho é feita de forma inadequada ou inconsistente.
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Viés de memória
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Pessoas afetadas por uma doença ou problema podem recordar melhor de exposições passadas.
Más-formações congênitas e utilização de determinado medicamento na gestação.
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Viés de detecção (de diagnóstico)
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Características ligadas à exposição podem aumentar a chance de que uma doença seja detectada.
Mulheres que tomam anticoncepcionais orais (portanto sob supervisão médica) podem fazer citopatológico mais frequentemente do que as demais, e portanto têm maior probabilidade de detecção de lesões como displasia e carcinoma in situ.
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Viés do entrevistador
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O entrevistador coleta diferentemente as informações para doentes e sadios, ou expostos e não expostos.
Os entrevistadores sabem da hipótese de que uso prolongado de anticoncepcionais orais (ACO) causa câncer de mama. Portanto, coletam a história de uso de ACO diferentemente entre casos e controles. (A Sra. usava ACO? Tem certeza?)
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Viés do instrumento
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O instrumento pode fornecer resultados inadequados para um subgrupo de pacientes.
Medir a pressão arterial com um aparelho comum em pessoas obesas leva a uma superestimativa da medida.
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Erros de classificação
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Mensuração incorreta de uma variável.
Diferencial (erro diferente entre doentes e não doentes, ou expostos e não expostos).
Devido a um viés de informação.
Não diferencial (erro ocorre com igual intensidade em doentes e não doentes, ou expostos e não expostos).
Em geral, levam a medida de efeito em direção a unidade (exemplo de mate x câncer de esôfago).
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Algumas estratégias para minimizar a ocorrência do viés de informação:
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- É importante garantir que os instrumentos utilizados para coletar dados sejam confiáveis e tenham sido validados para o propósito específico do estudo.
- As perguntas devem ser realizadas de forma consistente, por isso, a entrevista deve ser aplicada de forma padronizada e seguir um roteiro pré-determinado.
- Uma estratégia para certificar as informações aferidas e coletar dados de várias fontes diferentes, como registros médicos, entrevistas com pacientes e informações de familiares ou cuidadores.
- Os entrevistadores devem ser treinados em técnicas adequadas de entrevista e devem receber informações sobre a importância da precisão e confiabilidade dos dados coletados.
- Antes de iniciar o estudo principal, pode ser útil realizar um estudo piloto para testar a metodologia e identificar possíveis problemas.
- É importante verificar a consistência dos dados coletados para garantir a qualidade dos resultados.
- É importante realizar análises de sensibilidade que levem em consideração possíveis fontes de viés de informação para avaliar a robustez dos resultados,
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