- 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
Viés (erro)
Distorce a estimativa da medida de ocorrência ou de efeito.
Positivo (Afasta o Risco Relativo da unidade)
Negativo (Aproxima o Risco Relativo da unidade)
Paradoxal (Inverte o sentido do Risco Relativo)
Viés de seleção
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.
Tipos de vieses de seleção em estudos epidemiológicos
Perda seletiva de seguimento
- 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;
Viés sobrevivência seletiva
- 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.
Viés de Berkson
- 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.
Viés de amostragem
- 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.
Viés de não-respondentes
- 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.
Existem várias estratégias que podem ser utilizadas para prevenir ou minimizar os vieses de seleção em estudos epidemiológicos, incluindo:
- 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.
Viés de informação
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.
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.
Resultado: Classificação errônea dos participantes do estudo em termos de seus status de doença e/ou exposição.
Por isto: Também denominado erro de classificação ou viés de má-classificação (misclassification bias).
Alguns exemplos de vieses de informação em estudos epidemiológicos incluem:
Viés de classificação
Quando a classificação de uma variável de exposição ou desfecho é feita de forma inadequada ou inconsistente.
Viés de memória
Pessoas afetadas por uma doença ou problema podem recordar melhor de exposições passadas.
Más-formações congênitas e utilização de determinado medicamento na gestação.
Viés de detecção (de diagnóstico)
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.
Viés do entrevistador
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?)
Viés do instrumento
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.
Erros de classificação
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).
Algumas estratégias para minimizar a ocorrência do viés de informação:
- 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,
Esses e outros assuntos relacionados você encontra em nosso Curso de Epidemiologia essencial EpidemioPro
