Viés, Confundimento, e
Interação em Epidemiologia
VIÉS
Definição
Tipos
Exemplos
Estratégias de prevenção
CONFUNDIMENTO
Definição
Exemplos
Estratégias deprevenção
INTERAÇÃO (Modificação de Efeito)
Definição
O que é Viés?
Viés é um dos três maiores perigos
para a validade interna:
Viés
Confundimento
Erro aleatório / Acaso (Precisão)
O que é Viés?
Qualquer desvio na coleta, análise,
interpretação, publicação ou revisão de
dados que pode levar a conclusões que são
sistematicamente diferentes das verdadeiras
(Last, 2001)
Um processo em qualquer momento da
inferência que produz resultados que se
desviam sistematicamente dos valores
(Fletcher et al, 1988)
Erro sistemático no planejamento ou na
condução de um estudo (Szklo et al, 2000)
Viés é um erro sistemático
Erros podem ser diferenciais (sistemáticos) ou
não-diferenciais (aleatórios)
Erro Aleatório: uso de medida do desfecho
que classifica erradamente tanto casos
como controles
Erro Diferencial: uso de medidas inválidas
que classificam casos ema direação e
controles na outra.
O termo ‘viés' deveria ser reservado para o erro
sistemático ou diferencial
Erro Aleatório
%
14
12
10
8
6
4
2
0
0
5
10
15
20
Tamanho da induração (mm)
25
30
35
Erro Sistemático
%
14
12
10
8
6
4
2
0
0
5
10
15
20
25
Tamanho da induração (mm)
WHO
(www)
30
Acaso x Viés
O acaso está associado ao erro aleatório
O Viés Está associado ao erro sistemático
Os erros devidos ao acaso desaparecerão com o
maumento do tamanho da amostra.
Os erros derivados de um viés não desaparecem com
o aumento do tamanho da amostra.
O erro aleatório conduz a resultados imprecisos.
O Viés conduz a resultados inexatos.
Tipos de Viés
Viés de Seleção
Natureza não representativa da amostra
Viés de Informação (erro de
classificação)
Erros nas medidas de exposição da doença
Confundimento
Distorção da associação exposição - doença
por algum outro fator
A interação (modifcação de efeito) não é um viés.
Miettinen & Cook, 1981
(www)
Viés de Seleção
Diferenças seletivas entre grupos de comparação
que impactam a associação entre exposição e
desfecho
Usualmente resulta de grupos de comparação que
não provêm da mesma população base do estudo,
E portanto não são representativos
Exemplos de Viés de Seleção
Viés de auto-seleção = Viés de publicidade
• Pessoas que se auto-referem para pesquisadores,
após um anúncio publicitário de um estudo;
• Auto-referência de indivíduos é considerada uma
ameaça à validade, pois as razões para a auto-referência
podem estar associadas com o desfecho em estudo;
Exemplos de Viés de Seleção
Viés de auto-seleção = Efeito do trabalhador saudável
• Pessoas empregadas são pessoas relativamente
saudáveis, enquanto pessoas desempregadas,
aposentadas, incapacitadas, ou que por qualquer outro
motivo estejam fora do mercado de trabalho
constituem um grupo menos saudável;
• Provavelmente menos pessoas empregadas se
candidatariam para um estudo.
Exemplos de Viés de Seleção
• Viés de Diagnóstico
• Este é um outro tipo de viés de seleção que ocorre
antes que os indivíduos sejam identificados para o
estudo;
• Exemplo: Em um estudo caso-controle sobre a
associação entre Trombose Venosa Profunda (TVP) e
uso de contraceptivos orais (CO), as mulheres cm
sintomas sugestivos de TVP e uso conhecido de CO são
mais freqüentemente referenciadas ao hospital.
•Este viés é também conhecido como viés de admissão
hospitalar ou viés/falácia de Berkson.
Exemplos de Viés de Seleção
• Viés de perda de seguimento
• Quando há uma perda diferencial de seguimento
que está relacionada com a exposição;
• O planejamento e a implementação do estudo
deveriam tentar minimizar este tipo de perda, e
deveria ser tentado um seguimento completo e
igualmente rigoroso pra todos os grupos;
• o cegamento único ou duplo é recurso para se
garantir que todos os grupos serão igualmente
seguidos.
Exemplos de Viés de Seleção
• Viés de sobrevida seletiva (de Neyman)
• Isso ocorre quando casos prevalentes são usados
para se estudar a associação exposição-doença e
está relacionada a dois fenômenos:
• Uma vez que a pessoa recebe um diagnóstico,
ela pode trocar o hábito que está associado à
doença;
• Casos prevalentes representam sobreviventes
da doença em questão, e como sobreviventes
podem ser atípicos com relação à situação de
Selective survival (Neyman's) bias
exposição,
que pode estar enviesada.
Exemplos de Viés de Seleção
Estudo caso-controle:
Controles têm um menor potencial de exposição do
que os casos.
Desfecho = Câncer de pâncreas; exposição =
exposição a café;
Casos escolhidos de clínicas de gastrenterologia
com registros de câncer;
Controles escolhidos dentre pacientes dessas
mesmas clínicas;
Diferenças sistemáticas entre casos e controles
Exemplos de Viés de Seleção
Estudos de coorte:
Perda de seguimento diferencial
Especialmente problematico em estudos de coorte;
Indivíduos em estudo de prognóstico de esclerose
múltipla podem ser perdidos devido à gravidade da
doença.
Viés de Informação/Aferição/
Erro de Classificação
Método para reunião de informação é inadequado e
produz erros sistemáticos na aferição da exposição ou
dos desfechos;
Se o erro de classificação da exposição (ou doença)
não está relacionado com a doença (ou exposição)
então o erro de classificação é não-diferencial
Se o erro de classificação da exposição (ou doença)
está relacionado com a doença (ou exposição) então o
erro de classificação é diferencial
Distorce a verdadeira força de associação.
Viés de Informação/Aferição/
Erro de Classificação
Fontes de viés de informação:
Variação Individual
Variação entre observadores
Deficiência dos instrumentos
Erros técnicos de aferição
Viés de Informação/Aferição/
Erro de Classificação
Viés de memória:
Os casos têm uma maior sensibilidade lembrar-se da
exposição (especificidade reduzida)
- especificamente importante em estudos casocontrole
- quando a história de exposição é obtida
retrospectivamente os casos podem lembrar-se
melhor de sua história de exposição;
- controles, sem a carga da doença, tendem a se
esquecer mais facilmente de sua história passada;
Exemplo: Mães de bebês com malformações
Viés de Informação/Aferição/
Erro de Classificação
Viés de registro:
Indivíduos com doenças mais graves tendem a ter
registros mais completos sobre exposições e
portanto pode-se encontrar uma maior associação
nestes casos
Indivíduos que sabem que são participantes de um
estudo comportam-se de forma diferente (efeito
Hawthorne)
Confundimento
 Um terceiro fator que está associado
tanto com a exposição quanto com o
desfecho, mas não se encontra no elo
causal entre os dois
 Exemplos:
 Idade na associação entre Câncer de
pulmão e fumo
Confundimento
Para ser um fator de confundimento duas condições são
requeridas:
Exposição
Desfecho
Variável de confundimento
Ser associado com a exposição
- sem ser a conseqüência da exposição
Estar associada com desfecho
- independentemente da exposição (não
intermediário)
Confundimento
Fumo
Câncer de pulmão
Idade
A Idade está associada com o fumo e é
fator de risco para Câncer de pulmão
mesmo entre os que não fumam
Confundimento
Randomização, pareamento and restrição podem ser
estratégias no controle do confundimento durante o
planejamento de um estudo.
No momento da análise:
Estratificação e análise multivariada (ajustada) são
também estratégias para o controle do confundimento.
Quando possível, é preferível tentar algo no momento
do planejamento do estudo.
Confundimento ou Modificação de
Efeito
Peso ao nascer
Leucemia
Sexo
O sexo tem algum papel na associação entre peso ao
nascer e leucemia?
- Está associado com peso ao nascer?
- Está associado com leucemia independentemente
do peso ao nascer?
- É um elo na cadeia causal ?
- Pode estar associado com leucemia mesmo se o
peso ao nascer for baixo?
- A distribuição do sexo é equilibrada nos grupos de
comparação?
Confundimento ou Modificação de
Efeito
Peso ao nascer
Leucemia
OR = 1.5
Leucemia
OR = 1.8
Leucemia
OR = 0.9
Sexo
Meninos
Peso ao
nascer
Meninas
Peso ao
nascer
//
Modificador de Efeito (Interação)
Pertence à natureza
Efeitos Diferentes em estratos diferentes
Simples
Útil
Aumento o cnhecimento do mecanismo biológico
Permite identificar alvos de ação em saúde pública
Confundimento
Pertence ao estudo
OR/RR ajustados diferem dos OR/RR brutos
Distorção do efeito
Cria confusão nos dados
Pode ser prevenido (planejamento)
Pode ser controlado (análise)