[MÚSICA]
[MÚSICA] Olá.
Nesse vídeo nós vamos falar sobre as principais questões envolvidas na
interpretação de estudos clínicos.
A ideia é relativamente simples.
Os métodos e os processos executados na pesquisa garantem
as conclusões apresentadas?
Vamos pensar no seguinte cenário: eu quero fazer bolo e vou inserir
fermento após a saída da massa do forno.
Dificilmente isso vai dar certo.
A ideia então é essa, se os métodos,
os processos estiverem errados, as conclusões estarão erradas.
Onde resiste a dificuldade?
É que na área da saúde nós temos muitas variáveis.
Então, o processo não é tão simples como só modificar a etapa de introdução de
fermento na produção de bolo.
Esse conjunto de erros no mundo acadêmico nós chamamos por vieses,
que são conceituados da seguinte forma: todos os erros propositais,
ou não, que estão deturpando o resultado final da minha pesquisa.
Nós classificamos esses tipos de erros, os vieses,
como três tipos: o viés de seleção, o viés de aferição e o confundimento.
O viés de seleção consiste em duas questões principais.
A primeira é que eu posso ter uma diferença importante entre a amostra
que eu estou estudando e aquela população que eu quero aplicar os resultados.
Por exemplo, eu estou pegando uma população atendida
em uma unidade básica de saúde,
faço a aferição da pressão
arterial nessa população e detecto a prevalência de hipertensão.
E às vezes eu quero extrapolar esse resultado para todo mundo atendido no
no bairro.
Essa extrapolação está equivocada, porque as pessoas que são atendidas nas
unidades básicas de saúde costumam ser mais doentes do que a população em geral.
Um outro problema do viés de seleção consiste quando eu
tenho dificuldades na comparação entre grupos.
Isso normalmente é resolvido na randomização, mas por vezes
a randomização não é possível e eu tenho dificuldade na comparabilidade.
Por exemplo, eu quero ver se populações em vulnerabilidade social
a incidência de diarreia é diferente nas pessoas que vivem em áreas nobres.
Então dificilmente eu vou ter uma comparação justa nesse cenário,
porque são populações muito diferentes.
Agora vamos falar sobre o viés de aferição.
Consiste no seguinte,
na utilização de algum instrumento errado que está fazendo uma mensuração errada.
Ou pode ser também na aplicação equivocada de um bom instrumento.
Então, por exemplo, eu quero aferir o peso de uma população e
estou usando uma balança descalibrada.
O que que isso ocorrerá?
Várias aferições do peso das pessoas que eu vou estar entrevistando vão
estar erradas, vão estar equivocadas.
Então, isso vai me distanciar da verdade.
Também pode ocorrer o seguinte, eu posso fazer uma aplicação errada de
um bom instrumento e isso pode induzir respostas erradas.
Então, por exemplo, se eu lidar com temas polêmicos,
religiosidade, política, aspectos emocionais do indivíduo,
de uma maneira equivocada, eu vou ter o fenômeno chamado de viés de não resposta.
Eu vou ter respostas falsas em relação aquilo que eu estou aferindo.
Uma das melhores formas de diminuir este
tipo de viés é fazer o planejamento adequado da pesquisa.
As melhores aferições são realizadas com instrumentos validados
e são aplicados de maneira independente da exposição e do desfecho.
Por exemplo, vamos supor que eu queira investigar a associação entre cigarro e
função pulmonar.
Eu tenho dúvidas se o cigarro afeta a função pulmonar de um indivíduo.
No contexto de uma pesquisa, se o investigador souber em que grupo a pessoa
pertence, fumante ou não fumante, isso afetará a qualidade da espirometria.
Agora vamos falar sobre confundimento.
O confundimento são os fatores conhecidos e desconhecidos que podem
estar associados tanto à exposição, quanto ao desfecho de interesse.
Um exemplo clássico seria a associação entre café e bronquite.
Se eu fizer esse estudo provavelmente eu encontrarei a associação.
Entretanto, ela não tem sentido biológico.
Por que que isso ocorre?
A questão é que, o cigarro está tanto associado ao café,
ou seja, as pessoas que fumam gostam de tomar um cafezinho,
assim como o cigarro está associado também à bronquite.
Então, o cigarro nesse cenário está atuando como confundidor.
No melhor cenário, a melhor opção seria randomizar o cigarro,
mas isso teria dilemas éticos importantes.
Então, uma forma de eu contornar esse problema seria, por exemplo,
eu fazer uma análise entre os fumantes e fazer uma outra análise sem os fumantes.
Uma outra estratégia também é usar técnicas estatísticas mais avançadas,
como análises multivariadas.
Nesta aula nós falamos sobre as principais questões
envolvidas na interpretação de estudos clínicos.
Uma forma de contorná-los é fazer planejamento adequado da pesquisa.
Esse planejamento vai ser de acordo com o delineamento e o tipo
de pergunta que se deseja responder.
Existem check-lists para cada tipo de delineamento para
ajudar a fazer essa interpretação.
Esses check-lists são baseados nos viéses de seleção,
no viés de aferição e no confundimento.
Use-os com o rigor necessário para fazer a interpretação correta do seu estudo.
Até mais.
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Tais Freire GalvaoProfessora Doutora
Ivan Ricardo ZimmermannAnalista de Políticas Sociais, MBA, PhD
Everton Nunes da SilvaProfessor Adjunto II
Marcus Tolentino SilvaProfessor Adjunto da Universidade Federal do Amazonas e da Universidade de Sorocaba
