selection Bias and Information Bias in Clinical Research

Abstract

The internal validity of an epidemiological study can be affected by random error and systematic error. O erro aleatório reflecte um problema de precisão na avaliação de uma determinada relação exposição-doença e pode ser reduzido aumentando o tamanho da amostra., Por outro lado, a sistemática de erro ou viés reflete um problema de validade do estudo e surge devido a qualquer erro resultante de métodos utilizados pelo investigador ao recrutamento de indivíduos para o estudo de fatores que afetam o estudo da participação (viés de seleção) ou da sistemática de distorções quando a coleta de informações sobre exposições e resultados (viés de informação). Outro fator importante que pode afetar a validade interna de um estudo clínico é confuso. Neste artigo, focamos em duas categorias de viés: viés de seleção e viés de informação., Confunding será descrito em um artigo futuro desta série.

© 2010 S. Karger AG, Basel

introdução

na concepção ou interpretação de um estudo clínico, um investigador tem duas preocupações: a validade externa e interna do estudo. Na perspectiva moderna proposta por Rothman, a validade externa inclui a generalização científica e Estatística., A generalização científica é a característica de um estudo epidemiológico em que pode gerar uma hipótese biológica coerente, potencialmente causal, aplicável a um conjunto mais geral de circunstâncias clínicas ou epidemiológicas do que a população específica em investigação . A generalização estatística é fundamental na amostragem de inquéritos, na qual a amostra resultante deve ser estatisticamente representativa da população de origem (ou alvo)., A principal diferença entre as duas características da validade externa é que a generalização científica assenta mais na representatividade biológica do que na representatividade estatística da amostra.

a validade interna, Ou seja, a característica de um estudo clínico para produzir resultados válidos, pode ser afetada por erros aleatórios e sistemáticos (viés). O erro aleatório é devido ao acaso e pode ser minimizado aumentando o tamanho da amostra ou diminuindo a variação nas medições (reduzindo o erro de medição)., Viés é qualquer erro resultante de métodos utilizados pelo investigador para recrutar indivíduos para o estudo, de fatores que afetam a participação do estudo (viés de seleção) ou de distorções sistemáticas ao coletar informações sobre exposições e doenças (viés de informação). De um modo mais geral, o enviesamento é qualquer desvio na recolha, análise, interpretação e publicação de dados que levem a conclusões que subestimem ou sobrestimem sistematicamente a verdadeira relação entre uma dada exposição e uma doença específica ou qualquer outro resultado ., A polarização não pode ser minimizada através do aumento do tamanho da amostra. A maioria das violações da validade interna pode ser atribuída a viés de seleção, viés de informação ou confusão. Neste artigo, focamos em alguns exemplos de viés de seleção e viés de informação.

viés de seleção

uma viés de seleção vem de qualquer erro na seleção dos participantes do estudo e / ou de fatores que afetam a participação do estudo., Consequentemente, a relação entre a exposição e a doença difere entre as incluídas no estudo e as potencialmente elegíveis para o estudo (incluindo Não participantes ou não respondedores). Nesta perspectiva, particularmente para a investigação etiológica, a validade interna é um pré-requisito para a validade externa. Como a relação exposição-doença em não-participantes é geralmente desconhecida, o viés de seleção só pode ser colocada em hipótese., Neste artigo, consideramos 5 tipos de viés de seleção: o viés de não-resposta (exemplo 1), o viés de incidência-prevalência (exemplos 2 e 3), o viés de perda-para-acompanhamento (exemplo 4), a confusão por viés de indicação (exemplo 5) e o viés voluntário (exemplo 6).

viés de não-resposta

exemplo 1

uma viés de não-resposta ocorre quando a não-participação (não-resposta) está relacionada com a exposição e, independentemente da exposição, com a doença/resultado., Se a não resposta estiver relacionada apenas com a exposição e não com a doença, isso afeta a distribuição da exposição no estudo, mas não o efeito observado, por exemplo, o risco relativo, e, portanto, não afeta a validade interna do estudo. Num estudo hipotético que investiga a relação entre o tabagismo e o risco de disfunção renal de 10 anos, consideramos dois cenários: o primeiro é o cenário ideal (acordo universal para participar do estudo); o segundo é uma situação em que 20% dos fumadores com hipertensão grave (i.e., fumadores com risco aumentado de disfunção renal) não respondem.

Segundo Cenário. Vinte por cento dos fumadores com hipertensão grave (ou seja, indivíduos com risco aumentado de disfunção renal) não aceitam participar no estudo (tabela 2)., Neste cenário, a taxa de não resposta está relacionada com o estado do tabagismo e com o risco de doença (de fato, independentemente do tabagismo, indivíduos com hipertensão grave são mais propensos a ter disfunção renal). O RR é: RR = 0, 075 / 0, 050 = 1, 5. Esta RR subestima o verdadeiro RR da doença porque o numerador não inclui casos com disfunção renal que possam ocorrer em não-Participantes (20% dos fumadores com hipertensão grave, ou seja, uma população com alto risco de doença renal)., Embora neste exemplo a não-resposta leva a uma subestimação do verdadeiro RR, este tipo de viés também pode gerar uma sobrestimação do RR, dependendo da direção do viés.

Incidência-Prevalência de Bias

Um viés de seleção, particularmente comum em estudos transversais é a incidência-prevalência de viés (também chamado de Neyman bias, ou viés de sobrevivência)., Este viés ocorre quando a estimativa do risco de uma doença é feita por meio de dados coletados em um determinado ponto no tempo, em uma série de sobreviventes em vez de ser baseado em dados recolhidos durante um período de tempo (exemplo 2), ou quando o viés de seleção de casos produz uma distorção de freqüência de exposição (exemplo 3). Exemplo 2 (Fig. 1)

consideramos um estudo hipotético de coorte que inclui 56 indivíduos: 28 expostos e 28 não expostos a um determinado factor de risco. O objetivo do estudo é investigar a relação entre a exposição ao fator de risco e o risco de doença., A coorte é seguida por 4 anos. Durante este período, a doença de interesse ocorre em 5 indivíduos do grupo exposto e em 5 indivíduos do grupo não exposto. Portanto, a RR da doença (exposta vs. não exposta) é 1. Consideramos esta figura (RR = 1) como a verdadeira RR. Durante os primeiros 2 anos, há uma morte no grupo exposto e outra morte no grupo não exposto(Fig. 1). Se realizarmos uma pesquisa após 2 anos, a taxa de prevalência da doença entre indivíduos expostos e não expostos é de 0,5 , um valor que se afasta do verdadeiro RR (ou seja, 1)., Por esta razão, devemos estimar a ocorrência de uma doença em termos de incidência (i.e. casos novos que ocorrem em uma amostra em um dado intervalo de tempo) em vez de em termos de prevalência (i.e. casos contados em um determinado ponto no tempo) .

exemplo 3

num estudo de caso-controlo, Tsai et al. investigou a associação entre os factores de estilo de vida e as probabilidades de doença renal em fase terminal em Taiwan., Entre os potenciais factores de risco, estes autores consideraram a associação entre suplementos multivitamínicos e DRGE (quadro 3). Neste estudo, a razão de probabilidade (ou) do uso de suplementos multivitamínicos é calculada pela fórmula padrão: ou = (16/184)/(67/133) = 0.087/0.504 = 0.17. Um OR de 0.17 significa que a probabilidade de exposição a suplementos multivitamínicos foi 83% menor nos indivíduos com doença renal terminal do que nos indivíduos sem esta complicação., Neste estudo, a seleção de casos e controles e a avaliação do uso de multivitamina foram considerados imparciais, e consideramos que este ou é o verdadeiro ou.,

Em um cenário hipotético onde a seleção de casos, mas não a dos controles, é tendenciosa (o investigador, influenciada pelo conhecimento prévio da exposição de status, pode recolher os casos, principalmente entre pessoas que se sabe ser um multivitamínico de usuários), a freqüência de casos pode ser spuriously superior (tabela 4). O BO nesta situação é: ou = (32/168)/(67/133) = 0.190/0.504 = 0.38., Neste cenário, o processo de seleção tendenciosa de casos produz uma alteração importante na estimativa de ou (0,38 vs. 0.17). Para evitar este problema, o processo de selecção dos casos e controlos deve ser idêntico e independente do Estado de exposição (ou seja, o investigador deve ser cego para o estado de exposição).,

Perda-a-acompanhamento Viés

Exemplo 4

Uma perda-a-acompanhamento viés ocorre em estudos de coorte prospectivo. Com este tipo de viés, a verdadeira relação entre exposição e doença só será distorcida se as perdas durante o acompanhamento forem seletivas (não aleatórias) tanto em relação à exposição como ao resultado., Consideramos um estudo hipotético de coorte que investiga a relação entre a actividade física e o risco de hipertensão de 10 anos. Mais uma vez, imaginamos duas situações (Fig. 2): o primeiro é o cenário ideal; o segundo é uma situação em que um indivíduo com baixa atividade física e obesidade (ou seja, um indivíduo com alto risco de hipertensão) é perdido para acompanhamento. No cenário ideal, a RR de 10 anos de hipertensão no grupo de baixa atividade física em comparação com a atividade física ligeira a moderada é 2.0., No segundo cenário, uma vez que a perda de seguimento de indivíduos com baixa actividade física também é afectada pela obesidade (que é uma condição co-mórbida predisposta à hipertensão independente da actividade física), a RR resultante (de 1) está claramente subestimada.

de Confundimento por Indicação

Exemplo 5

de Confundimento por indicação é um tipo de preconceito que é gerado quando a indicação para tratar seria um fator confundente para o tratamento de resultados de relacionamento. Este enviesamento ocorre em estudos observacionais de eficácia do tratamento, ou seja, estudos nos quais a atribuição de doentes a um tratamento específico depende de uma decisão arbitrária do investigador e não do acaso, como em ensaios clínicos randomizados . Como consequência, os dois braços do estudo (activo vs., placebo) não são comparáveis para os factores de prognóstico relevantes na linha de base. Consideramos, aqui, 2 hipotético estudos que investigam o efeito de uma nova classe das estatinas sobre a taxa de incidência de infarto do miocárdio em pacientes com hipercolesterolemia: o primeiro é um ensaio clínico aleatorizado, e o segundo inclui os pacientes que não são alocados para o active braço (o que é que eles recebem tratamento na base da decisão do médico). No ensaio clínico aleatorizado, a taxa de risco de enfarte do miocárdio é de 0, 70, I. E., os doentes tratados com a nova estatina apresentam uma taxa de risco de enfarte do miocárdio 30% inferior à dos doentes tratados com placebo. No estudo observacional, os resultados são surpreendentes porque a taxa de risco de enfarte do miocárdio (braço activo vs. placebo) é de 1, 10, ou seja, os doentes em tratamento com a nova estatina apresentam uma taxa de risco de enfarte do miocárdio 10% superior à dos doentes em tratamento com placebo., Isto é devido a que o estudo observacional o investigador trata pacientes com mais comprometida prognóstico na linha de base mais freqüentemente com o novo estatina (uma droga que ele considera de maior eficácia em comparação a outros tratamentos), gerando, assim, um viés devido à ausência de comparabilidade entre os dois grupos de estudo.

viés voluntário

exemplo 6

uma viés voluntária (ou viés de auto-seleção) ocorre quando indivíduos que se voluntariam para um estudo diferem em características clínicas relevantes daqueles que não o fazem., A self-selection é uma ameaça para a validade interna do estudo se estiver relacionada com a exposição e, independentemente da exposição, com a doença/resultado. In a prospective, observational, study in the general population, Ganguli et al. avaliou as implicações prognósticas do viés voluntário comparando a taxa de mortalidade em 1.366 indivíduos recrutados através de intensos esforços de matrícula e em 315 voluntários que concordaram em participar do estudo após apenas um mailing., Na inscrição, os voluntários eram mais frequentemente mulheres, com maior grau de instrução e teste cognitivo e menos propensos a usar o serviço de saúde quando comparados com não-voluntários. Durante 6-8 anos de acompanhamento, a taxa de mortalidade foi muito menor nos voluntários do que nos indivíduos restantes. Os autores concluíram que os estudos relacionados à saúde com populações compostas parcial ou totalmente de voluntários devem levar em conta um potencial viés voluntário ao analisar e interpretar os dados., Um viés voluntário não pode ocorrer em estudos randomizados nos quais os indivíduos são randomizados apenas depois de concordarem em participar .

o viés da Informação

ocorre um viés da informação durante a recolha de dados. O tipo mais importante de viés de informação é o viés de erro de classificação. Está presente um enviesamento por desclassificação quando a detecção do Estado de exposição (viés de identificação da exposição) e/ou a avaliação da doença (viés de identificação da doença) é tendenciosa, ou seja, indivíduos expostos/doentes são classificados como indivíduos não expostos/não doentes e vice-versa., Na prática clínica, uma fonte comum de erro de classificação deriva da imprecisão de alguns testes de diagnóstico. A classificação errada pode ser não-diferencial ou diferencial.na investigação clínica, a exactidão de qualquer relação exposição-doença depende do desempenho do teste de diagnóstico utilizado para avaliar a exposição ou para estabelecer a doença. Aqui nos concentramos na desclassificação da exposição., Em erro de classificação não diferencial, o desempenho do teste de diagnóstico (ou seja, a capacidade do teste para classificar corretamente as pessoas como verdadeiramente expostas/não expostas a um dado fator de risco) é o mesmo nos casos e nos controles. Em caso de erro de classificação diferencial, a realização do teste de diagnóstico para a identificação da exposição difere entre os casos e os controlos. consideramos um estudo de caso-controlo] que investiga a associação entre SIDA e candidíase esofágica . , No primeiro cenário (cenário ideal), a presença de esôfago de candidíase foi determinado pelo padrão-ouro (biópsia) e no segundo cenário de uma auto-avaliação do questionário, um método que pode gerar a não-classificação equivocada (tabela 5). A candidíase esofágica ou de candidíase esofágica entre os casos e os controlos é calculada como a relação entre as duas probabilidades: ou = (20/480)/(5/995) = 0.042/0.005 = 8.4. Uma vez que a candidíase esofágica foi avaliada pelo padrão-ouro (biópsia) e desde que assumimos que não há viés de seleção, consideramos 8.4 como o verdadeiro ou.,

Para elucidar a distorção OU estimativa atribuível ao uso do questionário, podemos considerar a tabela 6, na qual os indivíduos são alocados com base em um questionário preenchido. Neste caso, a candidíase esofágica ou de candidíase esofágica avaliada pelo questionário é: ou = (86/414)/(161/839) = 0.21/0.19 = 1.1., Devido ao fato de que o questionário de auto-relatório é um método impreciso para identificar indivíduos afetados pela candidíase esofágica, o resultante ou é tendencioso. Com duas categorias de exposição (presença/ausência de candidíase esofágica), a classificação não diferencial afecta sempre o BO para 1.,

classificação equivocada

Exemplo 8

Na classificação equivocada o desempenho de um teste para a exposição de identificação é diferente entre casos e controles. Consideramos um novo cenário hipotético em que o questionário de auto-relatório para identificação de indivíduos afetados pela candidíase esofágica tem um desempenho diferente em casos e controles (quadro 7)., A candidíase esofágica ou da candidíase esofágica avaliada pelo questionário de auto-relatório é: ou = (86/414)/(400/600) = 0.21/0.67 = 0.3. Aqui, a desclassificação diferencial leva a uma subestimação da força da associação entre a exposição e a doença.,

Em geral, a classificação equivocada pode aumentar ou diminuir a força de relatos de associações, dependendo da direção da classificação incorreta., Causas comuns para a produção de erros de classificação são: o viés de memória (uma distorção que resulta da imprecisão da memória de um passado de exposições); viés do entrevistador (a tendência do entrevistador para obter as respostas que oferecem suporte a noções preconcebidas); a propensão do observador (decorrentes dos resultados do avaliador de conhecimento da exposição de status), de regressão e de diluição de bias (viés relacionado à regressão para a média, que se origina em estudos longitudinais investigar a associação entre a linha de base as medidas de uma variável contínua e o risco de um determinado resultado) ].,

conclusões

o viés é um problema inevitável na investigação clínica e epidemiológica. No entanto, a selecção correcta da concepção do estudo, a escolha cuidadosa dos procedimentos de recolha e tratamento de dados e a definição correcta de exposição e doença representam estratégias de prevenção importantes para minimizar erros sistemáticos na investigação clínica.

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