Nome original do viés: Immortal time bias

Tradutores: Luis Eduardo Fontes

Uma distorção que modifica uma associação entre uma exposição e um desfecho, causada quando um estudo de coorte é concebido para que o seguimento inclua um período de tempo em que os participantes do grupo exposto não podem experimentar o desfecho e são essencialmente “imortais”.

Introdução

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 O “período imortal” é quando os participantes de um estudo de coorte não podem experimentar o desfecho durante algum período de tempo de seguimento. Quando o período imortal é mal classificado ou excluído durante a análise, o enviesamento do período imortal conduz a uma associação enviesada. Isto acontece normalmente quando os investigadores atribuem participantes a grupos tratados ou expostos utilizando informação que é observada após o participante entrar no estudo (após tempo zero). Isto é comum em estudos farmaco-epidemiológicos em que há um atraso na classificação dos participantes como “tratados” até que estes preencham a sua primeira prescrição algum tempo após a entrada no estudo. Dado que estes participantes devem ter sobrevivido (estar vivos ou livres de eventos) no período de tempo entre a entrada na coorte e o preenchimento da sua primeira prescrição, são considerados “imortais” e contribuem com “período imortal” para o grupo tratado, por concepção. O viés é introduzido quando este período de “imortalidade” é mal classificado ou excluído durante a análise, resultando numa distorção dos efeitos observados a favor do tratamento (ou exposição) em estudo, ao conferir uma vantagem de sobrevivência espúria ao grupo tratado (ou exposto) (figura 1).

 Figura 1. A estrutura do viés de tempo imortal

Exemplo

O primeiro exemplo de viés do período imortal foi registrado em 1972 por Gail em um estudo de transplante cardíaco[1]. Posteriormente, Suissa (2007) revisou uma seleção de 20 exemplos em farmaco-epidemiologia e mais exemplos surgiram desde então [2].

Para destacar um exemplo, vários estudos observacionais relataram que os corticosteroides inalados poderiam prevenir eficazmente a readmissão e a mortalidade em pacientes anteriormente hospitalizados com DPOC. Nos estudos originais, foi introduzido um viés de período imortal porque os participantes entraram na coorte no dia em que tiveram alta e foram depois atribuídos ao grupo tratado se recebessem uma prescrição para corticosteroide nos primeiros 90 dias após a alta. Por concepção, os participantes atribuídos ao grupo tratado não poderiam ter morrido ou ter sido readmitidos entre o momento da entrada na coorte e o momento do preenchimento da sua primeira prescrição. Com efeito, contribuíram com “período imortal” para o grupo tratado. Os estudos originais classificaram incorretamente este período imortal da pessoa no grupo tratado (e não no grupo não tratado) e foi induzido um enviesamento de período imortal (ver Figura 2)[3].

Figura Classificação de período imortal Definição de grupo tratado Definiçao de grupo não tratado
2A Período imortal é classificado incorretamente ( método enviesado) Prescrição do corticoide feita dentro de 90 dias a partir da alta Nenhum corticoide prescrito durante o acompanhamento
2B Período imortal é classificado corretamente ( método NÃO enviesado) Pessoa-tempo entre a primeira prescrição de corticoide e o final do acompanhamento Nenhum corticoide prescrito durante o acompanhamento  E  pessoa-tempo é entre a entrada no coorte e a primeira prescrição de corticoide;

Impacto

No exemplo dos corticosteroides, ao classificar erroneamente o período da pessoa imortal em relação ao grupo tratado, os estudos originais produziram uma taxa relativa de 0,66 a favor do grupo tratado. Uma nova análise de Suissa que reclassificou corretamente o período da pessoa imortal para o grupo não tratado produziu uma taxa relativa de 0,79[3].

O viés de período imortal também pode reverter conclusões. Por exemplo, um estudo de coorte mostrou que as estatinas poderiam reduzir o risco de progressão do diabetes (risco relativo ajustado 0,74, IC 95% 0,58 a 0,95). Mas neste estudo, eles classificaram mal o período imortal e usaram uma análise ingênua de tempo fixo. Uma análise adequada, dependente do tempo, que classificou corretamente o período da pessoa imortal para o grupo não tratado reverteu o efeito e revelou que o rsico relativo era de 1,97 (1,53 a 2,52). Esta reanálise também mostrou que a magnitude do viés de período imortal aumenta à medida que a duração do período imortal aumenta[4].

Passos para a prevenção

A única maneira de prevenir o viés de período imortal é projetando estudos para que os participantes sejam designados a grupos de exposição com base em seus dados em tempo zero, ao invés de seus dados após o tempo zero. Em outras palavras, a atribuição e o tempo zero devem ser alinhados. Se o estudo não puder ser projetado para evitar o viés de período imortal, então análises dependentes do tempo podem ser usadas para reduzir seu impacto. Estes métodos utilizam definições de pessoa-tempo para classificar corretamente os participantes que estão em período imortal no grupo não exposto (ao invés do grupo exposto).  Embora estas análises possam ser úteis, elas não podem eliminar totalmente o viés de período imortal e também correm o risco de induzir outros tipos de viés.

Citar como

Catalogue of Bias Collaboration. Lee H, Nunan D. Immortal time bias. In: Catalogue of Bias 2020. https://catalogofbias.org/biases/immortaltimebias/

Referências

  1. Gail MH. Does cardiac transplantation prolong life?: A reassessment. Ann Intern Med 1972; 76: 815–7.
  2. Suissa S. Immortal time bias in observational studies of drug effects. Pharmacoepidemiol Drug Saf 2007; 16: 241–9.
  3. Suissa S. Effectiveness of inhaled corticosteroids in chronic obstructive pulmonary disease: Immortal time bias in observational studies. Am J Respir Crit Care Med 2003; 168: 49–53.
  4. Lévesque LE, Hanley JA, Kezouh A, Suissa S. Problem of immortal time bias in cohort studies: Example using statins for preventing progression of diabetes. BMJ 2010; 340: 907–11.
  5. Zhou Z, Rahme E, Abrahamowicz M, Pilote L. Survival bias associated with time-to-treatment initiation in drug effectiveness evaluation: A comparison of methods. Am J Epidemiol 2005; 162: 1016–23.

PubMed feed

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