Nome original do viés: Attrition bias

Tradutor: Regis Vieira

Primeiro revisor: Rachel Riera

Perda desigual de participantes nos grupos em um estudo.

Introdução

O atrito ocorre quando os participantes deixam um estudo. Isso quase sempre acontece de alguma forma. Diferentes taxas de perda de seguimento nos grupos de exposição, ou perdas de diferentes tipos de participantes, seja com frequências semelhante ou diferente, podem alterar as características dos grupos, independentemente da exposição ou da intervenção. As perdas podem ser influenciadas por fatores como a baixa eficácia do tratamento ou eventos adversos intoleráveis.
Quando os participantes deixam o estudo, pode não ser possível saber se eles continuaram ou interromperam o uso da intervenção; e pode não haver dados dos resultados para esses participantes após esse período.
Diferenças sistemáticas entre os indivíduos que deixam o estudo e os que continuam podem introduzir um viés nos resultados – isso é chamado viés de atrito. No entanto, os resultados podem não ser necessariamente tendenciosos, apesar das diferentes taxas de abandono nos grupos. Discutimos abaixo como avaliar o impacto de diferentes quantidades de perdas.
Em alguns casos, aqueles que deixam o estudo provavelmente são diferentes daqueles que continuam. Por exemplo, em um estudo de intervenção sobre dieta em pessoas com depressão, aqueles com depressão mais grave podem achar mais difícil aderir à dieta e, portanto, são mais propensos a abandonar o estudo.

Exemplos

Um estudo sobre fatores psicossociais entre pacientes com doenças cardíacas mostrou que aqueles que completaram o estudo diferiam em características clínicas e psicossociais daqueles que deixaram o estudo antes do término. Tal atrito diferencial poderia ter influenciado os resultados do estudo.
Um estudo que investigou a qualidade de vida entre pacientes randomizados para tratamento agressivo de câncer renal teve altas taxas de atrito devido à toxicidade, progressão da doença e morte (64% no grupo controle versus 70% no grupo de intervenção). A análise dos indivíduos que participaram do estudo até o final não mostrou diferença na qualidade de vida. O impacto do viés de atrito, no entanto, sugeriu que, mesmo com desistências iguais em ambos os grupos, ocorreu uma estimativa enviesada.

Impacto

Uma revisão sistemática avaliou o relato, a extensão e gestão da perda de seguimento e seu potencial impacto sobre os efeitos do tratamento em ensaios clínicos randomizados (ECRs) publicados nos cinco principais periódicos médicos. Os autores calcularam a porcentagem de ECRs nos quais o risco relativo deixaria de ser significativo com a variação do número de perdas. Considerando 160 ECRs que tiveram, me média, uma perda 6%, e assumindo diferentes taxas de eventos nos grupos de intervenção em relação aos grupos controle, os autores observaram que até 30% dos ECRs passaram a ter resultados não significativos (BMJ 2012).
Porcentagem de estudos com perda da significância.
Para os quatro premissas comuns, a porcentagem de estudos que perderam significância variou de 0% (melhor cenário) a 9% (nenhum dos participantes perdidos no acompanhamento teve o evento) e de 17% (todos os participantes perdidos no acompanhamento tiveram o evento) a 58% (pior cenário). Veja detalhes na Tabela 5 da referência completa.
Potential impact on estimated treatment effects of information lost to follow-up in randomised controlled trials (LOST-IT): a systematic review. BMJ 2012;344:e2809.

Passos para prevenção

Técnicas para evitar as perdas no acompanhamento incluem: garantia de boa comunicação entre equipe do estudo e participantes, acesso aos profissionais de saúde, canais de comunicação efetivos, incentivos para a permanência no estudos, garantia de que o estudo seja relevante para os participantes.
No entanto, para muitos estudos, o acompanhamento completo é improvável. Em tais casos, as razões para o atrito devem ser cuidadosamente consideradas. Após a conclusão do estudo, vários métodos de análise podem ser usados para reduzir o impacto do viés de atrito.
Análise por intenção de tratar: Como tudo o que acontece após a randomização pode afetar a chance de um participante do estudo ter o resultado de interesse, é importante que todos os pacientes sejam analisados nos grupos aos quais foram alocados inicialmente. Isso inclui mesmo aqueles que não tomaram o medicamento ou aqueles que receberam acidentalmente ou intencionalmente o tratamento errado.
É importante não apenas procurar o termo “análise por intenção de tratar” nos métodos, mas também analisar os resultados para garantir que a análise realmente foi feita.
Os métodos para lidar com dados perdidos incluem:
• uso do dado da última observação feita (ou dos dados da linha de base);
• modelos mistos;
• imputação e análise de sensibilidade considerando o “pior cenário” (presumindo que aqueles sem informação pioraram) e o “melhor cenário” (presumindo que houve melhora).
Analisar os dados apenas dos participantes que permanecem no estudo é chamado de análise dos casos completos.
Uma regra geral indica que <5% de atrito leva a um pequeno viés, enquanto que> 20% apresenta sérias ameaças à validade. Embora isso seja útil, é importante notar que mesmo pequenas proporções de pacientes perdidos no acompanhamento podem causar viés significativo. Uma maneira de determinar se as perdas no acompanhamento podem afetar seriamente os resultados é presumir o pior cenário possível para os resultados naqueles com dados perdidos e verificar se os resultados mudariam. Se esse método não alterar as conclusões do estudo, a perda do acompanhamento provavelmente não é uma ameaça à validade do estudo.
Independentemente dos mecanismos usados para obter estimativas de dados de resultados, as razões pelas quais os participantes saíram do estudo devem ser cuidadosamente consideradas. Se as pessoas saírem por razões não relacionadas à exposição (tratamento) ou ao resultado, isso poderá ter pouco ou nenhum impacto nos resultados.

Link para o original: https://catalogofbias.org/biases/attrition-bias/

 

Deve ser citado como: Catalogue of Bias Collaboration, Bankhead C, Aronson JK, Nunan D. Attrition bias. In: Catalogue Of Bias 2017. https://catalogofbias.org/biases/attrition-bias/

 

Fontes

Akl AE et al. Potential impact on estimated treatment effects of information lost to follow-up in randomised controlled trials (LOST-IT): systematic review. BMJ 2012; 344: e2809.
Bell M et al. Differential dropout and bias in randomised controlled trials: when it matters and when it may not. BMJ 2013; 346: e8668.
Damen N, et al. Cardiac patients who completed a longitudinal psychosocial study had a different clinical and psychosocial baseline profile than patients who dropped out prematurely. Eur J Prev Cardiol. 2015; 22(2): 196-9.
Hewitt CE et al. Trial attrition study group. Assessing the impact of attrition in randomized controlled trials. J Clin Epidemiol. 2010; 63(11): 1264-70.
Porta M et al. editors. A dictionary of epidemiology. 6th edition. New York: Oxford University Press: 2014.
Zethof D et al. Attrition analysed in five waves of a longitudinal yearly survey of smokers: findings from the ITC Netherlands survey. Eur J Public Health 2016; 26(4): 693-9.

 

PubMed Feed

Estas fontes podem ser recuperadas diretamente do PubMed:
Lewin A, Brondeel R, Benmarhnia T, Thomas F, Chaix B. Attrition Bias Related to Missing Outcome Data: A Longitudinal Simulation Study.
Keane J, Pharr JR, Buttner MP, Ezeanolue EE. Interventions to Reduce Loss to Follow-up During All Stages of the HIV Care Continuum in Sub-Saharan Africa: A Systematic Review.