Nome original do viés: Insensitive measure bias

Tradução: Ana Luiza Cabrera Martimbianco, Rafael Leite Pacheco, Rachel Riera

 

Uso de um método sem precisão suficiente para detectar o desfecho de interesse, de tal forma que diferenças clinicamente importantes não sejam detectadas.

  

Introdução

O viés de medida insensível ocorre quando o método, a ferramenta ou o teste usado para detectar o desfecho de interesse não tem precisão. Em 1979, ao compilar sua lista de viéses em pesquisas, David Sackett definiu o viés de mensuração insensível como: “Quando as medidas de desfechos são incapazes de detectar mudanças ou diferenças clinicamente significativas, um erro do tipo II ocorre“.

Erro tipo II é aquele em que uma associação verdadeira não é detectada e diferenças genuínas entre grupos são perdidas. A definição de Porta para o erro do tipo II é: “O erro de não rejeitar uma hipótese de um teste falso; por exemplo, no teste nulo, declarando que a diferença não existe quando de fato acontece

Viés de medida insensível pode ser considerado um subtipo de viés de informação.

Exemplos

Os EUA avaliaram a hipótese de que o estadiamento tumoral presente no National Cancer DataBase (NCDB)/Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) (Base Nacional de Dados do Câncer (NCDB) / Vigilância Epidemiológica e Resultados Finais -SEER) não era preciso o suficiente para detectar diferenças clínicas importantes entre os pacientes.

Concentrando-se em dois tipos de tumores ginecológicos frequentes (câncer de ovário e útero), os autores afirmam: “O viés de medida insensível pode existir quando os oncologistas não-ginecologistas fazem o estadiamento de forma imprecisa de tumores ginecológicos em comparação com os oncologistas ginecologistas”.

Para determinar se o viés de medida imprecisa estava afetando os resultados obtidos a partir de dados do SEER, foi avaliada a taxa de “violações de estadiamento” (erros na avaliação do estadiamento dos tumores) em seus registros de dados, conforme registrado por oncologistas especializados em tumores ginecológicos e por oncologistas não especializados em cânceres ginecológicos:

Tabela 2. Acurácia do estadiamento (103 casos)

Violações maiores de estadiamento, n (%) Intervalo de confiança de 95% Valor de p
Oncologista ginecologistas 0

 

0,002
Oncologistas não-ginecologistas 16 (22%) 15-19%
Violações maiores de estadiamento Intervalo de confiança de 95% Valor de p
Oncologista ginecologistas 4 (14%) 5-23% 0,005
Oncologistas não-ginecologistas 32 (42%) 32-52%

Os autores concluíram que o nível de erro de classificação do estágio do tumor era alto demais para que os dados fossem usados de forma confiável para examinar hipóteses sobre as causas de câncer ou prognóstico, devido ao viés de medida insensível.

Impacto

Não encontramos estudos avaliando o impacto do viés de medida imprecisa. O impacto do viés de informação é considerado em nosso catálogo como viés de informação.

Passos para prevenção

Para obter resultados confiáveis a partir de estudos clínicos, é importante usar ferramentas de avaliação dos desfechos que sejam suficientemente sensíveis para detectar diferenças clínicas importantes nos fatores que estão sendo investigados. Também é essencial usar medidas de escala validadas que tenham se mostrado sensíveis às mudanças e que forneçam diferenças clinicamente importantes.

 

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

 

Deve ser citado como

Catalogue of Bias Collaboration. Heneghan C, Brassey J. Insensitive measure bias. In: Catalogue Of Bias 2019: https://catalogofbias.org/biases/insensitive-measure-bias/

 

Fontes

Fanning J et al. National Cancer Data Base/Surveillance Epidemiology and End Results: potential insensitive-measure bias. Gynecol Oncol. 2000 Jun;77(3):450-3

Porta M et al. editors. A dictionary of epidemiology. 6th edition. New York: Oxford University Press: 2014

 

As seguintes fontes podem ser recuperados dinamicamente a partir do PubMed:

Fanning J, Gangestad A, Andrews SJ. National Cancer Data Base/Surveillance Epidemiology and End Results: potential insensitive-measure bias.