{"id":1310,"date":"2019-11-07T12:59:26","date_gmt":"2019-11-07T12:59:26","guid":{"rendered":"http:\/\/oxfordbrazilebm.com\/?page_id=1310"},"modified":"2019-11-15T17:54:24","modified_gmt":"2019-11-15T17:54:24","slug":"vies-de-admissao","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/oxfordbrazilebm.com\/index.php\/vies-de-admissao\/","title":{"rendered":"Vi\u00e9s de admiss\u00e3o"},"content":{"rendered":"

[vc_row bg_type=”bg_color” css=”.vc_custom_1572747881603{padding-top: 10px !important;padding-bottom: 10px !important;}” bg_color_value=”#f7f7f7″][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Nome original do vi\u00e9s: <\/strong>Admission rate bias[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Tradutor: <\/strong>Regis Vieira<\/p>\n

Primeiro revisor: <\/strong>Rachel Riera[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]

<\/div>[vc_separator]
<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]<\/p>\n

Surge quando as vari\u00e1veis em estudos s\u00e3o afetadas pela sele\u00e7\u00e3o de indiv\u00edduos hospitalizados levando a um vi\u00e9s entre a exposi\u00e7\u00e3o e a doen\u00e7a em estudo<\/p>\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n

A combina\u00e7\u00e3o entre exposi\u00e7\u00e3o a um risco e ocorr\u00eancia de doen\u00e7a torna mais prov\u00e1vel que um indiv\u00edduo seja admitido no hospital. Em um estudo caso-controle os pacientes hospitalizados apresentam maior risco de exposi\u00e7\u00e3o ou desenvolvimento da doen\u00e7a do que a popula\u00e7\u00e3o em geral. Isso pode afetar as estimativas da associa\u00e7\u00e3o entre a exposi\u00e7\u00e3o e a doen\u00e7a.<\/p>\n

Vi\u00e9s de admiss\u00e3o \u00e9 tamb\u00e9m conhecido como vi\u00e9s de Berkson (Berkson 1946<\/a>). Sua pesquisa original envolveu um estudo retrospectivo examinando fatores de risco para doen\u00e7as em popula\u00e7\u00e3o de pacientes internados. A escolha de Berkson por pacientes internados resultou em uma falsa associa\u00e7\u00e3o entre a doen\u00e7a e os fatores de risco.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Exemplos<\/strong><\/p>\n

Berkson descreveu a poss\u00edvel associa\u00e7\u00e3o entre doen\u00e7a da ves\u00edcula biliar (como uma poss\u00edvel causa) e diabetes. Como o estudo envolveu participantes que frequentavam uma cl\u00ednica, cujo atendimento foi afetado tanto pela doen\u00e7a da ves\u00edcula biliar quanto pelo diabetes, isso influenciou a associa\u00e7\u00e3o entre doen\u00e7a da ves\u00edcula biliar e diabetes (Berkson 1946).<\/p>\n

Em um exemplo mais recente, os pesquisadores analisaram a press\u00e3o arterial sist\u00eamica de pessoas que frequentam uma cl\u00ednica devido a crises recorrentes de enxaqueca ou cefaleia e observaram uma preval\u00eancia de press\u00e3o alta de aproximadamente 38%; enquanto essa preval\u00eancia era de\u00a0 11% na popula\u00e7\u00e3o geral. Eles sugeriram que aqueles que frequentam uma cl\u00ednica provavelmente t\u00eam mais associa\u00e7\u00f5es entre as duas condi\u00e7\u00f5es do que a popula\u00e7\u00e3o geral (Prudenzano et al. 2005).<\/p>\n

Sackett (1979) testou o vi\u00e9s de Berkson por meio de entrevistas em amostras rand\u00f4micas da popula\u00e7\u00e3o geral para determinar a associ\u00e7\u00e3o entre\u00a0 doen\u00e7a respirat\u00f3ria e doen\u00e7a locomotora. Ele ent\u00e3o avaliou a mesma associa\u00e7\u00e3o entres os participantes da amostra que haviam sido hospitalizados nos \u00faltimos seis meses. Os resultados est\u00e3o na tabela a seguir.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Tabela. <\/strong>Associa\u00e7\u00e3o entre doen\u00e7as respirat\u00f3ria e locomotora<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\u00a0<\/strong><\/td>\nPopula\u00e7\u00e3o geral<\/strong><\/td>\nSubpopula\u00e7\u00e3o que esteve internada nos \u00faltimos 6 meses.<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\u00a0<\/strong><\/td>\nDoen\u00e7a locomotora<\/strong><\/td>\nDoen\u00e7a locomotora<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\u00a0<\/strong><\/td>\nSim<\/td>\nN\u00e3o<\/td>\nTotal<\/td>\nSim<\/td>\nN\u00e3o<\/td>\nTotal<\/td>\n<\/tr>\n
Doen\u00e7a respirat\u00f3ria<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/td>\n

Sim<\/td>\n17<\/td>\n207<\/td>\n224<\/td>\n5<\/td>\n15<\/td>\n20<\/td>\n<\/tr>\n
N\u00e3o<\/td>\n184<\/td>\n2376<\/td>\n2560<\/td>\n18<\/td>\n219<\/td>\n237<\/td>\n<\/tr>\n
Total<\/td>\n201<\/td>\n2583<\/td>\n2784<\/td>\n23<\/td>\n234<\/td>\n257<\/td>\n<\/tr>\n
Raz\u00e3o de chances = 1,06<\/strong><\/td>\nRaz\u00e3o de chances = \u00a04,06<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

*adaptado de Roberts el al. [3]<\/em><\/p>\n

Na subpopula\u00e7\u00e3o \u2018hospitalar\u2019, pacientes com doen\u00e7a respirat\u00f3ria s\u00e3o muito mais propensos a sofrer de doen\u00e7a locomotora (chance = 4,06). Podemos concluir (incorretamente) que existe associa\u00e7\u00e3o entre essas duas doen\u00e7as.<\/p>\n

Na popula\u00e7\u00e3o em geral, n\u00e3o h\u00e1 associa\u00e7\u00e3o entre as duas doen\u00e7as (chance = 1,06) – a conclus\u00e3o correta. A conclus\u00e3o incorreta surge porque as pessoas que t\u00eam ambas as doen\u00e7as s\u00e3o mais propensas a serem hospitalizadas.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Impacto<\/strong><\/p>\n

O artigo de Sackett 1979 aponta que as raz\u00f5es de chances podem ser falsamente aumentadas ou reduzidas pela presen\u00e7a de vi\u00e9s de admiss\u00e3o. H\u00e1 evid\u00eancias de que ter mal\u00e1ria aumenta as chances de infec\u00e7\u00e3o por salmonela n\u00e3o tifoide. Pesquisadores que analisaram esta associa\u00e7\u00e3o suspeitaram que o vi\u00e9s de Berkson teria um impacto e que, como resultado, estudos caso-controle sobre esta associa\u00e7\u00e3o entre pacientes hospitalizados poderiam produzir resultados tendenciosos.<\/p>\n

Os pesquisadores fizeram dois estudos caso-controle usando dois m\u00e9todos diferentes de sele\u00e7\u00e3o de controles (Krumkamp 2016). No primeiro estudo, crian\u00e7as com infec\u00e7\u00e3o por salmonela foram classificadas como casos, enquanto os controles n\u00e3o tinham infec\u00e7\u00e3o.\u00a0 Uma associa\u00e7\u00e3o protetora entre mal\u00e1ria e infec\u00e7\u00e3o por salmonela foi encontrada (raz\u00e3o de chances = 0,4). No segundo estudo, as crian\u00e7as com teste positivo para salmonela foram os casos, enquanto crian\u00e7as com outro tipo de infec\u00e7\u00e3o bacteriana (n\u00e3o salmonela) foram os controles. Neste estudo, a mal\u00e1ria foi um fator de risco para infec\u00e7\u00e3o por salmonela (raz\u00e3o de chances = 1,9). Nesse exemplo, tanto a \u201cexposi\u00e7\u00e3o\u201d \u00e0 mal\u00e1ria quanto o \u201cresultado\u201d da infec\u00e7\u00e3o por salmonela foram fatores que levaram as pessoas a comparecerem ao hospital, afetando a rela\u00e7\u00e3o entre esses dois desfechos. O vi\u00e9s de Berkson fez com que o resultado fosse inverso nos dois estudos. .<\/p>\n

Em outro exemplo, os pesquisadores analisaram os fatores de risco para c\u00e2ncer de bexiga, cujo risco \u00e9 aumentado pelo tabagismo (Sadetzki 2003). Por meio de um estudo caso-controle baseado em registro hospitalar, os autores encontraram muito pouca associa\u00e7\u00e3o entre tabagismo e c\u00e2ncer de bexiga; no entanto, olhando novamente, eles observaram que as taxas de tabagismo eram muito mais altas em sua amostra do que na popula\u00e7\u00e3o geral, tanto para os casos quanto para os controles. Isso pode ter distorcido a natureza da rela\u00e7\u00e3o entre tabagismo e c\u00e2ncer de bexiga.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Passos para preven\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n

A sele\u00e7\u00e3o de controles apropriados em um estudo caso-controle \u00e9 fundamental para obter a melhor informa\u00e7\u00e3o poss\u00edvel, e o vi\u00e9s de Berkson deve ser considerado e planos devem ser feitos para evit\u00e1-lo sempre que poss\u00edvel. Para estudos usando dados de casos hospitalizados, pode ser prefer\u00edvel usar controles que tamb\u00e9m estejam no hospital, mas usar controles da popula\u00e7\u00e3o em geral \u00e9 melhor, para evitar o vi\u00e9s de Berkson.<\/p>\n

O vi\u00e9s indireto de Berkson (associa\u00e7\u00f5es de exposi\u00e7\u00e3o-doen\u00e7a que surgem porque outra doen\u00e7a est\u00e1 associada \u00e0 exposi\u00e7\u00e3o em estudo) \u00e9 atenuado quando \u00a0s\u00e3o considerados os casos incidentes (ou seja, n\u00e3o casos prevalentes e j\u00e1 existentes). Tamb\u00e9m pode ser evitado excluindo pacientes que foram hospitalizados por causa de outra doen\u00e7a.<\/p>\n

Quando se sabe que uma associa\u00e7\u00e3o entre uma exposi\u00e7\u00e3o e um desfecho afeta a sele\u00e7\u00e3o de casos e controles em um estudo (por exemplo, em um ambiente hospitalar), \u00e9 prefer\u00edvel ajustar a an\u00e1lise para tentar lidar com esse vi\u00e9s.<\/p>\n

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<\/div>[vc_separator]
<\/div>[\/vc_column][\/vc_row][vc_row bg_type=”bg_color” bg_color_value=”#f7f7f7″ css=”.vc_custom_1572747847655{padding-top: 20px !important;padding-bottom: 20px !important;}”][vc_column][vc_column_text]Link para o original: <\/strong>https:\/\/catalogofbias.org\/biases\/admission-rate-bias\/<\/a><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Deve ser citado como: <\/strong>Catalogue of Bias Collaboration. Spencer EA, Aronson JK, Nunan D, Heneghan\u00a0C.\u00a0Berkson\u2019s bias.<\/strong> In: Catalogue Of Bias 2018: www.catalogueofbiases.org\/biases\/admission-rate-berkson-bias<\/a><\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Fontes<\/strong><\/p>\n

Berkson J. Limitations of the application of fourfold table analysis to hospital data<\/a>. Biometrics. 1946; 2(3): 47\u201353 [reprinted in Int J Epidemiol 2014; 43(2): 511-15].<\/p>\n

Krumkamp R, et al. Association Between Malaria and Invasive Nontyphoidal Salmonella Infection in a Hospital Study: Accounting for Berkson\u2019s Bias.<\/a> Clin Infect Dis. 2016 Mar 15;62 Suppl 1:S83-9. doi: 10.1093\/cid\/civ950<\/p>\n

Porta M, et al. editors. A IVdictionary of epidemiology. 6th edition.<\/a> New York: Oxford University Press: 2014<\/p>\n

Prudenzano MP, et al. The comorbidity of migraine and hypertension. A study in a tertiary care headache centre.<\/a> J Headache Pain. 2005 Sep;6(4):220-2.<\/p>\n

Sackett DL. Bias in analytic research.<\/a> J Chron Dis 1979; 32: 51-63<\/p>\n

Sadetzki S, et al. The limitations of using hospital controls in cancer etiology\u2013one more example for Berkson\u2019s bias.<\/a> Eur J Epidemiol. 2003;18(12):1127-31.<\/p>\n

 <\/p>\n

PubMed Feed<\/strong><\/p>\n

Esta fonte pode ser recuperada dinamicamente a partir do PubMed:<\/p>\n

Deffner V, K\u00fcchenhoff H, Breitner S, Schneider A, Cyrys J, Peters A. Mixtures of Berkson and classical covariate measurement error in the linear mixed model: Bias analysis and application to a study on ultrafine particles.<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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