{"id":1406,"date":"2019-11-11T23:45:25","date_gmt":"2019-11-11T23:45:25","guid":{"rendered":"http:\/\/oxfordbrazilebm.com\/?page_id=1406"},"modified":"2019-11-11T23:45:51","modified_gmt":"2019-11-11T23:45:51","slug":"vies-de-confusao","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/oxfordbrazilebm.com\/index.php\/vies-de-confusao\/","title":{"rendered":"Vi\u00e9s de confus\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: <\/b>Confounding bias[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Tradutor: <\/strong>Ana Luiza Cabrera Martimbianco<\/p>\n

Primeiro revisor: <\/strong>Rafael Leite Pacheco<\/p>\n

Segundo 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

Uma distor\u00e7\u00e3o que modifica uma associa\u00e7\u00e3o entre uma exposi\u00e7\u00e3o e um desfecho porque um fator \u00e9 associado, de modo independente, tanto \u00e0 exposi\u00e7\u00e3o e quanto ao desfecho.<\/p>\n

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

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

A import\u00e2ncia do vi\u00e9s de confus\u00e3o \u00e9 que ele sugere uma associa\u00e7\u00e3o onde n\u00e3o existe ou mascara uma associa\u00e7\u00e3o verdadeira (Figura 1<\/strong>).<\/p>\n

\"\"<\/strong><\/p>\n

Figura 1.<\/strong> O princ\u00edpio do vi\u00e9s de confus\u00e3o. O confundidor torna a exposi\u00e7\u00e3o mais prov\u00e1vel, e de alguma forma e de modo independente, modifica o desfecho, fazendo parecer que h\u00e1 uma associa\u00e7\u00e3o entre a exposi\u00e7\u00e3o e o desfecho quando n\u00e3o h\u00e1; ou mascarando uma associa\u00e7\u00e3o verdadeira.<\/p>\n

Ocorre comumente em estudos observacionais, mas tamb\u00e9m pode ocorrer em estudos randomizados, principalmente (mas n\u00e3o apenas) se forem mal planejados.<\/p>\n

Por exemplo, se por acaso mais pessoas idosas s\u00e3o randomizadas para o grupo de interven\u00e7\u00e3o ativa do que para o grupo placebo, e se a idade for um fator independente mais prov\u00e1vel de estar associada a um desfecho ben\u00e9fico, a interven\u00e7\u00e3o pode falsamente parecer ben\u00e9fica.<\/p>\n

Como os estudos observacionais n\u00e3o s\u00e3o randomizados para garantir grupos equivalentes de compara\u00e7\u00e3o (ou para eliminar desequil\u00edbrios devido ao acaso), os fatores de confus\u00e3o s\u00e3o comuns.<\/p>\n

\u00c9 poss\u00edvel reduzir os efeitos de prov\u00e1veis fatores de confus\u00e3o conhecidos analisando os dados estatisticamente de um modo que os dados permitam. No entanto, fatores de confus\u00e3o desconhecidos sempre podem existir e n\u00e3o conseguiremos reduzir seus efeitos com esta estrat\u00e9gia. Portanto, n\u00e3o \u00e9 incomum que os resultados de estudos observacionais sejam questionados quando estudos randomizados subseq\u00fcentes n\u00e3o confirmam os resultados dos estudos observacionais.<\/p>\n

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

Exemplo<\/strong><\/p>\n

Em um exemplo cl\u00e1ssico, os achados iniciais sobre o suposto efeito ben\u00e9fico da terapia de reposi\u00e7\u00e3o hormonal para a doen\u00e7a cardiovascular foram revertidos quando estudos que ajustaram o estado socioecon\u00f4mico ou a educa\u00e7\u00e3o foram considerados. Houve um risco reduzido entre os estudos que n\u00e3o foram ajustaram para estes fatores, sugerindo confus\u00e3o.<\/p>\n

Em estudos retrospectivos n\u00e3o randomizados de pacientes em uso de digoxina, houve aumento nas taxas de mortalidade, mesmo ap\u00f3s o ajuste para fatores de confus\u00e3o plaus\u00edveis. No entanto, em um estudo prospectivo randomizado, a mortalidade n\u00e3o aumentou. Isso sugere que os dados observacionais estavam sujeitos a confus\u00e3o. Por exemplo, \u00e9 prov\u00e1vel que os participantes que estavam em uso de digoxina nos estudos observacionais estivessem mais doentes e, portanto, mais propensos a morrer.<\/p>\n

Outras compara\u00e7\u00f5es dentro de um estudo podem fornecer informa\u00e7\u00f5es sobre o potencial papel dos fatores de confus\u00e3o. Por exemplo, em um estudo de coorte retrospectivo dinamarqu\u00eas baseado em 848.786 gesta\u00e7\u00f5es registradas no Danish Medical Birth Registry<\/em>, houve uma aparente associa\u00e7\u00e3o entre o uso de inibidores seletivos de recapta\u00e7\u00e3o de serotonina (ISRSs) durante a gravidez em 4.183 mulheres e um aumento do risco de certos defeitos cong\u00eanitos. No entanto, modelos de regress\u00e3o log\u00edstica multivariada reduziram a signific\u00e2ncia de uma associa\u00e7\u00e3o; al\u00e9m disso, houve riscos semelhantes em um grupo de mulheres que pararam de tomar SSRIs durante a gravidez, sugerindo fortemente que a associa\u00e7\u00e3o aparente era devida a um fator de confus\u00e3o n\u00e3o identificado. A an\u00e1lise do efeito da dose como vari\u00e1vel cont\u00ednua mostrou que n\u00e3o houve associa\u00e7\u00e3o dose-resposta, evid\u00eancia adicional de que n\u00e3o houve associa\u00e7\u00e3o verdadeira.<\/p>\n

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

Em uma revis\u00e3o sistem\u00e1tica de estudos epidemiol\u00f3gicos (caso-controle e coorte) sobre a efetividade das estatinas na redu\u00e7\u00e3o do risco de doen\u00e7a de Parkinson (DP), Bykov e colaboradores investigaram o impacto dos fatores de confus\u00e3o. Seis de 10 estudos inclu\u00eddos mostraram efeito protetor das estatinas (risco relativo [RR] = 0,75; intervalo de confian\u00e7a [IC] 95% = 0,60 a 0,92); entretanto, esses estudos n\u00e3o ajustaram (controlaram) as concentra\u00e7\u00f5es s\u00e9ricas de colesterol, que est\u00e3o inversamente relacionadas ao risco de DP. Nos quatro estudos que controlaram o colesterol, o efeito ben\u00e9fico das estatinas caiu 28% (IC95% = 7 a 65%) e mudou a estimativa pontual para um efeito prejudicial n\u00e3o significativo das estatinas (RR = 1,04; IC95% = 0,68 a 1,59).<\/p>\n

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

A randomiza\u00e7\u00e3o \u00e9 a melhor maneira de reduzir o risco de vi\u00e9s de confus\u00e3o. No entanto, ela pode n\u00e3o ser suficiente, particularmente quando se prev\u00ea que desequil\u00edbrios nos fatores progn\u00f3sticos podem ocorrer apesar da randomiza\u00e7\u00e3o, ou quando desequil\u00edbrios ocorrem por acaso. Estratifica\u00e7\u00e3o e ajustes estat\u00edsticos podem reduzir o risco de vi\u00e9s de confus\u00e3o nesses casos.<\/p>\n

Uma extens\u00e3o disso \u00e9 o uso de escores de propens\u00e3o, nos quais potenciais fatores de confus\u00e3o s\u00e3o usados para construir um modelo estat\u00edstico que atribui a cada participante um n\u00famero que \u00e9 o seu pr\u00f3prio escore de propens\u00e3o. Os participantes com pontua\u00e7\u00f5es maiores t\u00eam mais probabilidade de apresentar certos fatores de confus\u00e3o, enquanto aqueles com pontua\u00e7\u00f5es menores t\u00eam menos probabilidade. O uso de escores de propens\u00e3o em um estudo sobre metformina mostrou que o risco de c\u00e2ncer \u00e9 menor em usu\u00e1rios de metformina. Mas um estudo randomizado n\u00e3o mostrou evid\u00eancias convincentes de que a metformina tenha qualquer efeito, ilustrando a dificuldade em controlar adequadamente os fatores de confus\u00e3o.<\/p>\n

Por outro lado, um grande tamanho de efeito pode superar os efeitos combinados de fatores de confus\u00e3o plaus\u00edveis. Mesmo que fatores confundidores n\u00e3o tenham sido descartados pelo desenho do estudo, um grande efeito observado pode afetar os efeitos combinados dos fatores de confus\u00e3o. Por exemplo, \u00e9 improv\u00e1vel que os efeitos observados com a anestesia geral sejam devidos a fatores de confus\u00e3o, efeito placebo ou qualquer tipo de vi\u00e9s; nesses casos, estudos randomizados podem n\u00e3o ser necess\u00e1rios. Em estudos observacionais, as associa\u00e7\u00f5es precisam ser substanciais se quisermos ter certeza de que os fatores de confus\u00e3o plaus\u00edveis foram descartados; isso \u00e9 verdade tanto para as associa\u00e7\u00f5es ben\u00e9ficas quanto as mal\u00e9ficas.<\/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 texto original<\/strong>: https:\/\/catalogofbias.org\/biases\/confounding\/<\/a><\/u><\/p>\n

 <\/p>\n

Deve ser citado como<\/strong>:<\/p>\n

Catalogue of bias collaboration, Aronson JK, Bankhead C, Nunan D. Confounding. In Catalogue Of Biases. 2018. www.catalogueofbiases.org\/biases\/confounding<\/a><\/u><\/p>\n

 <\/p>\n

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

Aronson JK, editor. Cardiac glycosides. In: Meyler\u2019s Side Effects of Drugs\u2014The International Encyclopedia of Adverse Drug Reactions and Interactions, 16th edition. Amsterdam: Elsevier, 2016: 117-57.<\/p>\n

Aronson JK, Hauben M. Anecdotes that provide definitive evidence<\/a>. BMJ 2006; 333(7581): 1267-9.<\/p>\n

Beasley R, et al.<\/em> ISAAC Phase Three Study Group. Association between paracetamol use in infancy and childhood, and risk of asthma, rhinoconjunctivitis, and eczema in children aged 6-7 years:<\/a> analysis from Phase Three of the ISAAC programme. Lancet 2008; 372(9643): 1039-48.<\/p>\n

Glasziou P, et al.<\/em> When are randomised trials unnecessary?<\/a> Picking signal from noise. BMJ 2007; 334(7589): 349-51.<\/p>\n

Jimenez-Solem E et al. Exposure to selective serotonin reuptake inhibitors and the risk of congenital malformations:<\/a> a nationwide cohort study. BMJ Open 2012; 2(3). pii: e001148.<\/p>\n

Rich MW, et al.<\/em> Digitalis Investigation Group. Effect of age on mortality, hospitalizations and response to digoxin in patients with heart failure:<\/a> the DIG study. J Am Coll Cardiol 2001; 38(3): 806-13.<\/p>\n

Bykov K, et al.<\/em> Confounding of the association between statins and Parkinson disease:<\/a> systematic review and meta-analysis. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2017; 26(3): 294-300.<\/p>\n

 <\/p>\n

PubMed: <\/strong><\/u><\/h3>\n

https:\/\/www.ncbi.nlm.nih.gov\/pubmed\/clinical?term=confounding[ti<\/a><\/u>]<\/h3>\n

[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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