{"id":1431,"date":"2019-11-14T19:50:47","date_gmt":"2019-11-14T19:50:47","guid":{"rendered":"http:\/\/oxfordbrazilebm.com\/?page_id=1431"},"modified":"2019-11-15T14:40:35","modified_gmt":"2019-11-15T14:40:35","slug":"vies-de-presenca-de-informacao","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/oxfordbrazilebm.com\/index.php\/vies-de-presenca-de-informacao\/","title":{"rendered":"Vi\u00e9s de presen\u00e7a de informa\u00e7\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>Informed presence bias[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Tradu\u00e7\u00e3o: <\/strong>Carolina Oliveira Cruz Latorraca, Rafael Leite Pacheco, <\/strong>Enderson Miranda, Rachel Riera<\/p>\n

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

A presen\u00e7a de informa\u00e7\u00f5es sobre um paciente em prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos \u00e9 afetada pela sua condi\u00e7\u00e3o de sa\u00fade.<\/p>\n

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

A presen\u00e7a do prontu\u00e1rio de um indiv\u00edduo em um banco de dados eletr\u00f4nicos n\u00e3o \u00e9 ao acaso, mas sim resultado da necessidade que este indiv\u00edduo tem de utilizar os servi\u00e7os de sa\u00fade por causa de alguma condi\u00e7\u00e3o ou doen\u00e7a. Pessoas registradas em bancos de dados s\u00e3o, portanto, sistematicamente diferentes de pessoas que n\u00e3o foram registradas (Goldstein 2016). As pessoas registradas nesses bancos de dados normalmente utilizam mais o sistema de sa\u00fade do que a popula\u00e7\u00e3o geral. Quando se examina esses bancos de dados procurando por associa\u00e7\u00f5es entre condi\u00e7\u00f5es diferentes, o vi\u00e9s da presen\u00e7a de informa\u00e7\u00e3o estar\u00e1 presente e pode levar a associa\u00e7\u00f5es falsas.<\/p>\n

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

Em prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos, a preval\u00eancia de depress\u00e3o entre mulheres gr\u00e1vidas pode parecer maior do que entre mulheres que n\u00e3o est\u00e3o gr\u00e1vidas. Por\u00e9m, mulheres gr\u00e1vidas fazem visitas frequentes ao sistema de sa\u00fade durante toda a gesta\u00e7\u00e3o e tamb\u00e9m depois que o beb\u00ea nasce. Todo esse acompanhamento faz com que mulheres que ficaram gr\u00e1vida tenham mais oportunidades de serem avaliadas e diagnosticadas com algum transtorno de humor em compara\u00e7\u00e3o com mulheres que n\u00e3o ficaram gr\u00e1vidas.<\/p>\n

Isso pode distorcer a rela\u00e7\u00e3o entre gravidez e depress\u00e3o. Pode ser que haja uma rela\u00e7\u00e3o entre o n\u00famero de vezes que as mulheres s\u00e3o atendidas por profissionais da sa\u00fade e a possibilidade de receber o diagn\u00f3stico de depress\u00e3o. Deve-se tomar cuidado ao extrapolar estes resultados para mulheres da popula\u00e7\u00e3o geral (ao inv\u00e9s de apenas para o grupo de mulheres que est\u00e3o registradas no banco de dados).<\/p>\n

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

O impacto do vi\u00e9s de presen\u00e7a de informa\u00e7\u00e3o est\u00e1 ilustrado no exemplo em que pesquisadores avaliaram a rela\u00e7\u00e3o entre depress\u00e3o e diabetes por meio de dados de prontu\u00e1rios eletr\u00f4nicos de um hospital (veja o quadro). Ajustando os resultados de acordo com o n\u00famero de atendimentos realizados, o diagn\u00f3stico de depress\u00e3o em pessoas com diabetes, comparado aos n\u00e3o-diab\u00e9ticos, diminuiu cerca de 37% (de uma raz\u00e3o de chances n\u00e3o ajustada de 2,15 para 1,36).<\/p>\n

\u00a0<\/em><\/p>\n\n\n\n
“… presen\u00e7a de depress\u00e3o na diabetes. Se ajustarmos minimamente os resultados de acordo com idade, sexo e ra\u00e7a\/etnia, pessoas com diabetes t\u00eam 2,15 (intervalo de confian\u00e7a (IC) de 95%: 2,05 a 2,24) mais chance de serem diagnosticadas com depress\u00e3o do que as n\u00e3o-diab\u00e9ticos. Por\u00e9m, como descrito acima, n\u00f3s consideramos que as pessoas que visitaram mais frequentemente o centro de sa\u00fade, teriam mais oportunidades de serem diagnosticadas com cada uma das condi\u00e7\u00f5es. Assim, n\u00f3s conduzimos uma segunda an\u00e1lise ajustando de acordo com o n\u00famero de atendimentos recebidos. Desta vez, n\u00f3s estimamos uma raz\u00e3o de chance de 1,36 (IC 95%: 1,29 a 1,42) – uma diferen\u00e7a de efeito significativa…”<\/em><\/p>\n

\u00a0<\/em><\/p>\n

Controlling for informed presence bias due to the number of health encounters in an electronic health record. Am J Epidemiol. 2016 Dec 1;184(11):847-855.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

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

As an\u00e1lises de prontu\u00e1rios poderiam avaliar o n\u00famero de consultas com profissionais da sa\u00fade e como isso se relaciona ao diagn\u00f3stico feito. Estudos utilizando bancos de dados eletr\u00f4nicos precisam estar atentos a esse vi\u00e9s, notando-o como uma limita\u00e7\u00e3o, e, quando aplic\u00e1vel, realizar an\u00e1lises de sensibilidade para ajustar os resultados pelo n\u00famero de atendimentos por paciente.<\/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\/informed-presence-bias\/<\/a><\/u><\/p>\n

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

Deve ser citado como: <\/strong>Catalogue of Bias Collaboration, Spencer EA; O\u2019Sullivan J. Informed Presence Bias. In: Catalogue Of Bias 2017. https:\/\/catalogofbias.org\/biases\/informed-presence-bias\/<\/a><\/u><\/p>\n

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

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

Goldstein BA, et al. Controlling for informed presence bias due to the number of health encounters in an electronic health record.<\/a> Am J Epidemiol. 2016 Dec 1;184(11):847-855. Epub 2016 Nov 16.<\/p>\n

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

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

 <\/p>\n

PubMed feed<\/strong><\/h3>\n

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

Burt SA, Slawinski BL, Carsten EE, Harden KP, Hyde LW, Klump KL. How should we understand the absence of sex differences in the genetic and environmental origins of antisocial behavior?<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

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