{"id":1452,"date":"2019-11-15T14:51:31","date_gmt":"2019-11-15T14:51:31","guid":{"rendered":"http:\/\/oxfordbrazilebm.com\/?page_id=1452"},"modified":"2019-11-15T14:51:44","modified_gmt":"2019-11-15T14:51:44","slug":"vies-de-medida-insensivel","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/oxfordbrazilebm.com\/index.php\/vies-de-medida-insensivel\/","title":{"rendered":"Vi\u00e9s de medida insens\u00edvel"},"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>Insensitive measure bias[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=”1\/3″][vc_column_text]Tradu\u00e7\u00e3o: <\/strong>Ana Luiza Cabrera Martimbianco, Rafael Leite Pacheco, Rachel Riera<\/p>\n

 <\/p>\n

[\/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

Uso de um m\u00e9todo sem precis\u00e3o suficiente para detectar o desfecho de interesse, de tal forma que diferen\u00e7as clinicamente importantes n\u00e3o sejam detectadas.<\/p>\n

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

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

O vi\u00e9s de medida insens\u00edvel ocorre quando o m\u00e9todo, a ferramenta ou o teste usado para detectar o desfecho de interesse n\u00e3o tem precis\u00e3o. Em 1979, ao compilar sua lista de vi\u00e9ses em pesquisas, David Sackett definiu o vi\u00e9s de mensura\u00e7\u00e3o insens\u00edvel como: “Quando as medidas de desfechos s\u00e3o incapazes de detectar mudan\u00e7as ou diferen\u00e7as clinicamente significativas, um erro do tipo II ocorre<\/em>“.<\/p>\n

Erro tipo II \u00e9 aquele em que uma associa\u00e7\u00e3o verdadeira n\u00e3o \u00e9 detectada e diferen\u00e7as genu\u00ednas entre grupos s\u00e3o perdidas. A defini\u00e7\u00e3o de Porta para o erro do tipo II \u00e9: \u201cO erro de n\u00e3o rejeitar uma hip\u00f3tese de um teste falso; por exemplo, no teste nulo, declarando que a diferen\u00e7a n\u00e3o existe quando de fato acontece<\/em>\u201d<\/p>\n

Vi\u00e9s de medida insens\u00edvel pode ser considerado um subtipo de vi\u00e9s de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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

Os EUA avaliaram a hip\u00f3tese de que o estadiamento tumoral presente no National Cancer DataBase (NCDB)\/Surveillance Epidemiology and End Results (SEER)<\/em> (Base Nacional de Dados do C\u00e2ncer (NCDB) \/ Vigil\u00e2ncia Epidemiol\u00f3gica e Resultados Finais -SEER) n\u00e3o era preciso o suficiente para detectar diferen\u00e7as cl\u00ednicas importantes entre os pacientes.<\/p>\n

Concentrando-se em dois tipos de tumores ginecol\u00f3gicos frequentes (c\u00e2ncer de ov\u00e1rio e \u00fatero), os autores afirmam: \u201cO vi\u00e9s de medida insens\u00edvel pode existir quando os oncologistas n\u00e3o-ginecologistas fazem o estadiamento de forma imprecisa de tumores ginecol\u00f3gicos em compara\u00e7\u00e3o com os oncologistas ginecologistas<\/em>\u201d.<\/p>\n

Para determinar se o vi\u00e9s de medida imprecisa estava afetando os resultados obtidos a partir de dados do SEER, foi avaliada a taxa de \u201cviola\u00e7\u00f5es de estadiamento\u201d (erros na avalia\u00e7\u00e3o do estadiamento dos tumores) em seus registros de dados, conforme registrado por oncologistas especializados em tumores ginecol\u00f3gicos e por oncologistas n\u00e3o especializados em c\u00e2nceres ginecol\u00f3gicos:<\/p>\n

Tabela 2.<\/strong> Acur\u00e1cia do estadiamento (103 casos)<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
<\/td>\nViola\u00e7\u00f5es maiores de estadiamento, n (%)<\/strong><\/td>\nIntervalo de confian\u00e7a de 95%<\/strong><\/td>\nValor de p<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Oncologista ginecologistas<\/strong><\/td>\n0<\/p>\n

 <\/td>\n

<\/td>\n0,002<\/td>\n<\/tr>\n
Oncologistas n\u00e3o-ginecologistas<\/strong><\/td>\n16 (22%)<\/td>\n15-19%<\/td>\n<\/tr>\n
<\/td>\nViola\u00e7\u00f5es maiores de estadiamento<\/strong><\/td>\nIntervalo de confian\u00e7a de 95%<\/strong><\/td>\nValor de p<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
Oncologista ginecologistas<\/strong><\/td>\n4 (14%)<\/td>\n5-23%<\/td>\n0,005<\/td>\n<\/tr>\n
Oncologistas n\u00e3o-ginecologistas<\/strong><\/td>\n32 (42%)<\/td>\n32-52%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Os autores conclu\u00edram que o n\u00edvel de erro de classifica\u00e7\u00e3o do est\u00e1gio do tumor era alto demais para que os dados fossem usados de forma confi\u00e1vel para examinar hip\u00f3teses sobre as causas de c\u00e2ncer ou progn\u00f3stico, devido ao vi\u00e9s de medida insens\u00edvel.<\/p>\n

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

N\u00e3o encontramos estudos avaliando o impacto do vi\u00e9s de medida imprecisa. O impacto do vi\u00e9s de informa\u00e7\u00e3o \u00e9 considerado em nosso cat\u00e1logo como vi\u00e9s de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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

Para obter resultados confi\u00e1veis a partir de estudos cl\u00ednicos, \u00e9 importante usar ferramentas de avalia\u00e7\u00e3o dos desfechos que sejam suficientemente sens\u00edveis para detectar diferen\u00e7as cl\u00ednicas importantes nos fatores que est\u00e3o sendo investigados. Tamb\u00e9m \u00e9 essencial usar medidas de escala validadas que tenham se mostrado sens\u00edveis \u00e0s mudan\u00e7as e que forne\u00e7am diferen\u00e7as clinicamente importantes.<\/p>\n

\u00a0[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column]

<\/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\/insensitive-measure-bias\/<\/a><\/u><\/p>\n

 <\/p>\n

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

Catalogue of Bias Collaboration. Heneghan C, Brassey J. Insensitive measure bias<\/strong>. In: Catalogue Of Bias 2019: https:\/\/catalogofbias.org\/biases\/insensitive-measure-bias\/<\/a><\/u> \u200e<\/p>\n

 <\/p>\n

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

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

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

 <\/p>\n

As seguintes fontes podem ser recuperados dinamicamente a partir do PubMed:<\/p>\n

Fanning J, Gangestad A, Andrews SJ. National Cancer Data Base\/Surveillance Epidemiology and End Results: potential insensitive-measure bias.<\/a>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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