Uso de diagramas causais na abordagem da situação de confusão

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1 Uso de diagramas causais na abordagem da situação de confusão Guilherme Werneck

2 Estudos epidemiológicos para estabelecer nexos causais Métodos estatísticos para identificação de associações entre variáveis são as estratégias mais frequentemente utilizadas para nos aproximarmos de um parâmetro causal. Especificamente, buscamos avaliar se variáveis apresentam algum grau de dependência, i. é, se algum conhecimento sobre nos fornece informação sobre Y (a distribuição de probabilidades de Y). Se a distribuição de probabilidades de Y condicional a (dentro dos estratos de ) é igual a distribuição de probabilidades não condicional (marginal) de Y, então e Y são ditos marginalmente independentes. Da mesma forma, e Y podem ser independentes apenas dentro dos estratos de uma terceira variável (Z), i. é, condicionalmente a Z.

3 Estudos epidemiológicos para estabelecer nexos causais Associação entre duas variáveis ( e Y) pode refletir: Flutuações aleatórias é uma causa de Y Y é uma causa de e Y tem uma causa comum Associação induzida por erros metodológicos (p.ex., viés de seleção) Qual destas possibilidades é mais consistente com os dados disponíveis e com o conhecimento a priori? Desenhar diagramas causais é uma das estratégias mais comumente utilizadas pelos epidemiologistas para expressar suas hipóteses sobre as relações entre variáveis.

4 Modelo causal para o nascimento prétermo

5 Questões Quais variáveis seriam necessárias controlar para estimar corretamente um determinado efeito causal? E se por algum motivo não foi possível mensurar uma destas variáveis, seria possível ainda assim estimar corretamente este efeito controlando por outras variáveis? Controlar por todas elas é uma boa opção?

6 Diagramas causais São estratégias gráficas para descrever situações mais ou menos complexas Exige que as premissas sobre as relações causais hipotetizadas sejam explicitadas Dado que o modelo causal explicitado é correto e ignorando variação amostral, este diagramas permitem: Identificar se existe situação de confusão Identificar que variáveis precisam ser controladas na análise Identificar que variáveis não devem ou não precisam ser controladas na análise

7 Exemplo Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente? Infecção Quais variáveis precisam ser controladas na análise?

8 Terminologia: acíclico e direcionado Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente? Infecção

9 Terminologia: arcos, vértices, adjacência, causa direta e indireta A C B Arco: linha ou seta que liga duas variáveis Vértice: localização das variáveis E D Adjacência: C e E são adjacentes, mas B e E não A é causa direta de C A é causa indireta de D

10 Terminologia: pais, filhos, ancestrais e descendentes A B A, B, C e E são ancestrais de D E C D E, C e D são descendentes de A e B A e B são pais de C C é filho de A e B

11 Terminologia: caminhos, interceptações e colisões A E C B D Caminho direto (causal): B-C-D Caminho indireto: E-A- C-B Interceptação: um vértice no meio do caminho (B-C-D) Caminho pela porta de trás: E-A-C-D, E-C-D Local de colisão: E-A-C-B-D (bloqueia o caminho)

12 Identificando a situação de confusão Remover todo o efeito da exposição (i. é, todas as setas que saem da exposição) Existe algum caminho desbloqueado pela porta de trás ligando a exposição à doença? SIM confundimento NÃO não há confundimento

13 Caminhos pela porta de trás (E e D) A B Caminhos desbloqueados: E-A-C-D C E-C-D E-C-B-D E D E-A--B-D Caminho bloqueado: E-A-C-B-D

14 Identificando variáveis para serem controladas Controlar confundimento é bloquear os caminhos desbloqueados pela porta de trás por meio de ajuste (controle) por variáveis que estão neste caminho Confundimento estará controlado se não existir mais nenhum caminho desbloqueado pela porta de trás após ajuste por um conjunto, S, de variáveis

15 Identificando variáveis para serem controladas Um conjunto S de variáveis, que não são nem descendentes de E nem de D, é suficiente para controlar confundimento se: Tendo apagado todas as setas saindo de E E Tendo ligado todos os pares de variáveis que tem um filho ou descendente comum em S Não existir mais caminhos desbloqueados pela porta de trás que não passem por S

16 Porquê ligar pais e ancestrais? A B C A e B são independentes na população mas não são independentes após estratificação (ajuste, controle) por C Então, se ajustar (controlar) por C (variável de colisão), o caminho A-C-B, que era bloqueado se abrirá!

17 A+ A- B B OR = 1 C- C+ A+ A- A+ A- B B B B OR = 0.67 OR = 0.67 Dentro dos estratos de C, A e B não são independentes

18 Porquê ligar pais e ancestrais? A B C Então, estratificar por C introduz uma correlação entre A e B, então controlar por uma variável de colisão (collider ou colisor) pode ser um problema...

19 Retornando ao exemplo...

20 Controlar por uso de mosquiteiro seria suficiente? Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente? Infecção

21 Controlar por uso de mosquiteiro seria suficiente? Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente Infecção Ainda existem caminhos desbloqueados pela porta de trás? SIM

22 Controlar por renda e conhecimento seria suficiente? Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente? Infecção

23 Controlar por renda e conhecimento seria suficiente? Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente Infecção Ainda existem caminhos desbloqueados pela porta de trás? SIM

24 Dois conjuntos mínimos suficientes Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente Infecção S = { Renda, Uso de mosquiteiro} S = { Conhecimento, Uso de mosquiteiro}

25 Controlar por renda e uso de mosquiteiro? Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente Infecção Ainda existem caminhos desbloqueados pela porta de trás? NÃO

26 Controlar por conhecimento e uso de mosquiteiro? Renda familiar Conhecimento sobre transmissão Uso de mosquiteiro Uso de repelente Infecção Ainda existem caminhos desbloqueados pela porta de trás? NÃO

27 Que variáveis ajustar? A B C E D NÃO PRECISA AJUSTAR POR NADA!!

28 Dagitty! (

29 Conclusões DAGs podem ser úteis para identificação e seleção de variáveis a serem utilizadas para fins de controle de confundimento DAGs contribuem para retomar a boa prática de explicitar as hipóteses a priori sobre a rede de relações causais entre os fenômenos que estão sendo estudados Selecionar o conjunto mínimo de variáveis necessário para obter adequado controle de confundimento aumenta a precisão das estimativas e reduz o custo de obtenção de dados sobre inúmeras variáveis A prática de controlar para tudo pode provocar situação de confusão

30 Desdobramentos DAGs podem ser úteis também para equacionar vieses de seleção e interação O uso de DAGs implicam em premissas que são sujeitas a variação e questionamentos Como incorporar variação amostral? Na vida real gráficos cíclicos podem existir... DAGs não solucionam o problema fundamental da inferência causal em estudos observacionais

31 Referências Greenland S, Pearl J, Robins JM. Causal diagrams for epidemiologic research. Epidemiology. 1999;10: Fleischer NL, Diez Roux AV. Using directed acyclic graphs to guide analyses of neighbourhood health effects: an introduction. J Epidemiol Community Health. 2008; 62: Glymour MM. Using causal diagrams to understand common problems in social epidemiology. In: Oakes JM, Kaufman JS, eds. Methods in social epidemiology. San Francisco, CA: Jossey-Bass, 2006: Merchant AT, Pitiphat W. Directed acyclic graphs (DAGs): an aid to assess confounding in dental research. Community Dent Oral Epidemiol. 2002; 30:

32 Não percam! No EpiVix 2014 Palestra Draw your assumptions before your conclusions. Causal diagrams for epidemiologic research Miguel Hernán Harvard School of Public Health

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