Validade em Estudos Epidemiológicos II

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1 Universidade Federal do Rio de Janeiro Programa de Pós P s Graduação em Saúde Coletiva Validade em Estudos Epidemiológicos II - Confundimento e Interação - Confundimento ou situação de confusão ocorre quando parte do efeito observado de um fator de exposição resulta da presença de uma ou mais variáveis, que estão relacionadas tanto com a doença sob estudo quanto com a exposição de interesse na base populacional. Esta(s) variável(is) é(são) denominada(s) variável(is) de confundimento, confundidora(s), ou de confusão. A situação de confusão ocorre devido a uma inerente falta de comparabilidade entre populações expostas e não-expostas no que diz respeito aos riscos de adoecer. Exemplo: Um estudo encontrou uma associação entre vitamina C e risco de câncer colon-retal. Explicação alternativa: indivíduos que consomem mais vit. C tendem a ter um estilo de vida mais saudável em geral e estariam expostos a fatores realmente protetores (outros itens da dieta, exercícios físicos, não fumar, etc.) que seriam confundidores. 1

2 Confundimento: Propriedades básicas 1. Deve ser um fator de risco independente para a doença sob estudo (entre os não-expostos); 2. Deve estar associada com a exposição na base populacional (na coorte, em estudos de coorte, e nos controles, em estudos caso-controle); 3. Não ser intermediária na relação causal entre a exposição e doença, ou consequência do desfecho sob estudo.? Condições Mínimas E= Exposição D= Desfecho C= Fator de confusão E D C Ex. Estudo hipotético da associação entre gênero como fator de risco para infecção por malária OR= 1,71 Casos Controles Total Homens Mulheres Total Ocupação em área externa Homens Malária? Ocupação Externa Exposição 9% (13/144) das mulheres 43,6% (68/156) dos homens OR=7,8 Desfecho 12% (18/150) dos controles 42% (63/150) dos casos OR=5,3 2

3 Fator intermediário E= Exposição D= Desfecho C= Fator de confusão E C D Não há confundimento: não existe associação entre C e D independente de E Fator Intermediário E= Exposição D=Desfecho C= Fator de confusão E D C Não há confundimento: não existe associação entre C e D independente de E 1. Estratégias preventivas Restrição Randomização Pareamento 2. Estratégias analíticas Estratificação Padronização Análise multivariada 3

4 1. Estratégias preventivas Restrição restringe a admissão no estudo a participantes com determinada característica. Ex. Só mulheres, só idosos, etc. Não ocorrerá confundimento se não houver variação da característica que se quer controlar. Limita a generalização Reduz o número de indivíduos elegíveis 1. Estratégias preventivas Randomização alocação aleatória dos participantes às categorias de exposição. Visa criar grupos de comparação comparáveis balanceando a distribuição dos determinantes do desfecho (conhecidos ou não!). Funciona melhor em estudos com amostras grandes. A alocação não pode ser modificada (perdas). 1. Estratégias preventivas Pareamento - estratégia de seleção de participantes de forma a garantir que a distribuição da potencial variável de confundimento tenha distribuição similar nos grupos de comparação. Problemas operacionais para encontrar pares Estratégia de análise pareada em caso-controle Super-pareamento (overmatching) 4

5 2. Estratégias analíticas Estratificação - compara-se o valor da medida de efeito de interesse (ex. odds ratio) levando-se em consideração o potencial fator de confundimento (odds ratio ajustado) ou ignorando-o (odds ratio não-ajustado, bruto). Se diferentes então há confundimento Quão diferentes?! Ocupação Externa Casos Controles Homens Mulheres 3 Total OR= 1,06 OR Bruto= 1,71 Ocupação Interna Casos Controles Homens Mulheres Total OR= 1,00 Confundimento: Estratificação E = contraceptivo D = infarto C = idade D+ D- E E OR = 25 x x 203 = 2,33 5

6 Confundimento: Estratificação E = contraceptivo D = infarto C = idade Idade (30-39) Idade (40-49) D+ D- D+ D- E E E E OR = 13 x 720 = 3,53 12 x x 45 OR = 14 x = 3,60 2. Estratégias analíticas Padronização Direta ou Indireta Análise Multivariada modelos matemáticos utilizados para lidar com as limitações numéricas (diversas variáveis de confundimento) dos métodos mais simples. O efeito (associação) da variável de exposição (E) no desfecho (D) em questão varia substancialmente de acordo com os níveis de uma outra variável (C). D+ D- E OR= 1,83 E

7 C + C - D+ D- D+ D- E E E E OR= 0,96 OR= 0,45 O que fazer? Apresentar o OR por estrato da variável de interação Parâmetros de modelos de Cox para arritmia ventricular esforçoinduzida em pacientes com cardiopatia Chagásica Modelos RR (95% CI) P-value 1 1,84 (0,91-3,71) 0,09 2 ICT 0,50 4,3 (1,6-11,4) 0,004 ICT < 0,50 0,79 (0,23-2,7) 0,71 Modelo 1= ajustado por idade Modelo 2 = ajustado por idade e com termo de interação (AVEI*ICT) ICT Índice Cardiotorácico Ex. Existe interação entre fumo e asbestos em relação a câncer respiratório? O efeito da exposição ao asbestos no câncer respiratório é modificado pelo tabagismo, sendo mais forte entre fumantes do que entre não fumantes. É possível haver mais do que uma variável modificadora de efeito independentes. Ex. hipotético: diabetes seria um fator de risco para doença coronariana mais forte entre as mulheres do que entre os homens entre indivíduos idosos. 7

8 Definição com base na homogeneidade / heterogeneidade do efeito Existe associação entre a Exposição e a Doença? Sim É devida a confundimento ou viés? Sim Confundimento ou Associação espúria Não A associação é de magnitude semelhante entre subgrupos da população? Não Sim Interação ou modificação de efeito presente Não há interação Definição com base na comparação entre o efeito combinado entre exposição (A) e variável modificadora de efeito (Z) observado e o esperado Risco Relativo de Y (/ 00) Risco Relativo de Y (/ 00) 0 80 Z Z A- A Z+ 20 Z- 15 A- A+ SZklo, 2007 Risco Relativo de Y (/ 00) Risco Relativo de Y (/ 00) A- A+ 15 Z A- A+ 90 Z- Z+ 20 Z- Interação Aditiva Interação Multiplicativa Definição com base na comparação entre efeito combinado observado e esperado Interação Aditiva A + Z = A + Z = A + Z A + Z Esperado Observado * Excesso devido a interação positiva 8

9 Definição com base na comparação entre efeito combinado observado e esperado Interação Multiplicativa A X Z = A X Z = A X Z A X Z Esperado Observado * Excesso devido a interação positiva Ex. Em um estudo prospectivo sobre a relação entre o vírus da hepatite C no desenvolvimento de carcinoma hepatocelular, os autores examinaram a interação entre álcool e vírus da hepatite C (HCV). A tabela a seguir é baseada nos resultados deste estudo: Ingestão de bebida alcoólica Ausente HCV Negativo Número de pessoas 8968 Número de casos 65 Taxa de Incidência (por 0.000) 78,7 Risco Relativo Referência Risco Atribuível (nos expostos) Referência Ausente Presente Presente Positivo Negativo Positivo ,1 309,7 384,9 1,6 3,9 4,9 48,4 231,0 306,2 Risco relativo esperado: 1,6 x 3,9 = 6,2 Risco atribuível esperado: 48, ,0 = 279,4 Efeitos Observados 9