vă rugăm să rețineți:

suntem în prezent în proces de actualizare a acestui capitol și apreciem răbdarea dvs. în timp ce acest lucru este finalizat.

părtinire în studiile epidemiologice

deși rezultatele unui studiu epidemiologic pot reflecta efectul real al unei(unor) expuneri asupra evoluției rezultatului investigat, trebuie să se considere întotdeauna că rezultatele se pot datora, de fapt, unei explicații alternative1.

astfel de explicații alternative se pot datora efectelor întâmplării (eroare aleatorie), părtinirii sau confuziei care pot produce rezultate false, conducându-ne să concluzionăm existența unei asociații statistice valide atunci când una nu există sau, alternativ, absența unei asociații atunci când una este cu adevărat prezentă1.

studiile observaționale sunt deosebit de sensibile la efectele întâmplării, părtinirii și confuziei și acești factori trebuie luați în considerare atât în faza de proiectare, cât și în cea de analiză a unui studiu epidemiologic, astfel încât efectele lor să poată fi reduse la minimum.

Bias

Bias poate fi definit ca orice eroare sistematică într-un studiu epidemiologic care are ca rezultat o estimare incorectă a efectului real al unei expuneri asupra rezultatului interesului.1

• Bias rezultă din erori sistematice în metodologia de cercetare.
• efectul prejudecății va fi o estimare fie deasupra, fie sub valoarea reală, în funcție de direcția erorii sistematice.
• amploarea prejudecății este în general dificil de cuantificat și există un domeniu limitat de ajustare a majorității formelor de părtinire în etapa de analiză. Prin urmare, examinarea și controlul atent al modurilor în care pot fi introduse prejudecăți în timpul proiectării și desfășurării studiului sunt esențiale pentru a limita efectele asupra validității rezultatelor studiului.

tipuri comune de părtinire în studiile epidemiologice

Mai mult de 50 de tipuri de părtinire au fost identificate în studiile epidemiologice, dar pentru simplitate pot fi grupate în două categorii: părtinire informațională și părtinire de selecție.

1. Biasul Informațional rezultă din diferențele sistematice în modul în care datele privind expunerea sau rezultatul sunt obținute din diferitele grupuri de studiu.1 Aceasta poate însemna că indivizii sunt încadrați într-o categorie de rezultate greșită, ceea ce duce la o estimare incorectă a asocierii dintre expunere și rezultat.

erorile de măsurare sunt, de asemenea, cunoscute sub numele de clasificări greșite, iar magnitudinea efectului părtinirii depinde de tipul de clasificare greșită care a avut loc. Există două tipuri de clasificare greșită – diferențială și nediferențială-și acestea sunt tratate în altă parte (a se vedea „surse de variație, măsurarea și controlul acesteia”).

părtinirea Observatorului poate fi rezultatul cunoașterii prealabile de către investigator a ipotezei investigate sau a cunoașterii expunerii unui individ sau a stării bolii. Aceste informații pot influența modul în care informațiile sunt colectate, măsurate sau interpretate de către investigator pentru fiecare grup de studiu.

de exemplu, într-un studiu al unui nou medicament pentru tratarea hipertensiunii arteriale, dacă investigatorul este conștient la care au fost alocați participanții la brațul de tratament, acest lucru poate influența citirea măsurătorilor tensiunii arteriale. Observatorii pot subestima tensiunea arterială la cei care au fost tratați și o pot supraestima la cei din grupul de control.

părtinirea intervievatorului apare atunci când un intervievator pune întrebări principale care pot influența sistematic răspunsurile date de intervievați.

minimizarea prejudecății observatorului / intervievatorului:

• acolo unde este posibil, observatorii ar trebui să fie orbiți de expunerea și starea bolii individului
• observatori orbi la ipoteza investigată.
• într-un studiu randomizat controlat, investigatori orbi și participanți la grupul de tratament și control (dublu-orbire).dezvoltarea unui protocol pentru colectarea, măsurarea și interpretarea informațiilor.
• utilizarea chestionarelor standardizate sau a instrumentelor calibrate, cum ar fi sfigmomanometrele.
• instruirea intervievatorilor.

recall (sau răspuns) părtinire – într-un studiu de caz-control datele privind expunerea sunt colectate retrospectiv. Prin urmare, calitatea datelor este determinată în mare măsură de capacitatea pacientului de a-și aminti cu exactitate expunerile anterioare. Tendința de rechemare poate apărea atunci când informațiile furnizate cu privire la expunere diferă între cazuri și controale. De exemplu, o persoană care are rezultatul investigației (caz) poate raporta experiența de expunere în mod diferit față de o persoană care nu are rezultatul (control) investigat.

prejudecata de rechemare poate duce fie la o subestimare, fie la o supraestimare a asocierii dintre expunere și rezultat.

metodele de minimizare a prejudecății de rechemare includ:

• colectarea datelor de expunere din fișele de lucru sau medicale.
• orbirea participanților la ipoteza studiului.

tendința de dezirabilitate socială apare atunci când respondenții la sondaje tind să răspundă într-o manieră pe care o consideră favorabilă de către alții, de exemplu prin raportarea excesivă a comportamentelor pozitive sau subraportarea celor nedorite. În raportarea prejudecăților, persoanele pot suprima sau dezvălui selectiv informații, din motive similare (de exemplu, în jurul istoricului fumatului). Raportarea părtinitoare se poate referi, de asemenea, la raportarea selectivă a rezultatelor de către autorii studiului.

biasul de performanță se referă la momentul în care personalul de studiu sau participanții își modifică comportamentul / răspunsurile atunci când sunt conștienți de alocările de grup.

prejudecata de detectare are loc acolo unde modul în care sunt colectate informațiile despre rezultat diferă între grupuri. Părtinirea instrumentului se referă la cazul în care un instrument de măsurare calibrat necorespunzător supra/subestimează sistematic măsurarea. Orbirea Evaluatorilor de rezultate și utilizarea instrumentelor standardizate și calibrate pot reduce riscul apariției acestora.

2. Biasul de selecție

biasul de selecție apare atunci când există o diferență sistematică între:

• cei care participă la studiu și cei care nu (afectând generalizabilitatea) sau
• cei din brațul de tratament al unui studiu și cei din grupul de control (afectând comparabilitatea între grupuri).

adică există diferențe între caracteristicile grupurilor de studiu, iar aceste caracteristici sunt legate fie de expunerea, fie de rezultatul investigației. Tendința de selecție poate apărea din mai multe motive.biasul de eșantionare descrie scenariul în care unele persoane dintr-o populație țintă sunt mai susceptibile de a fi selectate pentru includere decât altele. De exemplu, dacă participanții sunt rugați să se ofere voluntari pentru un studiu, este probabil ca cei care se oferă voluntari să nu fie reprezentativi pentru populația generală, amenințând generalizarea rezultatelor studiului. Voluntarii tind să fie mai conștienți de sănătate decât populația generală.

tendința de alocare apare în studiile controlate atunci când există o diferență sistematică între participanții la grupurile de studiu (altele decât intervenția studiată). Acest lucru poate fi evitat prin randomizare.

pierderea urmăririi este o problemă particulară asociată cu studiile de cohortă. Părtinirea poate fi introdusă dacă persoanele care au pierdut urmărirea diferă în ceea ce privește expunerea și rezultatul față de acele persoane care rămân în studiu. Pierderea diferențială a participanților din grupurile unui studiu de control randomizat este cunoscută sub numele de prejudecată de uzură.

• tendința de selecție în studiile de caz-control

tendința de selecție este o problemă particulară inerentă studiilor de caz-control, unde dă naștere la non-comparabilitate între cazuri și controale. În studiile de caz-control, controalele ar trebui să fie extrase din aceeași populație ca și cazurile, astfel încât acestea să fie reprezentative pentru populația care a produs cazurile. Controalele sunt utilizate pentru a furniza o estimare a ratei de expunere în populație. Prin urmare, tendința de selecție poate apărea atunci când acele persoane selectate ca controale nu sunt reprezentative pentru populația care a produs cazurile.

potențialul de părtinire a selecției în studiile de caz-control este o problemă specială atunci când cazurile și controalele sunt recrutate exclusiv din spitale sau clinici. Astfel de controale pot fi preferabile din motive logistice. Cu toate acestea, pacienții spitalizați tind să aibă caracteristici diferite față de populația mai largă, de exemplu, pot avea niveluri mai ridicate de consum de alcool sau fumat. Admiterea lor în spital poate fi chiar legată de starea lor de expunere, astfel încât măsurătorile expunerii în rândul grupurilor de control pot fi diferite de cele din populația de referință. Acest lucru poate duce la o estimare părtinitoare a asocierii dintre expunere și boală.

de exemplu, într-un studiu de caz-control care explorează efectele fumatului asupra cancerului pulmonar, puterea Asociației ar fi subestimată dacă controalele ar fi pacienți cu alte afecțiuni în secția respiratorie, deoarece admiterea la spital pentru alte boli pulmonare poate fi, de asemenea, legată de statutul de fumat. Mai subtil, efectul alcoolului asupra bolilor hepatice ar putea fi subestimat dacă controalele sunt luate din alte secții: consumul de alcool mai mare decât media poate duce la admiterea pentru o varietate de alte afecțiuni, cum ar fi trauma.deoarece potențialul de părtinire a selecției este probabil să fie mai puțin o problemă în studiile de caz-control bazate pe populație, controalele de vecinătate pot fi o alegere preferabilă atunci când se utilizează cazuri dintr-un spital sau clinică. Alternativ, potențialul de părtinire a selecției poate fi redus la minimum prin selectarea controalelor din mai multe surse. De exemplu, utilizarea atât a controalelor spitalicești, cât și a celor din vecinătate.

• tendința de selecție în studiile de cohortă

tendința de selecție poate fi mai puțin problematică în studiile de cohortă comparativ cu studiile de caz-control, deoarece persoanele expuse și neexpuse sunt înscrise înainte de a dezvolta rezultatul interesului.

cu toate acestea, prejudecățile de selecție pot fi introduse atunci când caracterul complet al urmăririi sau al constatării cazului diferă între categoriile de expunere. De exemplu, poate fi mai ușor să urmăriți persoanele expuse care lucrează cu toții în aceeași fabrică, decât controalele neexpuse selectate din comunitate (pierderea prejudecății de urmărire). Acest lucru poate fi redus la minimum prin asigurarea menținerii unui nivel ridicat de monitorizare în rândul tuturor grupurilor de studiu.

efectul lucrătorului sănătos este o formă potențială de părtinire de selecție specifică studiilor de cohortă ocupațională. De exemplu, un studiu de cohortă ocupațională ar putea căuta să compare ratele bolilor în rândul indivizilor dintr-un anumit grup ocupațional cu indivizii dintr-o populație standard externă. Există un risc de părtinire aici, deoarece persoanele care sunt angajate, în general, trebuie să fie sănătoase pentru a lucra. În schimb, populația generală îi va include și pe cei care nu sunt apți de muncă. Prin urmare, ratele de mortalitate sau morbiditate în cohorta grupului de ocupație pot fi mai mici decât în populația în ansamblu.

pentru a reduce la minimum potențialul acestei forme de părtinire, ar trebui selectat un grup de comparație dintr-un grup de lucrători cu locuri de muncă diferite efectuate în locații diferite în cadrul unei singure facilități1; de exemplu, un grup de lucrători de birou neexpuși. Alternativ, grupul de comparație poate fi selectat dintr-o populație externă de persoane angajate.

• tendința de selecție în studiile randomizate

studiile randomizate sunt teoretic mai puțin susceptibile de a fi afectate de tendința de selecție, deoarece indivizii sunt alocați aleatoriu grupurilor comparate și ar trebui luate măsuri pentru a minimiza capacitatea investigatorilor sau a participanților de a influența acest proces de alocare. Cu toate acestea, refuzurile de a participa la un studiu sau retragerile ulterioare pot afecta rezultatele dacă motivele sunt legate atât de expunere, cât și de rezultat.

confuzie

confuzie, interacțiune și modificarea efectului

confuzie oferă o explicație alternativă pentru o asociere între o expunere (X) și un rezultat. Apare atunci când o asociere observată este de fapt distorsionată, deoarece expunerea este corelată și cu un alt factor de risc (Y). Acest factor de risc Y este, de asemenea, asociat cu rezultatul, dar independent de expunerea investigată, X. În consecință, asocierea estimată nu este aceeași cu efectul real al expunerii X asupra rezultatului.

o distribuție inegală a factorului de risc suplimentar, Y, între grupurile de studiu va duce la confuzie. Asocierea observată se poate datora în totalitate sau parțial efectelor diferențelor dintre grupurile de studiu, mai degrabă decât expunerii investigate.1

un potențial factor de confuzie este orice factor care ar putea avea un efect asupra riscului de boală studiat. Aceasta poate include factori cu o legătură cauzală directă cu boala, precum și factori care sunt măsuri proxy pentru alte cauze necunoscute, cum ar fi vârsta și statutul socioeconomic.2

pentru ca o variabilă să fie considerată un factor de confuzie:

1. variabila trebuie să fie asociată independent cu rezultatul (adică să fie un factor de risc).
2. variabila trebuie, de asemenea, să fie asociată cu expunerea studiată în populația sursă.
3. variabila nu trebuie să se afle pe calea cauzală dintre expunere și boală.

Exemple de confuzie

Un studiu a constatat că consumul de alcool este asociat cu riscul de boală coronariană (CHD). Cu toate acestea, fumatul poate fi confundat asocierea dintre alcool și CHD.

fumatul este un factor de risc în sine pentru CHD, deci este asociat independent cu rezultatul, iar fumatul este, de asemenea, asociat cu consumul de alcool, deoarece fumătorii tind să bea mai mult decât nefumătorii.

controlul pentru efectul potențial de confuzie al fumatului poate, de fapt, să nu arate nicio asociere între consumul de alcool și CHD.

efectele confuziei

factorii confuzi, dacă nu sunt controlați, determină părtinire în estimarea impactului expunerii studiate. Efectele confuziei pot avea ca rezultat:

• o asociere observată atunci când nu există o asociere reală.
• nici o asociere observată atunci când există o asociere adevărată.
• o subestimare a asocierii (confuzie negativă).
• o supraestimare a Asociației (confuzie pozitivă).

controlul pentru confuzie

confuzia poate fi abordată fie în faza de proiectare a studiului, fie ajustată pentru etapa de analiză, furnizând suficiente date relevante au fost colectate. O serie de metode pot fi aplicate pentru a controla factorii potențiali de confuzie, iar scopul tuturor este de a face grupurile cât mai similare posibil în ceea ce privește confounderul(confounderii).

controlul pentru confuzie în etapa de proiectare

factorii potențiali de confuzie pot fi identificați în etapa de proiectare pe baza studiilor anterioare sau pentru că o legătură între factor și rezultat poate fi considerată ca fiind plauzibilă din punct de vedere biologic. Metodele de limitare a confuziei în etapa de proiectare includ randomizarea, restricționarea și potrivirea.

• randomizare

aceasta este metoda ideală de control pentru confuzie, deoarece toate variabilele potențiale de confuzie, atât cunoscute, cât și necunoscute, ar trebui distribuite în mod egal între grupurile de studiu. Aceasta implică alocarea aleatorie (de exemplu, folosind un tabel de numere aleatorii) a indivizilor la grupuri de studiu. Cu toate acestea, această metodă poate fi utilizată numai în studiile clinice experimentale.

• restricție

restricție limitează participarea la studiu la persoanele care sunt similare în raport cu confounder. De exemplu, dacă participarea la un studiu este limitată doar la nefumători, orice efect potențial de confuzie al fumatului va fi eliminat. Cu toate acestea, un dezavantaj al restricției este că poate fi dificil să se generalizeze rezultatele studiului la populația mai largă dacă grupul de studiu este omogen.1

• potrivirea

potrivirea implică selectarea controalelor astfel încât distribuția potențialilor factori de confuzie (de exemplu, vârsta sau statutul de fumător) să fie cât mai similară cu cea dintre cazuri. În practică, acest lucru este utilizat numai în studiile de caz-control, dar se poate face în două moduri:

1. potrivirea perechilor – selectarea pentru fiecare caz a unuia sau mai multor controale cu caracteristici similare (de ex. de aceeași vârstă și obiceiuri de fumat)
2. potrivirea frecvenței – asigurarea faptului că, ca grup, cazurile au caracteristici similare cu cele ale controalelor

detectarea și controlul pentru confuzie în etapa de analiză

prezența sau amploarea confuziei în studiile epidemiologice este evaluată prin observarea gradului de discrepanță dintre estimarea brută (fără control pentru confuzie) și estimarea ajustată după contabilizarea potențialilor confundatori. Dacă estimarea s-a schimbat și există puține variații între rapoartele specifice stratului (vezi mai jos), atunci există dovezi de confuzie.

este inadecvat să se utilizeze teste statistice pentru a evalua prezența confuziei, dar următoarele metode pot fi utilizate pentru a minimiza efectul acesteia.

• stratificarea

stratificarea permite examinarea asocierii dintre expunere și rezultat în diferite straturi ale variabilei de confuzie, de exemplu în funcție de vârstă sau sex. Puterea asocierii este măsurată inițial separat în fiecare strat al variabilei de confuzie. Presupunând că ratele specifice stratului sunt relativ uniforme, acestea pot fi apoi reunite pentru a oferi o estimare sumară ajustată sau controlată pentru potențialul confounder. Un exemplu este metoda Mantel-Haenszel. Un dezavantaj al acestei metode este că, cu cât eșantionul original este mai stratificat, cu atât fiecare strat va deveni mai mic, iar puterea de detectare a asociațiilor este redusă.

• analiză Multivariabilă

modelare statistică (de ex. analiza de regresie multivariabilă) este utilizată pentru a controla mai mult de un confounder în același timp și permite interpretarea efectului fiecărui confounder individual. Este metoda cea mai frecvent utilizată pentru a face față confuziei în etapa de analiză.

• standardizarea

standardizarea explică factorii de confuzie (în general vârsta și sexul) prin utilizarea unei populații standard de referință pentru a nega efectul diferențelor în distribuția factorilor de confuzie între populațiile studiate. Consultați „numărători, numitori și populații cu risc” pentru mai multe detalii.

rezidual confounding

este posibil să se controleze pentru confounders în etapa de analiză numai dacă datele privind confounders au fost colectate cu exactitate. Confuzia reziduală apare atunci când toți confounders nu au fost ajustați în mod adecvat, fie pentru că au fost măsurați inexact, fie pentru că nu au fost măsurați (de exemplu, confounders necunoscuți). Un exemplu ar fi statutul socioeconomic, deoarece influențează rezultatele multiple ale sănătății, dar este dificil de măsurat cu exactitate.3

interacțiunea (modificarea efectului)

interacțiunea apare atunci când direcția sau magnitudinea unei asocieri între două variabile variază în funcție de nivelul unei a treia variabile (modificatorul efectului). De exemplu, aspirina poate fi utilizată pentru a gestiona simptomele bolilor virale, cum ar fi gripa. Cu toate acestea, în timp ce poate fi eficient la adulți, utilizarea aspirinei la copiii cu boli virale este asociată cu disfuncție hepatică și leziuni cerebrale (sindromul Reye).4 în acest caz, efectul aspirinei asupra gestionării bolilor virale este modificat în funcție de vârstă.

În cazul în care există interacțiune, calcularea unei estimări globale a unei asociații poate fi înșelătoare. Spre deosebire de confuzie, interacțiunea este un fenomen biologic și nu ar trebui ajustată statistic pentru. O metodă comună de abordare a interacțiunii este analiza și prezentarea asociațiilor pentru fiecare nivel al celei de-a treia variabile. În exemplul de mai sus, șansele de a dezvolta sindromul Reye după utilizarea aspirinei în bolile virale ar fi mult mai mari la copii comparativ cu adulții, iar acest lucru ar evidenția rolul vârstei ca modificator de efect. Interacțiunea poate fi confirmată statistic, de exemplu folosind un test chi-pătrat pentru a evalua eterogenitatea în estimările specifice stratului. Cu toate acestea, se știe că astfel de teste au o putere redusă pentru detectarea interacțiunii5 și se recomandă, de asemenea, o inspecție vizuală a estimărilor specifice stratului.

1. Hennekens CH, Buring JE. Epidemiologie în medicină, Lippincott Williams & Wilkins, 1987.
2. Carneiro I, Howard N. Introducere în epidemiologie. Open University Press, 2011.
3. http://www.edmundjessop.org.uk/fulltext.doc – accesat 20/02/16
4. McGovern mc. Sindromul Reye și aspirina: ca nu cumva să uităm. BMJ 2001; 322: 1591.
5. Mareșalul SW. Puterea pentru testele de interacțiune: efectul creșterii ratei de eroare de tip 1. Perspective epidemiologice și inovații 2007; 4: 4.