CAPÍTULO 9

Fortalecendo a inferência causal

em estudos observacionais

Thomas B. Newman, Warren S. Browner e Stephen

B. Hulley

A maioria dos estudos observacionais tem como objetivo mostrar que

uma variável preditora é causa de um desfecho. Por exemplo, que comer

brócolis leva a uma diminuição do risco de câncer de cólon (algumas

exceções são os estudos sobre testes diagnósticos e prognósticos,

discutidos no Capítulo 12). Identificar associações causais entre uma

variável preditora e um desfecho é importante, uma vez que ajuda a

compreender a biologia de uma doença, a buscar formas de reduzir ou

prevenir sua ocorrência e até mesmo a sugerir potenciais tratamentos.

Entretanto, nem toda associação encontrada em um estudo observacional

representa uma relação de causa-efeito.

De fato, há quatro outras possíveis explicações gerais para uma

associação entre um preditor e um desfecho em um estudo observacional

(Tabela 9.1). Duas delas, acaso e viés, dão origem a associações espúrias

entre preditor e desfecho na amostra do estudo, que não existem na

população.

TABELA 9.1 As cinco explicações possíveis para o fato de que tomar café está associado ao dobro do

risco de infarto do miocárdio

EXPLICAÇÃO

TIPO DE

ASSOCIAÇÃO

O QUE REALMENTE ESTÁ OCORRENDO

NA POPULAÇÃO? MODELO CAUSAL

1. Acaso (erro
   aleatório) Espúria O consumo de café e o infarto não estãorelacionados —


2. Viés (erro
   sistemático) Espúria O consumo de café e o infarto não estãorelacionados —


3. Efeito-causa Real O infarto é causa do consumo de café