Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

(AlbertoBarroso) #1

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

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