mais fortes também fornecem evidências positivas de causalidade, pois
reduzem a probabilidade de confundimento. As associações induzidas
pelo confundimento são indiretas (via confundidor) e, dessa forma, são
geralmente mais fracas que as associações diretas de causa-efeito. Isso é
ilustrado no Apêndice 9A, onde as associações fortes entre café e fumo
(RC = 16) e entre fumo e infarto (RC = 4) produziram uma associação
bem mais fraca entre café e infarto (RC = 2,25).
Uma relação de dose-resposta também fornece evidências positivas
para a causalidade. Um exemplo disso é a associação entre consumo de
cigarros e câncer do pulmão. Fumantes moderados têm índices mais
elevados de câncer que não fumantes, e indivíduos que fumam muito têm
índices ainda mais elevados. Sempre que possível, as variáveis preditoras
devem ser medidas em seu contínuo ou em várias categorias, de forma
que qualquer relação dose-resposta presente possa ser observada. No
entanto, é possível observar uma relação dose-resposta com associações
efeito-causa ou na presença de confundimento.
Por fim, é importante também considerar a plausibilidade biológica.
Pode-se fortalecer as evidências para a causalidade quando é possível
propor um mecanismo causal que faça sentido biologicamente. Se as
associações não fizerem sentido, a probabilidade de representarem causa-
efeito será menor. Por exemplo, no estudo sobre uso de maconha como
fator de risco para tumores de células germinativas, o uso de maconha
menos de uma vez por dia estava associado com um menor risco do que
nenhum uso (6). É difícil explicar esse achado biologicamente.
A plausibilidade biológica não deve ser hiperenfatizada. É possível
propor mecanismos para praticamente qualquer associação, e algumas
associações inicialmente vistas como pouco plausíveis biologicamente,
como a etiologia bacteriana para a úlcera péptica, se mostraram
verdadeiras.
■ RESUMO
- Ao delinear estudos observacionais, deve-se ter em mente a
necessidade de interpretar as associações encontradas. A inferência de
que a associação representa uma relação de causa-efeito é fortalecida
por estratégias que reduzam a probabilidade das quatro explicações
