Delineando a pesquisa clínica 4a Ed

bem-delineada de 100 pacientes dessa população poderia conter
exatamente 20 pacientes que tomam esses suplementos. No entanto, é
mais provável que a amostra contenha um número próximo, como 18, 19,
21 ou 22. Eventualmente, o acaso poderia produzir um número
substancialmente diferente, como 12 ou 28. Entre as várias técnicas para
reduzir a influência do erro aleatório (Capítulo 4), a mais simples é a de
aumentar o tamanho da amostra. O uso de uma amostra maior diminui a
probabilidade de um resultado substancialmente errado, aumentando a
precisão da estimativa, ou seja, o grau em que a prevalência observada se
aproxima de 20% toda vez em que uma amostra é sorteada.
Erro sistemático é um resultado errado devido a um viés (fonte de
variação que distorce os achados do estudo para uma determinada
direção). Um exemplo seria a decisão, na Figura 1.3, de usar pacientes
que frequentam o ambulatório do investigador, onde o tratamento tende a
refletir o interesse do pesquisador nesse assunto e onde os médicos
estariam mais propensos a recomendar o consumo de óleo de peixe do
que a média dos médicos. Aumentar o tamanho da amostra não reduz o
erro sistemático. A melhor forma de melhorar a acurácia da estimativa
(grau em que se aproxima do valor real) é delinear o estudo de modo a
reduzir a magnitude dos vários vieses. Uma alternativa é buscar
informações adicionais para avaliar a importância de possíveis vieses. Um
exemplo poderia ser comparar os resultados com aqueles de uma segunda
amostra de pacientes com doença coronariana selecionados de um outro
contexto; por exemplo, avaliar se os achados em pacientes atendidos em
um ambulatório de cardiologia diferem daqueles de pacientes vistos em
um ambulatório de atenção primária.
Os exemplos de erros aleatórios e sistemáticos nos dois parágrafos
anteriores são componentes do erro amostral, que ameaça inferências
sobre os sujeitos do estudo para a população. Os erros aleatórios e
sistemáticos podem também contribuir para erros de aferição,
ameaçando as inferências das aferições do estudo para os fenômenos de
interesse. Um exemplo de erro de aferição aleatório é a variação na
resposta a um questionário administrado a um paciente em diferentes
ocasiões. Um exemplo de erro de aferição sistemático é a subestimativa
da prevalência de consumo de óleo de peixe por falta de clareza na
formulação da pergunta. Outras estratégias para controlar essas fontes de