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
- Acaso (erro
aleatório) Espúria O consumo de café e o infarto não estãorelacionados —
- Viés (erro
sistemático) Espúria O consumo de café e o infarto não estãorelacionados —
- Efeito-causa Real O infarto é causa do consumo de café