Métodos epidemiológicos

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Praticar para aprender

Prezado estudante, seja bem-vindo a mais uma seção desta disciplina. Nela você aprofundará seus conhecimentos sobre os principais delineamentos metodológicos em epidemiologia e aprenderá sobre causalidade, erro aleatório e inferência estatística.
Inicialmente conceituaremos os diferentes tipos de desenhos metodológicos, suas características e sua aplicabilidade na epidemiologia.
Para cada pergunta que se tem, um delineamento diferente é utilizado. Logo, é imprescindível ter em mente que, por meio desses métodos, é possível encontrar evidências que apontam ações e políticas de controle para diferentes doenças e para situações em saúde.
Os estudos analíticos são amplamente utilizados, pois são estudos mais complexos e que propiciam estabelecer relação entre fatores de risco e doenças ou entre causa e efeito. 
Por fim, abordaremos a possibilidade de erros na condução de estudos que utilizam amostras de populações, conceituaremos inferência estatística e discutiremos o que é causalidade em epidemiologia, a relação causa-efeito versus a associação isolada de variáveis e a importância dessa construção de raciocínio para a correta interpretação e discussão de dados epidemiológicos.
Esta seção nos permite correlacionar todos os saberes que estudamos em Saúde Pública até agora, afinal já aprendemos sobre fatores de risco, determinantes em saúde e formulação de políticas públicas. Porém, para que tenhamos essas informações básicas, é necessário o acúmulo de conhecimento produzido a partir de estudos epidemiológicos, daí a importância de nos aprofundarmos nesse tema. 
Considerando os conteúdos a serem apresentados nesta seção, principalmente sobre os diferentes métodos epidemiológicos, vamos acompanhar novamente a reunião de um grupo de profissionais da vigilância epidemiológica de uma cidade do interior do Brasil, cuja pauta central é a pertinência de uma investigação sobre as consequências do tabagismo numa população de jovens adultos que trabalham na área rural. O interesse por esse estudo surgiu ao detectarem, em um inquérito (pesquisa descritiva), que mais de 54% dos indivíduos entre 18 e 30 anos se declararam tabagistas.
Os pesquisadores iniciam a reunião e começam a discutir sobre quais modelos metodológicos podem adotar e as razões de sua pertinência.
Tendo em vista os objetivos do estudo e supondo que você é um membro dessa equipe de pesquisadores, qual delineamento você sugeriria? 
Continue se aprofundando na ciência da epidemiologia e seja um profissional diferenciado, consciente e mais qualificado!

conceito-chave

Delineamento de estudos epidemiológicos

Como já vimos na seção anterior, os estudos epidemiológicos são considerados alicerces dos saberes e das ações na área da saúde. São desenvolvidos em diferentes níveis de complexidade, desde as investigações descritivas, que caracterizam e traçam o perfil epidemiológico de diferentes populações, até estudos com análises mais complexas, que correlacionam essas características com o surgimento de doenças e agravos.
O ramo médico dedicado ao estudo de metodologias de pesquisa é chamado de epidemiologia clínica, uma área básica que originou a maioria dos delineamentos de pesquisa para responder a diferentes questões de saúde. Sua contribuição para o avanço médico é imensurável por, desde seu surgimento, utilizar as melhores evidências científicas disponíveis para conduzir decisões clínicas.
Na literatura, é possível encontrar diversas nomenclaturas para “delineamento de pesquisa”, o que pode gerar desentendimento entre estudantes e iniciantes no tema. Outros sinônimos para essa expressão são: “desenhos de pesquisa”, “modelos de estudos”, “delineamentos de estudos”, “métodos epidemiológicos”, “tipos de estudos”, “tipos de investigação”, entre outros possíveis. Dessa forma, em geral, os autores, quando utilizam as diferentes expressões citadas, referem-se ao mesmo tema.
Os delineamentos, ou desenhos de pesquisa epidemiológica, podem ser classificados por diversas características como a originalidade dos dados, os tipos de amostras ou populações, o recorte temporal ou até mesmo o período de segmento do estudo. Esses detalhes serão descritos a seguir de maneira a facilitar o entendimento do todo. 
•  Originalidade: o delineamento do estudo epidemiológico pode ser classificado inicialmente quanto à originalidade do estudo. Estudos primários utilizam dados originais, coletados a partir de uma população ou amostra. Estudos secundários utilizam registros existentes, como dados de prontuários ou de sistemas de informação de saúde, por exemplo o Departamento de Informática do Sistema Único de Saúde (DATASUS).
•  Tipo de interferência: o desenho de estudo também pode ser categorizado quanto à interferência no estudo, como podemos verificar na Figura 3.4.

•  Natureza das amostras ou populações: as investigações podem envolver seres humanos, como no caso da pesquisa clínica, que testa a eficácia de vacinas e de outras medicações (ela será abordada com mais detalhes adiante), e podem também envolver modelos experimentais com cultura de células ou de tecidos, com cadáveres ou com animais experimentais, a exemplo da pesquisa experimental ou de bancada.
•  Período de seguimento: pode ser classificado em estudos longitudinais e transversais. As investigações transversais ocorrem pela observação de um grupo num determinado momento do tempo, como em uma fotografia, que determinará presença ou ausência de uma exposição e presença ou ausência do efeito em dado momento. Os estudos longitudinais são aqueles que seguem uma população ou amostra específica em diferentes momentos, que podem ser dias, semanas, meses, anos e até mesmo décadas, ou seja, há uma sequencialidade também. Esse tipo de estudo analisa e correlaciona certa exposição com o desfecho.

•  Direcionalidade temporal: os estudos longitudinais, quando são realizados a partir de dados e de registros do passado, são chamados retrospectivos, ou ex post facto, ou, ainda, “coorte histórica”. Nesses casos, partimos dos registros históricos e seguimos até o momento presente, principalmente para avaliar uma exposição no passado com um desfecho no presente. São prospectivos quando o seguimento parte do presente e vai para o futuro, como no exemplo citado no item Exemplificando.
•  Quanto ao perfil epidemiológico: conforme vimos na seção anterior, os estudos quanto ao perfil epidemiológico podem ser descritivos e analíticos. Os estudos descritivos se preocupam em caracterizar aspectos etiológicos, fisiopatológicos e outras características de uma doença e já foram abordados mais profundamente na Seção 3.1. Portanto, vamos nos aprofundar agora nos estudos analíticos.

Estudos analíticos em epidemiologia

São desenhos mais complexos e são geralmente considerados “o próximo passo” dos estudos descritivos, os quais são utilizados para verificar hipóteses, ou seja, para atestar a existência de associação entre um fator de exposição e uma doença ou condição de saúde.

Os estudos analíticos englobam as seguintes categorias:
•  Estudos ecológicos: comparam a exposição a fatores de interesse e à ocorrência de doenças em diferentes grupos populacionais, ou seja, os dados referem-se a grupos e não a indivíduos. A unidade de estudo pode ser um país, um estado, um município ou uma região geográfica. São utilizados, por exemplo, na pesquisa sobre câncer e podem abordar como ocorrem diferentes tipos de câncer em determinadas áreas. Os resultados desses estudos podem necessitar de outros desenhos metodológicos que comprovem a relação causa-efeito nos indivíduos, pois nem sempre a relação entre exposição e desenvolvimento de doença, detectada num grupo agregado, significa que ela ocorra a nível de indivíduos, evento chamado de falácia ecológica ou viés ecológico.
•  Estudos transversais: de maneira geral, representam uma fotografia da situação em determinado recorte de tempo e avaliam exposição e condição de saúde simultaneamente, tema já aprofundado e exemplificado anteriormente nesta seção.
•  Estudos de caso-controle: podem investigar a etiologia de doenças ou de condições de saúde. Os participantes são divididos entre os que já possuem a doença (casos) e os que não têm a doença ou condição (controles). Nos dois grupos são verificadas as exposições aos fatores de risco da doença em questão e, se a proporção do fator de risco for maior no grupo de casos, há então indicativo de que aquele fator realmente pode levar ao surgimento da doença.
•  Estudos de coorte: são estudos longitudinais que seguem, no tempo, uma população. Os participantes são divididos em dois grupos: os que foram expostos e os que não foram expostos ao fator de interesse do estudo. Espera-se que a incidência da doença ou da condição seja maior no grupo de expostos, e o acompanhamento temporal permite essa identificação e exclui o viés da seleção de casos e controles. Já vimos exemplos desse tipo de estudo anteriormente nesta seção.

Estudos experimentais

Ao contrário dos estudos observacionais, os experimentais têm interferência direta sobre os participantes, o que pode significar a eliminação de um fator de risco ou a inserção de algum tratamento para um grupo de pacientes. Os efeitos da intervenção são medidos por meio da comparação do desfecho entre os indivíduos do grupo experimental e o de controle.
São estudos mais complexos metodologicamente e originam evidências científicas robustas sobre eficácia de drogas, intervenções e diferentes tratamentos.
Os estudos de intervenção englobam os ensaios clínicos randomizados, os ensaios de campo e as intervenções comunitárias.
Os ensaios clínicos randomizados são utilizados para testar os efeitos de intervenções específicas. Para garantir a equivalência entre os grupos, os indivíduos dos grupos intervenção e controle são alocados por meio de randomização ou aleatorização (sorteio). O grupo controle receberá um placebo ou o tratamento convencional e o grupo intervenção receberá a nova intervenção ou a nova droga que está sendo testada. Os resultados são avaliados com base na comparação dos desfechos entre os grupos.
É comum que haja mascaramento nesses estudos, ou seja, que alguns participantes e/ou pesquisadores e envolvidos não saibam que pertencem ao grupo controle ou que pertencem ao grupo intervenção. Tal medida serve para evitar vieses relacionados à superestimação dos efeitos de tratamentos ou o contrário também. Podemos classificar os estudos, quanto ao mascaramento, em aberto, quando todos sabem a que grupo pertencem, inclusive os participantes; em cego, quando apenas a equipe sabe quem faz parte do grupo intervenção ou controle; em duplo-cego, quando nem os pesquisadores, nem os participantes sabem quem está recebendo a intervenção ou placebo; em triplo-cego, quando nem os participantes, nem os pesquisadores, nem o estatístico sabem quem recebe intervenção ou placebo, sendo revelado apenas na hora da redação dos resultados e da discussão. Além desses há ainda os estudos quadruplo-cego, que é quando os participantes, os pesquisadores, o estatístico e o investigador que está escrevendo a discussão não sabem dessa informação, sendo revelada apenas após a redação e a posterior edição, a fim de garantir a menor interferência possível.
Os ensaios de campo envolvem pessoas que não estão doentes, mas que têm risco de desenvolver a doença. Eles necessitam de um grande número de pessoas, e os dados são coletados em campo, ou seja, os indivíduos não estão institucionalizados. São estudos caros e logisticamente complicados.
Os ensaios comunitários têm como grupo de tratamento comunidades em vez de indivíduos. São estudos que se aplicam principalmente a doenças relacionadas às condições sociais e que podem ser influenciadas por intervenções voltadas ao comportamento do grupo e do indivíduo. 

Erros em estudos epidemiológicos: erro aleatório

Os estudos epidemiológicos objetivam encontrar medidas precisas de ocorrência de doenças e de agravos em saúde. Essas medidas, porém, estão sujeitas a possibilidades de erros, que podem ser classificados em aleatórios ou sistemáticos. Vamos nos ater ao erro do tipo aleatório nesta seção.
O erro aleatório ocorre quando um valor medido em determinada amostra do estudo é diferente do verdadeiro valor da população, ou seja, é decorrente de uma imprecisão na medida da associação.
Para que possamos compreender isso ainda melhor, é importante termos os conceitos de população e de amostra bem delimitados:
•  População: conjunto de elementos que possuem a característica que se pretende observar e de que se pode extrair uma amostra. Por exemplo: trabalhadores de uma fábrica, motoristas de ônibus, brasileiros, etc.
•  Amostra: conjunto extraído a partir da população e utilizado para representar o todo por meio de inferência, conceito que será apresentado adiante.
A Figura 3.5 apresenta os principais tipos de erro aleatório.

É importante considerar que é impossível eliminar completamente o erro aleatório, pois quase sempre as investigações são conduzidas em uma pequena amostra populacional. O principal motivo para erro aleatório diz respeito ao erro de amostragem por falta de representatividade suficiente da amostra. O tamanho amostral, ou seja, a quantidade de participantes do estudo deve ser suficiente para contemplar toda a variabilidade da população, por isso a melhor forma de reduzir esse erro é aumentando o tamanho populacional. Há cálculos específicos para se determinar o tamanho de uma amostra, inclusive há sites de órgãos epidemiológicos oficiais que fazem esse cálculo.
Os erros poderiam ser evitados por meio do uso de protocolos rigorosos e bem definidos para a realização das medidas. Além disso, é imprescindível aos pesquisadores conhecer os métodos de medida utilizados e os erros que podem causar.

Inferência estatística

A inferência estatística utiliza o método estatístico para, a partir de amostras populacionais, inferir conclusões para populações. Inferir, nesse caso, significa tirar conclusões a partir de dados, já que é praticamente impossível e logisticamente inviável estudar populações inteiras. Dessa forma, os estudos epidemiológicos selecionam uma porção dessa população chamada amostra, que deve ser suficiente para retratar o todo.
Assim, podemos dizer que a inferência estatística é um conjunto de técnicas que objetiva inferir características de uma população a partir do estudo de uma amostra, como podemos ver na Figura 3.6.

Causalidade em epidemiologia

O conceito de validade nos estudos epidemiológicos tem papel fundamental na avaliação dos efeitos causais, e a relação causa-efeito depende das características do desenho metodológico adotado.
Causa pode ser definida como qualquer condição, característica ou evento que tenha função essencial na ocorrência de determinada doença. A ocorrência de uma doença, em geral, está associada a um conjunto de fatores e não apenas a um isolado.
A causa suficiente é definida como conjunto de condições ou eventos mínimos que acarretam a ocorrência da doença, sendo que “mínimo” aqui significa não poder dispensar nenhum dos eventos ou características componentes. É importante considerar que, para uma mesma doença, podem existir diversos grupos ou conjuntos de causas suficientes para seu aparecimento.
Quando essas características ou condições são afetadas por uma intervenção, modificam o risco de desenvolver a doença. Dessa forma, conhecer-lhe os fatores causais auxilia na formulação de ações para se evitar determinada doença ou situação em saúde.
Dentre as explicações para a associação entre duas variáveis podemos citar:
•  Relação causa-efeito: quando de fato existe a relação terminal de efeito.
•  Acaso: quando ocorrem coincidências.
•  Viés: fenômenos que fazem com que duas variáveis caminhem juntas, mesmo que não exista relação de causa-efeito. Por exemplo: em um estudo, a variável “uso de roupas caras na infância” se relacionou estatisticamente com “maior probabilidade de terminar um curso de ensino superior”. Embora a roupa não tenha relação direta com completar um curso de ensino superior, sabe-se que a variável “renda mensal”, por exemplo, é a responsável por proporcionar o poder de comprar roupas caras na infância e de realizar um curso superior no futuro. Logo, as variáveis, nesse caso, caminharam juntas, mas não tinham relação de causa e efeito.
Há ferramentas na bioestatística que diminuem a possibilidade de acaso ou de enviesamento, fator importante já estudado é a composição e o tamanho da amostra estudada.
Chegamos ao fim de mais uma seção e agora você está apto a compreender a complexidade dos estudos epidemiológicos e o motivo de existirem e serem tão importantes para a manutenção da saúde das populações do mundo. 
Os diversos delineamentos e ferramentas estatísticas possibilitam uma melhor visão das variáveis que interferem em nossa saúde e nos permitem atuar sobre elas com a implementação de políticas e de ações específicas. Conhecer epidemiologia é fundamental para o desempenho profissional na área de saúde.

Faça valer a pena

Referências

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