JBRA Assist. Reprod. 2010;14(1):30-31
ARTIGO DE REVISÃO
doi: 10.5935/1518-0557.2011.14.1.06
Laboratório de Reprodução Humana / HC-UFG
Professor Orientador Mestrado / Doutorado das disciplinas de Metodologia Científica e Reprodução Humana – Ciências da Saúde – UFG. www.hc.ufg.br/labrep
RESUMO
Tendenciosidades, viéses ou bias é a introdução sistemática de erro em uma amostragem ou teste, por selecionar ou encorajar um resultado ou resposta em detrimento de outras. Outra visão do tema descreve um desvio da estimativa do valor estatístico esperado, da quantidade que o teste estimou. Ou ainda um grupo de pessoas ou coisas contendo mais espécies do que o normal, portanto não dando resultados justos ou acurados.É um termo que refere quão longe a média estatística se encontra do parâmetro que o teste estatístico está estimando. É o erro que surge quando se está estimando.Internacionalmente conhecido como bias é termo usado para descrever diferenças entre o encontrado na pesquisa e a verdade.“Qualquer efeito em qualquer estágio da investigação ou inferência tendendo a produzir resultados diferentes sistematicamente dos valores verdadeiros (para distinguir de erro randômico)”Pode-se citar como exemplo de bias: bias de seleção de saudáveis, bias de compliância, bias de vigilância ou supervisão, de sobrevivência ou seleção natural.O ensaio clínico randomizado duplo cego em trabalhos de intervenção é um bom exemplo de tentativa de reduzir bias.
Palavras-chave: bias, tendenciosidades, viéses
ABSTRACT
Bias or tendentiousness is a introduction of systematic error to a sample or test, by selecting or encouraging results or answer in prejudice or preference of other.In other point of view is a deviation of the expected value of a statistical estimate form the quantity it estimates.A group of person or things containing of one kind than normal, therefore not giving far or accurate results.It's a term that define how far the statistical average is from the statistical calculated test parameter. This error appear when somebody is estimating..This term is internationally knowed as bias. It is used to describe differece between the founded and the true. "Any effect in any stage of investigation or inference that tends to produce systematically differente results from the true (to distinguish from random error)."Some samples of bias: healthy selection bias, compliance selection bias, vigilance or diligence bias, survivor or natural bias.The double blind randomized clinical trial investigations is a good sample of how to reduce bias.
Keywords: bias, tendentiousness, unaccuracy
INTRODUÇÃO
O tema tendenciosidade (bias em inglês) tem sido motivo frequente de estudo. Em 2008 a European Society of Human Reproduction and Embryology (ESHRE) incluiu na programação do congresso anual o curso “From evidence to clinical practice: the role of clinical guidelines" (ESHRE, 2008), quando o Prof Cindy Farquhar abordou o tema "Evidence Based Medicine”, incluindo o tema bias. Este autor descreve alguns mecanismos para redução deste viés:
Como reduzir a tendenciosidade (bias)
• Procurar estudos não publicados (há tendência em não publicar resultado negativos, além de pressão da indústria farmacêutica).Poucos trabalhos preocupam em aumentar o poder do teste estatístico. Pacotes de estatística como o PASW (2008) fazem este trabalho entretando tem custo elevado. Existem bons pacotes de estatística que são gratuitos como o BioEstat (Ayres, 2007) e EZ Analyze (Poynton, 2007) mas tratam superficialmente do tema. Alguns cuidados simples como aumento do tamanho da amostra pode aumentar o poder do teste. Os softwares acima mencionados calculam o tamanho de "n" em diversas situações.
• Não fazer restrição de idiomas.
• Aumentar o poder do teste estatístico
• Realizar duas revisões independentes sobre o tema:
1.Cuidado com os critérios de inclusão
2.Verificar a qualidade do estudo
3. Cuidado com a entrada de dados
DEFINIÇÕES
1 - Erro sistemático introduzido em uma amostragem ou teste, por selecionar ou encorajar um resultado ou resposta em detrimento de outras (Merriam-Webster Dictionary, 2009)
Desvio da estimativa do valor estatístico esperado, da quantidade que o teste estimou (Merriam-Webster Dictionary, 2009).
Um grupo de pessoas ou coisas contendo mais espécies do que o normal, portanto não dando resultados justos ou acurados (Oxford OALD7 dictionary, 2006)
2 - É um termo que refere quão longe a média estatística se encontra do parâmetro que o teste estatístico está estimando. É o erro que surge quando se está estimando.
Bias é um termo usado para descrever diferenças entre o encontrado na pesquisa e a verdade.
3 - “Qualquer efeito em qualquer estágio da investigação ou inferência tendendo a produzir resultados diferentes sistematicamente dos valores verdadeiros (para distinguir de erro randômico)”
CONSIDERAÇÕES
Qual é o significado de viés (bias) no contexto de pesquisa ? Os três mais importantes tipos de bias em pesquisa epidemiológica.
Prevenindo ou lidando com bias em pesquisa.
Exemplo:
Risco da fumaça do diesel causar Ca de pulmão em mineiros trabalhando em cavernas.
Faz-se uma pesquisa e encontra-se que mineiros sob uso de fumaça de diesel está sob risco de Ca de pulmão.
Pode-se concluir que o ambiente sob o solo é maléfico para o homem ? Antes desta conclusão vejamos alguns aspectos das tendenciosidades.
Classificação das tendenciosidades
• Viés de seleção (selection bias)As várias facetas do viés
• Fatores confundentes (confound factors)
• Viés de medidas (measurement bias)
DEFINIÇÃO
Situação na qual a medida do efeito da exposição em uma doença é distorcido em decorrência da associação do fator em estudo com outros fatores que influenciam o resultado. Estes fatores são chamados:
Fatores confundentes (confounders).
Variáveis confundidoras (confound variables)
Uma variável será confundidora se:
É um fator independente de risco ou causa da doença.
Está distribuída desigualmente entre expostos e não expostos.
Não está no caminho causal entre a exposição e a doença.
Exemplo:
No exemplo dos trabalhadores nas minas
Fumar é um risco independente e causa de doença (câncer de pulmão).
Mais trabalhadores das minas fumavam (fumar está distribuído desigualmente entre os expostos e não expostos).
Fumar não está no caminho causal entre exposição e doença.
Como controlar fatores confundentes
1 - Restrição (limitar o estudo a grupos ou pessoas com apenas um nível de confundentes potenciais, se possível)
2 - Distribuir (alocar) de forma estratificada dentro do grupo de risco.
Pareamento em ensaios clínicos randomizados.
3 - Randomização.
Viés de seleção
Uma distorção na medida da frequência ou efeito que: Resulta do modo com o qual os objetos são selecionados da população estudada para o grupo de objetos do qual os dados do estudo foram obtidos.
Fontes de viés de seleção
Seleção inapropriada de objetos de estudo da população.
Distribuição não randomizada da exposição aos objetos / pessoas.
Omissão de objetos de estudo da análise.
1 - Seleção inapropriada dos objetos de estudo da população.
Seleção não randomizada de objetos ou pessoas da mesma população
Seleção de objetos ou pessoas de populações estudo diferentes ou doentes.
Falha na alocação ou pessoas hesitantes (não desejosas) de participar
Perda de pessoas do estudo em decorrência de já estarem saudáveis (estudos de sobrevivência)
2 - Distribuição não randomizada da exposição aos objetos / pessoas expostas.
- Uso de métodos de alocação não randomizados. e.g. alocação por preferência pessoal do clínico.
- Reagrupar os indivíduos após a randomização.
Minimizando viés de seleção
Usar alocação randomizada (RCTs)
Viés de medidas
Medida inacurada das variáveis pode levar a viés (bias).
Fontes de bias de medidas:
Erro do objeto – Indivíduo escolhido de forma equivocada, por recall de exposições no passado.
Erro de instrumento – Equipamento não calibrado, instrumento informa de forma errada.
Erro do observador – Erro de uso do instrumento ou no registro dos dados.
Tipos de erros de medidas
Erros não diferenciais
A inacurácia das medidas são iguais entre os subgrupos.
Conduzirá a viés de não encontrar efeito.
Erros diferenciais
A inacurácia das medidas são diferentes entre os subgrupos.
Conduzirá a viés em direção ou contra "Não efeito".
Minimizando os viés de medidas
• Usar ferramentas confiáveis para medir os objetos do estudoObservação:
• Treinar staff e monitores para o uso de ferramentas de pesquisa
• Checagem regular das ferramentas de pesquisa
• Estudo "cego" dos objetos.
• Em estudo Caso Controle não informar qual é a hipótese.
• Considerar estudo piloto para validar e verificar a confiabilidade das medidas.
Referências Bibliográficas
Ayres, M; Ayres Jr M; Ayres, DL & Cols. BioEstat [Software]. Ver 5.0, Belém; 2007.
Bell J, ed. Doing Your Resarch Project. 4th Ed. Glasgow England: Open University Press; 2005.
Oxford University Press. Oxford OALD7 dictionary [Software]. Seventhedition. Oxford; 2006.
PASW Statistics Base 17.0. Chicago, SPSS Inc., 2008.
Tim Poynton. EZ Analyze. Data analysis software for educators Ver 3.0 2007.