Avaliação da Análise de Viés Quantitativo em Pesquisa

Ensaios clínicos randomizados (ECRs) são considerados a melhor forma de entender como um tratamento afeta as pessoas na pesquisa clínica. Nos ECRs, os participantes são designados aleatoriamente para diferentes grupos, geralmente um recebendo o tratamento e o outro um placebo ou tratamento padrão. Essa designação aleatória ajuda a garantir que os resultados sejam devidos ao tratamento em si e não a outros fatores.

No entanto, nem sempre é possível fazer ECRs para cada pergunta na medicina. Às vezes, não é ético designar pessoas aleatoriamente para certos tratamentos. Além disso, os ECRs costumam ter regras rígidas sobre quem pode participar, o que pode dificultar a recrutação de participantes. Eles também podem demorar bastante para serem concluídos. Por causa desses desafios, os ECRs podem ser caros e podem não refletir situações do mundo real.

Devido às limitações dos ECRs, os pesquisadores muitas vezes buscam outros desenhos de estudo, como Estudos Observacionais e estudos intereventoriais não randomizados. Estudos observacionais acompanham o que acontece com as pessoas na vida real sem designar tratamentos. Estudos intereventoriais não randomizados testam tratamentos, mas não usam designação aleatória.

#O Papel dos Estudos Observacionais

Enquanto estudos observacionais e não randomizados podem ajudar a superar alguns desafios dos ECRs, eles também têm seus próprios problemas. Esses estudos são mais vulneráveis a erros sistemáticos. Erros sistemáticos podem ocorrer quando o desenho ou a execução de um estudo é falho, levando a resultados imprecisos. Problemas comuns incluem confusão não controlada, onde outros fatores influenciam o resultado; classificação errada, onde os dados são rotulados incorretamente; e Viés de Seleção, onde os participantes selecionados para o estudo não representam a população geral.

Esses erros podem dificultar a confiança nos achados dos estudos observacionais. Para lidar com esses problemas, os pesquisadores desenvolveram métodos analíticos que ajudam a avaliar como esses erros podem impactar os resultados do estudo. Um desses métodos é a análise de viés quantitativo (AVQ).

#O que é Análise de Viés Quantitativo?

AVQ é um conjunto de métodos projetados para estimar como erros sistemáticos em um estudo podem afetar os achados. Esses métodos calculam a direção e o tamanho do viés e podem mostrar como os resultados do estudo são sensíveis a diferentes suposições. Os métodos AVQ vêm em vários tipos, incluindo:

1. Análise Simples de Sensibilidade: Isso observa como mudar certas suposições afeta os resultados.
2. Análise Multidimensional: Isso examina múltiplos fatores ao mesmo tempo.
3. Análise Probabilística: Isso introduz incerteza nas estimativas.
4. Modelagem Direta de Viés: Isso aborda diretamente as fontes de viés.
5. Análise Bayesiana: Isso incorpora informações anteriores na análise.
6. Modelagem de Múltiplos Viés: Isso considera vários viés juntos.

Esses métodos ajudam os pesquisadores a estimar como seriam os resultados sem os erros sistemáticos.

#Necessidade de Métodos AVQ

Apesar da existência de muitos métodos AVQ, eles não são amplamente utilizados em estudos observacionais. Existem várias razões para isso. Primeiro, alguns métodos AVQ são complexos e requerem habilidades estatísticas avançadas. Segundo, atribuir valores razoáveis para os parâmetros de viés pode ser desafiador. Por último, alguns métodos exigem dados detalhados de participantes individuais, que nem sempre estão disponíveis.

No entanto, alguns métodos AVQ podem funcionar com formatos de dados mais simples, como estatísticas resumidas de estudos publicados. Esses métodos podem ser mais fáceis de aplicar em estudos observacionais.

#Identificar Métodos AVQ

Para entender melhor os métodos AVQ disponíveis que usam estatísticas resumidas, os pesquisadores realizaram uma revisão sistemática da literatura. Eles visavam identificar e resumir os métodos AVQ que foram propostos para uso em estudos observacionais e intereventoriais não randomizados.

A revisão foi conduzida de acordo com uma diretriz de relato padrão. Os pesquisadores trabalharam com um bibliotecário para criar uma estratégia de busca abrangente, cobrindo várias bases de dados para artigos que discutem métodos AVQ.

#Buscando Artigos

A busca rendeu milhares de registros. Depois de remover duplicatas, os pesquisadores analisaram os registros restantes pelos títulos e resumos. Em seguida, revisaram o texto completo dos artigos elegíveis. Para ser incluídos, os artigos tinham que se concentrar em métodos AVQ aplicáveis a dados em nível resumido de estudos observacionais ou estudos intereventoriais não randomizados.

Os pesquisadores excluiram certos artigos, como resumos de conferências e métodos que exigiam dados a nível individual. Eles coletaram detalhes essenciais dos artigos elegíveis, como nome do método AVQ, o desenho do estudo ao qual se aplica e os tipos de viés que aborda.

#Resultados da Revisão

A revisão revelou 57 métodos AVQ descritos em 53 artigos. A maioria desses métodos (cerca de 63%) foi classificada como análises simples de sensibilidade. Menos métodos focaram em análise bayesiana ou modelagem de múltiplos viés. Os métodos abordaram principalmente confusão não medida, mas também incluiram aqueles para viés de classificação e viés de seleção.

Muitos métodos AVQ foram projetados para uso com dados categóricos, o que significa que eles funcionam melhor quando os dados analisados podem ser divididos em grupos distintos. Uma parte significativa desses métodos tinha como objetivo corrigir ou ajustar as estimativas com base nos viés presentes no estudo.

#Importância da Análise de Viés para Estudos

A maioria dos métodos identificados focou na confusão não medida. Isso significa que eles ajudam os pesquisadores a entender como fatores desconhecidos poderiam impactar seus resultados. Um número menor de métodos abordou a classificação errada, que ocorre quando os dados são categorizados incorretamente. O viés de seleção foi o menos abordado, indicando que pode ser mais difícil para os pesquisadores identificar e corrigir.

A revisão sistemática forneceu uma visão detalhada das suposições, parâmetros necessários e fórmulas usadas em vários métodos AVQ. Essa informação é crucial porque entender os métodos pode ajudar os pesquisadores a escolher a abordagem certa para seus estudos.

#Limitações e Considerações

Apesar da busca extensa e análise detalhada, o estudo enfrentou limitações. Os termos usados para descrever viés e métodos de análise muitas vezes não são padronizados, tornando difícil classificá-los. A revisão incluiu apenas estudos publicados em artigos revisados por pares, excluindo informações valiosas que poderiam ser encontradas em outros formatos.

Outra limitação foi que alguns métodos AVQ podem exigir suposições ou parâmetros que não foram explicitamente mencionados nos artigos. Portanto, os pesquisadores precisam considerar cuidadosamente as suposições e os dados que têm ao aplicar esses métodos.

#Conclusão

Esta revisão sistemática identificou uma variedade de métodos AVQ adequados para analisar dados de estudos observacionais e intereventoriais não randomizados. Enquanto muitos métodos abordam a confusão não medida, também há uma necessidade de melhor compreensão e orientação sobre métodos de viés de seleção.

Esse recurso pode servir como um ponto de partida para pesquisadores que buscam aplicar métodos AVQ em seus estudos. No entanto, eles devem garantir que entendem as suposições e limitações subjacentes dos métodos que decidiram usar. Assim, poderão interpretar melhor seus achados e tomar decisões informadas com base em seus resultados.