Novos Métodos para Inferência Causal em Pesquisas de Saúde

Entender como diferentes fatores afetam os resultados de saúde é uma parte chave da pesquisa médica. Os pesquisadores geralmente querem descobrir o efeito de um certo tratamento ou condição sobre um problema de saúde específico. Por exemplo, eles podem analisar como o consumo de álcool impacta o risco de desenvolver gota, que é um tipo de artrite. Porém, estudar esses efeitos pode ser complicado, principalmente quando a forma como os participantes são escolhidos para um estudo depende do resultado de saúde em questão.

Em estudos científicos, principalmente em pesquisa de saúde, às vezes os participantes são selecionados com base no problema de saúde que têm. Esse tipo de design é chamado de amostragem dependente do resultado. Em termos mais simples, significa que pessoas que já têm uma condição específica têm mais chances de serem incluídas no estudo.

Além disso, os pesquisadores podem não ter sempre medições precisas dos resultados de saúde que estão estudando. Por exemplo, se os médicos diagnosticam erroneamente a gota como outra coisa, isso pode dificultar a compreensão de como o álcool realmente afeta o risco de desenvolver gota.

Neste artigo, vamos falar sobre novos métodos para analisar o impacto dos tratamentos considerando essas complexidades: amostragem dependente do resultado e erros de medição. Através dessas discussões, buscamos entender melhor como obter resultados precisos de estudos que exploram os efeitos de vários tratamentos.

#O que é Inferência Causal?

Inferência causal é um método usado para determinar se um tratamento ou intervenção específica tem um efeito sobre um resultado. Na pesquisa médica, isso geralmente envolve entender se um determinado remédio, mudança de estilo de vida ou qualquer outro tipo de tratamento pode realmente levar a melhores resultados de saúde. Os pesquisadores querem identificar o Efeito Médio do Tratamento (EAT), que nos diz a diferença média nos resultados entre aqueles que recebem um tratamento e aqueles que não recebem.

Em situações ideais, os ensaios clínicos randomizados (ECRs) são considerados a melhor forma de estabelecer essas relações causais. Nesses ensaios, os participantes são designados aleatoriamente para o grupo de tratamento ou grupo de controle, minimizando os vieses. No entanto, realizar ECRs pode ser caro, demorado ou até mesmo antiético em alguns casos. Isso faz com que os pesquisadores frequentemente dependam de estudos observacionais.

#Desafios em Estudos Observacionais

Estudos observacionais coletam dados de participantes sem designação aleatória. Como não há seleção aleatória, esses estudos podem introduzir vieses. Por exemplo, se pessoas com uma condição de saúde específica têm mais chances de participar do estudo, isso pode distorcer os resultados.

Métodos como pareamento por escore de propensão e análise de variável instrumental são frequentemente empregados nesses estudos para ajudar a estimar o EAT. Porém, esses métodos dependem da ideia de que a seleção de participantes foi aleatória e podem falhar quando isso não é o caso.

#Amostragem Dependente do Resultado

Em situações onde a seleção de participantes não é aleatória e depende do resultado, conhecida como amostragem dependente do resultado (ADR), as coisas ficam mais complicadas. A ADR pode às vezes oferecer a vantagem de maior poder estatístico, especialmente ao estudar resultados raros. Porém, isso complica como os dados podem ser analisados e interpretados.

O design de estudo caso-controle é o método mais comum de ADR. Nesse design, os pesquisadores selecionam participantes com base em ter ou não a condição estudada. Mas se os pesquisadores não considerarem as características únicas da ADR, isso pode resultar em viés de seleção, distorcendo as descobertas.

Embora haja uma quantidade razoável de pesquisa sobre designs de ADR, a maior parte desse trabalho foca em examinar associações e não relações causais.

#Os Problemas de Resultados Mal Medidos

Outro desafio que os pesquisadores enfrentam são os resultados mal medidos. Às vezes, as informações coletadas sobre resultados de saúde não são precisas. Isso pode ocorrer porque certos testes são muito caros ou demorados ou porque os participantes podem não fornecer respostas honestas sobre questões delicadas.

Exemplos relevantes de mal medição incluem falsos positivos e falsos negativos em diagnósticos de saúde. Por exemplo, se uma pessoa diagnosticada com gota na verdade não a tem, isso pode distorcer significativamente os resultados de um estudo que examina os efeitos do álcool sobre a gota.

#Tendências de Pesquisa Atuais

Muitos pesquisadores estudaram os impactos da mal medição e como isso afeta o viés nos estudos. Algumas abordagens focam especificamente em avaliar esses resultados mal medidos para minimizar viés. Outros desenvolvem novas metodologias para gerenciar melhor os vieses introduzidos pela mal medição.

No entanto, poucos métodos existentes abordam os desafios simultâneos impostos tanto pelo viés de seleção quanto pelo viés de mal medição. Até agora, nenhum método específico foi projetado para lidar com ambas as questões no contexto da inferência causal.

#Novas Abordagens para Inferência Causal

Neste artigo, propomos uma nova abordagem para estimar o efeito médio do tratamento que leva em conta tanto a amostragem dependente do resultado quanto o erro de medição. Estabelecemos as condições sob as quais o efeito médio do tratamento pode ser estimado e apresentamos um novo método para fazê-lo.

A metodologia incorpora o uso de Modelos Lineares Generalizados e modelos aditivos generalizados para fornecer mais flexibilidade na análise. Essa abordagem permite que os pesquisadores estimem o efeito do tratamento de maneira mais precisa, mesmo quando o processo de seleção e a medição são imperfeitos.

#Metodologia

#Modelo Linear Generalizado (MLG)

Introduzimos um modelo que relaciona as amostras observadas à população-alvo. Isso ajuda a esclarecer os impactos da amostragem dependente do resultado e dos erros de medição na estimativa dos efeitos médios do tratamento.

A primeira etapa é derivar equações para estimar parâmetros desconhecidos, permitindo que obtenhamos um estimador para o efeito médio do tratamento no contexto de um modelo linear generalizado. Denominamos esse método como MLG-EE.

#Modelo Aditivo Generalizado (MAG)

Para relaxar ainda mais as suposições do modelo linear, consideramos um modelo aditivo generalizado (MAG). Esse modelo é particularmente útil para capturar relações não lineares entre tratamento e resultado. Esse método envolve o uso de B-splines penalizados, permitindo maior flexibilidade na modelagem das relações.

Semelhante ao método MLG-EE, derivamos equações para estimar os parâmetros do modelo MAG-EE. Mostramos que esse estimador também é consistente e converge para uma distribuição normal sob certas condições.

#Estudos de Simulação

Para avaliar a eficácia dos métodos propostos, realizamos estudos de simulação. Geramos dados para simular vários cenários que os pesquisadores poderiam encontrar em estudos do mundo real.

Das simulações, encontramos que tanto os métodos MLG-EE quanto MAG-EE puderam reduzir efetivamente os vieses introduzidos pela amostragem dependente do resultado e pelos erros de medição. O método MAG-EE mostrou maior robustez contra especificações incorretas do modelo, especialmente em configurações não lineares.

#Aplicação no Mundo Real

Aplicamos nossos métodos propostos a dados do mundo real do UK Biobank. Esse conjunto de dados inclui informações de indivíduos de 37 a 73 anos que vivem no Reino Unido. Nossa análise focou em estimar o efeito médio do consumo de álcool sobre o risco de desenvolver gota.

Em nosso conjunto de dados, encontramos que cerca de 3,85% dos participantes foram diagnosticados com gota, mas a verdadeira prevalência da doença era desconhecida. Usando os métodos MLG-EE e MAG-EE, conseguimos estimar o efeito médio do tratamento com foco nos desafios impostos pelo diagnóstico incorreto e pelo viés de seleção.

Os resultados indicaram que a ingestão de álcool tem um efeito positivo no risco de desenvolver gota, com resultados sendo estatisticamente significativos em vários cenários considerados na nossa análise de sensibilidade.

#Conclusão

Concluindo, este trabalho fornece novos métodos para lidar com as complexidades enfrentadas na inferência causal, especificamente em situações com amostragem dependente do resultado e erros de medição. Nossos métodos MLG-EE e MAG-EE oferecem ferramentas práticas para os pesquisadores obterem insights mais precisos sobre os efeitos de diferentes tratamentos, mesmo na presença de vieses inerentes.

Como demonstramos por meio de estudos de simulação e aplicações no mundo real, esses métodos podem ajudar os pesquisadores a tirar conclusões mais confiáveis, contribuindo assim para uma melhor compreensão das intervenções de saúde.

Direções futuras de pesquisa poderiam explorar a generalização desses métodos para múltiplas opções de tratamento e diferentes medidas de efeito causal. Ao abordar os desafios da mal medição e do viés de seleção, abrimos caminho para conclusões mais robustas na pesquisa de saúde e além.