quarta-feira, 4 de novembro de 2015

Perguntas frequentes em bioestatística #9. Que aspectos estatísticos se deve ter em conta para desenhar um projecto de investigação?

Miguel Patrício e Francisco Caramelo
 
A investigação científica é, em termos práticos, realizada com base em projectos que combinados podem levar a uma alteração do paradigma científico, o que tende a acontecer por acumulação sucessiva de conhecimento. O sucesso de um projecto científico pode ser medido pela consistência e clareza das suas conclusões e estas dependem grandemente da forma como este é construído. Infelizmente, os projectos tendem a ser avaliados relativamente à sua ambição, por vezes em desprimor do que realmente atingem, levando frequentemente a construções pouco produtivas ou mesmo estéreis [1]. A elaboração de um projecto de investigação é pensada muitas vezes de forma imediatista a partir de problemas que surgem num qualquer estudo prévio, sem haver a devida e atempada ponderação que garanta resultados efectivamente úteis. Estes constrangimentos podem porém ser mitigados se se partir do conhecimento dos diferentes elementos que concorrem para a arquitectura de um estudo antes de se o propôr.

Apesar de existirem inúmeros cambiantes para a estrutura de um estudo de investigação, é possível identificar alguns elementos em comum e sobre cuja importância interessa reflectir. Um dos aspectos primordiais é a questão de investigação, a qual constitui o real motivo do estudo. Note-se que esta é uma faceta primordial, no sentido de originária, primitiva, pelo que imprime desde logo, ou não, relevância face ao paradigma científico. A questão de investigação é então objecto de análise e a forma de a encarar dá origem a diferentes tipos de estudo. Existem várias taxonomias relativas a tipos de estudo, sendo geralmente aceite que a variável tempo e a intervenção do observador conduzem a diferentes planos de investigação. Esta ideia encontra-se expressa na figura seguinte.


Figura 1 – Tipo de estudos de investigação [2].

A intervenção activa ou a inacção do investigador sobre o objecto de estudo determina dois tipos de estudos diferentes: estudo experimental e estudo observacional. No primeiro caso (estudo experimental) o investigador tem um papel activo impondo, criando, escolhendo e controlando condições diferentes que determinam a constituição de grupos visando algum tipo de comparação entre estes. Já num estudo observacional, o investigador limita-se a contemplar de forma organizada e quantitativa a realidade com que se depara. Embora se diga que o observador permanece inactivo, tal não é completamente correcto uma vez que existe sempre selecção dos dados. A forma de selecção das observações é assim um ponto verdadeiramente determinante para a credibilidade das conclusões, uma vez que os critérios de inclusão e exclusão das observações podem produzir vieses desmesurados. Esta é uma razão para que muitas vezes este tipo de estudos seja desconsiderado relativamente aos estudos experimentais. No entanto, recorrendo a técnicas validadas de selecção (e.g., aleatorização) as conclusões são igualmente legítimas, tendo a vantagem de serem estudos menos onerosos – e frequentemente mais exequíveis - do que os experimentais.

A variável tempo pode ser considerada activamente, quando existem comparações de variáveis medidas em diferentes pontos do tempo. Pode, ao invés, não ser considerada no caso em que as comparações são realizadas numa mesma janela temporal, de forma independente do tempo. No primeiro caso, denominam-se frequentemente os estudos por longitudinais (alternativamente, temporais) e, no segundo, por transversais (alternativamente, seccionais). Este tipo de divisão tem particular importância prática, impactando em aspectos como a inserção de dados numa base de dados ou o tamanho amostral.

Nos estudos longitudinais o sentido temporal – do presente para o passado ou do presente para o futuro –, dá origem a duas classificações distintas: estudos retrospectivos e prospectivos, respectivamente. 

Cada área (por exemplo, a epidemiologia) tem especificidades próprias pelo que, naturalmente, os estudos de investigação apresentam uma estrutura adequada à mesma. Ainda assim, estes contêm as variáveis anteriormente discutidas, como se pode depreender do esquema seguinte onde se apresentam diferentes tipos de estudos epidemiológicos:



Figura 2 – Tipo de estudos epidemiológicos [3].

Um tipo de estudo com particular interesse na área da saúde são os ensaios clínicos, que têm particularidades estreitamente ligadas ao acto médico que se reflectem em diferentes pontos do projecto. São disto exemplo conceitos como a fase de um ensaio clínico (I, II, III ou IV), as hipóteses de investigação (equivalência, superioridade e não inferioridade) ou as estruturas de comparação (por exemplo, paralelo, cruzado, em cluster). Estes aspectos determinam os objectivos, os métodos estatísticos e o tipo de conclusão a que é possível chegar. A aleatorização e os diferentes métodos de a realizar ganham singular importância nos ensaios clínicos, na medida em que a intenção de tratamento se encontra intrinsecamente presente. Estes e outros aspectos revestem-se de grande interesse mas ultrapassam largamente o âmbito do presente documento, não podendo ser aqui explorados com a profundidade adequada.

O nome dado ao tipo de estudo a realizar apenas define alguns aspectos formais do mesmo. É a procura de resposta à questão de investigação que enforma o estudo científico concomitante, comportando os seguintes elementos essenciais: a medida principal, a população, a amostragem e o tamanho da amostra. Demasiadas vezes a atenção do investigador foca-se no tamanho amostral sem compreender que o número de elementos da amostra é fundamentalmente determinado pelas características da medida principal. Neste sentido, para o cálculo do tamanho amostral, a medida julgada principal num estudo é única e deve ser definida a priori, tendo em conta algumas características. Em particular, deve ser avaliada sem vieses em todos os elementos do estudo, ser precisa e exacta e contribuir para que se atinja a potência estatística adoptada.

Note-se que os estudos são geralmente realizados tendo por base uma amostra mas com o intuito de obter conclusões válidas para a população. É, assim, de extrema importância saber qual é a população sobre a qual se está a tirar conclusões.  Apenas depois da definição da população é possível delinear uma estratégia de amostragem. É crucial que esta seja de boa qualidade, pois as técnicas estatísticas que permitem a generalização do que se observa na amostra para uma população em nada ajudam no caso da amostra se encontrar enviesada (uma expressão tipicamente usada para descrever os resultados de um estudo mal planeado é Garbage In Garbage Out). 

Finalmente, um aspecto que deve ser pensado e discutido na elaboração de um desenho de estudo são os instrumentos de medida. Estes traduzem uma realidade mensurável numa quantidade. Por exemplo, a intensidade de luz pode ser medida por um dispositivo electrónico que transforma a luz em corrente eléctrica. Esta última é comparada com uma referência, permitindo a sua tradução numa quantidade (genericamente estes dispositivos electrónicos costumam designar-se por transdutores). Não havendo instrumentos de medida perfeitos, as medidas resultantes destes últimos não são livres de erros. 

Também num estudo estatístico, os resultados obtidos são uma representação da realidade, apresentando erros de qualidades diferentes. Deverão distinguir-se erros sistemáticos de erros acidentais. Os primeiros estão usualmente associados a calibrações deficientes, fazendo com que o erro da medida mantenha a sua grandeza independentemente das condições de medida. Diz-se neste caso que a medida não é exacta, uma vez que se afasta do valor real. Porém, detectando-se este erro e havendo a possibilidade do mesmo ser medido, pode introduzir-se uma correcção ao instrumento de medida. Os erros acidentais ou aleatórios têm uma natureza estocástica cuja dispersão é associada à precisão do instrumento de medida. Desta forma, um instrumento preciso produz medidas consecutivas muito próximas entre si. Ou, dito de outra forma, um instrumento preciso apresenta uma grande reprodutibilidade. Estes erros, não sendo passíveis de serem evitados, podem ser controlados aumentando o número de medidas.

A noção de resolução de um instrumento de medida também deve ser tida em conta pelo investigador no momento da comparação entre grupos. A resolução pode ser aplicada a qualquer natureza de sinal que esteja a ser medido, consubstanciando-se na capacidade de discriminar dois sinais que estejam próximos entre si. Um exemplo exagerado seria a tentativa de discriminar dois pontos à distância de 1 mm com recurso a instrumento cuja resolução fosse de 1 mm. A mensagem central é que deve ser conhecido (ou pelo menos estimado) o tamanho do efeito que se prevê encontrar e, para isso, usar um instrumento de medida com uma resolução adequada.


[2] Eurotrials, 3Aª, Pedro Aguiar, Catarina Silva, Filipa Chaves, 2005
[3] http://pt.slideshare.net/FClinico/tipos-de-estudos-epidemiolgicos-26672507

Na próxima edição do Perguntas Frequentes em Bioestatística: “Como determinar o tamanho da amostra?”



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