Os estudos científicos não são todos criados iguais. Existem vários tipos de estudos, e a primeira distinção é entre evidências experimentais e observacionais.
Anteriormente
escrevi sobre como ler um estudo e como um estudo é estruturado com
diferentes secções. Certas características devem estar presentes em
cada secção e deve tudo ser bastante claro. Por exemplo, na discussão os
resultados devem ser postos em contexto da literatura em geral ou similar e
pesados contra isso.
Evidências científicas devem ser usadas para desvendar
o que é mais provável de ser verdade e não serem mal usadas para defender o que
queremos que seja verdade, seja qual for o motivo.
Nos dias de hoje, crenças científicas e
conclusões (provisórias) devem ser baseadas em evidências sólidas. Mas o que
caracteriza as evidências sólidas? Esta questão pode ser complicada porque
existem vários tipos de evidências científicas com diferentes limitações,
pontos fortes e fracos. Isto só por si torna tudo mais difícil de interpretar.
Devemos ser capazes de reconhecer o que
estamos a ver e como distinguir entre diferentes tipos de evidências
científicas. Alguns estudos têm mais peso que outros.
1. Tipos de
estudos científicos
Estudos analíticos são subdivididos em
designs experimentais e observacionais (1).
1.1 Estudos experimentais
Estudos experimentais são feitos para controlar a maior quantidade de
variáveis possível para medir um certo resultado específico. Por outras
palavras, a variável é isolada para que seja possível determinar resultados
específicos.
Ensaios randomizados controlados (RCTs) foram introduzidos na medicina
clínica em 1948, quando estreptomicina
foi avaliada contra um placebo no tratamento da tuberculose (2,3), o que
introduziu o método de distribuir aleatoriamente tratamentos aos pacientes numa
pesquisa terapêutica. Esta introdução é vista como o início da era moderna de
ensaios clínicos (4) e pode até ser chamada de um novo paradigma científico
(5). Deste então RCTs tornaram-se no
padrão de ouro para avaliar a eficácia de agentes terapêuticos (6,7).
Em 1995 foi estimado que cerca de 9000 RCTs são executados por ano (8).
Pontos fortes de estudos experimentais:
1. Controlar e isolar variáveis.
2. Quantitativos: mede
uma característica ou
resultado específico.
3. Estatísticos
por natureza porque tem grupos de comparação.
Pontos fracos
de estudos experimentais:
1. Artefactos.
2. Interferir com
o sistema pode alterar o seu comportamento.
3. Pode
não ser representativo das experiências do mundo “real”.
4. Pode
não ser prático. Certos tipos de experiências não podem ser executadas devido
a razões éticas por exemplo.
RCTs bem
executados têm uma posição preeminente na hierarquia de Medicina Baseada em Evidência como evidência de nível 1. Contudo
estudos observacionais bem executados e planeados, reconhecidos como nível 2 e
3, podem ter um papel importante no processo de derivar evidências (1).
Níveis da Medicina baseada em evidências
Nível de
evidência
|
Estudos
|
I
|
Ensaios
randomizados de alta qualidade, multicentrados ou unicentrados com potência estatística adequada; ou
revisões sistemáticas desses estudos.
|
II
|
Ensaios
randomizados de menor qualidade; coortes prospectivos; ou revisões
sistemáticas desses estudos.
|
III
|
Estudos
retrospectivos comparativos; estudos caso-controlo; ou revisões sistemáticas
desses estudos.
|
IV
|
Série de
casos.
|
V
|
Opinião
especializada; estudo de caso ou exemplo clínico; ou evidência baseada em
fisiologia, pesquisa de bancada ou “princípios básicos”.
|
Cada categoria e considerada
metodologicamente superior às categorias abaixo dela, e este modelo tem sido
promovido amplamente nem casos de estudo, meta-análises, posições de consenso e
materiais educacionais para profissionais da saúde (9).
1.2 Estudos observacionais
Estudos observacionais idealmente não intervêm, observam o mundo sem intervenção
específica. O investigador simplesmente “observa” e avalia o grau de relação
entre uma exposição e variável de doença por exemplo (1). Isto pode ser útil
para correlações, e tais correlações podem depois ser testadas
experimentalmente. Várias ciências baseiam-se em evidências observacionais tais
como paleontologia, arqueologia e astronomia. Tais ciências podem ser também
combinadas com evidências experimentais.
Pontos fortes
de estudos observacionais:
1. Grandes
quantidades de dados pode ser gerados ao observar o que já existe.
2. Também
permite comparações de grupo.
3. Há
intervenção mínima no comportamento natural do sistema.
Pontos fracos
de estudos observacionais:
1. Não
controlam muitas variáveis.
2. Sempre
sujeito a variáveis desconhecidas.
3. Demonstram correlação mas não podem necessariamente estabelecer causa e efeito definitiva.
3. Demonstram correlação mas não podem necessariamente estabelecer causa e efeito definitiva.
Três tipos de
estudos observacionais incluem estudos
de coorte, estudos controlo de casos, e estudos transversais (1).
- Coorte significa “grupo de
pessoas com características definidas que são seguidas para determinar a
incidência de, ou mortalidade, de alguma doença específica, todas as causas de
morte, ou algum outro resultado”.
- Controlo
de casos e coortes oferecem
vantagens específicas ao medir a
ocorrência de doença e a sua associação com uma exposição ao oferecer uma
dimensão temporal (design prospectivo ou retrospectivo).
- Estudos
transversais, também
conhecidos como estudos de prevalência, examinam dados de uma doença e
exposição num ponto de tempo particular. Neste caso como a relação temporal
entre a ocorrência da doença e exposição não pode ser estabelecida, estudos transversais não podem avaliar a
relação entre causa e efeito.
Num coorte, um resultado ou população livre
de doença é primeiro identificado pela exposição ou evento de interesse e
seguido no tempo até que a doença ou resultado de interesse ocorra (1).
Porque a exposição e identificada antes do
resultado, estudos de coorte têm uma
base temporal para avaliar causalidade e assim têm o potencial de gerar evidências científicas fortes.
Há uma importante distinção entre coortes e casos de série. A característica que os separa é a presença de um controlo ou grupo não exposto. Contrastando com estudos de coorte epidemiológicos, casos de série são estudos descritivos que seguem um grupo pequeno de pessoas. Em essência, são extensões de casos de estudos, mas com a falta de um grupo de controlo. A não ser que um segundo grupo de comparação que sirva de controlo esteja presente, esses estudos são definidos como casos de série.
Há uma importante distinção entre coortes e casos de série. A característica que os separa é a presença de um controlo ou grupo não exposto. Contrastando com estudos de coorte epidemiológicos, casos de série são estudos descritivos que seguem um grupo pequeno de pessoas. Em essência, são extensões de casos de estudos, mas com a falta de um grupo de controlo. A não ser que um segundo grupo de comparação que sirva de controlo esteja presente, esses estudos são definidos como casos de série.
Vantagens e desvantagens de estudo de controlo de caso (1):
Vantagens
|
Bom para
examinar resultados raros ou resultados
com uma latência longa.
|
Relativamente
rápidos ao serem executados.
|
Relativamente
de baixo custo.
|
Requer
poucos sujeitos comparativamente.
|
Dados
existentes podem ser usados.
|
Múltiplas
exposições ou factores de risco podem ser examinados.
|
Desvantagens
|
Susceptíveis
a viés de memória.
|
Dificuldade
em validar informação.
|
Controlo de variáveis estranhas
pode ser incompleto.
|
Selecção de
grupos de comparação apropriados pode ser difícil.
|
Ritmos de
doença em indivíduos expostos e não expostos não pode ser determinado.
|
Estudos prospectivos e retrospectivos
Estudos de
coorte podem ser prospectivos ou retrospectivos. Estudos prospectivos são efectuados do presente para o futuro.
Estudos prospectivos são desenhados com métodos de recolha de dados específicos
e podem ser personalizados a recolher
dados específicos a uma exposição e podem
ser mais completos.
A desvantagem de um coorte prospectivos
pode ser o longo período de seguimento
necessário enquanto se aguarda que
eventos ou doenças ocorram. Isto é especialmente inadequado ou ineficiente
para investigar doenças com longos períodos de latência e é vulnerável a uma
grande perda de sujeitos (1).
Para tais propósitos estudos de coorte retrospectivos são melhores indicados dada a
natureza intemporal e barata do design de estudo. Eles são também conhecidos
como estudos de coorte históricos, e olham
para o passado para examinar eventos ou resultados médicos (1). Contudo, a
desvantagem primária deste design de estudo é o controlo limitado que o investigador tem sobre a recolha de dados.
Os dados existentes podem ser incompletos,
imprecisos, ou inconsistentemente medidos entre os sujeitos devido ao potencial
para múltiplos viéses (1).
(1)
O design de “coorte restrito” é um método usado para fortalecer estudos observacionais (11). Este método adapta princípios do design de ensaios randomizados controlados ao design de um estudo
observacional da seguinte forma (9):
- Identifica um “tempo zero” para determinar a elegibilidade do paciente e as
características de base;
- Usa critérios
de inclusão e exclusão similares aos de ensaios clínicos;
- Faz
ajustes
nas diferenças na susceptibilidade base ao resultado, e usa métodos estatísticos similares aos de ensaios clínicos.
Por exemplo, o uso de um coorte restrito
(11) produziu resultados consistentes com observações resultantes de um ensaio
multicentrado, randomizado, duplamente cego e com controlo de placebo (12).
Observacional vs. Experimental
Estudos
observacionais têm
várias vantagens sob ensaios randomizados controlados, incluindo menor custo, maior período de estudo, e uma
amostra mais alargada de pacientes (2,13). Estudos observacionais são usados
primeiramente para identificar factores de risco e indicadores prognósticos e
em situações em que ensaios clínicos
randomizados e controlados seriam impossíveis ou não éticos (2,14).
Estudos observacionais bem desenhados podem
produzir resultados similares a RCTs, desafiando assim a crença que estes
estudos são de segunda categoria (1). Contrariamente a crenças prevalecentes, resultados comparáveis entre estudos
observacionais e RCTs foram demonstrados (2,9). Estudos observacionais
geralmente fornecem informação válida (2).
Numa investigação, resultados de estudos observacionais bem desenhados
(com design de coorte ou controlo de caso) não sobrestimou sistematicamente a
magnitude dos efeitos de um tratamento em comparação com RCTs no mesmo tópico
(9). Outra investigação comparou RCTs e estudos observacionais de controlo de
caso sobre mamografia e encontrou resultados similares (15). Estes resultados confrontam o consenso sobre uma hierarquia
de design de estudos na pesquisa clínica.
RCTs podem também
produzir resultados contraditórios com exemplificado por uma revisão de 200
RCTs em 36 tópicos clínicos (16). Até meta-análises de RCTs podem ser
discordantes com os de ensaios maiores e simples no mesmo tópico
clínico (17). Devido a resultados heterogéneos, não se pode esperar que um único RCT (ou um único estudo observacional)
forneça um resultado padrão de ouro que se aplique a todas as situações
clínicas (9).
O
design de pesquisa não deve ser considerado uma hierarquia rígida, como alguns propõem. Vários especialistas da ideologia clássica de Medicina Baseada Em
Evidências alegaram que o RCT era totalmente livre de enviesamento e afirmaram
“se descobrirem que um estudo não foi randomizado, sugerimos que parem de ler e
passem ao artigo seguinte” (18). Contudo com o passar do tempo e evolução da
pesquisa científica tornou-se claro que tal não era o caso. Assim, de acordo
com a actual ideologia da Medicina Baseada em Evidências, RCTs podem minimizar
mas não eliminar enviesamento (19).
Estudos
observacionais podem ser menos pré-dispostos a resultados heterogéneos que RCTs (9). Uma
explicação pode ser que cada estudo observacional é mais provável de incluir
uma representação mais alargada da população em risco, e haver menos
oportunidade para diferenças na gestão de sujeitos em estudos observacionais
(9). Em contraste, cada RCT pode ter um grupo distinto de pacientes como
resultado de critérios de inclusão e exclusão específicos relacionados com
doenças coexistentes e severidade da doença, e o protocolo experimental para a
terapia pode não ser representativo da prática clínica (9).
Quando estudos observacionais são fracos,
como por exemplo usando controlos
históricos, ensaios não cegados, ou ensaios clínicos sem randomização (20,21,22),
recomendações derivadas de um apanhado geral de tais estudos são muito mais
fracas que recomendações derivadas de RCTs. Mas quando estudos observacionais
são fortes podem produzir resultados comparáveis a RCTs como mencionado acima.
Assim, dados
baseados em formas mais fracas de estudos observacionais são geralmente usados
erradamente para criticar toda a pesquisa observacional. Não obstante, resultados de estudos observacionais pobres
são de facto usados inadequadamente –
por exemplo para promover terapias
alternativas ineficazes (23).
Características
de estudos observacionais pobres:
- Estudos coorte com controlos
históricos;
- Ensaios clínicos sem randomização nas
intervenções;
- Resultados não reportados no formato de pontos de estimativa (riscos relativos
ou rácio de possibilidades) e intervalos de confiança.
Características
de estudos observacionais bem controlados:
- Design coorte (com selecção concorrente de
controlos);
- Controlo de
casos;
- Resultados são reportados reportados no
formato de pontos de estimativa (riscos relativos ou rácio de possibilidades) e
intervalos de confiança.
A crença popular que apenas RCTs produzem resultados
confiáveis e que todos os estudos observacionais são enganadores fazem um
desserviço no tratamento de pacientes, investigação clínica e educação de
profissionais de saúde (9).
Contudo, resultados de um único RCT ou um único
estudo observacional, devem ser interpretados cuidadosamente. Estes dois
tipos de evidência, experimental e observacional, podem e devem ser combinados
para fornecer diferentes tipos de informação científica com diferentes pontos
fortes e fracos, dar uma melhor imagem ou até triangular uma relação de
causa-efeito, e ou estabelecer questões para futuros RCTs, e definir condições
clínicas.
Evidências
de ambos RCTs e coortes ou controlo de
casos bem planeados podem e devem ser usados para encontrar as respostas
correctas.
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Referências:
1. Jae W. Song, and Kevin C. Chung. Observational Studies:
Cohort and Case-Control Studies. Plast Reconstr Surg. 2010 Dec;
126(6): 2234–2242
2. Benson K, Hartz AJ. A comparison of
observational studies and randomized, controlled trials. N. Engl. J. Med. 2000;342:1878–1886.
3. Streptomycin treatment of pulmonary
tuberculosis: a Medical Research Council investigation. BMJ. 1948;2:769–82.
4. Feinstein AR. Current
problems and future challenges in randomized clinical trials. Circulation 1984; 70: 767–774.
5. Horwitz RI. The
experimental paradigm and observational studies of cause-effect relationships
in clinical medicine. J Chron Dis 1987; 40: 91–99
6. Byar DP, Simon RM, Friedewald WT, et al.
Randomized clinical trials: perspectives on some recent ideas. N Engl J Med. 1976;295:74–80.
7. Feinstein AR. Current problems and future
challenges in randomized clinical trials. Circulation.
1984;70:767–74.
8. Olkin I. Statistical and
theoretical considerations in metaanalysis. J Clin Epidemiol 1995; 48: 133–146.
9. Concato J, Shah N,
Horwitz RI. Randomized, controlled trials, observational studies, and the hierarchy
of research designs. N. Engl. J. Med. 2000;342:1887–1892.
10. Jenicek M. Foundations
of Evidence-Based Medicine. Parthenon Pub. Group;
Boca Raton: 2003. pp. 1–542
11. Horwitz RI, Viscoli
CM, Clemens JD, Sadock RT. Developing improved observational methods for evaluating therapeutic effectiveness.
Am J Med. 1990;89:630–8.
12. A randomized trial of propranolol in patients
with acute myocardial infarction. I. Mortality results. JAMA. 1982;247:1707–14.
13. . Epidemiologic
analyses of causation: the unlearned scientific lessons of randomized trials. J Clin Epidemiol 1989;42:481-489
, . Users' guides to the medical literature. X. How to use an article reporting variations in the outcomes of health services. JAMA 1996;275:554-558
, . Users' guides to the medical literature. X. How to use an article reporting variations in the outcomes of health services. JAMA 1996;275:554-558
15. Demissie K, Mills OF, Rhoads GG. Empirical
comparison of the results of randomized controlled trials and case-control
studies in evaluating the effectiveness of screening mammography. J Clin Epidemiol. 1998;51:81–91.
16. Horwitz RI. Complexity and contradiction in
clinical trial research. Am J Med. 1987;82:498–510.
17. LeLorier J, Grégoire G, Benhaddad A, Lapierre
J, Derderian F. Discrepancies between meta-analyses and subsequent large
randomized, controlled trials. N Engl J Med. 1997;337:536–42.
18. Sackett DL, Richardson WS, Rosenberg W, Haynes RB. Evidence-based
medicine: how to practice and teach EBM. New York: Churchill Livingtone, 1997.
p.108
19. Sami T. and Sedwick P.
(2011). Do RCTS provide better evidence than observational studies? Opticon 1826,11,1–10.
20. Chalmers TC, Celano P, Sacks HS, Smith H., Jr
Bias in treatment assignment in controlled clinical trials. N Engl J Med. 1983;309:1358–61.
21. Sacks HS, Chalmers TC, Smith H., Jr Sensitivity
and specificity of clinical trials: randomized v historical controls. Arch Intern Med. 1983;143:753–5.
22. Kunz R, Oxman AD. The unpredictability paradox:
review of empirical comparisons of randomised and non-randomised clinical
trials. BMJ. 1998;317:1185–90.
23. Angell M, Kassirer JP. Alternative medicine —
the risks of untested and unregulated remedies. N
Engl J Med. 1998;339:839–41.
