UFCSPA - Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (RS) — Prova 2023
Cardoso JP, Mota ELA, Rios PAA, Ferreira LN. Fatores associados à perda de produtividade em pessoas envolvidas em acidentes de trânsito: um estudo prospectivo. RevBrasEpidemiol. 2020 Mar 9;23:e200015”Sobre os potenciais riscos de viés que nesse estudo podem estar contidos, analisar os itens abaixo:I. Caso as avaliações das lesões e das comorbidades tenham sido autorrelatadas, poderiam levar a um viés de aferição.II. O registro das lesões confirmadas por laudos periciais e registrados em prontuários seria uma forma de evitar o viés de aferição.III. A inclusão de outras variáveis no modelo de regressão logística, como o estresse e o impacto econômico nas famílias dos envolvidos em acidentes de trânsito, poderia auxiliar no entendimento mais amplo sobre perda de produtividade. Está(ão) CORRETO(S):
Autorrelato de lesões/comorbidades → viés de aferição; dados objetivos (laudos, prontuários) ↓ viés. Variáveis adicionais relevantes ↓ viés de confusão.
O viés de aferição ocorre por erro sistemático na medição de variáveis, sendo comum em autorrelatos. Fontes objetivas de dados minimizam esse viés. A inclusão de variáveis de confusão relevantes em modelos estatísticos é crucial para um entendimento completo e para evitar interpretações errôneas dos resultados.
A validade de um estudo epidemiológico depende da minimização de vieses. O viés de aferição, também conhecido como viés de informação, ocorre quando há erros sistemáticos na medição ou classificação das variáveis de exposição ou desfecho. É um conceito fundamental para a interpretação crítica de pesquisas científicas e para o planejamento de novos estudos, garantindo a acurácia dos dados. O autorrelato de informações, como lesões ou comorbidades, é uma fonte comum de viés de aferição, pois a percepção individual pode ser imprecisa ou influenciada por diversos fatores. Para mitigar esse risco, a utilização de dados objetivos e padronizados, como laudos periciais e prontuários médicos, é preferível, pois oferece maior acurácia e reprodutibilidade, fortalecendo a evidência. Além do viés de aferição, a inclusão de variáveis de confusão em modelos estatísticos, como a regressão logística, é essencial para isolar o efeito da exposição de interesse sobre o desfecho. Fatores como estresse e impacto econômico podem ser importantes confundidores na relação entre acidentes de trânsito e perda de produtividade, e sua consideração aprofunda a compreensão dos resultados e a validade externa do estudo.
Os principais tipos incluem viés de seleção, viés de informação (ou aferição) e viés de confusão. Cada um afeta a validade interna do estudo de maneira distinta, comprometendo a precisão dos resultados.
O autorrelato pode levar a viés de aferição devido à memória imprecisa, desejo de responder de forma socialmente aceitável ou falta de conhecimento técnico sobre a condição, resultando em sub ou superestimação das informações.
Incluir variáveis adicionais relevantes pode auxiliar no controle de fatores de confusão, proporcionando um entendimento mais completo da associação entre as variáveis de interesse e o desfecho, melhorando a validade interna do estudo.
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