Caso-controle

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Estudo caso-controleTexto grande

Problema: comparar um grupo de doentes (casos) e um grupo de pessoas não doentes (controles). O objetivo é verificar se os casos diferem significantemente dos controles em relação à exposição de um dado fator de risco. Este problema se resume em comparar duas proporções: a proporção de expostos entre os doentes e a proporção de expostos entre os não doentes.

Exemplo: A eficácia da vacina BCG na prevenção da tuberculose foi posta em dúvida e um estudo foi designado para comparar a taxa de vacinação entre um grupo de pessoas tuberculosas e um grupo controle. Informações disponíveis indicam que aproximadamente 30% dos controles não são vacinados. Os investigadores desejam ter 80% de chance de detectar diferença a um nível de significância de 5%. Se um odds ratio de 2 fosse considerado uma diferença importante entre os dois grupos, quantas pessoas devem ser observadas em cada grupo? Para um estudo não pareado, considerando o mesmo número de casos e controles, o resultado seria 110 pessoas em cada grupo.

O pesquisador deverá arbitrar os seguintes parâmetros:

Tipo de estudo. Dois dos três parâmetros:

  • Proporção de expostos entre os casos.
  • Proporção de expostos entre os controles.
  • Odds ratio.

Número de controles para cada caso. Nível de significância. Poder do teste. Teste de hipótese. Erro de citação: Código <ref> inválido; refs sem parâmetro de nome devem possuir conteúdo a elas associadoReferências: Lwanga and Lemeshow (1991) e Schesselman (1982).


Tipo de estudo:

Pareado: estudo onde os controles são idênticos aos casos em relação a um ou mais fatores de confusão. Por exemplo, em um estudo em que o sexo pode influenciar o resultado, os grupos (casos e controles) devem ter a mesma proporção de homens e mulheres, ou seja, para cada caso existe um ou mais controles correspondes do mesmo sexo. Não pareado:estudo em que não há nenhum controle em relação às demais variáveis, tais como, sexo, idade, antecedentes, etc. Proporção de expostos entre os casos: equivale à proporção de pessoas expostas ao fator de risco no grupo de doentes. No exemplo dado, o fator de exposição é a não vacinação contra a tuberculose, portanto, essa proporção corresponde à proporção de pessoas tuberculosas que não foram vacinadas.

Proporção de expostos entre os controles: equivale à proporção de pessoas expostas ao fator de risco no grupo controle. No exemplo dado, essa proporção equivale à proporção de pessoas sadias que não foram vacinadas (30%).

Odds ratio: chance de se observar casos expostos ao fator de risco sobre a chance de se observar controles expostos ao fator de risco. Se a exposição ao fator de risco for a mesma para casos e controles o odds ratio vale 1. Também é chamado de razão de chances. Considerando o exemplo, os investigadores desejam observar um odds ratio igual a 2, ou seja, espera-se a chance (odds) de não ser vacinado entre as pessoas com tuberculose seja duas vezes maior que entre as pessoas sadias.

Número de controles por caso: quando este número é 1, significa que as duas amostras são de tamanhos iguais. Este número não precisa ser necessariamente um inteiro. Em estudos onde existem mais casos do que controles, este número pode ser por exemplo 0.5, ou seja, 1 controle para cada 2 casos.

Nível de significância: indica a probabilidade de cometer um erro do tipo I, ou seja, rejeitar a hipótese nula quando esta for verdadeira. Em outras palavras, é a chance de dizer que existe diferença entre as proporções quando na realidade elas são iguais. No exemplo considerado, é a probabilidade de concluir erroneamente que a taxa de vacinação é menor entre as pessoas doentes.

Poder do teste: indica a probabilidade de decisão correta baseada na hipótese alternativa. Geralmente é interpretado como a chance de detectar uma real diferença entre as proporções, ou seja, detectar a diferença se ela realmente existir.

Teste de hipótese:

Teste monocaudal: teste cuja hipótese alternativa é uma desigualdade, ou seja, deseja-se testar se o valor observado é maior ou menor que o valor crítico correspondente à hipótese nula. Teste bicaudal: teste cujo objetivo é testar apenas se as proporções são iguais ou diferentes e não estabelecer qual delas é maior ou menor. No exemplo dado o teste é monocaudal pois o interesse é saber se a taxa de vacinação entre as pessoas com tuberculose é menor do que entre as pessoas sem tuberculose.

[1]

  1. http://www.lee.dante.br/pesquisa/amostragem/di_cas_con.html