As questões de no 29 e 30 referem-se ao estudo “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):
Pegadinha: viés de aferição é problema de como a variável foi medida; confundimento é problema da estrutura de associação entre variáveis.
Prontuário, laudo e instrumento validado podem reduzir erro de mensuração, mas não garantem ausência total de viés.
Adicionar covariáveis só melhora ajuste quando elas são escolhidas adequadamente; mais variáveis não significa automaticamente modelo melhor.
No artigo original, a análise multivariável foi feita por regressão de Poisson, apesar de o item III mencionar regressão logística.
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Contexto
Viés de aferição ocorre quando exposição, covariável ou desfecho são mensurados de forma sistematicamente inadequada. Autorrelato de lesões e comorbidades pode gerar erro por memória, desconhecimento diagnóstico, interpretação subjetiva ou diferença na forma como grupos relatam suas condições. Sempre que possível, fontes objetivas e padronizadas, como prontuários, laudos, exames ou instrumentos validados, podem reduzir esse problema.
É importante distinguir redução de viés de eliminação completa. Um prontuário também pode conter informação incompleta, e um laudo pericial pode não capturar todas as dimensões clínicas. Portanto, combinar fontes e definir previamente critérios de mensuração é mais robusto do que pressupor que qualquer fonte documental seja perfeita.
Outro problema é o confundimento. Incluir variáveis relevantes em um modelo multivariável pode ampliar a compreensão da associação e ajustar confundidores, desde que a escolha das variáveis seja fundamentada causalmente. Inserir variáveis indiscriminadamente pode introduzir sobreajuste, ajuste de mediadores ou viés por colisores. No artigo citado, o modelo final apresentado foi de regressão de Poisson, não logística; assim, a expressão “regressão logística” do item III é uma imprecisão da formulação. O núcleo do item, porém, é que variáveis como estresse e impacto econômico poderiam ampliar a análise da perda de produtividade, e o gabarito oficial o considera verdadeiro.
Alternativa por alternativa
A) Correta (gabarito). Os três itens são aceitos pela banca. Autorrelato pode produzir viés de aferição; documentos objetivos podem reduzir a classificação incorreta; e covariáveis relevantes podem ampliar a análise do desfecho. A ressalva técnica é que o estudo publicado utilizou regressão de Poisson.
B) Incorreta. O item I é verdadeiro, mas não é o único. Os itens II e III também descrevem estratégias metodologicamente plausíveis para qualificar mensuração e análise.
C) Incorreta. O item II está correto, porém os itens I e III também são considerados corretos no gabarito.
D) Incorreta. II e III são aceitos, mas o item I também é verdadeiro: informações autorrelatadas podem gerar erro sistemático de mensuração.