Postado em 23 de junho de 2017 por João Castelo
Este é o terceiro de uma série de 34 blogs com base em uma lista de “Conceitos fundamentais”, desenvolvido por uma Informado de Saúde Escolhas da equipe de projeto. Cada blog vai explicar um conceito chave que precisamos entender para ser capaz de avaliar as alegações de tratamento.
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Determinar se um resultado é diretamente causado por um tratamento ou ocorre por coincidência, é um velho problema. Muitas vezes, o estabelecimento de um nexo de causalidade pode ser difícil e o nexo de causalidade é atribuído a uma intervenção em que os elementos de prova não o podem provar. Há muitos exemplos onde a associação pode ter sido confundida com causação e é importante que ao avaliar a evidência de um efeito causador, ensaios adequados são conduzidos para excluir outras variáveis.Correlações espúrias :comer queijo e ficar emaranhado nos lençóis …
existem muitas coincidências na vida onde podem ser encontradas correlações entre dois factores aparentemente aleatórios. É improvável que uma coisa cause a outra ainda que alguns possam acreditar que eles são. Por exemplo, o consumo de queijo nos EUA entre 2000 e 2009 correlacionou-se com o número de mortes por entrelaçamento de Pessoas nos lençóis . Um destes factores causa o outro? Provavelmente não.Correlações espúrias: Veja um filme de Nicholas Cage e se afogue em uma piscina…
também, o número de pessoas que se afogaram em uma piscina entre 1999 e 2009, correlacionado com o número de filmes com Nicholas Cage que foram lançados durante esse tempo . É altamente improvável que Nicholas Cage seja a causa de pessoas se afogando em piscinas (embora, se as vítimas estavam assistindo um filme de Nicholas Cage, eles podem ter se beneficiado de afogamento), mas as duas taxas são quase identicamente correlacionadas.
estudos observacionais: O consumo de álcool e as taxas de mortalidade
os estudos observacionais são aqueles que analisam a taxa de um resultado em grupos que foram expostos diferentemente a uma intervenção ou factor de risco. Eles podem fornecer fortes evidências de associação entre fatores. No entanto, não podem, com certeza, ser utilizadas para provar que os factores investigados estão ligados causalmente. Isto porque eles podem não ter contabilizado variáveis desconhecidas que afetam o resultado.
em 1997, foi publicado no New England Journal of Medicine um grande estudo populacional sobre o consumo de álcool e as taxas de mortalidade (entre outras variáveis). Mostrou muito claramente que níveis moderados de bebida (entre 1-2 bebidas por dia) foi associada a uma diminuição nas taxas de mortalidade de todas as causas, particularmente de doenças cardiovasculares, mesmo em comparação com pessoas que não bebem de todo.
há inegavelmente uma associação em seus resultados, mas não podemos dizer com certeza que o álcool em si causou o aumento da expectativa de vida. Isto porque pode muito bem haver outros fatores envolvidos que explicam a diferença. Por exemplo, e se as pessoas que tomam uma bebida por dia estiverem mais relaxadas? Existe uma associação entre stress e aumento do risco de doença cardiovascular, e o resultado pode ter sido causado por isso. Outra explicação possível é o aumento da interação social em pessoas que bebem moderadamente, como a solidão também pode estar associada com menor expectativa de vida .Exemplo 2: Tabagismo e câncer
na primeira metade do século XX foi muito difícil dizer que os cigarros causaram problemas de saúde.
tabaqueiras com interesses conflituosos empurraram a ideia de que o aumento do câncer de pulmão neste período foi devido ao aumento do alcatrão nas estradas e da poluição do ar. Um dos primeiros homens a estabelecer a ligação entre o tabagismo e o câncer de pulmão foi Sir Richard Doll (o verdadeiro primeiro é provavelmente um homem alemão chamado Fritz Lickint cujas ideias foram usurpadas pelo governo nazista). Sir Doll fez a pacientes com câncer de pulmão muitas perguntas sobre sua vida, incluindo o seu nível de consumo de tabaco. Surpreendentemente, a maior associação que ele notou entre as taxas de câncer de pulmão foi com o consumo de tabaco. Esta Associação realizou-se repetidamente, mesmo quando estudava muitos grupos diferentes de pessoas de múltiplas origens, incluindo médicos. Com o passar do tempo, a quantidade de estudos que mostraram esta associação se acumulou e as evidências coletivas deram fortes indicações de que o câncer de pulmão estava causalmente relacionado ao câncer. Estudos em animais demonstraram que o “sumo” de tabaco aumentava as taxas de cancro nos ratos. Os estudos celulares mostraram que o fumo do cigarro estava a “diminuir” as minúsculas células ciliadas que fazem a linha dos nossos Pára-brisas, permitindo que os poluentes entrassem no pulmão. A montagem de dados de estudos observacionais, eventualmente, pressionou o governo a recomendar que as pessoas parem de fumar.
este é um exemplo de onde uma associação pode ser muito estreitamente correlacionada e reprodutível em diferentes populações, e assim dá provas suficientes para as pessoas agirem. No entanto, situações como esta são raras e surgem problemas quando as associações são inadequadamente retratadas como causação.
a melhor maneira de provar uma causa definitiva, particularmente para um medicamento ou intervenção, é através da realização de um ensaio controlado aleatoriamente.
Testes de causalidade em um estudo clínico randomizado (RCT)
UM ensaio controlado aleatório, é um tipo de estudo que analisa a ocorrência de resultados em diferentes grupos, que são selecionados de tal forma que fatores de confusão não são susceptíveis de ter um impacto sobre o resultado.
Imagine que o factor 1 é um tratamento e o factor 2 é o número de pessoas que experimentam um sintoma particular. Se os participantes recebem ou não o tratamento (factor 1) deve ser a única diferença entre os dois grupos. Idealmente, tudo o resto sobre os grupos deve ser exatamente o mesmo: sua idade, seu sexo, sua etnia, sua saúde de longa data, a comida que eles comem, o tempo que eles acordam, as relações que eles têm, absolutamente tudo. Desta forma, saberíamos que a mudança no fator 2, i.e. qualquer mudança nos seus sintomas, é provocada inteiramente pelo efeito do factor 1 e não por qualquer outro factor, cuja influência pode estar a afectar os resultados de formas que não podemos esperar imaginar.Obviamente, não vivemos num mundo ideal. Vivemos num mundo onde todos são diferentes e é impossível garantir, com toda a certeza, que nenhum outro factor externo está a provocar uma mudança no factor 2. Para superar isso, tentamos garantir que as pessoas em cada grupo são tão semelhantes quanto possível, ao aleatorizá – las para diferentes grupos, de modo que as muitas variações entre as pessoas são igualmente espalhadas-efetivamente cancelando uns aos outros. Em seguida, tentamos minimizar o efeito de fatores externos, garantindo que a única coisa que muda entre os grupos é a exposição ao tratamento.Ao controlar todos os fatores, além da variável que queremos estudar, podemos dizer com certeza razoável que existe de fato uma ligação causativa entre os dois fatores.Portanto, tenha cuidado com as alegações de que um resultado é causado por um tratamento…
quando ler um artigo que diz que um tratamento ou fator de estilo de vida está associado com melhores resultados, seja cauteloso. As pessoas que procuram e recebem um tratamento podem ser mais saudáveis e ter melhores condições de vida do que as que não o fazem. Portanto, as pessoas que recebem o tratamento podem parecer beneficiar, mas a diferença nos resultados pode ser porque são mais saudáveis e têm melhores condições de vida. Existem dezenas de maneiras pelas quais fatores externos podem influenciar os resultados experimentais, mesmo em um ensaio clínico.
causa de desintoxicação da Associação é um negócio complicado e é preciso uma pessoa corajosa para afirmar que eles podem definitivamente provar que um fator causa outro. O que você deve tirar daqui é uma dose saudável de ceticismo. Se te deparares com alguém que professa que uma coisa causa a outra, assume que estão errados até te convenceres do contrário. Pergunte: o que você tem uma associação ou uma causa? Como é que isto foi investigado? O estudo foi um RCT? Como é que todas as outras variáveis se mantiveram iguais.
Quando se trata de um tratamento, lembre-se de que, enquanto o resultado de um teste pode mostrar uma associação entre um tratamento e um resultado, o tratamento pode não ser necessariamente a causa.