Erros sistemáticos e aleatórios: o que são e como diferenciá-los

O que são erros sistemáticos e aleatórios? Mais um dos termos difíceis e sem importância da metodologia científica e epidemiologia que você precisa conhecer? Longe disso!!

Conhecer a fundo sobre esse tema te fará imergir na essência do que é a prática clínica e te transformará em um (futuro) profissional mais seguro e consciente.

Infelizmente vivemos em uma sociedade dogmática e determinística:

  • Dogmática porque acreditamos em tudo sem questionar nada;
  • Determinística porque temos a convicção que conhecemos como o mundo “funciona” e nos deixamos levar pelos achismo.

Essas duas definições se complementam e moldam o perfil dos profissionais da área de saúde da atualidade (inclusive os fisioterapeutas) em pessoas que não admitem suas dúvidas e a possibilidade de errar.

Já escrevi sobre isso aqui no blog [clique aqui para ler]… Mostrei que, como fisioterapeutas, temos que ser humildes frente as incertezas que nos cercam e admitir que estamos sujeitos ao erro.

Por mais contra intuitivo que pareça, esse é o caminho para ser mais eficiente nas suas condutas clínicas.

Portanto, não deixe de aprofundar seu conhecimento em erros sistemáticos e aleatórios e continue lendo essa postagem para saber mais sobre:

População e amostra


Erros sistemáticos e aleatórios
População e amostra

Uma população são todos os elementos de um conjunto específico (como os brasileiros) ou que possuem características semelhantes (como pacientes diabéticos).

Em contra partida, as amostra são “pedaços” de uma população. Recortes feitos de um todo, já que na maioria das vezes é impraticável acessar todos os elementos de uma população.

O mesmo raciocínio se aplica na pesquisa clínica (como os artigos que você lê).

Imagine um estudo que busca saber se em pacientes com artrite reumatóide existe maior prevalência de obesidade. Notem que é impraticável avaliar todos os pacientes do mundo com artrite reumatóide (população). Assim, o recomendado é escolher uma amostra que seja viável (como os pacientes da clínica ou hospital “X” da cidade “Y”).

Nesses casos, o resultado obtido é referente a amostra utilizada. Contudo, existe uma estimativa (inferência) de quanto esses resultados representam a população de origem.

O sonho de todo pesquisador é selecionar uma amostra que represente bem a população de origem. Isso, porém, depende de como ela foi selecionada.

A esse processo de seleção de uma amostra damos o nome de amostragem.

Existem amostragens em que a seleção dá a cada elemento a mesma probabilidade (ou a conhece) de ser selecionado. Elas tendem a gerar amostras bastante representativas da população de origem (amostragem probabilística).

Já as amostragens realizadas por conveniência ou pelo acaso podem não representar adequadamente a população de origem. Quando isso ocorre é grande a possibilidade de se gerar equívocos (amostragem não-probabilística).

Esses equívocos que podem ser cometidos têm nome: erros sistemáticos e aleatórios.

No próximo tópico você conhecerá cada um deles através de exemplos. Além disso, aprenderá a diferenciar entre um e outro e como evitá-los.

Erros sistemáticos e aleatórios


Erros sistemáticos e aleatórios
Erros sistemáticos e aleatórios
a) Erro sistemático (viés)

Por definição, viés é:

“um processo em qualquer estágio da inferência com tendência a produzir resultados que se afastem sistematicamente dos valores verdadeiros” (Epidemiologia clínica: elementos essenciais)

Em outras palavras, trata-se de erros cometidos antes (planejamento), durante (construção e coleta) ou depois (interpretação, análise e publicação) da confecção de um trabalho científico. Esse erros podem levar a resultados que se afastam da verdade.

O famoso efeito placebo é um tipo de viés. Nele, um paciente ou participante de uma pesquisa – por acreditar que está recebendo uma intervenção – apresenta melhoras clínicas.

Nesses casos, somos levados a acreditar que a intervenção escolhida foi benéfica, quando na verdade ela não interferiu no processo de causa e efeito.

Mas, e na prática clínica, também estamos susceptíveis a erros desse tipo? A resposta é sim!!

Durante o prognóstico, diagnóstico e tratamento os clínicos entram em contato com muitas informações. O problema é que, corriqueiramente, elas tendem a ser interpretadas apenas pelo sistema de crenças do fisioterapeuta.

… porém, você viu, no início dessa postagem, que esta atitude “abre brecha” para a ocorrência de erros (sistemáticos) ou vieses.

Existem muitas subclassificações para os erros sistemáticos, mas praticamente todas elas se enquadram em 3 categorias:

  1. Viés de seleção;
  2. Viés de aferição;
  3. Viés de confusão (confundimento).
1. O viés de seleção ocorre quando:

“…são feitas comparações entre grupos de pacientes que diferem em outros determinantes de desfecho, além do que está sendo estudado.” (Epidemiologia clínica: elementos essenciais)

As diferenças podem ser de várias formas: raça, sexo e nível de atividade da doença são exemplos corriqueiros.

Quando o viés de seleção está presente, pouco pode ser concluído sobre o efeito exclusivo das características de interesse.

Nos estudo não randomizados ou quase randomizados temos um exemplo clássico da possibilidade da presença de viés de seleção. Em casos assim, não há como garantir que os grupos que estão sendo comparados são semelhantes.

Dessa forma, a maneira mais utilizada, atualmente, para tentar evitar o viés de seleção é a randomização.

Quando feita de forma adequada, ela garante que os grupos do trabalho são homogêneos e a única diferença entre eles é a intervenção questão.

Isso permite que possamos ter ideia do efeito exclusivo da intervenção investigada.

2. O viés de aferição ocorre quando:

“…os métodos de aferição são diferentes entre grupos de pacientes.” (Epidemiologia clínica: elementos essenciais)

Não é pouco comum encontrarmos trabalhos científicos com esse viés e você precisa saber de que forma isso vai se apresentar para você.

Já ouviu falar sobre a síndrome do jaleco branco? É uma situação em que os pacientes ficam ansiosos ao terem sua pressão aferida por profissionais trajando jaleco. Nesses casos, a consequência são valores de pressão que diferem da realidade.

Você confiaria em um estudo buscando associar pressão arterial e doença cardiovascular usando esse método de aferição? Não porquê pode haver diferença entre a aferição de um ou outro paciente, concorda?

É fácil presumir também que um clínico está sujeito ao mesmo tipo de equívoco ao aferir a pressão arterial de seus pacientes com esse método.

Desse forma, quero que fique claro para você que o viés de aferição está presente tanto na pesquisa quanto na prática clínica.

Para quem busca tentar evitá-lo, é necessário utilizar instrumentos e modelos de avaliação padronizados.

3. O viés de confusão ou confundimento ocorre quando:

“quando dois fatores estão associados (andam juntos) e o efeito de um se confunde com ou é distorcido pelo efeito do outro.” (Epidemiologia clínica: elementos essenciais)

Em especial, pesquisas clínicas que estudam o comportamento humano (realização regular de exercícios) são mais susceptíveis a esse tipo de viés. O comportamento humano é muito complexo e, por isso, é praticamente impossível investigar todos os elementos que podem influenciá-lo.

Por exemplo, acreditou-se por muito tempo que o exercício aeróbico de baixa intensidade e longa duração (a boa e velha caminhada!) melhorava parâmetros cardiopulmonares.

Entretanto, em 2013 o grupo de pesquisa Look AHEAD publicou um robusto ensaio clínico randomizado [clique aqui para ler] sobre esse tema onde encontrou que não existe relação de causa e efeito entre essas variáveis.

O que existe é uma associação entre “correr” e a melhora dos parâmetros cardiovasculares. Ao que parece, pessoas que começam a “correr” também mudam seu estilo de vida e passam a dormir, comer, trabalhar (e etc.) melhor.

No final das contas, sugere-se que é a mudança no estilo de vida que melhora os parâmetros cardiovasculares e não a “corrida”!

Para tentar evitar o viés de confusão, basta distribuir aleatoriamente (randomização) os pacientes entre os grupos da pesquisa.

b) Erro aleatório (acaso)

Nesse ponto do texto, vocês já entenderam que trabalhar com amostras é, normalmente, o melhor caminho. Entenderam também que essa escolha custa caro pois “abrimos a guarda” para a ocorrência de vieses.

Porém, mesmo que se consiga uma amostra livre de vieses, ainda assim, há a possibilidade do resultado não representar bem a população de origem. O responsável por isso é o acaso!

Isso quer dizer que caso, hipoteticamente, alguém resolva analisar diferentes amostras de uma mesma população de origem, os resultados gerados assumiriam diversos valores diferentes do valor verdadeiro.

Essa divergência entre o valor da amostra e o valor verdadeiro (na população) – exclusivamente em decorrência do acaso – é chamada de variação aleatória ou erro aleatório.

Esse tipo de erro (acaso) pode influenciar todas as fases de um estudo: amostragem, seleção dos grupos e aferição dos desfechos.

Diferentemente do viés, que costuma distorcer os resultados para uma direção ou outra, o acaso tem a probabilidade de gerar resultados tanto abaixo como acima do valor verdadeiro.

É por conta disso que a média da observação de muitas amostras não enviesadas normalmente se aproximam do valor verdadeiro na população de origem, exceto quando se trata de uma amostra pequena.

Por tanto, tenha cuidado com artigos científico com menos de 100 pacientes. Neles existe grande possibilidade dos resultados estarem afastados da realidade pela presença do erro aleatório.

Comenta-se, no universo da metodologia científica, que uma margem segura para evitar o erro aleatório é incluir mais de 1.000 pacientes na pesquisa.

Entretanto, vale ressaltar que o acaso sempre precisa ser considerado nas pesquisas. Através da estatísticas é possível evitar ou mensurar a quantidade de erro aleatório no trabalho, mas ele nunca poderá ser eliminado totalmente.

Conclusão: erros sistemáticos e aleatórios


A presença de um tipo de erro não exclui a possibilidade de ocorrência do outro. Pelo contrário, normalmente os erros sistemáticos e aleatórios (viés e acaso, respectivamente) “coexistem” na maioria dos casos.

Entretanto, apesar de ambos serem erros, lidamos com cada um de forma diferente:

  • O viés pode ser evitado quando o pesquisador ou profissional realiza investigações clínicas adequadas e pode ser corrigido na análise dos dados;
  • Já o acaso não pode ser totalmente eliminado porém, seu efeito pode ser calculado estatisticamente.

Agora que você está “fera” em reconhecer e analisar erros sistemáticos e aleatórios, que tal treinar lendo uns artigos?!! Depois volta aqui e comenta como foi.

Abração!!

Referências


Artigos científicos : como redigir, publicar e avaliar / Mauricio Gomes Pereira.- [Reimpr.] – Rio de janeiro : Guanabara Koogan, 2014.

Almeida Filho, Naomar, 1952-Introdução à epidemiologia / Naomar de Almeida Filho, Maria Zélia Rouquayrol. – 4.ed., rev. e ampliada. [Reimp.]. – Rio de Janeiro : Guanabara Koogan,2014.

Epidemiologia clínica : elementos essenciais / Robert H. Fletcher, Suzanne W. Flecher, Grant S. Fletcher ; tradução: Roberta Marchiori Martins ; revisão técnica: Michael Schmidt Duncan ; consultoria e supervisão: Bruce B. Duncan, Maria Inês Schmidt. – 5. ed. – Porto Alegre : Artmed, 2014. xvi, 280 p. : il. ; 25 cm.

2 Comentários “Erros sistemáticos e aleatórios: o que são e como diferenciá-los”

  • Boa tarde!
    Parabenizo os autores pela iniciativa tão importante para nossa área.
    Gostaria de sugerir uma correção no seguinte parágrafo: “Entretanto, em 2013 o grupo de pesquisa Look AHEAD publicou uma revisão sistemática [clique aqui para ler] sobre esse tema onde encontrou que não existe relação de causa e efeito entre essas variáveis.”, tendo em vista que o estudo Look AHEAD foi um ensaio clínico e não uma revisão sistemática.
    Att.

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