4. AMOSTRAGEM EM POPULAÇÕES DE DIFÍCIL ACESSO
4.3 Amostragem dirigida pelo respondente
A amostragem dirigida pelo respondente (ADR), uma tradução do inglês para Respondent Driven Sampling (RDS), doravante RDS, é um método de recrutamento de
participantes que permite a obtenção de estimativas de interesse baseadas em pressupostos do próprio processo de amostragem, que serão descritos adiante, embora esses pressupostos sejam difíceis de alcançar. O método foi adaptado da amostragem por “bola de neve” como alternativa às amostragens por conveniência que utilizam cadeias de referência. A adaptação do método foi proposta por Heckathorn (1997) na década de 1990. Foi utilizado pela primeira vez para recrutar músicos de Jazz e depois pessoas que usavam SPAs injetáveis em diversas cidades dos Estados Unidos da América (EUA).
Os métodos de amostragem disponíveis à época apresentam algumas limitações, o que impulsionou o desenvolvimento do método de amostragem dirigida pelo respondente (ADR). As principais limitações referem-se à validade das estimativas, uma vez que são obtidos de amostras não aleatórias, ou seja, não probabilísticas. No
53 RDS, por exemplo, acredita-se que ocorra viés de seleção por causa da forma não aleatória de seleção dos recrutadores (“sementes”) que são igualmente os primeiros participantes do processo de recrutamento. Trata-se de um viés de seleção que pode se originar da super-representação de elementos com muitas conexões (muitos contatos) ou da hipo-representatividade daqueles com poucas conexões (menor rede de contatos) na amostra obtida. Igualmente, pode ocorrer super-representatividade de membros mais cooperativos (voluntarismo), o que lhes atribui maior probabilidade de serem recrutados e de recrutarem seus semelhantes para compor a amostra, podendo gerar viés devido ao grau de semelhança dos participantes - homofilia. Existe ainda o problema gerado pelo “mascaramento” que ocorre em virtude da “proteção” dada a alguns membros da rede pelos “protetores”, ou gatekeepers (Heckathorn, 1997), os quais podem não indicar para recrutamento alguns elementos do grupo, como os “cabeças”, no caso de gangues, traficantes ou pessoas que compram/vendem ilicitamente SPAs.
O RDS, portanto, combina a lógica de seleção do método “bola de neve” com a teoria matemática de Cadeias de Markov associada à fundamentação dos processos estocásticos (Heckathorn, 1997). De forma sucinta, o processo estocástico estabelece que as características em estudo (cor de pele, sexo, tipo de SPAs utilizada, preferência sexual, sorostatus, etc.) do recrutador influenciam as características do seu recrutado, o que gera dependência entre as unidades amostrais – recrutador-recrutado. Porém, a cadeia markoviana de primeira ordem pressupõe que embora os recrutados sejam função de quem os recrutou, e não do processo de recrutamento ou de eventos outros (admitindo que o recrutamento ocorra predominantemente intra-grupo, mas também
54 inter-grupo), espera-se que o estágio final de recrutamento (os últimos recrutados) seja independente do estágio inicial (primeiros recrutados), se os critérios de recrutamento forem observados rigorosamente e se a cadeia de recrutamento for longa o suficiente para que se alcance o equilíbrio em relação às características de interesse. Observe-se, porém, que os critérios de recrutamento nem sempre são rigorosamente observados em virtude das próprias características da amostra e das limitações do processo de recrutamento.
Em outras palavras, sustenta-se que no final do recrutamento, as características do recrutado são independentes das características do recrutador do seu recrutador1, sugerindo-se independência entre as unidades amostrais distais (Heckathorn, 1997, 2002; Lansky et al., 2007; Salganik & Heckathorn, 2004). Logo, ao conectar de forma subjacente os participantes a partir de suas relações sociais, decorridas várias ondas de recrutamento, acredita-se que no RDS, ao se aumentar o tamanho da amostra com um número maior de ondas, isso pode sobretudo resultar na redução da dependência entre as unidades amostrais subsequentes em relação às sementes que foram obtidas de forma não aleatória (Gile & Handcock, 2010). Do ponto de vista prático, esses aspectos podem realmente ser atingidos, porém, nada dizem em relação à representatividade da população da qual a amostra foi obtida. Contudo, ainda
1 1º teorema: a “lei dos grandes números para a cadeia regular de Markov” estabelece que a probabilidade de que um sistema alcance qualquer estado dado no curso de um grande número de etapas é independente do seu ponto de partida. No RDS esse estado é chamado de equilíbrio. Isso significa que se o processo amostral alcançar um dado número de ondas, e for classificado rigorosamente como um processo markoviano, supera-se o problema central da amostragem por cadeia de referência em populações de difícil acesso, o de que as características da amostra final (estado) refletem apenas as características das sementes (ponto de partida). Contudo, ressalte-se, a dependência entre os elementos mais próximos é insuperável no processo markoviano.
55 permanece a dependência entre as unidades amostrais próximas, recrutador- recrutado.
Assim, seguindo o método da “bola de neve” em que um participante da população alvo recruta seu par para o estudo, no método RDS o recrutador inicial (índice ou semente) é selecionado de forma não aleatória e recebe um número limitado de cupons/convites, geralmente três (essa quota de recrutamento que pode variar a depender da dinâmica do recrutamento). É importante notar que a semente deve ser um membro da população alvo do estudo e deve ser selecionada de forma não aleatória para iniciar o recrutamento. Os cupons/convites servem para o recrutador inicial recrutar (convidar) conhecidos da rede de contatos que satisfaçam os critérios de elegibilidade previamente definidos pelo pesquisador.
Em geral, deve-se recrutar sementes com diversidade em relação às características de interesse de modo a garantir heterogeneidade da amostra final (Heckathorn, 1997, 2002; Salganik & Heckathorn, 2004). O ideal é que as sementes tenham ampla rede de contatos da qual possam recrutar pares elegíveis e que sejam pessoas motivadas a recrutar seus conhecidos (Heckathorn, 1997), pois o recrutamento se fundamenta no fato de que as sementes têm maior acesso aos membros da população alvo do que a equipe de pesquisa ou outras pessoas estranhas ao grupo (Truong et al., 2013).
Deve-se notar, por um lado, que, no processo de recrutamento, por um lado, a distribuição de um número uniforme de cupons a todos os recrutadores busca garantir que recrutadores com maior rede de contatos não sejam super-representados na
56 amostra, em comparação àqueles com redes de contato menores, embora isso possa não ser facilmente verificável. Além disso, tenta equilibrar a influência das sementes na amostra final, uma vez que a quantidade de recrutados de cada recrutador é igual e limitada. Por outro lado, a depender do tamanho da amostra desejado, a distribuição de um número uniforme de cupons aos recrutadores estimula a realização do maior número possível de ondas de recrutamento, o que pode possibilitar o alcance de indivíduos mais escondidos na população alvo (Heckathorn, 1997, 2002; Magnani et al., 2005). Entretanto, nada garante que a amostra final será independente das sementes.
No desenrolar do recrutamento, o participante recrutado pela semente se apresenta ao local de pesquisa com um cupom válido, onde será entrevistado e igualmente receberá um número limitado de cupons para recrutar seus semelhantes que também serão solicitados a recrutar seus pares e assim por diante. Os cupons são codificados para permitir a conexão entre o recrutador e seus recrutados utilizando um software desenvolvido para o gerenciamento de cupons. O recrutamento no RDS é repetido de forma sequencial em vários ciclos chamados de “ondas” até alcançar um ponto de equilíbrio em relação às características de interesse do estudo (Heckathorn, 1997). O ponto de equilíbrio é definido a posteriori, durante o recrutamento, com o monitoramento via software da saturação em relação às características de interesse.
Para estimular a participação de elementos da população alvo no estudo, o método RDS utiliza um incentivo primário (monetário ou de outro tipo) para os participantes que completarem com sucesso o protocolo do estudo. Ademais, para estimular os
57 participantes a recrutarem seus pares, o método também fornece aos recrutadores um segundo incentivo para cada um dos seus recrutados que se apresente ao local de pesquisa e satisfaça os critérios de elegibilidade para o estudo (Heckathorn, 1997). Espera-se que o incentivo secundário reduza a taxa de recusa, pois acredita-se que mesmo que um indivíduo não esteja disposto a participar por causa do reembolso que receberia, poderá participar para ajudar o seu recrutador a ganhar a reembolso (Magnani et al., 2005).
Nesse processo de referenciamento pode ocorrer homofilia, que é a medida de tendência de indivíduos selecionarem seus pares com base nas suas próprias características, isto é, as características em estudo do recrutador o influenciarem a recrutar seus pares com as mesmas características, fenômeno também chamado de recrutamento preferencial. Assim, quanto maior o grau de homofilia significa que cada recrutado não teria sido escolhido de forma independente do seu recrutador. Dito isso, o pressuposto de independência das observações é violado no processo markoviano típico.
Com base na lei dos grandes números, e no fenômeno de estacionariedade na cadeia markoviana, acredita-se que decorrido um número suficiente de ondas de recrutamento para se alcançar o equilíbrio e se for observado um baixo grau de homofilia na amostra (Heimer, 2005), condições importantes a serem satisfeitas, pode se configurar um estágio de equilíbrio2 para as características de interesse no qual há
2 2º teorema: o equilíbrio amostral ocorre de forma geométrica, ou seja, uma forma rápida de convergência da amostra (“a very fast kind of convergence”), uma característica do processo
58 independência entre os recrutadores e os recrutados dos seus recrutados no final do processo markoviano típico. Esse estágio corresponde ao ponto em que a amostra está “saturada”, i.e, sua composição quanto às características em estudo não muda com ondas subsequentes de recrutamento. A partir desse ponto, acredita-se que os últimos recrutados são independentes das sementes, ou seja, dos recrutadores índice (Heckathorn, 1997, 2002; Salganik & Heckathorn, 2004), embora sejam correlacionados aos seus próprios recrutadores. Diante disso, defende-se que a amostra que alcança o equilíbrio proporciona a base teórica para o ajuste das estimativas de modo que sejam representativas da população alvo (Salganik & Heckathorn, 2004; Truong et al., 2013), fato que, contudo, não pode ser garantido pelo simples alcance do equilíbrio amostral.
Quanto à homofilia, é importante ressaltar que se os grupos de comparação na amostra apresentarem igual homofilia, então terá ocorrido auto-ajuste ou ajuste natural das amostras. O mesmo pode ser dito em relação ao tamanho das redes individuais utilizadas para ponderar as estimativas populacionais. Isso quer dizer que se todos os elementos da amostra apresentarem o mesmo tamanho de rede, não será necessário calcular pesos amostrais, pelo menos com base no tamanho da rede individual, para ajustar as estimativas (Heckathorn, 2002; Heimer, 2005; Ramirez- Valles et al., 2005). Entretanto, não é comum que os grupos tenham graus semelhantes de homofilia nem de tamanho de redes.
markoviano, sem dúvida após um número considerável de ondas geradas a partir de sementes com características diversificadas.
59 Para as análises e cálculo de estimativas ponderadas com os dados da amostra para a população alvo recomenda-se, preferencialmente, a não inclusão das sementes. As estimativas são calculadas num programa específico, o RDS Analisys Tool (RDSAT para Windows, Ithaca, Nova Iorque: Cornell University, 2012, disponível em http://www.respondentdrivensampling.org/). Essas estimativas são corrigidas pela diferença nas probabilidades individuais a posteriori de seleção dos participantes em virtude do tamanho individual da rede de contatos e também pelo grau de semelhança entre os recrutadores e seus respectivos recrutados – homofilia (Heckathorn, 2002; Salganik & Heckathorn, 2004; Salganik, 2006). O número de contatos na rede é obtido do auto-relato do participante quando perguntado sobre a quantidade de pessoas da rede que conhece e que também o conhecem (reciprocidade), partindo, portanto, da premissa de que a probabilidade de seleção de cada participante é proporcional ao tamanho da rede a que está conectado na população alvo do estudo.
É fundamental que o tamanho individual de rede seja reportado com precisão, e que as conexões sejam recíprocas (Heckathorn, 1997). Entretanto, estimar de forma precisa o tamanho individual da rede constitui um desafio (Mccarty, Killworth, Bernard, Johnsen, & Shelley, 2001; McCormick, Salganik, & Zheng, 2010). Estratégias como o uso de perguntas aninhadas, de entrevistas face-a-face, de utilização de entrevistadores bem treinados e de não aceitar resposta de tamanho de rede igual a zero têm sido propostas para melhorar a acurácia do tamanho da rede (Montealegre et al., 2013). McCarty et al. (2001), ao compararem os métodos de soma e “scale-up” (escalada), observaram que apesar de estimarem distribuições semelhantes de tamanho da rede individual de contatos, houve tendência de os respondentes
60 superestimarem a rede de contatos para uma subpopulação sabidamente pequena e de subestimarem para uma subpopulação sabidamente grande. Os pesquisadores reconheceram que, na falta de um instrumento padrão para estimar o tamanho individual da rede, não se pode afirmar qual dos dois métodos produz estimativas mais válidas (precisas) e confiáveis, embora não faltem estratégias de correção do erro de estimativas. Outros pesquisadores sugerem estratégias para a formulação de questões, para seleção de categorias e também para a definição da quantidade de categorias e de perguntas para estimar o tamanho individual da rede de forma acurada (McCormick et al., 2010; Zheng, Salganik, & Gelman, 2006).
Alguns critérios devem ser rigorosamente observados para se considerar um processo amostral na lógica da “bola de neve” como sendo uma amostragem dirigida pelo respondente (RDS) e fornecer os fundamentos para a análise dos dados nessa mesma lógica. O primeiro aspecto é que a conexão entre o recrutador e o recrutado deve ser documentada; segundo, o recrutador e o recrutado devem se conhecer (reciprocidade) antes do recrutamento; terceiro, cada recrutador deve recrutar no mínimo um conhecido; quarto, o tamanho individual da rede de contatos deve ser registrado e deve ser o mais preciso possível; quinto, a seleção de pares deve ocorrer de forma aleatória na rede de contatos; sexto, o recrutamento deve ocorrer com reposição e, sétimo, a amostra deve alcançar o equilíbrio em relação às principais características em estudo (Heckathorn, 1997; 2002; 2007). Deve-se observar que mesmo que todos os pressupostos do método sejam alcançados, a amostra obtida ainda assim não será uma amostra probabilística e não representaria perfeitamente a população da qual foi obtida. Por exemplo, não há garantia de seleção aleatória de pares na rede de
61 contatos, algum aspecto (por exemplo, seleção do par mais próximo ou mais fácil de alcançar, características próprias do recrutador, desejo de ajudar o amigo a ganhar o reembolso, pessoa mais próxima) determina qual dos membros de seus contatos será selecionado.
Na tentativa de sistematizar a apresentação de publicações que utilizam o RDS, White et al. (2012) propuseram regras que estão disponíveis na íntegra em http://www.equator-network.org. Entre os requisitos necessários para a apresentação de resultados de estudos RDS, os principais aspectos elencados são: i) indicar no título ou no resumo o método de amostragem; ii) explicar nos métodos por que o RDS é a opção mais adequada para o estudo, relatar o número, a fonte e o método de seleção de sementes, os critérios de elegibilidade utilizados para as sementes e para os recrutados, indicar o local de recrutamento (fixo ou móvel), apresentar a(s) pergunta(s) utilizada(s) para estimar o tamanho individual da rede.
É ainda importante iii) indicar como foi feita a conexão recrutador-recrutado, ações adotadas para evitar participação repetida e para evitar arrolar falsos positivos, como e para que variável foi alcançado o equilíbrio, relatar se as sementes foram incluídas na análise, reportar a taxa de não resposta (cupons distribuídos e retornados), quantidade de sementes que não geraram recrutados ou que não germinaram, reportar o número de cupons por semente e o número de ondas, iv) nos resultados, apresentar estimativas não ajustadas e ajustadas com respectivos intervalos de confiança além de explicar como foram ajustadas e v) na discussão, considerar os
62 limites do método de amostragem e comentar quão as estimativas não ajustadas podem ser representativas da população alvo.
O método RDS vem sendo utilizado em diferentes países para amostrar diferentes populações consideradas de difícil acesso (Johnston et al., 2008; Malekinejad et al., 2008). Na América Latina e Caribe, Montealegre et al. (2013) identificaram 87 estudos conduzidos entre 2005 e 2011, a maioria com HSH (43%) e 26% foram realizados com pessoas que usam SPAs. Em alguns dos países, esses foram os primeiros estudos sobre HIV conduzidos com populações de difícil acesso a utilizar esse tipo de amostragem, que é uma amostragem não aleatória, mas que pretende uma certa aleatoriedade nos seus pressupostos teóricos aplicados à prática da amostragem. Quase a metade (40) desses estudos foi feita no Brasil entre 2005 e 2011. No Brasil destacam-se os estudos realizados pelo Ministério da Saúde entre 2008 e 2009, que recrutaram homens que fazem sexo com homens (HSH) (Bermúdez-Aza et al., 2011; Carballo-Diéguez et al., 2011; Kerr et al., 2013; Rocha, Kerr, de Brito, Dourado, & Guimarães, 2013; Tun, Mello, Pinho, Chinaglia, & Diaz, 2008), profissionais do sexo (PS) (Damacena, Szwarcwald & Barbosa-Junior, 2011; Matos et al., 2013) e travestis (Carballo-Diéguez et al., 2011; Martins et al., 2013; Sousa, Ferreira, & Sá, 2013). Ademais, vem sendo considerada a aplicação do RDS em ensaios randomizados em conglomerados (cluster-randomized trials) de populações de difícil acesso (Solomon et al., 2013).
Por fim, um aspecto ético importante foi introduzido no RDS na medida em que diferentemente da “bola de neve”, o primeiro contato com os potenciais participantes é feito pelos seus pares, o que significa que os pesquisadores apenas têm contato com
63 o respondente quando este concordou em participar do estudo e se apresenta voluntariamente no local de pesquisa (Heckathorn, 1997). Ressalta-se ainda a introdução do duplo incentivo/ressarcimento, o qual estimula e procura garantir o recrutamento pelos participantes, embora possa se tornar uma potencial fonte de viés, na medida em que o interesse pelo ressarcimento tanto pode levar à “semi- profissionalização” de recrutadores (há nisso o risco de incluir falsos membros da população de estudo se não forem rigidamente observados os critérios de elegibilidade (Meyer & Wilson, 2009; Meyer et al., 2011)) quanto induzir múltiplas participações de um mesmo sujeito (se não houver triagem rigorosa). Por exemplo, em cenários de baixo nível socioeconômico, foi observada comercialização de cupons pela vantagem de reembolso financeiro (Johnston et al., 2010).