Epidemiologia ambiental - Aula 2

Epidemiologia

Ambiental

Princípios Básicos

 Biomarcadores

 Qualquer parâmetro mensurável bioquímico, fisiológico, citológico, morfológico ou outro biológico.

 Obtido por: tecidos, fluidos ou gases expirados.

 Tecidos e fluidos: sangue, urina, fezes, dentes, cabelo, saliva, fluidos e células e fluidos amnióticos e sêmen.

 Unhas dos dedos das mãos ou dos pés e tecido adiposo subcutâneo.

 Biomarcadores: usados para marcar o estágio do espectro da exposição.

 Biomarcadores de exposição → medidas de poluentes ou seus metabólitos nos tecidos corporais e fluidos.

 São considerados indicadores de dose.  Exemplo: Uso de nicotina e cotinina como

indicadores de tabaco ambiental em crianças.

 Biomarcadores → efeitos adversos ou dano a um órgão precoces.

 Marcadores de efeitos na reprodução:

contagem reduzida de esperma, mutação celular.

 Aberrações cromossômicas e adutos de

 Biomarcadores de suscetibilidade:

 Usados para determinar se uma pessoa

apresenta variações genéticas ou ambientais no metabolismo de uma substância.

 Exemplo: poliformismo genético em enzimas microssomais.

Revisão de princípios

epidemiológicos

 Conceitos de populações

 A doença não ocorre aleatoriamente nas populações.

 Comparação de ocorrências de padrões de doenças.

 População geral → área específica, como país ou região.

 População de risco: poderia desenvolver a doença de interesse.

 Pode ser reduzida a um gênero: câncer de próstata ou de útero.

 Definição de limites na população de acordo com o agravo estudado: ataque do coração: > 40 anos.

 População-fonte: população ao risco da qual será retirada uma amostra.

 Proximamente relacionada à população-alvo.  Exemplo: população-alvo → homens de 40 a

50 anos vivendo em determinada região.  População-fonte → limitada àqueles com

 Conceito de população → número de pessoas e o período de observação.  Período de risco: duração total que o

indivíduo da população-fonte está exposto ao risco.

 População de estudo:

 Indivíduos amostrados da população-fonte e incluídos no estudo.

 Exemplo: registro de câncer para amostrar homens entre 50 e 65 anos de idade com câncer de pulmão em determinada região e tempo.

 Identificação de indivíduos:

 Sujeito → termo usado para pesquisa experimental.

 Participante → termo mais utilizado.

 Sentido de participação no desenvolvimento do estudo.

 Modos diferentes de processar a amostragem.

 Estudo de coorte → amostra de indivíduos é extraída da população-fonte.

 Estudo caso-controle → amostra de casos e não-casos do período de risco da população-fonte.

Medição da saúde em

populações

 Quantificação da ocorrência da doença ou de agravos à saúde em populações.

 Medida mais simples → contagem de indivíduos afetados → Apresentação de

tendência temporal de evolução do agravo → dados insuficientes.

 Necessidade de informações adicionais sobre a população ao risco.

 Cálculo da ocorrência da doença → função do número de eventos sobre a população ao risco para um determinados período de

tempo.

 Prevalência → expressa a ocorrência da doença em determinado ponto do tempo.  Incidência → número de casos novos que

 Medidas de incidência:

 Taxa de incidência → medida da ocorrência da doença por unidade de tempo.

 Observação da população durante determinado período em relação à exposição.

 Indivíduos 1, 2 e 4 → observados durante todo o seguimento → contribuição de sete pessoas-anos cada um.

 Indivíduos 3 e 6 → observados durante dois anos antes de desenvolver a doença → duas pessoas-anos cada um.

 Indivíduo 5 → perda de seguimento, com contribuição de três anos.

 Período total ao risco → 33 pessoas-anos.  Período de risco para mortalidade → 43

pessoas-anos → indivíduos doentes permanecem sob risco de morrer.

 Taxa de incidência → número de casos dividido por pessoas-tempo.

 Incidência acumulada ou risco → medida importante de ocorrência de doença.

 Equivalente à probabilidade de um indivíduo desenvolver o agravo à saúde.

 Medidas de prevalência

 Medida apropriada para condições crônicas → asma ou diabetes.

 População estável → taxas de incidência,

duração da doença, exposição e prevalência estáveis.

Comparações e associações

 Risco relativo como uma medida de efeito  Razão de taxas → taxa de incidência no

grupo exposto (a/Y₁) em relação ao não-exposto (b/Y₀).

 Razão de riscos → razão da incidência acumulada no grupo exposto (a/N₁) em relação ao não-exposto (b/N₀).

 Odds Ratio → Razão de chances

 Medida de efeito em estudos do tipo caso-controle.

 Definição do estudo a partir do caso.

 OR → razão do odds de exposição em casos (a/b) em relação ao odds de exposição dos controles (c/d).

 Prevalência: medidas de efeito

 Razão de prevalências → razão da

proporção de prevalência para os expostos em relação aos não expostos.

 Uso em surtos de intoxicação alimentar, por exemplo.

 Diferença de taxas e de risco  Diferença de taxas: (I₁-I₀)

 Diferença de riscos: (R₁-R₀)

 Úteis na avaliação do impacto de exposição sobre a saúde pública.

 Fração atribuível → pressupõe que a

 Proporção de incidência observada entre os expostos devido à exposição e a diferença de taxas dividida pela incidência observada.  Dividindo cada taxa de incidência na fórmula

por I₀ → risco atribuível pode ser calculado pelo uso do RR.

 Fração atribuível na população →

estimativa da proporção de um efeito na população total atribuível à exposição.  Risco atribuível na população → risco

atribuível entre os expostos multiplicado pela população total que é exposta.

 Medida útil em epidemiologia ambiental → fornece a indicação do impacto total de uma

Conceitos estatísticos -

exemplos

 Medidas de coeficientes de associação

 Razão de taxas – Rate ratio

 Taxa de incidência para expostos por taxa de incidência para não expostos.

 Coeficiente de densidade de incidência

 Faixa de idade de 40 a 64 anos

 Fumante  13 por 1000

 Não-fumante  6,2 por 1000

 Razão de riscos (Risk ratio)  coeficiente de incidência acumulada

 Comparação de probabilidades  D  presença de doença

 D-  ausência dela

 E  Exposição ao agente, ao fator  E-  Sem exposição.

 Razão de riscos = [Pr(D/E)]/[Pr(D/E-)]  Exemplo: risco do primeiro evento

coronariano

 Faixa de idades de 40 a 64 anos  0,277  fumantes

 0,144  não fumantes

 Estimativa da razão de riscos = 0,277/0,144 = 1,9

 Odds Ratio – Razão de Chances                                              E D E D E D E D E D E D OR Pr Pr Pr Pr Pr 1 Pr

 Odds para o primeiro evento coronariano:  Faixa de idade de 40 a 64 anos e fumantes

 0,277/0,723 = 0,383

 Faixa de idade de 40 a 64 anos e não fumantes  0,144/0,856 = 0,168

 Risco da doença pequeno no período de observação (< 0,05)  Razão de

coeficientes = Razão de riscos = Odds Ratio  Risco relativo RR  Razão de riscos

Relação entre OR e RR p = 17,50% D ND Total E 1500 3500 5000 NE 250 4750 5000 1750 8250 10000 RR = 6,00 OR = 8,14 p = 1,75% D ND Total E 150 4850 5000 NE 25 4975 5000

 Diferença de taxas:

 Primeiro evento coronariano (40 – 64 anos)

 6,8/1000 Homens  Diferença de risco

 Fração atribuível:

 Atribuível a uma dada exposição

 Proporção de ocorrência da doença que potencialmente poderia ser eliminada se a exposição ao fator de risco fosse prevenida.

 Fração atribuível para os expostos:

 [(Taxa para os expostos)-(Taxa para os não expostos)]/(Taxa para expostos)

 Fração atribuível para os expostos



excesso de ocorrência doença associado com o fator de risco.

 Fração Atribuível:  Exemplo:

 PEC  FA(E) = [(13-6,2)/13]= 0,52

 52%  PEC  Fumantes na faixa de idade entre 40 e 64 anos  Tabagismo.

 Fração atribuível para a população  [(Taxa para a população inteira)-(Taxa

para os não expostos)]/(Taxa para a população inteira)

 Expressão equivalente  Razão de Taxas

 (Prevalência da exposição) X (Razão de taxas -1)/(1 + [(Prevalência de exposição)

 Exemplo:

 43% de prevalência de tabagismo na

população  homens de 40 a 64 anos.

 Fração atribuível para a população:



0

,

43

1

,

10



0

,

32

1

10

,

1

43

,

0

_







Estudo A: Prevalência de exposição = 0,10 20 40 60 80 100 In c id ê n c ia p o r 1 0 0

Estudo B: Prevalência de exposição = 0,90 20 40 60 80 100 Inc idê nc ia po r 1 0 0

Magnitude da fração atribuível na população (%) em função da prevalência da exposição e a magnitude da razão de taxas.

Razão de taxas Prevalência da exposição 1,5 2 5 10 50 0,01 0,5 1,0 3,8 8,3 32,9 0,05 2,4 4,8 16,7 31,0 71,0 0,1 4,8 9,1 28,6 47,4 83,1 0,2 9,1 16,7 44,4 64,3 90,7

 Para exposições raras → fração atribuível na população é pequena, mesmo quando a

exposição está fortemente relacionada à doença;

 Uma exposição de baixa prevalência → não conta com uma grande proporção da doença na população.

Modificação de efeito

 Ocorre quando a estimativa do efeito da

exposição ao fator de estudo é influenciada pelo nível de outro fator na população de

estudo.

 Exemplos: diferença de risco em relação do gênero.

 Modificação de efeito → ocorrência por interação biológica.

 Taxa de incidência de câncer de pulmão em pessoas expostas a asbestos e a tabaco → maior do que a soma das incidências

Validade

 Erro sistemático, viés e confusão

 Desenho consistente do estudo para minimização do erro.

 Erro é classificado como aleatório ou sistemático.

 Sistemático → afasta o valor do efeito observado do real.

Validade

 Erro aleatório → variabilidade dos dados com pequenos números → reduzido com o

aumento da amostra.

 Erro sistemático → inerente ao tipo de

desenho do estudo → não pode ser reduzido com o aumento da amostra.

 Validade ou acurácia → extensão na qual os erros sistemáticos são controlados.

Validade

 Viés → geralmente se refere à presença de erros sistemáticos no estudo.

 Tipos de vieses: seleção, informação e confusão.

Validade

 Confusão: ocorre se os grupos expostos e não-expostos não são comparáveis por

diferenças inerentes no risco de fundo da doença.

 Diferenças → devido a características individuais: idade, gênero ou status

socioeconômico ou ainda exposição a outros fatores de risco.

Viés de confusão

 Três condições para o fator ser considerado como de confusão:

 1. Deve ser um fator de risco para a doença na

ausência da exposição sob estudo;

 2. Deve estar associado com a exposição na

população de estudo e

 3. Não deve ser afetado pela exposição ou pela

 Fator intermediário → causado pela

exposição e que por sua vez causa o efeito.  Exemplo: diarreia tratada em hospital e em

casa → o efeito obtido pode ser melhor

observado naquelas tratadas no hospital → status nutricional é uma variável de

confusão.

 Controle das variáveis de confusão:

 Desenho do estudo, análise ou por ambos.  Estágio do desenho do estudo → processo

aleatório, restrição ou agrupamento.

 Aleatoriedade → exposição ou tratamento são

determinados de forma aleatória.

 Restrição → estabelecimento de critérios de seleção

 Abordagem mais comum → análise dos dados.

 Estratificação de dados em subgrupos de acordo com o nível de confusão e caclular uma medida resumida de efeito.

Viés de seleção

 Oriundo do procedimento para selecionar os participantes do estudo.

 Não é, usualmente, um problema para estudos de coorte.

 Poluição do ar e doença pulmonar → migração de sujeitos de áreas poluídas migrarem, ocorrendo perda.

Viés de seleção

 Viés mais presente em estudos caso-controle.

 Controles escolhidos de um modo não-representativo.

 Indivíduos expostos com maior probabilidade de

serem selecionados como controle do que não-expostos → pacientes de hospital com outras doenças, como controle para câncer de pulmão.

Viés de informação

 Resulta de uma classificação inadequada dos participantes do estudo em relação à doença ou status de exposição.

 Viés de observação ou de medição.

 Viés de informação não-diferencial →

probabilidade de classificação inadequada entre os grupos é a mesma → tendência a produzir “falso-negativo” (H₀).

Viés de informação

 Viés de informação diferencial →

probabilidade de classificação inadequada

é diferente

 Resultado pode ser afastado de H₀.

 Ex. Estudo caso-controle → recuperação de exposição a tabagismo passivo em pessoas com doença respiratória pode ser diferente

Viés de informação

 Pessoas vivendo próximas de uma fábrica → reportam mais sintomas respiratórios do que aquelas que vivem distantes.

 Viés de recuperação (recall), viés do

entrevistados → importantes no quadro.  Viés de recuperação ou de registro →

Viés de informação

 Pessoas que vivem em comunidades próximas a

locais com resíduos perigosos → tendência a

reportar prevalências mais elevadas de sintomas.

 Viés do entrevistador → coleta ou registro de informação.

 Conhecimento prévio do entrevistador →

Viés de informação

 Erro de medição → variáveis do estudo

quantificadas inadequadamente.

 Erro sistemático → equipamento de medida não

calibrado.

 Erro aleatório → redução da precisão da medida.

 Variabilidade intraindividual → funções

fisiológicas que apresentam ciclos distintos:

 Função pulmonar varia segundo um padrão diário

→ Período da medida com importante.

Precisão (erro aleatório, poder

estatístico)

 Erro aleatório → variação na medição devida ao acaso.

 Tende a crescer pela variabilidade biológica, de medida e da amostra.

 Fontes de variabilidade biológica: variação diurna, idade, dieta e exercício e fatores

Precisão (erro aleatório, poder

estatístico)

 Fontes de variabilidade de medição:

instrumentos não acurados, problemas de

calibração, registro incorreto de informações.  Variabilidade de amostragem: principal

estratégia de controle: aumentar o tamanho da amostra → inviabilidade.

Precisão (erro aleatório, poder

estatístico)

 Amostragem da população

 Indivíduo: unidade de amostragem

 Unidade de amostragem: nascimentos, mortes ou registros (dados secundários).  Totalidade da amostra → estrutura da

amostra → população da qual a amostra é selecionada.

Amostragem da população

 Exemplos de estruturas de amostra: lista de internações hospitalares, relações de censo comunitários e listas aleatórias de números telefônicos.

 Métodos informais de amostragem (voluntários) → amostras

Amostragem da população

 Amostras estratificadas, sistemáticas,

conglomerados ou de multi-estágios → mais eficientes do que aleatórias.

 Simples: cada unidade na população tem uma chance

igual de ser incluído na amostra.

 Estratificada: a população é dividida em estratos ou

grupos de unidades de amostragem que tem certas características em comum e uma amostra aleatória de unidades é extraída de cada estrato.

Amostragem da população

 Sistemática: as unidades de amostra são espaçadas

regularmente pela estrutura de amostragem começando com uma unidade selecionada aleatoriamente.

 Cluster: são inicialmente selecionados da população e

observações são então feitas em todos os indivíduos da amostragem no interior dos conglomerados.

 Multi-estágios: Unidades de amostragem inicial são

selecionadas da população. Em uma segunda fase, unidades de amostragem são então selecionadas de cada unidade primária e assim por diante. Similar a de

Conceitos de desenhos de

estudo

 Primeiro passo na investigação: estudo

descritivo → estimativas da incidência ou da prevalência do agravo.

 Estudo analítico → baseados no seguimento de uma população em determinado tempos.  Desenhos de estudo variam de acordo com o

método de escolha da população de estudo da população fonte e a maneira de extração

 Período específico → dados de incidência

 Em determinado ponto do tempo → dados de prevalência → estudos transversais.

 Estudos de coorte → partem da exposição.  Estudos caso-controle → partem do agravo.

Critérios para causalidade

 Associação causal → mudança na

frequência ou na qualidade de uma

exposição ou em sua característica, que

resulta em uma mudança correspondente na frequência do agravo de interesse.

 Associação temporal → causa deve preceder o efeito.

 Associação plausível → consistente com outros conhecimentos: osteomalácia em população de área contaminada por Cd → mecanismo inicialmente desconhecido.

 Consistência → diversos estudos dando o mesmo resultado.

 Força da associação → associação fraca não é sinônimo de ausência de causalidade.

 Gradiente biológico → associação exposição – resposta clara