UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ
PRÓ-REITORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO
FACULDADE DE MEDICINA
CURSO DE DOUTORADO EM SAÚDE COLETIVA COM
ASSOCIAÇÃO AMPLA DE IES - UECE/UFC/UNIFOR
ROSA MARIA SALANI MOTA
RESPONDENT DRIVEN SAMPLING
(RDS) APLICADO À
POPULAÇÃO DE HOMENS QUE FAZEM SEXO COM HOMENS
NO BRASIL
ROSA MARIA SALANI MOTA
RESPONDENT DRIVEN SAMPLING
(RDS) APLICADO À
POPULAÇÃO DE HOMENS QUE FAZEM SEXO COM HOMENS
NO BRASIL
Tese submetida à Coordenação do Curso de Pós-Graduação em Saúde Coletiva em Associação Ampla de Instituições de Ensino Superior Universidade Federal do Ceará/Universidade Estadual do Ceará/Universidade de Fortaleza como requisito parcial para a obtenção do título de Doutor em Saúde Coletiva.
Área de concentração: Epidemiologia.
Orientadora: Prof.ª Dr.ª Ligia Regina Sansigolo Kerr
Dados Internacionais de Catalogação na Publicação Universidade Federal do Ceará
Biblioteca de Ciências da Saúde M871r Mota, Rosa Maria Salani.
Respondent Driven Sampling (RDS) aplicado à população de homens que fazem sexo com homens no Brasil/ Rosa Maria Salani Mota. – 2012.
188 f. : il.
Tese (Doutorado) – Universidade Federal do Ceará/Universidade Estadual do Ceará, Universidade de Fortaleza, Curso de Pós-graduação em Saúde Coletiva, Fortaleza, 2012.
Orientação: Prof.ª Dr.a Ligia Regina Sansigolo Kerr
ROSA MARIA SALANI MOTA
RESPONDENT DRIVEN SAMPLING
(RDS) APLICADO À POPULAÇÃO
DE HOMENS QUE FAZEM SEXO COM HOMENS NO BRASIL
Tese submetida à Coordenação do Curso de Pós-Graduação em Saúde Coletiva em Associação Ampla de Instituições de Ensino Superior Universidade Federal do Ceará/Universidade Estadual do Ceará/Universidade de Fortaleza como requisito parcial para a obtenção do título de Doutor.
Área de concentração: Epidemiologia. Aprovada em: 02 de abril de 2012
AGRADECIMENTOS
Talvez esta tese seja o resultado mais visível de um processo de elaboração em meio a uma conjuração de afetos e amizades. Dessa forma, dedico aos que dela fazem parte direta ou indiretamente.
Ao meu Deus, por todas as coisas boas que vivi, pois pela imensidão do amor que representa, criou e cuida de tudo o que existe de bom e puro. O que vivi de ruim em minha vida foi por ignorância, estupidez e por escolha minha.
A Nossa Senhora, pela vitória conseguida e pelo fato de receber permanentemente o presente do seu amor.
Ao meus pais, Oswaldo e Horayda (in memoriam), os mais profundos
agradecimentos por suas sábias lições, como amor, crença e a confiança necessária para realizar os meus sonhos.
Ao “Nego”, pelo apoio, compreensão e a quem eu devo a felicidade de poder ter realizado este curso. Obrigada pelo seu respeito, compreensão e carinho, que me foi dedicados durante os muitos momentos difíceis.
Aos meus filhos Bruna, Sula e André, que trazem tanta luz e gosto para minha vida, um amor especial.
As minhas irmãs, Iara e Maria Pérola, que diariamente diziam palavras de incentivo.
A Iná Mota (minha sogrinha) que, queimando muitas velas, me apoiou e consolou.
À professora doutora Ligia Regina Sansigolo Kerr, minha orientadora, pela amizade e por suas sugestões e apoio na feitura deste saber.
Obrigada pelo seu respeito, sua amizade e pelos conhecimentos que me foram repassados sem restrição.
À professora doutora Salete Bessa Jorge, pelo seu empenho, dedicação, fortaleza e carinho na direção desta pós-graduação.
Ao amigo, professor doutor Rogério Costa Gondim, pelo apoio, pelas longas horas inserindo as referências e carinhosos bate-papos. Obrigada pelo seu respeito e sua amizade.
A doutora Ana Rizzia Cunha Cordeiro, um brinde de Deus para orientar os homens aqui na terra, meu carinhoso muito obrigado.
A amiga, doutora Rosa Lívia Freitas de Almeida, pelas longas conversas antropológicas e filosóficas, meu carinhoso muito obrigado.
As amigas Dominik Garcia Araújo Fontes, Zenaide Fernandes de Queiroz e Gislane Oliveira, que mesmo caladas, dizem muita coisa, meu carinhoso muito obrigado.
A todos os professores e funcionários do Departamento de Estatística e Matemática Aplicada da UFC, pelas amizades e apoio imprescindível. Dentre os professores, destaco a doutora Silvia Maria de Freitas e doutor Juvêncio Santos Nobre pelo apoio e incentivo.
A todos os professores e funcionários do Departamento de Saúde Comunitária da UFC, pelas amizades estabelecidas e o apoio imprescindível. Dentre os professores, destaco o Dr. Ricardo José Soares Pontes, Dr. Francisco Herlânio Costa Carvalho e Dr. José Gomes Bezerra Filho, pelo apoio, carinhosos bate-papos e orientação nas horas de aflição.
Há muito mais a quem agradecer. A todos aqueles que, embora não nomeados, me brindaram com seus inestimáveis apoios em distintos momentos e por suas presenças afetivas, o meu reconhecido e carinhoso muito obrigado.
Tudo o que um sonho precisa para ser realizado é alguém que acredite que ele possa ser realizado.
RESUMO
Os estimadores para parâmetros populacionais em amostras coletadas pelo método de amostragem Respondent Driven Sampling (RDS) são sensíveis à presença de observações
ignoradas e tendem a subestimar os parâmetros populacionais. A ausência de um quadro de amostragem bem definido para a coleta de amostras em populações consideradas escondidas e/ou de acesso difícil fez com que o RDS se tornasse uma importante ferramenta de vigilância comportamental e biológica nessas populações com maior risco para o HIV, em especial no Brasil. Considerado um método de amostragem em cadeia de referência, o RDS utiliza informações sobre as conexões das redes sociais para obter estimadores contingentes assintoticamente imparciais das características populacionais e a precisão desses estimadores. Estudo multicêntrico de corte transversal para vigilância epidemiológica e comportamental em populações de HSH com 18 anos ou mais foi realizado em dez cidades brasileiras (Manaus, Recife, Salvador, Campo Grande, Brasília, Curitiba, Itajaí, Santos, Belo Horizonte e Rio de Janeiro) no ano de 2009 e, coleta, em cada município, uma amostra pelo RDS. Neste estudo, foi oferecido o teste rápido para diagnóstico da infecção por HIV àqueles que aceitam participar de um pré-aconselhamento. Todos os participantes foram inquiridos sobre a realização de testes anti-HIV anteriores ao da pesquisa e sobre qual o diagnóstico obtido. Com a simulação de uma variável dicotômica (exemplo: sorologia para HIV positiva ou negativa) sem observações ignoradas na rede de recrutamento do Rio de Janeiro e posteriores exclusões de 18 recrutados, encontra-se que, a amostra com ignorados é avaliada com base em um número de observações significativamente menor que o da amostra original e o parâmetro em questão (prevalência do HIV) é subestimado. Ainda, com a imputação única das sorologias ignoradas, no contexto descritivo, observam-se, nas amostras com imputação, marcadores biológicos que indicam valores mais acurados. No estudo multicêntrico, para o grupo de participantes que autorrelatou sorologia positiva ou negativa para o HIV e realizou teste rápido na pesquisa, observa-se para os autorrelatos elevada concordância (0,88) e sensibilidade de 100% com o padrão-ouro teste rápido para diagnóstico do HIV. Finalmente, estimando a prevalência para o HIV nas amostras observadas por município e geral, e, com a proposta da imputação pelo autorrelato do HIV positivo e posterior atribuição de sorologia HIV +/- mediante três propostas de imputações: todos são negativos, proximidade dos participantes na rede de recrutamento e pela regressão logística. Encontra-se nas amostras coletadas a estimativa geral da prevalência do HIV igual a 11,1% sendo, por município, a menor prevalência em Santos (2,6%) e a maior no Rio de Janeiro (17,6%). Com as imputações as prevalências tendem a aumentar e as maiores estimativas são encontradas com a imputação por meio da regressão logística em sete de nove municípios avaliados por essa metodologia. A estimativa geral do HIV pela regressão logística é 14,2% sendo, por município, a menor prevalência no Recife (5,2%) e a maior em Brasília (23,7%). A imputação da sorologia de infecção por HIV pela regressão logística ocorre por município e por intermédio de um modelo com acurácia mínima igual a 70%.
ABSTRACT
The estimators for population parameters in samples collected by sampling Respondent Driven Sampling (RDS) are sensitive to the presence of observations ignored and tends to underestimate the population parameters. The absence of a clearly defined sampling frame for the collection of samples from populations considered hidden and/or difficult access made the RDS became an important tool for biological and behavioral surveillance in these populations at higher risk for HIV, especially Brazil. Considered a method of sampling in the reference chain, RDS uses information about the connections of social networks for specific asymptotically unbiased estimators of population characteristics and accuracy of these estimators. Multicenter cross-sectional epidemiological and behavioral surveillance for MSM populations in 18 years or more was conducted in 10 cities (Manaus, Recife, Salvador, Campo Grande, Brasilia, Curitiba, Itajaí, Santos, Belo Horizonte and Rio de Janeiro) in 2009 and collected in each municipality, a sample through RDS. This study offered the rapid test for diagnosis of HIV infection to those who agreed to participate in a pre-counseling. All participants were asked about testing for HIV prior to the research and about which the diagnosis obtained. By simulating a dichotomous variable (eg, HIV serology positive or negative) without comment ignored in recruiting network in Rio de Janeiro and later recruited 18 deletions, that is, the unknown sample is evaluated from a number of observations significantly smaller than the original sample and the parameter in question (HIV prevalence) is underestimated. Still, with the allocation of single serology ignored in the descriptive context, it is observed in samples with attribution, biological markers indicating that more accurate values. Multicentre study for the group of participants who self-reported positive or negative serology for HIV rapid test and performed the research notes to self-reports, high correlation (0.88) and 100% sensitivity with gold standard rapid test for HIV diagnosis. Finally, estimating the prevalence of HIV in the samples observed by county and general, and the proposed allocation of the self-reported HIV positive and HIV serology subsequent assignment of + / - through three proposed charges: are all negative, proximity of the participants in the network recruitment and by logistic regression. It is found in samples collected from the estimated overall HIV prevalence was equal to 11.1%, by municipality, the lower prevalence in Santos (2.6%) and highest in Rio de Janeiro (17.6%).With the charges tend to increase the prevalence and the highest estimates are found with the imputation logistic regression in 7 of 9 municipalities assessed by this methodology. The estimated overall HIV logistic regression is 14.2% and, by municipality, the lower prevalence in Recife (5.2%) and highest in Brasilia (23.7%). The allocation of serology for HIV by the Logistic Regression occurs by municipality and by a model with a minimum accuracy of 70%.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Pessoas infectadas por HIV, 1990-2008 20
Figura 2 - Pessoas vivendo com HIV; prevalência de pessoas com 15anos ou mais, em
diferentes regiões do mundo – 2009 21
Figura 3 - Exemplo de rede de recrutamento RDS, com uma semente e três convites. 31 Figura 4 - Rede 01 de recrutamento na cidade do Rio de Janeiro e estado de infecção por
HIV 61
Figura 5 - Rede 02 de recrutamento na cidade do Rio de Janeiro por estado de infecção
pelo HIV e estado de infecção não avaliado 62
Figura 6 - Recrutamento de duas ondas intermediadas um participante com sorologia
ignorada 63
Figura 7 - Rede de recrutamento na cidade do Rio de Janeiro por estado de infecção eliminando os laços nas vizinhanças de recrutados missing values. 65 Figura 8 - Rede de recrutamento da “super rede” da cidade do Rio de Janeiro por estado
de infecção eliminando os laços nas vizinhanças de recrutados missing. 66
Figura 9 - Valores estimados ponderados, não ponderado e estimado pela amostra para a
proporção de infectados por HIV. 72
Figura 10 -Número de casos e prevalência de resultados de testes auto relatados e realizados no estudo, HSH: homens que fazem sexo com homens, IC95%:
intervalo de confiança com coeficiente de confiança 95% 78
Figura 11 -Redes de recrutamento por Município. 88
Figura 12-Estimativa1 da Prevalência do HIV (IC95%) entre HSH, por município. 90
Figura 13 -Por município, sorologia da infecção por HIV no teste realizado na pesquisa e
Imputação pelo autorrelato HIV positivo para os ignorados. 92
Figura 14 -Por município, Sorologia da infecção por HIV na Imputação por HIV – nos ignorados que realizaram teste na pesquisa ou não autorrelatou HIV positivo. 95 Figura 15 -Sorologia positiva para infecção do HIV no teste realizado na pesquisa e
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Matriz de recrutamento, valores observados e estimados para o estado de infecção na rede de recrutamento onde todos os participantes aceitam realizar
o teste da sorologia para o HIV 61
Quadro 2- Matrizes M1, M2 e M3 de recrutamento com laços para respondentes que recrutam e não possuem informação do estado de infecção para o HIV (missing): sistema de matrizes dos grupos de recrutadores, recrutados e total
de recrutamentos perdidos 64
Quadro 3 - Matriz de recrutamento, valores observados e valores estimados para o estado de infecção na rede de recrutamento com observações não avaliadas no teste
da sorologia para o HIV 67
Quadro 4 - Matriz de recrutamento, valores observados e valores estimados para o estado de infecção na rede de recrutamento com imputação única dos missing por
sorologia negativa para o HIV 69
Quadro 5 - Matriz de recrutamento, valores observados e valores estimados para o estado de infecção na rede de recrutamento com imputação única dos missing value
por sorologia positiva para o HIV 71
Quadro 6 - Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no Município de Manaus 99
Quadro 7 - Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo na cidade de Manaus 100 Quadro 8 - Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no Município de Recife 101
Quadro 9 - Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo na cidade de Recife 101 Quadro 10- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no Município de Salvador 102
Quadro 11- Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo na cidade de Salvador 102 Quadro 12- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- na Cidade de Brasília-DF 103
Quadro 13- Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo na Cidade de
Brasília-DF 103
Quadro 14- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
Quadro 15- Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo na cidade de Campo
Grande 104
Quadro 16- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no Município de Belo Horizonte 105
Quadro 17- Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo na cidade de Belo
Horizonte 105
Quadro 18- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no Município do Rio de Janeiro 106
Quadro 19- Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo no Município do Rio
de Janeiro 107
Quadro 20- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no município de Santos 108
Quadro 21- Quadro da análise de Regressão Logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo no Município de
Santos 108
Quadro 22- Fatores explicativos na análise de regressão logística para a estimativa da
sorologia do HIV+/- no Município de Curitiba 109
Quadro 23- Quadro da análise de regressão logística não ponderada para a sorologia do HIV diagnosticado, acrescido pelo autorrelato positivo no Município de
Curitiba 109
Quadro 24- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Manaus 133
Quadro 25- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Recife 135
Quadro 26- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Salvador 137
Quadro 27- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Brasília 139
Quadro 28- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Campo Grande 141
Quadro 29- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Belo Horizonte 143
Quadro 30- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Rio de Janeiro 145
Quadro 31- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Santos 147
Quadro 32- Análise das Redes sem e com Imputação na cidade de Curitiba 149
Quadro 34- Níveis descritivos (valor de p) da análise de associação não ponderada com o diagnóstico HIV +/- imputando o autorrelato HIV positivo para os fatores de
inclusão 153
Quadro 35- Níveis descritivos (valor de p) da análise de associação não ponderada com o diagnóstico HIV +/- imputando o autorrelato HIV positivo para os fatores
Sócio demográfico 154
Quadro 36- Níveis descritivos (valor de p) da análise de associação não ponderada com o diagnóstico HIV +/- imputando o autorrelato HIV positivo para os fatores
identificação, uso de álcool/drogas e homofobia 155
Quadro 37- Níveis descritivos (valor de p) da análise de associação não ponderada com o diagnóstico HIV +/- imputando o autorrelato HIV positivo para os fatores da
Pratica Sexual nos últimos 6 meses 156
Quadro 38- Níveis descritivos (valor de p) da análise de associação não ponderada com o diagnóstico HIV +/- imputando o autorrelato HIV positivo com Locais de
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Motivo para não realizar o teste rápido na investigação e autorrelataram
sorologia positiva; negativa. 76
Tabela 2 - Valor preditivo positivo, valor preditivo negativo do autorrelato para HIV no último teste comparado com a testagem na pesquisa por município e total 79 Tabela 3 - Valores estimados1 das características socioeconômicas dos HSH em 10
cidades brasileiras 82
Tabela 4 - Valores estimados1 do comportamento sexual de HSH em 10 cidades
brasileiras 85
Tabela 5 - Valores observado, % bruta, estimada1 dos Testes realizados por HSH em 10
cidades brasileiras 86
Tabela 6 - Estimativa1 da Prevalência do HIV entre HSH, por município 89
Tabela 7- Número de imputações realizadas de acordo com os métodos de imputação
utilizados e por município 91
Tabela 8- Sorologia para o HIV entre HSH estimada por diferentes métodos de
imputação única 93
Tabela 9 - Prevalência geral do HIV entre HSH estimada por diferentes métodos de
LISTA DE ABREVIATURAS
AIDS Síndrome da imunodeficiência adquirida
ANVISA Agência Nacional de Vigilância Sanitária
DST Doença sexualmente transmissível
CTA Centro de Testagem e Aconselhamento
HIV Vírus da imunodeficiência humana
HSH Homens que fazem sexo com outros homens
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
LGBTTT Lésbicas, gays, bissexuais, travestis, transexuais e transgêneros
MS Ministério da Saúde
ONGs Organizações não governamentais
OMS Organização Mundial de Saúde
PN DST/AIDS Programa Nacional de DST/AIDS
PNAD Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios
OS Profissional do sexo
PVHA Pessoas vivendo com HIV/AIDS
RDS Respondent-Driven Sampling
RSD Relação sexual desprotegida
SSP Secretaria de Saúde Pública
SUS Sistema Único de Saúde
SM Salário mínimo
TARV Terapia antirretroviral
UDI Usuários de drogas injetáveis
UNAIDS Programa das Nações Unidas para o Combate a AIDS
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO 19
HIV/AIDS no Mundo 19
HIV/AIDS no Brasil 23
O teste e diagnóstico do HIV 24
Método de amostragem em populações de difícil acesso 26
Respondent Driven Sampling (RDS): pressupostos teóricos de um método de
amostragem em populações de acesso difícil 30
O monitoramento do HIV/AIDS: vigilância comportamental e sorológica 35
O autorrelato da sorologia do HIV e do comportamento estigmatizado 36
Imputação 37
2 OBJETIVOS 42
Objetivo geral 42
Objetivos específicos 42
3 MATERIAL E MÉTODOS 43
População de estudo 43
Critérios de inclusão 43
Plano de amostragem 44
Pesquisa formativa 44
Tamanho da amostra 45
Coleta de dados 45
Teste rápido 46
Análise 47
TEMA 01 - O impacto de valores ignorados nas estimativas empregando
Respondent Driven Sampling (RDS): um exemplo de aplicação do RDSat®. 47
TEMA 02 - A confiabilidade e o desempenho do autorrelato de Status de HIV
TEMA 03 - Estimar as prevalências da infecção por HIV em dez cidades brasileiras usando diferentes estratégias de imputações únicas nos diagnósticos
ignorados 53
Aspectos éticos 58
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES 59
TEMA 01 - O impacto da ausência de respostas (missing values) empregando
Respondent Driven Sampling (RDS): um exemplo de aplicação do RDSAT 59
TEMA 02 - A confiabilidade e o desempenho do autorrelato de Status de HIV
entre homens que fazem sexo com homens (HSH) no Brasil 76
TEMA 03 - Estimar as prevalências da infecção por HIV em dez cidades brasileiras usando diferentes estratégias de imputações únicas nos diagnósticos
ignorados 81
5 CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES 115
APÊNDICES 132
APÊNDICE A 133
Análise das Redes de Recrutamento Sem e Com Imputação para os 10
municípios 133
A1: Município de Manaus 133
A2: Município de Recife 135
A3: Município de Salvador 137
A4: Município de Brasília 139
A5: Município de Campo Grande 141
A6: Município de Belo Horizonte 143
A7: Município do Rio de Janeiro 145
A8: Município de Santos 147
A9: Município de Curitiba 149
A10: Município de Itajaí 151
APÊNDICE B 153
Nível descrito da Análise de Associação e Nível de Referência 153
B2 - Fatores: Sócio-demográficos 154
B3 - Fatores de Identificação 155
B4 - Fatores: Prática sexualnos últimos 6 meses 156
B5 - Fatores: Participação de ONGS 157
ANEXOS 158
ANEXO A 159
Exemplo de um convite para o recrutamento usado em Salvador, BH 159
ANEXO B 160
Termo de consentimento livre e esclarecido para entrevistas nos grupos focais 160
ANEXO C 161
Termo de consentimento livre e esclarecido para entrevistas na pesquisa 161
ANEXO D 162
Parecer do Comitê de Ética 162
ANEXO E 164
Relatório da pesquisa formativa nos 10 municípios 164
ANEXO F 170
A amostragem RDS - Cadeia de Markov 170
ANEXO G 171
O estimador RDS proposto por Salganik e Heckathorn (2004). 171
G1 - O modelo de Reciprocidade: 171
G2 - Estimador de Salganik e Heckathorn (2004) 172
G3 - Composição de Equilíbrio da amostra 173
G4 - Número de ondas de recrutamento necessárias para o Equilíbrio 175
G5 - Homofilia: 175
ANEXO H 178
1
INTRODUÇÃO
A história da AIDS, embora recente, é rica em produzir situações que demandam investigações cientificas. Suspeita-se que o primeiro caso de AIDS tenha sido observado no dia 12 de dezembro de 1977, com a morte de uma médica e pesquisadora dinamarquesa que havia estado na África, estudando o Ebola. Depois disso, ela teria começado a apresentar diversos sintomas estranhos para a sua idade e falecido aos 47 anos. A doença, entretanto, só seria desvendada e descrita pelos cientistas em 1981 (CAMARGO; CAPITÃO, 2009).
Em 1982, o comissário de bordo de origem franco-canadense, Gaetan Dugas (CRIMP, 1987; FUSS, 1991), ficou conhecido como paciente zero, a partir de quem a doença teria cruzado o oceano Atlântico. Ainda neste ano, casos de AIDS foram relatados em 14 países. Cinco anos depois, 62.811 casos já tinham sido oficialmente reportados pela OMS em 127 países (CAMARGO E CAPITÃO, 2009) e, inicialmente, encontrados exclusivamente na população de HSH (homens que fazem sexo com outros homens), que se denominava de
“Peste dos gays”. Trinta anos depois de sua possível primeira detecção, a pandemia de HIV
continua a ser, das doenças infecciosas, o maior dos desafios para a saúde pública.
HIV/AIDS no Mundo
Conforme o relatório da UNAIDS (JOINT UNITED NATIONS PROGRAMME ON HIV/AIDS, 2010, p. 7), em 2009 estima-se que mundialmente existem 33,3 milhões de pessoas infectados por HIV e, entre elas, se encontram 2,6 milhões de novas infecções, 30,8 milhões pessoas adultas (15 anos ou mais), 2,5 milhões de crianças (zero a 14 anos) e 15,9 milhões de mulheres com 15 anos ou mais. Foram a óbito 1,8 milhão de pessoas (WORLD HEALTH ORGANIZATION; UNAIDS, 2009; UNAIDS, 2010, 2011; WHO, 2011).
virtude das ações enérgicas de combate à epidemia que vêm ocorrendo em diversos países, o número anual de novas infecções está em declínio e há menos mortes relacionadas à AIDS (estimada em 1,8 milhões de pessoas em 2009) (WHO, 2009) desde o final dos anos 1990 (UNAIDS, 2008).
Em 2009, conforme o relatório anual da UNAIDS (UNAIDS, 2010, p. 9), o número total de casos novos de HIV igual a 2,6 milhões de pessoas diminuiu em 19%, quando comparado aos dados de 1999, ano em que a epidemia atingiu o seu ápice (UNAIDS, 2008) (Figura 1), e em 21% quando comparado aos 3,2 milhões recém-infectados em 1997. A prevalência do HIV, entretanto, deve continuar a aumentar ou estabilizar (Figura 1) em decorrência do acúmulo de novas infecções combinado com o maior tempo de sobrevida das populações infectadas.
Figura 1 - Pessoas infectadas por HIV, 1990-2008
A análise regional da tendência mundial (Figura 2) sugere que atualmente a pandemia forma dois padrões principais:
1 epidemia generalizada - sustentada pela população geral de muitos países da África subsaarianos, especialmente na parte sul do Continente; onde a prevalência de HIV em indivíduos adultos é superior a 5% e,
2 epidemia centrada - epidemias no resto do mundo cuja prevalência de HIV em pessoas adultas é menor do que 1% e estão, principalmente, concentradas, com prevalência superior a 5%, entre as populações sob maior risco, tais como homens que têm sexo com homens, usuários de drogas injetáveis, trabalhadores de sexo e seus parceiros sexuais.
Figura 2 - Pessoas vivendo com HIV; prevalência de pessoas com 15anos ou mais, em diferentes regiões do mundo – 2009
A África Subsaariana, conforme o relatório da UNAIDS (UNAIDS, 2010, p. 22), em 2009, possui índices alarmantes com uma prevalência de infecção por HIV em pessoas adultas (15 a 49 anos) igual a 5% é a área com maior número de infectados (WHO, 2009; UNAIDS, 2010). Com aproximadamente dois terços do número de infectados do total mundial. Os portadores constituem 22,5 milhões de pessoas, três quartos do sexo feminino e 2,8 milhões são de recém-infectados. A região também concentra 76,0% do total de 2,1 milhões das mortes pela doença (WHO, 2009; UNAIDS, 2010). Na Europa Oriental e Ásia Central, no período de 2001 a 2009, a prevalência do HIV entre pessoa adulta (15 a 49 anos) dobrou (passou de 0,4 para 0,8) e ocorreu um aumento de 85,0% no número de pessoas infectadas (passou de 760 mil, em 2001, para 1,4 milhão, em 2009). No Leste Europeu, 90% das pessoas com HIV vivem na Ucrânia e na Rússia (UNAIDS, 2007a, 2010).
Na América Latina, em 2009, a epidemia permanece estável com valores estimados em torno de 2,0 milhões de pessoas vivendo com HIV, 100 mil novas infecções e uma prevalência de infecção em pessoa adulta igual a 0,5% (UNAIDS, 2010). O número estimado de óbito de doenças relacionadas com a AIDS diminuiu em 25% quando comparado a 2007 (em 2009 foi 58 mil pessoas e em 2007 foi 77 mil (UNAIDS, 2008)). Embora o número de casos entre homens e mulheres heterossexuais esteja aumentando significativamente neste Continente, a transmissão de HIV continua a ocorrer e se concentrar nas populações em maior risco de exposição, incluindo usuários de drogas, mulheres trabalhadoras do sexo e homens que fazem sexo com homens, com este último contribuindo com um terço da infecção total (UNAIDS, 2008).
O sexo não protegido entre homens é um fator importante para as epidemias da Bolívia, Brasil, Chile, Equador e Peru, bem como em vários países da América Central,
incluindo El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicarágua e Panamá (UNAIDS, 2008). A América Latina, entretanto, oferece exemplos de liderança da prevenção do HIV. Em
particular, o Brasil é reconhecido pela prevenção precoce do HIV, o que ajuda a atenuar a severidade da epidemia no País (INTERNATIONAL HIV AND AIDS CHARITY AVERT, 2012). A cobertura antirretroviral na América Latina, estimada em 54% em 2008, está acima da média global e em geral é maior na América do Sul, do que na América Central
HIV/AIDS no Brasil
Com uma estimativa de 730 mil casos de HIV em 2007, o Brasil possuía 46,3% das pessoas com HIV da América Latina (1.700.000 casos) (UNAIDS, 2011). Em valores absolutos, o Brasil é um dos países com o maior número de casos de infecção por HIV no mundo, resultado que, parcialmente, decorre da dimensão de sua população. Em 2009, segundo dados da UNAIDS (2010), com valores estimados entre 460 e 810 mil pessoas infectadas por HIV, o Brasil ocupava a 15ª posição de casos de infecção por HIV no mundo. O perfil da epidemia de AIDS no País é do tipo concentrada, com uma prevalência baixa e estável, estimada em 0,6% (variando entre 0,4% a 0,8%) entre a população geral (BRASIL, 2010a; BRASIL, 2010b; BRASIL, 2010c; INTERNATIONAL HIV AND AIDS CHARITY AVERT, 2012). O Brasil passa, contudo, para a septuagésima posição, com taxas de infecção pelo HIV substancialmente maiores (superior a 5%) entre as populações mais vulneráveis, tais como os homens que fazem sexo com homens (HSH), os usuários de drogas ilícitas (UDI) e as mulheres profissionais do sexo.
Segundo o Ministério da Saúde (BRASIL, 2010c) quando acrescido pela estimativa de 37% (BRASIL, 2010c) de subnotificação, os casos acumulados de AIDS desde 1980, ano em que ocorre o primeiro caso de AIDS no Brasil, até junho de 2010, foram 592.914 casos notificados, dados que incluem 229.222 óbitos que ocorreram neste período e 38.538 casos novos em 2009. Em 2009, de acordo com a mesma fonte, no Brasil viviam cerca de 630 mil pessoas com HIV. Anualmente são notificados entre 33 mil e 35 mil novos casos de AIDS. Dos casos acumulados no período de 1980 a 2009, a região Sudeste é a que tem o maior percentual, 58% dos casos, com 344.150 registros, a região Sul concentra 19,5% das notificações, com 115.598 casos, o Nordeste 12,5%, 74.364 casos, o Centro-Oeste, 5,7%, 34.057 casos; e a Região Norte com 4,2% das notificações, com 24.745 dos casos (BRASIL, 2010c). Há que se destacar que, dos 5.564 municípios brasileiros, 87,6% (4.867) registraram, pelo menos, um caso de AIDS (BRASIL, 2009c).
que essa diferença diminuiu até 2005 e tornou-se estável entre 2006 a 2010 em uma proporção próxima a dois homens para cada mulher com AIDS.
A incidência de AIDS por categoria de exposição no período de 1980-2004, mediante a reclassificação das notificações com categoria de exposição ignorada foi de 317.955 casos, sendo, neste período, 80.095 (25,0%) a incidência para a categoria de homossexuais ou bissexuais masculinos (WALKER et al., 2003; GHYS et al., 2004). Um
estudo da dinâmica da epidemia da AIDS mostra que no Brasil a proporção de casos de AIDS entre homens que fazem sexo com homens predominou durante um longo período dentre o total de casos notificados (63,6% dos casos no período de 1980 a 1988 (BARBOSA JÚNIOR
et al., 2009). A partir da década de 1990, observou-se uma diminuição nesta categoria em
detrimento do aumento de casos entre heterossexuais (BARBOSA JÚNIOR et al., 2009),
permanecendo estável nos últimos cinco anos em patamares elevados, com uma incidência anual igual a 27,8% na população de homens e 17,6% na população geral (BRASIL, 2011). Apesar desta mudança no seu perfil, quando a taxa de incidência de AIDS é calculada em relação à população estimada de HSH encontra-se uma taxa 11 vezes maior do que a taxa da população geral (SZWARCWALD et al., 2004).
Dois estudos conduzidos nas principais áreas metropolitanas da Região Sudeste do Brasil sugerem taxas elevadas da prevalência de HIV entre os homens que têm sexo com outros homens (HSH), variando de 7,0% (Campinas) (De MELLO et al., 2008) a 24,0% (Rio
de Janeiro) sendo que, este último inclui os trabalhadores comerciais do sexo masculinos e travestis (SUTMOLLER et al., 2002). Quatro estudos realizados nos últimos 15 anos no
Nordeste brasileiro (KERR-PONTES et al., 1999; KENDALL et al., 2008; KENDALL et al.,
2008; GONDIM et al., 2009) apontaram que um elevado percentual de HSH praticam sexo
sem proteção.
O teste e diagnóstico do HIV
(PALELLA JUNIOR et al., 2003) e, consciente do seu estado, teoricamente, passa a ter
comportamentos menos arriscados, o que diminui a transmissão do vírus (MARKS et al.,
2005). Além do fato que a quimioprofilaxia com antirretroviral do parceiro HIV negativo de um parceiro HIV positivo reduz a infecção do parceiro negativo; e entre aqueles negativos que usaram a pílula em 90% ou mais dos dias, o antirretroviral reduziu o risco da infecção em 72,8% (GRANT et al., 2010). Assim sendo, a realização precoce da testagem para o HIV é
apontada como uma das abordagens de maior custo-efetividade na luta contra o HIV/AIDS.
Para a população de HSH, o teste anti-HIV é recomendado pelo menos uma vez ao ano (BRANSON et al., 2006). A falta de conhecimento do status sorológico para HIV é
apontada como uma das principais razões pelas quais os HSH continuam a se envolver em sexo de alto risco (JAFFE et al., 2007; MACKELLAR et al., 2007). Além disso, populações
sob maior risco de infecção por HIV ainda apresentam a maior lacuna entre a intenção de testar e testar.
Estudo realizado com mais de 5000 HSH com idade entre 15 e 29 anos, em seis cidades dos EUA, mostrou que 10% deles estavam infectados pelo HIV, porém 77% não sabiam de sua infecção, sendo que entre os negros este percentual foi de 91% (MACKELLAR
et al., 2005. Este mesmo estudo também mostra que, entre os que desconheciam a sua
condição de soropositivo, o total de parceiros do sexo masculino nos últimos seis meses ultrapassou de 2.200 companheiros e 51% tiveram sexo anal desprotegido (MACKELLAR et al., 2005).
Como medida preventiva na história da epidemia do HIV, o emprego do teste voluntário resulta da iniciativa individual, ou da avaliação pessoal e compartilhada com o profissional de saúde sobre situações de risco para a infecção (FRANÇA-JUNIOR et al.,
2003). Estudos mostram que a integração da testagem de rotina de HIV aos cuidados médicos com a eliminação das barreiras estruturais ao teste tem o potencial de aumentar a testagem para o HIV, especialmente entre as populações sob maior risco de infecção pelo HIV (BRANSON et al., 2006; ZETOLA et al., 2008). No Estado da Califórnia, um ano após a
mudança da legislação do sistema de cuidados médicos que simplificou o formulário de consentimento informado e garantiu o anonimato, a média da taxa mensal de teste para HIV por 1000 paciente-visitas aumentou em 44% e, como consequência, a média mensal de novos
p = 0,001) (ZETOLA et al., 2008). Este estudo também mostra que, apesar do aumento dos
testes ter sido observado em todas as populações, aquelas sob maior risco de infecção pelo HIV, particularmente os homens, os sem abrigo, e os sem teto experimentaram os maiores aumentos nas taxas mensais de teste de HIV, após a mudança da política (ZETOLA et al.,
2008).
Nos últimos 30 anos, o Brasil alcançou considerável sucesso no combate à epidemia HIV/AIDS. O País tornou-se líder na América Latina e em todo o mundo mediante ações com o fornecimento gratuito da terapia antirretroviral (TARV) para todos os brasileiros portadores do HIV. Uma investigação de 85.000 pessoas adultas diagnosticadas HIV+ e com contagem de linfócitos T CD4+ verificou, no entanto, que, apesar do acesso universal à TARV, uma alta proporção (62%) de pessoas inicia a TARV em um estádio avançado da doença, indicando a necessidade de desenvolver estratégias para promover o diagnóstico precoce da infecção pelo HIV em todo o País (SOUZA-JUNIOR et al., 2007).
Método de amostragem em populações de difícil acesso
Para reduzir a propagação das epidemias por HIV, os programas de prevenção devem gerar dados precisos sobre a incidência e prevalência do HIV, incluindo dados comportamentais que reduzem o risco da transmissão. O sucesso de um resultado estatístico, porém, nos diversos campos de pesquisa requer, além da aplicação de técnicas estatísticas adequadas na análise dos dados, também a representatividade1 da(s) amostra(s) coletada(s) na população em estudo. Assim, a obtenção de amostras por processos adequados de amostragem é um aspecto imperioso.
Para pesquisadores no campo de amostragem, a utilização de uma amostragem probabilística2 seria a melhor opção como forma de garantir a “representatividade”, pois o
acaso seria o único responsável por eventuais discrepâncias entre população e amostra. Para a
1 Significa que, exceto por pequenas discrepâncias inerentes à aleatoriedade sempre presente, em maior ou
menor grau, no processo de amostragem, a amostra deve possuir as mesmas características básicas da população, no que diz respeito à(s) variável(is) que desejamos pesquisar (C NETO, P. L. Estatística. São Paulo: Ed. Blucher Ltda, 1977).
condução de pesquisas de vigilância do HIV/AIDS em populações sob maior risco de infecção, entretanto, torna-se um desafio o uso de um método de amostragem que produza
amostras “representativas” (MILLS et al., 1998; SCHWARTLANDER et al., 2001).
Este desafio resulta de dois aspectos. O primeiro diz respeito ao fato de que muitas dessas populações são consideradas escondidas e/ou de difícil acesso (grupos de
usuários de drogas injetáveis (UDI), homens que têm sexo com homens (HSH), trabalhadores do sexo e sem teto), não havendo nenhuma base de amostragem e, se houver, é incompleta, produzindo apenas resultados parciais (MALEKINEJAD et al., 2008; MARPSAT;
RAZAFINDRATSIMA, 2010).Osegundo refere-se ao fato de que estas pesquisas investigam
comportamentos e atitudes que estão sob influência do “socialmente aceitável” e, por isto,
muitos preferem não participar em atividades de coletas de dados de vigilância (MAGNANI
et al., 2005) ou há maiores chances dos respondentes ocultarem seu envolvimento nestas
situações (FAUGIER; SARGEANT, 1997).
A ausência de um quadro de amostragem bem definido para a coleta de amostras da população considerada escondida e/ou de difícil acesso pode tornar os métodos ordinários
de amostragem probabilística inviáveis ou proibitivamente caros (HENDRIKS et al., 1992;
MALEKINEJAD et al., 2008; MARPSAT; RAZAFINDRATSIMA, 2010). Assim, atenção
especial é conferida ao desenvolvimento de métodos de amostragem que forneçam estimativas válidas (ou pelo menos assintoticamente não tendenciosas) nestes segmentos populacionais (MARPSAT; RAZAFINDRATSIMA, 2010).
Atualmente entre os métodos de amostragem mais utilizados em populações
escondida e/ou de difícil acesso e que possibilitam a extrapolação das conclusões (pelo menos
assintoticamente) para a população, encontram-se: a amostragem Time-Location Sampling (TLS) (MUHIB et al., 2001; STUEVE et al., 2001; MAGNANI et al., 2005) e a Amostragem Respondent Driving Sampling (RDS) (HECKATHORN, 1997, 2002; SALGANIK;
A amostragem TLS (MUHIB et al., 2001; STUEVE et al., 2001; MAGNANI et al., 2005) utiliza o fato de que algumas populações ocultas tendem a se reunir ou agregar em
determinados tipos de locais (MAGNANI et al., 2005; SEMAAN, 2010) e visa a
aproximar-se de uma amostragem probabilística. Sua aproximação de uma amostragem probabilística ocorre pelo mapeamento exaustivo dos locais, dia e hora onde a população-alvo pode ser encontrada em grande número e, para compor a amostra, realiza um censo ou uma amostragem dos membros do subgrupo encontrado no local (ALDANA; QUINTERO, 2008). O planejamento da seleção aleatória do dia/hora e local facilita a aquisição de uma amostra probabilística das visitas e, mediante o cálculo de um sistema de ponderação generalizada para corrigir o fato de que alguns indivíduos frequentam vários lugares (MARPSAT; RAZAFINDRATSIMA, 2010), possibilita a obtenção de estimativas não tendenciosas para a população que compareceu aos locais incluídos nos quadros de amostragem (ALDANA; QUINTERO, 2008; MARPSAT; RAZAFINDRATSIMA, 2010).
O TLS, contudo, não elimina o problema de validade externa, desde que existem subgrupos da população-alvo que não visitam ou visitam esporadicamente os locais incluídos no estudo (ALDANA; QUINTERO, 2008; KENDALL et al., 2008). Por exemplo, no caso da
população de HSH, pesquisas TLS que, utilizando frequentadores de bares, discotecas, cinema e saunas gays, membros de ONGs homossexuais, geralmente encontram um grupo de HSH com nível socioeconômico e informação mais elevada, excluindo assim aquela parcela da população que mais depende das políticas públicas(KENDALL et al., 2008). Além disso,
monitorar e identificar o surgimento de novos eventos ou locais de amostragem acarreta tempo e custos elevados (ALDANA; QUINTERO, 2008).
A amostragem Bola de Neve (COLEMAN, 1958; GOODMAN, 1961) utiliza as redes sociais dos respondentes identificados na população-alvo para o acesso a potenciais contatos (COLEMAN, 1958; THOMPSON; COLLINS, 2002). Sua vantagem na amostragem de populações escondidas e/ou de difícil acesso é atribuída ao poder de aumentar a
identificação e a inclusão de membros das populações ocultas, incluindo as mais inacessíveis. (ERICKSON, 1979; BIERNACKI; WALDORF, 1981; MAGNANI et al., 2005) e que não
frequentam locais públicos. O processo de amostragem inicia com o pesquisador recrutando
um pequeno número de participantes qualificados3 (denominados de sementes) que, após um completar o protocolo da pesquisa, são solicitados a fornecer referências (detalhes do contato) de outros potenciais respondentes aos investigadores. As pessoas referidas são contatadas, recrutadas e, após completar o protocolo de pesquisa, formam a primeira onda de recrutamento e o ciclo se repete, de modo que são formadas sucessivas ondas até que o tamanho da amostra seja completado ou até a população atingir a saturação. Inúmeros são (KENDALL et al., 2008) os motivos atribuídos à tendenciosidade das amostras Bola de Neve,
destacando-se: o delineamento de uma rede com mascaramento quando os respondentes
podem não se referir a “amigos” com o intuito de protegê-los; a dependência das características da semente; o desvio para os indivíduos mais cooperativos que concordam em participar; pode não alcançar os indivíduos que não estão ligados a alguma rede e, por último, sobreamostram aqueles que têm mais inter-relações (por exemplo, mais popularidade) (ERICKSON, 1979; BIERNACKI; WALDORF, 1981; FAUGIER; SARGEANT, 1997; MAGNANI et al., 2005; ALDANA; QUINTERO, 2008).
O Respondent Driven Sampling4 (RDS), introduzido em 1997 (HECKATHORN,
1997), popularizou-se como alternativa para superar os vieses da amostragem Bola de Neve e da amostragem TLS (MALEKINEJAD et al., 2008) e tem crescido em popularidade como
uma importante ferramenta de vigilância comportamental e sorológica de populações de acesso difícil com maior risco para o HIV. Atualmente o RDS já foi aplicado em pelo menos 123 estudos realizados fora do contexto dos EUA, sendo sete em países africanos e, destes, três com a população de HSH (MALEKINEJAD et al., 2008). O método RDS é utilizado,
tanto para coleta de dados como para a inferência estatística (GOEL; SALGANIK, 2010).
No Brasil, em 2009, foram feitos estudos multicêntricos sobre os comportamentos, atitudes, práticas sexuais e prevalência do HIV em três grupos populacionais de maior risco ao HIV – homens que fazem sexo com homens (HSH), mulheres profissionais do sexo (MPS) e usuários de drogas (UD), utilizando como metodologia de amostragem o RDS.
3 Na prática, estar dispostos a recrutar os seus pares, serem estrelas sociométricas (indivíduos que servem de ligação ao pertencer a dois ou mais grupos com diferentes características socioeconômico-culturais), indivíduos cuja alta relação permite recrutar os seus pares e também incutir neles motivação para continuar o processo de recrutamento dos pares.
4A tradução de
Respondent Driven Sampling (RDS): pressupostos teóricos de um método de amostragem em populações de difícil acesso
Considerada uma amostragem em cadeia de referência (HECKATHORN, 2011), o RDS possibilita obter informações sobre as conexões das redes que, mediante a teoria das Teorias de Redes Aleatórias e da cadeia de Markov de primeira ordem, fornecem meios de calcular as probabilidades de inclusão dos elementos populacionais na amostra, gerando estimadores contingenciais assintoticamente imparciais (na ordem 1/n; n=tamanho da amostra) (HECKATHORN, 2002; SALGANIK; HECKATHORN, 2004; SALGANIK, 2006) da composição (tamanho proporcional) das características da população, bem como a precisão desses estimadores.
O método da coleta da amostra, de forma semelhante ao Snowball, começa com um número de contatos iniciais elegíveis (“sementes”), tomados de forma não aleatória pelos pesquisadores, e, de modo diferente ao Snowball, se expande em ondas por via de recrutamento feito pelos próprios entrevistados, permitindo, com isso, eliminar a forte preocupação de privacidade (mascaramento) e que as cadeias de recrutamento penetrem com eficiência e segurança social nos segmentos mais inacessíveis (WEJNERT, 2009). Além disso, para aumentar o esforço de recrutamento, no RDS, recrutadores e recrutados recebem um incentivo5 para participar e incentivos adicionais para cada recrutamento realizado com sucesso.
Na tentativa de eliminar o viés de seleção introduzido pela tomada não aleatória da semente e alongar a cadeia de recrutamento para alcançar a população-alvo mais profundamente, o RDS utiliza cotas de recrutamento (geralmente 3) em forma de cupons de recrutamento intransferíveis e com um número de série único (ver exemplo no anexo 1) com os quais, para evitar a participação de indivíduos mais cooperativos, deverá recrutar aleatoriamente na sua rede social os pares elegíveis que mantêm relações recíprocas de amizade (laços fortes de amizade) (HECKATHORN, 2002; JOHNSTON; SABIN, 2010).
O cupom e os incentivos são resgatados no local da entrevista que, além de facilitar o acesso dos entrevistados à pesquisa, também permitem que os pesquisadores monitorem a cadeia de recrutamento, verifiquem a elegibilidade do recrutado e, por meio de uma entrevista, coletem outras informações necessárias e também relevantes do entrevistado, como o tamanho da rede pessoal (denominado grau), a composição da sua rede pessoal, por exemplo, composição sociodemográfica e relações sociais preexistentes entre recrutador e recrutado, por exemplo, parentes, amigos, colegas (formando laços fortes) ou desconhecido (formando laços fracos) (HECKATHORN, 1997; HECKATHORN, 2002; VOLZ; HECKATHORN, 2008; JOHNSTON; SABIN, 2010). Há a exigência de que os respondentes
sejam capazes de fornecer uma estimativa “precisa” do tamanho da sua rede de contatos (“amigos”) na população-alvo.
A Figura 3 mostra o exemplo de uma rede de recrutamento RDS com três cupons de recrutamento e uma semente. Observe que, pelo número de série dos convites, é possível estabelecer as ligações e identificar as características de quem recruta quem.
Figura 3 - Exemplo de rede de recrutamento RDS, com uma semente e três convites
semente
Escolaridade Ensino básico Ensino médio Ensino Superior
Idade
Como resultado de todo esse processo, mediante um sistema de ponderação gerado pelo número de amigos (também denominado de grau) autodeclarado e o processo de recrutamento regido pela Teoria de Redes Aleatórias e a cadeia de Markov regular, a amostragem RDS é capaz de gerar estimativas assintoticamente não tendenciosas das características populacionais e a precisão dessas estimativas (HECKATHORN et al., 2002;
SALGANIK; HECKATHORN, 2004; SALGANIK, 2006) por meio de intervalos de confiança ou erro-padrão se um conjunto de cinco condições for satisfeito (SCHONLAU; LIEBAU, 2010).
1 Os respondentes mantêm relações de reciprocidade com os indivíduos que eles reconhecem como membros da população-alvo.
2 Os entrevistados são todos ligados em um único componente da rede, isto é, cada entrevistado pode ser alcançado por qualquer outro entrevistado por uma série de ligações de rede.
3 A amostragem é com reposição.
4 Os entrevistados devem relatar com precisão o tamanho da sua rede (grau) social.
5 O recrutamento de pares ocorre de forma aleatória.
Os três primeiros pressupostos especificam as condições que devem ser cumpridas para a amostragem RDS ser um método de amostragem adequado para uma população (HECKATHORN, 2007; WEJNERT, 2009).
Primeiramente, os respondentes devem ter acesso a outros membros da população
e ser capaz de identificar quais “amigos” que se qualificam para o recrutamentoe, além disso, pelo pressuposto da reciprocidade, se o respondente do grupo A recruta um respondente do grupo B então deve existir uma probabilidade não nula de B recrutar A (HECKATHORN, 2002; HECKATHORN et al., 2002; SALGANIK; HECKATHORN, 2004).
prática, a hipótese de reciprocidade pode ser testada mediante inclusão da pergunta sobre qual é a relação entre o entrevistado e seu recrutado (SCHONLAU; LIEBAU, 2010). A suposição é violada quando existem muitos recrutados estranhos (SCHONLAU; LIEBAU, 2010).
O segundo pressuposto indica que cada indivíduo na população estudada tem uma chance não nula de ser convidado para participar, ou seja, a rede constitui um só componente. Um ponto delicado na amostragem RDS é que a amostragem só é conveniente em populações cujo comprimento da cadeia de recrutamento é longa (não curta e larga), de tal forma a constituir componente único (RAMIREZ-VALLES et al., 2005).
Recrutamento com longas cadeias permite a penetração mais profunda nas redes da população-alvo e ajudar a garantir que a amostra atenda a vários pressupostos teóricos, indicando a representatividade (HECKATHORN, 1997, HECKATHORN, 2002; SALGANIK; HECKATHORN, 2004).
A teoria estatística sobre a qual se baseia o RDS sugere que, se o recrutamento dos pares ocorre por meio de um número suficientemente grande de ondas, a composição da amostra sobre as características-chaves, por exemplo, as características sociodemográficas, tornam-se estáveis, isto é, convergem (geralmente com um desvio máximo de 2%) para uma distribuição de equilíbrio (Anexo G) onde, desde aí, mesmo que mais pessoas sejam recrutadas, todos os membros da população-alvo têm chance não nula de serem selecionados e independentemente da composição das sementes (HECKATHORN, 1997, 2002; HECKATHORN et al., 2002; SALGANIK; HECKATHORN, 2004).
No RDS, porém, dadas as limitações práticas do número de ondas, o equilíbrio pode não ocorrer ou então ocorrer lentamente (HECKATHORN et al., 2002) se nas ondas de
recrutamento for verificada uma tendência “muito grande” de indivíduos se associarem a
outros indivíduos que são semelhantes a ele (homofilia) (ABRAMOVITZ et al., 2009)
tornando, então, as redes pessoais homogêneas (HECKATHORN, 2002) em relação a características, por exemplo, sociodemográficas e comportamentos intrapessoal (MCPHERSON et al., 2001; ABRAMOVITZ et al., 2009) e dependente das características
A medida da homofilia na Rede RDS é importante, pois fornece uma indicação do recrutamento diferencial entre e dentro das características populacional (HECKATHORN, 1997, 2002) e meios de avaliar a representatividade da amostra (JOHNSTON; SABIN, 2010). Com valores próximos a zero, sugere que os laços sociais entre os recrutados e recrutadores atravessam os limites das redes, assim, supera vieses introduzidos pelo recrutamento exclusivo dentro ou fora do grupo (Anexo G).
A amostragem com reposição significa que qualquer indivíduo da população pode ser recrutado para a amostra mais de uma vez e, assim, podemos extrair amostras de qualquer tamanho sem jamais esgotar a população (SPIEGEL, 2004). Na prática, a condição de amostragem com reposição é rara de encontrar (VOLZ; HECKATHORN, 2008) e, provavelmente um entrevistado se recuse a preencher o questionário pela segunda vez (WANG et al., 2005).
Estudos RDS, geralmente, para evitar múltiplos re-recrutamentos decorrente dos incentivos, adotam como critério de exclusão os recrutados que já participaram da pesquisa. Para fins práticos, a amostragem com reposição é considerada como amostragem sem
reposição em população “infinita” , isto é, se o tamanho da amostra é uma pequena fração do
total populacional (não superior a 5% da população) (SPIEGEL, 2004; VOLZ; HECKATHORN, 2008). Dois artigos, entretanto, Gile e Handcock (2010) e Xin Lu (2010), usando simulações, demonstram que, mesmo em populações de tamanhos moderados a amostragem sem reposição pode resultar em estimativas, tendo viés substancial, porém, esse viés diminui à medida que a fração amostral também se reduz.
Além desses cinco pressupostos, o RDS é também bastante sensível à presença de não resposta. Considerando como não resposta os recrutados que aceitaram os convites e não participam, Tomas e Gile (2011), usando simulação, mostram que, por exemplo, se
respondentes “infectados” têm uma taxa de não resposta maior do que a dos “não infectados”,
a probabilidade prevista de um respondente “não infectado” recrutar um respondente
O monitoramento do HIV/AIDS: vigilância comportamental e sorológica
A Declaração de Compromisso sobre HIV/AIDS, acordada durante a 26ª Sessão Extraordinária da Assembleia Geral das Nações Unidas (UNGASS), em junho de 2001, por 189 países, incluindo o Brasil, reflete o consenso global visando à desaceleração da epidemia de HIV/AIDS até 2015 (UNAIDS, 2010). Entretanto, no Brasil, dentre os 13 indicadores propostos pela UNGASS (BARBOSA JUNIOR et al., 2006) para países com epidemia
concentrada, dois indicadores, a proporção de homens que relatam uso de preservativo na última relação anal com parceiro masculino e o percentual da população sob maior risco que é infectado pelo HIV, não puderam ser divulgados por não ter sido realizado estudo algum de abrangência nacional (BARBOSA JUNIOR et al., 2006).
Desta forma, estudos seccionais que acessem marcadores biológicos, como o teste anti-HIV, e que monitorem o comportamento sexual, são recomendados para monitorar populações que estão em maior risco de infecção pelo HIV (AMON et al., 2000). Este
processo consiste na repetição sistemática de estudos seccionais (Behavioral Surveillance Surveys - BSS) capazes de analisar comportamentos, conhecimentos e atitudes relacionados à
transmissão do HIV ou doenças sexualmente transmissíveis em diferentes momentos, de modo a fundamentar ajustes nos programas de prevenção.
O Brasil tem investido fortemente na vigilância comportamental para o HIV (mas não biológicos), especialmente em populações consideradas mais vulneráveis à infecção. A relutância para incorporar testes em vigilância é o resultado de preocupações expressas pelos representantes dessas populações de maior risco, incluindo HSH. A comunidade HSH, por longos períodos, expressou suas preocupações com a divulgação de dados sobre sua soroprevalência o que poderia aumentar o estigma (KERR et al., 2010).
O autorrelato da sorologia do HIV e do comportamento estigmatizado
Para avaliar os programas de prevenção direcionados à infecção sexualmente transmitida e gravidez não planejada, bem como para mensurar e tratar uma variedade de problemas de saúde sexual, e para informar as decisões de políticas públicas, os dados relativos ao comportamento sexual são frequentemente obtidos por autorrelato. Assim, é fundamental que esses autorrelatos ensejem informações confiáveis, detalhadas e precisas (DOLCINI et al., 2003). Pesquisas sobre a prevalência do HIV e fatores associados à infecção
pelo vírus costumam basear-se na realização de testes laboratoriais de anticorpos; porém, na maioria dos países em desenvolvimento, a confirmação laboratorial frequentemente não é possível, em decorrência da falta de acesso ao aconselhamento e testagem voluntária, de recursos insuficientes para testar todos os indivíduos em um estudo e do medo do estigma relacionado ao resultado positivo, além das leis que criminalizam comportamentos de grupos de populações com maior risco de infecção (WHO, 2009; OMS, 2010).
Em 2009, a OMS e UNAIDS 2009 (WHO 2009) publicaram que em 149 países de baixa e média renda que realizaram uma vigilância sistemática para o HIV, 42 relataram a realização entre usuários de drogas injetáveis, 54 entre homens que fazem sexo com homens e 74 entre os trabalhadores do sexo. Contudo apenas 35 (23,5%) dos países relataram a realização de vigilância entre os três grupos. Desta forma, em populações em risco para o HIV, ainda são frequentes estudos apenas com base em dados de autorrelato de sintomas ou risco percebido (BIGNAMI-VAN ASSCHE et al., 2007; UNAIDS, 2007b).
Ainda são escassos os estudos que examinaram a confiabilidade de autorrelato de infecção por HIV. Em 2007, no estudo Quênia AIDS indicador Survey (KAIS), 63% dos participantes, em grande parte heterossexuais, que relataram ter resultados anteriores negativos foram testados e obtidos resultado positivo na pesquisa (valor preditivo negativo, 37%), sendo interpretados como soroconversões (KENYA NATIONAL AIDS AND STI CONTROL PROGRAMME, 2009).
Em população de usuários de drogas, Fisher at al (2007), nos Estados Unidos,
HIV positivo já diagnosticado) (n=8.320) e encontraram para ambos os grupos uma alta especificidade (99,5%), mas baixa sensibilidade (RBFA = 60,9% e RBF = 31,5%). Outros estudos, em usuários de drogas australianos, Mccusker et al. (1992) relataram especificidade
de 98,8% e sensibilidade de 81,8% e, Mccusker e Stoddard (1993) e Ross et al. (1993), uma
especificidade de 99,5% e sensibilidade de 93,1%.
Em populações de HSH, um estudo multicêntrico nos Estados Unidos, usando uma amostra de 650 homens com 50 anos ou mais encontrou que todos os HSH que tiveram testes positivos tinham se identificado como soropositivos (valor de predição positivo igual a 100%) e 99% dos que tiveram testes negativos tinham se identificado como soronegativos (valor de predição negativo igual a 99%) (DOLCINI et al., 2003).
Imputação
Na área da saúde, um problema bastante comum em investigações é a ocorrência de dados faltantes (missing data) (ZHOU et al., 2001), por exemplo, sujeitos que não
preenchem corretamente um item, uso incorreto de instrumentos eletrônicos no preenchimento do questionário, pacientes que são perdidos ao longo do estudo. Como os métodos de análises estatísticas e aplicativos computacionais foram e são desenvolvidos em sua maioria para dados completos, nas condições de dados faltantes, é bastante comum o pesquisador abandonar os indivíduos com observações incompletas em uma ou mais variáveis.
Esta exclusão de indivíduos, entretanto, na maioria das vezes, produz inferências não válidas, principalmente se as análises com as respostas ausentes diferirem daquelas com as respostas conhecidas. Assim, é importante que se estabeleçam estratégias para lidar com dados faltantes, seja planejando a pesquisa com o máximo de esforço para evitar perda de informações ou abordando os dados faltantes com técnicas adequadas desenvolvidas para contornar este problema mediante imputação (VAN DER HEIJDEN et al., 2006). Entende-se
por imputação a técnica de preencher os dados faltantes com valores presumíveis.
técnicas alternativas (BABOR et al., 1992; WILLIAMSON et al., 2006), do ponto de vista de
inferência, a capacidade de fazer estimativas generalizáveis na RDS atualmente é contestada. Nas redes sociais reais, pessoas que recebem um convite podem decidir não participar, recrutadores podem não recrutar ou recrutam pessoas com quem têm mais afinidade. Um estudo de HSH no Brasil (De MELLO et al., 2008) mostrou que os participantes estavam
mais propensos a recrutar aqueles que tinham se envolvido em comportamento de maior risco.
No caso do RDS, a falta de dados torna a análise mais complexa, haja vista que em dados obtidos por esta metodologia o foco consiste em um conjunto de participantes e um conjunto de relações sociais entre os possíveis participantes, o que pode afetar inclusive as propriedades estruturais das redes sociais (KOSSINETS, 2006; HUISMAN, 2009). Uma questão importante no tratamento de dados em falta consiste em saber se os dados são sistematicamente ausentes, e, caso afirmativo, se a falta está relacionada com os valores das variáveis observadas (propriedades ou atributos).
Se a probabilidade da falta não está relacionada com o valor dos laços ausentes e nem com os dados desconhecidos faltantes (que teriam sido observados), estes considerados como falta completamente aleatória (MCAR) (HUISMAN, 2009) e a amostra observada é havida como subamostra aleatória do conjunto das observações. Se, no entanto, a probabilidade de falta está relacionada com os dados observados, mas não com a falta de laços, os dados são considerados como falta aleatória (MAR) (HUISMAN, 2009). Neste caso, os dados em falta mostram padrões sistemáticos e, esses padrões podem ser controlados, pois estão relacionados com os dados observados na amostra.
Técnicas estatísticas que envolvem imputação de dados faltantes surgiram com origem nos anos 1980. Essas técnicas apareceram com o objetivo de “completar” os itens faltantes e possibilitar a análise com “todos” os indivíduos do estudo por via de técnicas estatísticas tradicionais (incluindo análises para dados complexos). As primeiras técnicas de imputação, denominadas de imputação única, envolvem métodos relativamente simples, como substituição dos dados faltantes pela média, pela mediana, por interpolação ou mesmo pela regressão linear (RUBIN, 1996).
