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É comum no nosso dia-a-dia nos depararmos com diversos tipos de artigos científicos diferentes e com diversos níveis de evidência que embasam as diretrizes. Alguns tipos de estudo podem nos fornecer hipóteses ou explicações iniciais sobre uma determinada doença, enquanto outros podem gerar conclusões definitivas. Mas afinal, como categorizar os diversos tipos de estudo ao redor da pirâmide da evidência?
A pirâmide da evidência considera uma hierarquia do grau de confiabilidade e de validade dos achados de um estudo a depender do seu desenho. Por desenho de um estudo, entende-se o modo como os dados e variáveis do mesmo são coletados, controlados e analisados. Dessa maneira, os tipos de estudo ocupando a base da pirâmide tendem a ser mais simples, menos dispendiosos e mais rápidos de serem executados. Em compensação, estes mesmo tipos de estudo estão mais sujeitos a vieses capazes de minar sua confiabilidade, reprodutibilidade e interpretabilidade. Assim, quando se vai da base para o topo da pirâmide da evidência, está se aproximando cada vez mais da verdade, em virtude do maior grau de confiabilidade dos achados.
Na base da pirâmide, temos como formas mais simples de estudos clínicos os relatos e séries de casos (aqui estamos excluindo os estudos em animais, culturas de células etc, os quais ocupam um degrau inferior à base da pirâmide, mas que são fundamentais para a geração de conhecimento – vamos considerar que eles estão no subsolo da pirâmide da evidência!). Neste tipo de estudo, são reportados os achados de um ou mais pacientes apresentando uma doença incomum, nova ou uma apresentação atípica de uma doença comum. Este desenho de estudo é muito útil na descrição inicial de um fenômeno novo, mas suas conclusões são bastante limitadas, pois não existe grupo de comparação. Exemplo foi o que ocorreu no início das pandemias de AIDS, COVID-19 e, mais recente, na varíola do macado, em que as primeiras publicações seguiram este tipo de desenho.
Subindo um pouco mais na pirâmide da evidência, temos os estudos transversais e os estudos caso-controle. Nestes dois tipos de estudo, temos um degrau a mais de complexidade, uma vez que grupos são comparados. No estudo transversal, a exposição (fator de risco) e a doença (desfecho) são avaliados ao mesmo tempo. Com isso, apesar de se encontrar uma associação, é impossível se determinar quem veio primeiro, levando a um viés chamado de causalidade reversa (também conhecido como o “viés do ovo e da galinha”). Exemplo, suponha que nós vamos medir níveis de um biomarcador, por exemplo, homocisteína, e ao mesmo tempo o índice de massa corporal (IMC) de indivíduos de um ambulatório. Ainda que eu encontre aumento dos níveis de homocisteína nos indivíduos obesos e que esta associação seja estatisticamente significante (vejamais detalhes disso em: https://d3gjbiomfzjjxw.cloudfront.net/o-real-significado-do-valor-de-p/), não é possível determinar com exatidão se a obesidade leva a uma aumento de homocisteína, ou se seria exatamente o oposto (alerta: este exemplo é apenas hipotético – eu realmente desconheço algum estudo que tenha testado esta hipótese!).
No estudo de caso-controle, um grupo de indivíduos com a doença (casos) é comparado com outro grupo saudável (grupo controle), sendo determinada a diferença entre os dois na presença de um determinado fator de risco que tenha ocorrido no passado e possa estar relacionado à doença. Problema maior deste tipo de estudo diz respeito ao viés de recordação, pois é de se esperar que os indivíduos doentes se lembrem com maior frequência de potenciais fatores de risco do que os saudáveis (exemplo: mulheres que tiveram bebês com malformações congênitas vão tender a se recordar muito mais de medicamentos e outras exposições que tiveram ao longo da gravidez em relação à mulheres com bebês saudáveis).
Avançando um pouco mais na pirâmide da evidência, temos os estudos de coorte, cujo nome deriva de uma unidade da infantaria romana com soldados que marchavam juntos. Neste tipo de estudo, indivíduos originalmente saudáveis são acompanhados ao longo do tempo, sendo que alguns destes indivíduos têm uma determinada exposição (exemplo: tabagismo) enquanto outros não têm. Ao final de um tempo de acompanhamento, são comparadas as taxas de novos casos de uma determinada doença (exemplo: câncer) entre os dois grupos. Apesar de ter um desenho mais avançado que o caso-controle, este tipo de estudo ainda pode sofrer com efeitos de confundimento. Traduzindo: se nós encontrarmos maior ocorrência de doença em um grupo do que no outro, isso seria devido ao fator de exposição em si, ou a algum outro fator que se relacionada a ele? Vamos dar um exemplo. Num passado distante, já houve uma suspeita de que café poderia causar câncer de pulmão. Com o passar do tempo, se entendeu que na verdade o problema estava no fato de os indivíduos que bebem café tenderem a fumar mais. Ou seja, a associação entre café e câncer era confundida pelo fator tabagismo (fiquem calmos, hoje se sabe muito bem que o café é inocente nesta história!).
No topo da pirâmide da evidência temos os estudos randomizados. Neste tipo de estudo, o tratamento estudado não é escolhido pelo médico, e sim sorteado (ou, de maneira mais elegante, alocado de maneira aleatória – o nome randomizado vem da palavra random, que em inglês quer dizer aleatório). Neste tipo de estudo, a grande “sacada” seria que, ao se determinar o tratamento por sorteio, os dois grupos sob comparação passam a ser bastante semelhantes, exceto pelo tratamento em estudo. Isso torna todas as comparações muito mais válidas e com menos vieses. Porém, os estudos randomizados tendem a ser mais complexos, caros e demandam mais tempo (por isso que não temos estudos randomizados para responder a todas as perguntas que existem na Cardiologia!). No topo também estão as meta-análises, que nada mais são do que estudos que combinam os resultados de diversos estudos semelhantes. Apesar de ocuparem o topo, as meta-análise sofrem algumas limitações próprias. A principal delas é a de que uma meta-análise de estudos ruins nada mais será do que uma compilação de dados enviesados e falsos (“se lixo entrar, lixo vai sair”). Portanto, é fundamental entender a qualidade dos estudos selecionados para compor a meta-análise.
A figura abaixo sintetiza as principais lições que podemos deduzir da pirâmide da evidência.
(Quer saber mais sobre este e outros assuntos correlatos? Se liga no nosso curso Cardiopapers de Medicina Baseada em Evidência: https://lp2.cardiopapers.com.br/mbe-matriculas-perpetuo-vitrine/ ).
REFERÊNCIA
Murad MH, Asi N, Alsawas M, Alahdab F. New evidence pyramid. Evid Based Med. 2016 Aug;21(4):125-7. doi: 10.1136/ebmed-2016-110401. (http://ebm.bmj.com/lookup/pmidlookup?view=long&pmid=27339128)
muito lega e didatico professor, obrigado