Viés na recolha de dados
População consiste em todos os indivíduos com uma característica de interesse. Uma vez que, estudar uma população é muitas vezes impossível devido ao tempo e dinheiro limitados; normalmente estudamos um fenómeno de interesse numa amostra representativa. Ao fazer isto, esperamos que o que aprendemos com uma amostra possa ser generalizado a toda a população (2). Para o poder fazer, uma amostra precisa de ser representativa da população. Se este não for o caso, as conclusões não serão generalizáveis, ou seja, o estudo não terá a validade externa.
Por isso, a amostragem é um passo crucial para cada investigação. Ao recolher dados para investigação, há inúmeras formas através das quais os investigadores podem introduzir preconceitos no estudo. Se, por exemplo, durante o recrutamento de pacientes, alguns pacientes têm menos ou mais probabilidades de entrar no estudo do que outros, tal amostra não seria representativa da população em que esta investigação é feita. Nesse caso, estes sujeitos que têm menos probabilidade de entrar no estudo estarão sub-representados e aqueles que têm mais probabilidade de entrar no estudo estarão sobre-representados em relação a outros na população em geral, aos quais as conclusões do estudo devem ser aplicadas. Isto é o que chamamos um viés de selecção. Para assegurar que uma amostra é representativa de uma população, a amostragem deve ser aleatória, ou seja, cada sujeito deve ter igual probabilidade para ser incluído no estudo. Deve notar-se que o viés de amostragem também pode ocorrer se a amostra for demasiado pequena para representar a população alvo (3).
Por exemplo, se o objectivo do estudo for avaliar a concentração média de hsCRP (proteína C reactiva sensível elevada) na população saudável na Croácia, o caminho a seguir seria recrutar indivíduos saudáveis de uma população geral durante o seu controlo de saúde anual regular. Por outro lado, um estudo tendencioso seria aquele que recruta apenas dadores de sangue voluntários porque os dadores de sangue saudáveis são geralmente indivíduos que se sentem saudáveis e que não sofrem de qualquer condição ou doença que possa causar alterações na concentração da hsCRP. Ao recrutar apenas dadores de sangue saudáveis, podemos concluir que a hsCRP é muito mais baixa do que realmente é. Este é um tipo de enviesamento de amostras, a que chamamos enviesamento voluntário.
Outro exemplo de enviesamento voluntário ocorre ao convidar colegas de um laboratório ou departamento clínico a participar no estudo de algum novo marcador para a anemia. É muito provável que tal estudo inclua preferencialmente os participantes que possam suspeitar ser anémicos e que estejam curiosos em aprender com este novo teste. Desta forma, os indivíduos anémicos poderão estar sobre-representados. Uma investigação seria então tendenciosa e não permitiria a generalização de conclusões para o resto da população.
Em geral, sempre que estudos transversais ou de controlo de casos são feitos exclusivamente em ambientes hospitalares, há uma boa probabilidade de que tal estudo seja tendencioso. A isto chama-se viés de admissão. O viés existe porque a população estudada não reflecte a população geral.
Outro exemplo de viés de amostragem é o chamado viés de sobrevivência que geralmente ocorre em estudos transversais. Se um estudo se destina a avaliar a associação da expressão alterada KLK6 (Kallikrein-6 humano) com uma incidência de 10 anos da doença de Alzheimer, os indivíduos que morreram antes do ponto final do estudo podem não ser incluídos no estudo.
P>Pi>Piopia de classificação é um tipo de viés de amostragem que ocorre quando uma doença de interesse é mal definida, quando não existe um padrão de ouro para o diagnóstico da doença ou quando uma doença pode não ser fácil de detectar. Desta forma, alguns sujeitos são falsamente classificados como casos ou controlos, enquanto que deveriam ter estado noutro grupo. Digamos que um investigador quer estudar a precisão de um novo teste para uma detecção precoce do cancro da próstata em homens assintomáticos. Devido à ausência de um teste fiável para a detecção precoce do cancro da próstata, existe a possibilidade de alguns casos precoces de cancro da próstata serem classificados erroneamente como livres de doença, causando a sub ou sobre-estimação da exactidão deste novo marcador.
Como regra geral, uma questão de investigação deve ser considerada com muita atenção e devem ser feitos todos os esforços para assegurar que uma amostra seja o mais próxima possível da população.