O Uso e Interpretação de Estudos Quase Experimentais em Doenças Infecciosas

Resumo

Desenhos de estudos quase experimentais, às vezes chamados de desenhos de estudos pré-pós-intervenção não randomizados , são onipresentes na literatura de doenças infecciosas, particularmente na área de intervenções destinadas a diminuir a disseminação de bactérias resistentes a antibióticos. Pouco foi escrito sobre os benefícios e limitações da abordagem quase experimental. Este artigo descreve uma hierarquia de desenho de estudo quase experimental que é aplicável a estudos de doenças infecciosas e que, se aplicada, pode levar a pesquisas mais sólidas e ligações causais mais convincentes entre intervenções e resultados em doenças infecciosas.

No estudo de doenças infecciosas e, em particular, no estudo de controle de infecção e resistência a antibióticos, o desenho de estudo quase experimental, às vezes chamado de desenho pré-pós-intervenção, é frequentemente usado para avaliar o benefícios de intervenções específicas. Revisamos estudos publicados em 2 periódicos (Clinical Infectious Diseases and Infection Control e Hospital Epidemiology) durante um período de 1,5 ano entre 1º de janeiro de 2002 e 1º de junho de 2003 e encontramos 36 estudos quase-experimentais.

Quase-experimental os estudos abrangem uma ampla gama de estudos de intervenção não randomizados. Esses projetos são frequentemente usados quando não é logisticamente viável ou não ético conduzir um ensaio randomizado e controlado – o “padrão ouro” do projeto de pesquisa causal. Seguem exemplos de estudos quase experimentais. Por exemplo, se um hospital está introduzindo o uso de um desinfetante à base de álcool para as mãos, o hospital pode querer estudar o impacto desta intervenção no resultado da aquisição de bactérias resistentes a antibióticos, com base na cultura de vigilância. A intervenção é implementada, as taxas de aquisição são medidas antes e depois da intervenção a intervenção e os resultados são analisados. Como outro exemplo, se um hospital tem uma taxa crescente de pneumonia associada à ventilação (PAV), o pessoal do hospital pode projetar uma intervenção educacional destinada a diminuir a taxa de PAV e comparar as taxas antes e depois intervenção. Um terceiro exemplo seria um estudo do efeito de um programa educacional / de manejo antimicrobiano na pré-intervenção e no pós-intervenção. práticas de prescrição de antibióticos de ention.

À medida que a capacidade de coletar dados clínicos de rotina aumentou, também aumentou o uso de desenhos de estudos quase experimentais no estudo de doenças infecciosas e em outras disciplinas médicas. No entanto, pouco é escrito sobre esses desenhos de estudo na literatura médica ou em livros tradicionais de epidemiologia. Em contraste, a literatura das ciências sociais está repleta de exemplos de maneiras de implementar e melhorar os estudos quase-experimentais.

Neste artigo, pretendemos revisar os diferentes projetos de estudo quase-experimental e a hierarquia desses projetos. no que diz respeito à capacidade de estabelecer associações causais entre uma intervenção e um resultado. O exemplo de uma intervenção desinfetante à base de álcool para as mãos com o objetivo de diminuir as taxas de aquisição de bactérias resistentes a antibióticos será usado ao longo do artigo para ilustrar os diferentes projetos de estudo quase-experimental. Discutimos problemas que surgem em projetos de estudos quase experimentais e oferecemos métodos para melhorá-los.

Métodos

Revisamos artigos e capítulos de livros que discutem o projeto de estudos quase experimentais. A maioria dos artigos referenciava 2 livros didáticos, que foram revisados em profundidade.

As principais vantagens e desvantagens dos estudos quase-experimentais, no que se refere ao estudo de doenças infecciosas, foram identificadas. Potenciais falhas metodológicas de quase experimentos no estudo de doenças infecciosas foram identificadas. Além disso, uma figura resumida que descreve uma hierarquia de designs de estudo quase-experimentais é fornecida (figura 1): designs com números maiores têm mais validade interna vis-à-vis a causa potencial entre a intervenção e o resultado.

Resultados e discussão

O que é um quase experimento?

Quase experimentos são estudos que visam avaliar intervenções, mas que não usam randomização.Como os ensaios randomizados, os quase experimentos visam demonstrar a causalidade entre uma intervenção e um resultado.

Com base nesta definição, é evidente que muitos estudos publicados na literatura de doenças infecciosas e, em particular, na estudo de resistência a antibióticos usar o desenho de estudo quase experimental. O ensaio clínico randomizado e controlado é geralmente considerado como o de maior nível de credibilidade com relação à avaliação de causalidade; no entanto, em um hospital ou ambiente de saúde pública, a intervenção muitas vezes não pode ser randomizada, por uma ou mais razões: (1) considerações éticas, (2) uma incapacidade de randomizar os pacientes, (3) uma incapacidade de randomizar os locais e (4 ) a necessidade de intervir rapidamente. Cada um desses motivos é discutido abaixo.

Considerações éticas normalmente não permitirão a retenção de uma intervenção que tenha eficácia conhecida. Se a eficácia de uma intervenção não for estabelecida, um ensaio clínico randomizado e controlado é o desenho de escolha para determinar a eficácia. Mas se a intervenção em estudo incorpora uma intervenção terapêutica aceita e bem estabelecida, ou se a intervenção tem eficácia questionável com base em estudos quase experimentais ou observacionais conduzidos anteriormente, então questões éticas relacionadas à randomização de pacientes são levantadas.

Freqüentemente, as intervenções não podem ser randomizadas para pacientes individuais. Por exemplo, ao estudar o efeito do uso de um desinfetante para as mãos à base de álcool nas taxas de aquisição de enterococos resistentes à vancomicina (VRE), conforme determinado pela cultura de vigilância, é difícil randomizar o uso de desinfetante para quartos individuais ou pacientes individuais, porque , uma vez desinfetado, é improvável que um membro da equipe concorde em ser recontaminado antes de ver o próximo paciente – nem é provável que um IRB concorde com isso. Da mesma forma, uma intervenção baseada em educação para diminuir a VAP não pode ser randomizada para pacientes individuais.

As intervenções geralmente não podem ser randomizadas para locais individuais. Por exemplo, é difícil randomizar o uso do desinfetante para as mãos à base de álcool apenas para alguns profissionais de saúde. Quando este projeto de locais aleatórios é empregado com sucesso, os locais são geralmente separados geograficamente; isso envolve questões adicionais sobre se outros fatores sobre o ambiente são diferentes, o que complica ainda mais o projeto e a análise. Um meio-termo que foi empregado é randomizar várias unidades no mesmo hospital. No entanto, é difícil, politicamente, implementar o uso de um desinfetante à base de álcool apenas em certas partes de um hospital ou apenas em alguns lados de uma enfermaria. Outra alternativa subutilizada é o ensaio de randomização de cluster, no qual grupos intactos ou “clusters”, em vez de indivíduos, são randomizados.

Muitas vezes, quando se procura controlar uma doença infecciosa, é necessário intervir rapidamente, o que torna difícil a condução adequada de um ensaio randomizado. Em surtos de infecção causados por bactérias resistentes a antibióticos, por exemplo, muitas vezes há pressão para interromper o surto intervindo em todas as áreas possíveis e, portanto, não é possível reter cuidados, que ocorreria em um ensaio clínico randomizado em que um dos grupos não recebeu nenhum tratamento. A necessidade clínica e ética de uma intervenção rápida torna difícil ou impossível empreender o longo processo de implementação de um estudo randomizado. Além disso, há substancial debate na literatura sobre a taxa de concordância entre ensaios clínicos randomizados e estudos observacionais, conseqüentemente, inúmeros estudos são realizados retrospectivamente, após intervenção ção foi implementada para encerrar tal surto.

Quais são as ameaças ao estabelecimento de causalidade quando desenhos quase experimentais são usados no estudo de doenças infecciosas?

A falta de atribuição aleatória é a principal fraqueza do desenho de estudo quase experimental. As associações identificadas em quase-experimentos atendem a alguns requisitos de causalidade, porque a intervenção precede a medição do resultado. Além disso, pode-se demonstrar que o resultado varia estatisticamente com a intervenção. Infelizmente, a associação estatística não implica associação causal, especialmente se o estudo for mal desenhado. Assim, em muitos quase-experimentos, geralmente fica-se com a pergunta: Existem explicações alternativas para a aparente associação causal? Se essas explicações alternativas são confiáveis, a evidência é menos do que convincente. Essas hipóteses rivais ou explicações alternativas surgem de princípios de desenho de estudos epidemiológicos.

Os princípios metodológicos que mais frequentemente resultam em explicações alternativas em estudos quase-experimentais de doenças infecciosas incluem o seguinte: (1) dificuldade de controlar importantes variáveis de confusão, (2) resultados que são explicados pelo princípio estatístico de regressão à média e (3) efeitos de maturação.

A dificuldade em controlar variáveis de confusão importantes surge da falta de randomização. Por exemplo, em um estudo com o objetivo de demonstrar que a introdução de um desinfetante para as mãos à base de álcool levou a taxas mais baixas de aquisição de bactérias resistentes a antibióticos, há uma série de variáveis de confusão potenciais importantes que podem ter diferido entre os 2 períodos (ou seja, , os períodos de pré-intervenção e pós-intervenção); as variáveis incluem gravidade da doença, qualidade dos cuidados médicos e de enfermagem e práticas de prescrição de antibióticos. Em uma regressão multivariável, a primeira variável poderia ser tratada por meio de medidas de gravidade da doença, mas a segunda e a terceira variáveis de confusão seriam difíceis, se não quase impossíveis, de medir e controlar.

Regressão para o média é um fenômeno estatístico generalizado. Pode resultar na conclusão errônea de que um efeito é devido ao tratamento quando, na verdade, é devido ao acaso. O fenômeno foi descrito pela primeira vez em 1886 por Francis Galton. Ele mediu a altura adulta de crianças e de seus pais, observando que, quando a altura média dos pais era maior do que a estatura média da população, os filhos tendiam a ser mais baixos do que seus pais. Da mesma forma, quando a altura média dos pais era menor que a média da população, os filhos tendiam a ser mais altos do que os pais.

No tratamento de muitas doenças infecciosas, o que desencadeia a implementação de intervenção é um aumento na taxa acima da média ou norma. Por exemplo, gráficos de controle estatístico são frequentemente usados no controle de infecção para alertar o pessoal de controle de infecção que as taxas de VAP ou de aquisição de bactérias resistentes a antibióticos são mais altas do que o normal. O princípio estatístico da regressão à média prevê que essas taxas elevadas tenderão a diminuir, mesmo sem intervenção. No entanto, o pessoal do hospital não pode esperar passivamente que esse declínio ocorra. Portanto, o pessoal do hospital geralmente implementa uma ou mais intervenções e, se ocorrer um declínio na taxa, eles podem erroneamente concluir que o declínio está causalmente relacionado à intervenção. Na verdade, uma explicação alternativa poderia ser a regressão à média.

Os efeitos da maturação são uma ameaça à validade de concluir que uma intervenção causou um resultado. Esses efeitos estão relacionados às mudanças naturais que os pacientes experimentam com o passar do tempo. Essas mudanças maturacionais podem ameaçar a validade interna do estudo. Além disso, existem tendências sazonais cíclicas que podem ser uma ameaça à validade de atribuir um resultado observado a uma intervenção. Por exemplo, as infecções virais têm padrões sazonais que levam a taxas mais altas de VAP no inverno. Em nosso estudo de exemplo, se a taxa de VAP pré-intervenção for medida no inverno e a intervenção ocorrer na primavera, então a queda na taxa de VAP pode ser devido à tendência sazonal e não à intervenção.

Quais são os diferentes projetos de estudo quase-experimental?

Na literatura das ciências sociais, os estudos quase-experimentais são divididos em 3 categorias de projeto de estudo:

1. Desenhos de estudos quase experimentais que não usam grupos de controle

2. Desenhos de estudos quase experimentais que usam grupos de controle, mas nenhum pré-teste

3. Desenhos de estudos quase experimentais que usam grupos de controle e pré-testes

Há uma hierarquia dentro dessas categorias de desenhos de estudo, com os estudos da categoria 3 sendo mais sólidos do que aqueles nas categorias 2 ou 1, em termos de estabelecimento de causalidade. Assim, se possível, os investigadores devem ter como objetivo projetar estudos que se enquadrem na categoria 3.

Shadish et al. discuta 7 designs na categoria 1; 3 designs na categoria 2; e 6 designs na categoria 3. Determinamos que os estudos da categoria 2 raramente são aplicáveis na pesquisa de doenças infecciosas, porque as medidas pré-teste quase sempre estão disponíveis. Além disso, determinamos que a maioria dos quase experimentos no estudo de doenças infecciosas poderia ser caracterizada por 5 desenhos de estudo na categoria 1 e por 3 desenhos na categoria 3, porque os outros desenhos de estudo não foram usados no estudo de doenças infecciosas, de acordo com o literatura. Assim, para simplificar, resumimos os 8 desenhos de estudo mais relevantes para a pesquisa de doenças infecciosas nas seções seguintes e na figura 1. Em cada notação simbólica, o tempo se move da esquerda para a direita.

Categoria 1: Quase – desenhos de estudos experimentais que não usam grupos de controle.

1. O desenho pré-teste-pós-teste de 1 grupo.

Este é um desenho de estudo comumente usado. Uma única medição observacional pré-teste (O1) é feita, uma intervenção (X) é implementada e uma medição pós-teste (O2) é feita.Por exemplo, O1 pode ser a taxa de aquisição de VRE conforme determinado pelos resultados de culturas de vigilância perirretal, X pode ser a introdução do uso de um desinfetante à base de álcool para as mãos e O2 pode ser a taxa de aquisição de aquisição de VRE após a intervenção . A inclusão de um pré-teste fornece algumas informações sobre quais seriam as taxas de aquisição caso a intervenção não tivesse ocorrido.

2. O projeto de pré-teste e pós-teste de 1 grupo que usa um pré-teste duplo.

A vantagem deste projeto de estudo sobre o projeto 1 é que a adição de uma segunda medição pré-teste antes da intervenção reduz a probabilidade de regressão ao média, maturação e / ou sazonalidade poderiam explicar a associação observada entre a intervenção e o resultado pós-teste. Por exemplo, em um estudo no qual o uso de um desinfetante à base de álcool levou a taxas de aquisição de VRE mais baixas (O3 < O2 e O1), se 1 estudo teve 2 medições pré-intervenção de VRE taxas de aquisição (O1 e O2), e ambos estavam elevados, isso sugeriria que havia uma probabilidade reduzida de que o O3 fosse menor devido a variáveis de confusão, efeitos de maturação, efeitos sazonais ou regressão à média.

3. O desenho pré-teste-pós-teste de 1 grupo que usa uma variável dependente não equivalente.

Esse desenho envolve a inclusão de uma variável dependente não equivalente (b), além da variável dependente primária (a). As variáveis a e b devem avaliar construções semelhantes; ou seja, as 2 medições devem ter variáveis causais potenciais e variáveis de confusão semelhantes, exceto para o efeito da intervenção. Espera-se que a variável a mude por causa da intervenção X, enquanto a variável b não. Tomando nosso exemplo de VAP, a variável a poderia ser a incidência de VAP e a variável b poderia ser a incidência de infecção do trato urinário (ITU) associada a cateter. Se uma intervenção educacional tem como objetivo encorajar a equipe do hospital a levantar a cabeça dos leitos dos pacientes e seguir um protocolo de desmame da ventilação mecânica, seria de se esperar uma diminuição na incidência de PAV, mas não na incidência de ITU. uma série de variáveis de confusão importantes, como a gravidade da doença e as práticas de prescrição de antibióticos, podem afetar ambas as medições de resultados. Assim, se as taxas de VAP e UTI foram medidas, e se as taxas de VAP diminuíram após a intervenção, mas as taxas de UTI sim não, então os dados seriam mais convincentes do que se apenas as taxas de VAP fossem medidas.

Este projeto adiciona uma terceira medição pós-teste (03) ao projeto pré-teste-pós-teste de 1 grupo e, em seguida, remove a intervenção antes de um medida final (O4). A vantagem deste desenho é que permite testar hipóteses sobre o desfecho tanto na presença como na ausência da intervenção. Assim, se se prevê uma diminuição da ou o resultado entre O1 e O2 (ou seja, após a implementação da intervenção), então seria possível prever um aumento no resultado entre O3 e O4 (ou seja, após a remoção da intervenção). Uma advertência é que, se a intervenção for considerada como tendo efeitos persistentes, então o O4 precisa ser medido depois que esses efeitos provavelmente desaparecerem. Por exemplo, um estudo seria mais convincente se demonstrasse que as taxas de aquisição de VRE diminuíram após uma intervenção com desinfetante à base de álcool (O2 e O3 menor que O1) e que, quando o uso do desinfetante foi interrompido, as taxas aumentaram (O4 maior que O2 e O3 e mais próximo de 01).

A vantagem desse desenho é que ele demonstra reprodutibilidade da associação entre a intervenção e o desfecho. Por exemplo, é mais provável que a associação seja causal se alguém demonstrar que o uso de um desinfetante para as mãos à base de álcool resulta em diminuição das taxas de resistência aos antibióticos, tanto quando é introduzido pela primeira vez quanto quando é reintroduzido após a interrupção da intervenção. Como no desenho do estudo 3, deve-se supor que o efeito da intervenção é transitório. Esse desenho não é frequentemente usado no estudo de doenças infecciosas devido às questões éticas envolvidas na remoção de um tratamento que parece ser eficaz. No entanto, epidemiologicamente, é um projeto melhor do que aqueles descritos anteriormente.

Categoria 3: Projetos quase-experimentais que usam grupos de controle e pré-testes. O leitor deve observar que, em todos esses desenhos de estudo, a intervenção não é aleatória. Os grupos de controle escolhidos são grupos de comparação. A obtenção de medidas pré-teste para os grupos de intervenção e controle permite avaliar a comparabilidade inicial dos grupos. A suposição é que quanto menor a diferença entre as medidas do pré-teste, menor a probabilidade de haver variáveis de confusão importantes entre os 2 grupos.