• Letícia Kawano-Dourado

Por que randomizar?

Série de posts sobre as maravilhas e limitações da randomização


Nessa série de posts vou abordar aspectos importantes da Randomização na pesquisa científica. Nesse primeiro post vamos entender o conceito, a ideia incrível por trás do ato de randomizar. Em seguida nos próximos posts veremos que a randomização não serve para qualquer experimento e quais suas limitações de um estudo randomizado.


Bom começando do começo, vamos às definições: randomização é uma técnica que aloca de forma aleatória pacientes em grupos que serão comparados dentro de um projeto de pesquisa [1]. Por exemplo, suponhamos que você queira testar a hipótese se a vitamina C é efetiva em reduzir tempo de sintomas de gripe (infecção pelo influenza). Diante dessa hipótese a ser testada, você randomiza pacientes (quer dizer, você aloca-os de forma aleatória) para receber vitamina C ou não e com 7 dias você manda um questionário padronizado perguntando o tempo de sintomas.


Agora imagine um outro cenário em que em vez da randomização, você decide deixar a cargo do médico plantonista a prescrição de vitamina C, e da mesma forma você manda um questionário padronizado perguntando tempo de sintomas e coleta dados de prontuário sobre quem recebeu vitamina C ou não. Qual é o problema neste cenário aqui?

A resposta é simples! Porque não houve randomização. Vamos entender?


Veja, no cenário em que você deixa a cargo do médico plantonista a prescrição da intervenção (vitamina C), você está introduzindo um enorme viés que pode falsear uma associação da vitamina C com encurtamento ou prolongamento dos sintomas. Por exemplo: Caso o médico plantonista prescreva vitamina C apenas para pacientes menos graves, é possível que você observe uma associação entre o uso de vitamina C e menor tempo de sintomas de gripe mas isso tudo se deve ao fato de um viés de seleção onde pacientes menos graves foram mais frequentemente alocados para receber a intervenção.


Ao contrário, se o médico plantonista decide prescrever vitamina C para os pacientes mais graves, você pode observar um efeito de maior tempo de sintomas com uso de vitamina C e isso se dever apenas a vies de seleção onde pacientes mais GRAVES foram selecionados para intervenção.


Agora imagine o seguinte. Você tem uma clínica grande, onde você atende muitos pacientes. Daí você decide que gostaria de usar toda essa quantidade de informação armazenada e decide fazer uma pesquisa, revisitando os prontuários para ver como foi o desfecho (bom ou ruim) dos pacientes que receberam um tratamento X versus os que receberam o tratamento Y. Notem que aqui o problema também é a falta de randomização. Pois pode ser, por exemplo, que o tratamento X seja mais tóxico (mas tenhamos a impressão de mais eficaz) então p tratamento X seja prescrito apenas pacientes mais graves (envisando suas observações), ou pode ser que o tratamento Y é trabalhoso de seguir a prescrição então ele os médicos evitaram prescrevê-lo para pacientes com comorbidades e mais idosos... Ou seja, sem randomização há uma série de fatores conhecidos e desconhecidos que podem estar influenciando a diferença observada entre os tratamentos, sem necessariamente se relacionar à eficácia propriamente dita dos tratamentos.


Com esses exemplos vemos qual é a limitação central de derivar informação sobre eficácia de tratamento a partir de estudos observacionais (coortes, casos-controles etc): não houve randomização!!!

Vamos devagar com o tema, então no próximo post da série vou continuar falando de randomização!


Comentários, dúvidas são bem-vindos!


[1] Robertsa C; Torgersonb D. Randomisation methods in controlled trials. BMJ 1998


Declaração de conflitos de interesse: nenhum


Projeto Respira Evidência por Leticia Kawano Dourado




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