Compreender a investigação médica

O que procurar ao ler investigação médica

Ler notícias médicas pode ser um exercício de frustração. Por vezes, parece que as descobertas deste mês contradizem sempre as do mês passado. Como é que se sabe no que acreditar?

Por vezes, não. Mas uma pista para a qualidade é a conceção do estudo. Embora nenhum estudo seja perfeito, alguns têm mais probabilidades de produzir resultados fiáveis do que outros.

O padrão de ouro é o ensaio controlado aleatório (RCT). Este tipo de estudo tem sempre as seguintes caraterísticas:

Tem um grupo de tratamento. Estas pessoas recebem a terapia em estudo.
Tem um grupo de controlo. Estas pessoas são tão semelhantes quanto possível às do grupo tratado, exceto que não recebem o tratamento experimental. Em vez disso, podem receber o tratamento padrão ou um placebo (como um comprimido sem qualquer ingrediente ativo).
Os sujeitos são atribuídos aleatoriamente. Nem os sujeitos nem os investigadores escolhem quem vai para cada grupo. A atribuição é determinada pelo acaso, por exemplo, atirando uma moeda ao ar ou fazendo com que um computador atribua os voluntários de forma aleatória.

Um ensaio clínico randomizado também tem frequentemente estas caraterísticas positivas:

É duplamente cego: Nem os doentes nem os investigadores sabem quem está num determinado grupo. O cegamento aumenta muito a qualidade de um estudo. Mas o cegamento nem sempre é possível - um exemplo disso seria um estudo que compara pacientes que foram operados com aqueles que não foram.
Tem uma grande dimensão de amostra (número de indivíduos).
Os sujeitos são seguidos durante muito tempo.

Outros tipos de estudos

Se os ensaios clínicos aleatórios fornecem as melhores provas, porque é que os cientistas realizam outros tipos de estudos?

O custo, por exemplo. Os ensaios clínicos aleatórios são dispendiosos; normalmente, têm de ser financiados com grandes subsídios do governo ou da indústria. Também demoram muito tempo. E, nalguns casos, os ensaios clínicos aleatórios nem sequer são possíveis. Por exemplo, seria muito pouco ético expor um grupo de pessoas à varíola. Por isso, os cientistas têm de efetuar outros tipos de estudos.

Os estudos de caso-controlo e os estudos de coorte situam-se a um nível inferior aos ensaios clínicos aleatórios.

Um estudo caso-controlo olha para trás. Compara pessoas que já têm uma determinada doença com um grupo de pessoas semelhantes sem a doença para procurar ligações entre a doença e acontecimentos passados. Por exemplo, os investigadores podem comparar os alimentos ingeridos pelos passageiros de um cruzeiro que apanharam uma intoxicação alimentar e os que não apanharam.
Um estudo de coorte olha para o futuro. Começa com pessoas que foram expostas a um determinado fator de risco e outras pessoas que não o foram e vê o que lhes acontece mais tarde. Por exemplo, um estudo pode seguir mulheres que utilizaram hormonas e as que não utilizaram para acompanhar e comparar as taxas de desenvolvimento de cancro.

Outros estudos científicos estão um pouco abaixo no que respeita à força das provas que fornecem.

Um estudo transversal analisa um único ponto no tempo. Os exemplos incluem um inquérito a pessoas com diabetes para saber quantas tomam aspirina e a comparação das taxas de artrite em pessoas com excesso de peso e em pessoas magras.
Um estudo ecológico compara taxas de doenças em diferentes populações - por exemplo, taxas de cáries em cidades com diferentes níveis de flúor na água.
Os relatórios de casos e de séries de casos fornecem as provas mais fracas. Descrevem as experiências de um doente (relatório de caso) ou de alguns doentes (relatório de série de casos). Por exemplo, quando a SIDA apareceu pela primeira vez, também apareceram relatos de casos que descreviam doentes graves com um conjunto de sintomas intrigantes.
Outro tipo de estudo que está a ganhar popularidade é a meta-análise. Neste tipo de estudo, o cientista não trata nem observa efetivamente os indivíduos. Em vez disso, o cientista procura na literatura médica estudos semelhantes e reúne os resultados. De facto, uma meta-análise cria um estudo com uma amostra de grande dimensão. No entanto, uma meta-análise só é tão boa quanto os estudos que inclui.