Um estatístico, professor assistente de pesquisa em Políticas e Administração em Saúde na Universidade Estadual da Pensilvânia (Penn State), nos EUA, esclarece o conceito de "controlar" variáveis em estudos científicos, termo frequentemente usado em reportagens para aumentar a credibilidade de uma pesquisa.
Recentemente, o Washington Post publicou matérias sobre estudos envolvendo medicamentos à base de GLP-1. Em um caso, notou-se que mulheres que usavam GLP-1 perderam mais peso que as do grupo de controle. Em outro estudo, o mesmo veículo informou que os pesquisadores controlaram fatores como idade, sexo, raça e tabagismo, descobrindo que o uso desses medicamentos elevava o risco de distúrbios esqueléticos.
O especialista ressalta que compreender o que constitui um controle é fundamental para avaliar o grau de suporte de evidências às conclusões de um estudo e para julgar a cobertura midiática de novas descobertas. O significado de controle varia conforme o delineamento do estudo, que geralmente se divide em experimental ou observacional.
Em um estudo experimental, os pesquisadores aplicam um tratamento ou medicamento a alguns participantes, enquanto outros formam o grupo de controle, que não recebe intervenção. No exemplo do estudo sobre perda de peso e distúrbios hormonais, os pesquisadores compararam os resultados entre aqueles que receberam GLP-1 e aqueles que não o receberam, o que significa que eles influenciaram diretamente a geração dos dados.
Já nos estudos observacionais, os pesquisadores analisam dados pré-existentes, como prontuários eletrônicos, para identificar padrões. Eles empregam ferramentas estatísticas para verificar como fatores como idade ou sexo podem ter impactado os resultados, independentemente de quem recebeu tratamento. Este processo visa assegurar que a ligação entre tratamento e resultado não seja influenciada por variáveis conhecidas que afetam ambos.
No estudo sobre lesões ósseas e GLP-1, o controle de idade, sexo, raça e tabagismo implicou comparar lesões entre indivíduos pertencentes a cada categoria, verificando diferenças entre usuários e não usuários do medicamento. Sem esse controle, poderia parecer que o GLP-1 causa mais lesões apenas porque muitos usuários também fumam, sendo o tabagismo um fator de risco independente.
Em um ensaio experimental sobre um novo fármaco, os cientistas distribuem o tratamento aleatoriamente. Os participantes sem o medicamento geralmente recebem um placebo. Além disso, se houver fatores conhecidos que podem afetar o resultado, como a gravidade da doença ou outros medicamentos em uso, os cientistas podem randomizar o tratamento dentro desses grupos, um procedimento chamado estratificação. Isso impede que os pesquisadores atribuam desproporcionalmente participantes com características específicas ao grupo de tratamento ou ao placebo.
Um estudo experimental de 2021, por exemplo, investigou a perda de peso em diabéticos tipo 2 que usaram GLP-1. Os pesquisadores garantiram que os grupos de tratamento e controle fossem selecionados aleatoriamente entre pessoas com distintos níveis iniciais de glicemia e que estivessem tomando diferentes medicamentos para diabetes, minimizando vieses.
Devido aos desafios logísticos e financeiros, muitas vezes os pesquisadores recorrem a estudos observacionais, também chamados de estudos de evidência do mundo real, utilizando registros existentes sem possibilidade de randomização. Nesses casos, ferramentas estatísticas são usadas para considerar fatores que podem ter afetado tratamentos e resultados.
Em um estudo observacional sobre GLP-1, por exemplo, os pesquisadores analisaram bancos de dados de prontuários médicos para estimar a perda de peso de usuários de GLP-1 em comparação com aqueles que usavam outros remédios para diabetes tipo 2.
Nos estudos observacionais, negligenciar variáveis cruciais pode minar a credibilidade dos achados. Um estudo poderia alegar benefícios de um suplemento nutricional sem controlar as diferenças de saúde inicial entre usuários e não usuários. Nesse cenário, indivíduos mais saudáveis poderiam ter escolhido tomar o suplemento, criando uma falsa percepção de benefício.
Muitas dessas conclusões não são reproduzíveis em estudos experimentais que utilizam a randomização para controlar esses vieses. Contudo, tentar controlar todas as variáveis possíveis também é problemático, pois se elas não estiverem ligadas às variáveis de interesse, o aumento de controles torna as estimativas matemáticas menos exatas. Controlar variáveis colididoras pode, inclusive, distorcer o efeito que o estudo busca medir.
O especialista aconselha que, ao analisar resultados de estudos observacionais, se avalie se o estudo se inclina para o extremo de poucos controles ou de excesso de variáveis. Ele disponibilizou um aplicativo online para auxiliar na comparação de análises observacionais e experimentais com dados simulados, reforçando que não é preciso ser cientista para examinar tais pesquisas, mas é vital reconhecer que termos simples como "controlado" possuem significados muito distintos.