ABSTRACT
This paper aims at to present the integration of the files of the Brazilian Cervical Cancer Information System (SISCOLO) in order to identify all women in the system. SISCOLO has the exam as the unit of observation and the women are not uniquely identified. It has two main tables: histology and cytology, containing the histological and cytological examinations of women, respectively. In this study, data from June 2006 to December 2009 were used. Each table was linked with itself and with the other through record linkage methods. The integration identified 6236 women in the histology table and 1,678,993 in the cytology table. 5324 women from the histology table had records in the cytology table. The sensitivities were above 90% and the specificities and precisions near 100%. This study showed that it is possible to integrate SISCOLO to produce indicators for the evaluation of the cervical cancer screening programme taking the woman as the unit of observation.
Subject(s)
Mass Screening , Medical Record Linkage , Uterine Cervical Neoplasms/diagnosis , Female , HumansABSTRACT
Um dos principais objetivos dos estudos epidemiológicos é a estimação de efeitos causais. E a inferência causal deve ser discutida tanto por estudos experimentais quanto por estudos observacionais. Uma importante limitação na interpretação causal de estudos observacionais é a possível presença de confundidores não observados (hidden bias). Uma estratégia para avaliar o possível efeito de um confundidor não observado é através de uma análise de sensibilidade, que determina quão forte deveriam ser os efeitos de um confundidor não observado de modo a explicar uma aparente associação. A proposta deste artigo é rever e integrar dois métodos independentes de análise de sensibilidade: um devido a Greenland, sob uma perspectiva epidemiológica; e outro devido a Rosenbaum, sob uma perspectiva estatística. A combinação de questões estatísticas e epidemiológicas torna a análise de sensibilidade mais completa e direta, e deve estimular sua necessária difusão e mais aplicações. Como os estudos observacionais são mais sujeitos a vieses e confundimento, uma análise de sensibilidade considerando aspectos estatísticos e epidemiológicos fortalece o processo de inferência causal.
Subject(s)
Epidemiology , Observer VariationABSTRACT
In studies assessing the effects of a given exposure variable and a specific outcome of interest, confusion may arise from the mistaken impression that the exposure variable is producing the outcome of interest, when in fact the observed effect is due to an existing confounder. However, quantitative techniques are rarely used to determine the potential influence of unmeasured confounders. Sensitivity analysis is a statistical technique that allows to quantitatively measuring the impact of an unmeasured confounding variable on the association of interest that is being assessed. The purpose of this study was to make it feasible to apply two sensitivity analysis methods available in the literature, developed by Rosenbaum and Greenland, using an electronic spreadsheet. Thus, it can be easier for researchers to include this quantitative tool in the set of procedures that have been commonly used in the stage of result validation.
Em estudos que avaliam o efeito de uma dada variável de exposição e um determinado desfecho de interesse, uma situação de confusão pode ser caracterizada pela falsa aparência de que a variável de exposição produz o desfecho de interesse quando, de fato, o efeito observado se deve a um fator de confundimento que está presente. Entretanto, é pouco freqüente a utilização de técnicas quantitativas para determinar a influência potencial de confundidores não mensurados. A análise de sensibilidade é uma técnica estatística que permite uma medida quantitativa do impacto de uma variável confundidora não mensurada na associação de interesse que está sendo avaliada. O objetivo do artigo foi viabilizar a aplicação, por meio de planilha eletrônica, de dois métodos de análise de sensibilidade disponíveis na literatura, desenvolvidos por Rosenbaum e Greenland. Dessa forma, é possível facilitar ao pesquisador a incorporação desse ferramental quantitativo ao conjunto de procedimentos que já são comuns na etapa de validação dos resultados.
Subject(s)
Confounding Factors, Epidemiologic , Data Interpretation, StatisticalABSTRACT
In studies assessing the effects of a given exposure variable and a specific outcome of interest, confusion may arise from the mistaken impression that the exposure variable is producing the outcome of interest, when in fact the observed effect is due to an existing confounder. However, quantitative techniques are rarely used to determine the potential influence of unmeasured confounders. Sensitivity analysis is a statistical technique that allows to quantitatively measuring the impact of an unmeasured confounding variable on the association of interest that is being assessed. The purpose of this study was to make it feasible to apply two sensitivity analysis methods available in the literature, developed by Rosenbaum and Greenland, using an electronic spreadsheet. Thus, it can be easier for researchers to include this quantitative tool in the set of procedures that have been commonly used in the stage of result validation.
Subject(s)
Confounding Factors, Epidemiologic , Data Interpretation, Statistical , Sensitivity and Specificity , Software , Bias , Feasibility Studies , HumansABSTRACT
Comparou-se um novo espirógrafo de fole de fabricaçäo nacional com o espirógrafo de campânula largamente utilizado como aparelho de referência. A populaçäo estudada constitui-se de 30 trabalhadores de indústria química, dentre os que se apresentaram para exame periódico, sem manifestaçöes clínicas significativas. Os exames foram conduzidos por técnicos com longa experiência em espirografia. A comparaçäo foi feita com os parâmetros da curva expiratória forçada volume-tempo: CVF, VEF1, VEF/CVF% e FEF25-75%. Houve boa correlaçäo entre os dois aparelhos para as quatro variáveis. Os coeficientes de correlaçäo foram 0,966 (p < 0,0001) para a capacidade vital forçada, 0,901 (p < 0,0001) para o volume expiratório forçado do 1§ segundo, 0,855 (p < 0,0001) para o fluxo expiratório forçado entre 25% e 75% da CVF e 0,837 (p < 0,0001) para VEF1/CVF. Todos os testes estatísticos realizados demonstram que em termos das medidas utilizadas o espirógrafo em estudo apresenta desempenho em tudo comparável ao equipamento de referência, além de apresentar operaçöes bastante simples e concepçäo estrutural robusta
