Explorando os efeitos da recusa de participação na linha de base ao seguimento sobre a validade em estudos de coorte

Exploring the effects of non-response to the baseline and follow-up on the validity in cohort studies

Resumos

Poucos artigos avaliaram os efeitos da não resposta em estudos de coorte. O objetivo desse estudo foi avaliar se a não resposta, tanto na linha de base como ao seguimento, pode introduzir viés de seleção na associação entre nível ocupacional e mortalidade. Foram aplicadas as estimativas de não resposta e de mortalidade do estudo Whitehall II a uma coorte hipotética que abrangeu 110.000 pessoas-ano (nível ocupacional: baixo - 50.000; elevado - 60.000). Foram considerados quatro cenários: (1) participação integral; (1) não resposta na linha de base; (3) não resposta ao seguimento; (4) não resposta na linha de base e ao seguimento. Foram calculadas as razões de taxas (RR) de mortalidade considerando o nível ocupacional elevado como referência e a ausência de confundimento e viés de informação. A RR do primeiro cenário foi 1,79, com somente o último cenário mostrando um impacto importante da não resposta na estimativa da razão de taxas (RR=1,2). Os resultados sugerem que a combinação da não resposta em diferentes estágios de um estudo de coorte pode causar viés de seleção.

estudos de coortes; recusa de participação; viés de seleção

Few articles have evaluated the effects of non-response in cohort studies. The aim of this study was to assess if non-response, both to the baseline and to follow-up, may introduce selection bias on the association between occupational level and mortality. There were applied the non-response and mortality estimates of the Whitehall II study to a hypothetical cohort encompassing 110.000 person-years (occupational level: low - 50,000; high - 60,000). There were considered four scenarios: (1) full participation; (2) non-response to baseline; (3) non-response to follow-up; (4) non-response to baseline and follow-up. There were calculated mortality rate ratios (RR) considering the high occupation level as reference and absence of confounding or information bias. The first scenario RR was 1.79, with only the last scenario showing an important impact of the non-response on the rate ratio estimate (RR=1.2). The results suggest that combining non-response in different stages of cohort studies may cause selection bias.

cohort studies; refusal to participate; selection bias

• ¹
  Kelsey J, Whittemore A, Evans A, Thompson W. Methods in Observational Epidemiology 1996. 2nd ed. New York: Editora Oxford, 1996.
• ²
  Greenland S. Response and follow-up bias in cohort studies. Am J Epidemiol. 1977;106(3):184-7.
• ³
  Jackson R, Chambless LE, Yang K, Byrne T, Watson R, Folsom A, et al. Differences between respondents and nonrespondents in a multicenter community-based study vary by gender ethnicity. The Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) Study Investigators. J Clin Epidemiol. 1996;49(12):1441-6.
• ⁴
  Goldberg M, Chastang JF, Leclerc A, Zins M, Bonenfant S, Bugel I, et al. Socioeconomic, demographic, occupational, and health factors associated with participation in a long-term epidemiologic survey: a prospective study of the French GAZEL cohort and its target population. Am J Epidemiol. 2001;154(4):373-84.
• ⁵
  Harald K, Salomaa V, Jousilahti P, Koskinen S, Vartiainen E. Non-participation and mortality in different socioeconomic groups: the FINRISK population surveys in 1972-92. J Epidemiol Community Health. 2007;61(5):449-54.
• ⁶
  Ferrie JE, Kivimaki M, Singh-Manoux A, Shortt A, Martikainen P, Head J, et al. Non-response to baseline, non-response to follow-up and mortality in the Whitehall II cohort. Int J Epidemiol. 2009;38(3):831-7.
• ⁷
  Heilbrun LK, Nomura A, Stemmermann GN. The effects of nonresponse in a prospective study of cancer. Am J Epidemiol. 1982;116(2):353-63.
• ⁸
  Hernan MA, Hernández-Díaz S, Robins JM. A structural approach to selection bias. Epidemiology. 2004;15(5):615-25.
• ⁹
  Stang A. Nonresponse research--an underdeveloped field in epidemiology. Eur J Epidemiol. 2003;18(10):929-31.
• ¹⁰
  Alonso A, Seguí-Gómez M, de Irala J, Sánchez-Villegas A, Beunza J, Martínez-Gonzalez M. Predictors of follow-up and assessment of selection bias from dropouts using inverse probability weighting in a cohort of university graduates. Eur J Epidemiol. 2006;21(5):351-8.
• ¹¹
  Goldberg M, Chastang JF, Zins M, Niedhammer I, Leclerc A. Health problems were the strongest predictors of attrition during follow-up of the GAZEL cohort. J Clin Epidemiol. 2006;59(11):1213-21.
• ¹²
  Carvalho MS, Lopes C. Métodos em estudos de coorte. Rev Bras Epidemiol. 2005;8(3):234-5.
• ¹³
  Coutinho ESF, Coeli CM. Acurácia da metodologia de relacionamento probabilístico de registros para identificação de óbitos em estudos de sobrevida. Cad Saude Publica. 2006;22(10):2249-52.

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  15 Ago 2013
• Data do Fascículo
  2012

Histórico

• Recebido
  11 Mar 2011
• Aceito
  12 Mar 2012