Confoundle · a reasoning trap

Confundimento por indicação

Ninguém distribui remédios ao acaso. Os médicos prescrevem por causa de algo do paciente, e esse algo em geral afeta como o paciente iria evoluir de qualquer forma. Então as pessoas que tomam um medicamento podem morrer mais vezes do que as que não tomam sem que o medicamento faça nada: ele foi dado a quem já estava em pior estado. Ajustar pelas diferenças ajuda, mas só pelas diferenças que alguém anotou, e o motivo da prescrição raramente é uma delas. É por isso que um cara ou coroa vale tanto.

The rule

Quando um médico decide quem recebe um tratamento, os tratados diferem dos não tratados de maneiras que os dados nunca registraram, e o tratamento leva a culpa, ou o mérito, pelo motivo que levou a prescrevê-lo.

What it looks like

Os pacientes que tomavam este medicamento para o coração morreram com mais frequência do que os que não tomavam. O medicamento está matando essas pessoas?6.800 pessoas com insuficiência cardíaca. Quando entraram no ensaio clínico, algumas já tomavam digoxina porque um médico havia decidido prescrevê-la, e outras não. Nos anos seguintes, 40 por cento das que já tomavam morreram, contra 31 por cento das demais.

Os mesmos 6.800 pacientes, separados por um cara ou coroa. Nenhuma diferença.São as mesmas pessoas nos dois painéis, agrupadas de duas formas diferentes. Separadas pelo que seus médicos haviam decidido, a digoxina parece letal. Separadas pela alocação aleatória do ensaio, em que nenhum julgamento clínico interferiu, os dois grupos morrem na mesma proporção. Os médicos recorriam à digoxina nos pacientes que já estavam em pior estado, então a prescrição carregava uma informação sobre o paciente que nada no conjunto de dados havia registrado:

Ajustar por 27 características basais registradas quase não mudou nada: o excesso passou de 36 por cento para 22 por cento. E o mesmo excesso apareceu entre os pacientes que o ensaio havia randomizado para o placebo, pessoas que não tomaram digoxina nenhuma durante ele. Um medicamento não pode prejudicar quem nunca o recebeu, então o excesso nunca foi o medicamento.

Why it works

Os tratamentos não são distribuídos ao acaso. Um médico prescreve por causa de algo do paciente: ele está mais doente, ou mais frágil, ou seus sintomas estão piores. Esse algo também afeta como ele iria evoluir de qualquer forma. Então o grupo tratado já começa diferente, e qualquer comparação com os não tratados mede ao mesmo tempo o medicamento e o motivo pelo qual ele foi escolhido, os dois embaralhados. Isso funciona nos dois sentidos. Um medicamento dado aos mais graves parece nocivo; um medicamento dado aos mais saudáveis, ou que só pode ser recebido por pacientes em condições de ir até uma clínica, parece milagroso. A defesa habitual é ajustar pelas diferenças, e isso ajuda, mas só pelas diferenças que alguém pensou em registrar. A impressão do clínico de que aquele paciente em particular estava piorando é uma informação real, é o motivo pelo qual a prescrição aconteceu, e quase nunca está no conjunto de dados. É toda a razão pela qual os ensaios randomizados valem o que custam: um cara ou coroa não consegue saber nada sobre o paciente, então não consegue contrabandear o motivo para dentro da comparação. Quando um ensaio clínico e um estudo observacional discordam sobre o mesmo medicamento, é normalmente por isso.

Fonte

Aguirre Davila L, Weber K, Bavendiek U, et al. Digoxin-mortality: randomized vs. observational comparison in the DIG trial. Eur Heart J. 2019;40(40):3336-3341, and its Supplementary Appendix. Randomised arm sizes and deaths: The Digitalis Investigation Group. The effect of digoxin on mortality and morbidity in patients with heart failure. N Engl J Med. 1997;336(8):525-533, Table 2.

See if it fools you

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