Estudos transversais em epidemiologia veterinária : utilização de modelos hierárquicos e revisão de métodos estatísticos para analise de desfechos binários

Abstract

Um dos estudos observacionais mais difundidos e usados em epidemiologia veterinária é o estudo do tipo transversal. Sua popularidade ocorre por fatores como baixo custo e rapidez comparados com outros tipos de estudos, além de ajudar a estimar a prevalência de uma doença (desfecho) e postular fatores associados com o desfecho, que poderão ser confirmados como fatores causais em outros tipos de estudos epidemiológicos. Porém, este tipo de estudo apresenta dois importantes desafios: a dependência dos dados, muito frequente dada a típica estrutura populacional de animais dentro do mesmo rebanho ou fazenda e a escolha da medida de associação para desfechos binários, tão frequentes neste modelo de estudo. Com o objetivo de contribuir com a compreensão global da epidemiologia do aborto bovino associado à Neospora caninum tendo em conta a estrutura populacional, construiu-se um modelo misto com os dados de um estudo transversal realizado em duas regiões do Rio Grande do Sul. Usaram-se dados de 60 propriedades amostradas em duas regiões (noroeste e sudeste) e 1256 bovinos. A percentagem de aborto dentro de cada rebanho variou entre 1% e 30%. Vacas soropositivas tiveram 6,63 vezes mais chances de ter histórico de aborto (IC 95%: 4,41-13,20). As chances de uma vaca ter histórico de aborto foram 5,18 vezes maiores na região noroeste em relação à região sudeste (IC 95%: 1,83-20,80). Um coeficiente de correlação intraclasse de 16% foi estimado, indicando que 16% da variação da ocorrência de abortamentos não explicados pelos efeitos fixos foram devido as fazendas. Já na segunda parte deste trabalho, uma revisão sistemática foi realizada considerando um conjunto diverso de revistas e jornais com o objetivo de verificar os métodos estatísticos usados e a adequação das interpretações das medidas de associação estimadas em estudos transversais na área de medicina veterinária. Um total de 62 artigos foi avaliado. A revisão mostrou que, independentemente do nível de prevalência relatado no artigo, 96% deles empregou regressão logística e, portanto, estimaram razão de chances (RC). Nos artigos com prevalência superior a 10%, 23 deles fizeram uma interpretação adequada da RC como uma “razão de chances” ou simplesmente não fizeram uma interpretação direta da RC, enquanto 23 artigos interpretaram de forma inadequada a RC, considerando-a como risco ou probabilidade. Entre os artigos com prevalência inferior a 10%, apenas três interpretaram a RC como uma “razão de chances”, cinco interpretaram como risco ou probabilidade e em um, apesar de ter estimado a razão de prevalências (RP), foi interpretado de forma inadequada. Paralelamente, com o objetivo de exemplificar o uso de métodos estatísticos que estimam diretamente a razão de prevalências (RP), medida mais adequada para os estudos transversais, um conjunto de dados obtidos a partir de um estudo transversal sobre a ocorrência de anticorpos (AC) contra o vírus da diarreia viral bovina (BVDV) foi usado. Os AC foram medidos em amostras de tanque de leite de rebanhos leiteiros localizados no estado do Rio Grande do Sul, em que os possíveis fatores associados puderam ser avaliados. Entre os métodos utilizados, as maiores discrepâncias nas medidas de associação estimadas foram observadas com a regressão logística tomando-se como referência a regressão log-binomial. Finalmente, é importante que este tipo de desafio seja atendido pelos pesquisadores que realizam estudos transversais, ou seja, considerar a estrutura das populações nas análises, cuidado ao escolher o tipo de modelo estatístico empregado para desfecho binário e interpretação dos estimadores.

The commonest study design used in veterinary epidemiology is the cross-sectional study. Its popularity lies on the fact of the short time needed and low costs compared with other types of studies; moreover, this type of study estimates prevalence and associated factors, which may be elucidated as causal in another type of epidemiological studies. However, this type of study presents two major challenges: a very common dependence between data given the typical structure of the animal population, i.e., animals within herds or farms and the choice of measure of association for binary outcomes, frequently used in this type of study. In order to contribute to the understanding of the epidemiology of bovine abortion associated with Neospora caninum, a mixed model accounting for the hierarchical structure of cattle population using data from a cross-sectional study conducted in two regions (northwest and southeast) of Rio Grande do Sul was made. Data from 60 dairy herds and 1256 sampled cattle were used. The percentage of abortions in each herd ranged between 1% and 30%. Seropositive cows were 6.63 times more likely to have a history of abortion (95% CI: 4.41 to 13.20). The chances of a cow have a history of abortion were 5.18 times higher in the northwest comparing with the southeast region (95% CI: 1.83 to 20.80). An intraclass correlation coefficient (ICC) of 16% was estimated which means that 16% of the variation in abortion occurrence not explained by the fixed effects is due to farms. In the second part of this work, a systematic review was conducted considering a range of journals and newspapers in order to verify the statistical methods used and the adequacy of the interpretations of the measures of association estimated in cross-sectional studies from the veterinary medicine field. A total of 62 articles were revised. The review showed that, regardless of the reported prevalence, 96% of them employed logistic regression, therefore estimating odds ratio (OR). From the articles that reported prevalence rates above 10%, 23 of them did a proper interpretation of OR as an odds ratio, or simply did not make a direct interpretation of the OR, while 23 articles interpreted improperly the OR as a risk or probability. Among the articles that reported prevalence rates lower than 10%, only three interpreted the OR as an odds ratio, five interpreted as a risk or probability and only one, despite the estimated prevalence ratio (PR), it was improperly interpreted. Meanwhile, in order to exemplify the use of statistical methods to estimate directly the PR, the more appropriate measure of association in cross-sectional studies, a data set obtained from a cross-sectional study to estimate the occurrence of antibodies (AB) against bovine viral diarrhea virus (BVDV) in milk was used; AB were measured in bulk tank samples from dairy herds located in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, and also possible associated factors were estimated. Among the methods used, major discrepancies in the measures of association estimated were observed with the logistic regression, comparing with the log-binomial regression. Finally, it is important that such challenges are met by the researchers that undertake cross-sectional studies.