Capítulo 68 Ensaios quase-experimentais
68.1 Características
68.1.1 Quais são as características de ensaios quase-experimentais?
Ensaios quase-experimentais são delineamentos utilizados para avaliar o efeito de intervenções quando a aleatorização não é possível, prática ou ética.379
Esses delineamentos buscam estimar efeitos causais por meio da comparação entre períodos, grupos ou tendências temporais, utilizando estratégias analíticas para aproximar um cenário contrafactual.379
Em estudos quase-experimentais, a intervenção geralmente ocorre em condições do mundo real, frequentemente envolvendo políticas públicas, programas populacionais ou mudanças organizacionais.379
A validade causal em estudos quase-experimentais depende fortemente da qualidade do delineamento, da disponibilidade de dados longitudinais e do controle adequado de fatores confundidores.379
68.2 Séries temporais interrompidas
68.2.1 O que são séries temporais interrompidas?
Séries temporais interrompidas (interrupted time series, ITS) representam um dos delineamentos quase-experimentais mais robustos para avaliação de intervenções implementadas em um momento claramente definido no tempo.379
Séries temporais interrompidas utilizam observações repetidas de um desfecho ao longo do tempo para estimar tendências anteriores à intervenção e compará-las ao comportamento observado após sua implementação.379
Nesse delineamento, a tendência observada antes da intervenção é utilizada para construir um cenário contrafactual, representando a evolução esperada do desfecho caso a intervenção não tivesse ocorrido.379
A comparação entre a tendência observada após a intervenção e o cenário contrafactual permite avaliar possíveis mudanças atribuíveis à intervenção.379
Estudos de séries temporais interrompidas são particularmente úteis para avaliação de políticas públicas, legislações, campanhas populacionais e intervenções implementadas em larga escala.379
| Month | Time | Intervention | Time After | Outcome |
|---|---|---|---|---|
| 2018-01-01 | 1 | 0 | 0 | 102.258097413791 |
| 2018-02-01 | 2 | 0 | 0 | 107.007493272342 |
| 2018-03-01 | 3 | 0 | 0 | 115.734833256597 |
| 2018-04-01 | 4 | 0 | 0 | 109.210236795974 |
| 2018-05-01 | 5 | 0 | 0 | 107.017150940644 |
| … | … | … | … | … |
| 2023-08-01 | 68 | 1 | 32 | 89.6838136766465 |
| 2023-09-01 | 69 | 1 | 33 | 91.7890698715189 |
| 2023-10-01 | 70 | 1 | 34 | 97.0721355122331 |
| 2023-11-01 | 71 | 1 | 35 | 89.5358753357739 |
| 2023-12-01 | 72 | 1 | 36 | 85.9633244974367 |
Figura 68.1: Análise de série temporal interrompida utilizando regressão segmentada. Linha azul: valores preditos pelo modelo. Linha tracejada: cenário contrafactual. Linha pontilhada: momento da intervenção.
68.2.2 O que são séries temporais interrompidas controladas?
Séries temporais interrompidas controladas incluem um grupo ou desfecho controle não exposto à intervenção para reduzir o impacto de confundidores variantes no tempo.379,380
A inclusão de controles fortalece a inferência causal ao permitir distinguir mudanças atribuíveis à intervenção de tendências temporais externas.379
Grupos controle devem apresentar comportamento temporal semelhante ao grupo exposto antes da intervenção.380
Desfechos controle podem ser utilizados quando não existe um grupo populacional comparável disponível.379
68.2.3 Quando utilizar séries temporais interrompidas?
Séries temporais interrompidas são apropriadas quando a intervenção ocorre em um momento claramente identificável e existem observações repetidas antes e depois da implementação.379
O delineamento é especialmente útil quando ensaios experimentais aleatorizados não são possíveis, como em avaliações retrospectivas de políticas públicas ou intervenções implementadas para toda a população.379
Desfechos com resposta relativamente rápida à intervenção são mais adequados para ITS, pois facilitam a identificação temporal do efeito.379
A utilização de dados rotineiros longitudinais favorece a aplicação do delineamento, especialmente quando há número suficiente de observações antes e depois da intervenção.379
68.2.4 Como selecionar o modelo em séries temporais interrompidas?
A seleção do modelo é uma etapa central em estudos de séries temporais interrompidas, pois o efeito estimado depende da forma como o contrafactual e o impacto da intervenção são especificados.538
O contrafactual deve representar a trajetória esperada do desfecho caso a intervenção não tivesse ocorrido, sendo geralmente construído pela extrapolação da tendência pré-intervenção.538
A definição inadequada do contrafactual pode levar à superestimação ou subestimação do efeito da intervenção.538
A escolha do período pré-intervenção deve considerar qualidade dos dados, mudanças nos sistemas de registro, intervenções anteriores e eventos externos capazes de alterar a tendência do desfecho.538
O modelo de impacto deve ser definido a priori, com base no conhecimento substantivo sobre a intervenção e o desfecho, evitando a escolha retrospectiva do modelo que melhor se ajusta aos dados.538
O impacto da intervenção pode ser abrupto, gradual, imediato, tardio, transitório ou sujeito a enfraquecimento ao longo do tempo.538
Quando há incerteza sobre a especificação do modelo, análises de sensibilidade previamente definidas podem ser utilizadas para avaliar a robustez dos resultados.538
Modelos muito flexíveis ou escolhidos de forma puramente orientada pelos dados aumentam o risco de identificar efeitos espúrios atribuídos à intervenção.538
Os estudos devem relatar de forma transparente as decisões de modelagem, justificando o período analisado, a forma da tendência, os confundidores variantes no tempo, a sazonalidade e o modelo de impacto escolhido.538
68.2.5 O que é o modelo contrafactual em séries temporais interrompidas?
O cenário contrafactual corresponde à trajetória esperada do desfecho caso a intervenção não tivesse ocorrido.379
Em ITS, o contrafactual é geralmente estimado a partir da tendência observada no período pré-intervenção.379
A inferência sobre o efeito da intervenção é baseada na diferença entre os valores observados após a intervenção e os valores esperados segundo o cenário contrafactual.379
A especificação inadequada do modelo contrafactual pode levar à interpretação incorreta do efeito da intervenção.379
68.2.6 O que representam mudanças de nível e inclinação em séries temporais interrompidas?
Mudança de nível representa uma alteração imediata no desfecho após a intervenção.379
Mudança de inclinação representa uma alteração gradual na tendência temporal após a intervenção.379
Intervenções podem produzir apenas mudança de nível, apenas mudança de inclinação ou ambas simultaneamente.379
A interpretação do efeito depende do modelo de impacto especificado para a intervenção.379
68.2.7 Por que especificar o modelo de impacto a priori?
A especificação do modelo de impacto antes da análise reduz o risco de interpretações espúrias baseadas em flutuações aleatórias dos dados.379
A escolha do modelo de impacto deve considerar o conhecimento prévio sobre o mecanismo da intervenção e o tempo esperado para manifestação do efeito.379
A seleção do modelo baseada apenas na inspeção visual dos resultados aumenta a probabilidade de conclusões artefatuais sobre o efeito da intervenção.379
68.2.8 Como avaliar heterogeneidade de efeito em séries temporais interrompidas?
Termos de interação podem ser incorporados aos modelos ITS para avaliar se o efeito da intervenção varia entre subgrupos populacionais.380
Interações entre variáveis de interesse e os componentes da ITS permitem investigar diferenças no nível basal, na mudança imediata e na alteração da tendência temporal.380
Características individuais, institucionais ou regionais podem modificar o efeito observado da intervenção.380
Modelos estratificados e análises multinível podem ser utilizados para lidar com heterogeneidade entre unidades observacionais.380
68.2.9 Quais são os principais pressupostos de séries temporais interrompidas?
O delineamento assume que a tendência observada antes da intervenção continuaria inalterada na ausência da intervenção.380
O modelo assume ausência de eventos externos que modifiquem sistematicamente a tendência temporal durante o período pós-intervenção.380
A linearidade das tendências temporais deve ser avaliada antes da modelagem, especialmente em análises de regressão segmentada.380
A presença de mudanças graduais na população ao longo do tempo pode introduzir viés quando não adequadamente controlada.380
68.2.10 Quais são as limitações de modelos ITS simples?
Modelos ITS básicos frequentemente assumem tendências lineares pré-intervenção.380
Modelos simples podem não controlar adequadamente mudanças nas características da população ao longo do tempo.380
A ausência de grupos ou desfechos controle dificulta a distinção entre efeitos da intervenção e eventos externos concorrentes.380
A utilização de poucos pontos temporais antes da intervenção pode dificultar a avaliação da linearidade da tendência pré-intervenção.380
68.2.11 Quais são as principais ameaças à validade em séries temporais interrompidas?
Estudos ITS podem ser afetados por confundidores variantes no tempo, especialmente fatores que modificam simultaneamente o desfecho e o período pós-intervenção.379
Eventos concorrentes à intervenção podem dificultar a atribuição causal do efeito observado.379
Mudanças nos sistemas de registro ou coleta de dados ao longo do tempo podem introduzir viés na estimativa do efeito.379
A ausência de controle adequado para tendências temporais e sazonalidade pode produzir estimativas incorretas da associação entre intervenção e desfecho.379
68.2.12 O que é autocorrelação em séries temporais interrompidas?
Autocorrelação ocorre quando observações consecutivas da série temporal são mais semelhantes entre si do que observações mais distantes no tempo.379
A presença de autocorrelação viola a suposição de independência das observações em modelos de regressão convencionais.379
A autocorrelação residual deve ser investigada por meio de análise gráfica dos resíduos e funções de autocorrelação parcial.379
Métodos como regressão de Prais-Winsten e modelos ARIMA podem ser utilizados para ajustar autocorrelação residual em séries temporais.379
68.2.13 Como controlar sazonalidade em séries temporais interrompidas?
Muitos desfechos apresentam padrões sazonais que podem influenciar a tendência temporal observada.379
A sazonalidade pode ser controlada utilizando estratificação temporal, funções seno-cosseno (Fourier terms) ou splines.379
O controle da sazonalidade reduz o risco de confundimento temporal e melhora a validade das estimativas do efeito da intervenção.379
68.3 Diretrizes para redação
68.3.1 Quais são as diretrizes para redação de ensaios quase-experimentais?
Visite a rede Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research (EQUATOR Network) para encontrar diretrizes específicas.
Guidelines for reporting non-randomised studies.539
Ferreira, Arthur de Sá. Ciência com R: Perguntas e respostas para pesquisadores e analistas de dados. Rio de Janeiro: 1a edição,