How Much Non-response Matters? Diagnosis Prevalence Estimates in Survey Participants Versus the Total Sample

Resumo Técnico: Estimativas de Prevalência de Diagnósticos em Participantes de Pesquisas Versus a Amostra Total

Definição do Problema
Pesquisas baseadas na população são uma fonte primária para estimar a prevalência de doenças, mas o declínio nas taxas de resposta ao longo das últimas décadas levantou preocupações significativas em relação ao viés de não resposta. Este viés ocorre quando a probabilidade de participação está associada ao estado de saúde ou às frequências de diagnóstico. Embora estudos anteriores tenham comparado dados de reivindicações de saúde e dados de pesquisas, eles frequentemente dependiam de amostras não relacionadas ou eram restritos apenas aos respondentes, limitando a capacidade de quantificar como a própria participação no estudo distorce as estimativas de prevalência. Há uma necessidade de uma avaliação direta do viés de não resposta usando informações diagnósticas para toda a amostra convidada, em vez de apenas a subamostra participante, para determinar a generalizabilidade das estimativas baseadas em pesquisas, particularmente em contextos com taxas de resposta modestas.

Metodologia
O estudo utilizou dados do projeto "OptDatPMH", vinculando dados de pesquisa com dados de reivindicações de saúde da BARMER, um grande fundo de seguro de saúde estatal alemão.

• População do Estudo: Uma amostra aleatória estratificada de 26.000 indivíduos (idade ≥18 anos) foi extraída da população segurada da BARMXER (representativa nacionalmente através de 512 estratos definidos por sexo, grupos de idade de 5 anos e estado federal).
• Procedimento da Pesquisa: Os participantes foram convidados a completar um questionário de saúde escrito (18 páginas, ~20–30 minutos) em outubro de 2021. Após dois lembretes, 7.110 questionários foram devolvidos (taxa de resposta de 27,3%). Após exclusões por respostas inválidas, a amostra total analítica (TS) final compreendeu 25.977 indivíduos, com 7.087 formando a subamostra participante (PS).
• Fontes de Dados:
  • Dados da Pesquisa: Diagnósticos autorrelatados e sociodemográficos.
  • Dados de Reivindicações de Saúde: Códigos CID-10 de registros ambulatoriais e hospitalares para os quatro trimestres precedentes à pesquisa (Q4/2020–Q3/2021). Um diagnóstico foi considerado presente se documentado como um diagnóstico confirmado em pelo menos um trimestre (critério M1Q).
• Análise Estatística: As estimativas de prevalência foram calculadas tanto para a TS quanto para a PS. O estudo empregou pesos baseados na população para a pesquisa refletindo a distribuição populacional alemã de 2021 (sexo, idade, região) para ajustar ambas as amostras, pois a distribuição populacional exata final era desconhecida no momento da amostragem.
  • As diferenças foram testadas usando testes de qui-quadrado para dados ponderados.
  • Para visualizar desvios sem enfatizar excessivamente doenças raras, os autores introduziram a métrica "Diferença como uma Porcentagem da Média Total" (DPTM), expressa como uma porcentagem da prevalência geral na amostra total.
  • As análises foram conduzidas ao nível de capítulos da CID, grupos da CID e nove diagnósticos específicos selecionados.

Principais Contribuições

• Estrutura de Comparação Direta: O estudo fornece uma comparação direta e rara da prevalência de diagnósticos entre os participantes da pesquisa e a amostra total convidada usando um quadro de amostragem comum e dados de reivindicações vinculados, superando as limitações de estudos anteriores que utilizavam amostras não relacionadas.
• Quantificação do Viés: Quantifica a extensão em que a participação seletiva distorce as estimativas de prevalência em uma ampla gama de categorias diagnósticas (capítulos e grupos da CID) após a ponderação demográfica padrão.
• Desenvolvimento de Métrica: A introdução da métrica DPTM oferece uma abordagem equilibrada para visualizar desvios absolutos e relativos entre subgrupos, evitando as armadilias de focar apenas em diferenças relativas em subgrupos de baixa prevalência.

Resultados

• Padrões de Participação: A participação foi maior entre mulheres (30,1%) do que entre homens (24,5%) e aumentou com a idade (37,9% para ≥65 anos vs. 18,2% para <45 anos).
• Nível Agregado (Capítulos da CID):
  • As estimativas não ponderadas mostraram diferenças significativas entre os participantes e a amostra total para a maioria dos capítulos da CID, com os participantes apresentando, geralmente, maior prevalência.
  • Após a ponderação por sexo, idade e região, as diferenças foram geralmente pequenas no nível agregado. No entanto, 11 de 22 capítulos da CID ainda mostraram diferenças estatisticamente significativas. Em 10 destes, a prevalência permaneceu mais alta entre os participantes.
  • Exceção (Transtornos Mentais): O Capítulo V da CID (Transtornos mentais e comportamentais) foi a principal exceção, mostrando estimativas de prevalência mais baixas entre os participantes em comparação com a amostra total.
• Diagnósticos Específicos:
  • Saúde Mental: Foi encontrada uma subestimação significativa para os participantes em relação a transtornos mentais orgânicos (F00-F09), transtornos por uso de substâncias (F10-F19) e transtornos de humor (F30-F39).
  • Condições Selecionadas: De nove diagnósticos selecionados, três mostraram diferenças significativas: demência (participantes: 0,6% vs. total: 1,4%), transtornos relacionados ao álcool (1,5% vs. 1,9%) e transtornos de ansiedade (6,8% vs. 7,6%). A demência apresentou o desvio mais pronunciado.
  • Doenças Somáticas: Após a ponderação, nenhuma das doenças somáticas selecionadas (ex: diabetes, obesidade, hipertensão, insuficiência cardíaca) mostrou diferenças estatisticamente significativas entre a amostra total e os participantes.
• Análise de Subgrupo: Mapas de calor de valores de DPTM confirmaram uma tendência geral de superestimação em capítulos somáticos na maioria dos subgrupos de idade/sexo, com exceções notáveis para transtornos mentais e subgrupos específicos (ex: mulheres ≥70 anos em distúrbios sanguíneos, homens em malformações congênitas).

Significância e Alegações
O artigo conclui que, neste cenário específico, a participação seletiva teve apenas um efeito limitado nas estimativas de prevalência para muitos diagnósticos comuns após a ponderação demográfica padrão (sexo, idade, região).

• Robustez das Pesquisas: Apesar de uma taxa de resposta modesta de 27,3%, as estimativas de prevalência baseadas em pesquisas para muitos diagnósticos somáticos comuns parecem mais robustas do que o frequentemente assumido. Os achados sugerem que o declínio nas taxas de resposta não compromete inevitavelmente a validade epidemiológica para essas condições.
• Papel da Ponderação: A ponderação padrão explica uma parcela substancial da distorção relacionada à participação, embora o viés específico de cada diagnóstico permaneça.
• Grupos Vulneráveis: O estudo destaca que o viés de não resposta específico do diagnóstico continua sendo uma preocupação relevante para certos transtornos mentais (particularmente demência e uso de substâncias) e subgrupos vulneráveis. Para essas condições, a menor participação entre indivíduos afetados leva a uma subestimação que a ponderação não consegue corrigir totalmente.
• Implicação: Os resultados desafiam a conclusão geral de que baixas taxas de resposta invalidam automaticamente as pesquisas baseadas na população. No entanto, alertam que, para condições de saúde mental específicas e populações vulneráveis, o viés permanece um problema crítico que exige interpretação cuidadosa.