Prezadas Editoras,

Acho muito pertinente o Editorial publicado no volume 29, número 11 , de CSP. Queria compartilhar minhas reflexões sobe dois pontos levantados: a necessidade de uso dos modelos mais complexos para análise dos dados epidemiológicos e da maior ênfase nos estudos de intervenção.

Entre os modelos complexos, além do DAG ( Dyadic Acyclic Graph ) mencionado no Editorial, seria importante acrescentar as análises com base no SEM ( Structural Equation Modeling ) e simulações matemáticas dos cenários de interesse, principalmente via estatística Bayesiana. Esses modelos podem analisar complexas interações entre causas distantes e as mais imediatas, assim como o impacto dos mediadores de efeito e das chamadas variáveis de confusão. Embora o software para tais modelos esteja muito mais acessível que nos anos anteriores, o ensino para sua aplicação nos estudos epidemiológicos é praticamente ausente no país (salvo ocasionais “cursos de verão”), mesmo no nível de pós-graduação. Logo, os potenciais pareceristas para avaliar o uso desses modelos também devem ser escassos. Parece-me importante pautar esse tema junto à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes) para buscar soluções, talvez via cursos a distância focados nos tópicos de interesse.

Apesar de ter aplicado os modelos citados e de estar convencido da sua utilidade na epidemiologia, ainda acho que a prioridade é aprimorar o uso dos modelos de regressão, já sedimentados e amplamente utilizados nas publicações da área. Por exemplo, além do efeito médio e seu intervalo de confiança relatados nas tabelas de tantos artigos, é de grande importância mostrar a distribuição dos efeitos entre as unidades da análise (tipicamente indivíduos). Em outras palavras, à saúde pública sempre interessa saber para quem o risco está alto, mesmo que este grupo esteja relativamente pequeno e por isto com pouco impacto no efeito médio. Após definir o modelo final de regressão, o tamanho de efeito pode ser estimado para perfis específicos das variáveis independentes, do interesse especial para os pesquisadores, por meio das chamadas distribuições marginais posteriores. A visualização gráfica desses efeitos é frequentemente mais efetiva do que a forma tabelar para comunicá-los ao leitor.

Na mesma linha de raciocínio, observo ainda que a recente popularização dos chamados modelos multinível ( multilevel ) ou hierárquicos nos estudos epidemiológicos publicados no país também ficou omissa com relação à variação dos efeitos entre os indivíduos e/ou grupos de interesse especial. Esses modelos permitem uma análise de vários níveis do processo causal, tanto no nível individual quanto no nível de um grupo ou área, assumindo a distribuição randômica dos efeitos que possibilita uma expressão mais realística das diferenças entre os indivíduos. Porém, essa variação é raramente explorada para mapear os grupos de maior risco com mais precisão do que utilizando somente os efeitos médios fixos dos modelos de regressão. A distribuição posterior dos efeitos pode ser estimada para vários perfis de exposição e visualizada graficamente.

Com relação à escassez dos estudos de intervenção submetidos à revista, é bom lembrar que bons trabalhos deste tipo exigem uma logística complexa e cara, frequentemente de médio e longo prazos, e portanto um financiamento específico que naturalmente deveria ser empenhado pelo setor público interessado em resultados da pesquisa. Apesar de alguns avanços com relação ao financiamento da pesquisa no país, principalmente via Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), esta abordagem ainda é incipiente. Cabe aos epidemiologistas e outros profissionais de saúde insistir nesta pauta junto aos órgãos competentes, utilizando como principal argumento a relação entre o custo e a utilidade/benefício obtida ou esperada com uma determinada intervenção. Infelizmente, esse parâmetro é pouquíssimo ensinado nos cursos de saúde pública/coletiva no país, sendo restrito para as ciências econômicas, de administração e das engenharias. Consequentemente, temos poucos estudos de eficiência de alocação de recursos na área de saúde. Acredito ser este mais um ponto a ser discutido junto à Capes e ao Ministério da Saúde. A quase ausência do parâmetro custo-utilidade nas publicações epidemiológicas reflete uma grave deficiência da metodologia do ensino, que pode ser superada em parceria com profissionais da economia da saúde. Só assim os estudos de intervenção se tornarão mais frequentes e relevantes para a distribuição dos recursos na área de saúde.

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