Desenho Quase-Experimental e de Experimento Natural

Os desenhos quase-experimentais avaliam o efeito de uma intervenção ou exposição quando a alocação aleatória é impossível, antiética ou impraticável, utilizando variação estruturada, mas não aleatória, para aproximar uma comparação controlada. Experimentos naturais são uma forma intimamente relacionada em que a exposição surge de uma mudança de política, programa ou evento externo, em vez de atribuição pelo pesquisador, permitindo que os investigadores estudem intervenções em nível populacional que nunca poderiam ser randomizadas.

Definition

Um desenho quase-experimental estima o efeito de uma intervenção sem atribuição aleatória, baseando-se em uma comparação estruturada (ao longo do tempo, entre grupos ou através de um limiar) para isolar o efeito da intervenção; um experimento natural é um quase-experimento no qual a exposição é determinada por eventos fora do controle do investigador.

Scope

Este tópico abrange a lógica compartilhada por quase-experimentos e experimentos naturais, desenhos comuns como séries temporais interrompidas, estudos controlados antes-depois, diferença-em-diferenças e descontinuidade de regressão, e como eles se situam entre ensaios randomizados e estudos puramente observacionais. É uma referência metodológica dentro da prática baseada em evidências e não oferece instruções clínicas.

Core questions

• Como os efeitos causais podem ser estimados quando a randomização não é possível?
• Quais estruturas de comparação as séries temporais interrompidas, diferença-em-diferenças e descontinuidade de regressão exploram?
• Que ameaças à validade permanecem quando a alocação não é aleatória?

Key concepts

• Atribuição não aleatória
• Séries temporais interrompidas
• Diferença-em-diferenças
• Descontinuidade de regressão
• Estudo controlado antes-depois
• Contrafactual e grupo de comparação
• Confundimento e tendências seculares

Mechanisms

Na ausência de randomização, esses desenhos constroem um contrafactual a partir da estrutura, e não do acaso. Séries temporais interrompidas comparam a tendência antes de uma intervenção com a tendência depois, usando a trajetória pré-intervenção como o curso esperado na ausência da intervenção (Kontopantelis et al., 2015). Diferença-em-diferenças contrasta a mudança ao longo do tempo em um grupo exposto com a mudança em um grupo de comparação não exposto para anular tendências seculares compartilhadas, e a descontinuidade de regressão explora uma regra de limiar que atribui exposição para estimar efeitos próximos ao ponto de corte. Como a atribuição não é aleatória, o confundimento residual, os efeitos de história e a seleção permanecem ameaças que devem ser abordadas pelo desenho e análise (Shadish et al., 2002).

Clinical relevance

Quase-experimentos e experimentos naturais fornecem grande parte da evidência sobre intervenções em nível populacional e de políticas em saúde, onde a randomização é frequentemente impossível. Esta entrada explica como tal evidência é gerada e avaliada e não é uma base para decisões clínicas individuais.

Evidence & guidelines

A orientação do Medical Research Council enquadra como os experimentos naturais podem avaliar de forma credível as intervenções de saúde pública e quais condições fortalecem suas inferências (Craig et al., 2012). Relatos metodológicos descrevem séries temporais interrompidas e abordagens baseadas em regressão relacionadas quando a randomização não é uma opção (Kontopantelis et al., 2015), e em estruturas de classificação, esses desenhos são geralmente tratados como evidência observacional que pode ser aprimorada quando a comparação é forte (Guyatt et al., 2008).

History

As bases conceituais foram estabelecidas por Campbell e colegas na ciência social de meados do século XX, distinguindo desenhos experimentais de quase-experimentais e catalogando ameaças à validade, posteriormente consolidadas por Shadish, Cook e Campbell (2002). A pesquisa em saúde adotou cada vez mais esses desenhos e experimentos naturais para avaliar políticas e programas, com orientações dedicadas surgindo para a saúde populacional (Craig et al., 2012).

Debates

Quanto peso causal a evidência quase-experimental pode suportar?

Desenhos robustos, como experimentos naturais bem conduzidos e descontinuidade de regressão, podem se aproximar da credibilidade de ensaios para certas questões, mas sem randomização as suposições necessárias para a inferência causal são mais fortes e difíceis de verificar, portanto, o peso da evidência é debatido e dependente do desenho.

Key figures

• Donald Campbell
• Thomas Cook
• William Shadish
• Peter Craig

Seminal works

• shadish-2002
• craig-2012-natural
• kontopantelis-2015-its

Frequently asked questions

Como um quase-experimento difere de um ensaio randomizado?

Ambos avaliam uma intervenção em relação a uma comparação, mas um quase-experimento não aloca a intervenção aleatoriamente; ele se baseia em uma estrutura como o tempo, diferenças de grupo ou um limiar para construir a comparação, o que deixa mais espaço para confundimento.

O que é um experimento natural?

É um quase-experimento no qual a exposição é criada por um evento, política ou programa fora do controle do pesquisador, permitindo o estudo de intervenções, frequentemente em escala populacional, que não poderiam ser atribuídas aleatoriamente.