Livro - Introdução à inferência causal em epidemiologia

Um dos principais objetivos da epidemiologia é investigar as causas das doenças para que se possa atuar na prevenção. Apesar de ser bastante específico e aparentemente circunscrito a uma comunidade de especialistas em saúde, o termo inferência causal exerce papel fundamental no controle de doenças e epidemias com fortes impactos sobre a sociedade de um modo geral. "Ideias causais são utilizadas na interpretação de eventos cotidianos. Estabelecer nexos causais é objeto central da epidemiologia, inscrito em sua própria definição. Inferir causalidade é essencial para fundamentar a recomendação de intervenções populacionais para a prevenção e controle de doenças", explica Guilherme Werneck, professor do Instituto de Medicina Social da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (IMS/Uerj), que assina a orelha do livro. Segundo o autor da obra, a investigação sobre causalidade em epidemiologia vem se modificando ao longo do tempo: "Desde os trabalhos pioneiros de John Snow sobre a cólera em Londres, do estudo de coorte de Framingham [cidade norte-americana] sobre as causas das doenças cardiovasculares até as conclusões de [Richard] Doll e [Austin Bradford] Hill de que o fumo é uma das causas de câncer de pulmão", afirma. Na apresentação da obra, Silva relata que a ideia do livro nasceu no âmbito da disciplina de Inferência Causal, ministrada no Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva da Universidade Federal do Maranhão (PGSC/UFMA) e no Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca (Ensp/Fiocruz). Segundo o professor, ele percebeu, ao ministrar a matéria, a dificuldade de alguns alunos em acessar e compreender a literatura científica a respeito do tema. A partir disso, a obra foi construída, de forma didática, com o objetivo de explicar os principais conceitos e aplicá-los em exemplos concretos de pesquisa, sem perder de vista a abrangência de uma área em constante desenvolvimento. "Este material é dirigido àqueles que iniciam a compreensão da literatura sobre inferência causal, numa perspectiva gráfica e contrafatual", destaca. Para a professora e pesquisadora Maya Petersen, presidente da Divisão de Bioestatística da Escola de Saúde Pública da Universidade da Califórnia, Berkeley (EUA), a obra preenche uma lacuna na literatura da área e representa um acréscimo para aqueles que buscam uma introdução acessível a conceitos-chave e ferramentas práticas para entender e aplicar abordagens modernas à inferência causal. Segundo ela, que assina o prefácio do livro, os profissionais não podem se ater a interpretações puramente estatísticas. "A epidemiologia tem uma longa e orgulhosa história de reconhecimento da causalidade como núcleo de nossa disciplina. Se realmente desejamos compreender os determinantes da saúde da população, então, como epidemiologistas, devemos fazer perguntas causais", enfatiza Petersen. Os leitores de Introdução à Inferência Causal em Epidemiologia serão apresentados a uma obra didática e prática sobre abordagens ainda pouco utilizadas no Brasil para a investigação de causalidade em epidemiologia. "O modelo de respostas potenciais de [Donald B.] Rubin, baseado na abordagem contrafatual, e os pressupostos para inferência causal são descritos na primeira parte do livro. Na segunda parte, a abordagem gráfica é ensinada no contexto dos DAGs, gráficos acíclicos direcionados. Definições estruturais ou gráficas dos vieses de confundimento e colisão são apresentadas", explica Silva. Estruturado em três partes, que contemplam 15 capítulos, o volume apresenta ainda alguns dos métodos mais utilizados para estimação do efeito causal usando a abordagem contrafatual, além de capítulo sobre análise de sensibilidade para se verificar até que ponto confundimento por variável emitida pode modificar as conclusões do estudo. "Neste livro, os leitores encontrarão uma revisão abrangente de distintos temas caros à inferência causal: o modelo de respostas potenciais para estimativas de efeitos causais; gráficos acíclicos direcionados, enfatizando a abordagem da situação de confusão e viés de colisão; estimativas de efeito causal via escore de propensão; computação G e análise de sensibilidade. Toda a formalização é esmiuçada mediante problemas concretos de pesquisa", resume Guilherme Werneck. Livro já nasce como referência para a área Professores e pesquisadores que conhecem a extensa trajetória acadêmica de Antônio Augusto Moura da Silva ressaltam, em textos complementares do livro, como a obra não apenas preenche espaços pouco explorados na literatura de epidemiologia, mas também já nasce como referência para estudantes e pesquisadores da área. "Profissionais e estudiosos de epidemiologia, bioestatística e outras disciplinas que trabalham com inferência causal, em todos os níveis, terão neste livro uma referência essencial", afirma, no texto de quarta capa, Maria Amélia Veras, professora e coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo. Para Guilherme Werneck, o livro representa uma grande contribuição para que a epidemiologia brasileira reencontre o seu futuro, "qualificando a produção científica sobre os determinantes da saúde em populações". Já o autor lembra que o título pode despertar o interesse não só de epidemiologistas, mas também de alunos de pós-graduação em ciências da saúde e demais profissionais envolvidos com a investigação das causas das doenças. De acordo com Maya Petersen, o lançamento da obra ocorre em momento crucial, em que a pandemia continua assustando as pessoas e explicitando desigualdades. "O mundo de hoje precisa de ciência. Precisa de epidemiologia. Precisa de um raciocínio baseado em evidências. Este é um livro para epidemiologistas, mas também para todos aqueles que desejam usar os dados complexos e confusos da realidade para entender o mundo em que vivemos e trabalhar para torná-lo melhor", finaliza a professora.