Avaliação da técnica de amostragem respondent-driven sampling na estimação de prevalências de doenças transmissíveis em populações organizadas em redes complexas

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Albuquerque, Elizabeth Maciel de
• Orientador(a): Codeço, Cláudia Torres
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Link de acesso: https://www.arca.fiocruz.br/handle/icict/2411

Diversos fatores podem dificultar a caracterização acurada do perfil de uma população por amostragem. Se a característica que define a população é de difícil observação – seja porque exige testes caros para detecção ou porque é uma característica de comportamento ilegal ou estigmatizado que dificulta a identificação, torna-se praticamente impossível aplicar os métodos clássicos de amostragem, pois não se pode definir uma base de amostragem (sampling frame). Populações desse tipo são conhecidas como populações ocultas, ou escondidas, e alguns exemplos comumente estudados são homens que fazem sexo com homens, trabalhadores do sexo e usuários de drogas. Essa dissertação discute a técnica de amostragem conhecida como Respondent-Driven Sampling (RDS), originalmente proposta por Heckathorn (1997), e que vem sendo amplamente utilizada na estimação de prevalências de doenças transmissíveis em populações ocultas. Esse método pertence à família de amostragens por bola-de-neve, na qual os elementos seguintes da amostra são recrutados a partir da rede de conhecidos dos elementos já presentes na amostra, formando as cadeias de referência. Com este método, além das informações individuais, é possível estudar também as relações entre os indivíduos. O recrutamento por bola de neve não gera uma amostra aleatória, e está sujeito às propriedades das redes sociais das populações em estudo, que deve mudar de lugar para lugar e potencialmente influenciar as medidas de prevalência geradas. As redes sociais são estruturas complexas, e compreender como que a amostragem RDS é influenciada por estas estruturas é um dos objetivos dessa dissertação. Além disso, se o interesse de um estudo epidemiológico é estimar a prevalência de uma doença transmissível, há de se considerar que muitas vezes a própria rede social pode estar correlacionada com as redes de transmissão, gerando potenciais dependências entre o processo de amostragem e a distribuição da variável desfecho. Essa dissertação teve por objetivo avaliar estimativas de prevalência geradas a partir de amostras obtidas com a utilização da metodologia RDS, considerando estruturas populacionais complexas, ou seja, populações com estruturas distintas de ligação entre os indivíduos e de disseminação de doenças. Para isso, foram realizados experimentos de simulação combinando quatro modelos geradores de redes sociais e quatro modelos de distribuição de casos infectados na população. Para cada uma, foram obtidas amostras utilizando RDS e as respectivas prevalências foram estimadas. Com os resultados encontrados, foi possível realizar uma avaliação tanto do RDS como forma de recrutamento, como o modelo proposto por Heckathorn (2002) para a ponderação e estimação de prevalências. Basicamente, três aspectos foram considerados nessa avaliação: 1. o tempo necessário para concluir a amostragem, 2. a precisão das estimativas obtidas, independente da ponderação, e 3. o método de ponderação. De forma geral, o método apresentou bons resultados sob esses três aspectos, refletindo a possibilidade de sua utilização, ainda que exigindo cautela. Os achados apresentam-se limitados, pois são escassos os trabalhos que abordem essa metodologia e que permitam estabelecer comparações. Espera-se, no entanto, despertar o interesse para que outros trabalhos nessa linha sejam desenvolvidos.