Um estudo de quase-experimento (ou estudo quase-experimental) é um desenho metodológico utilizado para estimar relações causais entre uma intervenção (ou exposição) e um desfecho, em situações nas quais a randomização dos participantes não é possível, viável ou ética. Diferentemente dos ensaios clínicos randomizados (RCTs), nos quais a alocação dos participantes à intervenção ou ao controle é feita de forma aleatória, nos quase-experimentos a alocação ocorre de maneira não randomizada, frequentemente aproveitando variações naturais ou institucionais na exposição à intervenção.
Esta estratégia também é chamada de "randomização natural" por que se assemelha à randomização de ensaios clínicos, mas sem intervenções diretas ou placebo.
O objetivo é criar condições em que a comparação entre grupos expostos e não expostos à intervenção seja válida para inferência causal, assumindo que, na ausência da intervenção, os grupos teriam evoluído de forma semelhante.
Os quase-experimentos são particularmente valiosos em contextos de pesquisa em saúde pública, políticas de saúde, implementação de programas e intervenções em larga escala, onde a randomização é frequentemente impraticável ou antiética. No entanto, a validade das inferências causais depende fortemente das suposições do desenho escolhido e da capacidade de controlar adequadamente os confundidores, sendo fundamental avaliar criticamente essas premissas em cada aplicação.
O desenho de regressão descontínua é uma das estratégias metodológicas utilizadas em estudos de quase-experimento. É utilizado para inferência causal em situações em que a atribuição de uma intervenção é determinada por um ponto de corte em uma variável contínua, como idade, escore de risco ou data de nascimento. Indivíduos com valores acima ou abaixo desse ponto de corte recebem, respectivamente, a intervenção ou permanecem como controle. O princípio fundamental é que, próximo ao ponto de corte, os grupos são comparáveis em todas as características, exceto pela exposição à intervenção, permitindo estimar o efeito causal local da intervenção sobre o desfecho de interesse.
A validade da regressão descontínua depende de pressupostos cruciais:
- Impossibilidade de manipulação do valor da variável de corte pelos participantes
- Continuidade das características observáveis e não observáveis dos indivíduos em torno do ponto de corte
- Ausência de outros fatores que mudem abruptamente no mesmo ponto de corte.
Existem duas principais variantes do RDD: o delineamento "sharp", em que a atribuição à intervenção é perfeitamente determinada pelo ponto de corte, e o "fuzzy", em que a probabilidade de receber a intervenção muda abruptamente, mas não perfeitamente, no ponto de corte - situação comum em contextos clínicos.
A análise estatística geralmente envolve a modelagem da relação entre a variável de desfecho e a variável de corte em ambos os lados do limiar, estimando a diferença (descontinuidade) no desfecho exatamente no ponto de corte.
Referências:
- Lindhout JE, van Dalen JW, van Gool WA, Richard E. The challenge of dementia prevention trials and the role of quasi-experimental studies. Alzheimers Dement. 2023.
- Fahmy JN, Cichocki MN, Chung KC. Quasi-Experimental Design for Health Policy Research: A Methodology Overview. Plast Reconstr Surg. 2023.