Não há como negar que, em medicina, o processo de cuidado aos pacientes tem no diagnóstico seu início e seu fundamento. Diagnosticar errado ou não diagnosticar certamente desencadeia uma série de outros erros que indubitavelmente culminam com dano aos pacientes. Para muitos, são esperadas respostas restritas a positivo e negativo, mas entre positivo e negativo há muitos valores, e em situações de elevada prevalência da doença, esses valores podem se distribuir de forma tão aleatória, que sujeita o diagnóstico a inúmeros vieses.  

Viés (bias) é um erro ou distorção de observação, que pode ser sistemático, deliberado ou conhecido, geralmente devido a interesses ou envolvimento do observador, e que pode levar a graves erros de interpretação. 
É importante o fato de que o número de vieses está diretamente associado ao tipo de desenho de estudo utilizado na avaliação de um teste diagnóstico ou mesmo na prevalência de um determinado agente etiológico responsável por uma doença.  

Em uma epidemia, identificar o agente corretamente permite definir tratamento e prevenção; saber onde o agente está permite isolar o doente dos demais para reduzir a disseminação; monitorar a trajetória e a incidência loco-regional da doença possibilita definir estratégias de alvo e intensidade diferentes.  

Mas independentemente disso, uma relação de vieses óbvios, lógicos e conhecidos há dezenas de anos, deve ser lembrada sempre, principalmente quando se está frente a inferências relacionadas à identificação, diagnóstico e quantificação de mudanças nas características do agente etiológico das variantes, na tentativa de associá-las a um aumento na incidência da doença.  

Alguns desses vieses serão expostos, procurando associar sua presença ao risco do erro atribuível ao se definir um agente (por ex.: variante) como causa de um efeito (por ex.: aumento da incidência e da mortalidade) sobre uma doença¹,²:  

1. Viés de detecção por falta de cegamento [unmasking (detection signal) bias]: uma exposição inocente pode se tornar suspeita se, em vez de causar uma doença, causar um sinal ou sintoma que precipita a ativa busca pela doença. Assim, esse viés pode levar a um aumento espúrio de estimativas de probabilidades relativas, principalmente na ausência de controles históricos, pois no passado a exposição (variante) não foi ativamente procurada como no presente;  

2.Viés de suspeita diagnóstica (diagnostic suspicion bias): um conhecimento da exposição anterior do sujeito a uma causa putativa (estar exposto a uma epidemia) pode influenciar tanto a intensidade quanto o resultado do processo de diagnóstico, principalmente se o falso causal recebe ampla publicidade;  

3. Viés de suspeita de exposição (exposure suspicion bias): o viés de suspeita de exposição pode operar sempre que os pacientes aparecem com distúrbios cujas “causas” são “conhecidas”, sobretudo quando uma justificativa é criada como causa de ocorrências para as quais o sistema de saúde não estava preparado, como exemplo, o aumento natural e não monitorado do número de casos e mortes ao se colocar deliberadamente o agente em contato com os pacientes, observando-se o que poderia acontecer;  

4. Viés de prevalência e incidência (prevalence and incidence bias): o viés de prevalência-incidência apresenta um dilema análogo. A composição exata dos grupos de indivíduos expostos (atuais) e não expostos (no passado) não pode ser feita, pois em um coorte (passado), a exposição (variante) não foi medida e, assim, a comparabilidade não pode ser realizada com a casuística atual (variantes). O viés de prevalência e incidência ou viés de Neyman ocorre devido ao momento ou tempo no qual os casos são incluídos em um estudo;  

5. Viés de averiguação (ascertainment bias): o viés de averiguação surge quando os dados para um estudo ou análise são coletados (ou pesquisados, selecionados ou registrados) de forma que alguns membros da população-alvo têm menos probabilidade de serem incluídos nos resultados finais do que outros. A amostra resultante do estudo torna-se enviesada, pois é sistematicamente diferente da população-alvo, que pode ou não estar no passado, ou quando essa é deliberadamente selecionada dirigindo a prevalência. O viés de averiguação está relacionado ao viés de amostragem, viés de seleção, viés de detecção e viés do observador;  

6. Viés popular (popularity bias): ao especificar e selecionar a amostra do estudo, a admissão de pacientes em algumas instituições, ou de procedimentos diagnósticos, é influenciada pelo interesse despertado pela condição apresentada e suas possíveis causas; 

7. Viés de opinião anterior (previous opinion bias): as táticas e os resultados de um processo diagnóstico anterior em um ou mais pacientes, se conhecidos, pode afetar as táticas e os resultados de um processo de diagnóstico subsequente no mesmo ou nos mesmos pacientes, quando a opinião de quem procura certamente se impõe;  

8. Viés da moda de diagnóstico (diagnostic vogue bias): a mesma doença pode receber diferentes rótulos diagnósticos em diferentes pontos do espaço ou tempo. E quando a comunidade científica, por meio de publicações, lives etc., se envolve em explorar um assunto, acaba por reforçar a moda, tornando-a inadvertidamente uma verdade temporária que nunca foi verdade;  

9. Viés de seleção de procedimento (procedure selection bias): certos procedimentos clínicos, inclusive diagnósticos, podem ser oferecidos preferencialmente para aqueles que têm risco baixo de identificação do evento diagnóstico, aumentando artificialmente a prevalência da doença;  

10. Viés de falta de dados clínicos (missing clinical data bias): dados clínicos diagnósticos podem estar ausentes porque são normais, negativos, nunca medidos, ou medidos, mas nunca registrados, deliberadamente ou não;  

11. Viés de controle não contemporâneo (non-contemporaneous control bias): mudanças em definições, exposições, diagnósticos, doenças ou tratamento podem tornar os controles não contemporâneos e não comparáveis, sobretudo quando esses controles não existem por não terem sido medidos ou identificados com o mesmo critério, método ou foco;  

12. Viés de tempo (starring time bias): a falha em identificar um momento de início comum para a exposição ou doença pode levar a erros de classificação ou diagnóstico sistemáticos, responsabilizando-se inveridicamente um agente (variante) pela ocorrência do efeito (doença) em um ponto no tempo;  

13. Viés de doença inaceitável (unacceptable disease bias): quando os achados são socialmente inaceitáveis, eles tendem a ser subnotificados;  

14. Viés de associação (membership bias): ser membro de um grupo (de interesse) pode significar um certo grau de saúde ou doença, que difere sistematicamente da população em geral;  

15. Tendência de medida de insensibilidade (insensitive measure bias): quando as medidas de resultado são incapazes de detectar mudanças clinicamente significativas ou diferenças, ocorrem erros do tipo II, relacionados ao poder da amostra estudada, e que nunca deveriam ser divulgados; 

16. Viés de causa subjacente (underlying cause bias): os casos podem pensar ou refletir mais ou menos sobre as possíveis causas de suas doenças e, portanto, exibirem (ou não exibirem) lembranças, registros ou exposições anteriores (ou posteriores) diferentes entre as comparações;  

17. Viés de identidade equivocada (mistaken identity bias): as estratégias direcionadas para melhorar a conformidade do paciente a ideias tendenciosas podem, em vez ou além disso, fazer com que atitudes ou decisões sejam tomadas com mais vigor ou na direção errada, levando o efeito da decisão a mais um erro e agravamento da interpretação;  

18. Viés de extração de dados (procurando o pônei) [data dredging bias (looking for the pony)]: quando os dados são revisados para todas as associações possíveis sem hipótese anterior, os resultados são adequados apenas para a geração de hipóteses, mas nunca para conclusões precipitadas;  

19. Viés de dissonância cognitiva (cognitive dissonance bias): a crença em um determinado mecanismo pode aumentar em vez de diminuir a importância de um achado diagnóstico, mesmo face a evidências contraditórias;  

20. Viés de exaustão (under-exhaustion bias): o fracasso em esgotar as hipóteses pode levar ao autoritarismo ao invés de interpretação científica;  

21. Viés de disponibilidade (availability bias): uma distorção que surge do uso de informações que estão mais prontamente disponíveis, em vez daquelas que são necessariamente mais representativas;  

22. Viés de confirmação (confirmation bias): a busca e o uso de informações para apoiar as ideias, crenças ou hipóteses de um indivíduo;  

23. Viés de distorção (spin bias): a interpretação distorcida intencional ou não intencionalmente dos resultados da pesquisa, sugerindo injustificadamente achados favoráveis ou desfavoráveis, que podem resultar em conclusões enganosas;  

24. Viés de verificação (verification bias): quando apenas uma parte do grupo de estudo recebe a confirmação do diagnóstico pelo padrão de referência, ou se alguns pacientes recebem um padrão de referência diferente no momento do diagnóstico, principalmente pela indisponibilidade do teste no passado; 

25. Viés de tamanho de amostra errado (wrong sample size bias): quando o tamanho incorreto da amostra é usado em um estudo: pequenos tamanhos de amostra geralmente levam a achados casuais, enquanto grandes tamanhos de amostra são frequentemente significativos, mas não clinicamente relevantes.  

O diagnóstico determina interpretações de incidência e prevalência, e essas interpretações estão sujeitas a vieses prévios que podem as tornar inverídicas, como na identificação no campo estudado, no estabelecimento da amostra, na execução do método diagnóstico, na mensuração da exposição e resultados, na análise e interpretação dos dados, e na publicação dos resultados.  

Mas ciência é ciência. Atribuir as consequências de erros cometidos nas decisões a erros diagnósticos sujeitos a inúmeros vieses também é um erro, que apesar de mentirosamente se prestarem a justificar as consequências, não modificam propriamente as consequências, pois mortes evitáveis não se esconde. 

Referências:  
1. Sackett DL. Bias in analytic research. J Chronic Dis. 1979;32(1-2):51-63. doi: 10.1016/0021- 9681(79)90012-2. PMID: 447779.  
2. Catalogue of bias. Centre for Evidence-Based Medicine 2021; Disponível em: https://catalogofbias.org/biases/.