Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2009 |
Autor(a) principal: |
Papaléo, Cecília de Leão Martins |
Orientador(a): |
Vigo, Álvaro |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/137772
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Resumo: |
O risco relativo (RR) e a razão de prevalência (RP) são medidas de associação que visam mensurar a relação de um desfecho binário e variáveis de exposição em estudos com delineamento coorte e transversal, respectivamente. Nos casos em que há variáveis de confusão ou um fator de exposição contínuo, a associação pode ser estimada através de métodos específicos, tais como regressão de Poisson, regressão log-binomial, análise estratificada e conversão de Zhang e Yu. A regressão logística tem sido extensivamente usada para estimar a razão de chances (RC), a qual muitas vezes é interpretada como RR ou RP. Quando a incidência/prevalência do desfecho não é < 10% a RC produz estimativas de RC próximas à RP e RR. Porém, se o desfecho for comum (³ 10%), a RC superestima a RP e o RR. Este estudo tem como objetivo apresentar uma revisão em 10 revistas da área médica, para verificar a constância da utilização dos métodos que estimam a RP ou RR e a interpretação da RC como RP e RR. Foram selecionados um total de 333 artigos do ano de 2007 e 381 artigos de 2008 com desfecho binário. Entre os estudos de coorte e transversal, 76,2% aplicaram regressão logística e destes, 18,1% em 2007 e 14,7% em 2008 interpretaram a RC como RR ou RP. No caso desses estudos, seria aconselhável utilizar um modelo que estime diretamente essas medidas para evitar interpretação equivocadas. Uma vez que a regressão de Poisson com variância robusta e a regressão log-binomial são disponibilizadas em diversos pacotes estatísticos, não há mais motivos para não utilizálos. |