Estimação de risco relativo e razão de prevalência com desfecho binário

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
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/137772
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.