UFCSPA - Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre (RS) — Prova 2023
“Cardoso JP, Mota ELA, Rios PAA, Ferreira LN. Fatores associados à perda de produtividade em pessoas envolvidas em acidentes de trânsito: um estudo prospectivo. RevBrasEpidemiol. 2020 Mar 9;23:e200015”Considerando-se a tabela a seguir, analisar os itens abaixo:(Fonte: RevBrasEpidemiol.2020)I. O modelo de regressão apresentado na tabela acima possibilita considerar os efeitos de muitas variáveis simultaneamente e contribui para determinar o efeito independente de cada uma das variáveis.II. A presença de veículo utilizado como instrumento de trabalho apresentou um risco de 4,23 vezes maior de ocorrer perda de produtividade e foi estatisticamente significativa.III. Na presença de veículo de duas rodas, há um risco de 1,34 vezes maior de ocorrer perda de produtividade e foi estatisticamente significativa. Está(ão) CORRETO(S):
Modelos de regressão multivariados avaliam efeitos independentes de variáveis, ajustando para confundimento e determinando a contribuição de cada fator.
Modelos de regressão, como a logística, permitem analisar o efeito de múltiplas variáveis simultaneamente, controlando para potenciais confundidores e determinando a contribuição independente de cada fator. A significância estatística é avaliada pelo p-valor e pelo intervalo de confiança, que indicam a precisão da estimativa.
A regressão logística é uma ferramenta estatística fundamental em epidemiologia e pesquisa clínica, utilizada para modelar a relação entre uma ou mais variáveis preditoras e uma variável de resultado binária (sim/não, presente/ausente). Ela é crucial para identificar fatores de risco e prognóstico, ajustando para a influência de múltiplos fatores simultaneamente. Um dos grandes benefícios da análise multivariada, como a regressão logística, é a capacidade de isolar o efeito independente de cada variável, controlando para potenciais confundidores. Isso significa que podemos entender a contribuição única de um fator, mesmo quando outras variáveis estão presentes. A razão de chances (Odds Ratio - OR) é a medida de associação primária, indicando o risco relativo de um evento. O intervalo de confiança (IC) e o p-valor são essenciais para avaliar a precisão da estimativa e a significância estatística do efeito. Para residentes, dominar a interpretação desses modelos é vital para a leitura crítica de artigos científicos e para a tomada de decisões clínicas baseadas em evidências. Compreender que um OR significativo (IC não cruza 1 e p<0,05) sugere uma associação robusta, mas não necessariamente causalidade, é um ponto chave para a prática médica e a preparação para provas.
Um modelo de regressão multivariada é uma ferramenta estatística que permite analisar o efeito de múltiplas variáveis independentes sobre uma variável dependente, controlando para a influência de outras variáveis (confundidores), o que ajuda a determinar o efeito independente de cada fator.
A razão de chances (Odds Ratio - OR) indica a chance de um evento ocorrer em um grupo exposto em comparação com um grupo não exposto. Um OR > 1 sugere maior chance, < 1 menor chance, e = 1 nenhuma diferença. Sua interpretação deve sempre considerar o intervalo de confiança e a significância estatística.
O intervalo de confiança (IC) fornece uma faixa de valores prováveis para o verdadeiro efeito, enquanto o p-valor indica a probabilidade de observar um resultado tão extremo quanto o obtido, assumindo que não há efeito real. Um IC que não inclui 1 (para OR) e um p-valor < 0,05 geralmente indicam significância estatística.
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