Testes de significância e análiseParte II
The Union, Paris, FrançaMSF – Centro Operacional de Bruxelas, Luxemburgo
OMS, Genebra
Tópicos abordados
1. Risco relativo (razão de riscos)
2. Razão de chances (RC, odds ratio)
3. Causa e efeito/associações
4. Fatores de confusão
1. Risco relativo (razão de riscos)
Razão entre o risco de um evento num grupo (exposição ou intervenção) e o risco em outro grupo (sem exposição ou controle)
1. Razão de riscos
CardiopatiaTotalSim Não
Fumantes 65 45 110Não fumantes 30 60 90Total 95 105 200
Risco de cardiopatia em fumantes = 65/110 = 0,59 (59%)Risco de cardiopatia em não fumantes = 30/90 = 0,33 (33%)
Razão de riscos = 0,59/0,33 = 1,8
2. Razão de chances• A chance corresponde à razão entre a
probabilidade de que um determinado evento ocorra e a probabilidade de que não ocorra.
• A razão de chances costuma ser usada em estudos de caso-controle e mede a razão entre a chance de exposição entre os casos a chance de exposição entre os controles
2. Razão de chances Cardiopatia
TotalSim Não
Fumantes 65 45 110Não fumantes 30 60 90
Total 95 105 200
•Chance de exposição (tabagismo) entre sujeitos com cardiopatia (casos) = 65/30 = 2,1
•Chance de exposição (tabagismo) entre sujeitos sem cardiopatia (casos) = 45/60 = 0,75
•Razão de chances =2,1/0,75 = 2,8
•Pessoas com cardiopatia têm uma chance 2,8 vezes maior de ser fumantes que pessoas sem cardiopatia
Interpretação da razão de riscos e da razão de chances
Razão de riscos ou razão de chances
2,5 | “Risco maior” do evento no grupo que sofreu a| exposição ou a intervenção
|||
1 | Risco semelhante nos dois grupos| |
| 0,3 | “Risco menor” do evento no grupo que sofreu a
| exposição ou a intervenção
Razão de riscos – interpretação0,8-------------------1-------------------1,3-20% +30%
RR = 1,3 risco 30% maior no grupo de intervenção que no grupo controle
RR = 0,8 risco 20% menor no grupo de intervenção que no grupo controle
RR = 1,4 ?RR = 0,7 ?RR = 3 ?
Razão de riscos – significância estatística
Risco de morte em homens = 52/517 = 10,1%Risco de morte em mulheres = 80/990 = 8,1%
RR = 1,2
RR = 1,2 (IC 95%: 0,8 – 1,8)
Risco relativo – exemploChimzizi R et al. VCT and adjunctive Cotrimoxazole are associated with improved TB treatment
outcomes under routine conditions in Thyolo district, Malawi. Int J Tuberc Lung dis. 2004, 8:579-585.
“Maior risco” de sucesso terapêutico
“Efeito protetor” contra a morte
Razão de chances – exemploNão é estatisticamente significativo
Estatística – RR e RC
Como usar na prática• Abra o EpiData Analysis e clique emAbra o EpiData Analysis e clique em
Estatística – RC e RR Como usar na prática
• A RC e o RR podem ser calculados A RC e o RR podem ser calculados inserindo os comandos /o e /rr ao inserindo os comandos /o e /rr ao comando “table”:comando “table”:tables bioutcome hivtype /r /d0 /rrtables bioutcome hivtype /r /d0 /rr
Estatística – RR Como usar na prática?
tables bioutcome hivtype /r /d0 /rr /scdtables bioutcome hivtype /r /d0 /rr /scd
3. Causa e efeito/Associações• Causa: POR QUE algo acontece
• Efeito: O QUE acontece
• Uma associação existe se duas variáveis parecem estar matematicamente relacionadas, ou seja, uma alteração numa variável parece estar relacionada a uma alteração na outra
• Uma associação, por si só, não prova causalidade, e a estatística sozinha só é capaz de demonstrar associações
• Possíveis explicações para uma associação:– Acaso– Viés– Confusão
4. Confusão• Ocorre quando os grupos comparados Ocorre quando os grupos comparados
num estudo possuem diferentes num estudo possuem diferentes fatores de riscofatores de risco ou ou prognósticos prognósticos que que não são o fator (intervenção ou não são o fator (intervenção ou exposição) investigado. exposição) investigado.
• Um fator de confusão distorce aUm fator de confusão distorce a associação entre uma exposição e um desfecho
Identificação de um fator de confusão
Para ser um fator de confusão, o fator deve Para ser um fator de confusão, o fator deve estar associado tanto à exposição como ao estar associado tanto à exposição como ao desfecho de interessedesfecho de interesse
Exemplo de confusão
• Suponhamos que foi detectada uma Suponhamos que foi detectada uma associação entre tomar café e câncer de associação entre tomar café e câncer de estômago.estômago.
• Essa associação pode ter surgido pelo Essa associação pode ter surgido pelo efeito de confusão de outras variáveis, efeito de confusão de outras variáveis, como o tabagismo; ou seja, o tabagismo como o tabagismo; ou seja, o tabagismo está associado ao câncer de estômago, e está associado ao câncer de estômago, e quem toma café tem maior probabilidade quem toma café tem maior probabilidade de fumar.de fumar.
Métodos usados para evitar a confusão
Análise estratificada
Estimativas ajustadas (frequentemente geradas por modelos de regressão)
Estudos controlados randomizados
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