Medidas de associação
As questões de no 29 e 30 referem-se ao estudo “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:
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.
Pegadinha: não olhe apenas a estimativa pontual; em razão de taxas, IC95% que cruza 1 = sem significância estatística.
RDI 4,23 significa taxa ou densidade de incidência 4,23 vezes a referência, não risco absoluto 4,23 vezes maior.
Regressão multivariável fornece associação ajustada, mas não transforma automaticamente associação em causalidade.
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Contexto
A imagem reproduz a Tabela 4 do estudo de Cardoso e colaboradores, publicado na Revista Brasileira de Epidemiologia em 2020. Trata-se do modelo final de regressão de Poisson, apresentado como razão de densidade de incidência, RDI, com intervalos de confiança de 95%. Modelos multivariáveis permitem estimar a associação de uma variável com o desfecho enquanto se ajusta simultaneamente para outras covariáveis incluídas no modelo. Isso produz uma associação ajustada, que não deve ser automaticamente interpretada como efeito causal independente.
Para uma razão de taxas como a RDI, o valor nulo é 1. Uma estimativa é estatisticamente compatível com associação ao nível de 5% quando o IC95% não inclui 1. Na tabela, uso do veículo como instrumento de trabalho apresenta RDI 4,23 e IC95% 2,90 a 6,17, portanto associação positiva e estatisticamente significativa. Já veículo de duas rodas apresenta RDI 1,34 e IC95% 0,74 a 2,40; como o intervalo inclui 1, não há significância estatística.
Alternativa por alternativa
A) Incorreta. O item I está correto, mas o II também. A regressão multivariável permite ajuste simultâneo, e a RDI de 4,23 apresenta IC95% inteiramente acima de 1.
B) Incorreta. O item II está correto, mas o I também. A linguagem mais precisa é dizer que a densidade de incidência de perda de produtividade foi 4,23 vezes a da categoria de referência, após o ajuste do modelo.
C) Incorreta. O item III erra na significância: embora a estimativa pontual seja 1,34, o IC95% de 0,74 a 2,40 inclui 1, portanto o resultado não é estatisticamente significativo.
D) Correta (gabarito). I e II estão corretos. O modelo considera múltiplas covariáveis simultaneamente, e uso do veículo como instrumento de trabalho permaneceu associado à perda de produtividade com RDI 4,23 e IC95% 2,90 a 6,17.