fumo, o sexo masculino e o tipo de personalidade estejam associados ao
infarto, também se associam entre si. Pode-se estipular como meta
determinar quais dessas variáveis preditoras estão independentemente
associadas ao infarto e quais estão associadas ao infarto apenas por
estarem associadas aos outros fatores de risco (causais). Nesta seção,
discutiremos os métodos analíticos para avaliar a contribuição
independente das variáveis preditoras em estudos observacionais. Esses
métodos são resumidos na Tabela 9.5.^1
TABELA 9.5 Estratégias da fase de análise para lidar com confundidores
ESTRATÉGIA VANTAGENS DESVANTAGENS
Estratificação • Fácil compreensão- Flexível e reversível; a escolha sobre a
partir de quais variáveis estratificar pode
ser feita após a coleta dos dados- O número de estratos é limitado pelo
tamanho de amostra necessário para cada
estrato: - Poucas covariáveis podem ser
consideradas simultaneamente - O número limitado de estratos por
covariável leva a um controle parcial do
confundimento - É necessário que as covariáveis
relevantes já tenham sido medidas
Ajuste estatístico • É possível controlar múltiplos
confundidores simultaneamente
- O número de estratos é limitado pelo
- A informação contida nas variáveis
contínuas pode ser usada em sua
completude - Flexível e reversível
- O modelo pode não ter ajuste adequado:
- Controle incompleto do confundimento
(caso o modelo não se ajuste à relação
confundidor-desfecho) - Estimativas errôneas da magnitude do
efeito (caso o modelo não se ajuste à
relação preditor-desfecho)
- Controle incompleto do confundimento
- Os resultados podem ser de difícil
compreensão (muitas pessoas não
compreendem prontamente o significado
de coeficiente de regressão.) - É necessário que as covariáveis
relevantes já tenham sido medidas
Escores de
propensão
- O modelo pode não ter ajuste adequado:
- É possível controlar múltiplos
confundidores simultaneamente - A informação contida nas variáveis
contínuas pode ser usada em sua
completude - Aumentam o poder estatístico para
controlar para o confundimento quando
um número maior de pessoas recebem o
tratamento do que o número que
desenvolve o desfecho - Se uma análise estratificada ou pareada
for usada, não é necessário observar
pressupostos do modelo - Flexíveis e reversíveis
- Falta de sobreposição dos escores de
- Os resultados podem ser de difícil
compreensão - É necessário que as covariáveis
relevantes já tenham sido medidas - Só podem ser usados quando os escores
de propensão dos sujeitos expostos e não
expostos se sobrepoem, o que reduz o
tamanho de amostra