Alternatives for logistic regression in cross-sectional studies: an empirical comparison of models that directly estimate the prevalence ratio

BACKGROUND: Cross-sectional studies with binary outcomes analyzed by logistic regression are frequent in the epidemiological literature. However, the odds ratio can importantly overestimate the prevalence ratio, the measure of choice in these studies. Also, controlling for confounding is not equivalent for the two measures. In this paper we explore alternatives for modeling data of such studies with techniques that directly estimate the prevalence ratio. METHODS: We compared Cox regression with constant time at risk, Poisson regression and log-binomial regression against the standard Mantel-Haenszel estimators. Models with robust variance estimators in Cox and Poisson regressions and variance corrected by the scale parameter in Poisson regression were also evaluated. RESULTS: Three outcomes, from a cross-sectional study carried out in Pelotas, Brazil, with different levels of prevalence were explored: weight-for-age deficit (4%), asthma (31%) and mother in a paid job (52%). Unadjusted Cox/Poisson regression and Poisson regression with scale parameter adjusted by deviance performed worst in terms of interval estimates. Poisson regression with scale parameter adjusted by χ(2 )showed variable performance depending on the outcome prevalence. Cox/Poisson regression with robust variance, and log-binomial regression performed equally well when the model was correctly specified. CONCLUSIONS: Cox or Poisson regression with robust variance and log-binomial regression provide correct estimates and are a better alternative for the analysis of cross-sectional studies with binary outcomes than logistic regression, since the prevalence ratio is more interpretable and easier to communicate to non-specialists than the odds ratio. However, precautions are needed to avoid estimation problems in specific situations

Estudos Transversais e Longitudinais com Desfechos Binários: qual a melhor medida de efeito a ser utilizada?

Desde a década de 90, o uso da razão de chances em estudos transversais e longitudinais tem sido discutido na literatura epidemiológica. Este artigo tem como objetivo descrever os principais argumentos trazidos pelos autores a favor e contra o uso da razão de chances nestes tipos de estudos e apresentar as principais alternativas propostas para que seja possível estimar razões de prevalências ou de incidências cumulativas ajustando para demais variáveis

Cálculo de tamanho de amostra: proporções

Um problema bastante comum, cuja definição é fundamental na etapa de criação de um projeto de pesquisa é o cálculo do tamanho da amostra. A partir deste cálculo, será definido o orçamento, o cronograma de coleta de dados, a existência (ou não) de sujeitos de pesquisa, ou seja,  a viabilidade do projeto. O objetivo deste artigo é apresentar o cálculo de tamanho de amostra para a estimação de uma proporção (prevalência ou incidência) e para a comparação de duas proporções de grupos independentes, através de exemplos práticos. Verifica-se que o tamanho da amostra para estimação de uma proporção aumenta, quando aumentamos o nível de confiança do intervalo ou quando diminuímos a margem de erro. Quando o objetivo é comparar proporções, o tamanho da amostra aumenta, quando diminuímos o nível de significância ou quando aumentamos o poder do teste, ou quando diminuímos a diferença mínima que desejamos detectar como estatisticamente significativa entre as proporções

Análise de Concordância entre Métodos de Bland-Altman

Quando se pretende avaliar a concordância entre dois métodos que deveriam medir a mesma quantidade, são utilizadas análises que nem sempre estão corretas. É importante que seja evitado o uso da correlação nestas situações e que a metodologia seja utilizada de forma adequada, incluindo os limites de concordância e seus intervalos de confiança, além de comentar se os limites encontrados são diferenças aceitáveis do ponto de vista clínico. A proposta do presente artigo é apresentar um método bastante simples que já é utilizado há bastante tempo, que é a análise de concordância entre métodos de Bland-Altman, salientando alguns problemas detectados na sua utilização. Para isto, foi feita uma simulação de três diferentes situações, com comentários e soluções. O programa R, por ser livre e ter incorporado comandos para a análise de Bland-Altman, foi utilizado para a análise dos resultados

Uso do Modelo de Equações de Estimativas Generalizadas na análise de dados longitudinais

Este artigo tem como objetivo apresentar o método de Equações de Estimativas Generalizadas (GEE) para a análise de dados longitudinais, considerada, em muitas ocasiões da área médica, melhor que a análise de variâncias para medidas repetidas. Para um melhor entendimento, apresentamos um exemplo no programa SPSS, versão 18.0.0, mostrando como esta pode ser realizada e interpretada

Riscos associados à mortalidade em pacientes atendidos em um programa de prevenção do pé diabético

Objetivos: Identificar em pacientes com diabetes tipo 2 quais alterações nos pés estariamassociadas às características demográficas, clínicas, bioquímicas e de tratamento e quais delasaumentariam o risco de mortalidade.Métodos: Estudo longitudinal retrospectivo que avaliou as alterações nos pés de pacientesexternos atendidos em consulta de enfermagem. Os dados da história clínica e do exame dospés foram coletados de 918 prontuários de uma amostra por conveniência.Resultados: Em 10 anos, a mortalidade cumulativa atribuída a polineuropatia sensitivaperiférica foi 44,7%, pela doença vascular periférica 71,7%, pela associação das duascondições 62,4% e pela amputação 67,6%. Após análise multivariável, o tempo deacompanhamento com enfermeiros permaneceu como único fator de proteção para amortalidade (p < 0,001).Conclusão: O risco de morrer nesses pacientes diminuiu quando consultaram comenfermeiros educadores. Permaneceu como fator de risco independente pacientes com péisquêmico, amputação e doença arterial coronariana.Palavras-chave: Diabetes mellitus. Mortalidade. Pé diabético. Cuidados de enfermagem.Assistência ambulatorial

Birth weight classification in gestational diabetes: is there an ideal chart?

Introduction: Gestational diabetes mellitus (GDM) is associated to increased rates of large for gestational age newborns and macrosomia. Several charts are used to classify birth weight. Is there an ideal chart to classify newborns of GDM mothers?Methods: We evaluated adequacy of birth weight of 332 neonates born to GDM mothers at Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Brazil. Newborns were classified according to gestational age as small (SGA), adequate or large (LGA) based on four charts: Alexander, Pedreira, INTERGROWTH 21st Project and SINASC-2012. The latter was built using data from a large national registry of 2012, the Born Alive National Surveillance System (Sistema de Informações de Nascidos Vivos – SINASC), which included 2.905,789 birth certificates. Frequencies of SGA and LGA and Kappa agreement were calculated.Results: In non-gender adjusted curves, SGA rates (95% confidence interval) varied from 8% (5-11) to 9% (6-13); LGA rates, from 11% (8-15) to 17% (13-21). For males, SGA rates varied from 3% (1-6%) to 6% (3-11%), and LGA rates, from 18% (13-24%) to 31% (24-38%); for female, SGA rates were from 3% (1-7%) to 10% (6-16%) and LGA rates, from 11% (6-16%) to 19% (13-26%). Kappa results were: ALEXANDER vs. SINASC-2012: 0.80 (0.73-0.88); INTERGROWTH 21st vs. SINASC-2012 (adjusted by sex): 0.62 (0.53-0.71); INTERGROWTH 21st vs. PEDREIRA: 0.71 (0.62-0.79); SINASC-2012 (by sex) vs. PEDREIRA: 0.86 (0.79-0.93).Conclusions: Misclassification has to be taken into account when evaluating newborns of GDM mothers, as LGA rates can almost double depending on the chart used to classify birth weight

Os principais delineamentos na Epidemiologia – Ensaios Clínicos (Parte II)

O tema “estudos experimentais” é um conteúdo amplo, de difícil síntese. Com o objetivo de sintetizar as principais informações referentes a um estudo experimental, este trabalho visa dar continuidade ao estudo do tema iniciado em Mancuso et al. (2013). Além do contexto teórico abordado até então, a metodologia de desenvolvimento também é de fundamental importância. Os resultados podem sofrer interferências graves e os objetivos não alcançados, se a metodologia aplicada não for adequada. Além destes, as análises estatísticas e o número de sujeitos são fundamentais para a validade dos resultados. Na primeira parte, foram apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínico. Nesta segunda parte serão abordados tópicos metodológicos como tipos, fases e delineamentos de um ensaio e tópicos estatísticos como análises e tamanho amostral

Os principais delineamentos na Epidemiologia

O presente artigo se propõe a descrever brevemente delineamentos epidemiológicos que são largamente utilizados na pesquisa da área da saúde. Os tipos de estudo abordados nesse artigo são a coorte, o caso controle, estudos de prevalência, estudos de teste diagnóstico, estudos ecológicos, ensaios clínicos, estudos de validade, fidedignidade e concordância e estudos piloto. Para cada um dos delineamentos são indicadas referências bibliográficas para os leitores poderem obter maior detalhamento dos delineamentos descritos

Os principais delineamentos na Epidemiologia – Ensaios Clínicos (Parte II)

O tema “estudos experimentais” é um conteúdo amplo, de difícil síntese. Com o objetivo de sintetizar as principais informações referentes a um estudo experimental, este trabalho visa dar continuidade ao estudo do tema iniciado em Mancuso et al. (2013). Além do contexto teórico abordado até então, a metodologia de desenvolvimento também é de fundamental importância. Os resultados podem sofrer interferências graves e os objetivos não alcançados, se a metodologia aplicada não for adequada. Além destes, as análises estatísticas e o número de sujeitos são fundamentais para a validade dos resultados. Na primeira parte, foram apresentadas as principais informações para iniciar um ensaio clínico. Nesta segunda parte serão abordados tópicos metodológicos como tipos, fases e delineamentos de um ensaio e tópicos estatísticos como análises e tamanho amostral