Questão 87 — UNIFESP 2020

Alternativa Correta: A.

Inspeção Visual da Imagem e Apresentação dos Dados:

A imagem da questão (arquivo q87.jpg) exibe a tabela de uma análise multivariada por regressão logística múltipla referente a um estudo de caso-controle investigando potenciais fatores associados ao câncer de bexiga. A tabela estrutura seis variáveis independentes com suas respectivas estimativas de Odds Ratio ajustada (OR*), nível de significância descritivo ($p$) e Intervalo de Confiança de 95% (IC** de 95%):

• Sexo (Masculino): $\text{OR} = 1,55$; $p = 0,003$; $\text{IC } 95\% = 1,38 - 2,09$;
• Idade (≥ 60 anos): $\text{OR} = 2,41$; $p = 0,001$; $\text{IC } 95\% = 1,94 - 2,97$;
• Tabagismo (Sim): $\text{OR} = 2,37$; $p = 0,020$; $\text{IC } 95\% = 1,53 - 3,46$;
• Escolaridade (> Fundamental II): $\text{OR} = 0,44$; $p = 0,033$; $\text{IC } 95\% = 0,22 - 0,73$;
• Uso de ciclamatos (Habitual): $\text{OR} = 1,51$; $p = 0,088$; $\text{IC } 95\% = 0,88 - 2,55$;
• Consumo de bebidas alcoólicas (Excessivo): $\text{OR} = 1,97$; $p = 0,354$; $\text{IC } 95\% = 0,69 - 5,20$.

Critérios Estatísticos de Associação Independente:

Em um modelo multivariado de regressão logística, uma variável é considerada estatisticamente associada ao desfecho quando seu valor de $p$ é inferior ao nível alfa pré-estabelecido ($p < 0,05$) e o seu Intervalo de Confiança de 95% não contempla a unidade de nulidade ($1,00$). Ao avaliarmos as variáveis da tabela:

1. Sexo masculino: Apresentou $\text{OR} = 1,55$, com $p = 0,003 < 0,05$ e IC 95% (1,38 a 2,09) inteiramente acima de 1,00 $\implies$ Fator de risco independente estatisticamente significante (1ª variável associada);
2. Idade ≥ 60 anos: Apresentou $\text{OR} = 2,41$, com $p = 0,001 < 0,05$ e IC 95% (1,94 a 2,97) inteiramente acima de 1,00 $\implies$ Fator de risco independente estatisticamente significante (2ª variável associada);
3. Tabagismo: Apresentou $\text{OR} = 2,37$, com $p = 0,020 < 0,05$ e IC 95% (1,53 a 3,46) inteiramente acima de 1,00 $\implies$ Fator de risco independente estatisticamente significante (3ª variável associada);
4. Escolaridade > Fundamental II: Apresentou $\text{OR} = 0,44$, com $p = 0,033 < 0,05$ e IC 95% (0,22 a 0,73) inteiramente abaixo de 1,00 $\implies$ Fator protetor independente estatisticamente significante (4ª variável associada);
5. Uso de ciclamatos: Possui $p = 0,088 > 0,05$ e IC 95% de 0,88 a 2,55 (contém o 1,00) $\implies$ Associação não significante estatisticamente;
6. Consumo de bebidas alcoólicas: Possui $p = 0,354 > 0,05$ e IC 95% de 0,69 a 5,20 (contém o 1,00) $\implies$ Associação não significante estatisticamente.

Conclui-se, de forma categórica, que exatamente quatro variáveis estiveram associadas ao câncer de bexiga no estudo em análise.

Análise dos Distratores:

• Alternativa B (Incorreta): A regressão logística múltipla foi desenhada expressamente para controlar e ajustar simultaneamente múltiplos fatores de confusão (confounding factors). O fato de o sexo masculino manter associação estatisticamente significante ($ ext{OR} = 1,55; p = 0,003$) no modelo multivariado que já continha o tabagismo como covariável demonstra que a associação do sexo independe do tabagismo, refutando a hipótese de confusão por hábito de fumar.
• Alternativas C e D (Incorretas): Afirmam a existência de aumentos reais de risco decorrentes do consumo de álcool e uso de ciclamatos. Todavia, como ambas as variáveis apresentaram $p > 0,05$ e intervalos de confiança cruzando a nulidade (1,00), os resultados não atingiram significância estatística, não sendo cientificamente permitido atribuir causalidade ou aumento de risco às estimativas pontuais.
• Alternativa E (Incorreta): A precisão de uma estimativa (expressa pela estreiteza do intervalo de confiança) é governada primariamente pelo tamanho amostral total ($N$) e pelo número de desfechos/eventos observados. A inclusão excessiva de variáveis em um modelo sem expansão da amostra não melhora a precisão; ao contrário, consome graus de liberdade, reduz o poder estatístico, inflaciona o erro padrão dos coeficientes e gera sobreajuste (overfitting), tornando os intervalos de confiança ainda mais amplos e imprecisos.