Utilização de diagramas causais em epidemiologia: um exemplo de aplicação em situação de confusão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Taísa Rodrigues Cortes
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Eduardo Faerstein, Claudio José Struchiner
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Cadernos de Saúde Pública
Texto Completo: https://cadernos.ensp.fiocruz.br/ojs/index.php/csp/article/view/6165
Resumo: Epidemiological research still rarely uses causal diagrams, despite growing recognition of their explanatory potential. One possible reason is that many research programs involve themes in which there is a certain degree of uncertainty as to mechanisms in the processes that generate the data. In this study, the relationship between occupational stress and obesity is used as an example of the application of causal diagrams to questions related to confounding. The article presents the selection stages for variables in statistical adjustment and the derivation of a causal diagram's statistical implications. The main advantage of causal diagrams is that they explicitly reveal the respective model's underlying hypotheses, allowing critical analysis of the implications and thereby facilitating identification of sources of bias and uncertainty in the epidemiological study's results.
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