Utilização de diagramas causais em epidemiologia: um exemplo de aplicação em situação de confusão
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Data de Publicação: | 2016 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Cadernos de Saúde Pública |
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Resumo: | Resumo: Apesar do crescente reconhecimento de seu potencial, os diagramas causais ainda são pouco utilizados na investigação epidemiológica. Uma das possíveis razões é que muitos programas de investigação envolvem temas sobre o qual há certo grau de incerteza sobre os mecanismos dos processos que geram os dados. Neste trabalho, a relação entre estresse ocupacional e obesidade é utilizada como um exemplo de aplicação de diagramas causais em questões relacionadas ao confundimento. São apresentadas etapas da seleção de variáveis para ajuste estatístico e da derivação das implicações estatísticas de um diagrama causal. A principal vantagem dos diagramas causais é tornar explícitas as hipóteses adjacentes ao modelo considerado, permitindo que suas implicações possam ser analisadas criticamente, facilitando, dessa forma, a identificação de possíveis fontes de viés e incerteza nos resultados de um estudo epidemiológico. |
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Utilização de diagramas causais em epidemiologia: um exemplo de aplicação em situação de confusãoCausalidadeMétodos EpidemiológicosViés (Epidemiologia)Modelos EstatísticosResumo: Apesar do crescente reconhecimento de seu potencial, os diagramas causais ainda são pouco utilizados na investigação epidemiológica. Uma das possíveis razões é que muitos programas de investigação envolvem temas sobre o qual há certo grau de incerteza sobre os mecanismos dos processos que geram os dados. Neste trabalho, a relação entre estresse ocupacional e obesidade é utilizada como um exemplo de aplicação de diagramas causais em questões relacionadas ao confundimento. São apresentadas etapas da seleção de variáveis para ajuste estatístico e da derivação das implicações estatísticas de um diagrama causal. A principal vantagem dos diagramas causais é tornar explícitas as hipóteses adjacentes ao modelo considerado, permitindo que suas implicações possam ser analisadas criticamente, facilitando, dessa forma, a identificação de possíveis fontes de viés e incerteza nos resultados de um estudo epidemiológico.Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca, Fundação Oswaldo Cruz2016-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2016000804001Cadernos de Saúde Pública v.32 n.8 2016reponame:Cadernos de Saúde Públicainstname:Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)instacron:FIOCRUZ10.1590/0102-311X00103115info:eu-repo/semantics/openAccessCortes,Taísa RodriguesFaerstein,EduardoStruchiner,Claudio Josépor2016-08-04T00:00:00Zoai:scielo:S0102-311X2016000804001Revistahttp://cadernos.ensp.fiocruz.br/csp/https://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpcadernos@ensp.fiocruz.br||cadernos@ensp.fiocruz.br1678-44640102-311Xopendoar:2016-08-04T00:00Cadernos de Saúde Pública - Fundação Oswaldo Cruz (FIOCRUZ)false |
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