Odds Ratio: Reflexão sobre a Validade de uma Medida de Referência em Epidemiologia

• Author(s): Aguiar, Pedro ; Nunes, Baltazar
• Date: 2013
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10400.18/1891
• Origin: Repositório Científico do Instituto Nacional de Saúde
• Subject(s): Análise de Regressão; Desenho de Investigações Epidemiológicas; Distribuição de Poisson; Razão de Chances; Modelos Logísticos; Medição do Risco
• Document Type: Article
• Language: Portuguese

Description

[PT] Introdução: É importante rever a validade do Odds Ratio como medida de associação e efeito, assim como, qual o viés introduzido pelo Odds Ratio quando este representa uma razão de riscos ou uma razão de prevalências em situação de doença mais frequente.Material e Métodos: Simulámos numa coorte de 200 indivíduos com 100 expostos e 100 não expostos a um fator de risco, um cenário de doença rara e outro de doença mais frequente, com razão de riscos igual em ambos os cenários. Determinaram-se o Odds Ratio e o Risco Relativo pelo método clássico (padrão) e respectivamente por regressão logística e regressão de Poisson. Introduziu-se de seguida uma variável de confundimento e determinaram-se o Odds Ratio e o Risco Relativo pelo método de Mantel-Hanszel (análise estratificada padrão) e respectivamente por regressão logística e regressão de Poisson. As análises estatísticas foram efectuadas em SPSS V20.Resultados: Para a doença rara, o Odds Ratio aproximou-se do Risco Relativo. Quando a doença foi mais frequente, o Odds Ratio sobrestimou o Risco Relativo. Nesta situação, e com a presença de uma variável de confundimento, o Risco Relativo ajustado por regressão de Poisson permitiu obter estimativas mais válidas da razão de riscos que o Odds Ratio ajustado por regressão logística. Os intervalos de confiança do Risco Relativo estimado por regressão de Poisson foram sempre mais largos que os determinados por análise de Mantel-Hanszel.Conclusões: O Odds Ratio e a regressão logística múltipla são procedimentos válidos em estudos caso-controlo e em estudosprospetivos e transversais de natureza exploratória. O Odds Ratio não deve ser interpretado como uma razão de riscos ou razão de prevalências se o resultado de saúde não é raro. A análise de regressão múltipla de Poisson deve ser considerada como alternativa válida à regressão logística múltipla, especialmente em estudos de uma exposição específica. [ENG] INTRODUCTION: It is very important to review the meaning of the Odds Ratio as a measure of effect and association, as well as, the bias of the Odds Ratio when it is assumed as a risk ratio or a prevalence ratio in the case of frequent disease or frequent health outcome. MATERIAL AND METHODS: We simulated in a cohort of 200 individuals with 100 exposed and 100 non-exposed to a risk factor, a first setting of rare disease and a second setting of a more frequent disease. In both settings the risk ratios were similar. We computed the Odds Ratio and Relative Risks by the classical approach (standard method) and respectively by logistic regression and Poisson regression. After these, we introduced in the cohort a confounding variable and then we computed the Odds Ratio and Relative Risk by Mantel-Hanszel stratified analysis (standard method) and respectively by multiple logistic regression and multiple Poisson regression. We used the 95% confidence interval in parameter estimation and SPSS V20 was used in statistical analysis. RESULTS: In the case of rare disease the Odds Ratio was very close to the Relative Risk. For more frequent disease the Odds Ratio overestimated the Relative Risk. In this situation and with a confounding variable, the relative Risk adjusted by Poisson regression was more valid then the Odds Ratio to represent a risk ratio. The confidence intervals of the Relative Risk adjusted by Poisson regression were always greater than Mantel-Hanszel confidence intervals. CONCLUSIONS: The Odds Ratio and multiple logistic regression were valid analytic procedures in several epidemiological designs such as case-control studies and exploratory prospective studies as well as exploratory cross-sectional studies. The Odds Ratio should not be interpreted as a risk ratio or a prevalence ratio in the case of a health outcome that it is not rare. The multiple Poisson regression should be considered as an alternative procedure to logistic regression, especially if we want to estimate the effect of a specific exposure to a risk factor.