Análise de dados epidemiológicos incorporando planos amostrais complexos

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

Introdução: Muitos estudos epidemiológicos utilizam amostragem complexa para coleta de dados. A amostragem complexa pode ter uma ou mais das seguintes características: estratos, conglomerados e probabilidades desiguais de seleção. Se estas características não forem incorporadas na análise de dados, as estimativas pontuais e erros-padrões são incorretos. Assim é necessário ampliar a compreensão do impacto de cada característica nos resultados para incentivar os pesquisadores a utilizarem metodologias adequadas para análise dos dados, obtendo conclusões válidas para a população de onde provém a amostra. Para tratar as estruturas complexas do plano amostral existem duas principais metodologias: abordagem da amostragem complexa e abordagem de modelos multinível. Objetivos: Descrever e comparar métodos para tratamento de dados provindos de planos amostrais complexos através de duas abordagens: amostragem complexa e modelos multinível, utilizando dados de dois estudos epidemiológicos. Métodos: Para avaliar o impacto do plano amostral complexo, assim como de cada característica do plano amostral nas estimativas de média, proporção, coeficientes da regressão de Poisson e seus correspondentes erros padrões utilizaram-se os dados da busca ativa domiciliar dos participantes na Campanha Nacional de Detecção de Diabetes Mellitus – CNDDM de 2001, obtidos por amostragem estratificada com conglomerado em três estágios. Para comparar a abordagem da amostragem complexa e a abordagem de modelos multinível ajustaram-se modelos de regressão linear com e sem pesos amostrais utilizando os dados de um estudo do desempenho das crianças na avaliação de conhecimento, percepções e crenças sobre aleitamento materno, realizado com escolares da quinta série do ensino fundamental, no município de Ijuí/RS, estudo aleatorizado, com amostra estratificada por conglomerados. Resultados: As estimativas pontuais de média e proporção são semelhantes comparando-se amostragem complexa e amostragem aleatória simples, porém observou-se grande diferença nos erros padrões. O mesmo foi observado nas estimativas dos coeficientes da regressão de Poisson com menor efeito do plano amostral. Na comparação da abordagem da amostragem complexa com modelos multinível observou-se diferença nos erros padrões dos coeficientes da regressão entre as duas abordagens, sendo que os mesmos são maiores na amostragem complexa. Também, na análise não ponderada, as significâncias dos coeficientes no modelo final foram semelhantes entre as duas abordagens, porém houve diferença na análise ponderada para um dos coeficientes. Conclusões: Os resultados encontrados a partir dos dois estudos evidenciaram a necessidade de incorporar a complexidade do plano amostral na análise dos dados. A questão de pesquisa poderá ser um fator importante na escolha entre a abordagem da amostragem complexa e a abordagem de modelos multinível.

ASSUNTO(S)

complex sample epidemiologia análise multivariada design effect multilevel model modelos teóricos estudos epidemiológicos amostragem

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