Estudo caso-controle com resposta multinomial: uma proposta de análise Case-control studies with multinomial responses: a proposal for analysis - Ana Carolina Cintra Nunes Mafra; Luciana Bertoldi Nucci; Ricardo Cordeiro; Celso Stephan (Escola Nacional de Saúde Pública, Fundação Oswaldo Cruz, 2010)
Este estudo revisa alguns artigos com delineamento do tipo caso-controle em que se tem os casos classificados em dois ou mais tipos. A aplicação de modelos para respostas multinomiais e a adequabilidade destes aos estudos caso-controle é discutida. Dentre os ajustes possíveis, argumenta-se que o modelo logístico Politômico é o mais indicado para a obtenção de medidas epidemiológicas de risco e associação neste tipo de delineamento. Como ilustração, apresenta-se uma aplicação desse modelo em um estudo caso-controle de base populacional, comparando os resultados com aqueles obtidos em um ajuste logístico binomial. A abordagem multinomial possibilita investigar, em uma única análise, a ocorrência de associações entre co-variáveis e uma ou algumas das classes de casos estudados, abrindo a possibilidade, de grande interesse epidemiológico, de identificação de fatores de risco e de proteção individualizados para cada subgrupo de interesse. This study reviews articles on case-control studies in which the cases were classified in two or more types. Application of multinomial models and their adequacy for case-control studies are discussed. Among the available multinomial adjustments, we argue that the polytomous logistic model is the most suitable for obtaining epidemiological measures of risk and association in case-control studies. By way of illustration, we present an application of this model in a population-based case-control study, comparing the results with those obtained in a binomial logistic model. The multinomial approach allows investigating, in a single analysis, the occurrence of associations between covariates and more or more subclasses of cases, thus providing the epidemiologically relevant possibility of identifying individualized risk and protective factors for each subclass.