O risco relativo (RR) e a razão de prevalência (RP) são medidas de associação que visam mensurar a relação de um desfecho binário e variáveis de exposição em estudos com delineamento coorte e transversal, respectivamente.
A taxa de prevalência (P) é estimada pela fórmula:
Em estudos de corte transversal com desfechos binários, a associação entre exposição e desfecho é estimada pela razão de prevalência (RP). Quando é necessário ajustar para potenciais variáveis de confusão, normalmente são usados modelos de regressão logística.
Uma razão de chances maior do que 1 indica que a condição ou evento tem maior probabilidade de ocorrer no primeiro grupo. Finalmente, uma razão de chances menor do que 1 indica que a probabilidade é menor no primeiro grupo do que no segundo. A razão de chances precisa ser igual ou maior que zero.
Já a prevalência se refere ao número de casos existentes de uma doença em um dado momento; é uma “fotografia” sobre a sua ocorrência, sendo assim uma medida estática.
Risco atribuível é definido como a quantidade ou a proporção da incidência ou risco da doença que se pode atribuir a um determinado fator de exposição.
De acordo com suas métricas, podemos descobrir se uma estratégia está ou não dando certo. Ou seja, subtraia do ganho total o valor do investimento e divida o resultado pelo mesmo valor do investimento. Desta forma o ROI do seu investimento foi equivalente a 4 vezes, ou 400%.
Número de casos de uma doença ou de pessoas doentes ou ainda de outros factos (suicídios, acidentes, etc.) existentes numa determinada população, independentemente de se tratarem de casos novos ou de casos antigos.
Também pode ser calculada uma razão entre duas taxas, isto é, entre a densidade de incidência nos expostos com respeito aos não expostos: "razão de densidades de incidência", "razão de taxas" ou "taxa relativa" (incidence density ratio, rate ratio, relative rate.
Intervalo de Confiança (IC) A maioria dos estudos relata o intervalo de confiança de 95% (IC 95%). Se o intervalo de confiança incluir o valor de 1 (por exemplo IC 95% 0.9-1.1), isso implica que não existe diferença entre os grupos estudados.
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