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Desafios na interpretação dos resultados da “regressão múltipla” quando houver interação entre covariáveis

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Abstrato

A interpretação adequada dos resultados da pesquisa é a base da medicina baseada em evidências. A maioria dos estudos observacionais usa regressão múltipla e relata efeitos ajustados. Em estudos randomizados, os efeitos ajustados são frequentemente fornecidos quando há desequilíbrios na linha de base do acaso. As estimativas para a exposição de interesse (por exemplo, tratamento) dessas análises ajustadas são geralmente interpretadas como efeitos causais médios da população (PACEs); por exemplo, qual seria a diferença no resultado médio se todos na população fossem tratados versus não tratados? Neste artigo, mostramos que essa interpretação está incorreta quando há uma interação entre o tratamento e outras variáveis ​​em relação ao resultado. Fornecemos os métodos apropriados para calcular o PACE a partir de análises de regressão e também introduzimos métodos alternativos que ganharam popularidade nos últimos 20 anos. Finalmente, explicamos por que os pesquisadores devem ser cautelosos ao excluir termos de interação com base em valores de p.

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  • regressão
  • ponderação por tratamento com probabilidade inversa
  • estimativas marginais
  • estimativas condicionais

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