Como Escolher as Variáveis para sua Análise Multivariável em Medicina

Você sabe como escolher as variáveis certas para a sua análise multivariada? Neste vídeo, você vai aprender a fazer isso de forma eficiente e evitar erros comuns que podem comprometer seus resultados.


00:00: Introdução
05:29: Confundimento
08:40: Exemplo - ASPECTS e mRS
11:13: Modelos
15:18: Exemplo - Ajuste por local de oclusão
22:30: Métodos para decisão quanto às variáveis de ajuste
25:03: Ajuste por mediadores
28:08: Pré-especificação de covariáveis
33:55: Bibliografia

Você irá aprender:

• Importância da Seleção de Variáveis: Por que a escolha correta das variáveis é crucial para obter resultados precisos em sua análise multivariada.
• As duas principais finalidades dessas análises em bioestatística: controle de confundimento e predição, e como elas se aplicam especialmente em estudos observacionais.
• Identificação e Controle de Confundidores: Veja um exemplo prático de como identificar e controlar variáveis confundidoras para evitar distorções nos resultados.
• Pontos de Atenção na Seleção de Variáveis: Saiba como focar na relação específica entre variáveis e desfechos, ajustando corretamente sem incluir variáveis desnecessárias ou inadequadas.
• Erros Comuns na Seleção de Variáveis: Por que selecionar variáveis com base em significância estatística ou associações observadas pode ser prejudicial.
• Estratégia Ideal para Ajuste de Variáveis: Conheça o conceito de “Sufficient Adjustment Set” e a importância de usar uma abordagem baseada em estudos prévios e diagramas causais para garantir o uso do modelo mais apropriado.

Leitura Recomendada:
VanderWeele TJ. Principles of confounder selection. Eur J Epidemiol. 2019 Mar;34(3):211-219. doi: 10.1007/s10654-019-00494-6.

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