Em um hospital universitário, foi feito um estudo caso-controle para verificar a associação entre consumo elevado de carne vermelha e enterite necrotizante. Foram incluídos no estudo 300 pacientes com diagnóstico comprovado de enterite necrotizante, dos quais 30 relataram consumo elevado de carne vermelha. Entre 500 controles (sem enterite necrotizante), 50 relataram consumo elevado de carne vermelha. Construa uma tabela 2 \times 2 com os resultados. Qual a medida de associação você utilizaria? Calcule-a e interprete os resultados ( \mathbf{0 , 5} pontos).

Passo 1

O enunciado pede duas coisas: (1) construir uma tabela 2\times2 com os resultados do estudo caso-controle e (2) escolher a medida de associação adequada, calculá-la e interpretar o resultado.
Dados fornecidos (vou listar explicitamente para não haver confusão):
  • Número de casos (com enterite necrotizante): \;300. Destes, \;30 relataram consumo elevado de carne vermelha.
  • Número de controles (sem enterite necrotizante): \;500. Destes, \;50 relataram consumo elevado de carne vermelha.
    Informações que podemos calcular diretamente a partir dos dados acima (sem assumir nada além do enunciado): o número de casos não expostos e controles não expostos, que são obtidos por subtração do total pelo número exposto em cada grupo.

Passo 2

Construo a tabela 2\times2. Primeiro calculo os não expostos:
  • Casos não expostos = \;300-30=270.
  • Controles não expostos = \;500-50=450.
    Agora a tabela 2\times2 (linhas = status doença; colunas = exposição):
\begin{array}{l|cc|c} & \text{Exposto} & \text{Não-exposto} & \text{Total}\\hline \text{Casos} & 30 & 270 & 300\\\ \text{Controles} & 50 & 450 & 500\\hline \text{Total} & 80 & 720 & 800 \end{array}ã
Expliquei como calculei os valores de não-expostos: subtraí os expostos do total em cada linha.

Passo 3

Qual medida de associação usar e por quê. Em estudos caso-controle a medida de associação usada habitualmente é a razão de chances (odds ratio, OR). Por que não usar risco relativo (RR)? Porque em caso-controle os números foram escolhidos com base no status de caso/controle (não sabemos incidência absoluta nem as pessoas foram seguidas para medir riscos), então não temos taxas de incidência diretas para calcular RR. A OR é apropriada porque compara as odds (chances) de exposição entre casos e controles. Observe: “odds” (chance) é diferente de “probabilidade” — odds é a razão entre a probabilidade de ocorrer e a probabilidade de não ocorrer. Vou explicar isso com calma abaixo.

Passo 4

Entendendo odds e como calcular a OR (conceito e fórmula).
  • Definição de odds (chance) de exposição num grupo: odds = \dfrac{\text{nº expostos}}{\text{nº não expostos}}ººã. Aqui as contagens são inteiras simples; por exemplo, se num grupo 10 estão expostos e 90 não expostos, a probabilidade de exposição é 10/(10+90)=0,1, mas a odds de exposição é 10/90=1/9.
  • A OR compara as odds de exposição nos casos com as odds de exposição nos controles:
\text{OR}=\dfrac{\text{odds}_{\text{casos}}}{\text{odds}_{\text{controles}}}.
Uma fórmula prática muito usada (fórmula do produto cruzado) para a tabela 2\times2 com entradas:
\begin{array}{cc} a & b\\\ c & d \end{array}
onde a= casos expostos, b= casos não expostos, c= controles expostos, d= controles não expostos, é:
\text{OR}=\dfrac{a\cdot d}{b\cdot c}.
Vou aplicar essas definições aos nossos números.

Passo 5

Cálculo da OR usando as duas formas (mostro as duas para você entender e conferir):
Usando as odds de cada grupo:
  • \text{odds}_{\text{casos}}=\dfrac{30}{270}=\dfrac{1}{9}.
  • \text{odds}_{\text{controles}}=\dfrac{50}{450}=\dfrac{1}{9}.
    Então
\text{OR}=\dfrac{\text{odds}_{\text{casos}}}{\text{odds}_{\text{controles}}}=\dfrac{1/9}{1/9}=1.
Usando a fórmula do produto cruzado com a=30, b=270, c=50, d=450:
\text{OR}=\dfrac{a\cdot d}{b\cdot c}=\dfrac{30\times 450}{270\times 50}=\dfrac{13\,500}{13\,500}=1.
Ambas as formas dão \text{OR}=1, o que é uma boa checagem mútua.

Passo 6

Interpretação prática e didática do resultado \text{OR}=1:
  • Quando \text{OR}=1, significa que as odds (chances) de exposição são iguais entre casos e controles. Em linguagem simples: a frequência relativa do consumo elevado de carne vermelha é a mesma entre quem tem enterite necrotizante e quem não tem, neste estudo.
  • Portanto, neste estudo específico, não há indicação de associação entre consumo elevado de carne vermelha e enterite necrotizante — nem efeito de risco aumentado, nem efeito protetor observável.
    Observação importante (metodológica): a ausência de associação observada ( \text{OR}=1) não prova que não exista qualquer relação na população — falta aqui informação sobre intervalo de confiança e teste de significância para avaliar a precisão estatística do resultado. Para afirmar com confiança se há ou não associação estatisticamente significativa, precisaríamos do intervalo de confiança da OR (por exemplo 95%) ou do valor de p. Mas com os números brutos dados, o ponto-estimado da OR é exatamente \;1.

Resposta

\begin{array}{l|cc|c} & \text{Exposto} & \text{Não-exposto} & \text{Total}\\hline \text{Casos} & 30 & 270 & 300\\\ \text{Controles} & 50 & 450 & 500\\hline \text{Total} & 80 & 720 & 800 \end{array}ã
\text{Medida escolhida: Odds ratio (OR)}, porque é um estudo caso-controle.
\text{OR}=1.
Interpretação: \text{OR}=1 → não há associação aparente entre consumo elevado de carne vermelha e enterite necrotizante nos dados deste estudo (as chances de exposição são iguais em casos e controles).

Exercícios relacionados