Avaliação Apropriada dos Efeitos do Vizinhança na Saúde Individual: Integrando Efeitos Aleatórios e Fixos na Regressão Logística Multinível

O modelo de regressão logística é frequentemente utilizado em estudos epidemiológicos, proporcionando interpretações de razão de chances ou risco relativo. Inspirado pela teoria dos modelos normais lineares, o modelo de regressão logística foi estendido para permitir respostas correlacionadas, introduzindo efeitos aleatórios. No entanto, o modelo não herda as características interpretativas do modelo normal. Neste artigo, os autores argumentam que as medidas existentes são insatisfatórias (e algumas delas são até impróprias) ao quantificar resultados de análises de regressão logística multinível. Os autores sugerem uma medida de heterogeneidade, a razão de chances mediana, que quantifica a heterogeneidade do cluster e facilita uma comparação direta entre os efeitos das covariáveis e a magnitude da heterogeneidade em termos de razões de chances bem conhecidas. Quantificar covariáveis em nível de cluster de maneira significativa é um desafio na regressão logística multinível. Para esse propósito, os autores propõem uma medida de razão de chances, a razão de chances intervalar, que considera essas dificuldades. Os autores demonstram as duas medidas investigando a heterogeneidade entre os bairros e os efeitos das covariáveis em nível de bairro em dois exemplos - visitas a médicos públicos e internações por doenças cardíacas isquêmicas - utilizando dados de 1999 sobre 11.312 homens com idades entre 45 e 85 anos em Malmo, Suécia.