A Calculadora de Razão de Chances Cochran-Mantel-Haenszel (CMH) é uma ferramenta estatística projetada para avaliar a força e a direção da associação entre duas variáveis categóricas enquanto controla uma variável de confusão. Este método é particularmente útil quando os dados são estratificados em grupos (estratos), como categorias demográficas, e um cálculo simples de razão de chances pode ser enganoso devido a potencial confusão.
A calculadora agrega razões de chances entre estratos, fornecendo uma única razão de chances ajustada que considera a variabilidade dentro dos grupos. É amplamente usada em epidemiologia, saúde pública e clínico pesquisa para determinar se uma exposição está consistentemente associada a um resultado em diferentes grupos.
Fórmula da Calculadora de Razão de Chances de Cochran-Mantel-Haenszel
A razão de chances de Cochran-Mantel-Haenszel é calculada usando a fórmula:
Onde:
- a_i, b_i, c_i, d_i são contagens de células no estrato i:
- a_i é o número de casos expostos no estrato.
- b_i é o número de controles expostos no estrato.
- c_i é o número de casos não expostos no estrato.
- d_i é o número de controles não expostos no estrato.
- O símbolo de soma indica que os valores são somados em todos os estratos.
Tabela de referência para uso rápido
Abaixo está uma tabela de referência mostrando odds ratios CMH típicos e sua interpretação com base na força da associação. Esses são exemplos genéricos para ajudar os usuários a interpretar os resultados rapidamente.
| Razão de chances CMH | Interpretação |
|---|---|
| > 5.0 | Forte associação positiva |
| 2.0 - 4.9 | Associação positiva moderada |
| 1.1 - 1.9 | Associação positiva fraca |
| 1.0 | Sem associação |
| 0.5 - 0.9 | Associação negativa fraca |
| 0.1 - 0.4 | Associação negativa moderada |
| <0.1 | Forte associação negativa |
Esta tabela é uma referência rápida para interpretar os resultados, mas deve ser aplicada com cautela, entendendo o contexto e o tamanho da amostra.
Exemplo de Calculadora de Razão de Chances de Cochran-Mantel-Haenszel
Considere um estudo examinando a associação entre tabagismo (exposição) e doença pulmonar (resultado) em duas faixas etárias (estratos). Os dados são estratificados da seguinte forma:
| Estrato | Fumantes com Doença (aᵢ) | Fumantes sem Doença (bᵢ) | Não fumantes com doença (cᵢ) | Não fumantes sem doença (dᵢ) |
|---|---|---|---|---|
| Idade <50 | 20 | 80 | 10 | 90 |
| Idade ≥ 50 | 30 | 70 | 15 | 85 |
Etapa 1: Calcular a_i * d_i e b_i * c_i para cada estrato
Para idade inferior a 50 anos:
- a_i * d_i = 20 * 90 = 1800
- b_i * c_i = 80 * 10 = 800
Para idade maior ou igual a 50:
- a_i * d_i = 30 * 85 = 2550
- b_i * c_i = 70 * 15 = 1050
Etapa 2: Soma entre estratos
- Soma de a_i * d_i = 1800 + 2550 = 4350
- Soma de b_i * c_i = 800 + 1050 = 1850
Etapa 3: Calcular a razão de chances do CMH
Razão de chances CMH = Soma de a_i * d_i / Soma de b_i * c_i Razão de chances CMH = 4350 / 1850 Razão de chances CMH é aproximadamente 2.35
Interpretação
A razão de chances de CMH de 2.35 indica uma associação positiva moderada entre tabagismo e doença pulmonar após ajuste para idade.n entre tabagismo e doença pulmonar, consistente entre as duas faixas etárias.
Perguntas frequentes mais comuns
Use este método quando quiser calcular uma razão de chances enquanto controla uma variável de confusão que divide seus dados em estratos. É ideal para dados estratificados onde a confusão pode obscurecer a verdadeira relação entre exposição e resultado.
O Odds Ratio do CMH assume que o odds ratio é consistente entre os estratos. Ele não é adequado se houver variabilidade ou interação significativa entre os estratos e a relação exposição-resultado.
Sim, o método CMH pode lidar com vários estratos, tornando-o um flexível e ferramenta robusta para analisar conjuntos de dados complexos com múltiplas camadas de estratificação.