A literatura médica frequentemente inclui o uso de análise de regressão para examinar as relações entre variáveis. Estas técnicas são vitais na investigação bioestatística e devem ser comunicadas de forma eficaz para garantir transparência e reprodutibilidade. Aqui, exploramos as melhores práticas para relatar resultados de análises de regressão na literatura médica.
Introdução
A análise de regressão é um método estatístico usado para examinar as relações entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Na literatura médica, a análise de regressão é comumente usada para analisar o impacto de vários fatores nos resultados de saúde, na progressão da doença e na eficácia do tratamento. Relatar os resultados da análise de regressão em artigos de investigação é crucial para garantir a transparência e validade dos resultados.
Transparência e Reprodutibilidade
Uma das principais práticas recomendadas para relatar resultados de análises de regressão na literatura médica é a transparência. Os autores devem fornecer informações detalhadas sobre os métodos estatísticos utilizados, incluindo o tipo de modelo de regressão, a seleção de variáveis independentes e quaisquer suposições feitas. Isto permite que os leitores avaliem a validade da análise e repliquem o estudo, se necessário. A reprodutibilidade é essencial na pesquisa em bioestatística para confirmar a robustez dos resultados e promover novas pesquisas na área.
Apresentação clara dos resultados
Ao relatar os resultados da análise de regressão, é importante apresentar os resultados de forma clara e concisa. Os autores devem incluir medidas de tamanho do efeito, como coeficientes de regressão e seus correspondentes intervalos de confiança. Além disso, relatar medidas de ajuste do modelo, como R-quadrado para regressão linear, ajuda os leitores a compreender o desempenho geral do modelo. Representações gráficas, como gráficos de dispersão ou linhas de regressão, também podem melhorar a compreensão das relações entre variáveis.
Contabilização de fatores de confusão
Na pesquisa médica, é crucial levar em conta os fatores de confusão que podem impactar as relações entre as variáveis. Os autores devem descrever como potenciais fatores de confusão foram identificados e controlados na análise de regressão. Isto pode envolver o ajuste do modelo de regressão para covariáveis ou a realização de análises de sensibilidade para avaliar a robustez dos resultados a diferentes pressupostos de modelização.
Lidando com suposições
A análise de regressão baseia-se em vários pressupostos, e é importante que os autores abordem estes pressupostos ao relatar resultados na literatura médica. Suposições como linearidade, independência de erros e homocedasticidade devem ser discutidas e quaisquer violações devem ser reconhecidas. Verificações de robustez, como análise residual e testes de multicolinearidade, podem ajudar a avaliar a integridade dos resultados.
Interpretando as descobertas
Os autores devem fornecer uma interpretação clara dos resultados da análise de regressão no contexto da questão de pesquisa. Isto envolve discutir a direção e a magnitude das relações entre as variáveis, bem como a incerteza associada. Os autores devem evitar interpretar excessivamente os resultados e devem reconhecer quaisquer limitações ou fontes de viés que possam afetar as conclusões tiradas da análise.
Relatório de significância estatística
É comum relatar valores de p e intervalos de confiança ao avaliar a significância estatística dos resultados da análise de regressão. No entanto, é importante enfatizar o significado clínico dos achados juntamente com o significado estatístico. Os autores devem discutir as implicações práticas dos resultados e evitar confiar apenas nos valores de p para tirar conclusões.
Transparência de dados e código
Para maior transparência e reprodutibilidade, os autores devem considerar o fornecimento de materiais suplementares que incluam os dados brutos e o código usado para a análise de regressão. A partilha do conjunto de dados e do código analítico permite que outros investigadores validem as descobertas e realizem análises adicionais, promovendo a ciência aberta e esforços de investigação colaborativa.
Conclusão
Relatar os resultados da análise de regressão na literatura médica requer atenção cuidadosa aos detalhes e à transparência. A comunicação eficaz dos resultados da bioestatística é essencial para o avanço da investigação médica e para a promoção da prática baseada em evidências. Seguindo as melhores práticas para relatar os resultados da análise de regressão, os autores podem contribuir para a confiabilidade e o impacto da pesquisa no campo da bioestatística.