Estimação pontual e por intervalo de confiança para Fração Atribuível Populacional (FAP) de casos de demência no Brasil

Abstract

Uma forma de calcular o percentual de casos de uma doença que poderiam ser evitados se os fatores de risco associados fossem eliminados é através da estimativa da Fração Atribuível Populacional (FAP). Existem diversos métodos e procedimentos para realizar tal estimativa. Neste trabalho, como sequência a um estudo anterior, que concluiu que aproximadamente metade dos casos de demência no Brasil poderiam ser evitados se os fatores de risco associados à patologia fossem eliminados, serão aplicados outros métodos para estimativa pontual e por intervalo de confiança das Frações Atribuíveis Populacionais (FAP). Para calcular estas estimativas, a amostra foi obtida através de amostragem complexa, e os procedimentos foram realizados utilizando análise de componentes principais. O objetivo deste trabalho é introduzir os conceitos destas metodologias para estimativas pontuais e por intervalo de confiança para as Frações Atribuíveis Populacionais, como complemento ao estudo anterior. A partir destes métodos, foram encontradas novas estimativas para as FAP específicas de cada fator de risco e foi encontrado um novo valor global para os casos de demência, chegando a conclusão de que aproximadamente 75% dos casos de demência no Brasil poderiam ser evitados se os fatores de risco fossem eliminados. Os métodos para estimação dos intervalos de confiança apresentaram, em geral, resultados aproximados, porém alguns tiveram diferenças, tendo resultados mais estreitos.

A way to calculate the percentage of cases of a disease that could be avoided if the associated risk factors were eliminated is by estimating the Population Attributable Fraction (PAF). There are several methods and procedures for such estimation. In this work, as a follow-up to a previous study, which concluded that approximately half of the dementia cases in Brazil could be avoided if the risk factors associated with the pathology were eliminated, another methods will be applied for point and confidence interval estimation of the Population Attributable Fractions (PAF). To calculate these estimates, the sample was obtained through complex sampling, and the procedures were carried out using principal component analysis. The objective of this work is to introduce the concepts of these methodologies for point estimates and confidence intervals for Population Attributable Fractions, as a complement to the previous study. From these methods, new estimates were found for the individual PAF of each risk factor and a new global value was found for cases of dementia, reaching the conclusion that approximately 75% of cases of dementia in Brazil could be avoided if the risk factors were eliminated. The methods for estimating the confidence intervals showed, in general, approximate results, but some had differences, with narrower results.