A partir das informações obtidas nas entrevistas, foi construído um banco de dados com o auxílio do programa Epi Info versão 3.3.2, e a sua análise desenvolvida com o uso dos programas Statistical Package for Social Science (SPSS) versão 15.0 e Statistical Software for Professionals (STATA) versão 9.0.
3.7.1 Caracterização da população estudada
A caracterização da população estudada foi realizada por meio do cálculo das freqüências absolutas e relativas das variáveis demográficas, socioeconômicas, do estilo de vida, antropométricas e bioquímicas segundo o sexo.
As diferenças estatísticas foram avaliadas usando-se os testes de qui-quadrado de Pearson ou exato de Fisher, com um nível de significância de 5% (p<0,05).
3.7.2 Caracterização da síndrome metabólica na população estudada
A caracterização da SM na população estudada foi realizada, inicialmente, com a apresentação das freqüências absolutas e relativas dos seus componentes segundo o sexo. Em seguida, essas freqüências foram calculadas de acordo com a condição do indivíduo ser ou não ser portador da SM. Posteriormente, foram calculadas as proporções do número de componentes da SM e da combinação de três ou mais deles segundo o sexo. Por fim, foi estimada a prevalência da SM com seus respectivos IC 95% segundo o sexo.
As diferenças estatísticas nessas análises foram avaliadas com o uso dos testes de qui-quadrado de Pearson ou exato de Fisher, com um nível de significância de 5% (p<0,05). Especificamente, na comparação entre as freqüências do número de componentes da SM segundo o sexo, foi feita a correção de Bonferroni (p<0,01), considerando a categoria zero como referência.
Também foi analisada a capacidade diagnóstica do índice HOMA-IR em relação à SM. Para tal foi construída uma curva ROC (Receiver-Operating Characteristic). Essa técnica foi ainda utilizada para estimar a sensibilidade e a especificidade do ponto de corte do 4º quartil da distribuição do índice HOMA-IR da população em estudo para identificar indivíduos com a SM.
Além disso, foram avaliadas as médias e as correlações do índice HOMA-IR com a SM, seus componentes e a PCR. As médias foram comparadas por meio do teste de Mann- Whitney, e as correlações, com o coeficiente de correlação de Spearman (rS). O nível de significância estatística também foi de 5% (p<0,05).
Para analisar se havia agregação sistemática de três ou mais componentes da SM nesta população, independente dos seus pontos de corte, foi usada a distribuição em quintos de cada um deles. Assim, considerou-se a presença do componente em cada pessoa, se ela tivesse valores no quintil mais baixo para os níveis de HDL-c e mais altos para outros fatores.
Usando a distribuição binomial, foi calculada a probabilidade do indivíduo apresentar três ou mais componentes ao acaso (d ocorrências para n fatores) dado que a chance de ocorrência de cada um deles era de 0,20 (quintil extremo) (SNEDECOR; COCHRAN, 1967). Essa probabilidade foi comparada com a proporção observada de indivíduos que estavam no quintil extremo de três ou mais componentes.
n (0,8)n-d (0,2)d d
3.7.3 Fatores associados à síndrome metabólica na população estudada 3.7.3.1 Análise bivariada
Uma análise bivariada foi desenvolvida para avaliar possíveis associações entre as variáveis demográficas, socioeconômicas, do estilo de vida, antropométricas e bioquímicas com a SM.
A força de associação foi medida pela Razão de Prevalência (RP) e calculada com o auxílio da técnica de regressão de Poisson com variâncias robustas.
As diferenças estatísticas foram avaliadas segundo a razão de veromassimilhança. Para as variáveis qualitativas ordinais com mais de duas categóricas, foi calculado ainda o valor-p de tendência linear.
Nessas análises, o nível de significância estatística estabelecido foi de 5% (p<0,05). 3.7.3.2 Análise multivariada
As variáveis consolidadas na literatura como fatores de risco para a SM, assim como aquelas que apresentavam significância estatística inferior a 0,25 (p<0,25) durante a análise bivariada, foram consideradas como candidatas ao modelo final.
O ajuste de variáveis potencialmente confundidoras foi realizado com a utilização da técnica de regressão de Poisson com variâncias robustas, seguindo recomendações propostas por Barros e Hirakata (2003) para análise de dados em estudos de delineamento transversal cujo desfecho pesquisado é freqüente.
O nível de significância estatística estabelecida para a análise multivariada foi de 5% (p<0,05).
Com relação à seleção do modelo final foi usada a estratégia passo a passo, com a inclusão de todas as variáveis selecionadas durante a análise bivariada em ordem decrescente de significância estatística. As variáveis que apresentaram p≥0,05 foram retiradas uma a uma do modelo e consideradas definitivamente excluídas, se o decréscimo na explicação do desfecho não era estatisticamente significativo. Para analisar esse parâmetro, o modelo foi avaliado a cada retirada com o auxílio dos testes estatísticos de Wald e a razão de veromassimilhança parcial baseado na estatística –2[ln(Lr) – ln(Lc)], que compara a veromassimilhança do modelo reduzido - Lr com a veromassimilhança do modelo completo - Lc. A razão de veromassimilhança é um teste estatístico assintótico que tem distribuição qui- quadrado, com graus de liberdade equivalentes ao número de parâmetros estimados em relação às duas hipóteses testadas (modelo completo - modelo reduzido). Termos de interação também foram testados entre as variáveis independentes que permaneceram no modelo final. Esses termos foram criados segundo a descrição da literatura científica e à luz da sua plausibilidade biológica.
A avaliação da qualidade do modelo final foi feita pelo cálculo do seu coeficiente de determinação (R2); pelas aplicações do teste da bondade (goodness-of-fit test) e do linktest; e pela análise dos resíduos, baseando-se principalmente nos pontos influenciais (APÊNDICE C).
Ao final foram construídos gráficos que mostram a probabilidade e IC 95% de ocorrência da SM, calculada a partir da equação de regressão de Poisson segundo as variáveis que permaneceram independentemente associadas a esse desfecho no modelo final.
E E E E E EE ESSSSSSSSUUUUUUUULLLLLLLLTTTTTTTTAAAAAAAADDDDDDDDOOOOOOOOSSSS SSSS