Dica do autor: Quando a gente quer comparar prevalências entre dois grupos a primeira coisa que bate o olho são os intervalos de confiança (IC). O IC de 95% dá uma faixa em que, com 95% de confiança, está o verdadeiro valor populacional estimado a partir da amostra. Se os ICs de duas estimativas independentes não se sobrepõem, isso é um forte indício de diferença estatisticamente significativa entre elas ao nível de 5% (ou seja, p<0,05). É uma forma rápida e prática de inferir diferença sem precisar rodar teste adicional. Agora, esse raciocínio vale quando as amostras são independentes e os ICs foram calculados corretamente: não é uma prova matemática absoluta (existem detalhes de direção e magnitude do erro), mas na prática epidemiológica é o pulo do gato para saber se uma prevalência é maior que outra. Além disso, amostras grandes (como pesquisas domiciliares nacionais) tendem a ter ICs mais estreitos, aumentando a sensibilidade para detectar diferenças reais.

Alternativa A: CORRETA. Os ICs informados são 13,5–15,5% na Região Norte e 20,9–24,9% na Região Sul. Essas faixas não se sobrepõem, o que indica diferença estatisticamente significativa entre as prevalências ao nível usual de 5%. Em termos práticos, a prevalência de hipertensão referida é maior na Região Sul do que na Região Norte, e a não sobreposição dos ICs é evidência suficiente para afirmar essa diferença.

Alternativa B: INCORRETA. Essa alternativa negaria a diferença entre as regiões, mas os ICs não se cruzam — se não há sobreposição, a conclusão é justamente a oposta. Não se pode afirmar que não há diferença quando as faixas de confiança são disjuntas; isso seria ignorar a inferência estatística que os ICs fornecem.

Alternativa C: INCORRETA. Dizer que não há poder estatístico suficiente não se sustenta aqui. A pesquisa entrevistou dezenas de milhares de indivíduos e gerou ICs relativamente estreitos; a não sobreposição dos ICs mostra que há poder para detectar a diferença observada. Não temos os cálculos formais de power, mas a própria largura dos ICs e a amostra grande sugerem suficiência de poder.

Alternativa D: INCORRETA. O nível de confiança de 95% é padrão em estudos epidemiológicos e não existe uma regra absoluta que obriga 99% como "mínimo necessário". Escolher 95% é aceitável e amplamente utilizado; optar por 99% deixaria os ICs mais largos e reduziria a sensibilidade para detectar diferenças, mas não torna o resultado inválido. Logo, a afirmação é equivocada.

Resposta: Alternativa A