Dica do autor: Em regressão logística múltipla a ideia é ajustar o efeito de cada variável pelas demais: o que você lê como razão de chances (OR) na coluna ajustada já considera os outros fatores do modelo. O pulo do gato para interpretar é olhar a OR e, principalmente, o intervalo de confiança de 95% — se incluir 1, a associação não é estatisticamente significativa ao nível usual. Em estudos caso‑controle, a OR é a medida de associação apropriada e, quando a doença é rara, aproxima o risco relativo. Outra pegada importante: dizer que "aumentou X%" requer transformar a OR em incremento percentual (OR=1,51 → +51%), mas isso só vale como afirmação prática se a associação for estatisticamente significativa. E fique ligado: acrescentar variáveis ao modelo sem aumentar a amostra não deixa as estimativas mais precisas; costuma aumentar a incerteza (ICs mais largos) se você estiver adicionando parâmetros sem dados suficientes. No fim das contas, bater o olho e saber se uma variável está associada passa por OR ajustada + IC + significância.

Alternativa A: CORRETA. A afirmação refere‑se ao resultado global do ajuste: quatro das seis variáveis apresentaram associação estatisticamente significativa com o câncer de bexiga no modelo múltiplo (ou seja, suas OR ajustadas tiveram IC95% que não incluía 1 / p<0,05). Essa é a leitura direta e apropriada do output de uma regressão logística múltipla.

Alternativa B: INCORRETA. Essa interpretação confunde associação bruta com associação ajustada. Se o sexo masculino permaneceu associado no modelo múltiplo, essa associação já foi ajustada para tabagismo e demais variáveis incluídas; não é correto concluir automaticamente que o efeito decorre só do maior hábito de fumar entre homens. Poderia haver confusão residual ou interação, mas a afirmação, do jeito que está, é improcedente.

Alternativa C: INCORRETA. Dizer que o consumo excessivo de álcool "quase dobrou" o risco implica uma OR próxima de 2 e estatisticamente significativa. Se essa opção fosse verdadeira, o OR ajustado deveria estar por volta de 2 com IC95% excluindo 1. Como a alternativa A é a correta, a interpretação do efeito do álcool assim descrita não condiz com os resultados apresentados no modelo (provavelmente a magnitude foi menor ou não significativa).

Alternativa D: INCORRETA. A frase "aumentou em 51%" seria correta somente se a OR fosse 1,51 e, mais importante, estatisticamente significativa. Além disso, é preciso lembrar que transformar OR em porcentagem aumenta o risco de leitura simplista; sem verificar o IC95% e a significância, não se pode afirmar aumento real. Nesta questão, essa afirmação não corresponde à interpretação correta do modelo ajustado.

Alternativa E: INCORRETA. Contrariamente ao que a frase sugere, incluir mais variáveis no modelo sem aumentar o tamanho amostral tende a diminuir a precisão (ICs mais largos) porque há mais parâmetros a estimar com os mesmos dados. A precisão melhora com amostra maior ou com medidas mais informativas, não simplesmente com mais covariáveis no modelo.

Resposta: Alternativa A