Dica do autor: Confundimento é quando uma terceira variável está associada simultaneamente à exposição e ao desfecho, distorcendo a estimativa da associação verdadeira. O pulo do gato para lidar com isso é usar estratégias que separem o efeito da exposição daquele do confundidor: na fase de projeto isso passa por pareamento, restrição e criteriosa definição da população; na análise, pelas técnicas multivariadas (regressões), estratificação e métodos modernos como scores de propensão e ponderação por probabilidade inversa. Fique ligado: qualquer método só funciona se os potenciais confundidores forem identificados e medidos adequadamente; se não medir, o ajuste não resolve (fica o tal do confundimento residual).

Alternativa A: INCORRETA. "Viés de seleção" é um problema — não uma solução. É um tipo de viés que ocorre quando a inclusão dos indivíduos no estudo depende de fatores relacionados à exposição e/ou ao desfecho, distorcendo as estimativas. Para mitigar viés de seleção usa-se desenho adequado, recrutamento/análise cuidadosos e, às vezes, ponderações, mas o termo em si não é um método para controlar confundimento.

Alternativa B: CORRETA. Análise multivariada (ex.: regressão linear, logística, de Poisson, de Cox) é a principal ferramenta analítica para ajustar simultaneamente por vários potenciais confundidores. Ela estima o efeito da exposição no desfecho controlando as variáveis ajustadas no modelo. Além das regressões clássicas, métodos baseados em score de propensão, pareamento por escore, estratificação por escore e ponderação também são formas de controle em fase de análise. Atenção ao risco de ajuste excessivo (overadjustment) e ao confundimento residual quando variáveis não são corretamente medidas.

Alternativa C: INCORRETA. Alocação randomizada de fato controla confundimento — é o padrão-ouro — mas pertence a ensaios clínicos (experimentais), não é uma alternativa dentro de estudos observacionais. Em estudos observacionais você não randomiza; por isso recorre a desenho e técnicas analíticas para tentar aproximar o controle que a randomização proporciona.

Alternativa D: INCORRETA. Amostra aleatória melhora a representatividade e reduz certos vieses amostrais, favorecendo a validade externa, mas por si só não controla confundidores — a distribuição dos confundidores entre grupos ainda pode ser desigual. A amostra aleatória é desejável, mas não é ferramenta de ajuste do confundimento em análise.

Alternativa E: INCORRETA. Escolher uma base populacional adequada reduz problemas de seleção e ajuda na generalização, mas não é um método para ajustar fatores de confundimento. A escolha da base pode minimizar vieses, porém o controle do confundimento exige pareamento, restrição, estratificação ou análise multivariada.

Resposta: Alternativa B