Dica do autor: A regressão logística é amplamente utilizada em estudos observacionais (como caso-controle ou transversais analíticos) para estimar a associação entre uma exposição e um desfecho, ajustando para variáveis de confusão.

Ela gera como principal medida de associação o odds ratio (OR), que indica quantas vezes maior (ou menor) é a chance de ocorrência do desfecho entre os expostos, comparado aos não expostos.

Na questão, temos:

• OR = 2,4 para a associação entre tabagismo e doença periodontal

• IC 95%: 1,01 a 5,71

O IC não inclui a unidade (1), então é estatisticamente significativo, mas:

• O intervalo é muito amplo (de 1,01 até 5,71), o que indica baixa precisão na estimativa;

• Isso pode ser causado por tamanho amostral pequeno, variabilidade elevada ou eventos raros.

Alternativa A: INCORRETA. O uso do odds ratio (OR) é apropriado e comum em estudos observacionais, especialmente nos de caso-controle e em análises com regressão logística. Logo, essa crítica não procede.

Alternativa B: CORRETA. O intervalo de confiança (IC) é bastante largo (de 1,01 a 5,71), o que indica uma baixa precisão da estimativa, ou seja, uma incerteza considerável sobre o real valor do OR. Embora o resultado seja estatisticamente significativo, a variabilidade é alta, e essa é uma crítica estatística válida.

Alternativa C: INCORRETA. A regressão logística permite, sim, ajuste para variáveis de confusão, sendo uma das suas principais aplicações. Portanto, essa afirmativa é falsa.

Alternativa D: INCORRETA. O fato de haver associação estatística não comprova causalidade, especialmente em estudos observacionais, nos quais há risco de viés e confundimento. Correlação não implica causalidade.

Alternativa E: INCORRETA. O IC não inclui a unidade (1,0), portanto, o resultado é estatisticamente significativo. A afirmação de que o “efeito é nulo” é incorreta.

Resposta: Alternativa B