Questão de Medicina — Epidemiologia — FUNDATEC 2026

Epidemiologia: fator de confusão em estudos observacionais

Gabarito: letra B. O achado descrito — associação entre período noturno e maior mortalidade que desaparece após ajuste para gravidade do trauma, idade, mecanismo de lesão e tempo de atendimento — é a assinatura clássica de fator de confusão (confundimento): a variável "período noturno" não é causa independente do óbito; ela está associada a outras variáveis (como maior gravidade dos traumas que chegam à noite) que, estas sim, explicam o desfecho. O ajuste estatístico (regressão múltipla, estratificação) controla o efeito dessas variáveis de confusão, e a associação espúria desaparece.

O fator de confusão é um dos três grandes vilões da validade interna em estudos observacionais, ao lado do viés de seleção e do viés de informação (aferição). Ele ocorre quando uma terceira variável (a variável de confusão) está associada simultaneamente à exposição (horário noturno) e ao desfecho (mortalidade), sem estar na via causal entre eles. No caso concreto: pacientes admitidos à noite tendem a ter traumas mais graves (acidentes de trânsito em alta velocidade, violência, atraso no atendimento pré-hospitalar) — ou seja, a gravidade do trauma é uma variável de confusão. Quando o pesquisador ajusta o modelo estatístico incluindo a gravidade como covariável, ele "isola" o efeito do horário, e a associação que parecia real se desfaz. Isso não significa que o horário noturno não tenha nenhum efeito — significa que, naquele estudo, o efeito observado era explicado por outros fatores, não pelo horário em si.

Para reconhecer confundimento na prática, o raciocínio é: (1) observa-se associação bruta entre exposição e desfecho; (2) suspeita-se de uma terceira variável associada a ambos; (3) ajusta-se o modelo (regressão logística, regressão de Cox, estratificação, padronização); (4) se a associação desaparece ou se reduz substancialmente, há confundimento. O oposto — a associação aparece ou se fortalece após o ajuste — indica efeito de supressão ou mediação, fenômenos distintos. A distinção que importa aqui é entre confundimento, viés de seleção e causalidade reversa: o confundimento é corrigível na análise (desde que as variáveis tenham sido medidas); o viés de seleção decorre de como os participantes foram escolhidos (ex.: subnotificação de casos leves que distorce a amostra); a causalidade reversa inverte a direção da relação (a doença causa a exposição, não o contrário).

A pegadinha que a banca explora neste tema é confundir o confundimento com outros erros metodológicos. O aluno que não domina o conceito tende a marcar "viés de seleção" ou "causalidade reversa" por serem termos epidemiológicos plausíveis. Mas o texto do enunciado é cirúrgico: "após ajuste estatístico para gravidade, idade, mecanismo e tempo de atendimento, a diferença desaparece" — isso é a definição operacional de confundimento controlado. Guarde o critério decisivo: se o ajuste estatístico elimina a associação, o problema era confundimento; se o problema fosse viés de seleção ou causalidade reversa, o ajuste não resolveria — e é exatamente nessa fronteira que as alternativas se dividem.

Alternativa A — ❌ Incorreta

Afirma que o período noturno seria fator de risco independente "apenas em hospitais secundários". Não há nenhum dado no enunciado que sustente essa restrição a um nível de complexidade hospitalar. O estudo é de um pronto-socorro terciário, e a análise não menciona comparação com hospitais secundários. A alternativa inventa uma especificidade que não existe no texto — é um distrator que tenta desviar o foco do conceito central (confundimento) para uma suposta diferença entre níveis de atenção.

Alternativa B — ✅ Correta ⟵ GABARITO

É a interpretação correta. O desaparecimento da associação após o ajuste estatístico para variáveis como gravidade do trauma, idade, mecanismo de lesão e tempo de atendimento é a evidência de que essas variáveis eram fatores de confusão. O horário noturno estava associado à mortalidade apenas porque estava associado a traumas mais graves e a outros fatores prognósticos. Controlado o confundimento, a associação espúria se desfaz. O termo técnico exato é fator de confusão (confounding).

Alternativa C — ❌ Incorreta

Menciona viés de seleção por subnotificação de casos leves. Viés de seleção é um erro sistemático na escolha dos participantes do estudo, que distorce a estimativa da associação. No entanto, o enunciado não descreve nenhum mecanismo de seleção inadequada — não há menção a subnotificação, perda diferencial de seguimento ou critérios de inclusão/exclusão enviesados. O que o texto descreve é o controle de variáveis na análise, não um problema na seleção da amostra. Além disso, se houvesse subnotificação de casos leves, o ajuste estatístico para as variáveis listadas não eliminaria o viés de seleção — ele atuaria na fase de análise, não na fase de seleção.

Alternativa D — ❌ Incorreta

Afirma que o ajuste estatístico reduziu o poder do estudo. É verdade que a inclusão de muitas covariáveis em um modelo de regressão pode reduzir a precisão das estimativas (aumentar o erro padrão) e, em amostras pequenas, reduzir o poder estatístico. Porém, essa não é a interpretação epidemiológica do achado descrito. O enunciado pergunta "qual interpretação epidemiológica mais correta explica esse achado" — e o achado é o desaparecimento da associação, que se explica por confundimento, não por perda de poder. A redução de poder é uma consequência estatística possível, mas não é a explicação conceitual do fenômeno observado.

Alternativa E — ❌ Incorreta

Causalidade reversa ocorre quando a relação entre exposição e desfecho é invertida: o desfecho (ou um estágio inicial dele) influencia a exposição, e não o contrário. No caso, seria como dizer que a maior mortalidade "causa" a admissão noturna — o que não faz sentido biologicamente. O horário de admissão não é determinado pela mortalidade do paciente. A causalidade reversa é um problema típico de estudos transversais ou de exposições modificáveis pela doença (ex.: níveis de colesterol medidos após infarto). Aqui, o ajuste estatístico que elimina a associação aponta claramente para confundimento, não para inversão causal.

Gabarito: letra B