Ordinal logistic regression models: application in quality of life studies

Resumo:

O tema qualidade de vida tem ganhado ênfase nos últimos anos. Tipicamente os resultados da qualidade de vida são mensurados por meio de escalas ordinais. Procedimentos como dicotomizar a variável resposta e desconsiderar a ordenação geram perda de informação e podem ocasionar inferências incorretas. Para análise de dados ordinais, métodos estatísticos específicos são necessários, como modelos de regressão logística ordinal. A proposta deste trabalho é apresentar uma revisão dos modelos de chances proporcionais, de razão contínua, estereótipo e de chances proporcionais parciais. O ajuste, inferência estatística e comparação dos modelos são ilustrados com dados de um estudo sobre qualidade de vida realizado com 273 pacientes com esquizofrenia. Todos os modelos testados mostraram bom ajuste, mas o de chances proporcionais e o de chances proporcionais parciais foram os mais adequados pelo caráter dos dados utilizados e facilidade da interpretação dos resultados. Nem sempre todos os modelos são apropriados, daí a importância de uma escolha cuidadosa, baseada em vários fatores como caráter da variável ordinal, validade dos pressupostos, qualidade do ajuste e parcimônia.