1. O gráfico causal correspondente a este cenário pode ser esboçado da seguinte forma: o consumo de cerveja afeta o peso corporal, que por sua vez afeta a pressão arterial. Além disso, o gênero também afeta o peso corporal e o consumo de cerveja. Para obter uma estimativa imparcial do efeito causal real de interesse, deve-se ajustar o modelo para controlar as variáveis de confusão, como o gênero e o peso corporal. 2. O diagrama causal da associação entre vitamina D e doença periodontal pode ser desenhado da seguinte forma: a exposição à vitamina D afeta a saúde bucal, que por sua vez afeta a doença periodontal. Além disso, existem possíveis variáveis de confusão, como idade, tabagismo e dieta, que podem afetar tanto a exposição à vitamina D quanto a doença periodontal. 3. Uma estratégia metodológica adotada pelos autores para contornar possíveis problemas relacionados à inferência causal foi o uso de um estudo caso-controle. Três critérios de Hill que podem ser identificados são: força da associação, consistência dos resultados e especificidade da associação. 4. Um possível problema relacionado à inferência causal é a possibilidade de confusão por fatores de risco não medidos, como dieta e atividade física. Um critério de Hill que pode ser identificado é a coerência dos resultados com outras evidências.
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