Odds ratio là gì

Nội ngày tiết Chuyển hóa Sống khỏe khoắn Đái tháo dỡ đường Nghiên cứu y dược Y tế cơ sở tin tức ×
*
Đăng cam kết nhấn bản tin

SKNT - Một trong những hiểu lầm phổ biến trong diễn giải công dụng nghiên cứu lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio (OR) với relative sầu risk (RR).

Bạn đang xem: Odds ratio là gì


GS. Nguyễn Văn uống TuấnGiáo sư y học, Đại học tập New South WalesViện phân tích y tế Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt:hầu hết công trình phân tích lâm sàng đối bệnh thốt nhiên (randomized controlled trial - RCT) thông thường sẽ có xu hướng report tác dụng qua chỉ sốRR,mà lại cũng có thể có khiORđược thực hiện nhằm biểu đạt tác động của một thuật khám chữa giỏi mọt contact giữa nhì nguyên tố. Sự gạn lọc này dẫn cho hiểu nhầm rằng nhị chỉ số này tương đương nhau, và sự hiểu lầm xảy ra nghỉ ngơi trong cả gần như nhà phân tích có kinh nghiệm tay nghề. Tuy nhiên,ORkhông có cùng ý nghĩa sâu sắc vớiRR. Nói nlắp gọn,ORlà một trong những ước số củaRR. Trong điều kiện tần số mắc bệnh dịch tốt tuyệt rất phải chăng (dưới 1%) thìORRRtương tự nhau, tuy vậy khi tần số mắc bệnh dịch cao hơn nữa 20% thìORgồm xu hướng ước tínhRRcao hơn thực tế. Bài này đang giải thích hầu hết khác hoàn toàn đặc trưng thân 2 chỉ số này, với trình bày một biện pháp diễn giải chính xác.

Trong một bài bác báo công nghệ về côn trùng tương tác thân ren RUNX2 với gãy xương, các tác giả viết: "The risk of fracture in the CC genotype was 45% lower than TT group (OR = 0.55; 95% CI: 0.32 - 0.94; Phường = 0.03)". Tuy nhiên bí quyết diễn giải này sai, vì người sáng tác hiểu nhầm khái niệmriskodds. Thật ra, đây là một hiểu lầm khôn xiết phổ cập, vị các công ty phân tích thường hiểuORtương đương vớiRR, nhưng mà hai chỉ số này khác biệt.

Prevalence với incidence

Trước Lúc minh bạch khái niệmriskodds, chúng ta cần riêng biệt nhị chỉ số phổ cập vào nghiên cứu và phân tích lâm sàng và dịch tễ học:tỉ lệ lưu hành(prevalence)tỉ lệ phạt sinh(incidence). Tỉ lệ giữ hành, như cái tên thường gọi, là tỉ trọng ca dịch hiện lưu hành vào một quần thể ngay tại 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu giữ hành phản bội ảnhqui môcủa một sự việc y tế, nhưng lại không cho chúng ta biết về bệnh dịch căn học (etiology). Tỉ lệ gây ra, có Lúc được đề cập đến nlỗi làtỉ lệ tấn công(attaông xã rate), là tỉ lệ thành phần số ca mới mắc bệnh trong một thời hạn theo dõi và quan sát. Tỉ lệ tạo nên có giá trị kỹ thuật là nó cung cấp mang lại họ một vài ba ban bố về căn bệnh căn học tập. Chẳng hạn nhỏng một quần thể bao gồm 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, ..., 5 vào biểu đồ dùng dưới đây), cùng với 3 người mắc bệnh dịch (đối tượng người sử dụng 1, 3 với 5).

*

Biểu đồ gia dụng 1 minch họa cách tính prevalence với incidence.

Nếu một phân tích cắt theo đường ngang được thực hiện tại thời khắc T1 thì tỉ lệ thành phần lưu hành dự trù thời gian đó là 2/5 = 30%. Nhưng giả dụ công trình xây dựng phân tích thực hiện trên thời điểm T2 thì tỉ lệ lưu hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu và phân tích theo dõi và quan sát 5 cá nhân đến thời khắc T3, và vào thời hạn này có 3 cá nhân mắc bệnh; cho nên vì thế, tỉ trọng phát sinh trong thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y tế, nguy hại mắc dịch thực chất là xác suất. Xác suất, nlỗi họ biết, là một trong những đổi thay số giữa 0 và 1. Xác suất thực chất là tỉ lệ, tỉ số, cùng Xác Suất. Do đó, thuật ngữrisktrong y học rất có thể tức là Tỷ Lệ, tỉ lệ lưu hành, tốt tỉ lệ phát sinh.

Cụm từnguy cơ, dịch từ chữrisktrong tiếng Anh, có nhiều nghĩa trong y tế. Cần cần phân biệtnguy hại mắc bệnhbệnh. lúc kể đến ung thỏng, chúng ta ý muốn nói đến mộtsự kiệncho một cá nhân; cơ mà Lúc nói đếnnguy hại ung thưhaycancer risk, bọn họ nói tới nguy cơ tiềm ẩn xẩy ra, nguy hại tạo nên cho 1 cá nhân hay như là một quần thể. Xin kể lại,sự kiệnkhông giống vớinguy cơ sự kiện. Do kia,ung thưkhác vớinguy cơ tiềm ẩn ung thư, vìung thưlà một trong những sự khiếu nại mang tính xác minh (certainty), cònnguy cơ ung thưlà 1 phát triển thành số liên tiếp mang tính chất biến động (uncertainty). Tất cả chúng ta trong bất kể thời gian làm sao đều sở hữu nguy hại bị bệnh; tuy vậy có người có nguy cơ cao, có người có nguy hại phải chăng.

Trong giờ đồng hồ Anh còn tồn tại một chữ nữa nhưng những ngữ điệu khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, cùng trong cả giờ Việt cũng không có: sẽ là chữodds. Nếu nguy cơ người mắc bệnh mắc dịch làp,thì có một giải pháp nói không giống rằngoddsmà người bị bệnh kia mắc bệnh dịch so với không mắc bệnh là

Ví dụ: nếu nguy hại người bị bệnh bị ung thư trong tầm 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thìoddsnhưng bệnh nhân bị ung thư là 0.1/ (1 - 0.1) = 0.11. Theo định nghĩa nàyoddskhông hẳn lànguy cơhayrisk.

OR cùng RR: bề ngoài tính toán

OR với RR là hai chỉ số thống kê rất thông dụng với hữu dụng vào nghiên cứu lâm sàng, vày cả hai chỉ số chu chỉnh mọt contact giữa một yếu tố nguy hại và bệnh tật - một phương châm gần như là cnạp năng lượng phiên bản của nghiên cứu y học văn minh. Cơ chế tính toán của nhì chỉ số này cực kì dễ dàng và đơn giản.

Hãy tưởng tượng một dự án công trình phân tích RCT cùng với 2 nhóm: team được khám chữa tích cực với cùng 1 loại thuốc gồmn1người bệnh, với một đội nhóm chứng (placebo) gồmn2người bị bệnh. Sau một thời gian chữa bệnh, cók1bệnh nhân vào nhóm được chữa bệnh mắc bệnh dịch, vàk2người bị bệnh vào team hội chứng mắc bệnh. bởi thế, tỉ lệ mắc căn bệnh của group khám chữa (kí hiệup1) và nhóm hội chứng (p2) được dự trù nlỗi sau:

*

NếuRR> 1 (hay p1> p2), bạn có thể phát biểu rằng nhân tố nguy cơ làm tăng kỹ năng mắc bệnh; nếuRR= 1 (tức là p1= p2), chúng ta có thể nói rằng không tồn tại mọt liên hệ nào giữa yếu tố nguy hại và kỹ năng mắc bệnh; cùng nếuRR12), chúng ta gồm bằng chứng nhằm thể phát biểu rằng nguyên tố nguy hại có thể làm cho giảm năng lực mắc bệnh.

Odds ratio: Tgiỏi vì áp dụng tỉ trọng phân phát sinhpđể đo lường tài năng mắc bệnh, những thống kê cung cấp mang lại họ một chỉ số khác: kia làodds. Odds như đề cập bên trên là tỉ số của hai tỷ lệ. Nếuplà xác suất mắc bệnh dịch, thì 1 -plà xác suất sự kiện không mắc bệnh dịch. Theo đó, odds được khái niệm bằng:

Như vậy, nếuodds> 1, khả năng mắc dịch cao hơn kỹ năng không mắc bệnh; nếuodds= 1 thì vấn đề đó cũng tức là khả năng bằng với kỹ năng ko mắc bệnh; và nếuodds1) và đội bệnh (kí hiệuodds2) là:

*

Mối liên hệ giữaRROR. Qua cách làm <1> với <2>, chúng ta có thể thấyORRRgồm một mọt liên hệ số học. cũng có thể viết lại công thứcRRnhư là một trong hàm số củaOR(hay ngược lại), tuy nhiên ở đây, tôi chỉ ý muốn xem xét một điểm quan trọng gồm tương quan đến việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào phương pháp định nghĩaodds, chúng ta thuận lợi thấy giả dụ tỉ trọng mắc bệnhprẻ (ví dụ như 0.001 hay 0.01 - tức 0.1% xuất xắc 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn nlỗi nếup =0.01, thì 1 -p= 0.99, cùng vị đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức hết sức ngay sát vớip =0.01. Quay lại cùng với cách làm <2>, trường hợp nguy cơ mắc bệnh (p1giỏi p2) (hay

*
) rẻ tốt hết sức thấp, thìORcó thể viết nlỗi sau:

*

Nói phương pháp khác,nếu nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh tốt, thìORngay gần bởi vớiRR. Nhưng nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch cao (ví dụ như bên trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn chỉ sốRR.

cũng có thể làm cho một vài ba tính toán giúp xem sự khác biệt giữaRRORqua bảng số liệu tiếp sau đây (Bảng 1). Với đầy đủ ngôi trường thích hợp nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dưới 5%,ORRRko khác nhau đáng chú ý. Nhưng ví như nguy cơ mắc căn bệnh cao hơn nữa 10%, thìORhay ước tínhRRcao hơn nữa thực tế.

Bảng 1. So sánhRRORvới khá nhiều tỉ lệ thành phần khác nhau (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Oddsmắc bệnh

So sánh giữaRROR

Nhóm 1

(p1)

Nhóm 2

(p2)

Nhóm 1

(odds1)

Nhóm 2

(odds2)

RR

OR

1

0.001

0.003

0.002

0.003

3

3.01

2

0.01

0.03

0.01

0.03

3

3.06

3

0.02

0.06

0.02

0.06

3

3.13

4

0.05

0.15

0.05

0.18

3

3.35

5

0.10

0.30

0.11

0.43

3

3.86

6

0.15

0.45

0.18

0.82

3

4.64

7

0.20

0.60

0.25

1.50

3

6.00

8

0.25

0.75

0.33

3.00

3

9.00

9

0.30

0.90

0.43

9.00

3

21.0

10

0.33

0.99

0.49

99.0

3

2101.0

Chụ ý:Bảng trên trên đây được tế bào phỏng sao choRR= 3 nhằm minh chứng rằngORước tính độ tác động cao hơn nữa đối với thực tế.

RROR: ứng dụng

Ví dụ 1: truy hỏi kiếm tìm ung thỏng vú.Cmùi hương trình truy tìm tra cứu ung thỏng vú được khuyến khích như là 1 trong những pmùi hương bí quyết y tế chỗ đông người nhằm mục tiêu giảm nguy cơ tử vong từ bệnh dịch này ngơi nghỉ phụ nữ. Một đội nghiên cứu và phân tích sinh hoạt Thụy Điển triển khai một nghiên cứu lâm sàng đối bệnh bất chợt (RCT), mà trong số ấy chúng ta tuyển chọn những thiếu phụ tuổi 50 trngơi nghỉ lên, với chia thành 2 nhóm: team A tất cả 66103 thiếu phụ được chụp mammography liên tiếp (mỗi năm một lần), và team B có 66105 thanh nữ ko chụp mammography mà chỉ quan sát và theo dõi bình thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, nhóm A tất cả 183 người tử vong vì chưng ung thỏng vú với nhóm B tất cả 177 bạn tử vong. Số liệu được trình diễn trong Bảng 2 sau đây:

Bảng 2: Truy tìm kiếm ung tlỗi vú với tử vong

Nhóm

Tổng số đối tượng tsi mê gia

Số tử vong

A - Mammography

66,103

183

B - Nhóm chứng

66,105

177

Với số liệu này, bạn cũng có thể thấy nguy hại tử vong vào đội A là PA= 183/66103 = 0.002768và nhóm B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ đó,RRrất có thể dự trù bởi bí quyết <1> nhỏng sau:

*

vì vậy,ORbằngRR. Nhưng giải pháp diễn dịch củaORkhác vớiRR. Bởi vày đơn vị củaRRlà nguy hại tử vong, cho nên bạn có thể nói rằng team chụp mammography liên tiếp bao gồm nguy hại tử vong cao hơn team đối hội chứng khoảng tầm 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng củaORodds, cho nên vì thế bọn họ cần yếu phát biểu về "nguy cơ tử vong", nhưng chỉ hoàn toàn có thể tuyên bố rằng "khả năng" hayoddstử vong của group A cao hơn team B khoảng chừng 3.4%. Tại trên đây, vì chưng nguy hại tử vong rẻ, cho nên vì thế nhỏng công thức <3> cho biết thêm hai chỉ số này như thể nhau, và trong thực tiễn chúng ta có thể suy diễn mộtORnlỗi làRR.

Cách khác nhau trên có vẻ như trang thiết bị với lí ttiết, nhưng lại quan trọng. Để thấy rõ gian nguy trong cách diễn dịch OR, tôi sẽ trình diễn một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc với tỉ trọng thông tim

Nhóm

Số chưng sĩ ý kiến đề nghị thông tim

Số bác sĩ không ý kiến đề xuất thông tim

w - Bệnh nhân da trắng

652

68

b - Bệnh nhân domain authority đen

610

110

Các bên phân tích kết luận rằng tỉ trọng bệnh nhân da đen được thông tlặng tốt hơn tỉ lệ sinh hoạt người bệnh domain authority White mang lại 40%. Sau khi phân tích này ra mắt, giới media rộn rịp bàn về hiệu quả với chân thành và ý nghĩa của phân tích. Không cần nói ra, cũng hoàn toàn có thể đoán được vào dư vang cùng tình trạng kì thị chủng tộc làm việc Mĩ còn kéo dãn, rất nhiều đội đương đầu kháng kì thị chủng tộc mang công dụng này để triển khai dẫn chứng tố cáo rằng những bác bỏ sĩ da trắng kì thị người mắc bệnh da đen. Ý nghĩa còn sâu xa hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn mang lại tử vong. Nói bí quyết khác, có tín đồ suy diễn rằng đây là một sự thay sát!

Nhưng cực kỳ nhớ tiếc là con số 40% này đã được suy diễn rất là sai. Không hầu hết suy diễn không đúng cơ mà phương pháp tính tân oán cũng không nên. Để phát âm tại sao giải pháp diễn dịch đó không nên, họ hãy bước đầu bằng cách tínhORcủa những người sáng tác.Oddsthông tim trong team bệnh nhân da trắng là:

*

Tại sao tất cả sự khác biệt? Tại do những người sáng tác với giới truyền thông media nhầm lẫn rằngORRR. Trong ngôi trường hợp này,ORkhông phải là một trong những chỉ số phù hợp nhằm so với số liệu, bởi vì son số tỉ lệ quá cao (84.7% và 90.6%), và vị tỉ lệ thành phần quá cao, cho nênORước tínhRRvượt cao hơn thực tiễn.

Thật ra, tại đây bí quyết Gọi "RR" cũng không đúng đắn.RRchỉ sử dụng đến tỉ trọng tạo ra (incidence), tuy thế trong ngôi trường thích hợp này không có tỉ lệ thành phần tạo nên, nhưng mà là tỉ lệ thành phần lưu hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng mực để biểu lộ 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là 1 trong những chủ đề không giống nhưng tôi mong muốn sẽ có được lúc trở lại nhằm bàn thêm). Điều kinh ngạc là không đúng sót này lại hiện hữu tức thì trên giấy tờ Trắng mực đen của một tập san y học vào mặt hàng hàng đầu bên trên cố giới!

Vấn đề suy diễn OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ trọng tốt 2 nguy cơ tiềm ẩn, với tỉ trọng thì bạn có thể đọc được hơi dễ ợt. Nếu nói tỉ lệ thành phần mắc bệnh 3%, bọn họ suy nghĩ ngay lập tức đến 3 trong 100 fan mắc căn bệnh. Vì cầm cố, sự việc diễn dịch RR tương đối tiện lợi. NếuRR= 2, bạn có thể nói rằng tỉ trọng tăng vội vàng gấp đôi. Ai cũng hiểu được mà không phỏng vấn gì thêm.

ORlà tỉ số của nhị odds.Oddslàm phản hình ảnh "khả năng" mắc bệnh.Odds= 2 tức là kĩ năng mắc bệnh dịch cao hơn nữa tài năng ko mắc dịch 2 lần. Khó đọc.Oddsđang nặng nề gọi thì tỉ số của haiodds(hay nhị khả năng) lại càng là 1 giám sát và đo lường khó khăn phát âm hơn bởi vì nó quá thông thường tầm thường, cực nhọc cảm nhận được. Thật ra, một bạn bình thường khó hoàn toàn có thể hiểu đúng đắn nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 Chưa hẳn gồm cùng nghĩa vớiRR= 2. Chính chính vì như vậy nhưng mà gần đây gồm "trào lưu xét lại"ORtrên các tập san y học nước ngoài. đa phần công ty phân tích, dịch tễ học cùng thống kê học kêu gọi bỏOR!

Nhưng bất cứ giám sát và đo lường nào thì cũng ưu thế cùng khi hữu ktiết.

Xem thêm: Khắc Phục Lỗi Máy Tính Bị Đen Màn Hình Máy Tính Đen Màn Hình Thành Công 100%

RR, cho dù dễ dàng diễn dịch cũng đều có khi hữu kngày tiết của nó. Lấy ví dụ 1-1 giản: trường hợp tỉ lệ mắc bệnh ung thư trong team A là 1% cùng nhóm B là 3%, bọn họ dễ dãi thấyRR= 3. Nhưng vậy vày nói mắc bệnh dịch, chúng ta lộn ngược lại sự việc "ko mắc bệnh": họ có tỉ lệ thành phần đến đội A là 99% đối với nhóm B là 97%, và nlỗi thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, Có nghĩa là tỉ lệ không mắc căn bệnh trong nhóm B phải chăng hơn đội A khoảng tầm 2%. (Nhưng nếu như dùng "mắc bệnh", nhóm A mắc bệnh nhiều hơn nữa đội B cho 3 lần!) Nói phương pháp khác,RRhoàn toàn có thể thiếu hụt tính nhất quán (consistency).

NhưngORthì nhất quán. Trong ví dụ trên, ví như đem chỉ số là "mắc bệnh" có tác dụng so sánh,ORlà 3.06. Nhưng giả dụ rước "không mắc bệnh" làm cho chỉ số son sánh, thìORvẫn chính là 3.06 (bạn đọc có thể khám nghiệm con số này). Trong toán thống kê, fan ta gọi đặc tính của OR là symmetric (đối xứng), còn công năng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

OR, quảng cáo, RRvà thể nhiều loại nghiên cứu

Một khác biệt cơ phiên bản nữa giữaRRORlà sự tùy nằm trong vào thể nhiều loại phân tích. Nói một giải pháp nlắp gọn,RRchỉ có thể dự tính từ nghiên cứu xuôi thời gian (cohort prospective study), nhưngORthì hoàn toàn có thể dự tính từ tất cả thể nhiều loại phân tích, tuy vậy đa số là nghiên cứu căn bệnh - triệu chứng.

Bởi vìORcó thể sử dụng mang lại phân tích cắt theo đường ngang tuy nhiên tất cả sự việc về diễn giải, và phân tích cắt theo đường ngang chỉ hoàn toàn có thể ước tínhprevalencetuyệt tỉ lệ giữ hành, buộc phải các công ty nghiên cứu ý kiến đề nghị sử dụngprevalence ratio(PR) ráng choORđối với các nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang. Tương tự nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ lệ phân phát sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần lưu lại hành.

Một chỉ số khác cũng đều có chân thành và ý nghĩa giống như nhưralative sầu riskhazard ratio(HRgiỏi tỉ số rủi ro). thường thì những nghiên cứu và phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng người sử dụng trong một thời hạn dài, cầm cố bởi tính tỉ trọng tạo ra căn bệnh vào thời gian đó, thỉnh phảng phất các công ty nghiên cứu tính tỉ lệ gây ra tích lũy (cumulative risk) vào thời hạn mang đến từng nhóm, và tínhHR. Tuy phương pháp tính này, đứng trên phương thơm diện toán thù học tập, chính xác rộng phương pháp tính tỉ lệ thành phần bên trên 100 người-năm tuyệt trên 100 đối tượng, cơ mà vào thực tiễn thìHRRRko khác biệt đáng kể. Trong trường vừa lòng thời hạn quan sát và theo dõi thân 2 nhóm tương tự nhau thì đa số không có biệt lập làm sao giữaRRHR.

Bảng 4: Thể một số loại nghiên cứu và phân tích với sự tương thích của OR, truyền bá, RR

Thể nhiều loại nghiên cứu (Study design)

Chỉ số thống kê

Mô hình phân tích

Bệnh hội chứng (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) hay OR

Hồi qui nhị phân (binomial regression) tốt Hồi qui logistic

Theo thời gian (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox"s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR tuyệt Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ họ mong mỏi mày mò côn trùng contact giữa pkhá nhiễm chất độc color da cam (Agent Orange - AO) với các bệnh ung thư. Một cách nghiên cứu và phân tích qui tế bào là tuyển chọn một đội nhóm đối tượng người sử dụng, sau đó phân team phụ thuộc vào tiểu sử từ trước bao gồm bị pkhá lan truyền độc chất hay là không. Sau kia, theo dõi và quan sát cả nhì nhóm đối tượng người dùng một thời hạn (ví dụ như 5 năm) cùng ghi nhấn số tín đồ bị ung thỏng. Kết quả của nghiên cứu và phân tích như thế hoàn toàn có thể bắt lược trongBảng 5dưới đây. Trong số 1000 bạn được thẩm định bị ptương đối lây nhiễm lúc thuở đầu, có đôi mươi tín đồ (tuyệt 2%) bị ung tlỗi trong thời gian theo dõi; trong những 10,000 tín đồ không xẩy ra pkhá lây nhiễm AO, tất cả 100 fan (tức 1%) bị ung tlỗi kế tiếp. bởi vậy,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu như tính bằng odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác biệt đáng kể.

Bảng 5. Một nghiên cứu xuôi thời hạn (trả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi lan truyền AO

20

980

1000

Không ptương đối nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng quan sát và theo dõi đối tượng người tiêu dùng một thời hạn dài thường khôn xiết tốn kỉm. Một phương pháp nghiên cứu khác cũng rất có thể thỏa mãn nhu cầu mục tiêu tò mò mối contact giữa AO cùng ung thỏng, cơ mà yêu cầu ít đối tượng người dùng hơn với không buộc phải quan sát và theo dõi một thời gian dài: chính là nghiên cứu căn bệnh - chứng.Bảng 6sau đây trình diễn công dụng một phân tích (giả tưởng) như vậy. Trong nghiên cứu này, bọn họ lựa chọn 100 bệnh nhân ung thỏng cùng 100 đối tượng người tiêu dùng không biến thành ung thỏng, nhưng nhì nhóm này tương tự nhau về những nhân tố nguy hại. Sau đó, bọn họ tìm hiểu qua làm hồ sơ bệnh lí (tuyệt phỏng vấn) trong những team tất cả từng nào tín đồ bị pkhá lan truyền độc hóa học. Nói giải pháp khác, đây là một nghiên cứu "ngược thời gian" (so với phân tích "xuôi thời gian" nlỗi trình bày trongBảng 4. Kết trái nghiên cứu căn bệnh triệu chứng này được trình diễn nhỏng sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu dịch - bệnh (trả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Pkhá lây lan AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong team người bệnh, tất cả 10 bạn (giỏi 10%) từng bị phơi lây nhiễm AO; với vào team không ung thỏng số đối tượng từng bị ptương đối truyền nhiễm là 5 người (tốt 5%). Ở trên đây, chúng ta không thể tính tỉ lệ tạo ra dịch (incidence), cũng chính vì con số người bệnh cùng đối triệu chứng đã làm được xác minh trước. Vì cấp thiết dự trù tỉ lệ tạo nên, nghiên cứu và phân tích bệnh dịch triệu chứng ko chất nhận được chúng ta ước tínhRR. Tuy nhiên, bạn có thể tínhOR, vàORtrong ngôi trường hợp này là một trong ước tính chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6cho thấyoddsbị ptương đối lây lan vào team người bệnh là: 10/90 = 0.1111, cùng đội đối chứng: 0.05263. Do kia,OR= 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, có thể tính dễ dàng hơn bằng công thức "giao chéo":

*

Điểm bao gồm nhằm rành mạch nhì bề ngoài phân tích này là phương thức lựa chọn mẫu mã. Với phân tích xuôi thời hạn, họ xác định con số đối tượng theo yếu tố nguy hại ngay lập tức từ trên đầu, với số lượng bệnh xuất hiện sinch là một vài ghi thừa nhận. Ngược lại, cùng với nghiên cứu ngược thời hạn, chúng ta khẳng định số lượng người bệnh và đối tượng người sử dụng ngay từ trên đầu, và số lượng phơi truyền nhiễm yếu tố nguy cơ tiềm ẩn là số ghi dấn.

Tuy công dụng phân tích của nhì thể một số loại phân tích được trình bày siêu giống nhau: nhị cột cùng nhị cái (2x2 table), cơ mà "câu chuyện" ẩn dưới của các số liệu này cực kỳ không giống nhau. Không thông suốt câu chuyện đằng sau của một bảng số liệu cực kỳ thuận lợi sai trái trong những lúc phân tích!

Tóm tắt

Tóm lại, cả haiRRORgần như là đa số chỉ số bội nghịch hình họa độ tương quan giữa một yếu tố nguy cơ với bệnh; nhưngRRmới là chỉ số chúng ta cần phải biết (cònORchỉ là ước số củaRR). Cần buộc phải xác định rằngoddskhông hẳn làrisktuyệt nguy hại. Do kia, ý nghĩa sâu sắc củaORcực kỳ khó khăn diễn giải. Đây chính là lí vị mà một số đơn vị phân tích đòi "tẩy chai"OR<1,2>. Nhưng vì chưng tính đồng bộ củaORso vớiRRnên việc sử dụngORcần được đặt vào toàn cảnh phân tích <3>. Trong phân tích cắt theo đường ngang tốt nghiên cứu và phân tích theo thời gian, và Khi tỉ lệ lưu lại hành tuyệt tỉ lệ gây ra căn bệnh cao thì cần tách sử dụngOR<4>.

Việc chọnORRRphụ thuộc vào quy mô phân tích <5-7>.ORhoàn toàn có thể áp dụng mang lại toàn bộ các phân tích căn bệnh hội chứng (case-control study), cắt theo đường ngang (cross-sectional study), phân tích theo dõi và quan sát bệnh nhân theo thời hạn (prospective study) của cả phân tích lâm sàng đối chứng tự dưng (RCT).RRchỉ hoàn toàn có thể áp dụng cho những nghiên cứu và phân tích theo dõi bệnh nhân theo thời hạn và nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng bất chợt. Đối cùng với các nghiên cứu cắt ngang,PRthường được sử dụng để khắc chế gần như trở ngại vào diễn giảiOR.

Về mặt tính tân oán, không có gì không đúng lúc một nghiên cứu cắt ngang tốt theo thời gian sử dụngOR. Nhưng cần phải rất là cẩn thận khi diễn giảiORtrong những phân tích cắt theo đường ngang, vìORtùy thuộc vào nguy hại mắc bệnh (cùng Khi nguy cơ mắc căn bệnh cao - nhỏng trên 10% - thìORthường cao hơn nữa đối với thực tế). Do kia, những nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang thời nay hay sử dụngprevalence ratio.

Quay trở về bài xích báo nhưng mà tín đồ viết bài xích này bình trông nom, lúc người sáng tác viết: "The risk of fracture in the CC genotype was 45% lower than TT group (OR = 0.55; 95% CI: 0.32 - 0.94; Phường. = 0.03)", họ nhầm lẫn giữa khái niệmnguy cơodds. Cách diễn giải chính xác là "The odds of fracture in theCC genotype was 45% lower than TT group" (Nhóm với phát triển thành thể ren CC có nguy hại gãy xương tốt hơn 45% đối với đội với đổi thay thể TT).

Tài liệu tham khảo

1. Sackett DL, Deeks JJ, Altman DG. Down with odds ratios!Evidence-Based Med1996; 1: 164-166.

2. Deeks J. When can odds rattiện ích ios mislead? Odds ratios should be used only in case-control studies & logistic regression analyses .British Medical Journal1998:317(7166);1155-6; discussion 1156-7.

3. Altman DG, Deeks JJ, Sackett DL. Odds ratquả táo should be avoided when events are comtháng.British Medical Journal1998;317:1318.

4. Schmidt CO, Kohlmann T. When lớn use the odds ratio or the relative sầu risk?International Journal of Public Health2008; 53:165-7.

5. Fahey T, Griffiths S & Peters TJ. Evidence-based purchasing: understanding results of clinical trials & systematic review.British Medical Journal1995:311(7012);1056-9; discussion 1059-60.

6. Greenlvà S. Interpretation & Choice of Effect Measures in Epidemioxúc tích Analyses.American Journal of Epidemiology1987:125(5);761-767.

Xem thêm: Pooling Là Gì - Rủi Ro Và Phí Bảo Hiểm Trong Các Pool Bảo Hiểm

7. Pearce N.What Does the Odds Ratio Estimate in a Case-Control Study?International Journal of Epidemiology1993:22(6);118


Chuyên mục: Blogs