Nội ngày tiết Chuyển hóa Sống khỏe khoắn Đái toá đường Nghiên cứu vớt y dược Y tế các đại lý tin tức ×
*
Đăng ký kết dấn bạn dạng tin

SKNT - Một trong những hiểu nhầm phổ cập trong diễn giải kết quả phân tích lâm sàng là nhầm lẫn thân odds ratio (OR) cùng relative risk (RR).

Bạn đang xem: Odd ratio là gì


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

Tóm tắt:hầu hết dự án công trình nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối bệnh đột nhiên (randomized controlled trial - RCT) thường sẽ có xu hướng report tác dụng qua chỉ sốRR,tuy nhiên cũng có thể có khiORđược sử dụng để mô tả ảnh hưởng của một thuật khám chữa tuyệt côn trùng liên hệ thân nhị nguyên tố. Sự tuyển lựa này dẫn mang đến hiểu nhầm rằng nhì chỉ số này như thể nhau, cùng sự hiểu nhầm xảy ra sinh hoạt trong cả hầu hết công ty nghiên cứu và phân tích bao gồm tay nghề. Tuy nhiên,ORkhông có cùng ý nghĩa vớiRR. Nói ngắn thêm gọn,ORlà 1 trong những ước số củaRR. Trong ĐK tần số mắc căn bệnh thấp tuyệt khôn xiết rẻ (bên dưới 1%) thìORRRtương đương nhau, nhưng lại Lúc tần số mắc bệnh cao hơn 20% thìORgồm Xu thế ước tínhRRcao hơn thực tiễn. Bài này vẫn giải thích đông đảo khác biệt quan trọng giữa 2 chỉ số này, với trình diễn một giải pháp diễn giải đúng hơn.

Trong một bài báo kỹ thuật về mối liên hệ thân gene RUNX2 và gãy xương, những 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; P = 0.03)". Tuy nhiên giải pháp diễn giải này sai, bởi tác giả hiểu nhầm khái niệmriskodds. Thật ra, đấy là một hiểu lầm hết sức phổ cập, bởi vì những nhà phân tích thường hiểuORtương tự vớiRR, nhưng nhị chỉ số này khác biệt.

Prevalence với incidence

Trước lúc khác nhau khái niệmriskodds, bọn họ nên riêng biệt nhị chỉ số phổ cập vào nghiên cứu và phân tích lâm sàng với dịch tễ học:tỉ lệ giữ hành(prevalence)tỉ lệ phạt sinh(incidence). Tỉ lệ lưu hành, như cái tên thường gọi, là tỉ lệ ca dịch hiện lưu hành vào một quần thể ngay trên một thời điểm. Tỉ lệ lưu hành phản bội ảnhqui môcủa một vấn đề y tế, nhưng lại không cho chúng ta biết về bệnh cnạp năng lượng học tập (etiology). Tỉ lệ gây ra, bao gồm Lúc được đề cùa tới như làtỉ trọng tấn công(attaông xã rate), là tỉ lệ số ca new mắc dịch trong một thời gian quan sát và theo dõi. Tỉ lệ gây ra có giá trị kỹ thuật là nó cung cấp mang lại chúng ta một vài biết tin về căn bệnh căn uống học. Chẳng hạn nhỏng một quần thể gồm 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, ..., 5 trong biểu đồ gia dụng dưới đây), cùng với 3 fan mắc bệnh (đối tượng người sử dụng 1, 3 và 5).

*

Biểu đồ dùng 1 minc họa cách tính prevalence với incidence.

Nếu một nghiên cứu cắt theo đường ngang được triển khai trên thời điểm T1 thì tỉ lệ lưu lại hành dự trù thời điểm sẽ là 2/5 = 30%. Nhưng trường hợp dự án công trình nghiên cứu triển khai trên thời gian T2 thì tỉ lệ giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu và phân tích theo dõi 5 cá thể mang đến thời khắc T3, và vào thời hạn này còn có 3 cá nhân mắc bệnh; cho nên, tỉ lệ phát sinh vào thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y học, nguy hại mắc bệnh dịch thực ra là phần trăm. Xác suất, nhỏng họ biết, là một trong những biến đổi số thân 0 với 1. Xác suất thực ra là tỉ trọng, tỉ số, cùng Phần Trăm. Do đó, thuật ngữriskvào y tế có thể Tức là xác suất, tỉ lệ thành phần giữ hành, hay tỉ lệ thành phần gây ra.

Cụm từnguy cơ, dịch từ bỏ chữrisktrong giờ đồng hồ Anh, có rất nhiều nghĩa trong y học. Cần cần phân biệtnguy hại mắc bệnhbệnh. lúc nói đến ung tlỗi, họ mong nói đến mộtsự kiệncho một cá nhân; tuy nhiên khi nói đếnnguy hại ung thưhaycancer risk, chúng ta nói đến nguy hại xảy ra, nguy cơ tạo ra cho 1 cá nhân hay như là một quần thể. Xin nhắc lại,sự kiệnkhác vớinguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia,ung thưkhông giống vớinguy hại ung thư, vìung thưlà 1 trong sự kiện mang ý nghĩa xác định (certainty), cònnguy cơ ung thưlà một trong trở thành số liên tục mang tính chất cô động (uncertainty). Tất cả chúng ta trong bất kể thời gian nào đều phải sở hữu nguy cơ bị bệnh; nhưng mà tất cả người có nguy cơ cao, tất cả người có nguy cơ tiềm ẩn phải chăng.

Trong giờ đồng hồ Anh còn tồn tại một chữ nữa nhưng mà các ngữ điệu khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, với ngay cả tiếng Việt cũng ko có: sẽ là chữodds. Nếu nguy cơ tiềm ẩn người mắc bệnh mắc bệnh dịch làp,thì gồm một bí quyết nói không giống rằngoddsmà lại người bệnh đó mắc căn bệnh so với ko mắc bệnh dịch là

Ví dụ: trường hợp nguy hại bệnh nhân bị ung tlỗi trong khoảng 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thìoddsnhưng bệnh nhân bị ung thư là 0.1/ (1 - 0.1) = 0.11. Theo quan niệm nàyoddschưa phải lànguy cơhayrisk.

OR với RR: phương pháp tính toán

OR cùng RR là hai chỉ số thống kê khôn xiết phổ cập cùng có lợi trong nghiên cứu lâm sàng, vày cả hai chỉ số kiểm nghiệm côn trùng tương tác giữa một nhân tố nguy cơ tiềm ẩn với bị bệnh - một mục tiêu gần như căn uống phiên bản của phân tích y học văn minh. Cơ chế tính tân oán của nhì chỉ số này cực kỳ dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình nghiên cứu RCT cùng với 2 nhóm: team được khám chữa tích cực và lành mạnh với 1 bài thuốc gồmn1người bệnh, cùng một đội chứng (placebo) gồmn2bệnh nhân. Sau một thời hạn khám chữa, cók1bệnh nhân vào đội được chữa bệnh mắc bệnh, vàk2người mắc bệnh vào team chứng mắc dịch. bởi thế, tỉ lệ mắc dịch của tập thể nhóm khám chữa (kí hiệup1) và team bệnh (p2) được ước tính nlỗi sau:

*

NếuRR> 1 (hay p1> p2), bạn cũng có thể tuyên bố rằng yếu tố nguy cơ làm cho tăng kỹ năng mắc bệnh; nếuRR= 1 (tức là p1= p2), chúng ta có thể bảo rằng không tồn tại mọt tương tác làm sao giữa yếu tố nguy cơ và khả năng mắc bệnh; và nếuRR12), chúng ta gồm minh chứng nhằm thể phát biểu rằng nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn hoàn toàn có thể có tác dụng bớt năng lực mắc bệnh dịch.

Odds ratio: Thay bởi vì áp dụng tỉ trọng phân phát sinhpđể thống kê giám sát kĩ năng mắc căn bệnh, những thống kê hỗ trợ mang lại chúng ta một chỉ số khác: đó làodds. Odds nhỏng nói bên trên là tỉ số của hai tỷ lệ. Nếuplà Phần Trăm mắc căn bệnh, thì 1 -plà tỷ lệ sự khiếu nại ko mắc căn bệnh. Theo đó, odds được khái niệm bằng:

vì vậy, nếuodds> 1, kỹ năng mắc bệnh dịch cao hơn nữa năng lực không mắc bệnh; nếuodds= 1 thì vấn đề này cũng tức là kĩ năng bằng cùng với khả năng không mắc bệnh; với nếuodds1) với team chứng (kí hiệuodds2) là:

*

Mối tương tác giữaRROR. Qua phương pháp <1> cùng <2>, chúng ta có thể thấyORRRbao gồm một mọt liên hệ số học tập. Có thể viết lại công thứcRRnhỏng là 1 hàm số củaOR(hay ngược lại), tuy vậy ở đây, tôi chỉ muốn lưu ý một điểm quan trọng đặc biệt gồm tương quan tới sự việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào bí quyết định nghĩaodds, chúng ta dễ dàng thấy ví như tỉ trọng mắc bệnhptốt (ví dụ như 0.001 tốt 0.01 - tức 0.1% tuyệt 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn nhỏng nếup =0.01, thì 1 -p= 0.99, với vị đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức khôn cùng ngay sát vớip =0.01. Quay lại cùng với công thức <2>, giả dụ nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch (p1giỏi p2) (hay

*
) thấp giỏi siêu phải chăng, thìORcó thể viết nhỏng sau:

*

Nói biện pháp không giống,nếu nguy cơ mắc dịch tốt, thìORsát bởi vớiRR. Nhưng nếu nguy cơ mắc bệnh dịch cao (ví dụ như bên trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn chỉ sốRR.

Có thể làm một vài ba tính toán để thấy sự khác biệt giữaRRORqua bảng số liệu dưới đây (Bảng 1). Với đông đảo ngôi trường đúng theo nguy cơ mắc bệnh dưới 5%,ORRRko khác biệt đáng chú ý. Nhưng nếu nguy hại mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thìORhay ước tínhRRcao hơn nữa thực tiễn.

Bảng 1. So sánhRRORvới khá nhiều tỉ lệ thành phần khác biệt (số liệu tế bào 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

Crúc ý:Bảng bên trên phía trên được mô bỏng sao choRR= 3 để minh chứng rằngORước tính độ tác động cao hơn nữa so với thực tiễn.

RROR: ứng dụng

ví dụ như 1: truy hỏi kiếm tìm ung thư vú.Cmùi hương trình tróc nã tìm kiếm ung thỏng vú được khuyến nghị nlỗi là một phương phương pháp y tế chỗ đông người nhằm mục đích sút nguy cơ tử vong tự bệnh dịch này làm việc đàn bà. Một nhóm nghiên cứu và phân tích sinh hoạt Thụy Điển thực hiện một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối triệu chứng bỗng nhiên (RCT), mà lại trong những số đó họ tuyển chọn những phụ nữ tuổi 50 trsinh hoạt lên, cùng chia thành 2 nhóm: team A tất cả 66103 đàn bà được chụp mammography liên tiếp (mỗi năm một lần), và team B có 66105 đàn bà không chụp mammography mà chỉ theo dõi và quan sát thông thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, team A gồm 183 bạn tử vong vị ung thỏng vú với đội B bao gồm 177 bạn tử vong. Số liệu được trình diễn vào Bảng 2 sau đây:

Bảng 2: Truy search ung thỏng vú và tử vong

Nhóm

Tổng số đối tượng người sử dụng tsay 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 cơ tử vong vào nhóm A là PA= 183/66103 = 0.002768với team B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ đó,RRcó thể ước tính bằng cách làm <1> nhỏng sau:

*

do vậy,ORbằngRR. Nhưng giải pháp suy diễn củaORkhác vớiRR. Bởi vị đơn vị chức năng củaRRlà nguy cơ tiềm ẩn tử vong, cho nên chúng ta có thể nói rằng đội chụp mammography liên tiếp bao gồm nguy hại tử vong cao hơn nữa team đối chứng khoảng tầm 3.4%. Nhưng đơn vị củaORodds, vì vậy chúng ta chẳng thể tuyên bố về "nguy hại tử vong", nhưng chỉ rất có thể phát biểu rằng "khả năng" hayoddstử vong của nhóm A cao hơn team B khoảng tầm 3.4%. Ở phía trên, vì chưng nguy hại tử vong rẻ, cho nên vì vậy nhỏng cách làm <3> cho biết thêm hai chỉ số này kiểu như nhau, với vào thực tế bạn cũng có thể suy diễn mộtORnlỗi làRR.

Cách minh bạch trên dường như đồ đạc cùng lí thuyết, cơ mà đặc trưng. Để thấy rõ gian nguy trong biện pháp diễn dịch OR, tôi vẫn trình bày một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ lệ thông tim

Nhóm

Số chưng sĩ ý kiến đề nghị thông tim

Số bác sĩ không đề nghị thông tim

w - Bệnh nhân domain authority trắng

652

68

b - Bệnh nhân da đen

610

110

Các công ty nghiên cứu Tóm lại rằng tỉ lệ thành phần người mắc bệnh da Black được thông tim thấp hơn tỉ lệ sống người mắc bệnh da Trắng mang lại 40%. Sau khi nghiên cứu này công bố, giới truyền thông rầm rộ bàn về hiệu quả với ý nghĩa sâu sắc của phân tích. Không đề nghị tâm sự, cũng có thể đoán được trong dư vang cùng tình trạng kì thị chủng tộc sinh hoạt Mĩ còn kéo dài, đông đảo team chiến đấu chống kì thị chủng tộc lấy tác dụng này để gia công dẫn chứng cáo giác rằng các chưng sĩ domain authority white kì thị bệnh nhân da đen. Ý nghĩa còn sâu sát hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn đến tử vong. Nói bí quyết khác, bao gồm fan diễn dịch rằng đó là một sự nỗ lực sát!

Nhưng hết sức tiếc nuối là số lượng 40% này đã được suy diễn rất là không nên. Không phần lớn diễn dịch không đúng mà phương pháp tính toán thù cũng không nên. Để phát âm tại sao giải pháp suy diễn kia không nên, chúng ta hãy bước đầu bằng phương pháp tínhORcủa các người sáng tác.Oddsthông tyên ổn trong nhóm người bệnh domain authority white là:

*

Tại sao có sự không giống biệt? Tại do những tác giả với giới truyền thông media nhầm lẫn rằngORRR. Trong ngôi trường hòa hợp này,ORkhông hẳn là 1 trong những chỉ số tương thích nhằm so với số liệu, cũng chính vì son số tỉ lệ rất cao (84.7% cùng 90.6%), với bởi vì tỉ lệ rất cao, mang đến nênORước tínhRRthừa cao hơn thực tế.

Thật ra, ở chỗ này bí quyết hotline "RR" cũng không đúng mực.RRchỉ thực hiện đến tỉ trọng gây ra (incidence), tuy nhiên vào trường đúng theo này không có tỉ trọng tạo nên, cơ mà là tỉ trọng lưu giữ hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ đúng mực để miêu tả 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là 1 đề bài khác mà tôi mong muốn sẽ có được thời điểm trở về nhằm bàn thêm). Điều ngạc nhiên là không nên sót này lại hiện hữu ngay trên giấy tờ Trắng mực Black của một tập san y học tập vào sản phẩm số 1 bên trên gắng giới!

Vấn đề suy diễn OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần hay 2 nguy hại, cùng tỉ lệ thì bạn có thể phát âm được tương đối thuận lợi. Nếu nói tỉ trọng mắc bệnh 3%, bọn họ nghĩ ngay lập tức cho 3 trong 100 người mắc bệnh dịch. Vì nỗ lực, vụ việc diễn dịch RR hơi dễ ợt. NếuRR= 2, chúng ta có thể bảo rằng tỉ lệ thành phần tăng vội vàng 2 lần. Ai cũng đọc được cơ mà ko phỏng vấn gì thêm.

ORlà tỉ số của nhì odds.Oddsbội phản hình ảnh "khả năng" mắc bệnh dịch.Odds= 2 tức là kĩ năng mắc căn bệnh cao hơn nữa tài năng ko mắc bệnh dịch 2 lần. Khó hiểu.Oddsđang cực nhọc phát âm thì tỉ số của haiodds(hay nhì khả năng) lại càng là một tính toán cực nhọc đọc hơn vày nó vượt tầm thường chung, cạnh tranh cảm nhận được. Thật ra, một tín đồ bình thường cực nhọc rất có thể phát âm đúng chuẩn nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 không hẳn tất cả cùng nghĩa vớiRR= 2. Chính vì vậy mà gần đây gồm "trào lưu xét lại"ORtrên các tập san y học tập quốc tế. hầu hết công ty phân tích, dịch tễ học tập cùng thống kê lại học kêu gọi bỏOR!

Nhưng bất kể đo lường nào cũng điểm mạnh với khãn hữu kmáu.

Xem thêm: Cách Trở Thành Game Thủ Là Gì, Tuyển Thủ Game Liệu Có Là Một Nghề Hấp Dẫn

RR, dù dễ dàng suy diễn cũng có thể có khãn hữu khuyết của chính nó. Lấy ví dụ đơn giản: ví như tỉ lệ thành phần mắc ung thư vào đội A là 1% với đội B là 3%, bọn họ dễ dàng thấyRR= 3. Nhưng cầm cố vày nói mắc dịch, chúng ta xoay ngược lại vụ việc "ko mắc bệnh": họ gồm tỉ lệ thành phần cho team A là 99% đối với team B là 97%, và như thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, Tức là tỉ lệ thành phần không mắc bệnh dịch vào đội B phải chăng rộng nhóm A khoảng tầm 2%. (Nhưng nếu cần sử dụng "mắc bệnh", đội A mắc căn bệnh nhiều hơn thế đội B cho 3 lần!) Nói giải pháp khác,RRrất có thể thiếu hụt tính đồng điệu (consistency).

NhưngORthì nhất quán. Trong ví dụ trên, giả dụ mang chỉ số là "mắc bệnh" có tác dụng so sánh,ORlà 3.06. Nhưng giả dụ đem "không mắc bệnh" làm cho chỉ số son sánh, thìORvẫn là 3.06 (độc giả rất có thể đánh giá con số này). Trong tân oán thống kê, tín đồ ta gọi tính năng của OR là symmetric (đối xứng), còn công năng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

OR, quảng bá, RRvà thể một số loại nghiên cứu

Một khác hoàn toàn cơ bản nữa giữaRRORlà sự việc tùy thuộc vào thể các loại nghiên cứu. Nói một bí quyết nthêm gọn,RRchỉ rất có thể ước tính từ nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective study), nhưngORthì rất có thể dự trù trường đoản cú tất cả thể các loại nghiên cứu, mà lại hầu hết là nghiên cứu bệnh dịch - chứng.

Bởi vìORrất có thể áp dụng mang lại nghiên cứu cắt ngang nhưng lại gồm sự việc về diễn giải, và nghiên cứu và phân tích cắt ngang chỉ có thể ước tínhprevalencegiỏi tỉ lệ lưu lại hành, buộc phải những công ty nghiên cứu và phân tích đề xuất sử dụngprevalence ratio(PR) thế choORđối với các nghiên cứu và phân tích cắt ngang. Tương từ nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ trọng phân phát sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ trọng lưu hành.

Một chỉ số không giống cũng có ý nghĩa tương tự nhưralative riskhazard ratio(HRxuất xắc tỉ số đen đủi ro). thường thì các nghiên cứu lâm sàng theo dõi đối tượng người dùng vào một thời hạn nhiều năm, thay vì tính tỉ lệ tạo nên dịch trong thời hạn đó, thỉnh thoảng các công ty phân tích tính tỉ trọng gây ra tích trữ (cumulative risk) trong thời gian đến từng team, và tínhHR. Tuy phương pháp tính này, đứng bên trên pmùi hương diện toán thù học tập, đúng mực hơn cách tính tỉ trọng bên trên 100 người-năm tuyệt bên trên 100 đối tượng người sử dụng, cơ mà vào thực tiễn thìHRRRkhông khác biệt đáng chú ý. Trong trường hợp thời hạn theo dõi và quan sát thân 2 team tương tự nhau thì hầu hết không có biệt lập làm sao giữaRRHR.

Bảng 4: Thể loại nghiên cứu và phân tích cùng sự thích hợp của OR, PR, RR

Thể các loại nghiên cứu (Study design)

Chỉ số thống kê

Mô hình phân tích

Bệnh bệnh (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) tốt OR

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

Theo thời hạn (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox"s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR tốt Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ bọn họ ao ước mày mò côn trùng liên hệ thân ptương đối lan truyền độc hại color da cam (Agent Orange - AO) với bệnh ung thư. Một biện pháp nghiên cứu qui tế bào là tuyển chọn lựa chọn một nhóm đối tượng người dùng, tiếp nối phân team phụ thuộc vào lịch sử từ trước bao gồm bị phơi lây lan độc hóa học hay không. Sau đó, theo dõi cả nhì team đối tượng người dùng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) cùng ghi dìm số tín đồ bị ung thỏng. Kết trái của nghiên cứu như thế rất có thể bắt lược trongBảng 5tiếp sau đây. Trong số 1000 người được đánh giá và thẩm định bị ptương đối truyền nhiễm dịp lúc đầu, có 20 tín đồ (hay 2%) bị ung thư vào thời hạn theo dõi; trong những 10,000 người không xẩy ra pkhá lây nhiễm AO, tất cả 100 fan (tức 1%) bị ung thư kế tiếp. Bởi vậy,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng ví như tính bởi odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này không không giống nhau đáng kể.

Bảng 5. Một phân tích xuôi thời gian (đưa tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi nhiễm AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi và quan sát đối tượng người tiêu dùng một thời gian dài thường xuyên cực kỳ tốn kém. Một phương pháp nghiên cứu khác cũng rất có thể đáp ứng nhu cầu mục đích tìm hiểu mối tương tác thân AO cùng ung thư, cơ mà yêu cầu ít đối tượng người dùng hơn và ko nên quan sát và theo dõi một thời hạn dài: đó là phân tích bệnh dịch - bệnh.Bảng 6tiếp sau đây trình diễn kết quả một nghiên cứu (giả tưởng) như thế. Trong nghiên cứu và phân tích này, bọn họ lựa chọn 100 người mắc bệnh ung thỏng với 100 đối tượng người tiêu dùng không xẩy ra ung tlỗi, nhưng hai nhóm này tương đương nhau về các yếu tố nguy cơ tiềm ẩn. Sau đó, chúng ta khám phá qua làm hồ sơ bệnh lí (tuyệt bỏng vấn) trong mỗi đội tất cả bao nhiêu người bị pkhá lây nhiễm độc chất. Nói phương pháp khác, đây là một nghiên cứu và phân tích "ngược thời gian" (đối với phân tích "xuôi thời gian" nhỏng trình bày trongBảng 4. Kết trái nghiên cứu căn bệnh triệu chứng này được trình bày nlỗi sau:

Bảng 6. Một phân tích bệnh dịch - chứng (trả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Phơi lan truyền AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong team người bị bệnh, gồm 10 tín đồ (tốt 10%) từng bị ptương đối truyền nhiễm AO; cùng vào nhóm ko ung thư số đối tượng từng bị phơi lan truyền là 5 fan (hay 5%). Tại đây, bọn họ quan yếu tính tỉ trọng phát sinh bệnh dịch (incidence), cũng chính vì số lượng bệnh nhân và đối bệnh đã được xác minh trước. Vì không thể dự tính tỉ lệ tạo nên, nghiên cứu và phân tích căn bệnh hội chứng không cho phép họ ước tínhRR. Tuy nhiên, bạn cũng có thể tínhOR, vàORvào ngôi trường vừa lòng này là một trong những dự tính chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6mang đến thấyoddsbị pkhá lây nhiễm vào nhóm người bệnh là: 10/90 = 0.1111, và nhóm đối chứng: 0.05263. Do đó,OR= 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, có thể tính đơn giản hơn bằng công thức "giao chéo":

*

Điểm bao gồm để sáng tỏ nhì vẻ ngoài phân tích này là phương pháp chọn mẫu. Với nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn, họ khẳng định con số đối tượng người sử dụng theo nhân tố nguy hại tức thì từ trên đầu, cùng số lượng bệnh xuất hiện sinc là một vài ghi nhận. Ngược lại, cùng với nghiên cứu và phân tích ngược thời hạn, bọn họ khẳng định con số người bệnh với đối tượng người sử dụng ngay từ đầu, cùng số lượng phơi truyền nhiễm yếu tố nguy cơ là số ghi dấn.

Tuy công dụng nghiên cứu của nhị thể các loại phân tích được trình diễn rất giống nhau: hai cột cùng hai mẫu (2x2 table), tuy nhiên "câu chuyện" ẩn dưới của những số liệu này vô cùng không giống nhau. Không thông thuộc mẩu truyện ẩn dưới của một bảng số liệu hết sức thuận tiện sai trái trong khi phân tích!

Tóm tắt

Tóm lại, cả haiRRORhầu như là số đông chỉ số phản bội hình họa độ tương quan thân một nguyên tố nguy hại cùng bệnh; nhưngRRbắt đầu là chỉ số chúng ta cần biết (cònORchỉ là ước số củaRR). Cần phải khẳng định rằngoddskhông hẳn làrisktốt nguy cơ tiềm ẩn. Do đó, ý nghĩa sâu sắc củaORhết sức cực nhọc diễn giải. Đây chính là lí bởi mà một vài bên nghiên cứu và phân tích đòi "tẩy chai"OR<1,2>. Nhưng vì tính nhất quán củaORso vớiRRcho nên việc sử dụngORcần phải đặt vào toàn cảnh nghiên cứu <3>. Trong nghiên cứu cắt theo đường ngang xuất xắc phân tích theo thời hạn, và lúc tỉ trọng lưu lại hành xuất xắc tỉ lệ thành phần tạo ra căn bệnh cao thì cần tránh sử dụngOR<4>.

Việc chọnORRRtùy theo quy mô nghiên cứu và phân tích <5-7>.ORhoàn toàn có thể áp dụng mang đến toàn bộ những nghiên cứu bệnh triệu chứng (case-control study), cắt theo đường ngang (cross-sectional study), nghiên cứu quan sát và theo dõi người mắc bệnh theo thời hạn (prospective study) tất cả nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng ngẫu nhiên (RCT).RRchỉ rất có thể thực hiện cho những nghiên cứu và phân tích theo dõi người bệnh theo thời hạn cùng nghiên cứu lâm sàng đối bệnh thốt nhiên. Đối với các phân tích cắt ngang,PRhay được áp dụng nhằm khắc chế hầu như khó khăn trong diễn giảiOR.

Về phương diện tính toán thù, không có gì không nên lúc một phân tích cắt theo đường ngang xuất xắc theo thời gian sử dụngOR. Nhưng cần được rất là cẩn trọng Khi diễn giảiORtrong những nghiên cứu cắt theo đường ngang, vìORtùy trực thuộc vào nguy cơ mắc bệnh (với lúc nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch cao - nhỏng bên trên 10% - thìORthường xuyên cao hơn đối với thực tế). Do đó, các phân tích cắt ngang ngày nay thường xuyên sử dụngprevalence ratio.

Quay quay lại bài bác báo mà lại fan viết bài xích này bình lưu ý, 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; P = 0.03)", chúng ta lầm lẫn thân khái niệmnguy cơodds. Cách diễn giải đúng là "The odds of fracture in theCC genotype was 45% lower than TT group" (Nhóm với đổi mới thể gen CC tất cả nguy hại gãy xương thấp rộng 45% đối với nhóm với biến thể TT).

Tài liệu tmê mệt khảo

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

2. Deeks J. When can odds ratios mislead? Odds rattiện ích ios 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 common.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 và Peters TJ. Evidence-based purchasing: understanding results of clinical trials và systematic review.British Medical Journal1995:311(7012);1056-9; discussion 1059-60.

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

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

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *