Odd ratio là gì

Share:

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

Tóm tắt:giữa những hiểu nhầm thịnh hành trong diễn giải hiệu quả nghiên cứu lâm sàng là nhầm lẫn giữaodds ratio(OR) vàrelative sầu risk(RR). phần lớn công trình nghiên cứu lâm sàng đối bệnh tình cờ (randomized controlled trial – RCT) thường sẽ có Xu thế báo cáo kết quả qua chỉ sốRR,tuy thế cũng có khiORđược áp dụng nhằm miêu tả ảnh hưởng của một thuật chữa bệnh tốt mọt liên hệ giữa nhì nhân tố. Sự tuyển lựa này dẫn mang đến hiểu lầm rằng nhị chỉ số này giống như nhau, với sự hiểu nhầm xảy ra ở trong cả hồ hết công ty phân tích có tay nghề. Tuy nhiên,ORkhông có cùng ý nghĩa vớiRR. Nói nthêm gọn gàng,ORlà 1 ước số củaRR. Trong ĐK tần số mắc dịch tốt tuyệt khôn xiết thấp (dưới 1%) thìORRRtương tự nhau, tuy nhiên lúc tần số mắc bệnh dịch cao hơn nữa 20% thìORtất cả xu hướng ước tínhRRcao hơn nữa thực tiễn. Bài này vẫn giải thích hầu như biệt lập quan trọng đặc biệt giữa 2 chỉ số này, và trình bày một cách diễn giải chính xác.

Bạn đang đọc: Odd ratio là gì

Đang xem: Odd ratio là gì

Trong một bài bác báo khoa học về mối liên hệ thân ren RUNX2 cùng 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 bí quyết diễn giải này không nên, vì tác giả hiểu nhầm khái niệmriskodds. Thật ra, đây là một hiểu lầm cực kỳ thịnh hành, vị các bên phân tích hay hiểuORtương tự vớiRR, nhưng lại nhị chỉ số này khác biệt.

Prevalence cùng incidence

Trước Khi rõ ràng khái niệmriskodds, họ yêu cầu rõ ràng hai chỉ số thông dụng trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng cùng dịch tễ học:tỉ lệ lưu giữ hành(prevalence)tỉ lệ thành phần phát sinh(incidence). Tỉ lệ giữ hành, như tên thường gọi, là tỉ lệ ca căn bệnh hiện tại giữ hành trong một quần thể tức thì trên một thời điểm. Tỉ lệ lưu lại hành bội nghịch ảnhqui môcủa một sự việc y tế, mà lại quán triệt chúng ta biết về bệnh căn học tập (etiology). Tỉ lệ tạo ra, tất cả khi được đề cập đến như làtỉ trọng tấn công(attack rate), là tỉ lệ thành phần số ca bắt đầu mắc bệnh trong một thời gian theo dõi và quan sát. Tỉ lệ tạo nên có giá trị khoa học là nó cung ứng mang đến họ một vài lên tiếng về bệnh căn uống học. Chẳng hạn nhỏng một quần thể tất cả 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 vào biểu đồ gia dụng bên dưới đây), cùng với 3 bạn mắc dịch (đối tượng người sử dụng 1, 3 và 5).

*

Nếu một phân tích cắt theo đường ngang được tiến hành tại thời gian T1 thì tỉ lệ lưu lại hành dự tính dịp sẽ là 2/5 = 30%. Nhưng giả dụ công trình xây dựng phân tích tiến hành tại thời điểm T2 thì tỉ trọng lưu giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu và phân tích quan sát và theo dõi 5 cá nhân đến thời gian T3, và trong thời hạn này có 3 cá thể mắc bệnh; cho nên vì vậy, tỉ trọng gây ra vào thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y tế, nguy cơ mắc dịch thực tế là xác suất. Xác suất, nhỏng chúng ta biết, là một trong những đổi thay số giữa 0 cùng 1. Xác suất thực tế là tỉ lệ thành phần, tỉ số, và xác suất. Do đó, thuật ngữrisktrong y tế có thể có nghĩa là Tỷ Lệ, tỉ lệ lưu giữ hành, tốt tỉ lệ thành phần tạo nên.

Cụm từnguy cơ, dịch tự chữrisktrong giờ Anh, có nhiều nghĩa trong y tế. Cần bắt buộc phân biệtnguy cơ mắc bệnhbệnh. Lúc nói đến ung tlỗi, bọn họ ước ao kể tới mộtsự kiệncho một cá nhân; dẫu vậy Khi nói đếnnguy hại ung thưhaycancer risk, bọn họ nói đến nguy hại xẩy ra, nguy hại tạo nên cho một cá nhân hay là 1 quần thể. Xin nhắc lại,sự kiệnkhông giống vớinguy hại sự kiện. Do kia,ung thưkhông giống vớinguy cơ ung thư, vìung thưlà một sự khiếu nại mang tính khẳng định (certainty), cònnguy hại ung thưlà một trở thành số liên tục mang tính chất cô động (uncertainty). Tất cả chúng ta trong bất cứ thời điểm làm sao đều có nguy cơ tiềm ẩn bị bệnh; nhưng có người có nguy cơ tiềm ẩn cao, có người dân có nguy cơ tiềm ẩn rẻ.

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

Ví dụ: nếu nguy hại bệnh nhân bị ung thỏng trong khoảng 5 năm tới là 0.10 (tức 10%) thìoddsnhưng người bị bệnh bị ung tlỗi là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo khái niệm nàyoddskhông hẳn lànguy cơhayrisk.

OR với RR: cơ chế tính toán

OR với RR là nhì chỉ số những thống kê khôn xiết phổ cập cùng hữu dụng vào phân tích lâm sàng, vị cả nhì chỉ số kiểm định mối contact giữa một nguyên tố nguy hại cùng mắc bệnh – một kim chỉ nam gần như căn phiên bản của nghiên cứu và phân tích y học tập tân tiến. Cơ chế tính tân oán của hai chỉ số này cực kỳ dễ dàng và đơn giản.

Hãy tưởng tượng một dự án công trình phân tích RCT với 2 nhóm: đội được khám chữa tích cực với 1 bài thuốc gồmn1người mắc bệnh, cùng một nhóm triệu chứng (placebo) gồmn2người bị bệnh. Sau một thời hạn chữa bệnh, cók1người mắc bệnh trong đội được khám chữa mắc bệnh, vàk2người bị bệnh trong đội bệnh mắc dịch. bởi vậy, tỉ lệ mắc bệnh của tập thể nhóm chữa bệnh (kí hiệup1) cùng team chứng (p2) được ước tính nlỗi sau:

*

NếuRR> 1 (xuất xắc p1> p2), chúng ta cũng có thể phát biểu rằng yếu tố nguy cơ tiềm ẩn có tác dụng tăng khả năng mắc bệnh; nếuRR= 1 (Có nghĩa là p1= p2), chúng ta cũng có thể nói rằng không tồn tại mọt liên hệ làm sao giữa nguyên tố nguy cơ cùng kỹ năng mắc bệnh; với nếuRR12), chúng ta có minh chứng nhằm thể phát biểu rằng nhân tố nguy hại hoàn toàn có thể có tác dụng bớt tài năng mắc dịch.

Odds ratio: Ttuyệt bởi sử dụng tỉ trọng vạc sinhpđể tính toán khả năng mắc căn bệnh, thống kê lại cung ứng đến chúng ta một chỉ số khác: kia làodds. Odds như nhắc bên trên là tỉ số của hai Phần Trăm. Nếuplà tỷ lệ mắc dịch, thì 1 –plà Tỷ Lệ sự khiếu nại ko mắc căn bệnh. Theo kia, odds được tư tưởng bằng:

bởi thế, nếuodds> 1, năng lực mắc dịch cao hơn nữa kỹ năng không mắc bệnh; nếuodds= 1 thì điều đó cũng Có nghĩa là khả năng bằng cùng với kĩ năng không mắc bệnh; cùng nếuodds1) với đội chứng (kí hiệuodds2) là:

*

Mối contact giữaRROR. Qua công thức với , chúng ta cũng có thể thấyORRRcó một côn trùng liên hệ số học tập. Có thể viết lại công thứcRRnhư là 1 hàm số củaOR(tuyệt ngược lại), dẫu vậy ở đây, tôi chỉ mong để ý một điểm quan trọng đặc biệt gồm tương quan tới sự việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào công thức định nghĩaodds, chúng ta thuận lợi thấy trường hợp tỉ lệ thành phần mắc bệnhptốt (ví dụ như 0.001 tốt 0.01 – tức 0.1% giỏi 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn nlỗi nếup =0.01, thì 1 –p= 0.99, cùng bởi đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức hết sức ngay gần vớip =0.01. Quay lại cùng với cách làm , nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch (p1giỏi p2) (hay

*

) rẻ tuyệt rất thấp, thìORhoàn toàn có thể viết như sau:

*

Nói bí quyết không giống,nếu như nguy cơ mắc bệnh dịch tốt, thìORngay gần bởi vớiRR. Nhưng giả dụ nguy cơ mắc bệnh dịch cao (chẳng hạn như trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn nữa chỉ sốRR.

Có thể làm một vài ba tính toán để xem sự khác biệt giữaRRORqua bảng số liệu sau đây (Bảng 1). Với những ngôi trường vừa lòng nguy cơ mắc dịch bên dưới 5%,ORRRkhông khác nhau đáng chú ý. Nhưng nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc căn bệnh cao hơn 10%, thìORthường ước tínhRRcao hơn nữa thực tế.

Bảng 1. So sánhRRORvới rất 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

Chú ý:Bảng trên đây được tế bào bỏng sao choRR= 3 nhằm minh chứng rằngORdự tính độ ảnh hưởng cao hơn so với thực tiễn.

RROR: ứng dụng

lấy ví dụ như 1: truy vấn tìm kiếm ung thư vú.Chương thơm trình truy nã kiếm tìm ung tlỗi vú được khuyến nghị nlỗi là 1 phương phương pháp y tế nơi công cộng nhằm bớt nguy cơ tiềm ẩn tử vong tự bệnh dịch này ở phụ nữ. Một team nghiên cứu và phân tích ở Thụy Điển tiến hành một phân tích lâm sàng đối triệu chứng thốt nhiên (RCT), mà trong các số ấy họ tuyển những thiếu phụ tuổi 50 trnghỉ ngơi lên, và phân thành 2 nhóm: team A tất cả 66103 thanh nữ được chụp mammography tiếp tục (tưng năm một lần), với đội B gồm 66105 phụ nữ không chụp mammography cơ mà chỉ theo dõi và quan sát thông thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, team A tất cả 183 fan tử vong bởi vì ung thư vú và team B tất cả 177 fan tử vong. Số liệu được trình diễn vào Bảng 2 sau đây:

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 có thể thấy nguy hại tử vong trong đội A là PA= 183/66103 = 0.002768và đội B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ đó,RRrất có thể dự tính bằng bí quyết nlỗi sau:

*

Như vậy,ORbằngRR. Nhưng giải pháp diễn dịch củaORkhông giống vớiRR. Bởi vì đơn vị củaRRlà nguy cơ tiềm ẩn tử vong, cho nên vì thế chúng ta cũng có thể nói rằng team chụp mammography liên tiếp bao gồm nguy cơ tử vong cao hơn nữa team đối bệnh khoảng 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng củaORodds, cho nên bọn họ cần yếu tuyên bố về “nguy cơ tử vong”, mà lại chỉ hoàn toàn có thể phát biểu rằng “khả năng” hayoddstử vong của nhóm A cao hơn team B khoảng tầm 3.4%. Tại đây, vày nguy cơ tử vong tốt, do đó nhỏng phương pháp cho biết nhì chỉ số này giống như nhau, cùng vào thực tế bạn cũng có thể suy diễn mộtORnhư làRR.

Cách tách biệt trên có vẻ máy móc và lí thuyết, nhưng mà đặc trưng. Để thấy rõ nguy hiểm vào bí quyết diễn dịch OR, tôi sẽ trình diễn một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc với tỉ lệ thông tim

Nhóm

Số bác bỏ sĩ đề nghị thông tim

Số bác bỏ sĩ ko kiến nghị thông tim

w – Bệnh nhân da trắng

652

68

b – Bệnh nhân domain authority đen

610

110

Các nhà nghiên cứu và phân tích kết luận rằng tỉ lệ thành phần bệnh nhân domain authority Đen được thông tyên ổn tốt hơn tỉ lệ ở người mắc bệnh domain authority white đến 40%. Sau Khi phân tích này ra mắt, giới media nườm nượp bàn về kết quả và ý nghĩa của nghiên cứu và phân tích. Không bắt buộc nói ra, cũng hoàn toàn có thể đân oán được trong dư ba cùng triệu chứng kì thị chủng tộc làm việc Mĩ còn kéo dãn dài, đầy đủ team đấu tranh phòng kì thị chủng tộc đem công dụng này để triển khai bằng chứng cáo giác rằng các chưng sĩ da trắng kì thị người bệnh da đen. Ý nghĩa còn sâu xa hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn mang đến tử vong. Nói bí quyết khác, gồm bạn diễn dịch rằng đây là một sự ráng sát!

Nhưng khôn cùng tiếc nuối là con số 40% đó đã được diễn dịch rất là không đúng. Không đầy đủ suy diễn không nên nhưng cách tính toán thù cũng không nên. Để hiểu tại vì sao bí quyết diễn dịch kia không đúng, chúng ta hãy bước đầu bằng cách tínhORcủa các tác giả.Oddsthông tim trong nhóm bệnh nhân domain authority White là:

*

Tại sao tất cả sự khác biệt? Tại vì các tác giả và giới truyền thông lầm lẫn rằngORRR. Trong trường vừa lòng này,ORkhông phải là một chỉ số tương thích nhằm phân tích số liệu, bởi vì son số tỉ lệ không hề thấp (84.7% cùng 90.6%), cùng vì chưng tỉ lệ thành phần quá cao, đến nênORước tínhRRquá cao hơn nữa thực tế.

Xem thêm: Tổng Đài Tư Vấn Tâm Lý 1088, Và Nội Dung Tư Vấn Cụ Thể Gồm Những Vấn Đề Gì

Thật ra, tại chỗ này cách Điện thoại tư vấn “RR” cũng không đúng đắn.RRchỉ thực hiện cho tỉ lệ tạo nên (incidence), tuy thế vào ngôi trường đúng theo này không có tỉ lệ thành phần gây ra, nhưng mà là tỉ trọng giữ hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng đắn nhằm diễn đạt 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là 1 trong chủ đề khác mà tôi mong muốn sẽ sở hữu được dịp trở về để bàn thêm). Điều quá bất ngờ là không nên sót này lại hiện hữu ngay lập tức trên chứng từ Trắng mực Black của một tập san y học tập vào mặt hàng tiên phong hàng đầu trên gắng giới!

Vấn đề diễn dịch OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần giỏi 2 nguy cơ tiềm ẩn, cùng tỉ trọng thì bạn có thể phát âm được hơi dễ dàng. Nếu nói tỉ lệ mắc bệnh 3%, họ nghĩ về tức thì mang đến 3 trong 100 bạn mắc căn bệnh. Vì thay, vụ việc suy diễn RR tương đối tiện lợi. NếuRR= 2, bạn cũng có thể nói rằng tỉ trọng tăng vội vàng gấp đôi. Ai cũng phát âm được nhưng mà không phỏng vấn gì thêm.

ORlà tỉ số của nhì odds.Oddsphản nghịch ảnh “khả năng” mắc dịch.Odds= 2 Tức là kỹ năng mắc bệnh dịch cao hơn năng lực ko mắc dịch 2 lần. Khó phát âm.Oddsvẫn khó khăn hiểu thì tỉ số của haiodds(hay hai khả năng) lại càng là một trong những thống kê giám sát khó phát âm rộng bởi nó vượt bình thường thông thường, khó cảm giác được. Thật ra, một người thông thường cạnh tranh rất có thể đọc chính xác nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 không phải gồm thuộc nghĩa vớiRR= 2. Chính vì thế mà lại vừa mới đây có “phong trào xét lại”ORtrên những tập san y học tập quốc tế. phần lớn đơn vị nghiên cứu và phân tích, dịch tễ học tập với thống kê học kêu gọi bỏOR!

Nhưng bất kể đo lường nào cũng điểm mạnh và khiếm kngày tiết.RR, mặc dù dễ dàng diễn dịch cũng có khi hữu khuyết của chính nó. Lấy ví dụ đối chọi giản: nếu tỉ lệ thành phần mắc bệnh ung thư trong nhóm A là 1% và nhóm B là 3%, chúng ta thuận tiện thấyRR= 3. Nhưng nỗ lực bởi vì nói mắc căn bệnh, bọn họ đảo ngược lại vụ việc “ko mắc bệnh”: bọn họ gồm tỉ trọng đến team A là 99% đối với đội B là 97%, cùng nhỏng thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, Tức là tỉ trọng không mắc bệnh vào đội B phải chăng rộng nhóm A khoảng 2%. (Nhưng giả dụ sử dụng “mắc bệnh”, đội A mắc căn bệnh nhiều hơn nhóm B cho 3 lần!) Nói bí quyết không giống,RRcó thể thiếu hụt tính nhất quán (consistency).

NhưngORthì đồng hóa. Trong ví dụ trên, nếu mang chỉ số là “mắc bệnh” làm cho đối chiếu,ORlà 3.06. Nhưng ví như mang “không mắc bệnh” làm cho chỉ số son sánh, thìORvẫn chính là 3.06 (độc giả hoàn toàn có thể khám nghiệm số lượng này). Trong toán thù thống kê, fan ta Call công dụng của OR là symmetric (đối xứng), còn công năng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

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

Một biệt lập cơ phiên bản nữa giữaRRORlà sự việc tùy nằm trong vào thể một số loại phân tích. Nói một phương pháp nlắp gọn gàng,RRchỉ hoàn toàn có thể dự tính từ nghiên cứu xuôi thời hạn (cohort prospective study), nhưngORthì hoàn toàn có thể dự tính từ toàn bộ thể một số loại phân tích, cơ mà chủ yếu là phân tích bệnh – hội chứng.

Bởi vìORhoàn toàn có thể áp dụng đến nghiên cứu cắt ngang nhưng có sự việc về diễn giải, với phân tích cắt ngang chỉ có thể ước tínhprevalencetốt tỉ trọng lưu hành, nên các đơn vị phân tích đề nghị sử dụngprevalence ratio(PR) cố choORso với những phân tích cắt ngang. Tương trường đoản cú nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ lệ phân phát sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần lưu hành.

Một chỉ số không giống cũng có thể có chân thành và ý nghĩa giống như nhưralative sầu riskhazard ratio(HRhay tỉ số không may ro). thường thì các phân tích lâm sàng theo dõi và quan sát đối tượng người dùng trong một thời hạn lâu năm, nạm do tính tỉ lệ thành phần gây ra dịch trong thời hạn đó, thỉnh thoảng các công ty nghiên cứu tính tỉ trọng phát sinh tích lũy (cumulative sầu risk) trong thời gian mang lại từng nhóm, cùng tínhHR. Tuy cách tính này, đứng trên pmùi hương diện toán học, đúng đắn hơn phương pháp tính tỉ lệ thành phần trên 100 người-năm giỏi bên trên 100 đối tượng, tuy nhiên trong thực tiễn thìHRRRko không giống nhau đáng kể. Trong trường hợp thời gian theo dõi thân 2 đội tương tự nhau thì phần đông không tồn tại khác biệt như thế nào giữaRRHR.

Bảng 4: Thể các loại phân tích cùng sự thích hợp của OR, lăng xê, 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) tuyệt OR

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

Theo thời hạn (prospective)

Relative risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox's regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR giỏi Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ bọn họ hy vọng mày mò mối tương tác thân phơi lây lan độc hại color domain authority cam (Agent Orange – AO) cùng các bệnh ung thư. Một bí quyết phân tích qui tế bào là tuyển lựa chọn một đội đối tượng người tiêu dùng, tiếp đến phân nhóm phụ thuộc vào lịch sử từ trước gồm bị ptương đối truyền nhiễm độc chất hay không. Sau đó, quan sát và theo dõi cả hai team đối tượng người sử dụng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) với ghi thừa nhận số bạn bị ung thư. Kết trái của phân tích như vậy rất có thể cầm lược trongBảng 5tiếp sau đây. Trong số 1000 fan được đánh giá và thẩm định bị phơi truyền nhiễm thời điểm ban đầu, tất cả đôi mươi bạn (hay 2%) bị ung thư trong thời hạn theo dõi; trong những 10,000 người không xẩy ra pkhá lan truyền AO, bao gồm 100 người (tức 1%) bị ung thư tiếp đến. vì thế,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng ví như tính bằng odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác biệt đáng chú ý.

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Pkhá lây truyền AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi đối tượng một thời gian nhiều năm thường khôn xiết tốn kém. Một phương pháp nghiên cứu không giống cũng hoàn toàn có thể đáp ứng mục tiêu mày mò mọt tương tác giữa AO và ung tlỗi, mà lại đề xuất ít đối tượng người sử dụng hơn với ko phải theo dõi và quan sát một thời hạn dài: đó là nghiên cứu bệnh dịch – triệu chứng.Bảng 6dưới đây trình diễn công dụng một nghiên cứu và phân tích (giả tưởng) như vậy. Trong phân tích này, bọn họ lựa chọn 100 bệnh nhân ung tlỗi với 100 đối tượng không bị ung thỏng, nhưng mà nhị nhóm này tương đương nhau về các nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn. Sau kia, chúng ta mày mò qua hồ sơ căn bệnh lí (xuất xắc rộp vấn) trong những team tất cả bao nhiêu fan bị ptương đối lây lan độc chất. Nói biện pháp không giống, đấy là một nghiên cứu “ngược thời gian” (đối với nghiên cứu và phân tích “xuôi thời gian” nlỗi trình bày trongBảng 4. Kết trái nghiên cứu và phân tích dịch triệu chứng này được trình bày nhỏng sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu và phân tích bệnh dịch – chứng (trả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Phơi lây nhiễm AO

10

5

Không ptương đối nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong team bệnh nhân, có 10 tín đồ (giỏi 10%) từng bị pkhá lây nhiễm AO; và vào team không ung tlỗi số đối tượng người dùng từng bị pkhá lây nhiễm là 5 người (tuyệt 5%). Tại phía trên, chúng ta tất yêu tính tỉ trọng phát sinh bệnh (incidence), chính vì số lượng người mắc bệnh và đối bệnh đã làm được xác minh trước. Vì không thể dự tính tỉ trọng tạo nên, nghiên cứu và phân tích bệnh dịch triệu chứng ko có thể chấp nhận được họ ước tínhRR. Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể tínhOR, vàORvào ngôi trường đúng theo này là 1 trong ước tính chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6cho thấyoddsbị ptương đối truyền nhiễm vào nhóm bệnh nhân là: 10/90 = 0.1111, và đội đối chứng: 0.05263. Do kia,OR= 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, rất có thể tính đơn giản dễ dàng hơn bằng phương pháp “giao chéo”:

*

Điểm chính để khác nhau nhị hiệ tượng phân tích này là phương pháp chọn mẫu mã. Với nghiên cứu xuôi thời hạn, bọn họ khẳng định con số đối tượng theo nhân tố nguy cơ tiềm ẩn ngay lập tức từ trên đầu, với con số bệnh xuất hiện sinh là một vài ghi nhấn. Ngược lại, với nghiên cứu và phân tích ngược thời hạn, họ xác minh con số người bị bệnh với đối tượng tức thì từ trên đầu, và số lượng phơi truyền nhiễm yếu tố nguy cơ tiềm ẩn là số ghi dìm.

Tuy tác dụng nghiên cứu của hai thể loại phân tích được trình diễn khôn xiết như là nhau: nhị cột với nhị mẫu (2×2 table), mà lại “câu chuyện” ẩn dưới của các số liệu này rất khác nhau. Không thông đạt mẩu truyện phía sau của một bảng số liệu vô cùng dễ dàng sai trái trong những khi phân tích!

Tóm tắt

Tóm lại, cả haiRRORgần như là phần nhiều chỉ số phản hình họa độ tương quan thân một yếu tố nguy cơ tiềm ẩn cùng bệnh; nhưngRRbắt đầu là chỉ số bọn họ cần biết (cònORchỉ với ước số củaRR). Cần yêu cầu xác định rằngoddskhông phải làrisktuyệt nguy cơ. Do kia, chân thành và ý nghĩa củaORkhôn cùng nặng nề diễn giải. Đây chính là lí do cơ mà một số trong những đơn vị nghiên cứu đòi “tẩy chai”OR. Nhưng bởi vì tính đồng hóa củaORso vớiRRnên việc sử dụngORrất cần được đặt vào bối cảnh phân tích . Trong phân tích cắt theo đường ngang xuất xắc phân tích theo thời hạn, và Khi tỉ lệ lưu lại hành giỏi tỉ lệ thành phần tạo ra bệnh dịch cao thì nên tách sử dụngOR.

Bài viết liên quan