RR LÀ GÌ

  -  
Tóm tắt: Một trong những hiểu nhầm phổ cập vào diễn giải kết quả nghiên cứu và phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio (OR) với relative sầu risk (RR). Nhiều công trình nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng thiên nhiên (randomized controlled trial – RCT)
GS. Nguyễn Vnạp năng lượng Tuấn Giáo sư y tế, Đại học tập New South WalesViện nghiên cứu y khoa Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: trong số những hiểu lầm thông dụng vào diễn giải hiệu quả nghiên cứu và phân tích lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) và relative risk (RR). Nhiều dự án công trình nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng tự nhiên (randomized controlled trial – RCT) thông thường sẽ có xu hướng report công dụng qua chỉ số RR, nhưng cũng đều có Lúc OR được sử dụng nhằm trình bày ảnh hưởng của một thuật chữa bệnh xuất xắc côn trùng tương tác giữa hai nhân tố. Sự chắt lọc này dẫn mang lại hiểu lầm rằng hai chỉ số này như là nhau, cùng sự hiểu nhầm xảy ra nghỉ ngơi ngay cả hầu hết nhà nghiên cứu gồm kinh nghiệm tay nghề. Tuy nhiên, OR không tồn tại cùng ý nghĩa sâu sắc với RR. Nói ngắn thêm gọn gàng, OR là một trong ước số của RR. Trong điều kiện tần số mắc căn bệnh tốt tuyệt khôn xiết thấp (bên dưới 1%) thì OR với RR tương đương nhau, dẫu vậy Lúc tần số mắc dịch cao hơn nữa 20% thì OR tất cả xu hướng dự tính RR cao hơn nữa thực tế. Bài này đã lý giải phần nhiều khác hoàn toàn quan trọng đặc biệt giữa 2 chỉ số này, với trình bày một giải pháp diễn giải đúng ra.

Bạn đang xem: Rr là gì

Trong một bài bác báo công nghệ về côn trùng tương tác giữa ren RUNX2 với 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 không nên, vị tác giả hiểu lầm định nghĩa riskodds. Thật ra, đó là một hiểu nhầm vô cùng phổ biến, vì các công ty nghiên cứu hay hiểu OR tương đương với RR, tuy thế nhì chỉ số này khác biệt.

Prevalence với incidence

Trước lúc riêng biệt tư tưởng risk với odds, bọn họ buộc phải phân minh nhì chỉ số phổ biến vào nghiên cứu và phân tích lâm sàng với dịch tễ học: tỉ lệ lưu giữ hành (prevalence) tỉ lệ tạo nên (incidence). Tỉ lệ lưu giữ hành, như tên gọi, là tỉ lệ thành phần ca dịch hiện nay lưu giữ hành vào một quần thể tức thì tại 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu giữ hành phản hình họa qui mô của một vấn đề y tế, nhưng không cho chúng ta biết về bệnh dịch căn uống học tập (etiology). Tỉ lệ tạo ra, tất cả Khi được đề cùa tới như là tỉ lệ tấn công (attack rate), là tỉ lệ thành phần số ca new mắc bệnh trong một thời hạn theo dõi. Tỉ lệ phát sinh có giá trị công nghệ là nó cung cấp mang lại chúng ta một vài báo cáo về dịch cnạp năng lượng học tập. Chẳng hạn như một quần thể có 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 trong biểu đồ dùng bên dưới đây), cùng với 3 người mắc bệnh (đối tượng 1, 3 và 5).

Nếu một nghiên cứu cắt theo đường ngang được triển khai trên thời điểm T1 thì tỉ lệ thành phần lưu giữ hành ước tính dịp chính là 2/5 = 30%. Nhưng nếu công trình xây dựng nghiên cứu thực hiện tại thời gian T2 thì tỉ lệ thành phần lưu hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình xây dựng phân tích quan sát và theo dõi 5 cá nhân mang đến thời điểm T3, cùng trong thời hạn này có 3 cá thể mắc bệnh; vì thế, tỉ trọng tạo nên trong thời hạn này là 3/5 = 60%.

Khái niệm nguy cơ (risk) cùng odds

Trong y tế, nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch thực tế là xác suất. Xác suất, như bọn họ biết, là một trong những biến hóa số thân 0 cùng 1. Xác suất thực ra là tỉ lệ thành phần, tỉ số, với xác suất. Do kia, thuật ngữ risk vào y khoa hoàn toàn có thể tức là tỷ lệ, tỉ lệ lưu hành, tốt tỉ lệ tạo ra.

Cụm từ bỏ nguy cơ, dịch tự chữ risk trong giờ đồng hồ Anh, có không ít nghĩa trong y khoa. Cần buộc phải phân biệt nguy cơ mắc bệnh với bệnh. Khi nói tới ung thư, họ mong mỏi kể đến một sự kiện cho một cá nhân; mà lại khi nói tới nguy hại ung thư tốt cancer risk, họ kể đến nguy cơ xẩy ra, nguy hại tạo ra cho một cá nhân hay một quần thể. Xin nhắc lại, sự kiện không giống với nguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia, ung thư không giống cùng với nguy hại ung thư, do ung tlỗi là 1 trong những sự kiện mang tính chất xác định (certainty), còn nguy cơ tiềm ẩn ung tlỗi là 1 trong những thay đổi số liên tiếp mang tính biến động (uncertainty). Tất cả chúng ta vào bất kể thời khắc nào đều sở hữu nguy cơ tiềm ẩn bị bệnh; dẫu vậy gồm người có nguy cơ cao, bao gồm người dân có nguy cơ phải chăng.


Trong giờ Anh còn tồn tại một chữ nữa mà lại những ngữ điệu khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và ngay cả giờ Việt cũng ko có: đó là chữ odds. Nếu nguy cơ tiềm ẩn người bệnh mắc dịch là p, thì tất cả một giải pháp nói khác rằng odds nhưng mà người bị bệnh đó mắc bệnh so với không mắc bệnh là


Ví dụ: nếu nguy hại người bệnh bị ung thỏng trong tầm 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thì odds mà người bệnh bị ung thư là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo khái niệm này odds không hẳn là nguy cơ xuất xắc risk.

OR cùng RR: chế độ tính toán

OR và RR là hai chỉ số thống kê lại rất phổ biến với có ích trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng, vì cả nhì chỉ số kiểm tra côn trùng contact giữa một yếu tố nguy cơ tiềm ẩn với bệnh tật – một mục tiêu gần như là căn uống bản của phân tích y học tập văn minh. Cơ chế tính toán thù của hai chỉ số này cực kì đơn giản dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một dự án công trình nghiên cứu và phân tích RCT cùng với 2 nhóm: đội được khám chữa tích cực với cùng một loại thuốc tất cả n1 người bệnh, với một đội bệnh (placebo) bao gồm n2 người bệnh. Sau một thời gian điều trị, có k1 người mắc bệnh vào đội được khám chữa mắc dịch, với k2 người bệnh trong team triệu chứng mắc bệnh. vì vậy, tỉ trọng mắc bệnh dịch của nhóm khám chữa (kí hiệu p1) và team hội chứng (p2) được dự tính nlỗi sau:


*

Nếu RR > 1 (hay p1 > p2 ), chúng ta cũng có thể tuyên bố rằng nhân tố nguy cơ làm cho tăng tài năng mắc bệnh; nếu RR = 1 (Tức là p1 = p2 ), chúng ta có thể bảo rằng không tồn tại mọt tương tác như thế nào giữa nhân tố nguy hại và kĩ năng mắc bệnh; cùng ví như RR 1 2), bọn họ tất cả dẫn chứng nhằm thể tuyên bố rằng nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn rất có thể có tác dụng bớt kỹ năng mắc dịch.


Odds ratio: Txuất xắc vị sử dụng tỉ lệ phát sinh p nhằm giám sát và đo lường khả năng mắc căn bệnh, thống kê lại cung ứng đến bọn họ một chỉ số khác: đó là odds. Odds nhỏng nhắc trên là tỉ số của nhì Xác Suất. Nếu p là Tỷ Lệ mắc bệnh, thì 1 – p là xác suất sự kiện ko mắc căn bệnh. Theo kia, odds được tư tưởng bằng:

Như vậy, ví như odds > 1, năng lực mắc bệnh dịch cao hơn nữa khả năng ko mắc bệnh; trường hợp odds = 1 thì điều này cũng có nghĩa là kỹ năng bởi cùng với kĩ năng không mắc bệnh; với giả dụ odds 1) cùng đội bệnh (kí hiệu odds2) là:

*

 

Mối tương tác thân RR cùng OR. Qua phương pháp <1> và <2>, bạn cũng có thể thấy ORRR bao gồm một côn trùng contact số học. Có thể viết lại cách làm RR như là 1 hàm số của OR (xuất xắc ngược lại), dẫu vậy tại chỗ này, tôi chỉ mong muốn chú ý một điểm quan trọng tất cả tương quan tới việc diễn dịch RR với OR.


Nhìn vào bí quyết định nghĩa odds, họ dễ dàng thấy nếu tỉ lệ thành phần mắc căn bệnh p phải chăng (chẳng hạn như 0.001 xuất xắc 0.01 – tức 0.1% hay 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn như trường hợp p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, và vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức khôn cùng sát cùng với p = 0.01. Quay lại cùng với cách làm <2>, giả dụ nguy hại mắc bệnh dịch (p1 tuyệt p2) ( hay

*
) tốt tuyệt cực kỳ thấp, thì OR hoàn toàn có thể viết nhỏng sau:

*

Nói giải pháp không giống, nếu nguy cơ mắc bệnh phải chăng, thì OR gần bằng cùng với RR. Nhưng nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch cao (ví dụ như bên trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR.


Có thể làm cho một vài ba tính toán để thấy sự biệt lập giữa RR cùng OR qua bảng số liệu tiếp sau đây (Bảng 1). Với phần nhiều ngôi trường vừa lòng nguy cơ mắc bệnh dưới 5%, OR với RR không không giống nhau đáng kể. Nhưng nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch cao hơn nữa 10%, thì OR hay dự trù RR cao hơn nữa thực tiễn.

Bảng 1. So sánh RROR với khá nhiều tỉ lệ thành phần khác biệt (số liệu tế bào phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Odds mắc bệnh

So sánh thân RR với OR

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 bên trên trên đây được mô phỏng thế nào cho RR = 3 nhằm minh chứng rằng OR ước tính độ tác động cao hơn đối với thực tế.

Xem thêm: Giới Thiệu Về Signalr Là Gì, Ứng Dụng Trò Chuyện Hãy Sử Dụng Signalr Trong Mvc

RR cùng OR: ứng dụng

lấy ví dụ 1: tầm nã search ung thỏng vú. Chương trình truy tra cứu ung thỏng vú được khuyến khích nhỏng là một trong phương thơm bí quyết y tế nơi công cộng nhằm mục tiêu giảm nguy cơ tử vong tự bệnh này ở thiếu nữ. Một team phân tích ở Thụy Điển thực hiện một phân tích lâm sàng đối chứng đột nhiên (RCT), mà trong những số đó họ tuyển chọn các thiếu nữ tuổi 50 trnghỉ ngơi lên, với tạo thành 2 nhóm: nhóm A gồm 66103 đàn bà được chụp mammography liên tiếp (hàng năm một lần), với đội B bao gồm 66105 thanh nữ không chụp mammography mà lại chỉ quan sát và theo dõi thông thường (tức team chứng). Sau 5 năm, nhóm A bao gồm 183 tín đồ tử vong do ung tlỗi vú cùng nhóm B gồm 177 tín đồ tử vong. Số liệu được trình diễn trong Bảng 2 sau đây:


Nhóm

Tổng số đối tượng người tiêu dùng tmê mệt 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 team A là PA = 183/66103 = 0.002768 với team B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ đó, RR có thể ước tính bởi bí quyết <1> nlỗi sau:

*

Bởi vậy, OR bằng RR. Nhưng giải pháp suy diễn của OR khác với RR. Bởi bởi vì đơn vị chức năng của RR là nguy cơ tử vong, vì vậy chúng ta có thể nói rằng team chụp mammography liên tiếp gồm nguy hại tử vong cao hơn nữa team đối bệnh khoảng chừng 3.4%. Nhưng đơn vị của ORodds, vì thế chúng ta quan trọng phát biểu về “nguy hại tử vong”, nhưng mà chỉ rất có thể phát biểu rằng “khả năng” hay odds tử vong của group A cao hơn nữa team B khoảng tầm 3.4%. Tại phía trên, vị nguy hại tử vong phải chăng, cho nên vì thế nlỗi bí quyết <3> cho thấy nhì chỉ số này như thể nhau, với trong thực tiễn bạn cũng có thể suy diễn một OR như là RR.

Cách rành mạch bên trên có vẻ như trang thiết bị với lí tmáu, tuy nhiên đặc trưng. Để thấy rõ nguy nan trong phương pháp diễn dịch OR, tôi vẫn trình bày một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ trọng thông tlặng

Nhóm

Số bác sĩ ý kiến đề nghị thông tim

Số bác sĩ ko 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 tóm lại rằng tỉ trọng người mắc bệnh da đen được thông tyên tốt rộng tỉ lệ làm việc người mắc bệnh da Trắng cho 40%. Sau khi phân tích này công bố, giới truyền thông nhộn nhịp bàn về công dụng và chân thành và ý nghĩa của nghiên cứu và phân tích. Không yêu cầu thổ lộ, cũng có thể đoán thù được vào dư âm cùng triệu chứng kì thị chủng tộc sinh sống Mĩ còn kéo dãn, hầu hết team đương đầu chống kì thị chủng tộc rước công dụng này để gia công bằng chứng tố cáo rằng các bác sĩ da Trắng kì thị bệnh nhân domain authority Black. Ý nghĩa còn nâng cao hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn đến tử vong. Nói bí quyết khác, gồm người suy diễn rằng đây là một sự cầm sát!


Nhưng rất tiếc là số lượng 40% đó đã được diễn dịch cực kỳ không nên. Không rất nhiều diễn dịch không nên cơ mà phương pháp tính tân oán cũng sai. Để hiểu tại vì sao bí quyết diễn dịch đó không nên, họ hãy bước đầu bằng phương pháp tính OR của các tác giả. Odds thông tyên trong team bệnh nhân domain authority Trắng là:

*

Tại sao bao gồm sự khác biệt? Tại bởi các tác giả với giới media nhầm lẫn rằng ORRR. Trong trường đúng theo này, OR chưa phải là một chỉ số tương thích nhằm phân tích số liệu, chính vì son số tỉ lệ không thấp chút nào (84.7% cùng 90.6%), và vì tỉ lệ không thấp chút nào, cho nên vì thế OR dự trù RR thừa cao hơn nữa thực tế.

Thật ra, tại chỗ này phương pháp Gọi “RR” cũng ko chính xác. RR chỉ thực hiện mang lại tỉ trọng tạo nên (incidence), cơ mà trong ngôi trường thích hợp này không có tỉ lệ thành phần phát sinh, cơ mà là tỉ lệ lưu giữ hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ đúng chuẩn nhằm bộc lộ 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong những đề tài không giống mà lại tôi hi vọng sẽ sở hữu được cơ hội trở về để bàn thêm). Điều ngạc nhiên là không nên sót đó lại hiện hữu ngay trên giấy trắng mực Black của một tập san y học vào mặt hàng số 1 bên trên ráng giới!

Vấn đề diễn dịch OR

RR là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần giỏi 2 nguy cơ tiềm ẩn, với tỉ lệ thành phần thì bạn có thể hiểu được hơi dễ dàng. Nếu nói tỉ lệ thành phần mắc bệnh dịch 3%, họ nghĩ ngay mang lại 3 trong 100 bạn mắc dịch. Vì ráng, sự việc diễn dịch RR khá tiện lợi. Nếu RR = 2, bạn có thể nói rằng tỉ trọng tăng vội 2 lần. Ai cũng phát âm được cơ mà ko vấn đáp gì thêm.

OR là tỉ số của nhì odds. Odds phản nghịch hình họa “khả năng” mắc bệnh. Odds = 2 Tức là năng lực mắc căn bệnh cao hơn năng lực không mắc bệnh gấp đôi. Khó đọc. Odds sẽ cực nhọc đọc thì tỉ số của hai odds (hay nhì khả năng) lại càng là một thống kê giám sát cạnh tranh đọc rộng vì nó vượt bình thường tầm thường, cực nhọc cảm thấy được. Thật ra, một người bình thường nặng nề có thể phát âm chính xác nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 không hẳn bao gồm thuộc nghĩa với RR = 2. Chính chính vì thế mà vừa mới đây tất cả “trào lưu xét lại” OR trên những tập san y học thế giới. phần lớn đơn vị nghiên cứu và phân tích, dịch tễ học và những thống kê học lôi kéo vứt OR!

Nhưng bất cứ giám sát nào thì cũng điểm mạnh cùng khi hữu ktiết. RR, dù dễ diễn dịch cũng đều có khiếm kngày tiết của nó. Lấy ví dụ đơn giản: nếu như tỉ lệ mắc các bệnh ung thư trong team A là 1% với đội B là 3%, họ tiện lợi thấy RR = 3. Nhưng rứa vày nói mắc bệnh dịch, họ lật ngược lại vấn đề “ko mắc bệnh”: họ bao gồm tỉ trọng cho đội A là 99% so với team B là 97%, cùng như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Có nghĩa là tỉ trọng ko mắc bệnh trong đội B thấp rộng đội A khoảng tầm 2%. (Nhưng nếu dùng “mắc bệnh”, team A mắc bệnh nhiều hơn team B mang lại 3 lần!) Nói phương pháp khác, RR có thể thiếu hụt tính đồng điệu (consistency).

Nhưng OR thì đồng hóa. Trong ví dụ trên, nếu mang chỉ số là “mắc bệnh” làm cho so sánh, OR là 3.06. Nhưng nếu lấy “không mắc bệnh” có tác dụng chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 (độc giả hoàn toàn có thể kiểm soát con số này). Trong tân oán thống kê lại, tín đồ ta Hotline công năng của OR là symmetric (đối xứng), còn đặc tính của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, quảng bá, RR cùng thể nhiều loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ bản nữa giữa RR với OR là sự việc tùy thuộc vào thể các loại nghiên cứu và phân tích. Nói một cách ngắn thêm gọn gàng, RR chỉ hoàn toàn có thể dự tính tự nghiên cứu xuôi thời hạn (cohort prospective study), tuy vậy OR thì rất có thể dự trù tự tất cả thể nhiều loại nghiên cứu và phân tích, tuy vậy hầu hết là nghiên cứu và phân tích bệnh dịch – chứng.

Bởi do OR rất có thể sử dụng cho nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang dẫu vậy có sự việc về diễn giải, cùng nghiên cứu cắt theo đường ngang chỉ rất có thể dự trù prevalence tốt tỉ lệ thành phần lưu giữ hành, buộc phải những công ty nghiên cứu ý kiến đề xuất thực hiện prevalence ratio (PR) cầm mang lại OR đối với các nghiên cứu cắt theo đường ngang. Tương từ như RR là tỉ số của nhị incidence (tỉ lệ thành phần phát sinh), quảng bá là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần lưu lại hành.

Một chỉ số khác cũng đều có ý nghĩa sâu sắc tựa như như ralative riskhazard ratio (HR xuất xắc tỉ số xui xẻo ro). thường thì những nghiên cứu và phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng vào một thời gian dài, vắt do tính tỉ lệ thành phần tạo nên căn bệnh vào thời gian đó, thỉnh phảng phất những bên nghiên cứu và phân tích tính tỉ trọng phát sinh tích lũy (cumulative sầu risk) trong thời gian cho từng team, với tính HR. Tuy phương pháp tính này, đứng bên trên phương thơm diện toán thù học tập, đúng chuẩn hơn phương pháp tính tỉ lệ trên 100 người-năm tốt bên trên 100 đối tượng người dùng, nhưng lại vào thực tế thì HRRR ko khác nhau đáng chú ý. Trong trường vừa lòng thời gian quan sát và theo dõi giữa 2 team tương đương nhau thì hầu hết không tồn tại khác biệt làm sao giữa RR với HR.

Bảng 4: Thể nhiều loại nghiên cứu với sự tương thích của OR, truyền bá, RR

Thể một số loại phân tích (Study design)

Chỉ số thống kê lại

Mô hình phân tích

Bệnh triệu chứng (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) xuất xắc 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 tuyệt Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ họ mong khám phá mối contact giữa phơi lây nhiễm chất độc màu 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 sử dụng, sau đó phân team phụ thuộc tiểu sử từ trước tất cả bị phơi truyền nhiễm độc hóa học hay là không. Sau kia, quan sát và theo dõi cả hai team đối tượng người tiêu dùng một thời gian (chẳng hạn như 5 năm) cùng ghi dìm số người bị ung thư. Kết quả của nghiên cứu và phân tích như thế rất có thể cầm lược vào Bảng 5 dưới đây. Trong số 1000 fan được đánh giá bị phơi lây nhiễm thời gian ban sơ, có đôi mươi tín đồ (hay 2%) bị ung tlỗi vào thời gian theo dõi; trong các 10,000 tín đồ không biến thành pkhá lây truyền AO, tất cả 100 người (tức 1%) bị ung thư sau đó. bởi thế, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng giả dụ tính bởi odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này không khác nhau đáng chú ý.

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Ptương đối nhiễm AO

20

980

1000

Không phơi nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng quan sát và theo dõi đối tượng người tiêu dùng một thời gian nhiều năm thường xuyên hết sức tốn kém nhẹm. Một phương pháp phân tích khác cũng hoàn toàn có thể thỏa mãn nhu cầu mục đích khám phá mọt contact giữa AO và ung thỏng, nhưng lại buộc phải ít đối tượng người tiêu dùng rộng và ko phải theo dõi và quan sát một thời gian dài: chính là nghiên cứu căn bệnh – hội chứng. Bảng 6 sau đây trình bày công dụng một nghiên cứu (trả tưởng) như vậy. Trong phân tích này, chúng ta lựa chọn 100 bệnh nhân ung thư cùng 100 đối tượng người sử dụng không xẩy ra ung thỏng, nhưng nhị nhóm này tương tự nhau về những yếu tố nguy cơ. Sau kia, bọn họ mày mò qua làm hồ sơ căn bệnh lí (xuất xắc bỏng vấn) trong những nhóm bao gồm bao nhiêu người bị pkhá lây truyền độc hóa học. Nói biện pháp khác, đó là một phân tích “ngược thời gian” (đối với phân tích “xuôi thời gian” như trình bày vào Bảng 4. Kết quả nghiên cứu và phân tích bệnh hội chứng này được trình diễn nhỏng sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu và phân tích căn bệnh – chứng (mang tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Ptương đối lây truyền AO

10

5

Không ptương đối nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong đội người bệnh, tất cả 10 người (tuyệt 10%) từng bị ptương đối truyền nhiễm AO; với trong nhóm ko ung thỏng số đối tượng người sử dụng từng bị ptương đối lây lan là 5 tín đồ (hay 5%). Tại trên đây, chúng ta thiết yếu tính tỉ lệ phát sinh dịch (incidence), cũng chính vì số lượng người mắc bệnh với đối triệu chứng đã có xác minh trước. Vì chẳng thể ước tính tỉ lệ thành phần gây ra, phân tích bệnh dịch bệnh không chất nhận được chúng ta ước tính RR. Tuy nhiên, bạn cũng có thể tính OR, với OR vào trường phù hợp này là 1 trong những dự trù chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 cho biết thêm odds bị pkhá nhiễm vào nhóm người bệnh là: 10/90 = 0.1111, với team đối chứng: 0.05263. Do kia, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, hoàn toàn có thể tính đơn giản hơn bởi bí quyết “giao chéo”:

*

Điểm chủ yếu nhằm phân minh nhì bề ngoài nghiên cứu này là cách thức lựa chọn chủng loại. Với phân tích xuôi thời hạn, bọn họ xác định con số đối tượng người sử dụng theo yếu tố nguy cơ ngay từ đầu, cùng số lượng bệnh phát sinh là một vài ghi thừa nhận. trái lại, cùng với nghiên cứu ngược thời gian, bọn họ xác định số lượng người bị bệnh cùng đối tượng ngay lập tức từ đầu, với số lượng ptương đối lan truyền yếu tố nguy cơ là số ghi dấn.

Xem thêm: Tính Oxi Hóa Là Gì ? Cơ Chế Và Tác Động Của Nó Đối Với Cơ Thể


Tuy tác dụng nghiên cứu và phân tích của nhị thể các loại phân tích được trình diễn siêu giống như nhau: hai cột cùng nhì cái (2×2 table), nhưng “câu chuyện” ẩn dưới của các số liệu này khôn cùng khác biệt. Không thông thạo mẩu truyện ẩn dưới của một bảng số liệu cực kỳ dễ dãi sai lầm trong khi phân tích!

Tóm tắt

Tóm lại, cả hai RR cùng OR những là mọi chỉ số phản nghịch hình ảnh độ tương quan thân một yếu tố nguy cơ tiềm ẩn và bệnh; dẫu vậy RR new là chỉ số họ cần phải biết (còn OR chỉ với ước số của RR). Cần nên xác minh rằng odds không hẳn là risk giỏi nguy cơ tiềm ẩn. Do kia, ý nghĩa sâu sắc của OR rất cực nhọc diễn giải. Đây chính là lí bởi vì nhưng một trong những công ty phân tích đòi “tẩy chai” OR <1,2>. Nhưng vày tính đồng bộ của OR đối với RR cho nên việc áp dụng OR rất cần được đặt vào bối cảnh nghiên cứu và phân tích <3>. Trong phân tích cắt theo đường ngang xuất xắc phân tích theo thời gian, cùng lúc tỉ lệ thành phần lưu lại hành tốt tỉ lệ tạo nên bệnh cao thì cần rời thực hiện OR <4>.