GS. Nguyễn Vnạp năng lượng Tuấn Giáo sư y khoa, Đại học New South WalesViện phân tích y khoa Garvan, Sydney, Australia
Tóm tắt: Một trong những hiểu lầm phổ cập trong diễn giải tác dụng phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio [OR] cùng relative sầu risk [RR]. đa phần công trình xây dựng phân tích lâm sàng đối bệnh thốt nhiên [randomized controlled trial RCT] thông thường sẽ có xu hướng report kết quả qua chỉ số RR, cơ mà cũng có thể có lúc OR được thực hiện để diễn đạt ảnh hưởng của một thuật chữa bệnh tuyệt mối tương tác thân nhị nguyên tố. Sự sàng lọc này dẫn mang đến hiểu nhầm rằng hai chỉ số này giống nhau, cùng sự hiểu lầm xẩy ra sống trong cả rất nhiều bên phân tích tất cả kinh nghiệm. Tuy nhiên, OR không tồn tại cùng ý nghĩa với RR. Nói nthêm gọn gàng, OR là một ước số của RR. Trong điều kiện tần số mắc căn bệnh rẻ xuất xắc khôn xiết phải chăng [dưới 1%] thì OR và RR tương đương nhau, mà lại khi tần số mắc dịch cao hơn 20% thì OR có Xu thế ước tính RR cao hơn thực tế. Bài này sẽ lý giải các khác hoàn toàn quan trọng giữa 2 chỉ số này, với trình diễn một cách diễn giải đúng ra.
Bạn đang xem: Rr là gì
Trong một bài báo khoa học về côn trùng liên hệ giữa gene 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 giải pháp diễn giải này không nên, vì chưng tác giả hiểu lầm có mang risk với odds. Thật ra, đó là một hiểu nhầm vô cùng phổ cập, vì chưng các đơn vị nghiên cứu và phân tích hay hiểu OR tương tự cùng với RR, nhưng hai chỉ số này không giống nhau.
Prevalence cùng incidence
Trước lúc biệt lập khái niệm risk và odds, bọn họ đề nghị sáng tỏ hai chỉ số phổ cập vào phân tích lâm sàng và dịch tễ học: tỉ lệ thành phần lưu giữ hành [prevalence] với tỉ trọng gây ra [incidence]. Tỉ lệ lưu lại hành, như cái tên thường gọi, là tỉ lệ ca căn bệnh hiện nay lưu hành trong một quần thể ngay trên 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu giữ hành phản hình họa qui mô của một vấn đề y tế, nhưng lại không cho bọn họ biết về bệnh dịch cnạp năng lượng học tập [etiology]. Tỉ lệ tạo ra, gồm Lúc được đề cập đến như là tỉ trọng tiến công [attaông chồng rate], là tỉ lệ thành phần số ca new mắc bệnh dịch vào một thời hạn theo dõi và quan sát. Tỉ lệ gây ra có giá trị khoa học là nó cung ứng mang lại họ một vài ba thông báo về dịch căn uống học tập. Chẳng hạn nlỗi một quần thể bao gồm 5 cá nhân [kí hiệu 1, 2, 3, , 5 trong biểu đồ dùng bên dưới đây], cùng với 3 người mắc dịch [đối tượng người tiêu dùng 1, 3 với 5].
Nếu một nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang được triển khai tại thời khắc T1 thì tỉ trọng lưu hành ước tính thời gian sẽ là 2/5 = 30%. Nhưng giả dụ dự án công trình nghiên cứu và phân tích thực hiện tại thời điểm T2 thì tỉ lệ lưu giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu dự án công trình nghiên cứu và phân tích theo dõi và quan sát 5 cá thể đến thời điểm T3, cùng vào thời gian này còn có 3 cá nhân mắc bệnh; cho nên vì thế, tỉ lệ phát sinh vào thời gian này là 3/5 = 60%.
Khái niệm nguy cơ [risk] với odds
Trong y học, nguy cơ mắc căn bệnh thực tế là Xác Suất. Xác suất, như họ biết, là 1 trong những vươn lên là số thân 0 và 1. Xác suất thực chất là tỉ trọng, tỉ số, và phần trăm. Do đó, thuật ngữ risk trong y học rất có thể có nghĩa là xác suất, tỉ lệ lưu hành, hay tỉ lệ tạo nên.
Cụm trường đoản cú nguy cơ, dịch từ chữ risk vào tiếng Anh, có không ít nghĩa vào y khoa. Cần cần rành mạch nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh và bệnh. Khi nói tới ung tlỗi, họ mong nói tới một sự kiện cho 1 cá nhân; mà lại Lúc kể tới nguy cơ tiềm ẩn ung thư giỏi cancer risk, bọn họ nói tới nguy hại xẩy ra, nguy cơ tạo ra cho 1 cá nhân hay một quần thể. Xin kể lại, sự kiện khác với nguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia, ung thỏng không giống cùng với nguy cơ ung thư, vày ung thư là một trong những sự kiện mang ý nghĩa xác định [certainty], còn nguy cơ tiềm ẩn ung thư là một trong những đổi mới số thường xuyên mang ý nghĩa bất định [uncertainty]. Tất cả bọn họ trong bất cứ thời gian làm sao đều sở hữu nguy cơ tiềm ẩn bị bệnh; nhưng bao gồm người dân có nguy cơ tiềm ẩn cao, gồm người có nguy hại rẻ.
Trong giờ Anh còn có một chữ nữa mà các ngôn ngữ khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, với ngay cả giờ đồng hồ Việt cũng ko có: sẽ là chữ odds. Nếu nguy cơ tiềm ẩn người bị bệnh mắc bệnh dịch là p, thì có một giải pháp nói không giống rằng odds mà người bệnh kia mắc dịch đối với ko mắc bệnh là
Ví dụ: trường hợp nguy cơ người mắc bệnh bị ung thư trong tầm 5 năm cho tới là 0.10 [tức 10%] thì odds cơ mà người bị bệnh bị ung tlỗi là 0.1/ [1 0.1] = 0.11. Theo khái niệm này odds không phải là nguy cơ hay risk.
OR với RR: cách thức tính toán
OR với RR là nhì chỉ số thống kê lại khôn cùng thông dụng cùng hữu ích trong phân tích lâm sàng, vì cả nhị chỉ số kiểm nghiệm côn trùng contact thân một nguyên tố nguy hại và bệnh tật một kim chỉ nam gần như là căn uống phiên bản của nghiên cứu y học tập tân tiến. Cơ chế tính tân oán của hai chỉ số này cực kỳ đơn giản.
Hãy tưởng tượng một công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích RCT cùng với 2 nhóm: nhóm được điều trị lành mạnh và tích cực với một phương thuốc có n1 người bệnh, với một đội nhóm chứng [placebo] tất cả n2 người bị bệnh. Sau một thời hạn khám chữa, bao gồm k1 người bị bệnh trong team được khám chữa mắc dịch, cùng k2 bệnh nhân trong đội hội chứng mắc bệnh. Như vậy, tỉ trọng mắc bệnh của nhóm điều trị [kí hiệu p1] cùng team triệu chứng [p2] được ước tính nlỗi sau:
Nếu RR > 1 [giỏi p1 > p2 ], bạn cũng có thể phát biểu rằng nhân tố nguy cơ tiềm ẩn có tác dụng tăng năng lực mắc bệnh; nếu như RR = 1 [có nghĩa là p1 = p2 ], chúng ta có thể bảo rằng không có mối liên hệ làm sao thân yếu tố nguy cơ với kỹ năng mắc bệnh; và nếu RR 1 2], chúng ta tất cả dẫn chứng để thể tuyên bố rằng nhân tố nguy cơ hoàn toàn có thể làm cho bớt kĩ năng mắc bệnh.
Odds ratio: Ttuyệt vị áp dụng tỉ lệ thành phần phát sinh p nhằm đo lường và tính toán năng lực mắc dịch, thống kê lại hỗ trợ mang lại họ một chỉ số khác: sẽ là odds. Odds nhỏng đề cập bên trên là tỉ số của nhị phần trăm. Nếu p là Tỷ Lệ mắc dịch, thì 1 p là phần trăm sự khiếu nại không mắc bệnh. Theo đó, odds được định nghĩa bằng:
bởi vậy, ví như odds > 1, khả năng mắc căn bệnh cao hơn kỹ năng không mắc bệnh; nếu odds = 1 thì điều này cũng Có nghĩa là kĩ năng bằng với tài năng ko mắc bệnh; cùng ví như odds 1] với nhóm triệu chứng [kí hiệu odds2] là:
Mối tương tác giữa RR và OR. Qua phương pháp và , chúng ta có thể thấy OR và RR tất cả một mọt contact số học tập. Có thể viết lại cách làm RR nhỏng là một hàm số của OR [tốt ngược lại], cơ mà tại đây, tôi chỉ mong xem xét một điểm quan trọng tất cả liên quan đến việc diễn dịch RR với OR.
Nhìn vào bí quyết định nghĩa odds, chúng ta dễ dãi thấy trường hợp tỉ lệ mắc căn bệnh p rẻ [ví dụ như 0.001 hay 0.01 tức 0.1% xuất xắc 1%], thì oddsp. Chẳng hạn như nếu như p = 0.01, thì 1 p = 0.99, cùng cho nên vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức hết sức gần cùng với p = 0.01. Quay lại với phương pháp , nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc căn bệnh [p1 xuất xắc p2] [ tốt
Nói cách khác, nếu như nguy cơ mắc căn bệnh rẻ, thì OR gần bằng với RR. Nhưng trường hợp nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch cao [chẳng hạn như trên 10%] thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR.
cũng có thể có tác dụng một vài ba tính tân oán giúp xem sự biệt lập giữa RR và OR qua bảng số liệu dưới đây [Bảng 1]. Với phần đa ngôi trường hợp nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch dưới 5%, OR với RR ko khác nhau đáng chú ý. Nhưng trường hợp nguy cơ mắc bệnh cao hơn nữa 10%, thì OR thường dự tính RR cao hơn thực tiễn.
Bảng 1. So sánh RR cùng OR với rất nhiều tỉ lệ thành phần khác biệt [số liệu mô phỏng]
Trường hợp | Tỉ lệ [nguy cơ] mắc bệnh | Odds mắc bệnh | So sánh thân RR cùng 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 |
Crúc ý: Bảng bên trên đây được tế bào rộp làm sao cho RR = 3 để chứng minh rằng OR dự tính độ tác động cao hơn nữa đối với thực tiễn.
Xem thêm: Phan Duy Anh Là Ai ? Tiểu Sử, Đời Tư Ca Sĩ Phan Duy Anh
RR cùng OR: ứng dụng
lấy ví dụ như 1: tróc nã tìm kiếm ung thư vú. Chương trình truy hỏi search ung thư vú được khuyến nghị như là 1 trong những pmùi hương phương pháp y tế công cộng nhằm mục đích bớt nguy hại tử vong tự bệnh dịch này làm việc thanh nữ. Một team nghiên cứu và phân tích ngơi nghỉ Thụy Điển triển khai một phân tích lâm sàng đối hội chứng hốt nhiên [RCT], nhưng trong các số đó bọn họ tuyển chọn những thanh nữ tuổi 50 trsinh hoạt lên, và tạo thành 2 nhóm: đội A có 66103 thanh nữ được chụp mammography thường xuyên [tưng năm một lần], cùng đội B tất cả 66105 thiếu nữ ko 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 vị ung tlỗi vú với đội B gồm 177 fan tử vong. Số liệu được trình bày trong Bảng 2 sau đây:
Nhóm | Tổng số đối tượng người tiêu dùng tsi gia | Số tử vong |
A Mammography | 66,103 | 183 |
B Nhóm chứng | 66,105 | 177 |
Với số liệu này, bạn có thể thấy nguy cơ tiềm ẩn tử vong trong đội A là PA = 183/66103 = 0.002768 cùng team B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ kia, RR rất có thể dự tính bằng cách làm nhỏng sau:
bởi vậy, OR bởi RR. Nhưng biện pháp diễn dịch của OR không giống với RR. Bởi do đơn vị của RR là nguy cơ tiềm ẩn tử vong, cho nên vì vậy chúng ta cũng có thể nói rằng team chụp mammography liên tục gồm nguy hại tử vong cao hơn team đối triệu chứng khoảng tầm 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng của OR là odds, cho nên vì vậy họ tất yêu tuyên bố về nguy cơ tử vong, mà lại chỉ rất có thể tuyên bố rằng khả năng tốt odds tử vong của group A cao hơn nữa team B khoảng 3.4%. Ở phía trên, vì chưng nguy hại tử vong tốt, do đó nlỗi công thức cho biết thêm hai chỉ số này tương đương nhau, và vào thực tế bạn cũng có thể diễn dịch một OR như thể RR.
Cách tách biệt trên dường như đồ đạc và lí tngày tiết, tuy thế đặc biệt quan trọng. Để thấy rõ nguy khốn vào bí quyết suy diễn OR, tôi đang trình diễn một ví dụ sau đây:
Bảng 3: Sắc tộc với tỉ lệ thành phần thông tim
Nhóm | Số chưng sĩ kiến nghị thông tim | Số bác bỏ sĩ không đề nghị thông tim |
w Bệnh nhân da trắng | 652 | 68 |
b Bệnh nhân domain authority đen | 610 | 110 |
Các bên nghiên cứu kết luận rằng tỉ lệ thành phần bệnh nhân domain authority Đen được thông tyên ổn phải chăng rộng tỉ trọng ở người bệnh domain authority white mang lại 40%. Sau Lúc nghiên cứu này chào làng, giới media rần rộ bàn về tác dụng và chân thành và ý nghĩa của nghiên cứu. Không đề xuất thổ lộ, cũng hoàn toàn có thể đoán được vào dư ba cùng chứng trạng kì thị chủng tộc ở Mĩ còn kéo dãn dài, những nhóm đấu tranh kháng kì thị chủng tộc đem tác dụng này để làm vật chứng cáo giác rằng những bác bỏ sĩ domain authority White kì thị người bị bệnh domain authority black. Ý nghĩa còn nâng cao hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn đến tử vong. Nói bí quyết không giống, bao gồm tín đồ suy diễn rằng đó là một sự cầm sát!
Nhưng siêu tiếc là con số 40% đó đã được diễn dịch rất là không đúng. Không những suy diễn không đúng cơ mà phương pháp tính toán thù cũng sai. Để hiểu vì sao cách suy diễn đó không đúng, họ hãy bước đầu bằng cách tính OR của các người sáng tác. Odds thông tim vào đội bệnh nhân da White là:
Tại sao có sự khác biệt? Tại vì những người sáng tác cùng giới media lầm lẫn rằng OR là RR. Trong trường thích hợp này, OR không hẳn là 1 trong những chỉ số phù hợp để so sánh số liệu, chính vì son số tỉ lệ khá cao [84.7% và 90.6%], với vì tỉ lệ thành phần rất cao, cho nên vì thế OR dự trù RR thừa cao hơn thực tế.
Thật ra, ở chỗ này biện pháp call RR cũng ko chính xác. RR chỉ áp dụng mang đến tỉ trọng tạo ra [incidence], cơ mà vào ngôi trường phù hợp này không tồn tại tỉ lệ tạo nên, mà là tỉ lệ lưu lại hành [prevalence]. Do đó, thuật ngữ đúng chuẩn nhằm thể hiện 0.935 là prevalence ratio [PR]. [Đây là 1 trong những chủ đề khác cơ mà tôi mong muốn sẽ sở hữu dịp quay trở về để bàn thêm]. Điều không thể tinh được là không đúng sót này lại hiện hữu ngay lập tức trên giấy white mực black của một tập san y học vào hàng tiên phong hàng đầu trên nắm giới!
Vấn đề suy diễn OR
RR là tỉ số của 2 tỉ lệ giỏi 2 nguy cơ tiềm ẩn, với tỉ trọng thì chúng ta cũng có thể hiểu được tương đối dễ ợt. Nếu nói tỉ lệ thành phần mắc căn bệnh 3%, bọn họ nghĩ ngay cho 3 vào 100 fan mắc dịch. Vì chũm, vụ việc suy diễn RR khá dễ dàng. Nếu RR = 2, bạn có thể bảo rằng tỉ trọng tăng cấp 2 lần. Ai cũng đọc được nhưng ko chất vấn gì thêm.
OR là tỉ số của nhì odds. Odds bội phản hình họa khả năng mắc dịch. Odds = 2 có nghĩa là kĩ năng mắc căn bệnh cao hơn nữa tài năng ko mắc căn bệnh gấp đôi. Khó đọc. Odds đã cực nhọc hiểu thì tỉ số của hai odds [xuất xắc nhị khả năng] lại càng là 1 trong đo lường và tính toán nặng nề đọc rộng bởi nó thừa thông thường tầm thường, khó cảm giác được. Thật ra, một người bình thường khó hoàn toàn có thể gọi đúng đắn nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 không phải bao gồm cùng nghĩa cùng với RR = 2. Chính chính vì thế mà vừa mới đây gồm phong trào xét lại OR trên những tập san y học nước ngoài. Nhiều nhà nghiên cứu và phân tích, dịch tễ học cùng thống kê lại học tập kêu gọi vứt OR!
Nhưng bất kể đo lường và thống kê nào thì cũng ưu thế với kthi thoảng khuyết. RR, dù dễ suy diễn cũng có khiếm kmáu của nó. Lấy ví dụ đối chọi giản: giả dụ tỉ lệ mắc bệnh ung thư trong nhóm A là 1% và team B là 3%, chúng ta dễ dàng thấy RR = 3. Nhưng cố bởi nói mắc bệnh, họ lộn ngược lại vụ việc ko mắc bệnh: chúng ta có tỉ lệ mang đến đội A là 99% so với nhóm B là 97%, và như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Tức là tỉ lệ ko mắc căn bệnh vào đội B rẻ hơn đội A khoảng 2%. [Nhưng giả dụ dùng mắc bệnh, team A mắc dịch nhiều hơn nữa đội B đến 3 lần!] Nói biện pháp khác, RR hoàn toàn có thể thiếu tính đồng hóa [consistency].
Nhưng OR thì đồng nhất. Trong ví dụ bên trên, nếu mang chỉ số là mắc bệnh làm so sánh, OR là 3.06. Nhưng trường hợp rước không mắc bệnh có tác dụng chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 [bạn đọc hoàn toàn có thể kiểm soát số lượng này]. Trong toán thù thống kê, bạn ta Call công năng của OR là symmetric [đối xứng], còn công dụng của RR là asymmetric [bất đối xứng].
OR, lăng xê, RR cùng thể một số loại nghiên cứu
Một khác hoàn toàn cơ bạn dạng nữa thân RR với OR là sự tùy ở trong vào thể loại nghiên cứu. Nói một biện pháp nthêm gọn, RR chỉ hoàn toàn có thể dự tính tự nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn [cohort prospective study], mà lại OR thì rất có thể ước tính tự tất cả thể các loại nghiên cứu và phân tích, tuy thế chủ yếu là nghiên cứu căn bệnh bệnh.
Bởi vì chưng OR rất có thể áp dụng mang đến phân tích cắt theo đường ngang tuy thế bao gồm sự việc về diễn giải, với nghiên cứu và phân tích cắt ngang chỉ hoàn toàn có thể ước tính prevalence xuất xắc tỉ lệ lưu giữ hành, đề xuất các công ty phân tích ý kiến đề nghị thực hiện prevalence ratio [PR] vậy mang lại OR đối với những nghiên cứu cắt ngang. Tương từ nhỏng RR là tỉ số của hai incidence [tỉ lệ thành phần phạt sinh], truyền bá là tỉ số của 2 tỉ lệ lưu giữ hành.
Một chỉ số khác cũng đều có ý nghĩa tựa như nhỏng ralative risk là hazard ratio [HR tuyệt tỉ số không may ro]. thường thì những phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng người dùng trong một thời hạn dài, cầm cố vày tính tỉ lệ phát sinh bệnh dịch trong thời hạn đó, thỉnh phảng phất những công ty nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ thành phần gây ra tích trữ [cumulative sầu risk] vào thời gian đến từng nhóm, với tính HR. Tuy cách tính này, đứng bên trên pmùi hương diện tân oán học tập, đúng đắn hơn phương pháp tính tỉ lệ trên 100 người-năm tốt bên trên 100 đối tượng người tiêu dùng, tuy vậy trong thực tiễn thì HR với RR không khác biệt đáng kể. Trong ngôi trường đúng theo thời gian theo dõi thân 2 nhóm tương tự nhau thì đa số không có khác biệt nào thân RR và HR.
Bảng 4: Thể loại nghiên cứu và sự phù hợp của OR, PR, RR
Thể nhiều loại nghiên cứu [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] giỏi OR | Hồi qui nhị phân [binomial regression] giỏi Hồi qui logistic |
Theo thời gian [prospective] | Relative sầu risk [RR] | Hồi qui Cox [Coxs regression model] |
Thử nghiệm lâm sàng RCT | RR tuyệt Hazard ratio [HR] | Hồi qui Cox |
Giả dụ họ hy vọng mày mò mối liên hệ thân phơi truyền nhiễm độc hại màu da cam [Agent Orange AO] và các bệnh ung thư. Một bí quyết phân tích qui tế bào là tuyển lựa chọn một đội đối tượng người dùng, sau đó phân team nhờ vào tiểu sử từ trước gồm bị ptương đối nhiễm độc chất hay là không. Sau kia, quan sát và theo dõi cả hai team đối tượng một thời gian [chẳng hạn như 5 năm] và ghi nhận số người bị ung tlỗi. Kết trái của phân tích như thế hoàn toàn có thể nắm lược vào Bảng 5 tiếp sau đây. Trong số 1000 tín đồ được đánh giá bị pkhá lây lan thời gian ban sơ, bao gồm trăng tròn fan [giỏi 2%] bị ung thỏng trong thời hạn theo dõi; trong số 10,000 fan không bị ptương đối lây truyền AO, bao gồm 100 bạn [tức 1%] bị ung thư tiếp đến. Bởi vậy, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu tính bởi odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác biệt đáng kể.
Bảng 5. Một nghiên cứu xuôi thời gian [giả tưởng]
Nhóm | Ung thư | Không ung thư | Tổng số |
Ptương đối nhiễm AO | 20 | 980 | 1000 |
Không ptương đối nhiểm AO | 100 | 9900 | 10000 |
Nhưng quan sát và theo dõi đối tượng một thời gian nhiều năm thường rất tốn kém. Một phương thức nghiên cứu khác cũng có thể đáp ứng nhu cầu mục tiêu tìm hiểu mọt tương tác giữa AO và ung tlỗi, nhưng mà phải ít đối tượng người tiêu dùng hơn cùng không cần theo dõi một thời hạn dài: đó là nghiên cứu bệnh dịch bệnh. Bảng 6 tiếp sau đây trình bày kết quả một nghiên cứu và phân tích [giả tưởng] như vậy. Trong phân tích này, bọn họ lựa chọn 100 người bị bệnh ung thỏng với 100 đối tượng người dùng không trở nên ung thư, dẫu vậy hai nhóm này tương tự nhau về những nguyên tố nguy hại. Sau đó, chúng ta tìm hiểu qua hồ sơ bệnh lí [hay phỏng vấn] trong những đội tất cả từng nào tín đồ bị pkhá lây nhiễm độc hóa học. Nói phương pháp khác, đây là một nghiên cứu ngược thời gian [so với nghiên cứu xuôi thời gian nhỏng trình diễn vào Bảng 4. Kết quả nghiên cứu và phân tích bệnh bệnh này được trình bày nlỗi sau:
Bảng 6. Một phân tích dịch bệnh [đưa tưởng]
Nhóm | Ung thư | Không ung thư |
Pkhá lây nhiễm AO | 10 | 5 |
Không ptương đối nhiểm AO | 90 | 95 |
Tổng số | 100 | 100 |
Trong nhóm người bệnh, bao gồm 10 fan [tuyệt 10%] từng bị ptương đối lây lan AO; và trong đội ko ung thư số đối tượng người tiêu dùng từng bị phơi lây truyền là 5 người [tốt 5%]. Tại phía trên, họ quan yếu tính tỉ lệ thành phần gây ra căn bệnh [incidence], cũng chính vì con số người bệnh với đối triệu chứng đã có được xác minh trước. Vì cần yếu ước tính tỉ lệ thành phần phát sinh, nghiên cứu bệnh dịch bệnh ko được cho phép chúng ta dự tính RR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tính OR, với OR vào ngôi trường hòa hợp này là một trong dự tính chỉ số RR.
Số liệu Bảng 6 cho biết thêm odds bị pkhá lan truyền vào đội người bệnh là: 10/90 = 0.1111, với nhóm đối chứng: 0.05263. Do đó, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, có thể tính đơn giản hơn bằng bí quyết giao chéo:
Điểm chủ yếu nhằm biệt lập nhì bề ngoài nghiên cứu này là cách thức lựa chọn mẫu mã. Với nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn, họ xác minh con số đối tượng người tiêu dùng theo yếu tố nguy hại ngay từ trên đầu, với con số bệnh xuất hiện sinch là một trong những ghi nhận. trái lại, cùng với nghiên cứu ngược thời hạn, chúng ta xác định con số người bệnh và đối tượng ngay lập tức từ trên đầu, với con số ptương đối lây truyền nguyên tố nguy cơ là số ghi thừa nhận.
Tuy kết quả nghiên cứu và phân tích của nhì thể loại phân tích được trình diễn vô cùng giống nhau: nhì cột với nhị chiếc [2×2 table], nhưng câu chuyện phía sau của các số liệu này cực kỳ khác biệt. Không thông hiểu mẩu truyện ẩn dưới của một bảng số liệu khôn xiết thuận tiện sai trái trong những lúc phân tích!
Tóm tắt
Tóm lại, cả nhị RR với OR số đông là đa số chỉ số bội nghịch hình họa độ đối sánh tương quan giữa một yếu tố nguy cơ cùng bệnh; nhưng lại RR mới là chỉ số chúng ta cần biết [còn OR chỉ cần ước số của RR]. Cần bắt buộc xác minh rằng odds chưa phải là risk tuyệt nguy cơ tiềm ẩn. Do đó, chân thành và ý nghĩa của OR cực kỳ khó khăn diễn giải. Đây chính là lí do nhưng một vài đơn vị nghiên cứu đòi tẩy chai OR . Nhưng vị tính đồng điệu của OR so với RR cho nên việc sử dụng OR rất cần được đặt vào bối cảnh nghiên cứu . Trong nghiên cứu và phân tích cắt ngang giỏi phân tích theo thời hạn, cùng lúc tỉ trọng lưu giữ hành giỏi tỉ lệ thành phần tạo nên bệnh cao thì cần tách áp dụng OR .