Rr là gì

Tóm tắt: Một trong những hiểu nhầm thông dụng vào diễn giải tác dụng nghiên cứu lâm sàng là lầm lẫn giữa odds ratio (OR) cùng relative risk (RR). đa phần công trình xây dựng nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial – RCT)
GS. Nguyễn Vnạp năng lượng Tuấn Giáo sư y tế, Đại học New South WalesViện nghiên cứu và phân tích y học Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: trong những hiểu nhầm thông dụng vào diễn giải tác dụng phân tích lâm sàng là lầm lẫn giữa odds ratio (OR) và relative sầu risk (RR). hầu hết công trình nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng thốt nhiên (randomized controlled trial – RCT) thường sẽ có xu hướng report công dụng qua chỉ số RR, nhưng cũng có Lúc OR được áp dụng để thể hiện tác động của một thuật chữa bệnh hay côn trùng liên hệ giữa hai nhân tố. Sự chắt lọc này dẫn mang lại hiểu nhầm rằng nhì chỉ số này như thể nhau, với sự hiểu nhầm xảy ra sinh sống trong cả hầu hết đơn vị nghiên cứu bao gồm kinh nghiệm tay nghề. Tuy nhiên, OR không tồn tại cùng chân thành và ý nghĩa với RR. Nói ngắn thêm gọn gàng, OR là 1 trong ước số của RR. Trong ĐK tần số mắc bệnh phải chăng hay vô cùng thấp (dưới 1%) thì OR với RR tương tự nhau, nhưng lại Lúc tần số mắc dịch cao hơn 20% thì OR có xu hướng dự tính RR cao hơn thực tế. Bài này vẫn lý giải đông đảo biệt lập đặc biệt thân 2 chỉ số này, cùng trình bày một biện pháp diễn giải chính xác.

Bạn đang xem: Rr là gì

Trong một bài bác báo công nghệ về côn trùng contact thân gene RUNX2 cùng gãy xương, những 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; P = 0.03)“. Tuy nhiên cách diễn giải này không nên, do tác giả hiểu nhầm khái niệm risk với odds. Thật ra, đấy là một hiểu nhầm vô cùng thông dụng, vày những bên nghiên cứu hay gọi OR tương tự cùng với RR, tuy nhiên nhị chỉ số này khác biệt.

Prevalence cùng incidence

Trước khi tách biệt tư tưởng risk cùng odds, bọn họ yêu cầu khác nhau hai chỉ số thường dùng trong nghiên cứu lâm sàng và dịch tễ học: tỉ trọng lưu lại hành (prevalence) tỉ lệ gây ra (incidence). Tỉ lệ lưu hành, như tên gọi, là tỉ trọng ca căn bệnh hiện tại lưu lại hành vào một quần thể ngay lập tức tại 1 thời điểm. Tỉ lệ giữ hành phản ảnh qui mô của một vụ việc y tế, tuy vậy không cho chúng ta biết về căn bệnh cnạp năng lượng học tập (etiology). Tỉ lệ gây ra, có khi được đề cập đến như thể tỉ lệ tấn công (attaông chồng rate), là tỉ lệ số ca new mắc bệnh dịch vào một thời hạn theo dõi. Tỉ lệ tạo ra có giá trị khoa học là nó cung ứng mang lại họ một vài ba thông tin về bệnh căn học. Chẳng hạn nhỏng 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 bệnh (đối tượng người dùng 1, 3 và 5).

Nếu một phân tích cắt theo đường ngang được tiến hành trên thời điểm T1 thì tỉ trọng lưu hành ước tính thời điểm chính là 2/5 = 30%. Nhưng nếu dự án công trình nghiên cứu tiến hành tại thời điểm T2 thì tỉ lệ lưu lại hành là 3/5 = 60%. Nếu dự án công trình phân tích theo dõi 5 cá thể cho thời khắc T3, cùng vào thời hạn này có 3 cá thể mắc bệnh; vì thế, tỉ trọng tạo nên trong thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệm nguy cơ (risk) với odds

Trong y tế, nguy cơ mắc dịch thực tế là Tỷ Lệ. Xác suất, nlỗi họ biết, là 1 biến chuyển số thân 0 và 1. Xác suất thực chất là tỉ lệ, tỉ số, và Tỷ Lệ. Do đó, thuật ngữ risk vào y học rất có thể có nghĩa là tỷ lệ, tỉ trọng giữ hành, giỏi tỉ trọng gây ra.

Cụm tự nguy cơ, dịch trường đoản cú chữ risk trong tiếng Anh, có khá nhiều nghĩa vào y học. Cần yêu cầu riêng biệt nguy cơ mắc bệnh với bệnh. Khi kể tới ung thỏng, chúng ta ý muốn nói đến một sự kiện cho 1 cá nhân; tuy nhiên Khi kể tới nguy cơ ung thư tốt cancer risk, chúng ta nói đến nguy hại xảy ra, nguy cơ gây ra cho một cá thể hay là 1 quần thể. Xin nói lại, sự kiện không giống với nguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia, ung thư khác với nguy cơ ung thư, vì chưng ung tlỗi là 1 sự khiếu nại mang tính xác định (certainty), còn nguy cơ tiềm ẩn ung thỏng là 1 trong biến chuyển số liên tiếp mang tính bất định (uncertainty). Tất cả họ trong bất cứ thời khắc nào đều phải sở hữu nguy cơ bị bệnh; cơ mà bao gồm người có nguy hại cao, có người có nguy cơ tiềm ẩn thấp.


Trong tiếng Anh còn tồn tại một chữ nữa nhưng mà những ngữ điệu khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và ngay cả tiếng Việt cũng ko có: chính là chữ odds. Nếu nguy hại người mắc bệnh mắc căn bệnh là p, thì bao gồm một biện pháp nói khác rằng odds mà người mắc bệnh kia mắc bệnh dịch đối với ko mắc dịch là


Ví dụ: trường hợp nguy hại bệnh nhân bị ung thỏng trong khoảng 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thì odds mà người bị bệnh bị ung thỏng là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo có mang này odds không phải là nguy cơ giỏi risk.

OR và RR: qui định tính toán

OR cùng RR là hai chỉ số thống kê khôn cùng phổ cập với hữu dụng vào phân tích lâm sàng, do cả nhì chỉ số kiểm tra mọt contact thân một nhân tố nguy cơ cùng bệnh tật – một kim chỉ nam gần như căn uống phiên bản của nghiên cứu y học văn minh. Cơ chế tính tân oán của nhị chỉ số này rất là đơn giản.

Hãy tưởng tượng một công trình xây dựng phân tích RCT với 2 nhóm: đội được khám chữa lành mạnh và tích cực với cùng 1 loại thuốc bao gồm n1 bệnh nhân, với một nhóm hội chứng (placebo) có n2 người bệnh. Sau một thời gian khám chữa, bao gồm k1 bệnh nhân vào team được khám chữa mắc dịch, với k2 người bệnh trong nhóm chứng mắc căn bệnh. Như vậy, tỉ lệ thành phần mắc dịch của tập thể nhóm khám chữa (kí hiệu p1) và nhóm hội chứng (p2) được ước tính nhỏng sau:


*

Nếu RR > 1 (hay p1 > p2 ), bạn cũng có thể tuyên bố rằng nhân tố nguy cơ tiềm ẩn có tác dụng tăng khả năng mắc bệnh; ví như RR = 1 (Có nghĩa là p1 = p2 ), chúng ta có thể bảo rằng không có mối liên hệ nào giữa yếu tố nguy cơ tiềm ẩn với tài năng mắc bệnh; cùng giả dụ RR 1 2), họ gồm bằng chứng nhằm thể tuyên bố rằng yếu tố nguy cơ hoàn toàn có thể có tác dụng bớt khả năng mắc bệnh.


Odds ratio: Txuất xắc vì sử dụng tỉ trọng phát sinh p nhằm đo lường và tính toán kỹ năng mắc dịch, thống kê cung cấp cho họ một chỉ số khác: đó là odds. Odds nhỏng đề cập trên là tỉ số của hai Xác Suất. Nếu p là Tỷ Lệ mắc bệnh, thì 1 – p là tỷ lệ sự khiếu nại không mắc căn bệnh. Theo đó, odds được định nghĩa bằng:

Vậy nên, trường hợp odds > 1, kỹ năng mắc bệnh cao hơn năng lực không mắc bệnh; trường hợp odds = 1 thì vấn đề này cũng Có nghĩa là khả năng bởi với kỹ năng không mắc bệnh; cùng ví như odds 1) cùng đội bệnh (kí hiệu odds2) là:

*

 

Mối contact thân RROR. Qua cách làm <1> cùng <2>, bạn cũng có thể thấy OR cùng RR gồm một mối liên hệ số học tập. cũng có thể viết lại bí quyết RR như là 1 trong những hàm số của OR (tốt ngược lại), cơ mà ở chỗ này, tôi chỉ mong muốn để ý một điểm quan trọng đặc biệt gồm liên quan đến việc suy diễn RROR.


Nhìn vào bí quyết quan niệm odds, chúng ta tiện lợi thấy nếu như tỉ lệ mắc bệnh p thấp (ví dụ như 0.001 hay 0.01 – tức 0.1% tốt 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn nhỏng giả dụ p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, cùng vì vậy odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức siêu ngay sát với p = 0.01. Quay lại cùng với cách làm <2>, nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh (p1 tốt p2) ( xuất xắc

*
) phải chăng tốt hết sức thấp, thì OR có thể viết nlỗi sau:

*

Nói biện pháp khác, trường hợp nguy cơ mắc căn bệnh phải chăng, thì OR ngay sát bởi cùng với RR. Nhưng ví như nguy cơ mắc căn bệnh cao (chẳng hạn như trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR.


Có thể làm một vài tính toán để thấy sự biệt lập thân RROR qua bảng số liệu tiếp sau đây (Bảng 1). Với mọi trường đúng theo nguy cơ mắc căn bệnh dưới 5%, OR cùng RR ko khác biệt đáng chú ý. Nhưng ví như nguy cơ mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thì OR thường xuyên dự tính RR cao hơn thực tiễn.

Bảng 1. So sánh RR với OR với tương đối nhiều tỉ trọng không giống nhau (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Odds mắc bệnh

So sánh giữa RROR

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 đây được mô phỏng làm thế nào cho RR = 3 để chứng tỏ rằng OR dự tính độ tác động cao hơn đối với thực tiễn.

Xem thêm: Bẻ Khóa Idm Vĩnh Viễn Mọi Phiên Bản, Hướng Dẫn Crack Idm Full Vĩnh Viễn Mọi Phiên Bản

RROR: ứng dụng

ví dụ như 1: truy hỏi tra cứu ung thỏng vú. Chương thơm trình tầm nã kiếm tìm ung thư vú được khuyến nghị như là một trong những pmùi hương bí quyết y tế chỗ đông người nhằm mục đích giảm nguy cơ tử vong từ bỏ dịch này ở thiếu nữ. Một đội phân tích nghỉ ngơi Thụy Điển thực hiện một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng ngẫu nhiên (RCT), mà lại trong số ấy chúng ta tuyển những thiếu phụ tuổi 50 trsinh hoạt lên, với phân thành 2 nhóm: nhóm A bao gồm 66103 thiếu phụ được chụp mammography tiếp tục (mỗi năm một lần), với nhóm B bao gồm 66105 phụ nữ không chụp mammography mà chỉ quan sát và theo dõi thông thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, team A có 183 tín đồ tử vong vày ung tlỗi vú cùng đội B có 177 người tử vong. Số liệu được trình diễn trong Bảng 2 sau đây:


Nhóm

Tổng số đối tượng ttê 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 trong đội A là PA = 183/66103 = 0.002768 với đội B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ kia, RR có thể ước tính bởi phương pháp <1> như sau:

*

Như vậy, OR bởi RR. Nhưng biện pháp suy diễn của OR khác với RR. Bởi vày đơn vị chức năng của RR là nguy cơ tử vong, cho nên vì thế bạn cũng có thể nói rằng team chụp mammography liên tục gồm nguy hại tử vong cao hơn đội đối chứng khoảng chừng 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng của ORodds, vì thế họ quan yếu tuyên bố về “nguy cơ tiềm ẩn tử vong”, cơ mà chỉ hoàn toàn có thể tuyên bố rằng “khả năng” tốt odds tử vong của nhóm A cao hơn nữa team B khoảng 3.4%. Tại phía trên, bởi nguy cơ tử vong rẻ, cho nên vì vậy như bí quyết <3> cho thấy hai chỉ số này như là nhau, với trong thực tế chúng ta có thể suy diễn một OR như là RR.

Cách khác nhau bên trên có vẻ như đồ đạc với lí tngày tiết, nhưng lại quan trọng. Để thấy rõ nguy nan vào biện pháp suy diễn OR, tôi đã trình diễn một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc cùng tỉ trọng thông tim

Nhóm

Số bác bỏ sĩ ý kiến đề nghị thông tim

Số bác bỏ sĩ không đề nghị thông tim

w – Bệnh nhân domain authority trắng

652

68

b – Bệnh nhân da đen

610

110

Các nhà nghiên cứu và phân tích Tóm lại rằng tỉ lệ bệnh nhân da Black được thông tyên ổn phải chăng rộng tỉ trọng ngơi nghỉ bệnh nhân da Trắng mang lại 40%. Sau Lúc nghiên cứu và phân tích này công bố, giới media rộn rịch bàn về kết quả và chân thành và ý nghĩa của phân tích. Không phải thổ lộ, cũng có thể đoán thù được trong dư vang với triệu chứng kì thị chủng tộc sinh hoạt Mĩ còn kéo dài, đều team đương đầu kháng kì thị chủng tộc mang kết quả này để làm vật chứng tố cáo rằng những chưng sĩ domain authority Trắng kì thị người bệnh domain authority black. Ý nghĩa còn chuyên sâu hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn đến tử vong. Nói phương pháp khác, có tín đồ diễn dịch rằng đấy là một sự vậy sát!


Nhưng vô cùng tiếc nuối là số lượng 40% đó đã được diễn dịch rất là không đúng. Không hồ hết suy diễn không đúng nhưng phương pháp tính toán cũng không đúng. Để phát âm tại sao bí quyết diễn dịch đó không nên, chúng ta hãy bắt đầu bằng cách tính OR của các tác giả. Odds thông tyên ổn trong đội bệnh nhân domain authority white là:

*

Tại sao có sự khác biệt? Tại vị những tác giả với giới truyền thông lầm lẫn rằng ORRR. Trong ngôi trường đúng theo này, OR chưa hẳn là 1 trong những chỉ số tương thích để so với số liệu, cũng chính vì son số tỉ trọng không thấp chút nào (84.7% cùng 90.6%), và do tỉ trọng khá cao, cho nên vì vậy OR dự trù RR thừa cao hơn thực tế.

Thật ra, tại đây giải pháp Điện thoại tư vấn “RR” cũng không đúng chuẩn. RR chỉ áp dụng đến tỉ lệ thành phần tạo ra (incidence), tuy thế vào ngôi trường hợp này không tồn tại tỉ lệ gây ra, mà là tỉ lệ thành phần lưu hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng đắn để bộc lộ 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong đề tài khác nhưng mà tôi mong muốn sẽ sở hữu được dịp trở lại để bàn thêm). Điều ngạc nhiên là sai sót này lại hiện hữu ngay trên giấy tờ White mực đen của một tập san y học tập vào mặt hàng tiên phong hàng đầu trên vậy giới!

Vấn đề suy diễn OR

RR là tỉ số của 2 tỉ trọng tốt 2 nguy hại, và tỉ lệ thành phần thì chúng ta cũng có thể hiểu được hơi tiện lợi. Nếu nói tỉ lệ mắc bệnh 3%, bọn họ nghĩ về ngay lập tức cho 3 vào 100 tín đồ mắc dịch. Vì cố, sự việc diễn dịch RR khá thuận tiện. Nếu RR = 2, chúng ta có thể nói rằng tỉ lệ tăng vội vàng gấp đôi. Ai cũng gọi được cơ mà ko vấn đáp gì thêm.

OR là tỉ số của hai odds. Odds phản bội ảnh “khả năng” mắc căn bệnh. Odds = 2 tức là kĩ năng mắc bệnh cao hơn tài năng không mắc căn bệnh 2 lần. Khó hiểu. Odds vẫn khó hiểu thì tỉ số của nhì odds (giỏi hai khả năng) lại càng là một trong tính toán cạnh tranh hiểu hơn vì chưng nó vượt thông thường bình thường, cực nhọc cảm thấy được. Thật ra, một người bình thường cạnh tranh có thể phát âm đúng mực nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 không phải tất cả thuộc nghĩa cùng với RR = 2. Chính vì vậy mà gần đây có “phong trào xét lại” OR bên trên các tập san y học tập thế giới. hầu hết đơn vị nghiên cứu và phân tích, dịch tễ học cùng thống kê lại học tập kêu gọi quăng quật OR!

Nhưng bất cứ đo lường nào cũng ưu thế với khi hữu ktiết. RR, cho dù dễ diễn dịch cũng có thể có khi hữu kngày tiết của chính nó. Lấy ví dụ đối chọi giản: ví như tỉ trọng mắc bệnh ung thư vào team A là 1% và nhóm B là 3%, chúng ta thuận lợi thấy RR = 3. Nhưng chũm bởi vì nói mắc căn bệnh, bọn họ lật ngược lại sự việc “không mắc bệnh”: bọn họ gồm tỉ lệ thành phần đến team A là 99% so với team B là 97%, với như thế RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Có nghĩa là tỉ trọng ko mắc căn bệnh vào đội B rẻ hơn team A khoảng 2%. (Nhưng giả dụ sử dụng “mắc bệnh”, team A mắc bệnh dịch nhiều hơn team B cho 3 lần!) Nói phương pháp khác, RR hoàn toàn có thể thiếu tính đồng hóa (consistency).

Nhưng OR thì đồng bộ. Trong ví dụ bên trên, ví như rước chỉ số là “mắc bệnh” có tác dụng so sánh, OR là 3.06. Nhưng giả dụ rước “không mắc bệnh” làm chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 (độc giả hoàn toàn có thể khám nghiệm con số này). Trong tân oán những thống kê, bạn ta Điện thoại tư vấn công dụng của OR là symmetric (đối xứng), còn công dụng của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, lăng xê, RR với thể một số loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ phiên bản nữa giữa RROR là sự tùy ở trong vào thể các loại phân tích. Nói một bí quyết ngắn gọn, RR chỉ hoàn toàn có thể dự trù trường đoản cú phân tích xuôi thời gian (cohort prospective sầu study), mà lại OR thì có thể dự tính trường đoản cú tất cả thể một số loại nghiên cứu, tuy vậy đa số là phân tích bệnh – hội chứng.

Bởi vày OR rất có thể áp dụng đến phân tích cắt theo đường ngang tuy nhiên tất cả sự việc về diễn giải, với nghiên cứu cắt ngang chỉ hoàn toàn có thể ước tính prevalence hay tỉ lệ lưu hành, bắt buộc các nhà nghiên cứu đề nghị thực hiện prevalence ratio (PR) vắt cho OR đối với những phân tích cắt theo đường ngang. Tương tự nlỗi RR là tỉ số của hai incidence (tỉ lệ phân phát sinh), truyền bá là tỉ số của 2 tỉ trọng lưu giữ hành.

Một chỉ số khác cũng có ý nghĩa sâu sắc giống như nlỗi ralative riskhazard ratio (HR tốt tỉ số đen thui ro). Thông thường những nghiên cứu và phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng người tiêu dùng vào một thời gian dài, nuốm bởi vì tính tỉ lệ thành phần tạo nên bệnh vào thời gian đó, thỉnh phảng phất những đơn vị nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ thành phần tạo ra tích lũy (cumulative risk) vào thời hạn cho từng team, với tính HR. Tuy phương pháp tính này, đứng trên phương diện toán học, chính xác hơn phương pháp tính tỉ lệ trên 100 người-năm giỏi bên trên 100 đối tượng người dùng, nhưng mà trong thực tiễn thì HR với RR không khác biệt đáng chú ý. Trong ngôi trường phù hợp thời gian theo dõi thân 2 đội tương đương nhau thì phần đông không tồn tại khác hoàn toàn nào thân RRHR.

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

Thể loại phân tích (Study design)

Chỉ số những thống kê

Mô hình so sánh

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) xuất xắc Hồi qui logistic

Theo thời gian (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox’s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR xuất xắc Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ bọn họ ý muốn tìm hiểu côn trùng contact giữa pkhá lây truyền độc hại color domain authority cam (Agent Orange – AO) và bệnh ung thư. Một giải pháp nghiên cứu qui mô là tuyển lựa chọn một tổ đối tượng người tiêu dùng, tiếp đến phân nhóm phụ thuộc lịch sử từ trước có bị phơi lây lan độc hóa học hay là không. Sau đó, quan sát và theo dõi cả nhị nhóm đối tượng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) cùng ghi nhận số bạn bị ung tlỗi. Kết trái của phân tích như vậy hoàn toàn có thể bắt lược trong Bảng 5 sau đây. Trong số 1000 người được đánh giá và thẩm định bị ptương đối nhiễm dịp thuở đầu, gồm 20 fan (tuyệt 2%) bị ung thỏng trong thời gian theo dõi; trong những 10,000 fan không xẩy ra ptương đối truyền nhiễm AO, có 100 fan (tức 1%) bị ung tlỗi tiếp nối. Bởi vậy, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng trường hợp tính bằng odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này sẽ không không giống nhau đáng chú ý.

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi lây truyền AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi và quan sát đối tượng người sử dụng một thời gian dài thường xuyên rất tốn kỉm. Một phương pháp nghiên cứu và phân tích không giống cũng hoàn toàn có thể đáp ứng nhu cầu mục tiêu mày mò côn trùng tương tác thân AO cùng ung thư, tuy thế yêu cầu không nhiều đối tượng rộng với ko bắt buộc quan sát và theo dõi một thời hạn dài: sẽ là nghiên cứu dịch – bệnh. Bảng 6 dưới đây trình bày hiệu quả một phân tích (đưa tưởng) như vậy. Trong nghiên cứu và phân tích này, bọn họ lựa chọn 100 người bệnh ung tlỗi cùng 100 đối tượng không trở nên ung thư, mà lại nhị team này tương tự nhau về các nhân tố nguy cơ tiềm ẩn. Sau đó, họ mày mò qua làm hồ sơ căn bệnh lí (tốt phỏng vấn) trong mỗi team bao gồm từng nào tín đồ bị phơi truyền nhiễm độc hóa học. Nói giải pháp khác, đó là một nghiên cứu và phân tích “ngược thời gian” (đối với nghiên cứu “xuôi thời gian” nhỏng trình diễn vào Bảng 4. Kết quả nghiên cứu dịch hội chứng này được trình diễn nhỏng sau:

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Pkhá lây nhiễm AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong nhóm bệnh nhân, bao gồm 10 tín đồ (tuyệt 10%) từng bị pkhá lây lan AO; với trong nhóm không ung thỏng số đối tượng người dùng từng bị ptương đối nhiễm là 5 bạn (giỏi 5%). Ở trên đây, họ tất yêu tính tỉ trọng phát sinh dịch (incidence), cũng chính vì số lượng người mắc bệnh cùng đối triệu chứng đã làm được khẳng định trước. Vì cần yếu dự tính tỉ lệ tạo ra, nghiên cứu bệnh dịch bệnh ko có thể chấp nhận được chúng ta ước tính RR. Tuy nhiên, bạn cũng có thể tính OR, với OR vào trường hòa hợp này là 1 ước tính chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 cho thấy odds bị phơi truyền nhiễm vào đội bệnh nhân là: 10/90 = 0.1111, và nhóm đối chứng: 0.05263. Do đó, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, rất có thể tính đơn giản dễ dàng rộng bởi công thức “giao chéo”:

*

Điểm thiết yếu nhằm khác nhau nhì hình thức nghiên cứu này là phương pháp lựa chọn mẫu mã. Với phân tích xuôi thời hạn, chúng ta khẳng định con số đối tượng người sử dụng theo nhân tố nguy cơ ngay từ đầu, và con số bệnh xuất hiện sinc là một số trong những ghi dấn. trái lại, cùng với phân tích ngược thời gian, họ khẳng định con số bệnh nhân cùng đối tượng người sử dụng ngay lập tức từ đầu, cùng số lượng ptương đối truyền nhiễm nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn là số ghi dìm.


Tuy công dụng nghiên cứu của nhì thể một số loại nghiên cứu và phân tích được trình bày vô cùng như thể nhau: hai cột với nhị mẫu (2×2 table), mà lại “câu chuyện” đằng sau của các số liệu này khôn cùng không giống nhau. Không tiếp liền câu chuyện phía sau của một bảng số liệu khôn cùng thuận tiện sai lạc trong lúc phân tích!

Tóm tắt

Tóm lại, cả hai RR với OR những là đa số chỉ số bội phản hình ảnh độ đối sánh tương quan giữa một nhân tố nguy cơ cùng bệnh; nhưng mà RR bắt đầu là chỉ số họ cần biết (còn OR chỉ cần ước số của RR). Cần đề xuất khẳng định rằng odds không hẳn là risk tốt nguy hại. Do đó, chân thành và ý nghĩa của OR siêu khó diễn giải. Đây chính là lí bởi vì mà lại một trong những bên nghiên cứu đòi “tẩy chai” OR <1,2>. Nhưng do tính đồng nhất của OR đối với RR cho nên việc sử dụng OR cần phải đặt vào bối cảnh phân tích <3>. Trong nghiên cứu cắt theo đường ngang hay nghiên cứu theo thời hạn, cùng Khi tỉ lệ thành phần giữ hành hay tỉ trọng phát sinh bệnh cao thì cần rời sử dụng OR <4>.