rr là gì

Tóm tắt: Một trong mỗi hiểu nhầm thông dụng vô biểu diễn giải sản phẩm nghiên cứu và phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân mật odds ratio (OR) và relative risk (RR).  hầu hết dự án công trình nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial – RCT)

GS. Nguyễn Văn Tuấn
Giáo sư hắn khoa, Đại học tập New South Wales
Viện nghiên cứu và phân tích hắn khoa Garvan, Sydney, Australia

Bạn đang xem: rr là gì

Biểu đồ vật 1 minh họa phương pháp tính prevalence và incidence.

Trong giờ Anh còn tồn tại một chữ nữa tuy nhiên những ngôn từ khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và trong cả giờ Việt cũng ko có: này đó là chữ odds.  Nếu nguy hại người bị bệnh giắt căn bệnh là p, thì sở hữu một cơ hội rằng không giống rằng odds tuy nhiên người bị bệnh cơ giắt căn bệnh đối với ko giắt căn bệnh là

Nếu RR > 1 (hay p₁ > p₂ ), tất cả chúng ta hoàn toàn có thể tuyên bố rằng nhân tố nguy hại thực hiện tăng tài năng giắt bệnh; nếu như RR = 1 (tức là p₁ = p₂ ), tất cả chúng ta nói theo một cách khác rằng không tồn tại côn trùng contact nào là thân mật nhân tố nguy hại và tài năng giắt bệnh; và nếu như RR < 1 (tức p₁ < p₂), tất cả chúng ta sở hữu vật chứng nhằm thể tuyên bố rằng nhân tố nguy hại hoàn toàn có thể thực hiện rời tài năng giắt căn bệnh.

Odds ratio:  Thay vì như thế dùng tỉ lệ thành phần đột biến p để thống kê giám sát tài năng giắt căn bệnh, tổng hợp hỗ trợ cho tới tất cả chúng ta một chỉ số khác: này đó là odds.  Odds như rằng bên trên là tỉ số của nhị phần trăm.  Nếu p là phần trăm giắt căn bệnh, thì 1 – p là phần trăm sự khiếu nại ko giắt căn bệnh.  Theo cơ, odds được khái niệm bằng:

Như vậy, nếu như odds > 1, tài năng giắt căn bệnh cao hơn nữa tài năng ko giắt bệnh; nếu như odds = 1 thì điều này cũng Tức là tài năng vì như thế với tài năng ko giắt bệnh; và nếu như odds < 1, tất cả chúng ta nói theo một cách khác tài năng giắt căn bệnh thấp rộng lớn tài năng ko giắt căn bệnh.

Với khái niệm này, tất cả chúng ta trở về với ví dụ một vừa hai phải trình diễn về RR.  Odds giắt căn bệnh vô group được chữa trị (kí hiệu odds₁) và group hội chứng (kí hiệu odds₂) là:

Mối contact thân mật RR và OR.  Qua công thức [1] và [2], tất cả chúng ta hoàn toàn có thể thấy OR và RR sở hữu một côn trùng liên thông số học tập.  cũng có thể ghi chép lại công thức RR như là một trong những hàm số của OR (hay ngược lại), tuy nhiên ở trên đây, tôi chỉ ham muốn chú ý một điểm cần thiết sở hữu tương quan cho tới việc suy diễn RR và OR.

Nhìn vô công thức khái niệm odds, tất cả chúng ta dễ dàng và đơn giản thấy nếu như tỉ lệ thành phần giắt căn bệnh p thấp (chẳng hạn như 0.001 hoặc 0.01 – tức 0.1% hoặc 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn như nếu như p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, và vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức đặc biệt ngay gần với p = 0.01.  Quay lại với công thức [2], nếu như nguy hại giắt căn bệnh (p₁ hay p₂) ( hoặc ) thấp hoặc đặc biệt thấp, thì OR hoàn toàn có thể ghi chép như sau:

Nói cách thứ hai, nếu nguy hại giắt căn bệnh thấp, thì OR ngay gần vì như thế với RR.  Nhưng nếu như nguy hại giắt căn bệnh cao (chẳng hạn như bên trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR.

Có thể thực hiện một vài ba đo lường và tính toán để xem sự khác lạ thân mật RR và OR qua loa bảng số liệu tại đây (Bảng 1).  Với những tình huống nguy hại giắt căn bệnh bên dưới 5%, OR và RR ko không giống nhau đáng chú ý.  Nhưng nếu như nguy hại giắt căn bệnh cao hơn nữa 10%, thì OR thông thường dự tính RR cao hơn nữa thực tiễn.

Bảng 1. So sánh RR và OR với rất nhiều tỉ lệ thành phần không giống nhau (số liệu tế bào phỏng)

Chú ý: Bảng bên trên trên đây được tế bào phỏng sao cho tới RR = 3 nhằm minh chứng rằng OR dự tính chừng tác động cao hơn nữa đối với thực tiễn.

RR và OR: ứng dụng

Ví dụ 1: truy thám thính ung thư vú. Chương trình truy thám thính ung thư vú được khuyến nghị như là một trong những phương cơ hội hắn tế công nằm trong nhằm mục tiêu rời nguy hại tử vong kể từ căn bệnh này ở phụ phái đẹp.  Một group nghiên cứu và phân tích ở Thụy Điển tổ chức một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng tình cờ (RCT), tuy nhiên trong cơ chúng ta tuyển chọn những phụ phái đẹp tuổi tác 50 trở lên trên, và tạo thành 2 nhóm: group A bao gồm 66103 phụ phái đẹp được chụp mammography thông thường xuyên (mỗi năm một lần), và group B bao gồm 66105 phụ phái đẹp ko chụp mammography tuy nhiên chỉ theo đuổi dõi thông thường (tức group chứng).  Sau 5 năm, group A sở hữu 183 người tử vong vì như thế ung thư vú và group B sở hữu 177 người tử vong.  Số liệu được trình diễn vô Bảng 2 sau đây:

Bảng 2: Truy thám thính ung thư vú và tử vong

Với số liệu này, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể thấy nguy hại tử vong vô group A là P_A = 183/66103 = 0.002768 và group B là P_A = 177/66105 = 0.002678.  Từ cơ, RR hoàn toàn có thể dự tính vì như thế công thức [1] như sau:

Như vậy, OR vì như thế RR. Nhưng cơ hội suy diễn của OR không giống với RR.  Bởi vì như thế đơn vị chức năng của RR là nguy hại tử vong, cho nên vì thế tất cả chúng ta nói theo một cách khác rằng group chụp mammography thông thường xuyên sở hữu nguy hại tử vong cao hơn nữa group đối hội chứng khoảng chừng 3.4%.  Nhưng đơn vị chức năng của OR là odds, cho nên vì thế tất cả chúng ta ko thể tuyên bố về “nguy cơ tử vong”, tuy nhiên chỉ hoàn toàn có thể tuyên bố rằng “khả năng” hoặc odds tử vong của tập thể nhóm A cao hơn nữa group B khoảng chừng 3.4%.  Tại trên đây, vì như thế nguy hại tử vong thấp, cho nên vì thế như công thức [3] đã cho chúng ta biết nhị chỉ số này tương đương nhau, và vô thực tiễn tất cả chúng ta hoàn toàn có thể suy diễn một OR như thể RR.

Cách phân biệt bên trên có vẻ như công cụ và lí thuyết, tuy nhiên cần thiết.  Để thấy rõ ràng nguy hại vô cơ hội suy diễn OR, tôi tiếp tục trình diễn một ví dụ sau đây:

Ví dụ 2: sắc tộc và tỉ lệ thành phần thông tim (cardiac catherization).  Tập san New England Journal of Medicine số rời khỏi ngày 25/2/1999 (tập 349; trang 618-626) công thân phụ một nghiên cứu và phân tích đặc biệt thú vị về tác động của sắc tộc cho tới tỉ lệ thành phần thông tim.  Trong nghiên cứu và phân tích này, những căn nhà nghiên cứu và phân tích mướn một số trong những biểu diễn viên năng lượng điện hình ảnh người domain authority White và domain authority đen sì vào vai người bị bệnh.  Các biểu diễn viên được chỉ cơ hội trình diễn những triệu hội chứng và căn bệnh trạng cẩn trọng và không thiếu, tuy nhiên tương đương nhau.  Họ thu hình những biểu diễn viên vô video; lựa chọn tình cờ 720 chưng sĩ chuyên nghiệp tim người domain authority White, cho tới chúng ta coi những đoạn phim này, và căn vặn “ai rất cần được thông tim”.  Kết ngược đã cho chúng ta biết 90.6% chưng sĩ ý kiến đề xuất những người bị bệnh domain authority White nên được thông tim, tuy nhiên tỉ lệ thành phần này cho tới người bị bệnh domain authority đen sì chỉ 84.7%.  Một phần của sản phẩm hoàn toàn có thể tóm tắt vô Bảng 3 sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ lệ thành phần thông tim

Các căn nhà nghiên cứu và phân tích Tóm lại rằng tỉ lệ thành phần người bị bệnh domain authority đen sì được thông tim thấp rộng lớn tỉ lệ thành phần ở người bị bệnh domain authority White cho tới 40%.  Sau khi nghiên cứu và phân tích này công thân phụ, giới truyền thông rần rộ bàn về sản phẩm và chân thành và ý nghĩa của nghiên cứu và phân tích.  Không cần thiết tâm sự, cũng hoàn toàn có thể đoán được vô dư ba và hiện tượng kì thị chủng tộc ở Mĩ còn kéo dãn, những group đấu tranh giành chống kì thị chủng tộc lấy sản phẩm này nhằm thực hiện vật chứng tố giác rằng những chưng sĩ domain authority White kì thị người bị bệnh domain authority đen sì.  Ý nghĩa còn sâu sắc xa vời hơn: sự kì thị này hoàn toàn có thể kéo theo tử vong.  Nói cách thứ hai, sở hữu người suy diễn rằng đấy là một trường hợp hi hữu sát!

Nhưng đặc biệt tiếc là số lượng 40% này đã được suy diễn rất là sai.  Không chỉ suy diễn sai tuy nhiên phương pháp tính toán cũng sai.  Để hiểu vì sao cơ hội suy diễn cơ sai, tất cả chúng ta hãy chính thức bằng phương pháp tính OR của những người sáng tác. Odds thông tim vô group người bị bệnh domain authority White là:

Tại sao sở hữu sự không giống biệt?  Tại vì như thế những người sáng tác và giới truyền thông lầm lẫn rằng OR là RR.  Trong tình huống này, OR ko nên là một trong những chỉ số phù hợp nhằm phân tách số liệu, chính vì son số tỉ lệ thành phần vượt lên cao (84.7% và 90.6%), và vì như thế tỉ lệ thành phần vượt lên cao, cho nên vì thế OR dự tính RR vượt lên cao hơn nữa thực tiễn.

Thật rời khỏi, ở trên đây cơ hội gọi “RR” cũng ko đúng mực.  RR chỉ dùng cho tới tỉ lệ thành phần đột biến (incidence), tuy nhiên trong tình huống này không tồn tại tỉ lệ thành phần đột biến, tuy nhiên là tỉ lệ thành phần xuất hiện (prevalence).  Do cơ, thuật ngữ đúng mực nhằm tế bào miêu tả 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là một trong những vấn đề không giống tuy nhiên tôi hy vọng sẽ sở hữu được cơ hội trở về nhằm bàn thêm). Điều sửng sốt là sơ sót đó lại hiện hữu tức thì trên giấy tờ White mực đen sì của một tập dượt san hắn học tập vô mặt hàng số 1 bên trên thế giới!

Vấn đề suy diễn OR

RR là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần hoặc 2 nguy hại, và tỉ lệ thành phần thì tất cả chúng ta hoàn toàn có thể nắm rõ khá dễ dàng và đơn giản.  Nếu rằng tỉ lệ thành phần giắt căn bệnh 3%, tất cả chúng ta nghĩ về tức thì cho tới 3 vô 100 người giắt căn bệnh.   Vì thế, yếu tố suy diễn RR khá dễ dàng và đơn giản.  Nếu RR = 2, tất cả chúng ta nói theo một cách khác rằng tỉ lệ thành phần tăng vội vàng gấp đôi.  Ai cũng nắm rõ tuy nhiên ko phỏng vấn gì tăng.

OR là tỉ số của nhị odds. Odds phản hình ảnh “khả năng” giắt căn bệnh.  Odds = 2 Tức là tài năng giắt căn bệnh cao hơn nữa tài năng ko giắt căn bệnh gấp đôi.  Khó hiểu.  Odds đang được khó khăn hiểu thì tỉ số của nhị odds (hay nhị khả năng) lại càng là một trong những thống kê giám sát khó khăn hiểu rộng lớn vì như thế nó vượt lên chung quy, khó khăn cảm biến được.  Thật rời khỏi, một người thông thường khó khăn hoàn toàn có thể hiểu đúng mực nghĩa của OR.  Chúng tớ biết OR = 2 ko hẳn sở hữu nằm trong nghĩa với RR = 2.  Chính vì vậy tuy nhiên mới đây sở hữu “phong trào xét lại” OR bên trên những tập dượt san hắn học tập quốc tế.  hầu hết căn nhà nghiên cứu và phân tích, dịch tễ học tập và tổng hợp học tập lôi kéo vứt OR!

Nhưng bất kể thống kê giám sát nào thì cũng ưu thế và khuyết thiếu.  RR, cho dù dễ dàng suy diễn cũng có thể có khuyết thiếu của chính nó.  Lấy ví dụ đơn giản: nếu như tỉ lệ thành phần giắt các bệnh ung thư vô group A là 1% và group B là 3%, tất cả chúng ta dễ dàng và đơn giản thấy RR = 3.  Nhưng thay cho rằng giắt căn bệnh, tất cả chúng ta lật ngược lại yếu tố “không giắt bệnh”: tất cả chúng ta sở hữu tỉ lệ thành phần cho tới group A là 99% đối với group B là 97%, và như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, tức là tỉ lệ thành phần ko giắt căn bệnh vô group B thấp rộng lớn group A khoảng chừng 2%.  (Nhưng nếu như người sử dụng “mắc bệnh”, group A giắt căn bệnh nhiều hơn thế nữa group B cho tới 3 lần!)  Nói cách thứ hai, RR hoàn toàn có thể thiếu hụt tính nhất quán (consistency).

Nhưng OR thì nhất quán.  Trong ví dụ bên trên, nếu như lấy chỉ số là “mắc bệnh” thực hiện đối chiếu, OR là 3.06.  Nhưng nếu như lấy “không giắt bệnh” thực hiện chỉ số son sánh, thì OR vẫn chính là 3.06 (bạn hiểu hoàn toàn có thể đánh giá số lượng này).  Trong toán tổng hợp, người tớ gọi đặc điểm của OR là symmetric (đối xứng), còn đặc điểm của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, quảng bá, RR và chuyên mục nghiên cứu

Một khác lạ cơ bạn dạng nữa thân mật RR và OR là sự việc tùy nằm trong vô chuyên mục nghiên cứu và phân tích.  Nói một cơ hội cộc gọn gàng, RR chỉ hoàn toàn có thể dự tính kể từ nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective study), tuy nhiên OR thì hoàn toàn có thể dự tính kể từ toàn bộ chuyên mục nghiên cứu và phân tích, tuy nhiên đa số là nghiên cứu và phân tích căn bệnh – hội chứng.

Bởi vì như thế OR có thể dùng cho tới nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang tuy nhiên sở hữu yếu tố về biểu diễn giải, và nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang chỉ hoàn toàn có thể dự tính prevalence hay tỉ lệ thành phần xuất hiện, nên những căn nhà nghiên cứu và phân tích ý kiến đề xuất dùng prevalence ratio (PR) thay cho cho tới OR đối với những nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang.  Tương tự động như RR là tỉ số của nhị incidence (tỉ lệ phân phát sinh), PR là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần xuất hiện.

Một chỉ số không giống cũng có thể có chân thành và ý nghĩa tương tự động như ralative risk là hazard ratio (HR hoặc tỉ số rủi ro).  Thông thông thường những nghiên cứu và phân tích lâm sàng theo đuổi dõi đối tượng người sử dụng vô một thời hạn lâu năm, thay cho tính tỉ lệ thành phần đột biến căn bệnh vô thời hạn cơ, thỉnh phảng phất những căn nhà nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ thành phần đột biến thu thập (cumulative risk) vô thời hạn cho tới từng group, và tính HR.  Tuy phương pháp tính này, đứng bên trên góc nhìn toán học tập, đúng mực rộng lớn phương pháp tính tỉ lệ thành phần bên trên 100 người-năm hoặc bên trên 100 đối tượng người sử dụng, tuy nhiên trong thực tiễn thì HR và RR ko không giống nhau đáng chú ý.  Trong tình huống thời hạn theo đuổi dõi thân mật 2 group tương tự nhau thì hầu hết không tồn tại khác lạ nào là thân mật RR và HR.

Bảng 4: Thể loại nghiên cứu và phân tích và sự phù hợp của OR, quảng bá, RR

Giả dụ tất cả chúng ta ham muốn thám thính hiểu côn trùng contact thân mật phơi bầy nhiễm chất độc hại color domain authority cam (Agent Orange – AO) và các bệnh ung thư.  Một cơ hội nghiên cứu và phân tích qui tế bào là tuyển chọn lựa chọn [ngẫu nhiên] một group đối tượng người sử dụng, tiếp sau đó phân group nhờ vào chi phí sử sở hữu bị phơi bầy nhiễm độc hóa học hay là không.  Sau cơ, theo đuổi dõi cả nhị group đối tượng người sử dụng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) và ghi nhận số người bị ung thư.  Kết ngược của nghiên cứu và phân tích như vậy hoàn toàn có thể tóm tắt vô Bảng 5 tại đây.  Trong số 1000 người được thẩm tấp tểnh bị phơi bầy nhiễm khi lúc đầu, sở hữu trăng tròn người (hay 2%) bị ung thư vô thời hạn theo đuổi dõi; vô số 10,000 người không xẩy ra phơi bầy nhiễm AO, sở hữu 100 người (tức 1%) bị ung thư tiếp sau đó.  Như vậy, RR = 0.02/0.01 = 2.  Nhưng nếu như tính vì như thế odd thì OR = 2.02.  Hai chỉ số này sẽ không không giống nhau đáng chú ý.

Bảng 5.  Một nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (giả tưởng)

Nhưng theo đuổi dõi đối tượng người sử dụng một thời hạn lâu năm thông thường đặc biệt tốn xoàng.  Một cách thức nghiên cứu và phân tích không giống cũng hoàn toàn có thể thỏa mãn nhu cầu mục tiêu thám thính hiểu côn trùng contact thân mật AO và ung thư, tuy nhiên cần thiết không nhiều đối tượng người sử dụng rộng lớn và ko cần thiết theo đuổi dõi một thời hạn dài: này đó là nghiên cứu và phân tích căn bệnh – hội chứng.  Bảng 6 sau đây trình diễn sản phẩm một nghiên cứu và phân tích (giả tưởng) như vậy.  Trong nghiên cứu và phân tích này, tất cả chúng ta lựa chọn 100 người bị bệnh ung thư và 100 đối tượng người sử dụng không xẩy ra ung thư, tuy nhiên nhị group này tương tự nhau về những nhân tố nguy hại.  Sau cơ, tất cả chúng ta thám thính hiểu qua loa làm hồ sơ căn bệnh lí (hay phỏng vấn) trong những group sở hữu từng nào người bị phơi bầy nhiễm độc hóa học.  Nói cách thứ hai, đấy là một nghiên cứu và phân tích “ngược thời gian” (so với nghiên cứu và phân tích “xuôi thời gian” như trình diễn vô Bảng 4.  Kết ngược nghiên cứu và phân tích căn bệnh hội chứng này được trình diễn như sau:

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

Trong group người bị bệnh, sở hữu 10 người (hay 10%) từng bị phơi bầy nhiễm AO; và vô group ko ung thư số đối tượng người sử dụng từng bị phơi bầy nhiễm là 5 người (hay 5%).  Tại trên đây, tất cả chúng ta ko thể tính tỉ lệ thành phần đột biến căn bệnh (incidence), chính vì con số người bị bệnh và đối hội chứng đang được xác lập trước.  Vì ko thể dự tính tỉ lệ thành phần đột biến, nghiên cứu và phân tích căn bệnh hội chứng ko được chấp nhận tất cả chúng ta dự tính RR.  Tuy nhiên, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể tính OR, và OR vô tình huống này là một trong những dự tính chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 đã cho chúng ta biết odds bị phơi bầy nhiễm vô group người bị bệnh là: 10/90 = 0.1111, và group đối chứng: 0.05263.  Do cơ, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11.  Thật rời khỏi, hoàn toàn có thể tính giản dị rộng lớn vì như thế công thức “giao chéo”:

Điểm chủ yếu nhằm phân biệt nhị kiểu dáng nghiên cứu và phân tích này là cách thức lựa chọn kiểu mẫu.  Với nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn, tất cả chúng ta xác lập con số đối tượng người sử dụng theo đuổi nhân tố nguy hại tức thì từ trên đầu, và con số bệnh phát triển sinh là một số trong những ghi nhận.  trái lại, với nghiên cứu và phân tích ngược thời hạn, tất cả chúng ta xác lập con số người bị bệnh và đối tượng người sử dụng tức thì từ trên đầu, và con số phơi bầy nhiễm nhân tố nguy hại là số ghi nhận.

Tuy sản phẩm nghiên cứu và phân tích của nhị chuyên mục nghiên cứu và phân tích được trình diễn đặc biệt tương đương nhau: nhị cột và nhị loại (2×2 table), tuy nhiên “câu chuyện” phía sau của những số liệu này đặc biệt không giống nhau.  Không nối tiếp mẩu truyện phía sau của một bảng số liệu đặc biệt dễ dàng và đơn giản sai lầm đáng tiếc trong lúc phân tích!

Tóm tắt

Tóm lại, cả nhị RR và OR đều là những chỉ số phản hình ảnh chừng đối sánh thân mật một nhân tố nguy hại và bệnh; tuy nhiên RR mới mẻ là chỉ số tất cả chúng ta cần phải biết (còn OR đơn thuần ước số của RR). Cần nên xác lập rằng odds không nên là risk hay nguy hại.  Do cơ, chân thành và ý nghĩa của OR rất khó khăn biểu diễn giải.  Đây đó là lí tự tuy nhiên một số trong những căn nhà nghiên cứu và phân tích yêu cầu “tẩy chai” OR [1,2].  Nhưng vì như thế tính nhất quán của OR đối với RR nên việc dùng OR cần phải kê vô toàn cảnh nghiên cứu và phân tích [3].  Trong nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang hoặc nghiên cứu và phân tích theo đuổi thời hạn, và khi tỉ lệ thành phần xuất hiện hoặc tỉ lệ thành phần đột biến căn bệnh cao thì nên rời dùng OR [4].

Việc lựa chọn OR và RR tùy theo đuổi quy mô nghiên cứu và phân tích [5-7].  OR có thể dùng cho tới toàn bộ những nghiên cứu và phân tích căn bệnh hội chứng (case-control study), cắt theo đường ngang (cross-sectional study), nghiên cứu và phân tích theo đuổi dõi người bị bệnh theo đuổi thời hạn (prospective study) cho dù là nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng tình cờ (RCT).  RR chỉ hoàn toàn có thể dùng cho những nghiên cứu và phân tích theo đuổi dõi người bị bệnh theo đuổi thời hạn và nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng tình cờ.  Đối với những nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang, PR thường được dùng nhằm xử lý những trở ngại vô biểu diễn giải OR.

Về mặt mũi đo lường và tính toán, không tồn tại gì sai khi một nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang hoặc theo đuổi thời hạn dùng OR.  Nhưng cần được rất là cẩn trọng khi biểu diễn giải OR trong những nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang, vì như thế OR tùy nằm trong vô nguy hại giắt căn bệnh (và khi nguy hại giắt căn bệnh cao – như bên trên 10% –  thì OR thông thường cao hơn nữa đối với thực tế). Do cơ, những nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang ngày này hay được dùng prevalence ratio.

Quay quay về bài xích báo tuy nhiên người ghi chép bài xích này bình duyệt, khi người sáng tác viết: “The risk of fracture in the CC genotype was 45% lower phàn nàn TT group (OR = 0.55; 95% CI: 0.32 – 0.94; Phường = 0.03)“, chúng ta lầm lẫn thân mật định nghĩa nguy cơ và odds.  Cách biểu diễn giải thực sự “The odds of fracture in the CC genotype was 45% lower phàn nàn TT group” (Nhóm với vươn lên là thể ren CC sở hữu nguy hại gãy xương thấp rộng lớn 45% đối với group với vươn lên là thể TT).

Tài liệu tham lam khảo

1.  Sackett DL, Deeks JJ, Altman DG. Down with odds ratios! Evidence-Based Med 1996; 1: 164-166.

2.  Deeks J. When can odds ratios mislead? Odds ratios should be used only in case-control studies and logistic regression analyses [letter]. British Medical Journal 1998:317(7166);1155-6; discussion 1156-7.

3.  Altman DG, Deeks JJ, Sackett DL. Odds ratios should be avoided when events are common. British Medical Journal 1998;317:1318.

4.  Schmidt CO, Kohlmann T. When lớn use the odds ratio or the relative risk? International Journal of Public Health 2008; 53:165-7.

5.  Fahey T, Griffiths S and Peters TJ. Evidence-based purchasing: understanding results of clinical trials and systematic reviews. British Medical Journal 1995:311(7012);1056-9; discussion 1059-60.

Xem thêm: nữ phụ bình tĩnh một chút

6.  Greenland S. Interpretation and Choice of Effect Measures in Epidemiologic Analyses. American Journal of Epidemiology 1987:125(5);761-767.

7.  Pearce N. What Does the Odds Ratio Estimate in a Case-Control Study? International Journal of Epidemiology 1993:22(6);118