Ý NGHĨA CỦA ODDS RATIO LÀ GÌ, PHÂN BIỆT ODDS RATIO & RELATIVE RISK
-
Tóm tắt: trong số những hiểu lầm thông dụng vào diễn giải hiệu quả nghiên cứu và phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio (OR) với relative risk (RR). đa phần công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng thiên nhiên (randomized controlled trial RCT)
GS. Nguyễn Văn Tuấn Giáo sư y tế, Đại học tập New South WalesViện nghiên cứu và phân tích y khoa Garvan, Sydney, Australia Tóm tắt: trong số những hiểu lầm thịnh hành trong diễn giải kết quả phân tích lâm sàng là nhầm lẫn thân odds ratio (OR) cùng relative sầu risk (RR). Nhiều dự án công trình nghiên cứu lâm sàng đối hội chứng hốt nhiên (randomized controlled trial RCT) thông thường có xu hướng báo cáo tác dụng qua chỉ số RR, tuy nhiên cũng đều có khi OR được sử dụng để biểu hiện ảnh hưởng của một thuật chữa bệnh tuyệt côn trùng tương tác thân nhì nguyên tố. Sự chọn lựa này dẫn mang đến hiểu lầm rằng hai chỉ số này kiểu như nhau, và sự hiểu nhầm xẩy ra nghỉ ngơi trong cả hầu như nhà nghiên cứu và phân tích gồm tay nghề. Tuy nhiên, OR không tồn tại thuộc ý nghĩa với RR. Nói ngắn gọn, OR là một trong những ước số của RR. Trong điều kiện tần số mắc căn bệnh thấp giỏi hết sức tốt (dưới 1%) thì OR cùng RR tương đương nhau, tuy thế lúc tần số mắc bệnh dịch cao hơn 20% thì OR gồm Xu thế dự trù RR cao hơn nữa thực tiễn. Bài này sẽ giải thích gần như khác hoàn toàn quan trọng giữa 2 chỉ số này, và trình bày một phương pháp diễn giải chính xác. Trong một bài xích báo khoa học về mọt contact thân gene RUNX2 và 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; Phường. = 0.03). Tuy nhiên giải pháp diễn giải này không nên, do tác giả hiểu lầm tư tưởng risk cùng odds. Thật ra, đấy là một hiểu nhầm hết sức thịnh hành, vị các bên phân tích thường phát âm OR tương đương cùng với RR, cơ mà nhì chỉ số này không giống nhau. Prevalence cùng incidence Trước lúc rõ ràng tư tưởng risk với odds, họ buộc phải khác nhau nhị chỉ số phổ biến vào nghiên cứu lâm sàng với dịch tễ học: tỉ trọng lưu lại hành (prevalence) với tỉ lệ thành phần tạo nên (incidence). Tỉ lệ giữ hành, như cái tên gọi, là tỉ lệ thành phần ca bệnh dịch hiện tại lưu hành trong một quần thể ngay lập tức trên 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu lại hành bội phản hình họa qui mô của một sự việc y tế, nhưng mà cấm đoán họ biết về bệnh dịch cnạp năng lượng học (etiology). Tỉ lệ tạo nên, có khi được đề cùa đến như là tỉ trọng tiến công (attaông chồng rate), là tỉ trọng số ca new mắc bệnh dịch vào một thời gian theo dõi và quan sát. Tỉ lệ tạo ra có giá trị công nghệ là nó hỗ trợ cho chúng ta một vài ba thông báo về bệnh căn uống học tập. Chẳng hạn nlỗi một quần thể bao gồm 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, , 5 vào biểu thiết bị bên dưới đây), với 3 bạn mắc dịch (đối tượng người sử dụng 1, 3 với 5). Khái niệm nguy cơ (risk) và odds Trong y học, nguy cơ tiềm ẩn mắc căn bệnh thực chất là tỷ lệ. Xác suất, nhỏng bọn họ biết, là một trong những biến hóa số giữa 0 và 1. Xác suất thực chất là tỉ lệ thành phần, tỉ số, với Tỷ Lệ. Do đó, thuật ngữ risk vào y tế rất có thể Tức là phần trăm, tỉ trọng lưu giữ hành, tốt tỉ lệ thành phần phát sinh. Cụm từ nguy cơ, dịch từ chữ risk vào giờ Anh, có khá nhiều nghĩa vào y tế. Cần yêu cầu tách biệt nguy hại mắc bệnh với bệnh. lúc kể đến ung tlỗi, chúng ta ý muốn nói tới một sự kiện cho 1 cá nhân; cơ mà Khi kể đến nguy cơ tiềm ẩn ung thư xuất xắc cancer risk, chúng ta nói đến nguy cơ tiềm ẩn xảy ra, nguy cơ phát sinh cho một cá thể hay như là một quần thể. Xin kể lại, sự kiện không giống với nguy cơ sự kiện. Do kia, ung thỏng khác cùng với nguy hại ung thư, do ung tlỗi là một sự khiếu nại mang tính chất xác minh (certainty), còn nguy cơ ung thỏng là một đổi mới số thường xuyên mang tính chất cô động (uncertainty). Tất cả bọn họ trong bất kể thời điểm làm sao đều có nguy hại bị bệnh; mà lại bao gồm người có nguy cơ tiềm ẩn cao, có người dân có nguy cơ tiềm ẩn tốt. Trong tiếng Anh còn có một chữ nữa mà lại những ngữ điệu khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, cùng trong cả tiếng Việt cũng ko có: đó là chữ odds. Nếu nguy cơ tiềm ẩn bệnh nhân mắc căn bệnh là p, thì gồm một phương pháp nói không giống rằng odds nhưng người mắc bệnh kia mắc bệnh đối với ko mắc bệnh dịch là Ví dụ: nếu như nguy hại bệnh nhân bị ung thư trong tầm 5 năm tới là 0.10 (tức 10%) thì odds mà lại bệnh nhân bị ung thỏng là 0.1/ (1 0.1) = 0.11. Theo có mang này odds chưa hẳn là nguy cơ tuyệt risk. OR và RR: cách thức tính toán OR và RR là nhị chỉ số thống kê cực kỳ thịnh hành cùng hữu ích trong phân tích lâm sàng, bởi vì cả nhị chỉ số kiểm định mối tương tác giữa một nhân tố nguy hại với bệnh tật một phương châm gần như căn uống bản của nghiên cứu và phân tích y học văn minh. Cơ chế tính toán của nhị chỉ số này rất là đơn giản dễ dàng. Hãy tưởng tượng một dự án công trình phân tích RCT cùng với 2 nhóm: team được điều trị lành mạnh và tích cực với cùng 1 bài thuốc tất cả n1 người bị bệnh, cùng một tổ bệnh (placebo) tất cả n2 người mắc bệnh. Sau một thời hạn khám chữa, có k1 người mắc bệnh vào đội được điều trị mắc dịch, cùng k2 người bị bệnh trong team hội chứng mắc dịch. Bởi vậy, tỉ lệ mắc bệnh của group điều trị (kí hiệu p1) với nhóm bệnh (p2) được dự trù như sau:  Nếu RR > 1 (tuyệt p1 > p2 ), bạn có thể phát biểu rằng nhân tố nguy hại làm tăng năng lực mắc bệnh; nếu RR = 1 (tức là p1 = p2 ), chúng ta cũng có thể nói rằng không có mối contact như thế nào giữa nhân tố nguy hại và tài năng mắc bệnh; cùng ví như RR 1 2), chúng ta tất cả vật chứng để thể phát biểu rằng yếu tố nguy cơ rất có thể có tác dụng sút khả năng mắc dịch. Odds ratio: Thay bởi thực hiện tỉ trọng phát sinh p để thống kê giám sát khả năng mắc bệnh dịch, những thống kê cung cấp mang đến bọn họ một chỉ số khác: chính là odds. Odds nlỗi nói bên trên là tỉ số của hai tỷ lệ. Nếu p là xác suất mắc bệnh, thì 1 p là Phần Trăm sự khiếu nại không mắc căn bệnh. Theo đó, odds được khái niệm bằng: vì vậy, ví như odds > 1, kỹ năng mắc căn bệnh cao hơn nữa kỹ năng không mắc bệnh; nếu như odds = 1 thì vấn đề đó cũng tức là tài năng bằng với tài năng ko mắc bệnh; với nếu như odds 1) cùng đội chứng (kí hiệu odds2) là: Mối liên hệ thân RR với OR. Qua phương pháp <1> với <2>, chúng ta có thể thấy OR với RR bao gồm một côn trùng contact số học tập. cũng có thể viết lại cách làm RR như là 1 trong những hàm số của OR (tốt ngược lại), tuy vậy tại đây, tôi chỉ mong chú ý một điểm đặc biệt quan trọng tất cả tương quan đến việc suy diễn RR và OR. Nhìn vào cách làm tư tưởng odds, họ thuận tiện thấy ví như tỉ lệ mắc bệnh p rẻ (chẳng hạn như 0.001 hay 0.01 tức 0.1% giỏi 1%), thì oddsp. Chẳng hạn nhỏng giả dụ p = 0.01, thì 1 p = 0.99, cùng cho nên vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức vô cùng gần với p = 0.01. Quay lại cùng với bí quyết <2>, ví như nguy cơ mắc bệnh (p1 xuất xắc p2) ( hay Nói cách khác, ví như nguy hại mắc bệnh dịch rẻ, thì OR ngay gần bởi với RR. Nhưng ví như nguy hại mắc bệnh cao (chẳng hạn như bên trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR. Có thể làm cho một vài ba tính tân oán giúp thấy sự khác hoàn toàn thân RR cùng OR qua bảng số liệu sau đây (Bảng 1). Với đầy đủ ngôi trường thích hợp nguy hại mắc bệnh bên dưới 5%, OR và RR ko khác biệt đáng kể. Nhưng nếu nguy hại mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thì OR thường xuyên dự tính RR cao hơn thực tiễn. Bảng 1. So sánh RR cùng OR với rất nhiều tỉ trọng khác biệt (số liệu mô phỏng)
Chú ý: Bảng trên đây được tế bào phỏng làm thế nào để cho RR = 3 nhằm minh chứng rằng OR dự tính độ tác động cao hơn đối với thực tiễn.
RR cùng OR: ứng dụng
ví dụ như 1: truy vấn tra cứu ung thỏng vú. Chương trình truy tìm tra cứu ung tlỗi vú được khuyến khích nlỗi là 1 phương biện pháp y tế công cộng nhằm mục tiêu giảm nguy hại tử vong tự bệnh dịch này sinh sống đàn bà. Một nhóm phân tích sinh sống Thụy Điển triển khai một phân tích lâm sàng đối hội chứng đột nhiên (RCT), nhưng mà trong số ấy bọn họ tuyển chọn các thanh nữ tuổi 50 trở lên, cùng tạo thành 2 nhóm: team A gồm 66103 thiếu phụ được chụp mammography liên tục (tưng năm một lần), với nhóm B bao gồm 66105 thanh nữ không chụp mammography nhưng mà chỉ theo dõi và quan sát thông thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, nhóm A gồm 183 người tử vong bởi ung tlỗi vú cùng team B tất cả 177 bạn tử vong. Số liệu được trình bày vào Bảng 2 sau đây:
Với số liệu này, chúng ta cũng có thể thấy nguy cơ tử vong vào đội A là PA = 183/66103 = 0.002768 và nhóm B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ kia, RR hoàn toàn có thể ước tính bằng cách làm <1> nlỗi sau: Như vậy, OR bởi RR. Nhưng biện pháp suy diễn của OR khác cùng với RR. Bởi vày đơn vị của RR là nguy hại tử vong, cho nên vì thế bạn cũng có thể bảo rằng nhóm chụp mammography tiếp tục bao gồm nguy cơ tiềm ẩn tử vong cao hơn đội đối bệnh khoảng 3.4%. Nhưng đơn vị của OR là odds, do đó bọn họ thiết yếu phát biểu về nguy cơ tiềm ẩn tử vong, mà chỉ rất có thể tuyên bố rằng khả năng tốt odds tử vong của nhóm A cao hơn nữa đội B khoảng 3.4%. Tại trên đây, bởi nguy cơ tử vong phải chăng, cho nên vì thế nlỗi phương pháp <3> cho thấy nhị chỉ số này giống như nhau, và trong thực tiễn bạn cũng có thể diễn dịch một OR như thể RR. Cách rành mạch trên có vẻ như máy móc và lí ttiết, tuy vậy đặc trưng. Để thấy rõ nguy nan vào giải pháp diễn dịch OR, tôi đã trình bày một ví dụ sau đây: Bảng 3: Sắc tộc với tỉ lệ thông tim
Các đơn vị nghiên cứu và phân tích tóm lại rằng tỉ lệ thành phần bệnh nhân domain authority Đen được thông tlặng thấp hơn tỉ lệ sinh hoạt bệnh nhân domain authority white mang lại 40%. Sau lúc nghiên cứu và phân tích này chào làng, giới truyền thông media tấp nập bàn về hiệu quả cùng ý nghĩa của phân tích. Không nên nói ra, cũng rất có thể đoán được trong dư âm và tình trạng kì thị chủng tộc ngơi nghỉ Mĩ còn kéo dãn, phần đa nhóm tranh đấu chống kì thị chủng tộc đem tác dụng này để gia công minh chứng cáo giác rằng những chưng sĩ domain authority trắng kì thị người bệnh domain authority đen. Ý nghĩa còn chuyên sâu hơn: sự kì thị này có thể dẫn đến tử vong. Nói bí quyết không giống, có tín đồ suy diễn rằng đây là một sự vậy sát! Nhưng vô cùng nuối tiếc là con số 40% đó đã được diễn dịch cực kì sai. Không hầu hết suy diễn sai cơ mà phương pháp tính toán cũng sai. Để hiểu vì sao phương pháp diễn dịch đó sai, bọn họ hãy ban đầu bằng phương pháp tính OR của những tác giả. Odds thông tim vào nhóm người mắc bệnh da trắng là: Tại sao tất cả sự không giống biệt? Tại bởi các tác giả với giới media nhầm lẫn rằng OR là RR. Trong trường thích hợp này, OR không phải là một trong những chỉ số thích hợp để đối chiếu số liệu, bởi vì son số tỉ lệ quá cao (84.7% với 90.6%), với vì chưng tỉ lệ thành phần tương đối cao, cho nên vì thế OR ước tính RR vượt cao hơn nữa thực tiễn. Thật ra, tại chỗ này giải pháp Call RR cũng không đúng mực. RR chỉ thực hiện cho tỉ lệ phát sinh (incidence), tuy vậy vào trường hợp này không có tỉ lệ thành phần phát sinh, mà lại là tỉ trọng lưu lại hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ đúng mực nhằm biểu đạt 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong đề bài khác mà tôi hy vọng sẽ có được dịp quay lại nhằm bàn thêm). Điều quá bất ngờ là không nên sót này lại hiện hữu ngay lập tức trên chứng từ trắng mực đen của một tập san y học vào mặt hàng hàng đầu trên cầm giới!
Vấn đề diễn dịch OR RR là tỉ số của 2 tỉ trọng tuyệt 2 nguy cơ, cùng tỉ lệ thì bạn có thể gọi được khá thuận tiện. Nếu nói tỉ trọng mắc căn bệnh 3%, họ suy nghĩ ngay lập tức đến 3 trong 100 bạn mắc bệnh. Vì cầm, vụ việc suy diễn RR khá dễ ợt. Nếu RR = 2, chúng ta có thể bảo rằng tỉ lệ tăng vội vàng 2 lần. Ai cũng hiểu được nhưng mà ko chất vấn gì thêm. OR là tỉ số của nhị odds. Odds bội nghịch hình ảnh khả năng mắc dịch. Odds = 2 tức là năng lực mắc căn bệnh cao hơn tài năng không mắc dịch gấp đôi. Khó hiểu. Odds đã cực nhọc đọc thì tỉ số của nhị odds (giỏi nhì khả năng) lại càng là 1 đo lường và tính toán cạnh tranh hiểu hơn vì chưng nó quá chung bình thường, khó cảm giác được. Thật ra, một người thông thường khó rất có thể gọi đúng chuẩn nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 Chưa hẳn gồm thuộc nghĩa với RR = 2. Chính chính vì vậy mà cách đây không lâu có trào lưu xét lại OR trên các tập san y học thế giới. hầu hết đơn vị phân tích, dịch tễ học với thống kê lại học tập lôi kéo quăng quật OR! Nhưng bất cứ giám sát nào cũng điểm mạnh và khãn hữu kmáu. RR, mặc dù dễ diễn dịch cũng đều có khi hữu khuyết của nó. Lấy ví dụ đối chọi giản: trường hợp tỉ lệ thành phần mắc ung thư vào nhóm A là 1% cùng đội B là 3%, chúng ta dễ dãi thấy RR = 3. Nhưng nỗ lực vày nói mắc bệnh dịch, chúng ta đảo ngược lại vấn đề ko mắc bệnh: họ có tỉ lệ thành phần đến team A là 99% đối với nhóm B là 97%, cùng như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Tức là tỉ lệ thành phần ko mắc dịch trong đội B phải chăng rộng team A khoảng chừng 2%. (Nhưng nếu như dùng mắc bệnh, team A mắc dịch nhiều hơn nữa đội B đến 3 lần!) Nói cách không giống, RR có thể thiếu thốn tính đồng hóa (consistency). Nhưng OR thì nhất quán. Trong ví dụ trên, ví như mang chỉ số là mắc bệnh làm cho đối chiếu, OR là 3.06. Nhưng nếu như rước ko mắc bệnh làm chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 (bạn đọc có thể bình chọn số lượng này). Trong toán thống kê lại, bạn ta Hotline đặc tính của OR là symmetric (đối xứng), còn công dụng của RR là asymmetric (bất đối xứng).
OR, PR, RR với thể nhiều loại nghiên cứu Một khác hoàn toàn cơ bạn dạng nữa thân RR cùng OR là sự việc tùy trực thuộc vào thể nhiều loại nghiên cứu. Nói một cách nđính thêm gọn, RR chỉ rất có thể dự trù trường đoản cú nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective study), nhưng mà OR thì rất có thể dự trù tự toàn bộ thể loại nghiên cứu và phân tích, mà lại hầu hết là nghiên cứu dịch hội chứng. Bởi vày OR có thể sử dụng đến phân tích cắt theo đường ngang cơ mà gồm sự việc về diễn giải, với nghiên cứu và phân tích cắt ngang chỉ có thể ước tính prevalence hay tỉ lệ thành phần lưu giữ hành, buộc phải những bên phân tích đề xuất sử dụng prevalence ratio (PR) cụ đến OR đối với các phân tích cắt theo đường ngang. Tương tự như RR là tỉ số của nhị incidence (tỉ lệ phát sinh), truyền bá là tỉ số của 2 tỉ lệ lưu lại hành. Một chỉ số không giống cũng có thể có ý nghĩa sâu sắc tựa như như ralative risk là hazard ratio (HR giỏi tỉ số rủi ro ro). Thông thường các nghiên cứu và phân tích lâm sàng theo dõi và quan sát đối tượng trong một thời gian lâu năm, nuốm vày tính tỉ lệ thành phần gây ra bệnh dịch vào thời hạn đó, thỉnh phảng phất những nhà nghiên cứu tính tỉ trọng tạo nên tích điểm (cumulative sầu risk) vào thời hạn mang lại từng nhóm, cùng tính HR. Tuy phương pháp tính này, đứng bên trên phương diện toán học tập, đúng chuẩn hơn cách tính tỉ lệ trên 100 người-năm tốt trên 100 đối tượng người tiêu dùng, dẫu vậy vào thực tế thì HR và RR ko khác nhau đáng chú ý. Trong ngôi trường thích hợp thời gian theo dõi và quan sát giữa 2 team tương đương nhau thì phần nhiều không tồn tại khác biệt như thế nào thân RR với HR. Bảng 4: Thể nhiều loại nghiên cứu cùng sự thích hợp của OR, truyền bá, RR
Giả dụ bọn họ mong muốn tìm hiểu mối contact thân phơi truyền nhiễm chất độc màu da cam (Agent Orange AO) và các bệnh ung thư. Một biện pháp nghiên cứu qui mô là tuyển lựa chọn một đội nhóm đối tượng người dùng, tiếp đến phân nhóm nhờ vào tiểu sử từ trước tất cả bị pkhá lây truyền độc hóa học hay là không. Sau kia, theo dõi cả hai team đối tượng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) cùng ghi nhận số người bị ung thỏng. Kết quả của nghiên cứu và phân tích như thế hoàn toàn có thể bắt lược trong Bảng 5 sau đây. Trong số 1000 tín đồ được đánh giá và thẩm định bị phơi lây nhiễm dịp ban đầu, gồm 20 tín đồ (giỏi 2%) bị ung thỏng trong thời hạn theo dõi; trong những 10,000 bạn không biến thành ptương đối lan truyền AO, bao gồm 100 tín đồ (tức 1%) bị ung tlỗi sau đó. bởi thế, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng giả dụ tính bằng odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này không khác nhau đáng chú ý. Bảng 5. Một phân tích xuôi thời hạn (mang tưởng)
Nhưng quan sát và theo dõi đối tượng người tiêu dùng một thời hạn dài hay khôn xiết tốn kỉm. Một cách thức nghiên cứu khác cũng hoàn toàn có thể thỏa mãn nhu cầu mục tiêu mày mò côn trùng liên hệ thân AO với ung thỏng, nhưng mà bắt buộc ít đối tượng người dùng rộng và ko nên quan sát và theo dõi một thời gian dài: chính là nghiên cứu và phân tích bệnh triệu chứng. Bảng 6 dưới đây trình bày công dụng một phân tích (giả tưởng) như thế. Trong nghiên cứu và phân tích này, chúng ta chọn 100 người bệnh ung thư cùng 100 đối tượng không trở nên ung thư, tuy nhiên hai team này tương tự nhau về những nhân tố nguy cơ tiềm ẩn. Sau kia, chúng ta khám phá qua làm hồ sơ căn bệnh lí (tuyệt rộp vấn) trong mỗi nhóm có bao nhiêu fan bị ptương đối truyền nhiễm độc chất. Nói biện pháp khác, đây là một phân tích ngược thời gian (so với nghiên cứu và phân tích xuôi thời gian như trình bày trong Bảng 4. Kết trái phân tích bệnh hội chứng này được trình bày nhỏng sau: Bảng 6. Một nghiên cứu và phân tích bệnh dịch chứng (đưa tưởng)
Trong team bệnh nhân, có 10 người (tuyệt 10%) từng bị phơi lây truyền AO; và vào đội không ung tlỗi số đối tượng người tiêu dùng từng bị phơi truyền nhiễm là 5 người (hay 5%). Tại đây, họ cần yếu tính tỉ lệ thành phần tạo nên bệnh (incidence), bởi vì số lượng người mắc bệnh với đối hội chứng đã có xác minh trước. Vì quan trọng ước tính tỉ lệ tạo nên, phân tích dịch triệu chứng ko chất nhận được chúng ta dự trù RR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tính OR, với OR vào ngôi trường thích hợp này là 1 trong những dự trù chỉ số RR. Số liệu Bảng 6 cho thấy thêm odds bị pkhá nhiễm trong đội bệnh nhân là: 10/90 = 0.1111, với nhóm đối chứng: 0.05263. Do kia, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, có thể tính đơn giản dễ dàng hơn bởi công thức giao chéo:
Điểm bao gồm nhằm minh bạch nhị vẻ ngoài nghiên cứu và phân tích này là phương pháp chọn mẫu mã. Với phân tích xuôi thời gian, họ khẳng định số lượng đối tượng người tiêu dùng theo nhân tố nguy cơ tức thì từ trên đầu, cùng con số bệnh phát sinh là một vài ghi nhận. trái lại, với phân tích ngược thời hạn, chúng ta xác minh con số người mắc bệnh với đối tượng người sử dụng tức thì từ đầu, với con số ptương đối nhiễm nhân tố nguy cơ là số ghi thừa nhận. Tuy hiệu quả nghiên cứu và phân tích của nhì thể các loại phân tích được trình diễn khôn cùng như là nhau: hai cột với nhị chiếc (2×2 table), tuy nhiên câu chuyện ẩn dưới của những số liệu này khôn xiết khác nhau. Không tiếp nối mẩu truyện ẩn dưới của một bảng số liệu khôn cùng thuận tiện sai lầm trong khi phân tích! Tóm tắt Tóm lại, cả nhị RR cùng OR gần như là đầy đủ chỉ số làm phản hình họa độ đối sánh tương quan thân một yếu tố nguy cơ tiềm ẩn cùng bệnh; tuy thế RR new là chỉ số bọn họ cần phải biết (còn OR chỉ là ước số của RR). Cần bắt buộc xác minh rằng odds không hẳn là risk tốt nguy hại. Do kia, ý nghĩa của OR hết sức nặng nề diễn giải. Đây đó là lí vị cơ mà một trong những đơn vị nghiên cứu và phân tích đòi tẩy chai OR <1,2>. Nhưng vày tính đồng điệu của OR đối với RR nên việc áp dụng OR cần được đặt vào bối cảnh nghiên cứu <3>. Trong nghiên cứu cắt ngang tuyệt nghiên cứu theo thời hạn, và khi tỉ trọng lưu lại hành giỏi tỉ trọng phát sinh bệnh dịch cao thì nên rời thực hiện OR <4>. |
