GS. Nguyễn Văn uống TuấnGiáo sư y tế, Đại học tập New South WalesViện phân tích y khoa Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt:Một trong những hiểu nhầm thịnh hành vào diễn giải hiệu quả nghiên cứu lâm sàng là nhầm lẫn giữaodds ratio(OR) vàrelative risk(RR). Nhiều dự án công trình nghiên cứu lâm sàng đối hội chứng bỗng dưng (randomized controlled trial - RCT) thông thường sẽ có xu hướng report công dụng qua chỉ sốRR,tuy thế cũng đều có khiORđược sử dụng để trình bày tác động của một thuật điều trị tốt mối liên hệ giữa hai nhân tố. Sự gạn lọc này dẫn mang lại hiểu lầm rằng nhì chỉ số này giống như nhau, với sự hiểu lầm xẩy ra nghỉ ngơi trong cả rất nhiều đơn vị phân tích bao gồm kinh nghiệm. Tuy nhiên,ORkhông tồn tại thuộc ý nghĩa sâu sắc vớiRR. Nói nđính thêm gọn,ORlà 1 trong ước số củaRR. Trong ĐK tần số mắc căn bệnh thấp giỏi siêu thấp (dưới 1%) thìORRRtương đương nhau, nhưng mà Khi tần số mắc dịch cao hơn nữa 20% thìORtất cả xu hướng ước tínhRRcao hơn nữa thực tiễn. Bài này đã giải thích hầu như biệt lập đặc biệt thân 2 chỉ số này, với trình bày một cách diễn giải đúng ra.Quý Khách đã xem: Odd ratio là gì

Trong một bài báo khoa học về mối tương tác thân gen 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 phương pháp diễn giải này không nên, vị người sáng tác hiểu lầm khái niệmriskodds. Thật ra, đó là một hiểu nhầm khôn cùng phổ biến, vì chưng các nhà nghiên cứu và phân tích thường hiểuORtương đương vớiRR, mà lại nhị chỉ số này không giống nhau.

Bạn đang xem: Odd ratio là gì

Prevalence với incidence

Trước Lúc riêng biệt khái niệmriskodds, bọn họ đề nghị riêng biệt nhì chỉ số phổ cập vào nghiên cứu và phân tích lâm sàng và dịch tễ học:tỉ lệ thành phần lưu giữ hành(prevalence)tỉ lệ phân phát sinh(incidence). Tỉ lệ lưu hành, như tên gọi, là tỉ lệ thành phần ca căn bệnh hiện nay giữ hành trong một quần thể ngay lập tức trên 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu giữ hành phản ảnhqui môcủa một sự việc y tế, nhưng lại quán triệt họ biết về dịch cnạp năng lượng học tập (etiology). Tỉ lệ tạo ra, bao gồm khi được đề cập tới như làtỉ lệ thành phần tấn công(attaông xã rate), là tỉ lệ số ca mới mắc dịch vào một thời hạn theo dõi. Tỉ lệ tạo ra có giá trị công nghệ là nó hỗ trợ đến họ một vài công bố về bệnh căn học. Chẳng hạn nlỗi một quần thể bao gồm 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, ..., 5 vào biểu thứ dưới đây), với 3 tín đồ mắc căn bệnh (đối tượng người 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 giữ hành ước tính thời điểm đó là 2/5 = 30%. Nhưng ví như công trình nghiên cứu tiến hành tại thời khắc T2 thì tỉ trọng lưu hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu và phân tích theo dõi 5 cá thể đến thời gian T3, với vào thời gian này còn có 3 cá nhân mắc bệnh; vì thế, tỉ lệ thành phần tạo nên trong thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y khoa, nguy hại mắc bệnh thực tế là phần trăm. Xác suất, nlỗi họ biết, là 1 trong đổi mới số giữa 0 cùng 1. Xác suất thực ra là tỉ trọng, tỉ số, và phần trăm. Do đó, thuật ngữrisktrong y khoa có thể Tức là Xác Suất, tỉ lệ lưu giữ hành, tuyệt tỉ lệ tạo nên.

Cụm từnguy cơ, dịch từ chữrisktrong tiếng Anh, có nhiều nghĩa vào y khoa. Cần bắt buộc phân biệtnguy cơ tiềm ẩn mắc bệnhbệnh. lúc nói đến ung thỏng, họ ý muốn nói đến mộtsự kiệncho một cá nhân; nhưng khi nói đếnnguy hại ung thưhaycancer risk, bọn họ nói tới nguy hại xảy ra, nguy cơ tiềm ẩn tạo ra cho một cá thể hay là 1 quần thể. Xin nhắc lại,sự kiệnkhông giống vớinguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia,ung thưkhác vớinguy cơ tiềm ẩn ung thư, vìung thưlà một sự khiếu nại mang tính chất xác định (certainty), cònnguy cơ tiềm ẩn ung thưlà 1 trở thành số liên tục mang ý nghĩa biến động (uncertainty). Tất cả họ vào bất cứ thời khắc làm sao đều sở hữu nguy cơ bị bệnh; dẫu vậy gồm người dân có nguy cơ tiềm ẩn cao, gồm người dân có nguy cơ thấp.

Trong giờ Anh còn có một chữ nữa nhưng mà những ngôn từ khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, cùng ngay cả tiếng Việt cũng ko có: sẽ là chữodds. Nếu nguy cơ tiềm ẩn người mắc bệnh mắc căn bệnh làp,thì bao gồm một giải pháp nói khác rằngoddsmà lại bệnh nhân đó mắc căn bệnh đối với ko mắc bệnh dịch là

Ví dụ: nếu nguy hại bệnh nhân bị ung thư trong tầm 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thìoddsnhưng mà người bệnh bị ung thư là 0.1/ (1 - 0.1) = 0.11. Theo quan niệm nàyoddschưa hẳn lànguy cơhayrisk.

OR với RR: phương pháp tính toán

OR cùng RR là nhị chỉ số những thống kê khôn cùng thông dụng với có lợi trong phân tích lâm sàng, vị cả hai chỉ số kiểm định côn trùng liên hệ thân một yếu tố nguy cơ với bệnh tật - một mục tiêu gần như là cnạp năng lượng phiên bản của nghiên cứu y học tiến bộ. Cơ chế tính tân oán của nhị chỉ số này cực kỳ đơn giản và dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình xây dựng nghiên cứu RCT với 2 nhóm: đội được chữa bệnh tích cực với cùng 1 bài thuốc gồmn1người bị bệnh, với một nhóm chứng (placebo) gồmn2bệnh nhân. Sau một thời gian chữa bệnh, cók1người mắc bệnh vào nhóm được khám chữa mắc căn bệnh, vàk2người bệnh vào nhóm bệnh mắc bệnh dịch. vì thế, tỉ lệ mắc dịch của tập thể nhóm khám chữa (kí hiệup1) cùng nhóm chứng (p2) được dự tính nlỗi sau:


*

NếuRR> 1 (hay p1> p2), bạn cũng có thể phát biểu rằng nhân tố nguy cơ tiềm ẩn làm cho tăng tài năng mắc bệnh; nếuRR= 1 (Có nghĩa là p1= p2), bạn cũng có thể nói rằng không tồn tại mọt tương tác như thế nào thân yếu tố nguy cơ tiềm ẩn với tài năng mắc bệnh; cùng nếuRR12), chúng ta có minh chứng để thể tuyên bố rằng yếu tố nguy cơ hoàn toàn có thể làm giảm khả năng mắc căn bệnh.

Odds ratio: Txuất xắc bởi vì sử dụng tỉ lệ vạc sinhpđể thống kê giám sát khả năng mắc căn bệnh, thống kê lại hỗ trợ mang lại chúng ta một chỉ số khác: kia làodds. Odds nhỏng nói trên là tỉ số của nhị Tỷ Lệ. Nếuplà tỷ lệ mắc căn bệnh, thì 1 -plà Phần Trăm sự kiện không mắc dịch. Theo kia, odds được khái niệm bằng:

vì thế, nếuodds> 1, kĩ năng mắc căn bệnh cao hơn nữa năng lực không mắc bệnh; nếuodds= 1 thì vấn đề này cũng tức là kĩ năng bởi với tài năng không mắc bệnh; và nếuodds1) cùng team chứng (kí hiệuodds2) là:


*

Mối tương tác giữaRROR. Qua bí quyết và , bạn cũng có thể thấyORRRtất cả một côn trùng tương tác số học tập. Có thể viết lại công thứcRRnhỏng là 1 trong hàm số củaOR(hay ngược lại), dẫu vậy tại đây, tôi chỉ ao ước để ý một điểm đặc biệt quan trọng tất cả liên quan đến việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào cách làm định nghĩaodds, chúng ta dễ dãi thấy giả dụ tỉ lệ thành phần mắc bệnhpthấp (ví dụ như 0.001 hay 0.01 - tức 0.1% hay 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn nlỗi nếup =0.01, thì 1 -p= 0.99, với bởi đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức vô cùng sát vớip =0.01. Quay lại với phương pháp , nếu như nguy cơ mắc bệnh dịch (p1hay p2) (hay

*

*

Nói giải pháp không giống,nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch thấp, thìORgần bởi vớiRR. Nhưng nếu nguy cơ mắc bệnh dịch cao (chẳng hạn như bên trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn chỉ sốRR.

Có thể làm cho một vài ba tính tân oán giúp thấy sự khác biệt giữaRRORqua bảng số liệu sau đây (Bảng 1). Với đông đảo trường đúng theo nguy cơ mắc căn bệnh dưới 5%,ORRRko khác biệt đáng kể. Nhưng giả dụ nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thìORhay ước tínhRRcao hơn thực tế.

Bảng 1. So sánhRRORvới nhiều tỉ trọng khác nhau (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Oddsmắc bệnh

So sánh giữaRROR

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 trên đây được tế bào bỏng sao choRR= 3 nhằm minh chứng rằngORước tính độ tác động cao hơn nữa đối với thực tế.

RROR: ứng dụng

ví dụ như 1: truy hỏi kiếm tìm ung tlỗi vú.Cmùi hương trình truy kiếm tìm ung thỏng vú được khuyến nghị như là một trong phương thơm biện pháp y tế công cộng nhằm mục đích bớt nguy hại tử vong từ bỏ dịch này ngơi nghỉ thiếu phụ. Một team nghiên cứu và phân tích ở Thụy Điển triển khai một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối bệnh tự nhiên (RCT), mà trong số đó chúng ta tuyển chọn những thiếu nữ tuổi 50 trnghỉ ngơi lên, cùng chia thành 2 nhóm: nhóm A gồm 66103 đàn bà được chụp mammography thường xuyên (tưng năm một lần), và đội B có 66105 đàn bà không chụp mammography mà lại chỉ theo dõi thông thường (tức đội chứng). Sau 5 năm, đội A có 183 người tử vong vì ung thỏng vú với nhóm B gồm 177 tín đồ tử vong. Số liệu được trình bày vào Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người tiêu dùng tmê say 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 cơ tử vong trong đội A là PA= 183/66103 = 0.002768với team B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ đó,RRhoàn toàn có thể dự tính bằng cách làm như sau:


bởi thế,ORbằngRR. Nhưng biện pháp diễn dịch củaORkhác vớiRR. Bởi vày đơn vị chức năng củaRRlà nguy hại tử vong, vì vậy bạn cũng có thể bảo rằng nhóm chụp mammography thường xuyên bao gồm nguy cơ tiềm ẩn tử vong cao hơn đội đối triệu chứng khoảng tầm 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng củaORodds, do đó họ tất yêu phát biểu về "nguy cơ tử vong", nhưng chỉ rất có thể phát biểu rằng "khả năng" hayoddstử vong của group A cao hơn đội B khoảng 3.4%. Ở trên đây, bởi nguy cơ tiềm ẩn tử vong rẻ, vì vậy như cách làm cho thấy thêm nhị chỉ số này như thể nhau, cùng vào thực tiễn chúng ta cũng có thể diễn dịch mộtORnhỏng làRR.

Cách phân biệt trên có vẻ máy móc cùng lí thuyết, nhưng quan trọng đặc biệt. Để thấy rõ nguy hại trong cách suy diễn OR, tôi vẫn trình diễn một ví dụ sau đây:

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

Nhóm

Số bác bỏ sĩ đề nghị thông tim

Số chưng sĩ không ý kiến đề nghị 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 lệ bệnh nhân domain authority Black được thông tyên ổn phải chăng rộng tỉ lệ thành phần ở người bị bệnh da White đến 40%. Sau Lúc nghiên cứu này chào làng, giới media tấp nập bàn về hiệu quả cùng ý nghĩa của nghiên cứu. Không bắt buộc tâm sự, cũng có thể đoán được trong dư ba và chứng trạng kì thị chủng tộc ở Mĩ còn kéo dãn, phần lớn đội tranh đấu phòng kì thị chủng tộc rước tác dụng này để làm minh chứng tố cáo rằng những bác sĩ da trắng kì thị bệnh nhân domain authority Black. Ý nghĩa còn sâu xa hơn: sự kì thị này có thể dẫn mang đến tử vong. Nói cách khác, tất cả fan diễn dịch rằng đấy là một sự cầm cố sát!

Nhưng hết sức nhớ tiếc là con số 40% đó đã được diễn dịch cực kì không đúng. Không các suy diễn sai mà lại cách tính toán thù cũng không đúng. Để gọi vì sao bí quyết suy diễn đó sai, bọn họ hãy bước đầu bằng phương pháp tínhORcủa những tác giả.

Xem thêm: Đoạn Drop Là Gì ? Những Thuật Ngữ Cơ Bản Dùng Trong Edm (P2)

Oddsthông tim trong team người bệnh da trắng là:


Thật ra, tại chỗ này bí quyết Điện thoại tư vấn "RR" cũng không đúng chuẩn.RRchỉ sử dụng cho tỉ trọng phát sinh (incidence), cơ mà trong ngôi trường hợp này không có tỉ trọng tạo nên, nhưng mà là tỉ lệ lưu hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ đúng mực để bộc lộ 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là 1 trong chủ đề khác mà lại tôi mong muốn sẽ có được thời điểm trở lại để bàn thêm). Điều ngạc nhiên là không nên sót này lại hiện diện tức thì trên giấy trắng mực Black của một tập san y học vào hàng hàng đầu trên cố giới!

Vấn đề diễn dịch OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ lệ tuyệt 2 nguy hại, cùng tỉ trọng thì bạn cũng có thể hiểu được hơi dễ dàng. Nếu nói tỉ lệ mắc bệnh dịch 3%, chúng ta nghĩ tức thì mang lại 3 vào 100 fan mắc bệnh dịch. Vì chũm, vụ việc suy diễn RR tương đối thuận lợi. NếuRR= 2, chúng ta cũng có thể bảo rằng tỉ lệ thành phần tăng cấp gấp đôi. Ai cũng gọi được mà lại ko chất vấn gì thêm.

ORlà tỉ số của nhì odds.Oddsbội phản ảnh "khả năng" mắc dịch.Odds= 2 Tức là tài năng mắc căn bệnh cao hơn kĩ năng không mắc dịch 2 lần. Khó gọi.Oddsđang khó khăn đọc thì tỉ số của haiodds(tốt hai khả năng) lại càng là một giám sát cực nhọc đọc rộng vì chưng nó vượt chung phổ biến, khó khăn cảm nhận được. Thật ra, một bạn bình thường nặng nề có thể gọi đúng chuẩn nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 Chưa hẳn tất cả thuộc nghĩa vớiRR= 2. Chính chính vì vậy nhưng mà gần đây bao gồm "phong trào xét lại"ORbên trên các tập san y học nước ngoài. phần lớn công ty phân tích, dịch tễ học tập với những thống kê học lôi kéo bỏOR!

Nhưng bất kể đo lường và tính toán nào cũng lợi thế và khi hữu kngày tiết.RR, mặc dù dễ diễn dịch cũng có khi hữu kngày tiết của chính nó. Lấy ví dụ solo giản: nếu như tỉ lệ mắc bệnh ung thư vào team A là 1% và team B là 3%, họ thuận lợi thấyRR= 3. Nhưng gắng vì nói mắc bệnh, họ lật ngược lại sự việc "ko mắc bệnh": bọn họ bao gồm tỉ lệ cho team A là 99% so với nhóm B là 97%, và nhỏng thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, tức là tỉ lệ thành phần ko mắc bệnh trong đội B phải chăng hơn team A khoảng 2%. (Nhưng giả dụ cần sử dụng "mắc bệnh", đội A mắc bệnh dịch nhiều hơn đội B mang đến 3 lần!) Nói giải pháp khác,RRhoàn toàn có thể thiếu hụt tính nhất quán (consistency).

NhưngORthì đồng hóa. Trong ví dụ trên, nếu lấy chỉ số là "mắc bệnh" làm cho đối chiếu,ORlà 3.06. Nhưng nếu đem "không mắc bệnh" làm cho chỉ số son sánh, thìORvẫn là 3.06 (bạn đọc rất có thể kiểm tra con số này). Trong tân oán những thống kê, tín đồ ta Call công dụng của OR là symmetric (đối xứng), còn công dụng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

OR, truyền bá, RRvà thể nhiều loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ bạn dạng nữa giữaRRORlà sự tùy trực thuộc vào thể loại nghiên cứu. Nói một bí quyết ngắn gọn,RRchỉ rất có thể dự tính tự phân tích xuôi thời gian (cohort prospective sầu study), nhưngORthì rất có thể ước tính trường đoản cú toàn bộ thể một số loại nghiên cứu, dẫu vậy đa số là nghiên cứu bệnh dịch - hội chứng.

Bởi vìORrất có thể sử dụng mang lại nghiên cứu và phân tích cắt ngang tuy nhiên có vấn đề về diễn giải, với phân tích cắt ngang chỉ có thể ước tínhprevalencetuyệt tỉ trọng lưu hành, bắt buộc những nhà phân tích kiến nghị sử dụngprevalence ratio(PR) thay choORso với các phân tích cắt theo đường ngang. Tương từ bỏ nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ trọng phân phát sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ trọng giữ hành.

Một chỉ số khác cũng có thể có ý nghĩa tương tự như nhưralative sầu riskhazard ratio(HRtốt tỉ số không may ro). Đôi khi những phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng người sử dụng trong một thời hạn dài, nỗ lực vày tính tỉ lệ tạo ra dịch trong thời gian đó, thỉnh thoảng các công ty nghiên cứu tính tỉ trọng tạo ra tích điểm (cumulative sầu risk) vào thời gian mang đến từng đội, và tínhHR. Tuy phương pháp tính này, đứng trên pmùi hương diện tân oán học, đúng đắn hơn phương pháp tính tỉ lệ thành phần bên trên 100 người-năm xuất xắc bên trên 100 đối tượng, nhưng lại vào thực tế thìHRRRko khác nhau đáng chú ý. Trong ngôi trường vừa lòng thời gian theo dõi thân 2 nhóm tương tự nhau thì đa số không có biệt lập nào giữaRRHR.

Bảng 4: Thể một số loại nghiên cứu và sự tương thích của OR, quảng cáo, RR

Thể các loại phân tích (Study design)

Chỉ số thống kê

Mô hình phân tích

Bệnh bệnh (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) giỏi Hồi qui logistic

Theo thời hạn (prospective)

Relative risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox's regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR tốt Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ bọn họ mong muốn mày mò mọt tương tác thân ptương đối lây truyền chất độc hại color domain authority cam (Agent Orange - AO) với các bệnh ung thư. Một giải pháp phân tích qui tế bào là tuyển chọn chọn một đội nhóm đối tượng người sử dụng, sau đó phân team phụ thuộc vào tiểu sử từ trước bao gồm bị ptương đối truyền nhiễm độc hóa học hay không. Sau đó, theo dõi và quan sát cả nhị team đối tượng người tiêu dùng một thời gian (ví dụ như 5 năm) và ghi dìm số fan bị ung tlỗi. Kết trái của nghiên cứu và phân tích như thế hoàn toàn có thể bắt lược trongBảng 5dưới đây. Trong số 1000 bạn được thẩm định và đánh giá bị pkhá lây lan dịp ban đầu, gồm 20 tín đồ (tuyệt 2%) bị ung tlỗi trong thời hạn theo dõi; trong số 10,000 fan không trở nên ptương đối lây nhiễm AO, tất cả 100 người (tức 1%) bị ung thỏng tiếp đến. Vậy nên,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng trường hợp tính bằng odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này không không giống nhau đáng chú ý.

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi truyền nhiễm AO

20

980

1000

Không ptương đối nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi và quan sát đối tượng người tiêu dùng một thời hạn dài thường xuyên hết sức tốn kém nhẹm. Một cách thức phân tích khác cũng có thể thỏa mãn nhu cầu mục tiêu tò mò mối contact thân AO và ung thỏng, nhưng đề nghị không nhiều đối tượng người dùng rộng và không bắt buộc theo dõi một thời hạn dài: đó là nghiên cứu và phân tích bệnh dịch - hội chứng.

Xem thêm: Server Farm Là Gì, Tìm Hiểu Về Mô Hình Mạng Doanh Nghiệp Bảo Mật

Bảng 6dưới đây trình diễn hiệu quả một nghiên cứu (đưa tưởng) như thế. Trong nghiên cứu này, bọn họ chọn 100 người mắc bệnh ung tlỗi và 100 đối tượng người dùng không biến thành ung thư, tuy vậy hai nhóm này tương tự nhau về những yếu tố nguy hại. Sau kia, họ khám phá qua hồ sơ bệnh dịch lí (xuất xắc bỏng vấn) trong mỗi team gồm bao nhiêu fan bị pkhá nhiễm độc chất. Nói bí quyết khác, đấy là một nghiên cứu và phân tích "ngược thời gian" (so với phân tích "xuôi thời gian" nhỏng trình bày trongBảng 4. Kết quả nghiên cứu dịch triệu chứng này được trình bày như sau:

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Pkhá lây lan AO

10

5

Không pkhá nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong đội người mắc bệnh, gồm 10 người (giỏi 10%) từng bị pkhá lây truyền AO; và vào nhóm không ung thỏng số đối tượng người sử dụng từng bị pkhá nhiễm là 5 fan (tuyệt 5%). Tại đây, họ cần thiết tính tỉ lệ tạo ra bệnh (incidence), cũng chính vì con số người bị bệnh cùng đối hội chứng đã được xác minh trước. Vì cần thiết dự tính tỉ lệ tạo ra, phân tích dịch chứng ko cho phép chúng ta ước tínhRR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tínhOR, vàORtrong trường thích hợp này là 1 trong những ước tính chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6mang lại thấyoddsbị pkhá nhiễm trong đội người bị bệnh là: 10/90 = 0.1111, cùng đội đối chứng: 0.05263. Do kia,OR= 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, rất có thể tính đơn giản dễ dàng rộng bởi bí quyết "giao chéo":

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *