ODD RATIO LÀ GÌ

GS. Nguyễn Vnạp năng lượng TuấnGiáo sư y khoa, Đại học tập New South WalesViện phân tích y khoa Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt:Một trong những hiểu lầm thông dụng vào diễn giải công dụng phân tích lâm sàng là nhầm lẫn giữaodds ratio(OR) vàrelative sầu risk(RR). đa phần dự án công trình phân tích lâm sàng đối hội chứng thiên nhiên (randomized controlled trial - RCT) thông thường sẽ có xu hướng báo cáo hiệu quả qua chỉ sốRR,dẫu vậy cũng có khiORđược thực hiện nhằm bộc lộ tác động của một thuật chữa bệnh xuất xắc côn trùng contact giữa hai nhân tố. Sự chắt lọc này dẫn mang đến hiểu nhầm rằng nhị chỉ số này giống nhau, và sự hiểu lầm xẩy ra sống trong cả phần nhiều bên nghiên cứu bao gồm tay nghề. Tuy nhiên,ORkhông có thuộc ý nghĩa vớiRR. Nói nđính gọn,ORlà một trong những ước số củaRR. Trong ĐK tần số mắc dịch rẻ xuất xắc khôn xiết thấp (bên dưới 1%) thìORRRtương đương nhau, tuy vậy khi tần số mắc bệnh cao hơn nữa 20% thìORgồm Xu thế ước tínhRRcao hơn thực tiễn. Bài này đã giải thích số đông khác hoàn toàn đặc biệt quan trọng thân 2 chỉ số này, và trình bày một biện pháp diễn giải chính xác.Quý khách hàng đã xem: Odd ratio là gì

Trong một bài báo khoa học về côn trùng tương tác giữa ren RUNX2 cùng gãy xương, các 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; Phường = 0.03)". Tuy nhiên phương pháp diễn giải này sai, vị người sáng tác hiểu nhầm khái niệmriskodds. Thật ra, đây là một hiểu nhầm khôn cùng phổ biến, bởi vì những công ty nghiên cứu thường xuyên hiểuORtương đương vớiRR, tuy thế hai chỉ số này khác biệt.

Bạn đang xem: Odd ratio là gì

Prevalence với incidence

Trước Khi minh bạch khái niệmriskodds, chúng ta đề nghị phân biệt hai chỉ số phổ cập vào phân tích lâm sàng với dịch tễ học:tỉ lệ giữ hành(prevalence)tỉ lệ phát sinh(incidence). Tỉ lệ lưu lại hành, như cái tên gọi, là tỉ lệ thành phần ca bệnh hiện lưu hành vào một quần thể tức thì trên một thời điểm. Tỉ lệ lưu hành làm phản ảnhqui môcủa một vấn đề y tế, dẫu vậy cấm đoán họ biết về căn bệnh căn uống học (etiology). Tỉ lệ tạo nên, gồm lúc được đề cùa đến nlỗi làtỉ lệ tấn công(attaông xã rate), là tỉ trọng số ca new mắc dịch vào một thời hạn theo dõi. Tỉ lệ gây ra có giá trị khoa học là nó hỗ trợ mang đến chúng ta một vài báo cáo về bệnh cnạp năng lượng học. Chẳng hạn như một quần thể bao gồm 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, ..., 5 vào biểu đồ bên dưới đây), với 3 bạn mắc căn bệnh (đối tượng người sử dụng 1, 3 cùng 5).
*

Nếu một nghiên cứu cắt ngang được tiến hành trên thời khắc T1 thì tỉ trọng lưu hành dự tính dịp đó là 2/5 = 30%. Nhưng nếu công trình phân tích tiến hành tại thời gian T2 thì tỉ trọng lưu giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu và phân tích theo dõi 5 cá nhân mang đến thời gian T3, cùng vào thời gian này có 3 cá thể mắc bệnh; cho nên vì thế, tỉ lệ thành phần phát sinh trong thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y học, nguy cơ mắc bệnh dịch thực tế là Tỷ Lệ. Xác suất, nhỏng bọn họ biết, là 1 trong đổi thay số giữa 0 và 1. Xác suất thực tế là tỉ lệ thành phần, tỉ số, với Phần Trăm. Do kia, thuật ngữrisktrong y tế có thể Tức là xác suất, tỉ lệ lưu hành, xuất xắc tỉ lệ thành phần tạo ra.

Cụm từnguy cơ, dịch tự chữriskvào giờ đồng hồ Anh, có khá nhiều nghĩa vào y tế. Cần buộc phải phân biệtnguy hại mắc bệnhbệnh. Khi kể đến ung thư, chúng ta muốn nói đến mộtsự kiệncho một cá nhân; tuy thế Khi nói đếnnguy cơ tiềm ẩn ung thưhaycancer risk, chúng ta kể đến nguy hại xẩy ra, nguy cơ tạo nên cho một cá nhân hay như là 1 quần thể. Xin nói lại,sự kiệnkhác vớinguy cơ sự kiện. Do kia,ung thưkhông giống vớinguy cơ ung thư, vìung thưlà một sự kiện mang tính xác định (certainty), cònnguy cơ ung thưlà một trong những biến số liên tục mang tính bất định (uncertainty). Tất cả họ vào bất cứ thời gian nào đều sở hữu nguy hại bị bệnh; dẫu vậy có người dân có nguy cơ cao, bao gồm người dân có nguy cơ phải chăng.

Trong giờ Anh còn tồn tại một chữ nữa nhưng mà các ngữ điệu khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, với trong cả giờ đồng hồ Việt cũng không có: đó là chữodds. Nếu nguy hại người bị bệnh mắc căn bệnh làp,thì có một phương pháp nói không giống rằngoddsnhưng bệnh nhân đó mắc căn bệnh đối với không mắc dịch là

Ví dụ: nếu như nguy hại người bệnh bị ung thư trong vòng 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thìoddsmà bệnh nhân bị ung tlỗi là 0.1/ (1 - 0.1) = 0.11. Theo quan niệm nàyoddskhông phải lànguy cơhayrisk.

OR và RR: cách thức tính toán

OR và RR là nhị chỉ số những thống kê vô cùng phổ biến cùng hữu ích trong nghiên cứu lâm sàng, vì chưng cả hai chỉ số chu chỉnh côn trùng liên hệ giữa một nhân tố nguy cơ cùng bị bệnh - một kim chỉ nam gần như là cnạp năng lượng phiên bản của nghiên cứu y học tân tiến. Cơ chế tính tân oán của hai chỉ số này cực kỳ dễ dàng và đơn giản.

Hãy tưởng tượng một công trình nghiên cứu và phân tích RCT cùng với 2 nhóm: nhóm được điều trị tích cực với cùng 1 bài thuốc gồmn1người bị bệnh, và một đội triệu chứng (placebo) gồmn2bệnh nhân. Sau một thời gian chữa bệnh, cók1người bệnh vào đội được khám chữa mắc bệnh dịch, vàk2người bị bệnh trong đội chứng mắc bệnh. do vậy, tỉ lệ thành phần mắc dịch của tập thể nhóm chữa bệnh (kí hiệup1) cùng đội hội chứng (p2) được dự tính nlỗi sau:


*

NếuRR> 1 (hay p1> p2), bạn có thể phát biểu rằng yếu tố nguy cơ tiềm ẩn làm cho tăng năng lực mắc bệnh; nếuRR= 1 (Tức là p1= p2), chúng ta có thể nói rằng không có mối tương tác làm sao thân nguyên tố nguy hại và năng lực mắc bệnh; cùng nếuRR12), họ có bằng chứng nhằm thể tuyên bố rằng nguyên tố nguy cơ hoàn toàn có thể có tác dụng bớt tài năng mắc bệnh.

Odds ratio: Ttốt do sử dụng tỉ trọng phân phát sinhpnhằm đo lường và thống kê năng lực mắc dịch, những thống kê cung cấp mang đến họ một chỉ số khác: kia làodds. Odds nhỏng nhắc bên trên là tỉ số của nhì xác suất. Nếuplà xác suất mắc bệnh dịch, thì 1 -plà Phần Trăm sự kiện không mắc bệnh. Theo kia, odds được tư tưởng bằng:

vì thế, nếuodds> 1, kỹ năng mắc dịch cao hơn năng lực không mắc bệnh; nếuodds= 1 thì vấn đề đó cũng Có nghĩa là năng lực bằng cùng với kĩ năng ko mắc bệnh; với nếuodds1) và team chứng (kí hiệuodds2) là:


*

Mối liên hệ giữaRROR. Qua cách làm với , bạn cũng có thể thấyORRRgồm một côn trùng liên hệ số học. Có thể viết lại công thứcRRnhỏng là một trong hàm số củaOR(xuất xắc ngược lại), tuy thế ở chỗ này, tôi chỉ mong muốn để ý một điểm đặc trưng có liên quan đến việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào bí quyết định nghĩaodds, bọn họ dễ dàng thấy giả dụ tỉ lệ thành phần mắc bệnhprẻ (chẳng hạn như 0.001 hay 0.01 - tức 0.1% xuất xắc 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn như nếup =0.01, thì 1 -p= 0.99, và bởi vì đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức khôn cùng ngay sát vớip =0.01. Quay lại với phương pháp , nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch (p1tốt p2) (hay

*

*

Nói biện pháp không giống,nếu như nguy cơ mắc bệnh dịch thấp, thìORngay sát bởi vớiRR. Nhưng trường hợp nguy cơ mắc căn bệnh cao (ví dụ như trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn nữa chỉ sốRR.

Có thể làm một vài tính toán thù để thấy sự khác biệt giữaRRORqua bảng số liệu tiếp sau đây (Bảng 1). Với hầu như ngôi trường hợp nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch bên dưới 5%,ORRRkhông khác nhau đáng kể. Nhưng nếu như nguy hại mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thìORthường xuyên ước tínhRRcao hơn thực tế.

Bảng 1. So sánhRRORvới khá nhiều tỉ trọng không giống 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

Chú ý:Bảng bên trên đây được tế bào bỏng sao choRR= 3 để chứng tỏ rằngORước tính độ ảnh hưởng cao hơn đối với thực tế.

RROR: ứng dụng

ví dụ như 1: truy tìm tìm kiếm ung tlỗi vú.Chương trình truy tra cứu ung thỏng vú được khuyến nghị nlỗi là 1 trong những pmùi hương biện pháp y tế chỗ đông người nhằm mục tiêu giảm nguy cơ tiềm ẩn tử vong trường đoản cú căn bệnh này làm việc thiếu phụ. Một đội nghiên cứu và phân tích ở Thụy Điển tiến hành một phân tích lâm sàng đối triệu chứng tự nhiên (RCT), nhưng mà trong số đó họ tuyển các thiếu phụ tuổi 50 trngơi nghỉ lên, với phân thành 2 nhóm: team A bao gồm 66103 phụ nữ được chụp mammography thường xuyên (mỗi năm một lần), với đội B tất cả 66105 đàn bà không chụp mammography mà lại chỉ quan sát và theo dõi bình thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, đội A có 183 người tử vong do ung thư vú và nhóm B có 177 bạn tử vong. Số liệu được trình diễn trong Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người sử dụng tham 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 nhóm A là PA= 183/66103 = 0.002768và nhóm B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ kia,RRrất có thể dự trù bởi công thức như sau:


bởi thế,ORbằngRR. Nhưng cách suy diễn củaORkhác vớiRR. Bởi bởi đơn vị củaRRlà nguy cơ tử vong, vì thế chúng ta cũng có thể bảo rằng đội chụp mammography liên tục tất cả nguy cơ tiềm ẩn tử vong cao hơn nữa team đối hội chứng khoảng chừng 3.4%. Nhưng đơn vị củaORodds, cho nên vì vậy chúng ta cấp thiết phát biểu về "nguy cơ tiềm ẩn tử vong", nhưng chỉ rất có thể phát biểu rằng "khả năng" hayoddstử vong của group A cao hơn nhóm B khoảng chừng 3.4%. Ở trên đây, vày nguy hại tử vong rẻ, vì vậy nhỏng phương pháp cho thấy nhị chỉ số này kiểu như nhau, với trong thực tế bạn cũng có thể diễn dịch mộtORnhỏng làRR.

Cách riêng biệt trên dường như máy móc và lí ttiết, tuy nhiên đặc biệt. Để thấy rõ nguy nan trong phương pháp diễn dịch OR, tôi vẫn trình diễn một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc với tỉ lệ thông tim

Nhóm

Số bác bỏ sĩ ý kiến đề xuất thông tim

Số chưng sĩ không đề xuất thông tim

w - Bệnh nhân da trắng

652

68

b - Bệnh nhân da đen

610

110

Các nhà phân tích Tóm lại rằng tỉ lệ người bệnh domain authority black được thông tim phải chăng hơn tỉ lệ thành phần làm việc người bệnh da Trắng cho 40%. Sau Lúc nghiên cứu và phân tích này chào làng, giới media rầm rộ bàn về kết quả và chân thành và ý nghĩa của nghiên cứu. Không phải tâm sự, cũng rất có thể đoán thù được trong dư ba với triệu chứng kì thị chủng tộc sinh sống Mĩ còn kéo dãn dài, đầy đủ team đương đầu kháng kì thị chủng tộc mang tác dụng này để triển khai vật chứng cáo giác rằng những bác sĩ da Trắng kì thị người mắc bệnh da Đen. Ý nghĩa còn sâu xa hơn: sự kì thị này hoàn toàn có thể dẫn mang đến tử vong. Nói giải pháp khác, bao gồm tín đồ suy diễn rằng đấy là một sự vậy sát!

Nhưng hết sức nuối tiếc là con số 40% này đã được diễn dịch cực kì không nên. Không gần như diễn dịch không nên nhưng cách tính tân oán cũng không nên. Để hiểu vì sao cách diễn dịch đó không nên, họ hãy ban đầu bằng cách tínhORcủa các người sáng tác.

Xem thêm:

Oddsthông tyên ổn trong team bệnh nhân domain authority Trắng là:


Thật ra, ở chỗ này phương pháp Điện thoại tư vấn "RR" cũng không đúng chuẩn.RRchỉ áp dụng đến tỉ lệ phát sinh (incidence), nhưng mà vào trường phù hợp này không tồn tại tỉ lệ thành phần tạo ra, nhưng là tỉ trọng lưu giữ hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ chính xác để miêu tả 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là 1 đề bài không giống cơ mà tôi hi vọng sẽ có được thời điểm trở về để bàn thêm). Điều ngạc nhiên là không nên sót đó lại hiện diện tức thì trên giấy Trắng mực Black của một tập san y học vào hàng tiên phong hàng đầu trên vắt giới!

Vấn đề suy diễn OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ trọng giỏi 2 nguy cơ tiềm ẩn, cùng tỉ trọng thì bạn có thể gọi được tương đối dễ ợt. Nếu nói tỉ lệ thành phần mắc bệnh dịch 3%, bọn họ suy nghĩ tức thì mang lại 3 trong 100 bạn mắc bệnh dịch. Vì chũm, vụ việc suy diễn RR hơi dễ dãi. NếuRR= 2, bạn cũng có thể nói rằng tỉ lệ thành phần tăng vội gấp đôi. Ai cũng phát âm được nhưng không vấn đáp gì thêm.

ORlà tỉ số của nhì odds.Oddsbội nghịch ảnh "khả năng" mắc dịch.Odds= 2 Tức là kỹ năng mắc bệnh dịch cao hơn tài năng ko mắc bệnh gấp đôi. Khó phát âm.Oddsvẫn khó gọi thì tỉ số của haiodds(tuyệt nhì khả năng) lại càng là một đo lường khó khăn đọc hơn bởi nó vượt tầm thường thông thường, nặng nề cảm giác được. Thật ra, một fan thông thường nặng nề rất có thể hiểu đúng mực nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 không phải có cùng nghĩa vớiRR= 2. Chính vì vậy mà lại cách đây không lâu có "phong trào xét lại"ORtrên những tập san y học tập thế giới. phần lớn đơn vị phân tích, dịch tễ học tập cùng những thống kê học tập kêu gọi bỏOR!

Nhưng bất kể đo lường nào cũng lợi thế với kthi thoảng khuyết.RR, mặc dù dễ dàng suy diễn cũng có khiếm kngày tiết của nó. Lấy ví dụ 1-1 giản: trường hợp tỉ lệ thành phần mắc bệnh ung thư vào team A là 1% với nhóm B là 3%, bọn họ tiện lợi thấyRR= 3. Nhưng thế vì nói mắc căn bệnh, chúng ta lật ngược lại sự việc "không mắc bệnh": bọn họ tất cả tỉ trọng đến nhóm A là 99% so với team B là 97%, với nlỗi thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, Có nghĩa là tỉ trọng không mắc căn bệnh vào nhóm B thấp rộng nhóm A khoảng chừng 2%. (Nhưng nếu như sử dụng "mắc bệnh", team A mắc bệnh dịch nhiều hơn thế nữa nhóm B mang đến 3 lần!) Nói biện pháp khác,RRhoàn toàn có thể thiếu thốn tính đồng nhất (consistency).

NhưngORthì nhất quán. Trong ví dụ trên, nếu đem chỉ số là "mắc bệnh" làm cho đối chiếu,ORlà 3.06. Nhưng trường hợp rước "ko mắc bệnh" có tác dụng chỉ số son sánh, thìORvẫn luôn là 3.06 (độc giả rất có thể đánh giá số lượng này). Trong tân oán thống kê lại, bạn ta điện thoại tư vấn tính năng của OR là symmetric (đối xứng), còn tính năng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

OR, PR, RRvới thể loại nghiên cứu

Một khác biệt cơ bạn dạng nữa giữaRRORlà việc tùy trực thuộc vào thể một số loại phân tích. Nói một biện pháp nthêm gọn,RRchỉ rất có thể dự tính trường đoản cú phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective sầu study), nhưngORthì rất có thể ước tính tự toàn bộ thể một số loại nghiên cứu và phân tích, nhưng lại hầu hết là phân tích căn bệnh - bệnh.

Bởi vìORhoàn toàn có thể áp dụng cho nghiên cứu và phân tích cắt ngang mà lại bao gồm vụ việc về diễn giải, và phân tích cắt theo đường ngang chỉ hoàn toàn có thể ước tínhprevalencegiỏi tỉ lệ lưu lại hành, đề nghị các đơn vị nghiên cứu và phân tích ý kiến đề nghị sử dụngprevalence ratio(PR) cầm cố choORso với các nghiên cứu cắt theo đường ngang. Tương từ bỏ nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ lệ thành phần phạt sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ trọng giữ hành.

Một chỉ số không giống cũng có chân thành và ý nghĩa tương tự nhưralative riskhazard ratio(HRtuyệt tỉ số không may ro). Thông thường những nghiên cứu và phân tích lâm sàng theo dõi và quan sát đối tượng người sử dụng trong một thời gian lâu năm, vắt bởi vì tính tỉ lệ thành phần phát sinh dịch trong thời hạn đó, thỉnh phảng phất những công ty nghiên cứu tính tỉ lệ gây ra tích trữ (cumulative sầu risk) vào thời gian mang lại từng team, cùng tínhHR. Tuy cách tính này, đứng bên trên phương thơm diện toán học, chính xác hơn phương pháp tính tỉ lệ thành phần bên trên 100 người-năm tuyệt bên trên 100 đối tượng người tiêu dùng, nhưng trong thực tế thìHRRRkhông khác biệt đáng kể. Trong trường thích hợp thời gian theo dõi và quan sát thân 2 team tương đương nhau thì hầu như không có khác hoàn toàn như thế nào giữaRRHR.

Bảng 4: Thể các loại nghiên cứu và phân tích và sự tương thích của OR, quảng cáo, RR

Thể một số loại nghiên cứu (Study design)

Chỉ số thống kê

Mô hình phân tích

Bệnh hội chứng (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) tốt OR

Hồi qui nhị phân (binomial regression) giỏi Hồi qui logistic

Theo thời gian (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox's regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR tuyệt Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ bọn họ muốn tìm hiểu côn trùng contact giữa phơi lây truyền chất độc hại màu domain authority cam (Agent Orange - AO) với ung thư. Một bí quyết nghiên cứu và phân tích qui tế bào là tuyển chọn lựa chọn một đội nhóm đối tượng người sử dụng, kế tiếp phân đội phụ thuộc vào tiểu sử từ trước tất cả bị ptương đối truyền nhiễm độc hóa học hay không. Sau đó, quan sát và theo dõi cả nhị đội đối tượng người dùng một thời gian (chẳng hạn như 5 năm) cùng ghi nhấn số người bị ung thỏng. Kết trái của nghiên cứu và phân tích như vậy có thể bắt lược trongBảng 5dưới đây. Trong số 1000 bạn được thẩm định bị ptương đối lây lan thời gian ban đầu, gồm đôi mươi người (hay 2%) bị ung thỏng vào thời hạn theo dõi; trong số 10,000 bạn không trở nên phơi lây lan AO, có 100 fan (tức 1%) bị ung tlỗi tiếp nối. vì thế,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu như tính bằng odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác nhau đáng chú ý.

Bảng 5. Một phân tích xuôi thời gian (mang tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Ptương đối lây lan AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi và quan sát đối tượng người tiêu dùng một thời gian nhiều năm hay hết sức tốn kỉm. Một cách thức nghiên cứu không giống cũng có thể đáp ứng nhu cầu mục tiêu tò mò mọt liên hệ giữa AO và ung thư, nhưng yêu cầu ít đối tượng người tiêu dùng hơn và không buộc phải theo dõi một thời hạn dài: đó là nghiên cứu căn bệnh - bệnh.Bảng 6dưới đây trình diễn hiệu quả một nghiên cứu và phân tích (trả tưởng) như vậy. Trong phân tích này, họ lựa chọn 100 người bệnh ung thỏng với 100 đối tượng người sử dụng không bị ung tlỗi, tuy vậy nhị team này tương đương nhau về các yếu tố nguy hại. Sau kia, chúng ta tìm hiểu qua hồ sơ bệnh lí (hay rộp vấn) trong những nhóm bao gồm bao nhiêu fan bị ptương đối truyền nhiễm độc hóa học. Nói phương pháp khác, đây là một nghiên cứu "ngược thời gian" (so với phân tích "xuôi thời gian" nlỗi trình diễn trongBảng 4. Kết quả nghiên cứu bệnh dịch triệu chứng này được trình bày như sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu bệnh - hội chứng (mang tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Phơi lây nhiễm AO

10

5

Không pkhá nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong nhóm người mắc bệnh, bao gồm 10 người (tuyệt 10%) từng bị ptương đối lây truyền AO; cùng trong team không ung tlỗi số đối tượng người sử dụng từng bị ptương đối lây lan là 5 tín đồ (tốt 5%). Ở trên đây, họ thiết yếu tính tỉ trọng gây ra dịch (incidence), cũng chính vì số lượng người mắc bệnh và đối hội chứng đã có được khẳng định trước. Vì quan yếu ước tính tỉ lệ phát sinh, nghiên cứu và phân tích bệnh dịch triệu chứng ko cho phép chúng ta ước tínhRR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tínhOR, vàORvào ngôi trường hợp này là 1 trong dự trù chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6mang đến thấyoddsbị ptương đối nhiễm vào đội người bị bệnh là: 10/90 = 0.1111, cùng nhóm đối chứng: 0.05263. Do kia,OR= 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, hoàn toàn có thể tính đơn giản rộng bởi công thức "giao chéo":

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *