Odd ratio là gì

  -  

GS. Nguyễn Văn TuấnGiáo sư y khoa, Đại học New South WalesViện nghiên cứu y học Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt:trong số những hiểu nhầm phổ biến vào diễn giải kết quả nghiên cứu và phân tích lâm sàng là nhầm lẫn giữaodds ratio(OR) vàrelative sầu risk(RR). đa phần công trình xây dựng nghiên cứu lâm sàng đối chứng bỗng nhiên (randomized controlled trial – RCT) thường có xu hướng báo cáo công dụng qua chỉ sốRR,dẫu vậy cũng có thể có khiORđược thực hiện nhằm diễn tả tác động của một thuật điều trị giỏi côn trùng contact giữa hai nguyên tố. Sự chắt lọc này dẫn cho hiểu lầm rằng hai chỉ số này kiểu như nhau, cùng sự hiểu nhầm xẩy ra ở ngay cả đều nhà nghiên cứu bao gồm kinh nghiệm. Tuy nhiên,ORkhông tồn tại cùng ý nghĩa sâu sắc vớiRR. Nói nđính gọn gàng,ORlà một trong những ước số củaRR. Trong điều kiện tần số mắc căn bệnh phải chăng xuất xắc khôn xiết tốt (bên dưới 1%) thìORRRtương đương nhau, tuy vậy lúc tần số mắc bệnh dịch cao hơn nữa 20% thìORgồm Xu thế ước tínhRRcao hơn thực tế. Bài này vẫn lý giải hồ hết khác biệt đặc trưng thân 2 chỉ số này, cùng trình bày một biện pháp diễn giải đúng ra.quý khách hàng đã xem: Odd ratio là gì

Đang xem: Odd ratio là gì

Trong một bài bác báo công nghệ về mối liên hệ giữa gene RUNX2 và gãy xương, các 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 nhầm khái niệmriskodds. Thật ra, đây là một hiểu nhầm hết sức thịnh hành, bởi vì những nhà nghiên cứu hay hiểuORtương đương vớiRR, dẫu vậy nhị chỉ số này không giống nhau.

Bạn đang xem: Odd ratio là gì

Prevalence và incidence

Trước Lúc minh bạch khái niệmriskodds, họ bắt buộc minh bạch nhì chỉ số thịnh hành vào nghiên cứu lâm sàng với dịch tễ học:tỉ trọng lưu giữ hành(prevalence)tỉ lệ thành phần vạc sinh(incidence). Tỉ lệ lưu lại hành, như cái tên thường gọi, là tỉ lệ ca bệnh hiện tại lưu lại hành vào một quần thể ngay lập tức trên 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu lại hành phản ảnhqui môcủa một vấn đề y tế, nhưng lại không cho họ biết về căn bệnh cnạp năng lượng học (etiology). Tỉ lệ tạo ra, bao gồm lúc được đề cùa tới như làtỉ lệ thành phần tấn công(attaông xã rate), là tỉ lệ số ca bắt đầu mắc bệnh trong một thời hạn theo dõi và quan sát. Tỉ lệ tạo nên có giá trị công nghệ là nó cung cấp đến bọn họ một vài thông báo về căn bệnh căn học. Chẳng hạn nlỗi một quần thể có 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 trong biểu đồ dùng bên dưới đây), cùng với 3 người mắc bệnh dịch (đối tượng 1, 3 cùng 5).


*

Nếu một nghiên cứu cắt theo đường ngang được tiến hành trên thời điểm T1 thì tỉ lệ thành phần giữ hành dự tính dịp sẽ là 2/5 = 30%. Nhưng trường hợp công trình phân tích tiến hành tại thời điểm T2 thì tỉ trọng lưu giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu theo dõi 5 cá thể mang đến thời khắc T3, cùng vào thời gian này còn có 3 cá thể mắc bệnh; vì thế, tỉ lệ thành phần tạo ra trong thời hạn này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y khoa, nguy hại mắc bệnh thực chất là Phần Trăm. Xác suất, nhỏng bọn họ biết, là 1 vươn lên là số thân 0 với 1. Xác suất thực tế là tỉ lệ, tỉ số, với xác suất. Do đó, thuật ngữrisktrong y tế hoàn toàn có thể có nghĩa là tỷ lệ, tỉ lệ thành phần lưu lại hành, xuất xắc tỉ trọng tạo ra.

Cụm từnguy cơ, dịch từ chữriskvào tiếng Anh, có nhiều nghĩa trong y khoa. Cần đề nghị phân biệtnguy cơ mắc bệnhbệnh. lúc nói tới ung tlỗi, họ ao ước kể tới mộtsự kiệncho 1 cá nhân; nhưng mà lúc nói đếnnguy cơ ung thưhaycancer risk, họ kể đến nguy cơ tiềm ẩn xảy ra, nguy hại tạo ra cho một cá thể hay là 1 quần thể. Xin nói lại,sự kiệnkhông giống vớinguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia,ung thưkhác vớinguy hại ung thư, vìung thưlà một trong những sự kiện mang tính chất xác minh (certainty), cònnguy hại ung thưlà 1 đổi mới số liên tiếp mang tính chất biến động (uncertainty). Tất cả chúng ta vào bất kể thời gian như thế nào đều sở hữu nguy cơ bị bệnh; tuy nhiên có người dân có nguy cơ tiềm ẩn cao, tất cả người dân có nguy hại rẻ.

Trong giờ đồng hồ Anh còn tồn tại một chữ nữa cơ mà các ngữ điệu khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và trong cả tiếng Việt cũng ko có: sẽ là chữodds. Nếu nguy cơ bệnh nhân mắc bệnh làp,thì có một giải pháp nói khác rằngoddsnhưng người mắc bệnh kia mắc dịch đối với ko mắc dịch là

Ví dụ: giả dụ nguy cơ bệnh nhân bị ung tlỗi trong khoảng 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thìoddsnhưng người bệnh bị ung thỏng là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo có mang nàyoddskhông phải lànguy cơhayrisk.

OR cùng RR: hiệ tượng tính toán

OR cùng RR là hai chỉ số những thống kê khôn xiết thông dụng với có lợi trong phân tích lâm sàng, do cả hai chỉ số kiểm tra mọt tương tác thân một nhân tố nguy cơ với bị bệnh – một kim chỉ nam gần như căn phiên bản của phân tích y học tân tiến. Cơ chế tính toán thù của nhị chỉ số này rất là dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình nghiên cứu RCT cùng với 2 nhóm: đội được khám chữa tích cực và lành mạnh với cùng 1 phương thuốc gồmn1người mắc bệnh, và một đội nhóm bệnh (placebo) gồmn2người bị bệnh. Sau một thời gian chữa bệnh, cók1người mắc bệnh vào team được điều trị mắc bệnh dịch, vàk2bệnh nhân vào đội bệnh mắc bệnh dịch. vì vậy, tỉ trọng mắc bệnh dịch của nhóm khám chữa (kí hiệup1) cùng nhóm hội chứng (p2) được dự tính như sau:


*

NếuRR> 1 (giỏi p1> p2), chúng ta cũng có thể phát biểu rằng nhân tố nguy cơ có tác dụng tăng kỹ năng mắc bệnh; nếuRR= 1 (có nghĩa là p1= p2), bạn có thể nói rằng không có côn trùng liên hệ nào thân nguyên tố nguy cơ cùng kĩ năng mắc bệnh; với nếuRR12), chúng ta bao gồm minh chứng để thể tuyên bố rằng yếu tố nguy cơ tiềm ẩn rất có thể có tác dụng sút khả năng mắc bệnh.

Odds ratio: Ttuyệt bởi vì áp dụng tỉ lệ thành phần phát sinhpđể đo lường khả năng mắc bệnh, những thống kê cung cấp mang lại chúng ta một chỉ số khác: đó làodds. Odds như nhắc bên trên là tỉ số của nhì Xác Suất. Nếuplà phần trăm mắc bệnh dịch, thì 1 –plà tỷ lệ sự khiếu nại ko mắc bệnh dịch. Theo kia, odds được tư tưởng bằng:

vì vậy, nếuodds> 1, kĩ năng mắc bệnh dịch cao hơn nữa kỹ năng ko mắc bệnh; nếuodds= 1 thì vấn đề này cũng tức là khả năng bằng với khả năng không mắc bệnh; với nếuodds1) cùng nhóm bệnh (kí hiệuodds2) là:


*

Mối liên hệ giữaRROR. Qua cách làm với , bạn có thể thấyORRRgồm một mọt liên hệ số học tập. Có thể viết lại công thứcRRnhỏng là một trong hàm số củaOR(tốt ngược lại), nhưng tại đây, tôi chỉ mong chú ý một điểm đặc trưng tất cả tương quan đến việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào cách làm định nghĩaodds, chúng ta tiện lợi thấy giả dụ tỉ lệ mắc bệnhptốt (ví dụ như 0.001 xuất xắc 0.01 – tức 0.1% tốt 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn nlỗi nếup =0.01, thì 1 –p= 0.99, và do đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức siêu ngay sát vớip =0.01. Quay lại với công thức , trường hợp nguy cơ mắc căn bệnh (p1tốt p2) (hay


*

*

Nói bí quyết không giống,nếu nguy cơ mắc bệnh tốt, thìORsát bởi vớiRR. Nhưng ví như nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch cao (chẳng hạn như trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn chỉ sốRR.

Có thể có tác dụng một vài tính toán giúp thấy sự khác biệt giữaRRORqua bảng số liệu dưới đây (Bảng 1). Với đầy đủ ngôi trường hợp nguy cơ mắc bệnh dịch bên dưới 5%,ORRRkhông khác biệt đáng kể. Nhưng nếu như nguy cơ mắc dịch cao hơn 10%, thìORhay ước tínhRRcao hơn thực tiễn.

Bảng 1. So sánhRRORvới nhiều tỉ trọng khác biệt (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

Chụ ý:Bảng trên đây được mô phỏng sao choRR= 3 để chứng minh rằngORdự trù độ ảnh hưởng cao hơn so với thực tế.

RROR: ứng dụng

lấy ví dụ 1: tróc nã tìm ung tlỗi vú.Chương thơm trình truy tìm search ung thư vú được khuyến khích nlỗi là một phương thơm phương pháp y tế nơi công cộng nhằm bớt nguy cơ tử vong từ bệnh này ngơi nghỉ thiếu nữ. Một đội phân tích làm việc Thụy Điển thực hiện một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng bất chợt (RCT), nhưng trong đó bọn họ tuyển các phụ nữ tuổi 50 trsống lên, cùng chia thành 2 nhóm: đội A có 66103 thiếu nữ được chụp mammography thường xuyên (tưng năm một lần), với team B gồm 66105 thanh nữ ko chụp mammography nhưng chỉ theo dõi và quan sát bình thường (tức team chứng). Sau 5 năm, đội A có 183 bạn tử vong bởi ung tlỗi vú với nhóm B tất cả 177 bạn tử vong. Số liệu được trình bày trong Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người sử dụng tsi gia

Số tử vong

A – Mammography

66,103

183

B – Nhóm chứng

66,105

177

Với số liệu này, chúng ta có thể thấy nguy hại tử vong vào team A là PA= 183/66103 = 0.002768cùng nhóm B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ đó,RRhoàn toàn có thể dự tính bằng phương pháp nhỏng sau:


bởi vậy,ORbằngRR. Nhưng biện pháp diễn dịch củaORkhác vớiRR. Bởi vày đơn vị củaRRlà nguy hại tử vong, do đó chúng ta có thể bảo rằng team chụp mammography liên tiếp có nguy cơ tiềm ẩn tử vong cao hơn nhóm đối chứng khoảng chừng 3.4%. Nhưng đơn vị củaORodds, do đó họ cấp thiết phát biểu về “nguy hại tử vong”, mà chỉ rất có thể phát biểu rằng “khả năng” hayoddstử vong của group A cao hơn nữa team B khoảng 3.4%. Ở đây, bởi vì nguy hại tử vong phải chăng, vì thế như bí quyết cho biết thêm nhị chỉ số này như thể nhau, cùng trong thực tiễn bạn cũng có thể diễn dịch mộtORnhỏng làRR.

Cách khác nhau bên trên có vẻ trang thiết bị và lí tmáu, nhưng lại quan trọng đặc biệt. Để thấy rõ nguy nan trong bí quyết diễn dịch OR, tôi vẫn trình diễn một ví dụ sau đây:

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

Nhóm

Số chưng sĩ ý kiến đề xuất thông tim

Số chưng sĩ ko đề xuất thông tim

w – Bệnh nhân domain authority trắng

652

68

b – Bệnh nhân domain authority đen

610

110

Các công ty phân tích Kết luận rằng tỉ lệ người bị bệnh da black được thông tyên thấp hơn tỉ lệ thành phần sinh hoạt bệnh nhân domain authority White cho 40%. Sau khi nghiên cứu này công bố, giới media rộn rịch bàn về công dụng và ý nghĩa của phân tích. Không yêu cầu thổ lộ, cũng rất có thể đân oán được vào dư ba và tình trạng kì thị chủng tộc sinh sống Mĩ còn kéo dãn dài, hầu hết đội tranh đấu kháng kì thị chủng tộc đem công dụng này để gia công bằng chứng tố giác rằng các bác sĩ da trắng kì thị người bệnh da Black. Ý nghĩa còn sâu sát hơn: sự kì thị này hoàn toàn có thể dẫn cho tử vong. Nói bí quyết khác, bao gồm tín đồ diễn dịch rằng đó là một sự núm sát!

Nhưng rất nhớ tiếc là con số 40% này đã được diễn dịch rất là sai. Không hầu như diễn dịch không nên nhưng mà cách tính toán thù cũng không nên. Để đọc vì sao bí quyết suy diễn kia không nên, bọn họ hãy bắt đầu bằng phương pháp tínhORcủa các người sáng tác.Oddsthông tyên ổn trong team người bệnh da white là:


Tại sao gồm sự khác biệt? Tại vị những tác giả cùng giới truyền thông lầm lẫn rằngORRR. Trong ngôi trường hợp này,ORchưa hẳn là 1 trong chỉ số phù hợp để phân tích số liệu, chính vì son số tỉ trọng không hề thấp (84.7% với 90.6%), với bởi vì tỉ trọng rất cao, mang lại nênORước tínhRRvượt cao hơn nữa thực tiễn.

Xem thêm: Game Thời Trang Em Bé 2 - Game Thời Trang Mẹ Và Bé 2

Thật ra, ở đây biện pháp Hotline “RR” cũng ko đúng mực.RRchỉ áp dụng mang đến tỉ lệ phát sinh (incidence), dẫu vậy trong trường hòa hợp này không có tỉ trọng phát sinh, mà là tỉ lệ giữ hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ chính xác nhằm biểu hiện 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là một đề tài không giống cơ mà tôi hy vọng sẽ có được thời gian trở lại nhằm bàn thêm). Điều ngạc nhiên là không nên sót này lại hiện hữu ngay lập tức trên giấy white mực Black của một tập san y học tập vào hàng tiên phong hàng đầu trên nuốm giới!

Vấn đề diễn dịch OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần tốt 2 nguy cơ, cùng tỉ lệ thành phần thì chúng ta cũng có thể hiểu được hơi tiện lợi. Nếu nói tỉ lệ mắc căn bệnh 3%, bọn họ nghĩ về ngay lập tức mang lại 3 vào 100 tín đồ mắc căn bệnh. Vì rứa, sự việc suy diễn RR tương đối thuận tiện. NếuRR= 2, bạn cũng có thể bảo rằng tỉ lệ thành phần tăng cấp 2 lần. Ai cũng hiểu được mà lại không phỏng vấn gì thêm.

ORlà tỉ số của hai odds.Oddsbội nghịch hình ảnh “khả năng” mắc căn bệnh.Odds= 2 Tức là khả năng mắc căn bệnh cao hơn nữa kỹ năng không mắc bệnh gấp đôi. Khó phát âm.Oddsđã nặng nề đọc thì tỉ số của haiodds(tốt nhị khả năng) lại càng là 1 thống kê giám sát nặng nề phát âm hơn bởi vì nó thừa thông thường bình thường, khó cảm thấy được. Thật ra, một fan bình thường khó có thể hiểu chính xác nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 không hẳn bao gồm cùng nghĩa vớiRR= 2. Chính chính vì thế nhưng vừa mới đây bao gồm “phong trào xét lại”ORtrên những tập san y học quốc tế. Nhiều nhà phân tích, dịch tễ học tập cùng thống kê học tập lôi kéo bỏOR!

Nhưng bất cứ đo lường và tính toán nào thì cũng lợi thế với khãn hữu khuyết.RR, mặc dù dễ suy diễn cũng có khãn hữu ktiết của nó. Lấy ví dụ solo giản: ví như tỉ trọng mắc bệnh ung thư trong team A là 1% với nhóm B là 3%, bọn họ thuận lợi thấyRR= 3. Nhưng rứa bởi vì nói mắc dịch, chúng ta xoay ngược lại sự việc “không mắc bệnh”: họ tất cả tỉ lệ cho nhóm A là 99% so với team B là 97%, với như thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, tức là tỉ lệ thành phần ko mắc bệnh dịch trong đội B rẻ hơn team A khoảng 2%. (Nhưng trường hợp cần sử dụng “mắc bệnh”, team A mắc bệnh nhiều hơn đội B cho 3 lần!) Nói biện pháp khác,RRcó thể thiếu hụt tính đồng hóa (consistency).

NhưngORthì nhất quán. Trong ví dụ bên trên, trường hợp đem chỉ số là “mắc bệnh” làm đối chiếu,ORlà 3.06. Nhưng nếu lấy “không mắc bệnh” làm cho chỉ số son sánh, thìORvẫn chính là 3.06 (độc giả hoàn toàn có thể kiểm tra con số này). Trong tân oán thống kê, bạn ta call công năng của OR là symmetric (đối xứng), còn công năng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

OR, lăng xê, RRcùng thể loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ bạn dạng nữa giữaRRORlà sự tùy ở trong vào thể loại nghiên cứu. Nói một bí quyết nđính gọn,RRchỉ có thể dự trù từ bỏ nghiên cứu xuôi thời hạn (cohort prospective study), nhưngORthì hoàn toàn có thể dự tính tự toàn bộ thể các loại nghiên cứu, tuy vậy đa số là nghiên cứu bệnh dịch – triệu chứng.

Bởi vìORrất có thể sử dụng đến phân tích cắt ngang nhưng gồm vấn đề về diễn giải, và phân tích cắt theo đường ngang chỉ có thể ước tínhprevalencetốt tỉ lệ thành phần giữ hành, bắt buộc những đơn vị phân tích đề xuất sử dụngprevalence ratio(PR) cố kỉnh choORso với những phân tích cắt ngang. Tương từ nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ lệ phát sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ lệ giữ hành.

Một chỉ số không giống cũng đều có ý nghĩa giống như nhưralative sầu riskhazard ratio(HRhay tỉ số xui xẻo ro). Thông thường các phân tích lâm sàng theo dõi đối tượng người dùng trong một thời hạn nhiều năm, vắt bởi tính tỉ trọng tạo nên bệnh dịch trong thời gian đó, thỉnh phảng phất những đơn vị nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ phát sinh tích lũy (cumulative risk) trong thời hạn mang lại từng team, và tínhHR. Tuy cách tính này, đứng trên phương thơm diện toán thù học tập, chính xác hơn phương pháp tính tỉ trọng trên 100 người-năm tuyệt trên 100 đối tượng người dùng, nhưng lại vào thực tiễn thìHRRRko khác nhau đáng kể. Trong ngôi trường hòa hợp thời hạn theo dõi và quan sát thân 2 nhóm tương đương nhau thì số đông không tồn tại biệt lập như thế nào giữaRRHR.

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

Thể một số loại nghiên cứu (Study design)

Chỉ số thống kê

Mô hình phân tích

Bệnh triệu 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) tuyệt Hồi qui logistic

Theo thời hạn (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox's regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR hay Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ họ mong mày mò mọt tương tác thân pkhá lan truyền chất độc màu da cam (Agent Orange – AO) với các bệnh ung thư. Một biện pháp nghiên cứu và phân tích qui tế bào là tuyển chọn lựa chọn một nhóm đối tượng, sau đó phân nhóm phụ thuộc vào lịch sử từ trước gồm bị pkhá lây lan độc chất hay là không. Sau kia, theo dõi và quan sát cả nhì nhóm đối tượng người tiêu dùng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) cùng ghi nhận số bạn bị ung thỏng. Kết quả của phân tích như thế rất có thể nắm lược trongBảng 5sau đây. Trong số 1000 tín đồ được đánh giá và thẩm định bị ptương đối truyền nhiễm thời gian ban sơ, tất cả đôi mươi người (giỏi 2%) bị ung thư vào thời hạn theo dõi; trong những 10,000 fan không bị phơi lan truyền AO, bao gồm 100 tín đồ (tức 1%) bị ung thư tiếp đến. do đó,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng trường hợp tính bằng odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này không khác biệt đáng chú ý.

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Ptương đối lây truyền AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi đối tượng một thời hạn dài thường xuyên khôn xiết tốn kém. Một cách thức nghiên cứu và phân tích không giống cũng hoàn toàn có thể thỏa mãn nhu cầu mục đích mày mò mối liên hệ thân AO cùng ung tlỗi, tuy thế bắt buộc không nhiều đối tượng người tiêu dùng hơn với ko nên quan sát và theo dõi một thời hạn dài: chính là nghiên cứu bệnh – hội chứng.

Xem thêm: Danh Mục: Công Bố Tiêu Chuẩn Cơ Sở Là Gì ? Công Bố Tiêu Chuẩn Cơ Sở

Bảng 6tiếp sau đây trình bày kết quả một nghiên cứu và phân tích (trả tưởng) như vậy. Trong nghiên cứu này, chúng ta lựa chọn 100 bệnh nhân ung tlỗi cùng 100 đối tượng người tiêu dùng không biến thành ung thỏng, tuy nhiên nhị đội này tương tự nhau về các nguyên tố nguy cơ. Sau kia, chúng ta khám phá qua hồ sơ bệnh lí (xuất xắc bỏng vấn) trong mỗi nhóm gồm bao nhiêu bạn bị pkhá lây truyền độc chất. Nói cách không giống, đấy là một nghiên cứu và phân tích “ngược thời gian” (đối với nghiên cứu “xuôi thời gian” nlỗi trình bày trongBảng 4. Kết quả nghiên cứu dịch triệu chứng này được trình bày nhỏng sau:

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Phơi lây lan AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong đội người bệnh, tất cả 10 tín đồ (giỏi 10%) từng bị phơi lây truyền AO; cùng trong team ko ung thư số đối tượng người tiêu dùng từng bị phơi lây nhiễm là 5 người (giỏi 5%). Tại phía trên, bọn họ cần yếu tính tỉ trọng phát sinh bệnh (incidence), chính vì số lượng người bị bệnh với đối bệnh đã có khẳng định trước. Vì quan yếu dự tính tỉ trọng phát sinh, nghiên cứu bệnh bệnh ko được cho phép bọn họ ước tínhRR. Tuy nhiên, chúng ta cũng có thể tínhOR, vàORtrong ngôi trường hòa hợp này là 1 trong những dự trù chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6mang đến thấyoddsbị pkhá lây lan vào đội bệnh nhân 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 dễ dàng và đơn giản rộng bằng công thức “giao chéo”: