Rr là gì

Tóm tắt: trong những hiểu lầm phổ cập vào diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng là lầm lẫn giữa odds ratio (OR) với relative risk (RR). Nhiều công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng tự nhiên (randomized controlled trial – RCT)GS. Nguyễn Văn Tuấn Giáo sư y học, Đại học New South WalesViện nghiên cứu y học Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: trong những hiểu nhầm thịnh hành vào diễn giải kết quả nghiên cứu và phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio (OR) cùng relative risk (RR). đa phần công trình nghiên cứu lâm sàng đối bệnh thốt nhiên (randomized controlled trial – RCT) thường có Xu thế báo cáo tác dụng qua chỉ số RR, nhưng lại cũng đều có khi OR được sử dụng để biểu hiện ảnh hưởng của một thuật điều trị hay mọt contact giữa nhì nhân tố. Sự chắt lọc này dẫn mang đến hiểu nhầm rằng nhì chỉ số này giống như nhau, và sự hiểu nhầm xẩy ra ở trong cả đa số công ty nghiên cứu và phân tích có kinh nghiệm tay nghề. Tuy nhiên, OR không tồn tại cùng chân thành và ý nghĩa với RR. Nói nthêm gọn gàng, OR là một trong những ước số của RR. Trong điều kiện tần số mắc bệnh tốt hay hết sức phải chăng (bên dưới 1%) thì OR với RR tương đương nhau, nhưng mà Khi tần số mắc bệnh dịch cao hơn nữa 20% thì OR tất cả xu hướng dự tính RR cao hơn thực tế. Bài này sẽ phân tích và lý giải phần lớn khác hoàn toàn quan trọng đặc biệt thân 2 chỉ số này, cùng trình bày một cách diễn giải đúng hơn.Quý khách hàng đã xem: Rr là gì

Trong một bài xích báo khoa học về côn trùng contact giữa gene RUNX2 và 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; Phường. = 0.03)“. Tuy nhiên bí quyết diễn giải này không đúng, vị tác giả hiểu nhầm định nghĩa risk với odds. Thật ra, đó là một hiểu nhầm vô cùng thịnh hành, bởi vì những nhà nghiên cứu thường xuyên gọi OR tương đương với RR, mà lại hai chỉ số này khác biệt.

Bạn đang xem: Rr là gì

Prevalence cùng incidence

Trước Khi khác nhau khái niệm risk với odds, bọn họ đề nghị minh bạch hai chỉ số thường dùng vào nghiên cứu và phân tích lâm sàng với dịch tễ học: tỉ lệ giữ hành (prevalence) cùng tỉ trọng tạo nên (incidence). Tỉ lệ giữ hành, như cái tên thường gọi, là tỉ trọng ca bệnh dịch hiện lưu giữ hành vào một quần thể ngay tại 1 thời điểm. Tỉ lệ giữ hành bội nghịch ảnh qui mô của một vụ việc y tế, nhưng lại quán triệt họ biết về căn bệnh căn học (etiology). Tỉ lệ tạo ra, tất cả lúc được đề cùa đến như thể tỉ lệ thành phần tiến công (attack rate), là tỉ trọng số ca new mắc bệnh trong một thời gian theo dõi và quan sát. Tỉ lệ tạo ra có mức giá trị khoa học là nó cung cấp cho bọn họ một vài ba lên tiếng về bệnh dịch căn học. Chẳng hạn nhỏng một quần thể bao gồm 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 vào biểu thiết bị dưới đây), với 3 fan mắc dịch (đối tượng người dùng 1, 3 với 5).Nếu một phân tích cắt ngang được triển khai trên thời gian T1 thì tỉ lệ lưu lại hành dự tính lúc đó là 2/5 = 30%. Nhưng nếu như công trình nghiên cứu và phân tích tiến hành trên thời điểm T2 thì tỉ trọng lưu hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình nghiên cứu và phân tích quan sát và theo dõi 5 cá nhân đến thời điểm T3, cùng vào thời hạn này còn có 3 cá thể mắc bệnh; vì thế, tỉ trọng tạo nên vào thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệm nguy cơ (risk) cùng odds

Trong y học, nguy cơ mắc dịch thực chất là xác suất. Xác suất, nhỏng bọn họ biết, là 1 trong đổi mới số thân 0 với 1. Xác suất thực ra là tỉ trọng, tỉ số, với Phần Trăm. Do kia, thuật ngữ risk vào y học rất có thể Tức là Phần Trăm, tỉ trọng lưu lại hành, giỏi tỉ lệ phát sinh.

Cụm từ bỏ nguy cơ, dịch từ bỏ chữ risk vào tiếng Anh, có nhiều nghĩa vào y tế. Cần phải riêng biệt nguy hại mắc bệnhbệnh. Khi kể tới ung thư, bọn họ ước ao nói tới một sự kiện cho 1 cá nhân; nhưng lúc kể tới nguy cơ ung thư hay cancer risk, chúng ta nói đến nguy cơ xẩy ra, nguy hại phát sinh cho một cá nhân hay như là 1 quần thể. Xin kể lại, sự kiện không giống cùng với nguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do đó, ung tlỗi khác cùng với nguy cơ tiềm ẩn ung thư, vị ung tlỗi là một trong những sự khiếu nại mang tính chất khẳng định (certainty), còn nguy hại ung tlỗi là một trong đổi mới số liên tiếp mang tính chất biến động (uncertainty). Tất cả bọn họ trong bất cứ thời điểm như thế nào đều phải sở hữu nguy cơ bị bệnh; mà lại bao gồm người dân có nguy cơ tiềm ẩn cao, bao gồm người có nguy cơ thấp.

Trong giờ đồng hồ Anh còn có một chữ nữa nhưng mà những ngôn từ khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, với trong cả giờ đồng hồ Việt cũng không có: sẽ là chữ odds. Nếu nguy hại người bị bệnh mắc căn bệnh là p, thì gồm một cách nói khác rằng odds mà người bệnh kia mắc bệnh so với ko mắc bệnh là

Ví dụ: giả dụ nguy cơ người bị bệnh bị ung tlỗi trong tầm 5 năm tới là 0.10 (tức 10%) thì odds nhưng người bị bệnh bị ung tlỗi là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo định nghĩa này odds không hẳn là nguy cơ tuyệt risk.

OR với RR: chế độ tính toán

OR và RR là nhì chỉ số thống kê lại cực kỳ phổ cập với có ích vào phân tích lâm sàng, vì cả hai chỉ số kiểm định côn trùng contact thân một yếu tố nguy hại cùng bệnh tật – một kim chỉ nam gần như là cnạp năng lượng phiên bản của phân tích y học tân tiến. Cơ chế tính toán thù của nhì chỉ số này rất là dễ dàng và đơn giản.

Hãy tưởng tượng một dự án công trình nghiên cứu RCT cùng với 2 nhóm: team được điều trị lành mạnh và tích cực với một loại thuốc tất cả n1 người mắc bệnh, và một nhóm chứng (placebo) tất cả n2 người mắc bệnh. Sau một thời hạn chữa bệnh, gồm k1 người mắc bệnh trong team được khám chữa mắc bệnh, cùng k2 bệnh nhân trong đội triệu chứng mắc bệnh dịch. Bởi vậy, tỉ trọng mắc dịch của nhóm chữa bệnh (kí hiệu p1) với nhóm chứng (p2) được ước tính như sau:


*

Nếu RR > 1 (xuất xắc p1 > p2 ), bạn có thể tuyên bố rằng nhân tố nguy hại làm cho tăng kỹ năng mắc bệnh; giả dụ RR = 1 (Có nghĩa là p1 = p2 ), bạn cũng có thể nói rằng không tồn tại côn trùng liên hệ làm sao thân yếu tố nguy hại cùng năng lực mắc bệnh; với nếu RR 1 2), bọn họ bao gồm minh chứng nhằm thể phát biểu rằng nguyên tố nguy hại rất có thể làm cho bớt kỹ năng mắc căn bệnh.

Odds ratio: Txuất xắc do áp dụng tỉ trọng tạo nên p để đo lường và thống kê khả năng mắc dịch, thống kê lại hỗ trợ cho bọn họ một chỉ số khác: sẽ là odds. Odds nhỏng đề cập bên trên là tỉ số của nhì xác suất. Nếu p là tỷ lệ mắc dịch, thì 1 – p là xác suất sự khiếu nại không mắc căn bệnh. Theo đó, odds được khái niệm bằng:

bởi vậy, nếu như odds > 1, tài năng mắc bệnh cao hơn nữa kĩ năng ko mắc bệnh; ví như odds = 1 thì vấn đề này cũng có nghĩa là tài năng bằng với năng lực không mắc bệnh; và giả dụ odds 1) cùng nhóm chứng (kí hiệu odds2) là:


*

 

Mối contact thân RR với OR. Qua bí quyết và , bạn có thể thấy OR với RR có một mọt liên hệ số học tập. Có thể viết lại cách làm RR nhỏng là một hàm số của OR (tuyệt ngược lại), cơ mà tại chỗ này, tôi chỉ ao ước xem xét một điểm đặc trưng gồm liên quan tới việc suy diễn RR cùng OR.

Nhìn vào cách làm khái niệm odds, chúng ta thuận tiện thấy trường hợp tỉ trọng mắc dịch p tốt (chẳng hạn như 0.001 tốt 0.01 – tức 0.1% tốt 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn như nếu p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, và vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức siêu ngay sát cùng với p = 0.01. Quay lại cùng với công thức , nếu như nguy cơ mắc bệnh dịch (p1 xuất xắc p2) ( giỏi


*

*

Nói cách khác, giả dụ nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh dịch thấp, thì OR gần bởi cùng với RR. Nhưng nếu nguy cơ tiềm ẩn mắc dịch cao (chẳng hạn như trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn chỉ số RR.

Có thể làm cho một vài ba tính tân oán để xem sự biệt lập giữa RROR qua bảng số liệu dưới đây (Bảng 1). Với đa số ngôi trường vừa lòng nguy hại mắc căn bệnh dưới 5%, ORRR không không giống nhau đáng chú ý. Nhưng nếu nguy cơ mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thì OR thường xuyên dự tính RR cao hơn nữa thực tế.

Xem thêm: Làm Sao Để Buôn Bán Đông Khách, 10 Cách Để Trả Lời:

Bảng 1. So sánh RROR với tương đối nhiều tỉ lệ khác nhau (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Odds mắc bệnh

So sánh thân RR với OR

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

RROR: ứng dụng

ví dụ như 1: truy tìm tìm ung thư vú. Cmùi hương trình truy tìm ung thư vú được khuyến nghị nhỏng là 1 trong phương thơm phương pháp y tế nơi công cộng nhằm mục tiêu giảm nguy cơ tiềm ẩn tử vong từ căn bệnh này ở phụ nữ. Một đội phân tích sinh sống Thụy Điển triển khai một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối triệu chứng thốt nhiên (RCT), mà lại trong những số ấy bọn họ tuyển chọn những thanh nữ tuổi 50 trsinh hoạt lên, và tạo thành 2 nhóm: đội A có 66103 đàn bà được chụp mammography tiếp tục (hàng năm một lần), cùng nhóm B có 66105 thanh nữ không chụp mammography cơ mà chỉ quan sát và theo dõi thông thường (tức đội chứng). Sau 5 năm, team A có 183 người tử vong do ung thỏng vú cùng nhóm B tất cả 177 người tử vong. Số liệu được trình bày trong Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng tđê mê gia

Số tử vong

A – Mammography

66,103

183

B – Nhóm chứng

66,105

177

Với số liệu này, chúng ta cũng có thể thấy nguy cơ tiềm ẩn tử vong trong team A là PA = 183/66103 = 0.002768 với nhóm B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ kia, RR hoàn toàn có thể ước tính bởi bí quyết nhỏng sau:


*

bởi vậy, OR bằng RR. Nhưng cách diễn dịch của OR khác với RR. Bởi do đơn vị chức năng của RR là nguy hại tử vong, vì thế bạn có thể nói rằng đội chụp mammography liên tiếp có nguy hại tử vong cao hơn đội đối bệnh khoảng tầm 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng của ORodds, do đó chúng ta cấp thiết tuyên bố về “nguy cơ tử vong”, cơ mà chỉ có thể tuyên bố rằng “khả năng” giỏi odds tử vong của group A cao hơn nữa team B khoảng 3.4%. Ở đây, do nguy cơ tiềm ẩn tử vong rẻ, cho nên nlỗi phương pháp cho biết hai chỉ số này tương tự nhau, và vào thực tiễn chúng ta có thể diễn dịch một OR như thể RR.

Cách rõ ràng bên trên dường như đồ đạc với lí ttiết, nhưng lại quan trọng đặc biệt. Để thấy rõ gian nguy trong phương pháp diễn dịch OR, tôi đang trình diễn một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ trọng thông tim

Nhóm

Số chưng sĩ đề nghị thông tim

Số chưng sĩ không ý kiến đề xuất thông tim

w – Bệnh nhân domain authority trắng

652

68

b – Bệnh nhân da đen

610

110

Các công ty nghiên cứu và phân tích kết luận rằng tỉ trọng bệnh nhân domain authority đen được thông tyên phải chăng rộng tỉ lệ thành phần nghỉ ngơi người bị bệnh domain authority trắng mang lại 40%. Sau Khi nghiên cứu và phân tích này công bố, giới truyền thông nườm nượp bàn về kết quả với chân thành và ý nghĩa của nghiên cứu và phân tích. Không nên nói ra, cũng có thể đoán thù được trong dư ba cùng tình trạng kì thị chủng tộc sinh sống Mĩ còn kéo dài, đều đội chiến đấu phòng kì thị chủng tộc rước công dụng này để gia công dẫn chứng cáo giác rằng các bác bỏ sĩ domain authority White kì thị bệnh nhân domain authority Đen. Ý nghĩa còn sâu sát hơn: sự kì thị này hoàn toàn có thể dẫn đến tử vong. Nói biện pháp khác, gồm tín đồ diễn dịch rằng đó là một sự thế sát!

Nhưng khôn cùng tiếc nuối là số lượng 40% đó đã được suy diễn cực kỳ sai. Không phần đông suy diễn sai mà lại cách tính tân oán cũng sai. Để gọi vì sao bí quyết diễn dịch đó không đúng, chúng ta hãy bắt đầu bằng phương pháp tính OR của những người sáng tác. Odds thông tyên ổn trong nhóm người bị bệnh domain authority white là:


Tại sao tất cả sự không giống biệt? Tại vì những người sáng tác cùng giới truyền thông media lầm lẫn rằng ORRR. Trong ngôi trường thích hợp này, OR chưa hẳn là 1 trong những chỉ số tương thích nhằm phân tích số liệu, bởi vì son số tỉ lệ không hề thấp (84.7% cùng 90.6%), và bởi vì tỉ trọng tương đối cao, cho nên vì thế OR dự tính RR vượt cao hơn nữa thực tế.

Thật ra, tại đây phương pháp Call “RR” cũng không đúng chuẩn. RR chỉ áp dụng mang đến tỉ lệ thành phần tạo ra (incidence), tuy vậy trong trường hòa hợp này không có tỉ lệ tạo ra, cơ mà là tỉ lệ lưu lại hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng chuẩn nhằm thể hiện 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong vấn đề khác cơ mà tôi mong muốn sẽ sở hữu thời gian trở về nhằm bàn thêm). Điều quá bất ngờ là không nên sót đó lại hiện hữu ngay lập tức trên chứng từ trắng mực đen của một tập san y học tập vào mặt hàng hàng đầu bên trên nạm giới!

Vấn đề suy diễn OR

RR là tỉ số của 2 tỉ trọng tuyệt 2 nguy cơ, với tỉ lệ thành phần thì bạn cũng có thể gọi được khá tiện lợi. Nếu nói tỉ trọng mắc bệnh dịch 3%, chúng ta suy nghĩ ngay mang lại 3 vào 100 tín đồ mắc căn bệnh. Vì cố, vấn đề suy diễn RR tương đối thuận lợi. Nếu RR = 2, bạn cũng có thể nói rằng tỉ trọng tăng gấp gấp đôi. Ai cũng gọi được nhưng không chất vấn gì thêm.

OR là tỉ số của nhị odds. Odds bội phản hình họa “khả năng” mắc bệnh dịch. Odds = 2 Tức là khả năng mắc bệnh dịch cao hơn kĩ năng ko mắc bệnh dịch gấp đôi. Khó phát âm. Odds vẫn khó hiểu thì tỉ số của hai odds (hay nhị khả năng) lại càng là một trong thống kê giám sát nặng nề phát âm rộng vì nó quá thông thường tầm thường, khó khăn cảm thấy được. Thật ra, một tín đồ bình thường khó khăn có thể phát âm đúng mực nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 Chưa hẳn bao gồm cùng nghĩa với RR = 2. Chính chính vì như vậy cơ mà vừa mới đây gồm “phong trào xét lại” OR bên trên các tập san y học nước ngoài. hầu hết công ty phân tích, dịch tễ học và thống kê lại học kêu gọi vứt OR!

Nhưng bất cứ đo lường và tính toán nào thì cũng lợi thế với kthảng hoặc khuyết. RR, dù dễ suy diễn cũng có thể có khiếm ktiết của nó. Lấy ví dụ đối kháng giản: nếu tỉ lệ mắc các bệnh ung thư vào đội A là 1% và team B là 3%, bọn họ dễ dãi thấy RR = 3. Nhưng nỗ lực vị nói mắc bệnh dịch, họ lộn ngược lại vụ việc “không mắc bệnh”: bọn họ gồm tỉ lệ thành phần đến team A là 99% đối với team B là 97%, và như thế RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Tức là tỉ lệ không mắc dịch vào đội B tốt hơn đội A khoảng chừng 2%. (Nhưng giả dụ sử dụng “mắc bệnh”, team A mắc dịch nhiều hơn thế đội B đến 3 lần!) Nói giải pháp không giống, RR có thể thiếu tính đồng hóa (consistency).

Nhưng OR thì đồng điệu. Trong ví dụ trên, giả dụ rước chỉ số là “mắc bệnh” làm cho đối chiếu, OR là 3.06. Nhưng ví như lấy “không mắc bệnh” làm chỉ số son sánh, thì OR vẫn luôn là 3.06 (bạn đọc rất có thể soát sổ số lượng này). Trong toán thống kê, người ta Điện thoại tư vấn công năng của OR là symmetric (đối xứng), còn công năng của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, lăng xê, RR với thể loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ bản nữa thân RR cùng OR là việc tùy thuộc vào thể một số loại nghiên cứu. Nói một biện pháp ngắn gọn, RR chỉ rất có thể dự trù từ bỏ nghiên cứu và phân tích xuôi thời gian (cohort prospective study), tuy thế OR thì có thể ước tính trường đoản cú tất cả thể loại phân tích, tuy nhiên đa số là nghiên cứu bệnh dịch – triệu chứng.

Bởi bởi OR hoàn toàn có thể áp dụng mang lại nghiên cứu cắt ngang dẫu vậy tất cả sự việc về diễn giải, và phân tích cắt theo đường ngang chỉ rất có thể dự tính prevalence tuyệt tỉ lệ thành phần lưu hành, đề nghị những nhà nghiên cứu và phân tích kiến nghị áp dụng prevalence ratio (PR) ráng mang lại OR đối với những nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang. Tương từ nhỏng RR là tỉ số của nhị incidence (tỉ lệ phân phát sinh), quảng cáo là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần lưu lại hành.

Một chỉ số không giống cũng có thể có ý nghĩa tương tự như như ralative sầu riskhazard ratio (HR xuất xắc tỉ số rủi ro). Thông thường những phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng người dùng vào một thời hạn lâu năm, vậy vày tính tỉ trọng phát sinh bệnh dịch vào thời gian đó, thỉnh phảng phất những công ty nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ thành phần gây ra tích lũy (cumulative sầu risk) vào thời gian cho từng team, với tính HR. Tuy phương pháp tính này, đứng trên phương diện tân oán học tập, đúng chuẩn hơn phương pháp tính tỉ trọng trên 100 người-năm tốt bên trên 100 đối tượng người dùng, nhưng lại trong thực tiễn thì HRRR ko khác nhau đáng chú ý. Trong ngôi trường thích hợp thời gian theo dõi và quan sát thân 2 nhóm tương đương nhau thì phần lớn không tồn tại khác hoàn toàn nào giữa RR cùng HR.

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

Thể một số loại phân tích (Study design)

Chỉ số thống kê lại

Mô hình đối chiếu

Bệnh hội chứng (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) giỏi OR

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

Theo thời gian (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox’s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR giỏi Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ họ muốn tìm hiểu mối contact giữa ptương đối lây truyền độc hại màu sắc domain authority cam (Agent Orange – AO) cùng ung thư. Một phương pháp nghiên cứu qui mô là tuyển chọn một tổ đối tượng người sử dụng, tiếp nối phân nhóm dựa vào tiểu sử từ trước gồm bị ptương đối lan truyền độc chất hay là không. Sau kia, theo dõi cả nhị nhóm đối tượng người tiêu dùng một thời hạn (ví dụ như 5 năm) và ghi dìm số fan bị ung tlỗi. Kết trái của phân tích như thế rất có thể nắm lược trong Bảng 5 dưới đây. Trong số 1000 tín đồ được đánh giá và thẩm định bị phơi lây nhiễm lúc thuở đầu, bao gồm đôi mươi người (xuất xắc 2%) bị ung thư trong thời hạn theo dõi; trong số 10,000 bạn không biến thành ptương đối lan truyền AO, tất cả 100 fan (tức 1%) bị ung thỏng sau đó. Bởi vậy, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu như tính bằng odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác biệt đáng chú ý.

Xem thêm: 580 Các Mẫu Nhà Ống Cấp 4 Đẹp Nhất 2021 Ở Nông Thôn Việt Nam

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Pkhá truyền nhiễm 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 thường xuyên rất tốn kém. Một phương pháp phân tích khác cũng rất có thể đáp ứng mục đích khám phá mọt liên hệ giữa AO với ung thỏng, nhưng mà nên không nhiều đối tượng người tiêu dùng rộng và không cần theo dõi một thời gian dài: chính là phân tích bệnh dịch – triệu chứng. Bảng 6 dưới đây trình bày tác dụng 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 xẩy ra ung thư, cơ mà nhị nhóm này tương tự nhau về những nhân tố nguy hại. Sau kia, họ mày mò qua làm hồ sơ căn bệnh lí (tốt rộp vấn) trong những team có bao nhiêu fan bị ptương đối lây truyền độc chất. Nói cách không giống, đây là một nghiên cứu “ngược thời gian” (so với nghiên cứu “xuôi thời gian” như trình diễn trong Bảng 4. Kết trái phân tích bệnh dịch hội chứng này được trình bày nhỏng sau:

Bảng 6. Một phân tích bệnh dịch – hội chứng (giả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Pkhá truyền nhiễm AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong nhóm bệnh nhân, bao gồm 10 người (tuyệt 10%) từng bị ptương đối lây nhiễm AO; cùng vào đội không ung thỏng số đối tượng người dùng từng bị pkhá lây truyền là 5 bạn (giỏi 5%). Tại phía trên, họ quan trọng tính tỉ trọng phát sinh dịch (incidence), bởi vì số lượng người bệnh với đối chứng đã có được khẳng định trước. Vì cần thiết dự tính tỉ trọng gây ra, phân tích dịch hội chứng ko có thể chấp nhận được chúng ta dự trù RR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tính OR, và OR vào trường hòa hợp này là một trong những dự trù chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 cho thấy thêm odds bị ptương đối lây lan vào đội người bệnh là: 10/90 = 0.1111, với team đối chứng: 0.05263. Do đó, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, hoàn toàn có thể tính đơn giản dễ dàng rộng bằng bí quyết “giao chéo”:


Chuyên mục: Blockchain