Rr là gì

Tóm tắt: trong số những hiểu lầm thông dụng vào diễn giải kết quả phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio (OR) với relative sầu risk (RR). Nhiều công trình xây dựng phân tích lâm sàng đối chứng thiên nhiên (randomized controlled trial – RCT)GS. Nguyễn Văn uống Tuấn Giáo sư y khoa, Đại học tập New South WalesViện phân tích y khoa Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: giữa những hiểu nhầm phổ biến vào diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) với relative sầu risk (RR). Nhiều công trình nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng tự dưng (randomized controlled trial – RCT) thông thường có xu hướng report công dụng qua chỉ số RR, nhưng mà cũng có thể có Khi OR được áp dụng nhằm miêu tả ảnh hưởng của một thuật khám chữa tuyệt mối contact giữa nhị yếu tố. Sự chắt lọc này dẫn mang lại hiểu nhầm rằng hai chỉ số này như thể nhau, và sự hiểu nhầm xảy ra sống trong cả phần lớn bên nghiên cứu và phân tích tất cả kinh nghiệm. Tuy nhiên, OR không có cùng chân thành và ý nghĩa với RR. Nói nđính gọn gàng, OR là một trong những ước số của RR. Trong ĐK tần số mắc bệnh dịch thấp giỏi cực kỳ phải chăng (bên dưới 1%) thì OR với RR tương đương nhau, dẫu vậy Khi tần số mắc bệnh dịch cao hơn 20% thì OR tất cả xu hướng dự trù RR cao hơn nữa thực tiễn. Bài này vẫn phân tích và lý giải hồ hết khác hoàn toàn quan trọng giữa 2 chỉ số này, và trình bày một giải pháp diễn giải chính xác.Bạn sẽ xem: Rr là gì

Trong một bài báo kỹ thuật về mối liên hệ thân ren RUNX2 với 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; P.. = 0.03)“. Tuy nhiên bí quyết diễn giải này không đúng, vày tác giả hiểu lầm có mang riskodds. Thật ra, đây là một hiểu lầm cực kỳ phổ cập, bởi vì các nhà nghiên cứu và phân tích thường xuyên gọi OR tương tự với RR, nhưng mà nhị chỉ số này không giống nhau.

Bạn đang xem: Rr là gì

Prevalence cùng incidence

Trước khi tách biệt định nghĩa risk với odds, chúng ta phải riêng biệt nhì chỉ số thịnh hành trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng và dịch tễ học: tỉ lệ thành phần lưu giữ hành (prevalence) với tỉ lệ phát sinh (incidence). Tỉ lệ lưu lại hành, như tên thường gọi, là tỉ lệ thành phần ca bệnh dịch hiện nay lưu hành trong một quần thể ngay lập tức tại 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu lại hành phản nghịch hình họa qui mô của một vụ việc y tế, nhưng lại cấm đoán bọn họ biết về căn bệnh căn uống học tập (etiology). Tỉ lệ phát sinh, tất cả Lúc được đề cùa tới như là tỉ trọng tiến công (attaông chồng rate), là tỉ lệ số ca new mắc dịch vào một thời gian theo dõi. Tỉ lệ tạo ra có giá trị kỹ thuật là nó cung ứng cho họ một vài báo cáo về dịch căn học tập. Chẳng hạn nlỗi một quần thể có 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 trong biểu trang bị dưới đây), với 3 bạn mắc căn bệnh (đối tượng 1, 3 với 5).Nếu một nghiên cứu cắt ngang được thực hiện trên thời điểm T1 thì tỉ lệ lưu giữ hành ước tính thời gian đó là 2/5 = 30%. Nhưng trường hợp công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích thực hiện trên thời khắc T2 thì tỉ trọng lưu lại hành là 3/5 = 60%. Nếu dự án công trình nghiên cứu quan sát và theo dõi 5 cá thể mang đến thời gian T3, và vào thời hạn này có 3 cá nhân mắc bệnh; vì thế, tỉ lệ thành phần tạo ra trong thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệm nguy cơ (risk) với odds

Trong y khoa, nguy hại mắc căn bệnh thực chất là xác suất. Xác suất, nlỗi chúng ta biết, là 1 trong những trở nên số giữa 0 với 1. Xác suất thực tế là tỉ trọng, tỉ số, cùng Tỷ Lệ. Do đó, thuật ngữ risk trong y tế hoàn toàn có thể Tức là Phần Trăm, tỉ trọng lưu lại hành, hay tỉ lệ thành phần phát sinh.

Cụm trường đoản cú nguy cơ, dịch tự chữ risk trong tiếng Anh, có khá nhiều nghĩa vào y khoa. Cần phải sáng tỏ nguy cơ mắc bệnh với bệnh. khi kể đến ung thỏng, chúng ta muốn kể tới một sự kiện cho 1 cá nhân; mà lại Lúc kể đến nguy cơ tiềm ẩn ung thư tuyệt cancer risk, họ nói tới nguy cơ tiềm ẩn xẩy ra, nguy hại gây ra cho 1 cá nhân hay một quần thể. Xin nói lại, sự kiện không giống cùng với nguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do đó, ung tlỗi khác với nguy cơ tiềm ẩn ung thư, vị ung thư là 1 trong những sự khiếu nại mang ý nghĩa xác minh (certainty), còn nguy hại ung thỏng là 1 trong biến chuyển số thường xuyên mang tính biến động (uncertainty). Tất cả chúng ta vào bất cứ thời điểm như thế nào đều sở hữu nguy cơ bị bệnh; nhưng mà có người có nguy cơ cao, có người dân có nguy cơ rẻ.

Trong giờ Anh còn có một chữ nữa mà các ngôn từ khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, với ngay cả giờ đồng hồ Việt cũng không có: chính là chữ odds. Nếu nguy cơ tiềm ẩn người bệnh mắc bệnh là p, thì có một bí quyết nói không giống rằng odds mà người bị bệnh đó mắc căn bệnh so với không mắc căn bệnh là

Ví dụ: nếu nguy hại người bệnh bị ung thư trong khoảng 5 năm tới là 0.10 (tức 10%) thì odds nhưng mà người mắc bệnh bị ung thư là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo khái niệm này odds chưa hẳn là nguy cơ tuyệt risk.

OR với RR: chế độ tính toán

OR với RR là nhì chỉ số thống kê lại vô cùng phổ biến với có ích vào nghiên cứu lâm sàng, vì cả nhị chỉ số kiểm tra côn trùng tương tác thân một yếu tố nguy cơ tiềm ẩn với bệnh tật – một phương châm gần như căn phiên bản của nghiên cứu y học tân tiến. Cơ chế tính toán của hai chỉ số này cực kì dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình nghiên cứu RCT cùng với 2 nhóm: team được chữa bệnh lành mạnh và tích cực với cùng một bài thuốc có n1 người bệnh, cùng một tổ hội chứng (placebo) tất cả n2 người mắc bệnh. Sau một thời hạn khám chữa, có k1 người bị bệnh vào nhóm được điều trị mắc bệnh dịch, cùng k2 người mắc bệnh trong team triệu chứng mắc căn bệnh. Như vậy, tỉ lệ thành phần mắc bệnh của tập thể nhóm điều trị (kí hiệu p1) cùng đội bệnh (p2) được dự trù nlỗi sau:


*

Nếu RR > 1 (xuất xắc p1 > p2 ), chúng ta có thể phát biểu rằng nhân tố nguy cơ có tác dụng tăng tài năng mắc bệnh; ví như RR = 1 (Có nghĩa là p1 = p2 ), chúng ta cũng có thể bảo rằng không tồn tại mối liên hệ làm sao thân nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn với kỹ năng mắc bệnh; với trường hợp RR 1 2), chúng ta gồm bằng chứng để thể phát biểu rằng nhân tố nguy cơ có thể làm sút tài năng mắc bệnh.

Odds ratio: Tgiỏi vày thực hiện tỉ lệ tạo ra p nhằm đo lường và tính toán năng lực mắc bệnh, thống kê lại cung cấp đến bọn họ một chỉ số khác: đó là odds. Odds nlỗi kể trên là tỉ số của nhì Xác Suất. Nếu p là Phần Trăm mắc bệnh, thì 1 – p là Xác Suất sự khiếu nại ko mắc dịch. Theo kia, odds được có mang bằng:

bởi thế, nếu odds > 1, kĩ năng mắc bệnh cao hơn kỹ năng ko mắc bệnh; nếu odds = 1 thì vấn đề này cũng có nghĩa là năng lực bằng với khả năng ko mắc bệnh; cùng giả dụ odds 1) với team hội chứng (kí hiệu odds2) là:


*

 

Mối contact thân RROR. Qua cách làm và , chúng ta cũng có thể thấy OR với RR bao gồm một côn trùng contact số học. cũng có thể viết lại công thức RR nlỗi là một hàm số của OR (xuất xắc ngược lại), tuy vậy ở đây, tôi chỉ ý muốn lưu ý một điểm đặc biệt bao gồm tương quan tới việc diễn dịch RROR.

Nhìn vào phương pháp tư tưởng odds, họ dễ ợt thấy nếu tỉ lệ mắc bệnh p rẻ (chẳng hạn như 0.001 tuyệt 0.01 – tức 0.1% giỏi 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn nlỗi nếu p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, cùng cho nên vì vậy odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức khôn xiết ngay gần với p = 0.01. Quay lại cùng với cách làm , ví như nguy hại mắc căn bệnh (p1 tuyệt p2) ( giỏi

*

*

Nói giải pháp không giống, nếu như nguy hại mắc dịch thấp, thì OR ngay sát bằng cùng với RR. Nhưng nếu như nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh cao (chẳng hạn như bên trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR.

cũng có thể làm một vài tính tân oán để xem sự khác biệt giữa RROR qua bảng số liệu sau đây (Bảng 1). Với đông đảo ngôi trường hợp nguy hại mắc bệnh dưới 5%, OR với RR không không giống nhau đáng kể. Nhưng trường hợp nguy cơ tiềm ẩn mắc căn bệnh cao hơn nữa 10%, thì OR hay ước tính RR cao hơn nữa thực tế.

Xem thêm: Asset Turnover Là Gì - Định Nghĩa, Ví Dụ, Giải Thích

Bảng 1. So sánh RR cùng OR với nhiều tỉ lệ khác nhau (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Odds mắc bệnh

So sánh thân RR cùng 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

lấy ví dụ như 1: truy tìm kiếm tìm ung thỏng vú. Chương trình truy tìm search ung thư vú được khuyến nghị như là 1 phương cách y tế chỗ đông người nhằm mục tiêu sút nguy cơ tiềm ẩn tử vong tự bệnh dịch này sinh sống đàn bà. Một nhóm phân tích sống Thụy Điển tiến hành một phân tích lâm sàng đối bệnh bất chợt (RCT), mà trong số ấy họ tuyển chọn các thiếu nữ tuổi 50 trở lên, cùng chia thành 2 nhóm: team A có 66103 đàn bà được chụp mammography thường xuyên (tưng năm một lần), và team B tất cả 66105 phụ nữ không chụp mammography nhưng chỉ theo dõi bình thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, nhóm A gồm 183 người tử vong vày ung thư vú và team B tất cả 177 bạn tử vong. Số liệu được trình diễn vào Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người sử dụng tđam 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 cơ tử vong trong team A là PA = 183/66103 = 0.002768 với team B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ đó, RR có thể dự trù bằng công thức như sau:


*

do vậy, OR bởi RR. Nhưng giải pháp diễn dịch của OR khác cùng với RR. Bởi vì chưng đơn vị chức năng của RR là nguy cơ tiềm ẩn tử vong, vì thế chúng ta cũng có thể nói rằng team chụp mammography liên tục tất cả nguy hại tử vong cao hơn nữa đội đối triệu chứng khoảng tầm 3.4%. Nhưng đơn vị của ORodds, vì thế bọn họ quan trọng tuyên bố về “nguy hại tử vong”, mà chỉ hoàn toàn có thể phát biểu rằng “khả năng” giỏi odds tử vong của nhóm A cao hơn đội B khoảng 3.4%. Tại phía trên, vị nguy hại tử vong rẻ, vì vậy nhỏng cách làm cho thấy thêm hai chỉ số này như là nhau, cùng vào thực tế chúng ta cũng có thể suy diễn một OR như thể RR.

Cách rành mạch bên trên có vẻ đồ đạc với lí tmáu, nhưng quan trọng đặc biệt. Để thấy rõ nguy khốn vào cách suy diễn OR, tôi sẽ trình bày một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc cùng tỉ lệ thông tlặng

Nhóm

Số bác sĩ đề xuất thông tim

Số chưng sĩ ko ý kiến đề nghị thông tim

w – Bệnh nhân domain authority trắng

652

68

b – Bệnh nhân da đen

610

110

Các đơn vị nghiên cứu và phân tích Tóm lại rằng tỉ lệ người bệnh domain authority Đen được thông tlặng tốt rộng tỉ lệ sinh sống người bị bệnh domain authority white cho 40%. Sau Khi phân tích này chào làng, giới truyền thông rầm rộ bàn về hiệu quả với chân thành và ý nghĩa của nghiên cứu. Không nên thổ lộ, cũng rất có thể đoán được vào dư âm và triệu chứng kì thị chủng tộc sống Mĩ còn kéo dài, đều nhóm chiến đấu chống kì thị chủng tộc lấy tác dụng này để triển khai bằng chứng tố cáo rằng các bác bỏ sĩ domain authority Trắng kì thị người bệnh da đen. Ý nghĩa còn sâu sát hơn: sự kì thị này có thể dẫn mang lại tử vong. Nói cách khác, bao gồm người suy diễn rằng đây là một sự vậy sát!

Nhưng siêu nhớ tiếc là con số 40% đó đã được suy diễn rất là không đúng. Không gần như diễn dịch sai mà lại cách tính tân oán cũng sai. Để gọi vì sao cách diễn dịch kia không nên, chúng ta hãy bắt đầu bằng phương pháp tính OR của các tác giả. Odds thông tyên vào team bệnh nhân da trắng là:


Tại sao bao gồm sự không giống biệt? Tại do các người sáng tác với giới truyền thông nhầm lẫn rằng ORRR. Trong ngôi trường phù hợp này, OR không hẳn là một chỉ số tương thích nhằm phân tích số liệu, chính vì son số tỉ lệ thành phần không hề thấp (84.7% cùng 90.6%), và bởi tỉ trọng không hề thấp, cho nên OR dự tính RR thừa cao hơn nữa thực tế.

Thật ra, ở đây biện pháp Call “RR” cũng không đúng đắn. RR chỉ thực hiện mang lại tỉ lệ thành phần tạo nên (incidence), tuy nhiên vào trường thích hợp này không tồn tại tỉ trọng gây ra, cơ mà là tỉ trọng lưu hành (prevalence). Do kia, thuật ngữ đúng đắn để biểu lộ 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong những đề tài khác mà tôi hi vọng sẽ có lúc trở về nhằm bàn thêm). Điều quá bất ngờ là sai sót đó lại hiện hữu ngay lập tức trên giấy tờ White mực đen của một tập san y học vào sản phẩm tiên phong hàng đầu trên cầm giới!

Vấn đề suy diễn OR

RR là tỉ số của 2 tỉ trọng hay 2 nguy hại, cùng tỉ trọng thì bạn cũng có thể phát âm được hơi tiện lợi. Nếu nói tỉ lệ mắc căn bệnh 3%, bọn họ suy nghĩ tức thì mang lại 3 trong 100 tín đồ mắc bệnh. Vì ráng, vấn đề diễn dịch RR tương đối dễ dàng. Nếu RR = 2, chúng ta cũng có thể nói rằng tỉ lệ tăng gấp 2 lần. Ai cũng gọi được mà ko chất vấn gì thêm.

OR là tỉ số của nhị odds. Odds phản hình ảnh “khả năng” mắc bệnh. Odds = 2 tức là kĩ năng mắc dịch cao hơn khả năng ko mắc bệnh 2 lần. Khó phát âm. Odds vẫn cực nhọc hiểu thì tỉ số của hai odds (giỏi nhị khả năng) lại càng là một trong giám sát nặng nề gọi rộng vị nó quá chung bình thường, nặng nề cảm nhận được. Thật ra, một người thông thường khó khăn có thể phát âm đúng chuẩn nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 Chưa hẳn có cùng nghĩa với RR = 2. Chính chính vì như thế nhưng gần đây có “trào lưu xét lại” OR trên những tập san y học tập thế giới. Nhiều nhà phân tích, dịch tễ học và thống kê lại học tập kêu gọi bỏ OR!

Nhưng bất kể thống kê giám sát nào thì cũng điểm mạnh cùng khi hữu ktiết. RR, cho dù dễ suy diễn cũng có thể có khi hữu khuyết của nó. Lấy ví dụ đơn giản: nếu như tỉ trọng mắc các bệnh ung thư trong team A là 1% cùng nhóm B là 3%, chúng ta tiện lợi thấy RR = 3. Nhưng nắm vì nói mắc bệnh, họ xoay ngược lại vụ việc “ko mắc bệnh”: chúng ta gồm tỉ lệ cho nhóm A là 99% so với nhóm B là 97%, cùng như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, có nghĩa là tỉ lệ thành phần ko mắc bệnh dịch trong team B phải chăng rộng team A khoảng 2%. (Nhưng nếu như sử dụng “mắc bệnh”, đội A mắc bệnh dịch nhiều hơn thế nữa nhóm B cho 3 lần!) Nói bí quyết không giống, RR hoàn toàn có thể thiếu thốn tính đồng nhất (consistency).

Nhưng OR thì đồng hóa. Trong ví dụ trên, trường hợp mang chỉ số là “mắc bệnh” làm cho so sánh, OR là 3.06. Nhưng nếu mang “không mắc bệnh” làm cho chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 (độc giả rất có thể bình chọn số lượng này). Trong toán thù thống kê lại, tín đồ ta gọi công dụng của OR là symmetric (đối xứng), còn tính năng của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, PR, RR cùng thể một số loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ bản nữa thân RROR là việc tùy trực thuộc vào thể loại nghiên cứu và phân tích. Nói một phương pháp nlắp gọn, RR chỉ rất có thể dự trù tự nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective sầu study), mà lại OR thì rất có thể dự tính từ bỏ toàn bộ thể một số loại nghiên cứu và phân tích, nhưng chủ yếu là nghiên cứu và phân tích dịch – hội chứng.

Bởi do OR hoàn toàn có thể áp dụng cho phân tích cắt theo đường ngang dẫu vậy gồm vấn đề về diễn giải, và nghiên cứu cắt ngang chỉ hoàn toàn có thể ước tính prevalence tốt tỉ lệ thành phần giữ hành, yêu cầu những công ty nghiên cứu đề nghị thực hiện prevalence ratio (PR) vậy mang đến OR đối với những phân tích cắt ngang. Tương tự nhỏng RR là tỉ số của nhì incidence (tỉ lệ thành phần vạc sinh), lăng xê là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần giữ hành.

Một chỉ số khác cũng có chân thành và ý nghĩa tương tự như ralative sầu riskhazard ratio (HR tuyệt tỉ số đen thui ro). Đôi khi những nghiên cứu và phân tích lâm sàng theo dõi và quan sát đối tượng người dùng vào một thời gian dài, nắm bởi tính tỉ lệ thành phần phát sinh bệnh vào thời gian đó, thỉnh phảng phất các bên nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ thành phần phát sinh tích trữ (cumulative risk) trong thời hạn đến từng team, và tính HR. Tuy phương pháp tính này, đứng trên phương thơm diện toán học tập, chính xác rộng cách tính tỉ lệ thành phần bên trên 100 người-năm xuất xắc bên trên 100 đối tượng người sử dụng, tuy vậy trong thực tiễn thì HRRR không không giống nhau đáng chú ý. Trong trường hòa hợp thời gian quan sát và theo dõi giữa 2 đội tương tự nhau thì hầu như không có khác biệt nào thân RR với HR.

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

Thể loại phân tích (Study design)

Chỉ số những thống kê

Mô hình so sánh

Bệnh hội chứng (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) xuất xắc OR

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

Theo thời hạn (prospective)

Relative sầu risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox’s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR tốt Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ họ mong mỏi tìm hiểu mối contact giữa phơi truyền nhiễm chất độc hại màu sắc da cam (Agent Orange – AO) cùng ung thư. Một giải pháp phân tích qui mô là tuyển chọn chọn một tổ đối tượng người dùng, sau đó phân nhóm nhờ vào tiền sử tất cả bị ptương đối lây lan độc hóa học hay không. Sau kia, theo dõi cả nhị nhóm đối tượng người dùng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) với ghi dìm số người bị ung tlỗi. Kết quả của nghiên cứu và phân tích như vậy có thể tóm lược vào Bảng 5 sau đây. Trong số 1000 người được thẩm định và đánh giá bị ptương đối lây nhiễm lúc lúc đầu, tất cả trăng tròn fan (tuyệt 2%) bị ung tlỗi vào thời hạn theo dõi; trong số 10,000 fan không bị ptương đối lây nhiễm AO, có 100 fan (tức 1%) bị ung tlỗi tiếp nối. do đó, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng trường hợp tính bởi odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này không khác biệt đáng kể.

Xem thêm: Hệ Số Lương Cơ Bản Năm 2017 Mới Nhất, Lương Cơ Sở, Luong Co So, 1/7/2017

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Ptương đối truyền nhiễm AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng quan sát và theo dõi đối tượng người dùng một thời gian dài hay cực kỳ tốn kỉm. Một cách thức phân tích không giống cũng hoàn toàn có thể đáp ứng nhu cầu mục đích tò mò mối tương tác giữa AO với ung thư, nhưng đề xuất không nhiều đối tượng hơn với ko phải theo dõi và quan sát một thời gian dài: đó là nghiên cứu dịch – chứng. Bảng 6 tiếp sau đây trình diễn hiệu quả một nghiên cứu và phân tích (giả tưởng) như thế. Trong nghiên cứu và phân tích này, chúng ta lựa chọn 100 người bị bệnh ung thư với 100 đối tượng người tiêu dùng không biến thành ung tlỗi, mà lại nhì team này tương đương nhau về các nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn. Sau kia, chúng ta tìm hiểu qua làm hồ sơ bệnh lí (tuyệt phỏng vấn) trong những team tất cả từng nào fan bị ptương đối lây truyền độc hóa học. Nói cách không giống, đây là một nghiên cứu “ngược thời gian” (so với nghiên cứu và phân tích “xuôi thời gian” nlỗi trình diễn vào Bảng 4. Kết quả phân tích dịch bệnh này được trình diễn nlỗi sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu dịch – hội chứng (mang tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Pkhá nhiễm AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong đội người bệnh, tất cả 10 tín đồ (tốt 10%) từng bị ptương đối lây nhiễm AO; cùng trong team không ung tlỗi số đối tượng người sử dụng từng bị pkhá lây truyền là 5 bạn (xuất xắc 5%). Tại đây, họ chẳng thể tính tỉ lệ tạo nên bệnh dịch (incidence), cũng chính vì con số người bệnh với đối hội chứng đã được xác minh trước. Vì chẳng thể dự trù tỉ lệ tạo nên, nghiên cứu bệnh chứng ko được cho phép bọn họ dự tính RR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tính OR, và OR vào ngôi trường vừa lòng này là 1 trong những dự tính chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 cho thấy odds bị ptương đối lan truyền trong nhóm bệnh nhân là: 10/90 = 0.1111, với team đối chứng: 0.05263. Do kia, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, có thể tính dễ dàng và đơn giản rộng bằng phương pháp “giao chéo”:


Chuyên mục: Đầu tư tài chính