Odd ratio là gì

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

Tóm tắt:trong số những hiểu lầm phổ biến vào diễn giải kết quả nghiên cứu lâm sàng là lầm lẫn giữaodds ratio(OR) vàrelative sầu risk(RR). phần lớn công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối bệnh tự nhiên (randomized controlled trial - RCT) thường sẽ có xu hướng báo cáo hiệu quả qua chỉ sốRR,nhưng lại cũng có khiORđược sử dụng để mô tả ảnh hưởng của một thuật điều trị giỏi côn trùng tương tác thân hai nhân tố. Sự chắt lọc này dẫn đến hiểu nhầm rằng hai chỉ số này như là nhau, và sự hiểu nhầm xẩy ra làm việc trong cả đầy đủ công ty phân tích tất cả kinh nghiệm. Tuy nhiên,ORkhông tồn tại cùng ý nghĩa sâu sắc vớiRR. Nói ngắn gọn gàng,ORlà một trong ước số củaRR. Trong ĐK tần số mắc bệnh tốt xuất xắc hết sức rẻ (dưới 1%) thìORRRtương tự nhau, cơ mà Lúc tần số mắc bệnh cao hơn nữa 20% thìORgồm Xu thế ước tínhRRcao hơn nữa thực tế. Bài này đã giải thích các biệt lập quan trọng thân 2 chỉ số này, và trình bày một phương pháp diễn giải đúng ra.quý khách đã xem: Odd ratio là gì

Trong một bài xích báo công nghệ về mọt contact thân gen 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; P. = 0.03)". Tuy nhiên cách diễn giải này không đúng, vì người sáng tác hiểu nhầm khái niệmriskodds. Thật ra, đấy là một hiểu nhầm khôn xiết phổ biến, bởi các bên nghiên cứu thường hiểuORtương đương vớiRR, dẫu vậy nhị chỉ số này khác biệt.Quý khách hàng đã xem: Odd ratio là gì

Prevalence và incidence

Trước lúc rành mạch khái niệmriskodds, chúng ta buộc phải rõ ràng nhì chỉ số phổ cập trong phân tích lâm sàng với dịch tễ học:tỉ lệ thành phần giữ hành(prevalence)tỉ lệ vạc sinh(incidence). Tỉ lệ giữ hành, như tên gọi, là tỉ lệ ca dịch hiện lưu giữ hành vào một quần thể ngay lập tức tại một thời điểm. Tỉ lệ lưu giữ hành bội phản ảnhqui môcủa một vấn đề y tế, nhưng lại không cho chúng ta biết về dịch cnạp năng lượng học tập (etiology). Tỉ lệ gây ra, có khi được đề cập tới nlỗi làtỉ trọng tấn công(attaông xã rate), là tỉ trọng số ca new mắc bệnh dịch vào một thời gian theo dõi và quan sát. Tỉ lệ gây ra có giá trị công nghệ là nó hỗ trợ mang đến họ một vài báo cáo về căn bệnh căn học. Chẳng hạn như một quần thể tất cả 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, ..., 5 trong biểu đồ bên dưới đây), cùng với 3 bạn mắc bệnh (đối tượng người tiêu dùng 1, 3 và 5).

Bạn đang xem: Odd ratio là gì


*

Nếu một nghiên cứu cắt theo đường ngang được triển khai trên thời điểm T1 thì tỉ lệ lưu lại hành dự trù thời điểm đó là 2/5 = 30%. Nhưng trường hợp công trình phân tích triển khai tại thời điểm T2 thì tỉ lệ lưu hành là 3/5 = 60%. Nếu dự án công trình phân tích quan sát và theo dõi 5 cá thể mang lại thời gian T3, cùng vào thời gian này còn có 3 cá nhân mắc bệnh; cho nên, tỉ lệ thành phần tạo ra trong thời hạn này là 3/5 = 60%.

Khái niệmnguy cơ(risk) vàodds

Trong y học, nguy cơ mắc dịch thực tế là tỷ lệ. Xác suất, như bọn họ biết, là 1 trong biến chuyển số giữa 0 với 1. Xác suất thực tế là tỉ lệ thành phần, tỉ số, cùng Xác Suất. Do kia, thuật ngữriskvào y học rất có thể Có nghĩa là Xác Suất, tỉ trọng lưu hành, xuất xắc tỉ lệ phát sinh.

Cụm từnguy cơ, dịch trường đoản cú chữriskvào tiếng Anh, có khá nhiều nghĩa trong y tế. Cần cần phân biệtnguy hại mắc bệnhbệnh. Lúc nói đến ung thỏng, bọn họ muốn nói tới mộtsự kiệncho một cá nhân; tuy thế Lúc nói đếnnguy cơ ung thưhaycancer risk, họ kể đến nguy cơ tiềm ẩn xảy ra, nguy cơ tiềm ẩn phát sinh cho một cá thể hay là 1 quần thể. Xin nói lại,sự kiệnkhác vớinguy hại sự kiện. Do kia,ung thưkhông giống vớinguy cơ tiềm ẩn ung thư, vìung thưlà một trong những sự kiện mang ý nghĩa xác định (certainty), cònnguy hại ung thưlà một thay đổi số liên tục mang ý nghĩa bất định (uncertainty). Tất cả bọn họ trong bất kể thời gian như thế nào đều phải sở hữu nguy cơ bị bệnh; mà lại tất cả người dân có nguy cơ tiềm ẩn cao, bao gồm người có nguy cơ rẻ.

Trong tiếng Anh còn tồn tại một chữ nữa mà các ngôn từ khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và ngay cả tiếng Việt cũng không có: chính là chữodds. Nếu nguy cơ người bệnh mắc bệnh dịch làp,thì có một giải pháp nói không giống rằngoddsnhưng mà người mắc bệnh kia mắc bệnh dịch so với không mắc bệnh là

Ví dụ: nếu như nguy cơ người mắc bệnh bị ung thỏng trong tầm 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thìoddscơ mà người mắc bệnh bị ung thỏng là 0.1/ (1 - 0.1) = 0.11. Theo có mang nàyoddskhông hẳn lànguy cơhayrisk.

OR với RR: bề ngoài tính toán

OR cùng RR là nhị chỉ số thống kê lại cực kỳ thịnh hành và hữu dụng trong nghiên cứu lâm sàng, do cả nhì chỉ số chu chỉnh mọt contact thân một nhân tố nguy cơ với bệnh tật - một kim chỉ nam gần như là cnạp năng lượng phiên bản của nghiên cứu y học tiến bộ. Cơ chế tính tân oán của hai chỉ số này rất là đơn giản và dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình nghiên cứu RCT với 2 nhóm: nhóm được điều trị lành mạnh và tích cực với một loại thuốc gồmn1người mắc bệnh, cùng một tổ triệu chứng (placebo) gồmn2người mắc bệnh. Sau một thời hạn khám chữa, cók1người mắc bệnh vào team được điều trị mắc bệnh dịch, vàk2người mắc bệnh trong đội chứng mắc căn bệnh. do vậy, tỉ lệ thành phần mắc căn bệnh của tập thể nhóm chữa bệnh (kí hiệup1) cùng đội hội chứng (p2) được dự trù như sau:


*

NếuRR> 1 (tốt p1> p2), chúng ta cũng có thể phát biểu rằng yếu tố nguy cơ tiềm ẩn làm cho tăng khả năng mắc bệnh; nếuRR= 1 (Tức là p1= p2), bạn cũng có thể nói rằng không có mọt liên hệ như thế nào giữa nguyên tố nguy cơ cùng kĩ năng mắc bệnh; cùng nếuRR12), chúng ta tất cả dẫn chứng để thể tuyên bố rằng nhân tố nguy hại rất có thể làm giảm tài năng mắc căn bệnh.

Odds ratio: Thay vày áp dụng tỉ trọng vạc sinhpnhằm đo lường năng lực mắc dịch, thống kê cung ứng đến chúng ta một chỉ số khác: đó làodds. Odds nhỏng nhắc trên là tỉ số của nhì Phần Trăm. Nếuplà Tỷ Lệ mắc bệnh, thì 1 -plà Xác Suất sự kiện ko mắc căn bệnh. Theo đó, odds được quan niệm bằng:

do đó, nếuodds> 1, kỹ năng mắc bệnh dịch cao hơn tài năng không mắc bệnh; nếuodds= 1 thì vấn đề đó cũng tức là tài năng bằng với kỹ năng ko mắc bệnh; và nếuodds1) với team bệnh (kí hiệuodds2) là:


*

Mối contact giữaRROR. Qua bí quyết với , bạn có thể thấyORRRtất cả một mọt liên hệ số học. Có thể viết lại công thứcRRnlỗi là 1 trong những hàm số củaOR(xuất xắc ngược lại), tuy vậy ở chỗ này, tôi chỉ hy vọng để ý một điểm đặc biệt quan trọng bao gồm tương quan đến việc diễn dịchRROR.

Nhìn vào bí quyết định nghĩaodds, họ thuận tiện thấy nếu như tỉ trọng mắc bệnhptốt (ví dụ như 0.001 tốt 0.01 - tức 0.1% tuyệt 1%), thìodds≈p.Chẳng hạn như nếup =0.01, thì 1 -p= 0.99, với vì đóodds= 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức vô cùng sát vớip =0.01. Quay lại với bí quyết , nếu như nguy hại mắc dịch (p1hay p2) (hay

*

*

Nói biện pháp khác,giả dụ nguy hại mắc dịch tốt, thìORngay gần bởi vớiRR. Nhưng trường hợp nguy cơ tiềm ẩn mắc căn bệnh cao (chẳng hạn như trên 10%) thì chỉ sốORcũng cao hơn nữa chỉ sốRR.

Có thể có tác dụng một vài ba tính toán thù để thấy sự khác hoàn toàn giữaRRORqua bảng số liệu tiếp sau đây (Bảng 1). Với phần đa ngôi trường phù hợp nguy hại mắc dịch bên dưới 5%,ORRRko khác nhau đáng kể. Nhưng giả dụ nguy hại mắc bệnh dịch cao hơn nữa 10%, thìORhay ước tínhRRcao hơn nữa thực tiễn.

Bảng 1. So sánhRRORvới tương đối nhiều tỉ lệ thành phần 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 rộp sao choRR= 3 nhằm chứng tỏ rằngORước tính độ tác động cao hơn nữa so với thực tiễn.

RROR: ứng dụng

lấy ví dụ như 1: tầm nã tìm ung tlỗi vú.Chương thơm trình truy hỏi kiếm tìm ung thư vú được khuyến khích như là một trong những phương phương pháp y tế nơi công cộng nhằm bớt nguy cơ tiềm ẩn tử vong trường đoản cú căn bệnh này sống thiếu nữ. Một team nghiên cứu và phân tích nghỉ ngơi Thụy Điển tiến hành một nghiên cứu lâm sàng đối bệnh bỗng nhiên (RCT), mà trong những số đó chúng ta tuyển chọn các phụ nữ tuổi 50 trlàm việc lên, và chia thành 2 nhóm: team A tất cả 66103 thanh nữ được chụp mammography thường xuyên (tưng năm một lần), với team B có 66105 phụ nữ không chụp mammography mà lại chỉ theo dõi thông thường (tức đội chứng). Sau 5 năm, team A tất cả 183 bạn tử vong vì ung thư vú cùng nhóm B tất cả 177 bạn tử vong. Số liệu được trình bày trong Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người dùng tsi mê 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 cơ tiềm ẩn tử vong trong nhóm A là PA= 183/66103 = 0.002768cùng đội B là PA= 177/66105 = 0.002678. Từ kia,RRrất có thể dự trù bằng công thức nlỗi sau:

do đó,ORbằngRR. Nhưng bí quyết diễn dịch củaORkhác vớiRR. Bởi vị đơn vị củaRRlà nguy hại tử vong, cho nên vì thế bạn cũng có thể bảo rằng nhóm chụp mammography liên tiếp có nguy cơ tử vong cao hơn nhóm đối hội chứng khoảng 3.4%. Nhưng đơn vị củaORodds, vì thế họ cần thiết phát biểu về "nguy cơ tiềm ẩn tử vong", mà chỉ rất có thể phát biểu rằng "khả năng" hayoddstử vong của nhóm A cao hơn nữa đội B khoảng 3.4%. Tại phía trên, vì nguy cơ tiềm ẩn tử vong thấp, cho nên vì thế nlỗi công thức cho thấy hai chỉ số này kiểu như nhau, cùng trong thực tế bạn cũng có thể suy diễn mộtORnlỗi làRR.

Cách phân biệt bên trên có vẻ đồ đạc cùng lí tmáu, nhưng lại đặc biệt quan trọng. Để thấy rõ nguy nan trong bí quyết diễn dịch OR, tôi đang trình bày một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ trọng thông tim

Nhóm

Số bác sĩ đề xuất thông tim

Số bác bỏ sĩ ko đề nghị thông tim

w - Bệnh nhân domain authority trắng

652

68

b - Bệnh nhân domain authority đen

610

110

Các nhà phân tích Kết luận rằng tỉ lệ thành phần người bị bệnh da Black được thông tyên ổn thấp rộng tỉ lệ sống người bệnh domain authority White mang đến 40%. Sau Lúc nghiên cứu và phân tích này ra mắt, giới truyền thông rộn rịch bàn về kết quả cùng ý nghĩa của phân tích. Không yêu cầu nói ra, cũng có thể đoán thù được vào dư ba cùng tình trạng kì thị chủng tộc ngơi nghỉ Mĩ còn kéo dãn dài, phần đông đội chiến đấu phòng kì thị chủng tộc rước tác dụng này để làm dẫn chứng cáo giác rằng những bác bỏ sĩ domain authority Trắng kì thị bệnh nhân da Đen. Ý nghĩa còn nâng cao hơn: sự kì thị này hoàn toàn có thể dẫn mang lại tử vong. Nói bí quyết khác, tất cả người diễn dịch rằng đây là một sự cố kỉnh sát!

Oddsthông tyên ổn vào team người bị bệnh da trắng là:

Thật ra, tại chỗ này phương pháp Điện thoại tư vấn "RR" cũng không chính xác.

Xem thêm: Atomix Virtual Dj 7 Pro Full Version Download Gratis, Virtual Dj 7 Pro Full Version Download Gratis

RRchỉ áp dụng mang đến tỉ lệ thành phần phát sinh (incidence), dẫu vậy vào ngôi trường đúng theo này không tồn tại tỉ trọng phát sinh, nhưng mà là tỉ trọng lưu lại hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng đắn để diễn đạt 0.935 làprevalence ratio (PR).(Đây là một trong những chủ đề khác mà tôi hi vọng sẽ có thời điểm quay trở lại để bàn thêm). Điều không thể tinh được là không đúng sót này lại hiện diện ngay lập tức trên giấy Trắng mực black của một tập san y học vào mặt hàng số 1 trên ráng giới!

Vấn đề diễn dịch OR

RRlà tỉ số của 2 tỉ lệ hay 2 nguy cơ, và tỉ lệ thì chúng ta có thể hiểu được tương đối tiện lợi. Nếu nói tỉ trọng mắc căn bệnh 3%, chúng ta nghĩ về tức thì đến 3 vào 100 người mắc căn bệnh. Vì cố, vấn đề suy diễn RR tương đối dễ ợt. NếuRR= 2, chúng ta có thể nói rằng tỉ trọng tăng vội gấp đôi. Ai cũng đọc được mà lại ko chất vấn gì thêm.

ORlà tỉ số của nhị odds.Oddsbội phản hình ảnh "khả năng" mắc dịch.Odds= 2 Có nghĩa là khả năng mắc căn bệnh cao hơn nữa kĩ năng ko mắc bệnh dịch 2 lần. Khó hiểu.Oddsđang khó khăn hiểu thì tỉ số của haiodds(tốt nhị khả năng) lại càng là một trong những giám sát cạnh tranh gọi rộng bởi vì nó quá chung chung, cực nhọc cảm giác được. Thật ra, một tín đồ bình thường cạnh tranh hoàn toàn có thể phát âm đúng mực nghĩa củaOR. Chúng ta biếtOR= 2 không hẳn có cùng nghĩa vớiRR= 2. Chính chính vì như vậy nhưng vừa mới đây bao gồm "phong trào xét lại"ORtrên những tập san y học quốc tế. hầu hết công ty nghiên cứu, dịch tễ học và thống kê học tập lôi kéo bỏOR!

Nhưng bất kể đo lường nào thì cũng điểm mạnh cùng kthi thoảng kmáu.RR, mặc dù dễ diễn dịch cũng đều có kthi thoảng ktiết của chính nó. Lấy ví dụ đối chọi giản: giả dụ tỉ lệ thành phần mắc các bệnh ung thư vào team A là 1% và nhóm B là 3%, chúng ta thuận tiện thấyRR= 3. Nhưng cầm vị nói mắc dịch, bọn họ lật ngược lại vụ việc "ko mắc bệnh": bọn họ bao gồm tỉ trọng đến team A là 99% so với đội B là 97%, với như thếRR= 0.97 / 0.99 = 0.98, Có nghĩa là tỉ trọng không mắc bệnh trong team B tốt hơn nhóm A khoảng chừng 2%. (Nhưng giả dụ dùng "mắc bệnh", team A mắc căn bệnh nhiều hơn thế nữa nhóm B cho 3 lần!) Nói giải pháp không giống,RRhoàn toàn có thể thiếu tính đồng bộ (consistency).

NhưngORthì nhất quán. Trong ví dụ bên trên, giả dụ rước chỉ số là "mắc bệnh" làm so sánh,ORlà 3.06. Nhưng nếu như mang "không mắc bệnh" có tác dụng chỉ số son sánh, thìORvẫn chính là 3.06 (bạn đọc hoàn toàn có thể khám nghiệm số lượng này). Trong tân oán thống kê, bạn ta call tính năng của OR là symmetric (đối xứng), còn công dụng củaRRlà asymmetric (bất đối xứng).

OR, lăng xê, RRvà thể các loại nghiên cứu

Một khác hoàn toàn cơ bản nữa giữaRRORlà sự tùy ở trong vào thể các loại nghiên cứu. Nói một cách nthêm gọn,RRchỉ hoàn toàn có thể ước tính từ bỏ nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective study), nhưngORthì có thể ước tính trường đoản cú tất cả thể nhiều loại nghiên cứu, nhưng đa phần là nghiên cứu dịch - bệnh.

Bởi vìORhoàn toàn có thể sử dụng đến phân tích cắt ngang tuy nhiên gồm sự việc về diễn giải, với nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang chỉ rất có thể ước tínhprevalencexuất xắc tỉ lệ thành phần lưu lại hành, phải các bên nghiên cứu và phân tích đề nghị sử dụngprevalence ratio(PR) cụ choORđối với những nghiên cứu cắt ngang. Tương trường đoản cú nhưRRlà tỉ số của haiincidence(tỉ lệ phạt sinh),PRlà tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần lưu hành.

Một chỉ số khác cũng có thể có ý nghĩa sâu sắc tương tự nhưralative sầu riskhazard ratio(HRtuyệt tỉ số đen thui ro). thường thì những nghiên cứu lâm sàng theo dõi đối tượng vào một thời gian lâu năm, thay bởi tính tỉ lệ tạo ra bệnh dịch trong thời gian đó, thỉnh thoảng các đơn vị nghiên cứu tính tỉ lệ thành phần tạo ra tích lũy (cumulative risk) trong thời gian mang đến từng team, và tínhHR. Tuy phương pháp tính này, đứng bên trên phương thơm diện tân oán học tập, đúng đắn hơn phương pháp tính tỉ lệ thành phần trên 100 người-năm tuyệt bên trên 100 đối tượng người dùng, mà lại trong thực tiễn thìHRRRkhông không giống nhau đáng kể. Trong ngôi trường thích hợp thời gian quan sát và theo dõi giữa 2 đội tương đương nhau thì số đông không tồn tại biệt lập như thế nào giữaRRHR.

Bảng 4: Thể nhiều loại nghiên cứu và phân tích cùng sự phù hợp của OR, truyền bá, RR

Thể 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 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 chúng ta ước ao tìm hiểu mối contact giữa ptương đối nhiễm chất độc hại màu sắc da cam (Agent Orange - AO) với bệnh ung thư. Một biện pháp phân tích qui mô là tuyển chọn chọn 1 đội đối tượng người sử dụng, sau đó phân nhóm dựa vào tiền sử có bị phơi lan truyền độc chất hay không. Sau kia, quan sát và theo dõi cả nhì nhóm đối tượng một thời hạn (chẳng hạn như 5 năm) với ghi nhấn số bạn bị ung thư. Kết trái của nghiên cứu và phân tích như vậy rất có thể tóm lược trongBảng 5sau đây. Trong số 1000 fan được đánh giá bị phơi lây nhiễm thời gian lúc đầu, tất cả 20 fan (giỏi 2%) bị ung thư trong thời gian theo dõi; trong số 10,000 tín đồ không xẩy ra phơi lây lan AO, gồm 100 tín đồ (tức 1%) bị ung tlỗi sau đó. Vậy nên,RR= 0.02/0.01 = 2. Nhưng ví như tính bởi odd thìOR= 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác nhau đáng chú ý.

Bảng 5. Một nghiên cứu xuôi thời hạn (mang tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi lây truyền AO

20

980

1000

Không pkhá nhiểm AO

100

9900

10000

Bảng 6tiếp sau đây trình diễn tác dụng một nghiên cứu và phân tích (đưa tưởng) như vậy. Trong nghiên cứu và phân tích này, chúng ta lựa chọn 100 người bị bệnh ung thỏng với 100 đối tượng người tiêu dùng không bị ung thỏng, tuy thế hai team này tương đương nhau về những nguyên tố nguy hại. Sau đó, họ tò mò qua hồ sơ bệnh dịch lí (tuyệt bỏng vấn) trong mỗi nhóm có từng nào người bị phơi truyền nhiễm độc chất. Nói cách khác, đấy là một nghiên cứu và phân tích "ngược thời gian" (so với nghiên cứu và phân tích "xuôi thời gian" như trình bày trongBảng 4. Kết trái nghiên cứu căn bệnh hội chứng này được trình bày nlỗi sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu và phân tích dịch - triệu chứng (trả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Phơi nhiễm AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong đội người bệnh, có 10 bạn (tốt 10%) từng bị ptương đối lan truyền AO; với trong team không ung thư số đối tượng từng bị pkhá truyền nhiễm là 5 fan (giỏi 5%). Tại đây, bọn họ cần thiết tính tỉ trọng phát sinh bệnh dịch (incidence), chính vì số lượng bệnh nhân và đối bệnh đã có được xác định trước. Vì cấp thiết ước tính tỉ lệ thành phần phát sinh, nghiên cứu căn bệnh bệnh ko có thể chấp nhận được chúng ta ước tínhRR. Tuy nhiên, bạn cũng có thể tínhOR, vàORvào ngôi trường đúng theo này là 1 trong dự tính chỉ sốRR.

Số liệuBảng 6cho thấyoddsbị phơi truyền nhiễm trong nhóm người bệnh là: 10/90 = 0.1111, với đội đối chứng: 0.05263. Do đó,OR= 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, rất có thể tính dễ dàng và đơn giản rộng bởi phương pháp "giao chéo":