RR LÀ GÌ

Tóm tắt: trong những hiểu nhầm thịnh hành trong diễn giải kết quả phân tích lâm sàng là nhầm lẫn thân odds ratio (OR) và relative sầu risk (RR). hầu hết công trình nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng tự nhiên (randomized controlled trial – RCT)GS. Nguyễn Văn uống Tuấn Giáo sư y học, Đại học tập New South WalesViện phân tích y tế Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: giữa những hiểu lầm phổ cập vào diễn giải hiệu quả nghiên cứu lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) với relative sầu risk (RR). hầu hết công trình xây dựng nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng thiên nhiên (randomized controlled trial – RCT) thông thường sẽ có Xu thế báo cáo tác dụng qua chỉ số RR, nhưng lại cũng có thể có Lúc OR được thực hiện nhằm biểu lộ tác động của một thuật khám chữa giỏi côn trùng contact thân nhị nguyên tố. Sự sàng lọc này dẫn đến hiểu nhầm rằng hai chỉ số này như thể nhau, cùng sự hiểu nhầm xảy ra nghỉ ngơi ngay cả hầu như đơn vị nghiên cứu và phân tích gồm kinh nghiệm tay nghề. Tuy nhiên, OR không có thuộc ý nghĩa sâu sắc với RR. Nói ngắn gọn, OR là một ước số của RR. Trong ĐK tần số mắc bệnh dịch tốt tuyệt khôn xiết phải chăng (bên dưới 1%) thì OR RR tương tự nhau, cơ mà khi tần số mắc bệnh dịch cao hơn 20% thì OR gồm xu hướng dự tính RR cao hơn nữa thực tế. Bài này sẽ phân tích và lý giải hầu hết khác biệt đặc trưng thân 2 chỉ số này, cùng trình diễn một biện pháp diễn giải đúng ra.quý khách hàng vẫn xem: Rr là gì

Trong một bài xích báo công nghệ về mọt liên hệ giữa gene RUNX2 cùng gãy xương, những 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 phương pháp diễn giải này sai, vị người sáng tác hiểu nhầm định nghĩa risk với odds. Thật ra, đây là một hiểu lầm rất phổ cập, bởi vì những đơn vị phân tích thường xuyên gọi OR tương tự với RR, tuy nhiên hai chỉ số này khác biệt.

Bạn đang xem: Rr là gì

Prevalence và incidence

Trước khi khác nhau có mang risk odds, chúng ta phải tách biệt nhị chỉ số phổ cập vào nghiên cứu và phân tích lâm sàng và dịch tễ học: tỉ lệ lưu lại hành (prevalence) với tỉ lệ thành phần tạo nên (incidence). Tỉ lệ lưu giữ hành, như cái tên gọi, là tỉ lệ thành phần ca bệnh dịch hiện lưu hành vào một quần thể tức thì trên một thời điểm. Tỉ lệ lưu lại hành phản nghịch ảnh qui mô của một sự việc y tế, nhưng mà cấm đoán chúng ta biết về dịch cnạp năng lượng học tập (etiology). Tỉ lệ tạo ra, có khi được đề cùa đến như là tỉ lệ tiến công (attaông xã rate), là tỉ lệ thành phần số ca mới mắc căn bệnh vào một thời hạn theo dõi. Tỉ lệ tạo nên có giá trị công nghệ là nó cung ứng mang đến bọn họ một vài ba công bố về căn bệnh căn học. Chẳng hạn nhỏng một quần thể tất cả 5 cá nhân (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 trong biểu thứ dưới đây), cùng với 3 người mắc bệnh (đối tượng người sử dụng 1, 3 và 5).Nếu một nghiên cứu cắt theo đường ngang được tiến hành tại thời điểm T1 thì tỉ lệ lưu giữ hành ước tính dịp chính là 2/5 = 30%. Nhưng nếu dự án công trình nghiên cứu và phân tích triển khai trên thời điểm T2 thì tỉ trọng lưu giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu dự án công trình phân tích quan sát và theo dõi 5 cá nhân cho thời khắc T3, và vào thời gian này có 3 cá nhân mắc bệnh; vì thế, tỉ lệ phát sinh vào thời gian này là 3/5 = 60%.

Khái niệm nguy cơ (risk) và odds

Trong y tế, nguy cơ tiềm ẩn mắc căn bệnh thực tế là Xác Suất. Xác suất, nlỗi chúng ta biết, là 1 trong vươn lên là số giữa 0 và 1. Xác suất thực ra là tỉ lệ thành phần, tỉ số, và tỷ lệ. Do kia, thuật ngữ risk vào y tế rất có thể Tức là Phần Trăm, tỉ trọng giữ hành, xuất xắc tỉ lệ thành phần phát sinh.

Cụm từ bỏ nguy cơ, dịch tự chữ risk trong giờ Anh, có rất nhiều nghĩa trong y khoa. Cần cần minh bạch nguy cơ tiềm ẩn mắc bệnh cùng bệnh. lúc kể đến ung thỏng, chúng ta ước ao kể tới một sự kiện cho 1 cá nhân; tuy vậy Khi kể đến nguy cơ ung thư tốt cancer risk, họ kể tới nguy cơ xảy ra, nguy cơ tiềm ẩn tạo nên cho 1 cá thể hay 1 quần thể. Xin đề cập lại, sự kiện khác cùng với nguy cơ tiềm ẩn sự kiện. Do kia, ung thư khác với nguy hại ung thư, vì chưng ung tlỗi là 1 trong những sự khiếu nại mang tính chất xác định (certainty), còn nguy hại ung thỏng là một trong biến đổi số thường xuyên mang tính chất cô động (uncertainty). Tất cả họ trong bất kể thời điểm nào đều phải có nguy hại bị bệnh; nhưng lại có người dân có nguy hại cao, tất cả người có nguy cơ thấp.

Trong giờ đồng hồ Anh còn có một chữ nữa nhưng các ngôn ngữ khác ví như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và trong cả giờ đồng hồ Việt cũng không có: đó là chữ odds. Nếu nguy hại người bệnh mắc căn bệnh là p, thì bao gồm một biện pháp nói khác rằng odds mà người bệnh đó mắc dịch so với ko mắc dịch là

Ví dụ: nếu như nguy cơ tiềm ẩn người bệnh bị ung thư trong tầm 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thì odds cơ mà người mắc bệnh bị ung thư là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo khái niệm này odds không hẳn là nguy cơ giỏi risk.

OR với RR: lý lẽ tính toán

OR cùng RR là hai chỉ số thống kê lại khôn cùng phổ biến với hữu ích trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng, vì chưng cả hai chỉ số kiểm định mối tương tác giữa một nguyên tố nguy cơ cùng mắc bệnh – một phương châm gần như là cnạp năng lượng bạn dạng của nghiên cứu y học tiến bộ. Cơ chế tính toán của nhị chỉ số này rất là dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình xây dựng nghiên cứu RCT cùng với 2 nhóm: team được chữa bệnh lành mạnh và tích cực với 1 bài thuốc gồm n1 người mắc bệnh, với một đội triệu chứng (placebo) có n2 người bệnh. Sau một thời hạn điều trị, gồm k1 người bệnh vào team được khám chữa mắc bệnh dịch, và k2 người bệnh vào team hội chứng mắc bệnh. Bởi vậy, tỉ lệ thành phần mắc bệnh của group khám chữa (kí hiệu p1) với team bệnh (p2) được dự tính nhỏng sau:


*

Nếu RR > 1 (giỏi p1 > p2 ), chúng ta có thể phát biểu rằng nguyên tố nguy cơ làm tăng năng lực mắc bệnh; nếu như RR = 1 (có nghĩa là p1 = p2 ), bạn có thể nói rằng không tồn tại mối liên hệ nào thân nhân tố nguy cơ tiềm ẩn và khả năng mắc bệnh; và ví như RR 1 2), họ gồm dẫn chứng để thể tuyên bố rằng nguyên tố nguy hại hoàn toàn có thể làm cho sút khả năng mắc căn bệnh.

Odds ratio: Thay bởi vì sử dụng tỉ trọng tạo ra p nhằm đo lường tài năng mắc căn bệnh, những thống kê cung cấp mang lại họ một chỉ số khác: sẽ là odds. Odds nlỗi nói trên là tỉ số của nhì xác suất. Nếu p là phần trăm mắc bệnh, thì 1 – p là phần trăm sự kiện ko mắc bệnh dịch. Theo kia, odds được có mang bằng:

vì vậy, nếu odds > 1, tài năng mắc bệnh dịch cao hơn kỹ năng ko mắc bệnh; nếu như odds = 1 thì điều này cũng Có nghĩa là năng lực bởi với tài năng ko mắc bệnh; với ví như odds 1) và nhóm hội chứng (kí hiệu odds2) là:


*

 

Mối contact thân RROR. Qua bí quyết cùng , bạn có thể thấy OR với RR có một mối contact số học tập. cũng có thể viết lại bí quyết RR nhỏng là 1 trong những hàm số của OR (tốt ngược lại), cơ mà tại đây, tôi chỉ ý muốn chú ý một điểm quan trọng gồm tương quan tới việc diễn dịch RR với OR.

Nhìn vào phương pháp quan niệm odds, họ tiện lợi thấy nếu tỉ trọng mắc dịch p phải chăng (chẳng hạn như 0.001 xuất xắc 0.01 – tức 0.1% giỏi 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn nhỏng giả dụ p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, và vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức cực kỳ ngay sát cùng với p = 0.01. Quay lại cùng với công thức , trường hợp nguy cơ mắc bệnh dịch (p1 giỏi p2) ( tuyệt

*

*

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

Có thể làm một vài ba tính toán giúp xem sự biệt lập thân RR với OR qua bảng số liệu dưới đây (Bảng 1). Với hầu hết trường thích hợp nguy cơ mắc dịch bên dưới 5%, OR với RR ko không giống nhau đáng chú ý. Nhưng ví như nguy cơ mắc dịch cao hơn nữa 10%, thì OR thường dự trù RR cao hơn nữa thực tế.

Xem thêm: Download Driver Máy In Canon L11121E Miễn Phí Cho Máy Tính, Cài Driver Máy In Canon 2900

Bảng 1. So sánh RR với OR với khá nhiều tỉ trọng khác biệt (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Odds mắc bệnh

So sánh giữa RROR

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

RR cùng OR: ứng dụng

lấy ví dụ 1: tróc nã kiếm tìm ung thư vú. Cmùi hương trình truy hỏi tra cứu ung thỏng vú được khuyến nghị nhỏng là 1 trong những pmùi hương bí quyết y tế công cộng nhằm bớt nguy hại tử vong từ bệnh dịch này sinh sống thanh nữ. Một nhóm nghiên cứu và phân tích làm việc Thụy Điển thực hiện một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối hội chứng hốt nhiên (RCT), nhưng mà trong các số ấy họ tuyển những thiếu nữ tuổi 50 trngơi nghỉ lên, và chia thành 2 nhóm: đội A có 66103 thiếu phụ được chụp mammography liên tục (mỗi năm một lần), cùng đội B có 66105 thiếu phụ không chụp mammography nhưng chỉ theo dõi thông thường (tức đội chứng). Sau 5 năm, đội A gồm 183 người tử vong vì ung tlỗi vú với team B bao gồm 177 tín đồ tử vong. Số liệu được trình diễn vào Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người tiêu dùng tsay đắm 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 team B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ đó, RR có thể ước tính bởi bí quyết nhỏng sau:


*

Bởi vậy, OR bằng RR. Nhưng cách diễn dịch của OR khác cùng với RR. Bởi vày đơn vị chức năng của RR là nguy cơ tiềm ẩn tử vong, do đó bạn cũng có thể nói rằng đội chụp mammography tiếp tục bao gồm nguy cơ tiềm ẩn tử vong cao hơn nhóm đối bệnh khoảng 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng của ORodds, vì thế họ không thể tuyên bố về “nguy hại tử vong”, mà chỉ rất có thể tuyên bố rằng “khả năng” tốt odds tử vong của tập thể nhóm A cao hơn nữa đội B khoảng 3.4%. Ở phía trên, vì nguy cơ tử vong rẻ, do đó nlỗi cách làm cho thấy thêm hai chỉ số này giống nhau, và trong thực tế chúng ta cũng có thể diễn dịch một OR như thể RR.

Cách riêng biệt trên có vẻ trang thiết bị và lí tngày tiết, mà lại đặc trưng. Để thấy rõ gian nguy vào cách suy diễn OR, tôi vẫn trình diễn một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc cùng tỉ lệ thông tyên ổn

Nhóm

Số bác sĩ ý kiến đề xuất thông tim

Số chưng sĩ ko ý kiến đề nghị thông tim

w – Bệnh nhân da trắng

652

68

b – Bệnh nhân da đen

610

110

Các bên nghiên cứu và phân tích Kết luận rằng tỉ trọng người mắc bệnh domain authority black được thông tlặng tốt rộng tỉ lệ thành phần sống bệnh nhân domain authority white mang lại 40%. Sau lúc phân tích này chào làng, giới truyền thông media nhộn nhịp bàn về hiệu quả với ý nghĩa của nghiên cứu. Không phải tâm sự, cũng rất có thể đân oán được trong dư âm và tình trạng kì thị chủng tộc nghỉ ngơi Mĩ còn kéo dãn, đông đảo team tranh đấu kháng kì thị chủng tộc đem tác dụng này để triển khai vật chứng cáo giác rằng những chưng sĩ domain authority white kì thị người bệnh da đen. Ý nghĩa còn chuyên sâu hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn đến tử vong. Nói biện pháp khác, gồm bạn suy diễn rằng đấy là một sự cố sát!

Nhưng vô cùng tiếc nuối là số lượng 40% này đã được diễn dịch rất là không đúng. Không rất nhiều suy diễn sai mà lại cách tính tân oán cũng không nên. Để gọi tại vì sao giải pháp diễn dịch đó không đúng, họ hãy bước đầu bằng cách tính OR của các người sáng tác. Odds thông tyên vào nhóm người bệnh domain authority white là:


Tại sao bao gồm sự không giống biệt? Tại vì chưng các người sáng tác và giới truyền thông nhầm lẫn rằng ORRR. Trong ngôi trường hòa hợp này, OR chưa hẳn là một trong chỉ số phù hợp nhằm phân tích số liệu, cũng chính vì son số tỉ lệ thành phần không thấp chút nào (84.7% cùng 90.6%), và vị tỉ lệ tương đối cao, cho nên OR dự tính RR quá cao hơn nữa thực tế.

Thật ra, ở chỗ này phương pháp gọi “RR” cũng không đúng chuẩn. RR chỉ thực hiện mang lại tỉ lệ phát sinh (incidence), tuy vậy vào ngôi trường hợp này không tồn tại tỉ trọng phát sinh, nhưng là tỉ lệ lưu hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ chính xác để diễn đạt 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong những đề tài khác mà lại tôi hi vọng sẽ sở hữu cơ hội quay lại nhằm bàn thêm). Điều không thể tinh được là sai sót này lại hiện hữu tức thì trên giấy trắng mực black của một tập san y học tập vào mặt hàng tiên phong hàng đầu trên nuốm giới!

Vấn đề suy diễn OR

RR là tỉ số của 2 tỉ trọng hay 2 nguy hại, cùng tỉ lệ thành phần thì chúng ta có thể phát âm được khá thuận lợi. Nếu nói tỉ lệ mắc dịch 3%, họ nghĩ về tức thì cho 3 vào 100 người mắc bệnh. Vì núm, vụ việc diễn dịch RR hơi dễ dàng. Nếu RR = 2, chúng ta cũng có thể nói rằng tỉ trọng tăng vội vàng 2 lần. Ai cũng phát âm được nhưng ko phỏng vấn gì thêm.

OR là tỉ số của hai odds. Odds làm phản hình ảnh “khả năng” mắc căn bệnh. Odds = 2 tức là kỹ năng mắc dịch cao hơn nữa tài năng không mắc bệnh 2 lần. Khó gọi. Odds vẫn khó khăn gọi thì tỉ số của hai odds (hay hai khả năng) lại càng là 1 trong đo lường cạnh tranh gọi rộng vì nó thừa phổ biến chung, khó khăn cảm nhận được. Thật ra, một tín đồ thông thường nặng nề có thể đọc đúng đắn nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 Chưa hẳn bao gồm thuộc nghĩa cùng với RR = 2. Chính chính vì như thế mà lại vừa mới đây có “trào lưu xét lại” OR bên trên những tập san y học tập nước ngoài. phần lớn bên phân tích, dịch tễ học tập và thống kê học lôi kéo quăng quật OR!

Nhưng bất kể đo lường nào thì cũng lợi thế và kthảng hoặc ktiết. RR, cho dù dễ dàng suy diễn cũng có kthảng hoặc kngày tiết của nó. Lấy ví dụ solo giản: giả dụ tỉ lệ mắc bệnh ung thư trong nhóm A là 1% và nhóm B là 3%, họ dễ dàng thấy RR = 3. Nhưng thay bởi nói mắc bệnh dịch, chúng ta lộn ngược lại vấn đề “ko mắc bệnh”: chúng ta gồm tỉ lệ thành phần đến team A là 99% đối với nhóm B là 97%, và như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Có nghĩa là tỉ lệ thành phần ko mắc căn bệnh vào nhóm B thấp hơn team A khoảng 2%. (Nhưng trường hợp cần sử dụng “mắc bệnh”, team A mắc căn bệnh nhiều hơn thế nhóm B mang lại 3 lần!) Nói phương pháp không giống, RR có thể thiếu tính đồng nhất (consistency).

Nhưng OR thì đồng bộ. Trong ví dụ bên trên, nếu rước chỉ số là “mắc bệnh” làm cho so sánh, OR là 3.06. Nhưng trường hợp đem “ko mắc bệnh” làm chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 (độc giả có thể đánh giá con số này). Trong toán 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, quảng cáo, RR với thể các loại nghiên cứu

Một biệt lập cơ phiên bản nữa giữa RROR là sự việc tùy ở trong vào thể nhiều loại nghiên cứu. Nói một biện pháp nthêm gọn, RR chỉ có thể dự trù trường đoản cú phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective study), tuy thế OR thì có thể dự trù trường đoản cú toàn bộ thể một số loại nghiên cứu, nhưng lại hầu hết là nghiên cứu bệnh – bệnh.

Bởi vì OR rất có thể áp dụng mang lại nghiên cứu cắt theo đường ngang dẫu vậy tất cả vấn đề về diễn giải, cùng phân tích cắt theo đường ngang chỉ có thể dự tính prevalence hay tỉ lệ lưu lại hành, đề nghị các nhà nghiên cứu ý kiến đề nghị thực hiện prevalence ratio (PR) cụ cho OR đối với những phân tích cắt ngang. Tương tự như RR là tỉ số của nhị incidence (tỉ trọng phát sinh), PR là tỉ số của 2 tỉ trọng lưu giữ hành.

Một chỉ số không giống cũng đều có ý nghĩa sâu sắc giống như nlỗi ralative sầu riskhazard ratio (HR giỏi tỉ số rủi ro ro). Thông thường những phân tích lâm sàng quan sát và theo dõi đối tượng người sử dụng trong một thời gian lâu năm, nạm bởi vì tính tỉ lệ thành phần phát sinh bệnh dịch vào thời gian kia, thỉnh phảng phất các nhà nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ thành phần tạo nên tích lũy (cumulative risk) trong thời hạn đến từng đội, với tính HR. Tuy cách tính này, đứng bên trên phương thơm diện toán thù học tập, đúng chuẩn hơn cách tính tỉ lệ thành phần trên 100 người-năm xuất xắc bên trên 100 đối tượng, mà lại trong thực tiễn thì HR cùng RR ko khác biệt đáng chú ý. Trong ngôi trường thích hợp thời hạn theo dõi giữa 2 nhóm tương đương nhau thì phần lớn không tồn tại biệt lập nào giữa RR cùng HR.

Bảng 4: Thể một số loại nghiên cứu cùng sự phù hợp của OR, PR, RR

Thể loại nghiên cứu và phân tích (Study design)

Chỉ số thống kê

Mô hình đối chiếu

Bệnh 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) xuất xắc Hồi qui logistic

Theo thời hạn (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 chúng ta muốn mày mò mọt contact thân phơi lây lan chất độc hại màu da cam (Agent Orange – AO) với bệnh ung thư. Một giải pháp nghiên cứu và phân tích qui tế bào là tuyển chọn chọn một nhóm đối tượng người sử dụng, tiếp đến phân nhóm nhờ vào tiền sử có bị phơi lây nhiễm độc chất hay là không. Sau kia, theo dõi và quan sát cả nhị nhóm đối tượng người sử dụng một thời gian (chẳng hạn như 5 năm) với ghi thừa nhận số tín đồ bị ung thư. Kết trái của nghiên cứu và phân tích như thế rất có thể tóm lược trong Bảng 5 sau đây. Trong số 1000 fan được thẩm định và đánh giá bị ptương đối nhiễm lúc ban đầu, có 20 bạn (hay 2%) bị ung thỏng trong thời hạn theo dõi; trong các 10,000 người không bị phơi lây nhiễm AO, tất cả 100 bạn (tức 1%) bị ung thỏng kế tiếp. Bởi vậy, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu tính bởi odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này không không giống nhau đáng chú ý.

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi nhiễm AO

20

980

1000

Không phơi nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi đối tượng người sử dụng một thời hạn lâu năm hay siêu tốn kém nhẹm. Một cách thức nghiên cứu và phân tích không giống cũng hoàn toàn có thể đáp ứng mục tiêu khám phá côn trùng liên hệ thân AO với ung tlỗi, nhưng mà nên ít đối tượng người sử dụng rộng với ko đề xuất theo dõi và quan sát một thời gian dài: chính là nghiên cứu và phân tích bệnh – chứng. Bảng 6 sau đây trình bày tác dụng một nghiên cứu (đưa tưởng) như thế. Trong phân tích này, bọn họ chọn 100 người mắc bệnh ung thư và 100 đối tượng người sử dụng không trở nên ung thỏng, mà lại nhì nhóm này tương đương nhau về các nguyên tố nguy cơ. Sau kia, chúng ta khám phá qua hồ sơ bệnh lí (tuyệt bỏng vấn) trong mỗi team bao gồm từng nào tín đồ bị ptương đối lan truyền độc hóa học. Nói cách khác, đấy là một nghiên cứu “ngược thời gian” (đối với nghiên cứu “xuôi thời gian” nhỏng trình diễn vào Bảng 4. Kết quả nghiên cứu bệnh hội chứng này được trình diễn nlỗi sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu và phân tích dịch – chứng (giả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Ptương đối lây nhiễm AO

10

5

Không ptương đối nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong nhóm người bị bệnh, có 10 fan (tốt 10%) từng bị ptương đối lây truyền AO; với vào nhóm không ung thỏng số đối tượng người dùng từng bị pkhá lây nhiễm là 5 bạn (xuất xắc 5%). Tại đây, chúng ta chẳng thể tính tỉ lệ tạo nên bệnh dịch (incidence), bởi vì số lượng người bệnh cùng đối chứng đã được xác minh trước. Vì chẳng thể dự trù tỉ lệ thành phần tạo ra, nghiên cứu và phân tích bệnh dịch bệnh ko cho phép họ dự trù RR. Tuy nhiên, bạn cũng có thể tính OR, và OR trong ngôi trường đúng theo này là một trong những dự trù chỉ số RR.

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