Hỏi đáp

Registered Representative ( Rr Là Gì, Phân Biệt Odds Ratio & Relative Risk – viettingame

Tóm tắt: Một trong những hiểu lầm thông dụng trong diễn giải thành tựu nghiên cứu và phân tích lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) và relative risk (RR). Nhiều công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial – RCT)GS. Nguyễn Văn Tuấn Giáo sư y khoa, ĐH New South WalesViện nghiên cứu và phân tích y khoa Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: Một trong những hiểu lầm thông dụng trong diễn giải thành tựu nghiên cứu và phân tích lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) và relative risk (RR). Nhiều công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial – RCT) thường xuyên có Xu thế report thành tựu qua chỉ số RR, nhưng cũng có thể có lúc OR được sử dụng để mô tả tác động của một thuật trị liệu hay mối liên hệ giữa hai yếu hèn tố. Sự lựa sắm này kéo đến hiểu lầm rằng hai chỉ số này giống nhau, và sự hiểu lầm xẩy ra ở trong cả những nhà nghiên cứu và phân tích sở hữu kinh nghiệm. Tuy nhiên, OR không tồn tại cùng ý nghĩa với RR. Nói ngắn gọn, OR là một ước số của RR. Trong ĐK tần số mắc bệnh thấp hay rất thấp (dưới 1%) thì OR RR tương đương nhau, nhưng lúc tần số mắc bệnh cao hơn 20% thì OR sở hữu Xu thế ước tính RR cao hơn thực tiễn. Bài này sẽ trình bày những khác lạ quan trọng giữa 2 chỉ số này, và trình diễn một cách diễn giải đúng hơn.Các bạn đang xem: Rr là gì

Trong một bài báo khoa học về mối liên hệ 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; P = 0.03)“. Tuy nhiên cách diễn giải này sai, vì như thế tác giả hiểu lầm quan điểm riskodds. Thật ra, phía trên là một hiểu lầm rất thông dụng, vì như thế những nhà nghiên cứu và phân tích thường hiểu OR tương đương với RR, nhưng hai chỉ số này không giống nhau.

Đang xem: Rr là gì

Prevalence và incidence

Trước lúc phân biệt quan điểm risk odds, chúng ta cần phân biệt hai chỉ số thông dụng trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng và dịch tễ học: tỉ lệ tồn tại (prevalence) tỉ lệ phát sinh (incidence). Tỉ lệ tồn tại, như tên thường gọi, là tỉ lệ ca bệnh hiện tồn tại trong một quần thể ngay tại một thời điểm. Tỉ lệ tồn tại phản ảnh qui mô của một vấn đề y tế, nhưng vẫn không cho chúng ta biết về chứng bệnh căn học (etiology). Tỉ lệ phát sinh, sở hữu lúc được đề cập tới như là tỉ lệ tiến công (attack rate), là tỉ lệ số ca mới mắc bệnh trong một thời hạn theo dõi. Tỉ lệ phát sinh sở hữu giá trị khoa học là nó cung ứng cho chúng ta một vài thông tin về chứng bệnh căn học. Ví dụ như một quần thể gồm 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 trong biểu đồ dưới phía trên), với 3 người mắc bệnh (đối tượng người dùng 1, 3 và 5).Nếu một nghiên cứu và phân tích cắt ngang được triển khai tại thời điểm T1 thì tỉ lệ tồn tại ước tính lúc này là 2/5 = 30%. Nhưng nếu công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích triển khai tại thời điểm T2 thì tỉ lệ tồn tại là 3/5 = 60%. Nếu công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích theo dõi 5 cá thể tới thời điểm T3, và trong thời hạn này còn có 3 cá thể mắc bệnh; do đó, tỉ lệ phát sinh trong thời hạn này là 3/5 = 60%.

Luận điểm nguy hại (risk) và odds

Trong y khoa, nguy hại mắc bệnh thực ra là xác suất. Xác suất, như chúng ta biết, là một biến số giữa 0 và 1. Xác suất thực ra là tỉ lệ, tỉ số, và xác suất. Do đó, thuật ngữ risk trong y khoa thậm chí Tức là xác suất, tỉ lệ tồn tại, hay tỉ lệ phát sinh.

Cụm từ nguy hại, dịch từ chữ risk trong tiếng Anh, sở hữu rất nhiều nghĩa trong y khoa. Cần phải phân biệt nguy hại mắc bệnhbệnh. Lúc nói đến việc ung thư, chúng ta muốn nói đến việc một sự khiếu nại cho một cá thể; nhưng lúc nói đến việc nguy hại ung thư hay cancer risk, chúng ta nói đến việc nguy hại xẩy ra, nguy hại phát sinh cho một cá thể hay một quần thể. Xin nói lại, sự khiếu nại khác với nguy hại sự khiếu nại. Do đó, ung thư khác với nguy hại ung thư, vì như thế ung thư là một sự khiếu nại mang tính chất xác minh (certainty), còn nguy hại ung thư là một biến số liên tục mang tính chất bất định (uncertainty). Toàn bộ chúng ta trong bất kì thời điểm nào đều phải có nguy hại bị bệnh; nhưng sở hữu những người có nguy hại cao, sở hữu những người có nguy hại thấp.

Trong tiếng Anh còn tồn tại một chữ nữa mà những ngôn từ khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và trong cả tiếng Việt cũng không tồn tại: này là chữ odds. Nếu nguy hại người mắc bệnh mắc bệnh là p, thì sẽ xuất hiện một cách nói khác rằng odds mà người mắc bệnh đó mắc bệnh so với ko mắc bệnh là

Ví dụ: nếu nguy hại người mắc bệnh bị ung thư trong vòng 5 năm tới là 0.10 (tức 10%) thì odds mà người mắc bệnh bị ung thư là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo định nghĩa này odds ko phải là nguy hại hay risk.

OR và RR: công thức tính toán

OR và RR là hai chỉ số thống kê rất thông dụng và sở hữu ích trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng, vì như thế cả hai chỉ số kiểm định mối liên hệ giữa một yếu hèn tố nguy hại và bị bệnh – một tiềm năng sắp như căn phiên bản của nghiên cứu và phân tích y khoa tân tiến. Công thức tính toán của hai chỉ số này rất là đơn giản và giản dị.

Hãy tưởng tượng một công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích RCT với 2 nhóm: nhóm được trị liệu tích cực với một loại thuốc chữa bệnh gồm n1 người mắc bệnh, và một nhóm chứng (placebo) gồm n2 người mắc bệnh. Sau một thời hạn trị liệu, sở hữu k1 người mắc bệnh trong nhóm được trị liệu mắc bệnh, và k2 người mắc bệnh trong nhóm chứng mắc bệnh. Như vậy, tỉ lệ mắc bệnh lý của nhóm trị liệu (kí hiệu p1) và nhóm chứng (p2) được ước tính như sau:

*

Nếu RR > 1 (hay p1 > p2 ), chúng ta thậm chí phát biểu rằng yếu hèn tố nguy hại làm tăng thời gian làm việc mắc bệnh; nếu RR = 1 (tức là p1 = p2 ), chúng ta thậm chí nói rằng không tồn tại mối liên hệ nào giữa yếu hèn tố nguy hại và thời gian làm việc mắc bệnh; và nếu RR 1 2), chúng ta sở hữu dẫn chứng để thể phát biểu rằng yếu hèn tố nguy hại thậm chí làm tránh thời gian làm việc mắc bệnh.

Odds ratio: Thay vì như thế sử dụng tỉ lệ phát sinh p để thống kê giám sát thời gian làm việc mắc bệnh, thống kê cung ứng cho chúng ta một chỉ số khác: này là odds. Odds như đề cập trên là tỉ số của hai xác suất. Nếu p là xác suất mắc bệnh, thì 1 – p là xác suất sự khiếu nại ko mắc bệnh. Theo đó, odds được định nghĩa bằng:

Như vậy, nếu odds > 1, thời gian làm việc mắc bệnh cao hơn thời gian làm việc ko mắc bệnh; nếu odds = 1 thì điều này cũng Tức là thời gian làm việc bằng với thời gian làm việc ko mắc bệnh; và nếu odds 1) và nhóm chứng (kí hiệu odds2) là:

*

 

Mối liên hệ giữa RROR. Qua công thức và , chúng ta thậm chí thấy ORRR sở hữu một mối liên hệ số học. Mà thậm chí viết lại công thức RR như là một hàm số của OR (hay ngược lại), nhưng ở phía trên, tôi chỉ muốn lưu ý một điểm quan trọng sở hữu liên quan tới việc diễn dịch RROR.

Nhìn vào công thức định nghĩa odds, chúng ta đơn giản dễ dàng thấy nếu tỉ lệ mắc bệnh p thấp (ví dụ như 0.001 hay 0.01 – tức 0.1% hay là 1%), thì odds≈p. Ví dụ như nếu p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, và do đó odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức rất sắp với p = 0.01. Quay lại với công thức , nếu nguy hại mắc bệnh (p1 hay p2) ( hay

*

*

Nói cách khác, nếu nguy hại mắc bệnh thấp, thì OR sắp bằng với RR. Nhưng nếu nguy hại mắc bệnh cao (ví dụ như trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn chỉ số RR.

Mà thậm chí làm một vài tính toán để thấy sự khác lạ giữa RROR qua bảng số liệu sau phía trên (Bảng 1). Với những trường hợp nguy hại mắc bệnh dưới 5%, ORRR ko không giống nhau đáng kể. Nhưng nếu nguy hại mắc bệnh cao hơn 10%, thì OR thường ước tính RR cao hơn thực tiễn.

Xem thêm: Những Phiên bản Nhạc Ballad Hay Nhất, Những Ca Khúc Pop Ballad Việt Nổi Bật 2019

Bảng 1. So sánh RROR với nhiều tỉ lệ không giống nhau (số liệu mô phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy hại) 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

RROR: ứng dụng

Ví dụ 1: truy tìm ung thư vú. Chương trình truy tìm ung thư vú được khuyến khích như là một phương cách y tế công cùng nhằm mục tiêu tránh nguy hại tử vong từ bệnh này ở phụ nữ. Một nhóm nghiên cứu và phân tích ở Thụy Điển tiến hành một nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên (RCT), mà trong đó họ tuyển những phụ nữ tuổi 50 trở lên trên, và tạo thành 2 nhóm: nhóm A gồm 66103 phụ nữ được chụp mammography thường xuyên (mỗi năm một lần), và nhóm B gồm 66105 phụ nữ ko chụp mammography mà chỉ theo dõi thông thường (tức nhóm chứng). Sau 5 năm, nhóm A sở hữu 183 người tử vong vì như thế ung thư vú và nhóm B sở hữu 177 người tử vong. Số liệu được trình diễn trong Bảng 2 sau phía trên:

Nhóm

Tổng số đối tượng người dùng tham gia

Số tử vong

A – Mammography

66,103

183

B – Nhóm chứng

66,105

177

Với số liệu này, chúng ta thậm chí thấy nguy hại tử vong trong nhóm A là PA = 183/66103 = 0.002768 và nhóm B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ đó, RR thậm chí ước tính bằng công thức như sau:

*

Như vậy, OR bằng RR. Tuy nhiên cách diễn dịch của OR khác với RR. Chính vì đơn vị của RR là nguy hại tử vong, cho nên chúng ta thậm chí nói rằng nhóm chụp mammography thường xuyên sở hữu nguy hại tử vong cao hơn nhóm đối chứng khoảng 3.4%. Nhưng đơn vị của ORodds, cho nên chúng ta ko thể phát biểu về “nguy hại tử vong”, mà chỉ thậm chí phát biểu rằng “thời gian làm việc” hay odds tử vong của nhóm A cao hơn nhóm B khoảng 3.4%. Ở phía trên, vì như thế nguy hại tử vong thấp, cho nên như công thức cho thấy hai chỉ số này giống nhau, và trong thực tiễn chúng ta thậm chí diễn dịch một OR như là RR.

Cách phân biệt trên sở hữu vẻ máy móc và lí thuyết, nhưng quan trọng. Để thấy rõ nguy hiểm trong cách diễn dịch OR, tôi sẽ trình diễn một ví dụ sau phía trên:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ lệ thông tim

Nhóm

Số Bác Sỹ ý kiến đề nghị thông tim

Số Bác Sỹ ko ý kiến đề nghị thông tim

w – Người bệnh da trắng

652

68

b – Người bệnh da đen

610

110

Những nhà nghiên cứu và phân tích Tóm lại rằng tỉ lệ người mắc bệnh da đen được thông tim thấp hơn tỉ lệ ở người mắc bệnh da trắng tới 40%. Sau lúc nghiên cứu và phân tích này công bố, giới truyền thông rầm rộ bàn về thành tựu và ý nghĩa của nghiên cứu và phân tích. Ko cần nói ra, cũng thậm chí đoán được trong dư âm và trạng thái kì thị chủng tộc ở Mĩ còn kéo dãn, những nhóm đấu tranh chống kì thị chủng tộc lấy thành tựu này để làm dẫn chứng tố cáo rằng những Bác Sỹ da trắng kì thị người mắc bệnh da đen. Ý nghĩa còn sâu xa hơn: sự kì thị này thậm chí kéo đến tử vong. Nói cách khác, sở hữu người diễn dịch rằng phía trên là một sự cố sát!

Nhưng rất tiếc là số lượng 40% đó đã được diễn dịch rất là sai. Ko những diễn dịch sai mà cách tính toán cũng sai. Để hiểu tại vì sao cách diễn dịch đó sai, chúng ta hãy chính thức bằng phương pháp tính OR của những tác giả. Odds thông tim trong nhóm người mắc bệnh da trắng là:

Tại vì sao sở hữu sự khác lạ? Tại vì như thế những tác giả và giới truyền thông nhầm lẫn rằng ORRR. Trong trường hợp này, OR ko phải là một chỉ số thích hợp để phân tích số liệu, chính vì son số tỉ lệ quá cao (84.7% và 90.6%), và vì như thế tỉ lệ quá cao, cho nên OR ước tính RR quá cao hơn thực tiễn.

Thật ra, ở phía trên cách gọi “RR” cũng ko đúng mực. RR chỉ sử dụng cho tỉ lệ phát sinh (incidence), tuy nhiên trong trường hợp này không tồn tại tỉ lệ phát sinh, mà là tỉ lệ tồn tại (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng mực để mô tả 0.935 là prevalence ratio (PR). (Trên đây là một đề tài khác mà tôi hy vọng sẽ sở hữu dịp quay lại để bàn thêm). Điều kinh ngạc là sai sót nó lại hiện diện ngay trên giấy trắng mực đen của một tập san y khoa vào hàng số 1 trên toàn cầu!

Vấn đề diễn dịch OR

RR là tỉ số của 2 tỉ lệ hay 2 nguy hại, và tỉ lệ thì chúng ta thậm chí hiểu được khá đơn giản dễ dàng. Nếu nói tỉ lệ mắc bệnh 3%, chúng ta nghĩ ngay tới 3 trong 100 người mắc bệnh. Vì thế thế, vấn đề diễn dịch RR khá đơn giản dễ dàng. Nếu RR = 2, chúng ta thậm chí nói rằng tỉ lệ tăng gấp rút 2 lần. Ai cũng hiểu được mà ko chất vấn gì thêm.

OR là tỉ số của hai odds. Odds phản ảnh “thời gian làm việc” mắc bệnh. Odds = 2 Tức là thời gian làm việc mắc bệnh cao hơn thời gian làm việc ko mắc bệnh 2 lần. Khó hiểu. Odds đã khó hiểu thì tỉ số của hai odds (hay hai thời gian làm việc) lại càng là một thống kê giám sát khó hiểu hơn vì như thế nó quá chung chung, khó cảm nhận được. Thật ra, một người thông thường khó thậm chí hiểu đúng mực nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 ko hẳn sở hữu cùng nghĩa với RR = 2. Chính vì như thế thế mà sắp phía trên sở hữu “trào lưu xét lại” OR trên những tập san y khoa quốc tế. Nhiều nhà nghiên cứu và phân tích, dịch tễ học và thống kê học lôi kéo bỏ OR!

Nhưng bất kì thống kê giám sát nào thì cũng lợi thế và khiếm khuyết. RR, dù dễ diễn dịch cũng có thể có khiếm khuyết của nó. Lấy ví dụ đơn giản và giản dị: nếu tỉ lệ mắc ung thư trong nhóm A là một trong% và nhóm B là 3%, chúng ta đơn giản dễ dàng thấy RR = 3. Nhưng thay vì như thế nói mắc bệnh, chúng ta lật ngược lại vấn đề “ko mắc bệnh”: chúng ta sở hữu tỉ lệ cho nhóm A là 99% so với nhóm B là 97%, và như vậy RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, tức là tỉ lệ ko mắc bệnh trong nhóm B thấp hơn nhóm A khoảng 2%. (Nhưng nếu sử dụng “mắc bệnh”, nhóm A mắc bệnh nhiều hơn nữa nhóm B tới 3 lần!) Nói cách khác, RR thậm chí thiếu tính nhất quán (consistency).

Nhưng OR thì nhất quán. Trong ví dụ trên, nếu lấy chỉ số là “mắc bệnh” làm so sánh, OR là 3.06. Nhưng nếu lấy “ko mắc bệnh” làm chỉ số son sánh, thì OR vẫn là 3.06 (các bạn đọc thậm chí kiểm tra số lượng này). Trong toán thống kê, người ta gọi đặc tính của OR là symmetric (đối xứng), còn đặc tính của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, PR, RR và thể loại nghiên cứu và phân tích

Một khác lạ cơ phiên bản nữa giữa RROR là việc tùy thuộc vào thể loại nghiên cứu và phân tích. Nói một cách ngắn gọn, RR chỉ thậm chí ước tính từ nghiên cứu và phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective study), nhưng OR thì thậm chí ước tính từ toàn bộ thể loại nghiên cứu và phân tích, nhưng cơ bản là nghiên cứu và phân tích bệnh – chứng.

Chính vì OR thậm chí sử dụng cho nghiên cứu và phân tích cắt ngang nhưng sở hữu vấn đề về diễn giải, và nghiên cứu và phân tích cắt ngang chỉ thậm chí ước tính prevalence hay tỉ lệ tồn tại, nên những nhà nghiên cứu và phân tích ý kiến đề nghị sử dụng prevalence ratio (PR) thay cho OR so với những nghiên cứu và phân tích cắt ngang. Tương tự như RR là tỉ số của hai incidence (tỉ lệ phát sinh), PR là tỉ số của 2 tỉ lệ tồn tại.

Một chỉ số khác cũng có thể có ý nghĩa tương tự như ralative riskhazard ratio (HR hay tỉ số rủi ro). Thường thì những nghiên cứu và phân tích lâm sàng theo dõi đối tượng người dùng trong một thời hạn dài, thay vì như thế tính tỉ lệ phát sinh bệnh trong thời hạn đó, thỉnh thoảng những nhà nghiên cứu và phân tích tính tỉ lệ phát sinh tích lũy (cumulative risk) trong thời hạn cho từng nhóm, và tính HR. Tuy cách tính này, đứng trên phương diện toán học, đúng mực hơn cách tính tỉ lệ trên 100 người-năm hay trên 100 đối tượng người dùng, tuy nhiên trong thực tiễn thì HRRR ko không giống nhau đáng kể. Trong trường hợp thời hạn theo dõi giữa 2 nhóm tương đương nhau thì hầu như không tồn tại khác lạ nào giữa RRHR.

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

Thể loại nghiên cứu và phân tích (Study design)

Chỉ số thống kê

Quy mô phân tích

Bệnh chứng (case-control)

Odds ratio (OR)

Hồi qui logistic (logistic regression)

Cắt ngang (cross-sectional)

Prevalence ratio (PR) hay OR

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

Theo thời hạn (prospective)

Relative risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox’s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR hay Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Trường hợp chúng ta muốn tìm hiểu mối liên hệ giữa phơi nhiễm chất độc màu da cam (Agent Orange – AO) và ung thư. Một cách nghiên cứu và phân tích qui mô là tuyển sắm một nhóm đối tượng người dùng, sau đó phân nhóm nhờ vào tiền sử sở hữu bị phơi nhiễm độc chất hay là không. Sau đó, theo dõi cả hai nhóm đối tượng người dùng một thời hạn (ví dụ như 5 năm) và ghi nhận số người bị ung thư. Thành quả của nghiên cứu và phân tích như vậy thậm chí tóm lược trong Bảng 5 sau phía trên. Trong số 1000 người được thẩm định bị phơi nhiễm lúc thuở đầu, sở hữu 20 người (hay 2%) bị ung thư trong thời hạn theo dõi; trong số 10,000 người không xẩy ra phơi nhiễm AO, sở hữu 100 người (tức 1%) bị ung thư sau đó. Như vậy, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu tính bằng odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này ko không giống nhau đáng kể.

Xem thêm: Trình Độ Pre Intermediate Là Gì ? Các bạn Đang Ở Trình Độ Nào Của Tiếng Anh

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

Nhóm

Ung thư

Ko ung thư

Tổng số

Phơi nhiễm AO

20

980

1000

Ko phơi nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi đối tượng người dùng một thời hạn dài thường rất tốn thường. Một phương pháp nghiên cứu và phân tích khác cũng thậm chí thỏa mãn nhu cầu mục đích tìm hiểu mối liên hệ giữa AO và ung thư, nhưng cần ít đối tượng người dùng hơn và ko cần theo dõi một thời hạn dài: này là nghiên cứu và phân tích bệnh – chứng. Bảng 6 dưới phía trên trình diễn thành tựu một nghiên cứu và phân tích (giả tưởng) như vậy. Trong nghiên cứu và phân tích này, chúng ta sắm 100 người mắc bệnh ung thư và 100 đối tượng người dùng không xẩy ra ung thư, nhưng hai nhóm này tương đương nhau về những yếu hèn tố nguy hại. Sau đó, chúng ta tìm hiểu qua hồ sơ bệnh lí (hay phỏng vấn) trong những nhóm sở hữu bao nhiêu người bị phơi nhiễm độc chất. Nói cách khác, phía trên là một nghiên cứu và phân tích “ngược thời hạn” (so với nghiên cứu và phân tích “xuôi thời hạn” như trình diễn trong Bảng 4. Thành quả nghiên cứu và phân tích bệnh chứng này được trình diễn như sau:

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

Nhóm

Ung thư

Ko ung thư

Phơi nhiễm AO

10

5

Ko phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong nhóm người mắc bệnh, sở hữu 10 người (hay 10%) từng bị phơi nhiễm AO; và trong nhóm ko ung thư số đối tượng người dùng từng bị phơi nhiễm là 5 người (hay 5%). Ở phía trên, chúng ta ko thể tính tỉ lệ phát sinh bệnh (incidence), chính vì số lượng người mắc bệnh và đối chứng đã được xác định trước. Vì thế ko thể ước tính tỉ lệ phát sinh, nghiên cứu và phân tích bệnh chứng ko cho phép chúng ta ước tính RR. Tuy nhiên, chúng ta thậm chí tính OR, và OR trong trường hợp này là một ước tính chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 cho thấy odds bị phơi nhiễm trong nhóm người mắc bệnh là: 10/90 = 0.1111, và nhóm đối chứng: 0.05263. Do đó, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, thậm chí tính đơn giản và giản dị hơn bằng công thức “giao chéo cánh”:

Về Viettingame.com

Viettingame.com - Chuyên trang web tổng hợp những thông tin hữu ích trên internet như thông tin về game, tin tổng hợp
Xem tất cả các bài viết của Viettingame.com →

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.