Tóm tắt: giữa những hiểu lầm phổ biến vào diễn giải hiệu quả nghiên cứu lâm sàng là nhầm lẫn giữa odds ratio (OR) và relative risk (RR). phần lớn công trình nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng đột nhiên (randomized controlled trial – RCT)GS. Nguyễn Văn Tuấn Giáo sư y học, Đại học tập New South WalesViện nghiên cứu và phân tích y học Garvan, Sydney, Australia

Tóm tắt: Một trong những hiểu nhầm phổ biến trong diễn giải công dụng nghiên cứu và phân tích lâm sàng là lầm lẫn thân odds ratio (OR) và relative sầu risk (RR). phần lớn dự án công trình nghiên cứu và phân tích lâm sàng đối triệu chứng thiên nhiên (randomized controlled trial – RCT) thường sẽ có Xu thế report tác dụng qua chỉ số RR, tuy vậy cũng đều có Lúc OR được thực hiện nhằm biểu đạt tác động của một thuật chữa bệnh xuất xắc mối tương tác giữa nhì nhân tố. Sự lựa chọn này dẫn mang lại hiểu lầm rằng hai chỉ số này tương tự nhau, cùng sự hiểu nhầm xẩy ra sống trong cả hồ hết nhà nghiên cứu gồm kinh nghiệm tay nghề. Tuy nhiên, OR không có cùng ý nghĩa với RR. Nói nđính thêm gọn, OR là một trong những ước số của RR. Trong điều kiện tần số mắc căn bệnh thấp tuyệt siêu rẻ (dưới 1%) thì OR cùng RR tương đương nhau, tuy thế lúc tần số mắc dịch cao hơn nữa 20% thì OR bao gồm Xu thế dự trù RR cao hơn thực tiễn. Bài này sẽ phân tích và lý giải phần đa khác hoàn toàn đặc biệt quan trọng thân 2 chỉ số này, và trình bày một bí quyết diễn giải đúng hơn.Bạn vẫn xem: Rr là gì

Trong một bài xích báo công nghệ về mọt tương tác giữa gene RUNX2 với 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 biện pháp diễn giải này không đúng, bởi vì tác giả hiểu nhầm định nghĩa risk cùng odds. Thật ra, đó là một hiểu lầm rất thịnh hành, do những nhà nghiên cứu thường xuyên gọi OR tương đương với RR, mà lại nhị chỉ số này khác nhau.

Bạn đang xem: Rr là gì

Prevalence với incidence

Trước lúc khác nhau tư tưởng risk cùng odds, bọn họ đề nghị rõ ràng nhì chỉ số thông dụng trong nghiên cứu và phân tích lâm sàng và dịch tễ học: tỉ trọng lưu hành (prevalence) tỉ lệ tạo ra (incidence). Tỉ lệ lưu hành, như tên thường gọi, là tỉ lệ ca căn bệnh hiện lưu lại hành trong một quần thể ngay lập tức tại 1 thời điểm. Tỉ lệ lưu giữ hành bội phản hình họa qui mô của một vấn đề y tế, nhưng lại không cho chúng ta biết về dịch cnạp năng lượng học tập (etiology). Tỉ lệ phát sinh, gồm Lúc được đề cập đến như là tỉ lệ thành phần tấn công (attack rate), là tỉ trọng số ca mới mắc bệnh trong một thời gian quan sát và theo dõi. Tỉ lệ tạo ra có mức giá trị kỹ thuật là nó cung cấp cho bọn họ một vài ba công bố về dịch căn uống học. Chẳng hạn nhỏng một quần thể gồm 5 cá thể (kí hiệu 1, 2, 3, …, 5 trong biểu vật dụng dưới đây), cùng với 3 bạn mắc dịch (đối tượng người dùng 1, 3 với 5).Nếu một nghiên cứu và phân tích cắt theo đường ngang được triển khai tại thời điểm T1 thì tỉ lệ thành phần lưu lại hành dự tính dịp sẽ là 2/5 = 30%. Nhưng ví như dự án công trình phân tích tiến hành tại thời khắc T2 thì tỉ lệ giữ hành là 3/5 = 60%. Nếu công trình xây dựng nghiên cứu và phân tích quan sát và theo dõi 5 cá nhân mang đến thời gian T3, và trong thời gian này có 3 cá nhân mắc bệnh; vì thế, tỉ lệ tạo ra trong thời hạn này là 3/5 = 60%.

Khái niệm nguy cơ (risk) cùng odds

Trong y khoa, nguy cơ mắc bệnh thực tế là Phần Trăm. Xác suất, như bọn họ biết, là một phát triển thành số giữa 0 với 1. Xác suất thực chất là tỉ trọng, tỉ số, với Xác Suất. Do đó, thuật ngữ risk trong y tế rất có thể có nghĩa là tỷ lệ, tỉ trọng lưu hành, tuyệt tỉ lệ thành phần tạo ra.

Cụm từ bỏ nguy cơ, dịch từ bỏ chữ risk vào giờ Anh, có tương đối nhiều nghĩa vào y tế. Cần nên phân minh nguy hại mắc bệnhbệnh. khi kể tới ung thư, chúng ta ao ước nói đến một sự kiện cho 1 cá nhân; nhưng Khi nói tới nguy cơ tiềm ẩn ung thư xuất xắc cancer risk, họ kể tới nguy cơ xẩy ra, nguy cơ tạo nên cho 1 cá thể hay như là 1 quần thể. Xin kể lại, sự kiện không giống cùng với nguy hại sự kiện. Do kia, ung thư khác cùng với nguy hại ung thư, vày ung thư là 1 trong sự khiếu nại mang tính xác minh (certainty), còn nguy hại ung thư là một vươn lên là số liên tiếp mang tính cô động (uncertainty). Tất cả bọn họ trong bất cứ thời gian nào đều phải sở hữu nguy hại bị bệnh; mà lại có người dân có nguy hại cao, có người có nguy cơ phải chăng.

Trong giờ đồng hồ Anh còn có một chữ nữa nhưng mà các ngôn ngữ khác như Pháp, Tây Ban Nha, Đức, và ngay cả giờ Việt cũng ko có: đó là chữ odds. Nếu nguy cơ người bệnh mắc căn bệnh là p, thì tất cả một bí quyết nói khác rằng odds nhưng mà người mắc bệnh kia mắc bệnh đối với không mắc căn bệnh là

Ví dụ: ví như nguy hại người mắc bệnh bị ung thư trong vòng 5 năm cho tới là 0.10 (tức 10%) thì odds mà lại người bị bệnh bị ung tlỗi là 0.1/ (1 – 0.1) = 0.11. Theo tư tưởng này odds chưa phải là nguy cơ tuyệt risk.

OR với RR: hiệ tượng tính toán

OR với RR là nhị chỉ số thống kê lại khôn xiết phổ cập và bổ ích vào nghiên cứu lâm sàng, vày cả hai chỉ số kiểm định mối liên hệ thân một yếu tố nguy hại cùng mắc bệnh – một mục tiêu gần như là cnạp năng lượng bản của nghiên cứu và phân tích y học tân tiến. Cơ chế tính toán của hai chỉ số này cực kì đơn giản và dễ dàng.

Hãy tưởng tượng một công trình nghiên cứu và phân tích RCT cùng với 2 nhóm: đội được khám chữa tích cực và lành mạnh với cùng 1 bài thuốc gồm n1 bệnh nhân, và một tổ hội chứng (placebo) tất cả n2 người bệnh. Sau một thời gian chữa bệnh, gồm k1 bệnh nhân trong team được khám chữa mắc bệnh, cùng k2 người bị bệnh vào nhóm hội chứng mắc căn bệnh. vì vậy, tỉ lệ mắc bệnh của nhóm khám chữa (kí hiệu p1) và nhóm bệnh (p2) được dự tính như sau:


*

Nếu RR > 1 (tuyệt p1 > p2 ), bạn có thể phát biểu rằng yếu tố nguy cơ có tác dụng tăng kĩ năng mắc bệnh; giả dụ RR = 1 (có nghĩa là p1 = p2 ), chúng ta có thể nói rằng không tồn tại côn trùng liên hệ làm sao giữa nguyên tố nguy hại và kĩ năng mắc bệnh; cùng nếu RR 1 2), họ gồm dẫn chứng để thể phát biểu rằng nguyên tố nguy cơ tiềm ẩn rất có thể có tác dụng bớt tài năng mắc dịch.

Odds ratio: Ttốt vì chưng áp dụng tỉ lệ thành phần phát sinh p nhằm giám sát và đo lường kỹ năng mắc bệnh dịch, thống kê lại cung cấp đến chúng ta một chỉ số khác: sẽ là odds. Odds nhỏng kể bên trên là tỉ số của hai Xác Suất. Nếu p là Phần Trăm mắc dịch, thì 1 – p là Phần Trăm sự khiếu nại ko mắc bệnh. Theo đó, odds được khái niệm bằng:

vì thế, giả dụ odds > 1, tài năng mắc bệnh dịch cao hơn kỹ năng ko mắc bệnh; giả dụ odds = 1 thì điều đó cũng Có nghĩa là tài năng bằng với khả năng không mắc bệnh; với giả dụ odds 1) và nhóm hội chứng (kí hiệu odds2) là:


*

 

Mối contact thân RROR. Qua bí quyết cùng , bạn có thể thấy ORRR có một mọt liên hệ số học. cũng có thể viết lại công thức RR nhỏng là 1 hàm số của OR (tuyệt ngược lại), nhưng mà ở chỗ này, tôi chỉ hy vọng lưu ý một điểm đặc biệt bao gồm tương quan đến việc diễn dịch RR với OR.

Nhìn vào công thức định nghĩa odds, bọn họ tiện lợi thấy trường hợp tỉ lệ thành phần mắc bệnh dịch p tốt (chẳng hạn như 0.001 xuất xắc 0.01 – tức 0.1% tốt 1%), thì odds≈p. Chẳng hạn nlỗi giả dụ p = 0.01, thì 1 – p = 0.99, với cho nên vì thế odds = 0.01 / 0.99 = 0.010101, tức khôn xiết ngay sát cùng với p = 0.01. Quay lại với phương pháp , nếu như nguy cơ mắc dịch (p1 giỏi p2) ( tốt

*

*

Nói phương pháp khác, trường hợp nguy cơ mắc bệnh thấp, thì OR sát bởi cùng với RR. Nhưng ví như nguy hại mắc dịch cao (ví dụ như trên 10%) thì chỉ số OR cũng cao hơn nữa chỉ số RR.

Có thể làm cho một vài ba tính toán giúp xem sự khác biệt giữa RR cùng OR qua bảng số liệu tiếp sau đây (Bảng 1). Với gần như ngôi trường hòa hợp nguy hại mắc bệnh dịch bên dưới 5%, OR cùng RR không không giống nhau đáng kể. Nhưng giả dụ nguy cơ mắc bệnh dịch cao hơn 10%, thì OR thường xuyên dự trù RR cao hơn thực tiễn.

Xem thêm: " Sample Variance Là Gì - Phương Sai (Variance) Là Gì

Bảng 1. So sánh RROR với nhiều tỉ trọng không giống nhau (số liệu tế bào phỏng)

Trường hợp

Tỉ lệ (nguy cơ) mắc bệnh

Odds mắc bệnh

So sánh giữa 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: tầm nã kiếm tìm ung thư vú. Cmùi hương trình truy search ung thỏng vú được khuyến khích như là một phương thơm phương pháp y tế công cộng nhằm sút nguy cơ tiềm ẩn tử vong tự bệnh dịch này sinh sống phụ nữ. Một nhóm nghiên cứu sống Thụy Điển thực hiện một nghiên cứu lâm sàng đối triệu chứng bỗng nhiên (RCT), nhưng mà trong số ấy bọn họ tuyển chọn các phụ nữ tuổi 50 trngơi nghỉ lên, và chia thành 2 nhóm: nhóm A tất cả 66103 đàn bà được chụp mammography liên tục (tưng năm một lần), và đội B bao gồm 66105 thiếu phụ không chụp mammography mà chỉ theo dõi thông thường (tức team chứng). Sau 5 năm, đội A gồm 183 fan tử vong bởi ung thỏng vú và team B gồm 177 bạn tử vong. Số liệu được trình bày trong Bảng 2 sau đây:

Nhóm

Tổng số đối tượng người sử dụng tmê man 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 vào nhóm A là PA = 183/66103 = 0.002768 cùng team B là PA = 177/66105 = 0.002678. Từ đó, RR có thể ước tính bằng cách làm nhỏng sau:


*

bởi thế, OR bởi RR. Nhưng giải pháp suy diễn của OR khác cùng với RR. Bởi vày đơn vị của RR là nguy cơ tiềm ẩn tử vong, cho nên vì thế bạn cũng có thể bảo rằng đội chụp mammography thường xuyên tất cả nguy cơ tử vong cao hơn nữa nhóm đối chứng khoảng chừng 3.4%. Nhưng đơn vị chức năng của ORodds, cho nên chúng ta cần thiết tuyên bố về “nguy hại tử vong”, mà lại chỉ rất có thể tuyên bố rằng “khả năng” hay odds tử vong của tập thể nhóm A cao hơn team B khoảng chừng 3.4%. Ở đây, bởi vì nguy hại tử vong tốt, vì vậy nlỗi công thức cho thấy thêm hai chỉ số này như thể nhau, cùng trong thực tế bạn có thể suy diễn một OR như thể RR.

Cách minh bạch bên trên có vẻ đồ đạc với lí ttiết, tuy nhiên quan trọng. Để thấy rõ nguy khốn trong phương pháp suy diễn OR, tôi vẫn trình bày một ví dụ sau đây:

Bảng 3: Sắc tộc và tỉ lệ thành phần thông tyên

Nhóm

Số bác sĩ ý kiến đề nghị thông tim

Số bác bỏ sĩ không kiến nghị thông tim

w – Bệnh nhân da trắng

652

68

b – Bệnh nhân da đen

610

110

Các công ty nghiên cứu và phân tích Kết luận rằng tỉ lệ người bị bệnh domain authority black được thông tim thấp rộng tỉ lệ ở bệnh nhân da White cho 40%. Sau Lúc nghiên cứu và phân tích này chào làng, giới truyền thông tấp nập bàn về kết quả với ý nghĩa của nghiên cứu và phân tích. Không đề nghị thổ lộ, cũng có thể đoán thù được vào dư âm và tình trạng kì thị chủng tộc ngơi nghỉ Mĩ còn kéo dãn, các nhóm đương đầu phòng kì thị chủng tộc mang hiệu quả này để làm minh chứng tố giác rằng các chưng sĩ da white kì thị bệnh nhân da black. Ý nghĩa còn chuyên sâu hơn: sự kì thị này rất có thể dẫn mang đến tử vong. Nói biện pháp không giống, bao gồm người suy diễn rằng đây là một sự nỗ lực sát!

Nhưng khôn xiết nuối tiếc là số lượng 40% này đã được suy diễn cực kỳ sai. Không phần đông suy diễn không đúng mà lại cách tính toán thù cũng không đúng. Để hiểu vì sao biện pháp diễn dịch đó sai, họ hãy bắt đầu bằng phương pháp tính OR của các người sáng tác. Odds thông tyên ổn vào đội người mắc bệnh domain authority Trắng là:


Tại sao gồm sự không giống biệt? Tại do những tác giả và giới truyền thông lầm lẫn rằng ORRR. Trong trường đúng theo này, OR chưa hẳn là 1 trong chỉ số thích hợp để so sánh số liệu, chính vì son số tỉ lệ thành phần rất cao (84.7% và 90.6%), và bởi tỉ trọng không hề thấp, vì vậy OR dự trù RR thừa cao hơn nữa thực tiễn.

Thật ra, tại đây giải pháp Hotline “RR” cũng ko đúng mực. RR chỉ thực hiện mang đến tỉ lệ thành phần gây ra (incidence), tuy thế vào ngôi trường vừa lòng này không có tỉ lệ thành phần gây ra, nhưng mà là tỉ lệ thành phần lưu giữ hành (prevalence). Do đó, thuật ngữ đúng đắn để diễn đạt 0.935 là prevalence ratio (PR). (Đây là 1 trong những vấn đề khác mà tôi mong muốn sẽ có thời gian quay trở lại để bàn thêm). Điều quá bất ngờ là không đúng sót đó lại hiện hữu ngay lập tức trên giấy Trắng mực Black của một tập san y học vào hàng tiên phong hàng đầu bên trên cố kỉnh giới!

Vấn đề diễn dịch OR

RR là tỉ số của 2 tỉ trọng tuyệt 2 nguy cơ tiềm ẩn, với tỉ lệ thì chúng ta cũng có thể hiểu được hơi dễ ợt. Nếu nói tỉ lệ thành phần mắc bệnh 3%, chúng ta suy nghĩ tức thì mang lại 3 trong 100 fan mắc căn bệnh. Vì thay, vụ việc diễn dịch RR khá dễ dãi. Nếu RR = 2, chúng ta có thể nói rằng tỉ trọng tăng vội vàng gấp đôi. Ai cũng hiểu được nhưng ko phỏng vấn gì thêm.

OR là tỉ số của nhì odds. Odds phản bội ảnh “khả năng” mắc dịch. Odds = 2 tức là tài năng mắc căn bệnh cao hơn nữa khả năng không mắc bệnh dịch gấp đôi. Khó gọi. Odds sẽ khó khăn hiểu thì tỉ số của hai odds (giỏi hai khả năng) lại càng là 1 đo lường khó phát âm rộng vì chưng nó thừa bình thường bình thường, khó khăn cảm giác được. Thật ra, một người thông thường khó hoàn toàn có thể gọi chính xác nghĩa của OR. Chúng ta biết OR = 2 Chưa hẳn tất cả cùng nghĩa với RR = 2. Chính vì vậy mà lại vừa mới đây có “phong trào xét lại” OR bên trên các tập san y học quốc tế. phần lớn đơn vị phân tích, dịch tễ học tập cùng thống kê lại học lôi kéo vứt OR!

Nhưng bất cứ đo lường và thống kê nào cũng ưu thế cùng kthảng hoặc khuyết. RR, dù dễ suy diễn cũng có kthi thoảng khuyết của nó. Lấy ví dụ đối chọi giản: trường hợp tỉ trọng mắc các bệnh ung thư vào nhóm A là 1% cùng team B là 3%, họ dễ ợt thấy RR = 3. Nhưng nắm vì nói mắc bệnh dịch, chúng ta đảo ngược lại sự việc “ko mắc bệnh”: chúng ta tất cả tỉ trọng cho nhóm A là 99% so với team B là 97%, cùng như thế RR = 0.97 / 0.99 = 0.98, Tức là tỉ lệ thành phần ko mắc căn bệnh trong team B phải chăng hơn đội A khoảng tầm 2%. (Nhưng ví như dùng “mắc bệnh”, nhóm A mắc bệnh nhiều hơn nữa team B mang lại 3 lần!) Nói biện pháp không giống, RR có thể thiếu thốn tính đồng hóa (consistency).

Nhưng OR thì đồng hóa. Trong ví dụ bên trên, trường hợp lấy chỉ số là “mắc bệnh” làm so sánh, OR là 3.06. Nhưng nếu như lấy “không mắc bệnh” có tác dụng chỉ số son sánh, thì OR vẫn chính là 3.06 (bạn đọc hoàn toàn có thể chất vấn con số này). Trong toán thống kê, tín đồ ta Gọi tính năng của OR là symmetric (đối xứng), còn tính năng của RR là asymmetric (bất đối xứng).

OR, quảng bá, RR với thể loại nghiên cứu

Một khác biệt cơ bản nữa thân RR với OR là sự tùy trực thuộc vào thể loại nghiên cứu và phân tích. Nói một phương pháp nđính thêm gọn gàng, RR chỉ hoàn toàn có thể ước tính trường đoản cú phân tích xuôi thời hạn (cohort prospective sầu study), tuy nhiên OR thì hoàn toàn có thể ước tính tự tất cả thể một số loại nghiên cứu và phân tích, dẫu vậy đa phần là phân tích căn bệnh – chứng.

Bởi do OR hoàn toàn có thể thực hiện đến nghiên cứu và phân tích cắt ngang dẫu vậy gồm sự việc về diễn giải, và phân tích cắt ngang chỉ có thể ước tính prevalence hay tỉ trọng giữ hành, đề xuất các đơn vị nghiên cứu và phân tích ý kiến đề nghị thực hiện prevalence ratio (PR) rứa mang lại OR so với các nghiên cứu và phân tích cắt ngang. Tương trường đoản cú nlỗi RR là tỉ số của nhị incidence (tỉ trọng vạc sinh), PR là tỉ số của 2 tỉ lệ thành phần lưu lại hành.

Một chỉ số khác cũng có thể có ý nghĩa sâu sắc giống như nhỏng ralative sầu riskhazard ratio (HR tốt tỉ số đen đủi ro). Thông thường những phân tích lâm sàng theo dõi và quan sát đối tượng người tiêu dùng trong một thời gian lâu năm, thay vày tính tỉ lệ phát sinh bệnh dịch vào thời hạn đó, thỉnh phảng phất những công ty phân tích tính tỉ lệ tạo ra tích trữ (cumulative sầu risk) trong thời hạn mang lại từng đội, và tính HR. Tuy phương pháp tính này, đứng trên pmùi hương diện toán thù học tập, chính xác hơn phương pháp tính tỉ lệ trên 100 người-năm tốt trên 100 đối tượng người dùng, cơ mà vào thực tiễn thì HR cùng RR không khác biệt đáng chú ý. Trong ngôi trường thích hợp thời hạn theo dõi giữa 2 nhóm tương đương nhau thì phần lớn không có khác biệt như thế nào thân RR với HR.

Bảng 4: Thể một số loại phân tích và sự tương thích của OR, lăng xê, RR

Thể các loại phân tích (Study design)

Chỉ số 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 risk (RR)

Hồi qui Cox (Cox’s regression model)

Thử nghiệm lâm sàng RCT

RR hay Hazard ratio (HR)

Hồi qui Cox

Giả dụ bọn họ mong khám phá côn trùng liên hệ giữa ptương đối truyền nhiễm độc hại màu sắc da cam (Agent Orange – AO) cùng bệnh ung thư. Một biện pháp phân tích qui tế bào là tuyển lựa chọn một đội nhóm đối tượng, kế tiếp phân nhóm dựa vào lịch sử từ trước có bị ptương đối lan truyền độc chất hay không. Sau kia, quan sát và theo dõi cả nhị nhóm đối tượng người sử dụng một thời gian (chẳng hạn như 5 năm) với ghi nhận số fan bị ung thư. Kết quả của nghiên cứu và phân tích như thế hoàn toàn có thể nắm lược trong Bảng 5 dưới đây. Trong số 1000 người được đánh giá bị pkhá nhiễm thời điểm lúc đầu, có đôi mươi người (tốt 2%) bị ung tlỗi trong thời gian theo dõi; trong các 10,000 tín đồ không biến thành ptương đối lây truyền AO, có 100 người (tức 1%) bị ung thỏng tiếp nối. Vậy nên, RR = 0.02/0.01 = 2. Nhưng nếu tính bởi odd thì OR = 2.02. Hai chỉ số này sẽ không khác biệt đáng chú ý.

Xem thêm: Unit Test Suite Là Gì - Đặc Điểm Và Mẫu Thiết Kế Test Suite

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

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Tổng số

Phơi lây truyền AO

20

980

1000

Không phơi nhiểm AO

100

9900

10000

Nhưng theo dõi và quan sát đối tượng một thời hạn nhiều năm hay vô cùng tốn kém nhẹm. Một cách thức nghiên cứu không giống cũng hoàn toàn có thể đáp ứng nhu cầu mục đích tò mò mối liên hệ giữa AO với ung thư, mà lại đề nghị ít đối tượng người sử dụng hơn cùng ko đề xuất quan sát và theo dõi một thời gian dài: sẽ là nghiên cứu dịch – hội chứng. Bảng 6 dưới đây trình bày tác dụng một nghiên cứu (mang tưởng) như thế. Trong nghiên cứu này, họ lựa chọn 100 bệnh nhân ung thư cùng 100 đối tượng người tiêu dùng không bị ung thư, tuy thế nhị team này tương đương nhau về những nhân tố nguy hại. Sau kia, bọn họ mày mò qua hồ sơ căn bệnh lí (hay phỏng vấn) trong những nhóm gồm từng nào fan bị phơi lây nhiễm độc hóa học. Nói cách không giống, đó là một phân tích “ngược thời gian” (so với nghiên cứu và phân tích “xuôi thời gian” nlỗi trình diễn vào Bảng 4. Kết quả nghiên cứu và phân tích bệnh dịch chứng này được trình bày như sau:

Bảng 6. Một nghiên cứu bệnh dịch – triệu chứng (trả tưởng)

Nhóm

Ung thư

Không ung thư

Phơi truyền nhiễm AO

10

5

Không phơi nhiểm AO

90

95

Tổng số

100

100

Trong team người bệnh, có 10 bạn (tuyệt 10%) từng bị ptương đối lây nhiễm AO; và trong nhóm ko ung tlỗi số đối tượng người tiêu dùng từng bị phơi lây truyền là 5 bạn (giỏi 5%). Tại trên đây, chúng ta không thể tính tỉ lệ tạo nên dịch (incidence), cũng chính vì con số người bị bệnh cùng đối bệnh đã làm được khẳng định trước. Vì chẳng thể dự trù tỉ trọng gây ra, nghiên cứu bệnh chứng ko được cho phép bọn họ ước tính RR. Tuy nhiên, chúng ta có thể tính OR, với OR vào trường phù hợp này là 1 dự tính chỉ số RR.

Số liệu Bảng 6 cho biết thêm odds bị phơi lan truyền vào nhóm người bệnh là: 10/90 = 0.1111, với nhóm đối chứng: 0.05263. Do kia, OR = 0.1111 / 0.05263 = 2.11. Thật ra, hoàn toàn có thể tính đơn giản và dễ dàng rộng bằng bí quyết “giao chéo”: