Tỷ số nguy cơ và Tỷ số chênh: Tính toán và Giải thích

Tỷ số nguy cơ và tỷ số chênh là hai thước đo tỷ lệ thường được sử dụng nhất để biểu thị mối liên hệ giữa một phơi nhiễm nhị phân và một kết cục nhị phân từ bảng 2×2. Tỷ số nguy cơ so sánh xác suất (nguy cơ) của kết cục giữa nhóm phơi nhiễm và nhóm không phơi nhiễm; tỷ số chênh so sánh tỷ lệ chênh. Chúng trùng khớp khi kết cục hiếm gặp nhưng khác biệt khi kết cục trở nên phổ biến, và việc lựa chọn và đọc chúng một cách chính xác là một nguồn gây nhầm lẫn thường xuyên trong nghiên cứu sức khỏe.

Definition

Tỷ số nguy cơ là nguy cơ của kết cục trong nhóm phơi nhiễm chia cho nguy cơ trong nhóm không phơi nhiễm; tỷ số chênh là tỷ lệ chênh của kết cục trong nhóm phơi nhiễm chia cho tỷ lệ chênh trong nhóm không phơi nhiễm, bằng tích chéo của các ô trong bảng 2×2. Cả hai đều bằng một khi không có mối liên hệ.

Scope

Mục này bao gồm cách mỗi thước đo được tính toán từ bốn ô của bảng 2×2, sự khác biệt giữa tỷ lệ chênh và nguy cơ, lý do tại sao thiết kế nghiên cứu quyết định thước đo nào có thể ước tính được, các điều kiện mà theo đó tỷ số chênh xấp xỉ tỷ số nguy cơ, các cách mà tỷ số chênh có thể bị đọc sai thành tỷ số nguy cơ đối với các kết cục phổ biến, và các phương pháp hồi quy được sử dụng để ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ và tỷ lệ hiện mắc. Mục này trình bày chúng như các thước đo hiệu ứng để giải thích bằng chứng, không phải là hướng dẫn lâm sàng.

Core questions

• Nguy cơ và tỷ lệ chênh được định nghĩa như thế nào đối với một kết cục nhị phân, và tỷ số của chúng khác nhau như thế nào?
• Những ô nào của bảng 2×2 được đưa vào tính toán mỗi thước đo?
• Tại sao một nghiên cứu bệnh-chứng có thể ước tính tỷ số chênh nhưng không thể ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ?
• Khi nào tỷ số chênh xấp xỉ tỷ số nguy cơ, và nó gây hiểu lầm như thế nào khi kết cục phổ biến?
• Làm thế nào có thể ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ hoặc tỷ lệ hiện mắc trong hồi quy?

Key concepts

• Nguy cơ so với tỷ lệ chênh của một kết cục
• Tỷ số nguy cơ (nguy cơ tương đối)
• Tỷ số chênh là tích chéo 2×2
• Giá trị tham chiếu (rỗng) bằng một
• Xấp xỉ tỷ số chênh (OR) thành tỷ số nguy cơ (RR) khi kết cục hiếm gặp
• Sự phóng đại của OR đối với các kết cục phổ biến
• Thiết kế nghiên cứu xác định thước đo có thể ước tính được
• Hồi quy log-binomial và Poisson đã sửa đổi cho tỷ số nguy cơ/tỷ lệ hiện mắc

Mechanisms

Từ bảng 2×2 với các ô a (trường hợp phơi nhiễm), b (không phải trường hợp phơi nhiễm), c (trường hợp không phơi nhiễm) và d (không phải trường hợp không phơi nhiễm), nguy cơ ở nhóm phơi nhiễm là a/(a+b) và ở nhóm không phơi nhiễm là c/(c+d), do đó tỷ số nguy cơ là [a/(a+b)] ÷ [c/(c+d)]. Tỷ lệ chênh để trở thành một trường hợp là a/b ở nhóm phơi nhiễm và c/d ở nhóm không phơi nhiễm, do đó tỷ số chênh là (a/b) ÷ (c/d) = ad/bc, tức là tích chéo. Bởi vì một nghiên cứu bệnh-chứng cố định số lượng trường hợp và không phải trường hợp bằng cách lấy mẫu, nó không thể ước tính các nguy cơ cơ bản và do đó báo cáo tỷ số chênh, mà theo tính đối xứng của nó vẫn ước tính tỷ số chênh bệnh; các nghiên cứu đoàn hệ và cắt ngang có thể ước tính trực tiếp nguy cơ (hoặc tỷ lệ hiện mắc) và do đó có thể báo cáo tỷ số nguy cơ hoặc tỷ lệ hiện mắc. Khi kết cục hiếm gặp, tỷ lệ chênh và nguy cơ gần nhau, do đó tỷ số chênh xấp xỉ tỷ số nguy cơ; khi kết cục phổ biến, tỷ số chênh nằm xa một hơn tỷ số nguy cơ, do đó việc đọc nó như một nguy cơ tương đối sẽ phóng đại hiệu ứng. Để thu được tỷ số nguy cơ hoặc tỷ lệ hiện mắc trực tiếp từ các phân tích đã điều chỉnh, hồi quy log-binomial và phương pháp Poisson đã sửa đổi (phương sai mạnh) được sử dụng thay cho hồi quy logistic.

Clinical relevance

Tỷ số nguy cơ và tỷ số chênh là một trong những con số được báo cáo thường xuyên nhất trong các tài liệu khoa học sức khỏe, và việc nhầm lẫn giữa chúng có thể làm sai lệch đáng kể cách hiểu một kết quả, vì vậy việc giải thích chúng dựa trên mức độ phổ biến của kết cục và cách nghiên cứu được thiết kế là điều cần thiết để đánh giá bằng chứng. Các thước đo này định lượng các mối liên hệ để giải thích nghiên cứu và không phải là cơ sở cho các quyết định chẩn đoán hoặc điều trị cá nhân.

Epidemiology

Việc lựa chọn thước đo tuân theo thiết kế: nghiên cứu bệnh-chứng cho ra tỷ số chênh, nghiên cứu đoàn hệ cho ra tỷ số nguy cơ hoặc tỷ số tốc độ, và nghiên cứu cắt ngang cho ra tỷ lệ hiện mắc hoặc tỷ lệ chênh. Bởi vì hồi quy logistic trả về tỷ số chênh ngay cả khi kết cục phổ biến, các tài liệu phương pháp luận đã nhấn mạnh việc ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ và tỷ lệ hiện mắc thông qua các mô hình log-binomial và Poisson đã sửa đổi để tránh phóng đại hiệu ứng.

History

Luận điểm của Cornfield năm 1951 đã chứng minh rằng tỷ số chênh trong nghiên cứu bệnh-chứng ước tính tỷ số chênh bệnh và xấp xỉ nguy cơ tương đối đối với các kết cục hiếm gặp, củng cố việc sử dụng tỷ số chênh. Khi hồi quy logistic trở nên phổ biến, các tài liệu cuối những năm 1990 (Davies và cộng sự; Zhang và Yu) đã quay trở lại vấn đề tỷ số chênh bị đọc sai thành nguy cơ tương đối đối với các kết cục phổ biến, và các công trình tiếp theo (Barros và Hirakata; Zou) đã phát triển các phương pháp hồi quy ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ và tỷ lệ hiện mắc, với hướng dẫn sau này về việc truyền đạt tỷ số chênh như các nguy cơ tương đối hợp lý.

Debates

Báo cáo tỷ số chênh cho các kết cục phổ biến

Đối với các kết cục phổ biến, tỷ số chênh vượt quá tỷ số nguy cơ về độ lớn, do đó việc báo cáo tỷ số chênh từ hồi quy logistic như thể chúng là nguy cơ tương đối sẽ phóng đại hiệu ứng; các nhà bình luận khuyến nghị hoặc ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ/tỷ lệ hiện mắc hoặc chuyển đổi rõ ràng, trong khi những người khác bảo vệ các đặc tính toán học của tỷ số chênh.

Key figures

• Jerome Cornfield
• Kenneth Rothman
• Sander Greenland
• Jun Zhang
• Guangyong Zou

Seminal works

• davies-1998
• zhang-yu-1998
• zou-2004

Frequently asked questions

Sự khác biệt giữa tỷ số nguy cơ và tỷ số chênh là gì?

Tỷ số nguy cơ so sánh xác suất của kết cục giữa các nhóm, trong khi tỷ số chênh so sánh tỷ lệ chênh; chúng gần nhau khi kết cục hiếm gặp nhưng tỷ số chênh nằm xa một hơn tỷ số nguy cơ khi kết cục phổ biến.

Tại sao các nghiên cứu bệnh-chứng báo cáo tỷ số chênh thay vì tỷ số nguy cơ?

Bởi vì một nghiên cứu bệnh-chứng cố định số lượng trường hợp và không phải trường hợp được lấy mẫu, nó không thể ước tính các nguy cơ cơ bản, vì vậy nó báo cáo tỷ số chênh, mà vẫn có thể được tính toán từ bảng và ước tính mối liên hệ quan tâm.

Làm thế nào tôi có thể ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ trong một phân tích đã điều chỉnh?

Hồi quy log-binomial và phương pháp Poisson đã sửa đổi với phương sai mạnh ước tính trực tiếp tỷ số nguy cơ hoặc tỷ lệ hiện mắc, tránh sự phóng đại tỷ số chênh mà hồi quy logistic tạo ra khi kết cục phổ biến.