Biostatistika Seriyası Modulu 8: Riskin Qiymətləndirilməsi

Göndərildi: 08.09.2021
Məqalənin müəllifi Adəm Quliyev

Müşahidəli tədqiqatlarda və müdaxilə tədqiqatlarında, müşahidə olunan nəticə və ya hadisə ilə hadisəyə töhfə verə biləcək bir və ya daha çox amilə məruz qalma arasındakı əlaqəni ehtiva edən riskin qiymətləndirilməsi tez -tez tələb olunur. İnsidensiya və yayılma anlayışı, risk qiymətləndirməsinin hər hansı bir müzakirəsinin başlanğıc nöqtəsidir. İnsidensiya nisbəti, sadə bir saydan çox, məxrəc olaraq insan vaxtından istifadə edir. İdeal olaraq, nümunələrdən təxmin edilən nisbətlər və nisbətlər, uyğun 95% etibarlılıq intervalları (CI) ilə təqdim edilməlidir. Fərdi bir risk faktorunun əhəmiyyətini qiymətləndirmək üçün məruz qalmış qrupdakı nəticənin riskini məruz qalmayan qrupla müqayisə etmək lazımdır. Fərqli qruplardakı risklər arasındakı nisbət və ya aralarındakı fərq araşdırılaraq müqayisə edilə bilər.2 × 2 ehtiyat cədvəli nisbətlərin hesablanmasında əlverişlidir. Odds nisbəti (OR), məruz qalmış qrupdakı bir hadisənin nisbətinin, məruz qalmayan qrupdakı eyni hadisənin nisbətinə nisbətidir. Sıfırdan sonsuzluğa qədər dəyişə bilər. İki qrupda bir nəticə ehtimalı eyni olduqda, OR birə bərabərdir. OR>1, məruz qalma riskinin artdığını, OR

Giriş

Risklərin qiymətləndirilməsi gündəlik həyatımızın bir hissəsidir. Xüsusi hərəkətlər, hadisələr və ya məruz qalmalarla əlaqəli risklər hər zaman kütləvi informasiya vasitələri və elmi nəşrlər vasitəsi ilə çatdırılır. Sağlamlıq şəraitində risk tədbirləri həkimlərə araşdırma nəşrləri və araşdırmalar vasitəsi ilə çatdırılır və onlar da öz növbəsində bunları klinik qərar qəbul etmə prosesinə inteqrasiya etməli olacaqlar. Risk hesablamaları da xəstələrə, baxıcılara və tədqiqat könüllülərinə başa düşülən şəkildə çatdırılmalıdır.

Xəstəliyin və ya mənfi hadisələrin baş verməsi ilə əlaqədar müəyyən risklərlə əlaqəli riski ölçmək üçün müxtəlif risk hesablamaları inkişaf etmişdir. Bu hesablamaları düzgün şərh etmək və tətbiq etmək üçün əvvəlcə onları başa düşmək lazımdır. Bununla birlikdə, təxminlərin çoxluğu təcrübəsizlər üçün çaşqınlıq yaradır. Bundan əlavə, bəzən fərqli təxminlərin istifadəsi fərqli risk səviyyələrini və ya riskin ümumiyyətlə olub -olmadığı barədə ziddiyyətli fikirləri ifadə edir. Risklə əlaqədar bu cür ziddiyyətli məlumatlar qarşısında, həm həkimlərin, həm də xəstələrin qərar qəbul etmək üçün risk təxminlərindən istifadə etməsi olduqca çətin ola bilər. Buna görə də, risk qiymətləndirmələrinin statistikasını dəqiq başa düşmək vacibdir.

İnsidensiya və yayılma

Bu risk hesablamalar olmasa da se başına , onlar risk qiymətləndirilməsi hər hansı bir müzakirə başlayan xal var.

İnsidensiya və yayılma, epidemioloji araşdırmalarda tez -tez istifadə edilən nisbətlərdir və 1000 və ya 100.000 əhaliyə düşən ümumi məxrəclərə proqnozlaşdırıldıqda başa düşmək və müqayisə etmək daha asandır.

Tutaq ki, 25.000 fərddən ibarət olan bir cəmiyyətdə artıq 16 bədxassəli melanoma diaqnozu qoyulub və 2016 -cı ildə 4 yeni hal aşkarlanıb. Beləliklə, 2016 -cı ilin sonunda iyirmi diaqnozlu hadisə var. Buna görə yayılma 20/25000, yəni 0,8/1000 əhalidir. 2016 -cı ildə risk altında olanların sayı 24,984 -dür, çünki onsuz da 16 xəstəliyi var. Beləliklə, insidans 4/24,984, yəni 0,16/1000 əhaliyə bərabərdir. Diqqət yetirin ki, əhalinin sayı ilə müqayisədə mütləq rəqəmlər aşağı olarsa, insidansın hesablanması üçün məxrəc olaraq əhalinin sayını (risk altındakı rəqəmlərdən çox) götürə bilərik. Beləliklə, insidans 4/25,000 olaraq qəbul edilə bilər ki, bu da hələ 0,16/1000 -dir.

Yayılma, kəskin hadisələr və ya xəstəliklər deyil, əhali arasında xroniki xəstəliyin yükünü ölçmək üçün ən faydalıdır. Epidemioloqlar əsas yayılma anlayışının (bütün halların sayı əhalinin sayına bölünmüş) konsepsiyasının bəzi dəyişikliklərindən istifadə edirlər. Nöqtə yayılması, müəyyən bir zamanda müəyyən bir vəziyyətdə olan bir əhalinin nisbətidir. Dövrün yayılması, müəyyən bir müddət ərzində (məsələn, bir ildən çox) bu xəstəliyə sahib olan və dövrün əvvəlində bu xəstəliyə sahib olan insanları da əhatə edir. . Ömür boyu yayılma, həyatının bir nöqtəsində (qiymətləndirmə vaxtına qədər) bu vəziyyəti yaşayan bir əhalinin payıdır.

Zaman keçdikcə bir xəstəliyə rast gəlinirsə, orta illik insidansa bənzər bir şey hesablaya bilərik. Bu, müəyyən bir neçə il ərzində fərdi olaraq hesablanmış və sonra bu müddət ərzində ortalaması alınmış insidensiyadır. Bəzi tədqiqatlar bir insidans nisbətinin və ya insidans sıxlığının hesablanmasını tələb edir:

Xəstəlik nisbəti və ya sıxlığı qapalı bir qrupda və ya açıq bir populyasiyada ölçülə bilər. Onun payı əsas insidansın hesablanması ilə eynidir; lakin məxrəc fərqli şəkildə hesablanır.

Açıq bir populyasiya halında, risk altında olan insan-zaman cəmi təxminən N × D- ə bərabərdir , burada N orta populyasiya ölçüsüdür və D təhsil müddəti. Məsələn, 1 il ərzində öyrənilən orta ölçüsü 1000 olan bir əhalinin sayı 1000 nəfər-ildir, 3 il ərzində oxuduğu eyni əhali 3000 adam-ildir.

Qapalı bir kohort vəziyyətində, ya qrupdakı hər bir mövzu üçün fərdi olaraq fərdi vaxt saya bilərik və ya kohortu sağlam qalanlara (Qrup 1) və xəstəlik inkişaf etdirənlərə (Qrup 2) ayıra və hesablaya bilərik (təxmini risk altında olan şəxs-zaman) aşağıdakı kimi:

1 -ci qrup üçün N 1 ölçüsü, D 1 isə müşahidə müddəti olsun; şəxs-zaman T 1 sonra N 1 × D 1 olur

2 -ci qrup üçün N 2 ölçüsü, D 2 isə müşahidə müddəti olsun; şəxs-time T 2 sonra N 2 × 0.5 × D 2

Risk altında olan ümumi insan vaxtı T 1 + T 2- dir .

İnsidensiya və yayılma arasındakı əlaqə

Daha yüksək insidansın daha çox yayılmasına töhfə verəcəyi gözlənilsə də, insidensiya və yayılma arasındakı faktiki əlaqə, söz mövzusu xəstəliyin və ya hadisənin təbii tarixindən çox asılıdır. Məsələn, qrip epidemiyası zamanı insidans yüksək olacaq, lakin xəstəliyin özbaşına həll olunma dərəcəsi yüksək olduğu üçün yayılmanın çox artmasına kömək etməyəcək. Ebola kimi bir yoluxucu xəstəlikdə ölüm yüksək olarsa, eyni zamanda yayılma nisbətən aşağı olacaq. Müalicəsi mümkün olmayan, lakin müalicənin diabet kimi davamlı sağ qalmasına icazə verdiyi bir xəstəlik halında, insidans prevalansın davamlı artmasına kömək edəcək. Bununla birlikdə, populyasiyada meydana gələn ölüm, yayılmasını məhdudlaşdıracaq. Aydındır ki,ölüm nisbəti insidansa bərabər olana və ya aşana qədər yayılma davam edəcək.

Əgər əhali əvvəlcə "sabit vəziyyətdə" olarsa, yayılma nisbətən sabitdir və insidans və nəticə (müalicə və ya ölüm) təxminən bərabərdirsə, bu üç parametr arasındakı əlaqə:

PR = xəstəliyi olan əhalinin nisbəti, (1 - PR) xəstəliyi olmayan nisbətdir, İR insidansdır və D , diaqnozdan müalicəyə və ya ölümə qədər olan ortalama müddətdir. Xəstəlik nadirdirsə (deyək ki, əhalinin

Xəstəliyin orta müddəti sabit olaraq qalırsa, xəstəlik hallarını azaldan profilaktik tədbirlər yayılmasının azalmasına səbəb olmalıdır. İnsidensiya sabit olaraq qalırsa, müalicəvi müalicənin inkişafı xəstəliyin orta müddətini azaldır və bununla da yayılmasını azaldır. Digər tərəfdən, təsirli profilaktik tədbirlər ilə birlikdə müalicə olunmayan bir müalicənin tətbiqi, insidansın düşdüyü görünən ziddiyyətli bir vəziyyətə səbəb olardı, lakin xəstəliyin orta müddəti uzadığından yayılma artmaqda davam edir. Bu, Hindistanda təsirli nəzarət tədbirləri tətbiq edildikdən və antiretrovirus müalicənin geniş mövcudluğundan sonra baş verir.

Bu əlaqə, "sabit vəziyyət" vəziyyətində xəstəliyin orta müddətini təxmin etmək üçün də istifadə edilə bilər. Məsələn, mədə xərçənginə yoluxma halları 52 yeni hal/100.000 əhali və yayılma 26/100.000 olarsa, xəstəliyin orta müddəti 0,5 il olardı. Beləliklə, mədə xərçəngi xəstələrinin diaqnoz qoyulduqdan ölümünə qədər ortalama 6 ay yaşamaları gözlənilir.

Diqqət yetirin ki, insidensiya və yayılma adətən nümunələri olan tədqiqatlara əsaslanır, halbuki əsas populyasiyalara aid hesablamalara ehtiyacımız var, populyasiya rəqəmləri haqqında fikir vermək üçün ideal olaraq 95% güvən intervalları (CI) ilə ifadə edilməlidir.

Bir nisbət üçün 95% CI:

p ± 1.96 × Standart nisbət xətası

Burada p nümunə nisbətidir və n nümunə ölçüsüdür.

Diqqət yetirin ki, standart nisbət səhvinin ( p [1 - p ]/ n ) kvadrat kökü kimi hesablanması , gözlənilən populyasiya sayının nümunə ölçüsündən xeyli böyük (ən az iyirmi dəfə) olduğu hallar üçün bir təxmindir. Bu şərt yerinə yetirilmədikdə, istifadə ediləcək formulun başqa versiyaları da var. Bundan əlavə, hesablama nümunənin təsadüfi və əhalini adekvat şəkildə təmsil edəcək qədər böyük olduğunu ehtimal edir.

Müalicə Fərqinin Ölçüsü Olaraq Risk Tahminləri

Davamlı məlumatlar üçün, iki müalicə arasındakı fərq ümumiyyətlə iki vasitə arasındakı fərq kimi ümumiləşdirilir. Misal üçün:

24 həftədən sonra orta sıxlıqlı lipoprotein (LDL) -xolesterol səviyyəsindəki atorvastatin və rosuvastatin arasındakı fərq

24 həftəlik müalicədən sonra atorvastatin və rosuvastatin arasındakı fərq, LDL-xolesterol səviyyəsinin ortalama azalması ilə əlaqədardır.

Nəticənin ikili (cavab/cavab) olduğu kateqoriyalı məlumatlar üçün mütləq riskin azaldılması (ARR), nisbi riskin azalması (RRR) və müalicə üçün lazım olan sayı (NNT) kimi bir müalicə fərqini ümumiləşdirməyin bir çox yolu var. Aşağıdakı düsturlara baxsaq, onların hesablanması sadədir. Bununla birlikdə, bunları diqqətlə şərh etmək lazımdır və istifadə olunan xülasə tədbirinin seçilməsi müalicə fərqinin necə şərh olunmasına təsir edə bilər.

Bir nümunə ilə bu təxminləri anlamağa çalışaq. Fərz edək ki, selülitli yetkinlərdə paralel bir qrupda iki antibiotikin təsadüfi nəzarətli sınağında (RCT), yeni müalicə qrupunda 12% -lə müqayisədə, nəzarət müalicəsi qrupunun iştirakçılarının 20% -i pis nəticə əldə etmişdir. Terapiyanın tam təsirini bilmədən, yenə də yeni antibiotikin xəstəliyin pis nəticələrini daha çox azaltdığı görünür. Amma təsir nə qədər mənalıdır?

ARR, qərar qəbul etməyi təmin etmək üçün tədqiqat nəticələrini təqdim etməyin ən sadə yoludur. Bu vəziyyətdə, ARR 0.2-0.12, yəni 0.08% və ya 8% -dir. Beləliklə, nəzarət müalicəsi ilə müqayisədə mütləq riskin 8%azalması var. Bu o deməkdir ki, əgər 100 subyekt müalicə olunsaydı, 8 -in pis nəticələr əldə etməsinin qarşısı alınardı. Bunu ifadə etməyin başqa bir yolu NNT -dir. 100 nəfərdən 8 -i müalicədən faydalanırsa, bir faydalanan şəxs üçün NNT 1/0.08, yəni 12.5 -dir. Beləliklə, deyə bilərik ki, pis nəticənin bir nümunəsini qarşısını almaq üçün təxminən 13 subyektin nəzarət müalicəsi ilə deyil, yeni müalicədə olması lazımdır. Bu intuitiv bir qiymətləndirmə olmasa da, bir az fikir, bunun, xüsusən də büdcə resurslarının ayrılmasına üstünlük verildikdə, siyasət planlaşdırıcılar üçün həqiqətən faydalı bir tədbir olduğuna inandırmalıdır.Həm ARR, həm də NNT dəyərlərinin mütləq risk səviyyəsinə görə dəyişdiyini, birincinin fərd üçün faydasını, ikincisinin isə əhalinin müalicəsinin faydasını ölçdüyünü xatırlamaq faydalıdır.

Mütləq risk səviyyəsini nəzərə almadan müalicənin faydasını qiymətləndirməklə maraqlanırıqsa, RRR hesablaya bilərik. Yuxarıdakı nümunədə, pis nəticə riski yeni antibiotiklə azalır. Yeni müalicə qrupunda nəzarət qrupu ilə müqayisədə pis nəticə riski 0.12/0.2, yəni 0.6 -dır. Buna görə RRR 1-0.6, yəni 0.4%və ya 40%-dir. Başqa sözlə, yeni antibiotikin istifadəsi, pis müalicənin riskini nəzarət müalicəsinə nisbətən 40% azaldır. Qeyd edək ki, müalicənin faydasını qiymətləndirmək üçün yalnız RRR -dən asılı olmaq bir az çətindir. Cədvəl 1 -ə nəzər salın.

Cədvəl 1

Risk təxminləri arasındakı əlaqə

Beləliklə, nisbi risk (RR) və buna görə RRR, mütləq risk səviyyəsindən asılı olmayaraq eyni ola bilər (bu halda 33%), halbuki ARR ən böyük risk qrupunda ən böyük olacaqdır. Risk nə qədər böyükdürsə, müdaxilənin faydası da bir o qədər çoxdur. Bu RRR -də əks olunmur. Təəssüf ki, RRR təxmini, əksər hallarda mütləq faydanın az ola biləcəyi halda müalicədən böyük fayda əldə etmək təəssüratını çatdırmaq üçün istifadə olunur. Əczaçılıq tanıtım ədəbiyyatında təqdim olunan RRR rəqəmlərindən xüsusilə ehtiyatlı olmaq lazımdır.

Əlaqədar Risk

Atributlu risk (ATR), müəyyən bir məruz qalma ilə əlaqəli ola biləcək xəstəlik insidensiyasının dərəcəsidir. ARR -ə bənzər bir şəkildə hesablanır, lakin epidemioloji tədqiqatlar kontekstində istifadə olunur:

ATR = məruz qalmış qrupda risk (yəni nəticə ilə nisbət) - məruz qalmayan qrupda risk (yəni nəticəyə nisbət).

Fərq, beləliklə, xüsusi məruz qalma ilə əlaqəli ola biləcək insidensiyanın dərəcəsidir; baş verməyən insidensiya fon riskidir.

ATR tez -tez məruz qalma riskinin bir faizi olaraq ifadə edilir və buna mütənasib ATR və ya aid edilən fraksiya (AF) da deyilir:

Ümumiyyətlə, risk faktoruna məruz qalıb -qalmamasından asılı olmayaraq bütün fərdlərin heç bir profilaktik tədbir görülmədiyi təqdirdə bir xəstəlik inkişaf etdirmək şansı var. AF, qarşısının alınması potensialının faydalı bir göstəricisidir. Ancaq bu, yalnız xüsusi risk faktoruna məruz qalanlara aiddir. Maruz qalma nadir olarsa, AF yüksək olsa belə, ümumi əhalinin qarşısının alınması potensialı məhdud olardı. Populyasiya AF olaraq da adlandırılan ATR (PAR) populyasiyası, maruziyetin yayılmasını və əlaqəli RR -ni nəzərə alaraq, əhali səviyyəsində qarşısının alınması potensialının indeksini təqdim edir, belə hesablanır:

Hansı bərabərdir:

Burada P ümumi əhalidə məruz qalmanın yayılmasıdır və RR məruz qalma ilə əlaqəli nisbi riskdir.

Bu da faizlə ifadə oluna bilər.

PAR beləliklə, müəyyən bir məruz qalma ilə əlaqəli bir populyasiyada bir xəstəliyin yükünün qiymətləndirilməsini təmin edir. Bundan əlavə, məruz qalmanın azaldılmasına müdaxilənin təsiri məlumdursa ( r %), onda əhalinin təsiri onun köməyi ilə hesablana bilər:

Müdaxilənin əhaliyə təsiri ( %) = PAR × r %.

Müalicə üçün lazım olan nömrə haqqında daha çox

NNT, nəticə ikitərəfli olduqda müalicənin effektivliyini ölçən populyasiya səviyyəsidir. Bir nəzarət müalicəsi ilə əldə ediləndən daha bir uğur əldə etmək üçün müalicə olunmalı olan subyektlərin sayını ifadə edir. Alternativ olaraq, bu, nəzarət müalicəsi ilə müqayisədə əlavə bir mənfi nəticənin qarşısını almaq üçün müalicə edilməli olan sayı da ifadə edə bilər.

Beləliklə, yeni bir antibiotik üçün NNT beşi, nəzarət antibiotikinə nisbətən infeksiyanın bir əlavə müalicəsinə nail olmaq üçün beş subyektin müalicə olunmalı olduğunu göstərir. Alternativ olaraq, nəzarət antibiotikinə nisbətən infeksiyadan əlavə bir ölümün qarşısını almaq üçün beş subyektin müalicəyə ehtiyacı olduğunu göstərə bilər. İkinci bəyanat, NNT -nin ARR ilə əlaqəsini vurğulayır, NNT sadəcə ARR -in qarşılığıdır.

Daha əvvəl də dediyimiz kimi, NNT, hər bir xəstə ilə risk ünsiyyətinin intuitiv bir ölçüsü olmasa da, siyasət qurucusu baxımından müalicənin effektivliyinin faydalı bir ölçüsüdür. Terapevtik müdaxilənin məqbul olması üçün NNT -nin kiçik olması lazımdır; NNT nə qədər kiçik olsa, müdaxilə bir o qədər uğurlu olar. Əksinə, müdaxilənin heç bir təsiri olmasa, NNT sonsuz böyük olacaq, çünki istifadədə sıfır risk azalması olacaq.

Bununla birlikdə, profilaktik bir vəziyyətdə, nəzarət və profilaktik müdaxilə arasındakı fərq kiçik ola bilər, bu da NNT-nin yüksək olması ilə nəticələnə bilər, ancaq vəziyyət ciddi olarsa müdaxilə hələ də uğurlu və qənaətli hesab edilə bilər. Ölümün və ya ciddi komplikasiyanın qarşısını almaq üçün bir peyvəndin və ya bir dərmanın qiymətləndirilməsində bu tez -tez olur.

Bir RCT -də, aktiv müalicənin NNT -ni aşağıdakı düsturla asanlıqla hesablamaq olar:

TAR hərəkəti = Hədəf son nöqtəyə çatan aktiv müalicə verilən sayı,

TOT hərəkəti = Aktiv müalicə verilən ümumi sayı,

TAR con = Hədəf son nöqtəyə çatan nəzarət müalicəsi verilən sayı,

TOT con = Verilən nəzarət müalicəsinin ümumi sayı.

Mənfi NNT dəyəri müdaxilənin nəzarət müalicəsi ilə müqayisədə istənilən nəticəni əldə etmədiyini göstərə bilər; əslində zərər verə bilər. Alternativ olaraq, NNT konsepsiyası bir müalicənin mənfi təsirinə tətbiq oluna bilər. Daha sonra zərər vermək üçün lazım olan nömrə (NNH) olaraq adlandırılır. Məlum toksiklik olan bir müalicəni qiymətləndirərkən bu faydalı bir göstəricidir - Faydalı təsirin NNT -si toksisitənin NNH ilə müqayisə oluna bilər. Məsələn, hemorragik inme riskini artıran miokard infarktı qarşısını almaq üçün bir antiplatelet dərmanı istifadə edərkən, bir vuruş hücumuna səbəb olmaq üçün NNH ilə bir infarkt epizodunun qarşısını almaq üçün NNT-ni nəzərdən keçirmək faydalıdır.

Nisbi Risk və Oran Oranı

Chi-square testi və ya Fisherin dəqiq testi kimi iki müstəqil nisbət müqayisə edildikdə, P P dəyəri, məlumatın nisbət nisbətinin (OR) və ya RR -in hesablanması yolu ilə ortaya çıxdığı üçün nə qədər risk verdiyini göstərməyəcəkdir.

2 × 2 fövqəladə vəziyyət cədvəli bu nisbətlərin araşdırılmasında faydalıdır və aşağıdakı kimi istifadə edəcəyik:

Bu kontekstdə risk nisbəti olaraq da adlandırılan RR, bir risk faktoruna məruz qaldıqda (mənfi) bir nəticə və ya hadisə riskinin eyni faktora məruz qalmadığına nisbətən artacağını təxmin edir. Bu hesablanır:

Qeyd edək ki, iki qrupda bir nəticə riski eyni olduqda, RR birə bərabərdir. RR>1 məruz qalma riskinin artdığını, RR

Oran, bir hadisənin baş vermə ehtimalının bir hadisənin baş verməmə ehtimalına nisbətinə aiddir. Ədalətli bir zar yuvarlasaq, altı əldə etmə ehtimalı 1/6, altını almama ehtimalı isə 5/6 bərabərdir. Beləliklə, altı əldə etmək şansı (1/6)/(5/6); yəni 1/5. OR, iki qrup arasındakı ikili nəticələr üçün nisbətlərin nisbətidir. Risklərin qiymətləndirilməsi kontekstində aşağıdakı kimi hesablanır:

OR beləliklə bir nisbət nisbətidir. Törəmə görə, OR-un sadəcə iki ölçülü fövqəladə vəziyyət cədvəlindən məhsullar arası nisbət olaraq hesablana biləcəyi aydındır.

OR dəyəri sıfırdan sonsuza qədər dəyişə bilər. İki qrupdakı bir nəticə ehtimalı eyni olduqda, OR bir olacaq. OR>1, məruz qalma riskinin artdığını, OR

RR və OR, epidemioloji tədqiqatlarda universal olaraq istifadə olunan ölçülərdir. Yarımçıq təqib edilməyən uzunlamasına tədqiqatlar istisna olmaqla, bütün növ analitik müşahidə işlərində (nəzarət qrupu olanlar) hesablanır. Halbuki, bir vəziyyət nəzarəti işində riski birbaşa qiymətləndirmək mümkün deyil, çünki halların çəkildiyi məxrəcin ölçüsü məlum deyil və buna görə də bu tip tədqiqatlar üçün RR hesablanmır. Bunun əvəzinə, OR riski qiymətləndirmək üçün istifadə edilə bilər və belə olur ki, əgər sözügedən hadisə nadir olarsa (məsələn, əhalinin

OR və RR -yə epidemioloji araşdırmalarda maraqlı bir nümunə vermək üçün məşhur Hindistan küçə yeməyi panipuriyə müraciət edək. Panipuri adamı 1000 sakini olan böyük bir yaşayış kompleksini ziyarət edir və onlardan 250 nəfəri panipurisindən zövq alır. Ertəsi gün yaşayış kompleksində dizenteriya xəstəliyi baş verir və ağsaqqallar sakinlərin yığıncağını çağırırlar. Sakinlərin bir hissəsi bütün günahı panipuri adamının üzərinə atdı və bütün bu adamların kompleksə əbədi olaraq daxil olmasını qadağan etdi. Bununla birlikdə, dizenteriya inkişaf etdirənlərin hamısı panipuri yeməmişdir və sakinlərin başqa bir hissəsi də o qədər əmin deyillər və narahatlıqlarını bildirirlər ki, əsas su anbarının çirkləndiyindən şübhələnirlər və nəticədə bu dizenteriya epidemiyasıdır. Qərar vermə prosesini dəstəkləmək üçün istifadə edəcəyimiz risk təxminlərimizi qoyaq:

Əhali = Bir yaşayış kompleksinin sakinləri,

Ekspozisiya = 1 -ci gündə panipuri istehlakı,

Nəticə = 2 -ci gündə dizenteriya xəstəliyi.

Ekspozisiyaları və nəticələri hesablayaraq 2 × 2 cədvəllərimiz var:

Beləliklə, OR (12 × 743)/(238 × 7) = 5.35 -dir.

Halbuki, RR (12 [12 + 238])/(7 [7 + 743]) = 5.14 -dir.

Bu rəqəmlərə Chi-square testi və ya Fisherin dəqiq testini tətbiq etmək P

Qeyd edək ki, RR anlayışı OR -dan daha intuitivdir. Beləliklə, 2 RR riskin ikiqat artdığını göstərir; lakin OR -un 2 -si, riskin dəqiq ikiqat artmasından çox, ehtimalların ikiqat artdığını göstərir. Bu tədbirlərin risk faktoruna məruz qalan birinin xəstəliyi inkişaf etdirmə ehtimalını göstərmədiyini də başa düşmək vacibdir. Beləliklə, əgər bir xəstəliyin tezliyi məruz qalmış qrupda milyonda 2, əksinə qrupda milyonda 1 olarsa, qruplar eyni ölçüdə olarsa, RR məruz qalma ilə iki qat artır. Ancaq xəstəlik həm məruz qalan, həm də məruz qalmayan qruplarda nadirdir.

Yuxarıdakı nümunəmizdə, bu nisbətlərlə əlaqəli başqa bir əhəmiyyətli cəhətə baxmaq üçün rəqəmləri bir qədər çimdikləyək. Yuxarıdakı kimi oxşar nəticələr sayaraq əhalimizin sayını 100 -ə endirərək 2 × 2 cədvəlimiz var:

Beləliklə, OR indi (12 × 68)/(13 × 7) = 8.97 -dir.

Hal -hazırda RR (12 [12 + 13])/(7 [7 + 68]) = 5.14 -dir.

Nə baş verib? Bu dəfə, RR hələ də riskin beş dəfədən çox artdığını göstərir, lakin OR daha böyük bir risk miqdarını göstərir. Daha əvvəl dediklərimizi xatırlayın. Nadir hadisələr üçün (əvvəlki nümunədə sakinlərin 0,19% -i təsirlənir), RR və ya OR dəyərləri təxminən eynidir. Bununla birlikdə, ümumi hadisələr üçün (sonuncu nümunədə sakinlərin 19% -i təsirlənir), RR dəyəri məhdudlaşdırılarkən OR -un dəyəri qeyri -mütənasib olaraq arta bilər.

Mənalı şərh üçün RR və ya OR müvafiq 95% CI ilə təqdim edilməlidir. Həm aşağı, həm də yuxarı güvən limitləri>1 -dirsə, şübhəsiz ki, məruz qalma riski artır. Hər iki limit

Yadda saxlamaq lazımdır ki, OR eyni məlumat dəsti üçün RR -dən həmişə 1 -dən uzaqdır. Maruz qalma riski artırsa, OR>RR>1 əlaqəsi qüvvədədir. Maruz qalma riski azaldırsa, əlaqəsi OR

Həm OR, həm də RR, müalicəyə nəzarətə nisbətən müvəffəqiyyəti və ya nəzarətlə müqayisədə mənfi bir hadisə riskini qiymətləndirmək üçün klinik sınaqlar kontekstində də istifadə edilə bilər. Ancaq unutmayın ki, OR -dan istifadə etmək, əvvəllər gördüyümüz kimi, şişirdici riskin potensial tələsini daşıyır. Klinik sınaq vəziyyətində, bu səbəbdən, RR -ni OR -dan daha çox ifadə etmək daha yaxşıdır.

Rate nisbəti

Uzunlamasına tədqiqatlarda, fərqli mövzular üçün qeyri-bərabər və ya tam olmayan təqib müddətləri ehtimalı ilə RR-dən çox nisbət nisbətindən istifadə edilməsinə üstünlük verilir. Faiz nisbəti RR -ə bənzəyir, lakin belə hesablanır:

Beləliklə, hesablamada insidansdan çox insidensiya dərəcəsi istifadə olunur.

Tibb bacılarının Sağlamlıq Araşdırmalarından tez-tez verilən bir nümunəni nəzərdən keçirin. Bu böyük perspektivli kohort tədqiqatının öyrəndiyi təsirlərdən biri, postmenopozal qadınlarda hormon əvəzedici terapiyanın (HRT) koronar arter xəstəliyinə (KAH) təsiri idi. Müstəntiqlər, HRT qəbul edən postmenopozal qadınlarda CAD -in insidans nisbətini hesablamış və HRT qəbul etməyən həmkarlarının insidans nisbəti ilə müqayisə etmişlər. Nəticələr Cədvəl 2 -də ümumiləşdirilmişdir.

Cədvəl 2

Tibb bacılarının sağlamlıq araşdırmalarının nəticələri

Buna görə HRT istifadə edənlərdə insidans nisbəti 30/54308.7 = 55.2/100.000 adam-il, HRT istifadə etməyənlərdə isə nisbət 60/51477.5 = 116.6/100.000 adam-il idi. Bu, 0.47 nisbətində bir nisbət verir, bu da postmenopozal HRT istifadə edən qadınların istifadə etməyən qadınlara nisbətən CAD nisbətinin təxminən yarısına sahib olduğunu göstərir. Bu, HRT istifadə edən postmenopozal qadınların HRT istifadə etməyən qadınlara nisbətən CAD riskinin 0.47 qat daha çox olduğu kimi şərh edilsə də, burada riskdən çox nisbətlərə istinad etmək daha doğrudur.

Epidemioloji araşdırmalarda riskin qiymətləndirilməsində üç nisbət tədbirinin tətbiqləri Cədvəl 3 -də ümumiləşdirilmişdir.

Cədvəl 3

Müqayisəli risk qiymətləndirmə nisbətlərinin tətbiqi

Xatırladaq ki, bir hadisənin əmsalları P (1 - p ) olaraq təyin olunur , burada P hadisənin baş vermə ehtimalını ifadə edir. Hadisənin baş vermə ehtimalını əldə etmək üçün hadisənin əmsalını nəzərə almaqla aşağıdakı düsturdan istifadə etmək olar:

Daha əvvəl gördük ki, OR istifadə etmək, şişirdici riskin potensial tələsini daşıyır. Bununla birlikdə, Zhang və Yu tərəfindən təklif olunan OR -u tənzimləyərək RR -ni qiymətləndirmək də mümkündür:

Burada RR nisbi riskdir, OR nisbət nisbətidir və P NE nəticəni inkişaf etdirməyənlərin nisbətidir.

Nəticə nadir hala gəldikdə, P NE sıfıra yaxınlaşır və ya OR sonra RR -ə yaxınlaşır.