Chỉ số prr trong nghiên cứu là gì năm 2024
|
Tỷ số nguy cơ được sử dụng trong phân tích thống kê dữ liệu từ các nghiên cứu lâm sàng đối chứng ngẫu nhiên, nghiên cứu đoàn hệ và nghiên cứu cắt ngang, để ước tính độ mạnh của mối liên hệ giữa các phương pháp điều trị hoặc các yếu tố nguy cơ và bệnh tật. Như sử dụng để so sánh nguy cơ dẫn đến bệnh tật khi điều trị y tế so với không điều trị hoặc khi tiếp xúc với yếu tố nguy cơ môi trường so với không phơi nhiễm yếu tố nguy cơ môi trường đó. Trong mối quan hệ nhân quả giữa phơi nhiễm một yếu tố nguy cơ và bệnh tật, giá trị RR có thể được hiểu như sau: Những bước đầu tiên để học cách hiểu và đánh giá y học dựa trên bằng chứng là điều khó nói nhất, đặc biệt là khi đối mặt với vô số số liệu thống kê trong bất kỳ bài báo nào. Hướng dẫn ngắn này nhằm mục đích giới thiệu cho sinh viên ngành y tế cách giải thích một số thuật ngữ thống kê được sử dụng phổ biến nhất để báo cáo kết quả nghiên cứu y tế. Khi nói đến các nghiên cứu phân tích như nghiên cứu thuần tập và nghiên cứu bẹnh chứng, tỉ số chênh (OR) và rủi ro tương đối (RR) đôi khi có thể bị nhầm lẫn với nhau, đặc biệt là đối với người bắt đầu. Cả hai chỉ là thuật ngữ riêng biệt được sử dụng để biểu thị “sức mạnh của sự liên kết”. Sức mạnh của sự liên kết: Đề cập đến mức độ một yếu tố cụ thể có liên quan trực tiếp đến bệnh/tình trạng đang được nghiên cứu. Ví dụ: “người hút thuốc có nguy cơ mắc ung thư phổi cao gấp 6 lần so với người không hút thuốc lá”. Giá trị biểu thị mối quan hệ liên kết là “6’ – biểu thị mức độ liên quan nhân quả giữa hút thuốc là và ung thư phổi. Khái niệm về xác suấtXác suất có được viết là probability (viết tắt là p) Vì vậy chúng ta thấy xác suất được viết bằng p trong các tài liệu trong và ngoài nước. Định nghĩa:Xác suất là số lần một kết quả xảy ra chia cho số lần kết quả có thể xảy ra và thường được biểu thị bằng chữ P viết hoa. Công thức:Nên nhớ công thức để có thể hiểu chính xác khái niệm và cách tính toán p = (TIMES an OUTCOME HAPPENED)/(TIMES an OUTCOME COULD HAVE HAPPENDED) \= (số lần một biến cố ĐÃ XẢY RA/số lần một biến cố CÓ THỂ XẢY RA) Lưu ý: Nhìn vào công thức chúng ta sẽ thấy rằng xác suất sẽ chỉ dao động từ 0 đến 1. Giả sử Khi chúng ta theo dõi 100 người tăng huyết áp có mắc NMCT hay không thì khả năng xảy ra NMCT trong nhóm 100 người này là từ 0 đến 100 người vì vậy, xác xuất sẽ dao động từ 0 đến 1. Ví dụ minh họa: Các nhà khoa học tiến hành một nghiên cứu thuần tập trên 200 người, trong đó bao gồm 100 người bị tăng huyết áp và 100 người không bị tăng huyết áp. Họ theo dõi biến cố NMCT của 200 người này trong vòng 1 năm (12 tháng). Kết quả thu được như bảng 2×2 phía trên. Kết quả trong nhóm 100 người bị tăng huyết áp thì có 9 người bị NMCT. Trong nhóm 100 người không bị tăng huyết áp thì có 3 người bị NMCT. Điều đó có nghĩa là 91 người không bị NMCT trong nhóm bị tăng huyết áp và 97 người không bị NMCT trong nhóm không bị tăng huyết áp Tính được xác suất như sau:
p1 = 9/100 = 0.09
p1 = 3/100 = 0.03 Rủi ro tương đối (Relative Risk – RR) là gìĐịnh nghĩa: Rủi ro tương đối là một tỷ lệ 2 xác suất: Xác suất của những người mắc bệnh trong nhóm bị phơi nhiễm và xác suất mắc bệnh ở nhóm không phơi nhiễm. Công thức: Như vậy, với định nghĩa rằng rủi ro tương đối chính là tỷ lệ những người mắc bệnh trong nhóm bị phơi nhiễm và tỷ lệ người mắc bệnh ở nhóm không phơi nhiễm. RR = (Xác suất mắc bệnh trong nhóm phơi nhiễm)/(Xác suất mắc bệnh trong nhóm không phơi nhiễm) \= p1/p2 Nhìn vào định nghĩa, ta có thể thấy rằng RR so sánh tỷ lệ mắc hoặc nguy cơ xảy ra một sự kiện giữa những người có phơi nhiễm cụ thể với những người không bị phơi nhiễm (ví dụ, tỷ lệ NMCT ở người tăng huyết áp và những người không có tăng huyết áp ). Hãy hiểu rằng phân số này là một phép so sánh giữa p1 và p2. Và như vậy, có 3 trường hợp xảy ra với phép so sánh này:
Ví dụ minh họa: Vẫn tiếp tục với ví dụ minh họa trên: RR = (Xác suất NMCT trong THA)/(Xác suất NMCT trong nhóm không THA) = p1/p2 = 0,09/0,03 = 3 Kết luận: Với kết quả RR= 3, có nghĩa là những người bị tăng huyết áp có nguy cơ bị nhồi máu cơ tim trong một năm cao gấp 3 lần so với những người không bị tăng huyết áp. Tỉ số chênh (Odds Ratio)Vì sao cần có Odds Ratio?Bây giờ, rủi ro tương đối chỉ có thể được tính toán khi chúng ta có thông tin về tỷ lệ mắc bệnh, hoặc xác suất của một kết quả mới xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Nhưng đôi khi không thể thu thập thông tin về tỷ lệ mắc bệnh, do đó không thể tính được rủi ro tương đối. Ví dụ: Các nghiên cứu bệnh chứng bắt đầu với một nhóm trường hợp đã có kết quả (hậu quả/bệnh) và một nhóm kiểm soát không mắc bệnh và xem xét các trường hợp tiếp xúc với yếu tố nguy cơ trong quá khứ. Lúc này chúng ta không thể có được tỉ lệ mắc bệnh. Trong tình huống này, chúng ta cần tỉ số chênh (Odds Ratio) Odds là gì?Trước khi tìm hiểu về odds ratio thì cần phải hiểu odds Một chỉ số khác để đo lượng khả năng mắc bệnh là odds. Odds được định nghĩa là tỉ số của 2 xác suất (xác suất mắc bệnh và xác suất không mắc bệnh). Nếu ta xem p là xác suất mắc bệnh thì 1-p là xác suất không mắc bệnh. Lúc này, odds được tính như sau: Odds = (Probability of outcome occurring)/(Probability of outcome not occurring) \= (Xác suất sự kiện xảy ra)/(Xác suất sự kiện không xảy ra) \= p/(1-p) Như vậy, sẽ có 3 trường hợp Nếu Odds > 1, khả năng mắc bệnh cao hơn khả năng không mắc bệnh; nếu Odds = 1 thì điều này cũng có nghĩa là khả năng mắc bệnh bằng với khả năng mắc bệnh Nếu Odds < 1 (tức p1 < p2), chúng ta có bằng chứng khả năng mắc bệnh thấp hơn khả năng không mắc bệnh. Trên thực tế, Odds sẽ luôn cao hơn một chút so với xác suất p của một sự kiện, nhưng odds và xác suất p cuối cùng lại rất giống nhau khi một kết quả hiếm gặp – cụ thể là khi tỷ lệ này được tìm thấy ở ít hơn 10% dân số. Odds = p/(1-p) Vì khi p nhỏ thì hãy đối chiếu lại với công thức, 1-p sẽ tiến gần đến với 1 và lúc này Odds ~ p Source images: https://www.cureus.com/articles/39455-whats-the-risk-differentiating-risk-ratios-odds-ratios-and-hazard-ratios Tỉ số chênh (OR)Odds Ratio (tỷ số chênh) có nghĩa là tỷ số của các odds và thường được viết tắt là OR Odds tử vong trong nhóm bị phơi nhiễm yếu tố nguy cơ là odd1 Odds tử vong trong nhóm bị phơi nhiễm yếu tố nguy cơ là odd1
Odds tử vong trong nhóm không bị phơi nhiễm yếu tô nguy cơ là odd2
OR là tỷ lệ odds các kết cục (outcome) và nó là sự so sánh tỷ lệ odds của kết quả giữa một nhóm tiếp xúc và nhóm tiếp xúc thứ hai. OR = (Odds of an EVENT OCCURRING in ONE group)/(Odds of an EVENT OCCURRING in ANOTHER group) \= [p1/(1-p1)]/[p2/(1-p2)] = (9/91)/(3/97) = 3.2 Odds giúp chúng ta tính toán tỉ số chênh OR, là sự so sánh odds của một sự kiện xảy ra trong một nhóm chia cho odds của một sự kiện xảy ra trong nhóm khác. Và, giống như Odds tương tự như xác suất p khi kết quả là hiếm, tỷ lệ chênh lệch (Odds) cũng tương tự như rủi ro tương đối (RR) khi kết quả hiếm. Chú ý một chút vào công thức chúng ta sẽ thấy nếu p1, p2 nhỏ thì kết quả OR ~ p1/p2 Điều này giải thích cho việc OR ~ RR trong trường hợp bệnh hiếm, tức là tỷ lệ hiện mắc nhỏ. Vì vậy, ngay cả khi không thể tính được rủi ro tương đối – như khi chúng tôi không có thông tin về tỷ lệ hiện mắc và – nếu kết quả là hiếm, chúng tôi vẫn có thể ước tính rủi ro tương đối từ tỷ lệ chênh lệch. Ví dụ minh họa 1: Vẫn tiếp tục với ví dụ minh họa trên: NMCTKhông NMCTTổng nhómNhóm tăng huyết áp 991100Nhóm không tăng huyết áp397100Bảng 2×2 Với p1 = 0.09 và p2 = 0.03 (đã tính phía trên) Nhóm tăng huyết áp Odds 1 = Xác suất NMCT xảy ra/ Xác suất NMCT không xảy ra = p1/1-p1=0/91=0.09/(1-0.09) =0.0989 ~1/10 Nói cách khác, trong một năm, cứ 1 người tăng huyết áp bị NMCT thì có 10 người tăng huyết áp không bị NMCT. Nhóm không tăng huyết áp Odds 2 = Xác suất NMCT xảy ra/ Xác suất NMCT không xảy ra = p2/1-p2 = 0.03/(1-0.03) = 0.03 ~3/100 Nói cách khác, trong một năm, cứ 3 người không tăng huyết áp bị NMCT thì có 100 người không tăng huyết áp không bị NMCT OR =Odds1/ Odds2 = 0.0989/0.03 = 3.2 Có nghĩa là những người bị tăng huyết áp có tỷ lệ bị NMCT trong một năm cao gấp 3,2 lần so với những người không bị tăng huyết áp. Vì p1 và p2 nhỏ, tỷ lệ chênh lệch kết quả cuối cùng tương tự như rủi ro tương đối. Trong công thức này chúng ta vẫn có thể phụ thuộc vào tỉ lệ mới mắc (incidence) để tính toán vì mình vẫn lấy ví dụ từ nghiên cứu thuần tập để minh họa. Bởi vì như đã nói, OR thường được sử dụng trong nghiên cứu bệnh chứng, khi chỉ có tỉ lệ hiện hành (prevalence). Còn trong nghiên cứu thuần tập, người ta không cần đến OR mà sẽ tính RR. Tỉ lệ hiện hành (prevalence) là chỉ số dùng để mô tả một biến phân nhóm, thường chỉ có hai giá trị: bệnh/không bệnh, sống/chết. có/không,…Tỉ lệ hiện hành thường được ước tính từ các nghiên cứu cắt ngang. Ví dụ như trong 100 người bị tăng huyết áp thì ghi nhận có 9 người có tiền sử bị NMCT.. Tỉ lệ mới mắc hay tỉ lệ phát sinh (incidence): Các nhà nghiên cứu theo dõi trong một khoảng thời gian thì một nhóm bệnh nhân thì ghi nhận bao nhiêu người mới mắc bệnh. Tỉ lệ mắc bệnh theo thời gian gọi là incidence. Ví dụ như theo dõi 100 người bị tăng huyết áp thì có 9 người bị NMCT. Ví dụ minh họa 2 Bây giờ, chúng ta sẽ minh họa bằng một ví dụ trong nghiên cứu bệnh chứng. Trong nghiên cứu này, chúng ta chọn ra 100 bệnh nhân có tiền sử NMCT và 100 bệnh nhân không có tiền sử NMCT. Sau đó tìm hiểu hồ sơ bệnh lý của các bệnh nhân để xem họ có bị tăng huyết áp hay không. Kết quả được trình bày ở bảng phía dưới: NMCTKhông NMCTNhóm tăng huyết áp 93Nhóm không tăng huyết áp9197Tổng số100100 Áp dụng công thức, OR = (Odds of an EVENT OCCURRING in ONE group)/(Odds of an EVENT OCCURRING in ANOTHER group) \= [p1/(1-p1)]/[p2/(1-p2)] = (9/91)/(3/97) = 3.2 Có nghĩa là những người bị NMCT có tỷ lệ bị tăng huyết áp cao gấp 3,2 lần so với những người không bị NMCT. Bây giờ, chúng ta sẽ minh họa bằng một ví dụ trong nghiên cứu thuẩn tập hồi cứu. Trong nghiên cứu này, chúng ta chọn ra 12 bệnh nhân tăng huyết áp và 188 bệnh nhân không bị tăng huyết áp. Sau đó tìm hiểu hồ sơ bệnh lý của các bệnh nhân để xem họ có tiền sử NMCT hay không. Kết quả được trình bày ở bảng phía dưới: NMCTKhông NMCTNhóm tăng huyết áp 93Nhóm không tăng huyết áp9197Tổng số100100 Áp dụng công thức, OR = (Odds of an EVENT OCCURRING in ONE group)/(Odds of an EVENT OCCURRING in ANOTHER group) \= [p1/(1-p1)]/[p2/(1-p2)] = (9/3)/(91/97) = 3.2 Có nghĩa là những người bị THA có tỷ lệ bị NMCT gấp 3,2 lần so với những người không bị THA. Đây là lí do người ta gọi OR có tính đối xứng. vì kết quả tính theo odds phơi nhiễm hay odds kết cục đều cho ra một con số. |
