Hoe een aangepaste oddsratio te berekenen

Uw arts heeft u de keuze gegeven tussen twee medicijnen voor de behandeling van astma. Als je de bezoeken aan de SEH vergelijkt, zie je dat 10 patiënten op medicatie A een reis naar het ziekenhuis meldden versus de vijf patiënten op medicatie B. Op het eerste gezicht lijkt medicatie B de voor de hand liggende beste keuze. Om een ​​weloverwogen beslissing te nemen, moet u de gegevens echter wat nauwkeuriger bekijken. Om te bepalen welke van deze twee astmamedicatie u beter van dienst is, kunt u statistieken gebruiken om de aangepaste oddsratio te berekenen.

TL; DR (te lang; niet gelezen)

Een odds ratio is een statistische maatstaf voor associatie, die wordt gebruikt om de relatie tussen verschillende sets van blootstellingen en uitkomsten te bepalen. Gevonden door de resultaten van een uitkomst te delen door de resultaten van een tweede, kan een odds ratio inzicht geven in de effectiviteit van experimentele behandelingen en meer. Om de aangepaste odds-ratio van twee datasets te bepalen, moet u echter rekening houden met verstorende variabelen - waardoor aangepaste odds-ratio's in veel situaties moeilijk te bepalen zijn.

Een odds ratio is de statistische maatstaf voor het verband tussen een blootstelling en een uitkomst. Met andere woorden, de odds ratio is de statistische kans dat een uitkomst zich voordoet onder een bepaalde voorwaarde: in het geval van in ons voorbeeld geeft de oddsratio de kans weer dat het nemen van een van de twee astmamedicijnen toch kan leiden tot een ziekenhuisbezoek. Odds ratio's zijn eenvoudig te berekenen. Als je de gerapporteerde ziekenhuisbezoeken voor medicatie B deelt door die voor medicatie A, krijg je de odds ratio. In dit voorbeeld is de odds ratio 0,5. De verhouding betekent dat je ongeveer 50% meer kans hebt om naar het ziekenhuis te gaan als je medicatie A gebruikt in plaats van medicatie B. Dit betekent echter niet noodzakelijk dat medicatie B beter is: deze 0,5-ratio staat bekend als een niet-gecorrigeerde, of ruwe odds ratio, omdat er met niets rekening wordt gehouden behalve het gerapporteerde aantal ziekenhuizen bezoeken.

De numerieke waarde van een odds-ratio geeft u een idee van wat er zal gebeuren als een patiënt ergens aan wordt blootgesteld - in dit geval astmamedicatie. Een odds ratio van 1 betekent dat blootstelling geen invloed heeft op de uitkomst: met andere woorden, de medicatie werkt niet. Een odds ratio groter dan 1 geeft een hogere odds op de uitkomst aan, terwijl een ratio kleiner dan 1 een lagere odds op de uitkomst aangeeft.

Het probleem met een ruwe odds ratio is dat deze volledig eendimensionaal is. Het weerspiegelt niet de invloed van verstorende factoren zoals leeftijd, andere medische aandoeningen of zelfs zoiets eenvoudigs als toegang tot een kliniek versus een afdeling spoedeisende hulp. Uw odds ratio-interpretatie van de medicijnen zou kunnen veranderen als u zou ontdekken dat alle patiënten die medicatie A gebruikten ook werden behandeld voor longkanker en alle andere patiënten die medicatie B gebruikten verder in goede gezondheid verkeerden, of als u erachter kwam dat patiënten die medicatie A gebruikten vijf mijl van het ziekenhuis en 60 mijl van het dichtstbijzijnde ziekenhuis woonden kliniek.

Zeer weinig dingen in het leven hebben een duidelijke oorzaak-gevolgrelatie. In de statistiek staan ​​de "andere" factoren die de relatie tussen twee dingen beïnvloeden bekend als verstorende variabelen. Als slechts één variabele de relatie beïnvloedt, zullen wiskundigen een statistische aanpassing doen om een ​​nauwkeurigere verhouding te geven. Wanneer alle variabelen in aanmerking zijn genomen, wordt gezegd dat de verhouding volledig is aangepast. Omdat het aanpassen van een odds-ratio erg complex is, proberen onderzoekers zoveel mogelijk variabelen te controleren om nauwkeurige resultaten te garanderen. In farmaceutische onderzoeken zullen onderzoekers bijvoorbeeld op zoek gaan naar deelnemers van dezelfde leeftijd en hetzelfde geslacht met een vergelijkbare medische geschiedenis.