Voraussetzung für die Umrechnung vom Odds Ratio zum relativen Risiko ist die Gültigkeit


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Als Frage, da wir die Umrechnung von Odds Ratio (p1/q1)/(p2/q2)auf relatives Risiko (p1/(p1+q1))/(p2/(p2+q2))ziemlich einfach durchführen können, frage ich mich, ob ich etwas beachten muss, bevor ich dies tue.

Es ist offensichtlich, dass ich bei einer Fall-Kontroll-Studie keine Konvertierung durchführen sollte, da ich das relative Risiko dieser Art von Studie nie kenne, aber andere Dinge, die ich berücksichtigen muss?

Vielen Dank.


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Das Odds Ratio gegenüber dem relativen Risiko bietet eine gute Zusammenfassung dieser beiden Kennzahlen. Eine weitere Einschränkung, die häufig auftritt, sind Personen, die ein logistisches Regressionsmodell anwenden, die Ergebnisse jedoch mit RR anstelle von OR interpretieren.
Chl

Antworten:


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In gewissem Sinne sind Odds Ratios universeller als Risikokennzahlen, daher verbringen wir zu viel Zeit mit Risikokennzahlen. Risikokennzahlen können über einen weiten Bereich von Risiken nicht konstant sein, während eine Quotenquote konstant sein kann. Wenn beispielsweise ein Risikoverhältnis 3 beträgt, darf das Anfangsrisiko 1/3 nicht überschreiten. Aus diesem Grund enthalten Modelle, die in Quotenverhältnissen angegeben sind, häufig weniger Interaktionsterme als Modelle für das relative Risiko (oder für die Risikodifferenz).


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Beantworten, obwohl diese Frage ziemlich alt ist.

Die größte Einschränkung ist, dass Sie eine RR-Messung in einer Fall-Kontroll-Studie nicht verwenden können, da sie nicht berechnet werden kann. Wenn Sie die Daten zum Vergleichen haben, gibt es keinen Grund, dies nicht zu tun. Unterschiede zwischen den beiden Kennzahlen können häufig zu Erkenntnissen führen.

Beachten Sie jedoch, dass der OP unter Umständen mit weit verbreiteten Krankheiten (~> 10%) die RR nicht gut annähert. Da die meisten Studien nach einer RR suchen oder etwas, das sich unter besonderen Umständen (OR, IDR usw.) annähert, ist es besser, sich für etwas zu entscheiden, das nicht genau der RR entspricht werden.

Im Allgemeinen ist der OP eine bequeme Messung, um das Design einer Fall-Kontroll-Studie zu ermöglichen, und weil binomiale Regressionsmodelle häufig Konvergenzprobleme aufweisen.

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