Sådan beregnes en justeret odds Ratio

Din læge har givet dig valget mellem to lægemidler til behandling af astma. Når du sammenligner beredskabsbesøg, bemærker du, at 10 patienter på medicin A rapporterede en tur til hospitalet mod de fem patienter på medicin B. Ved første øjekast ser det ud til at medicin B er det åbenlyse bedste valg. For at tage en velinformeret beslutning skal du dog vide lidt mere om statistikker og hvordan justerede oddsforhold beregnes.

Første indtryk

Hvis du deler de rapporterede hospitalsbesøg for medicin B af dem til medicin A, vil du komme op med oddsforholdet. I dette eksempel er oddsforholdet 0,5. Forholdet betyder, at du har en ca. 50% større chance for at gå til hospitalet, når du tager medicin A over medicin B. Dette forhold er kendt som en ujusteret eller uforholdsmæssig andel, fordi det ikke tager hensyn til noget, undtagen det rapporterede antal sygehus besøg.

Eksponering og udfald

Den numeriske værdi af et oddsforhold giver dig en ide om, hvad der vil ske, når en patient udsættes for noget - i dette tilfælde astma medicin. Et oddsforhold på 1 betyder, at eksponering ikke påvirker resultatet: Med andre ord virker medicinen ikke. Et oddsforhold på mere end 1 angiver højere odds for resultatet, mens et forhold mindre end 1 angiver lavere odds for resultatet.

Livet sker

Problemet med et rå oddsforhold er, at det er helt endimensionel. Det afspejler ikke indflydelsen af ​​forstyrrende faktorer som alder, andre medicinske tilstande eller endda noget så simpelt som adgang til en klinik versus en beredskabsafdeling. Din mening om medicinerne kan ændre sig, hvis du lærte, at alle patienterne på medicin A også fik behandling for lungekræft, og alle patienterne på medicin B var i ellers god sundhed, eller hvis du fandt ud af, at patienter på medicin A levede fem miles væk fra hospitalet og 60 miles væk fra nærmeste klinik.

Confounding Variables

Meget få ting i livet har et klart årsag og virkning forhold. I statistikker er de "andre" faktorer, der påvirker forholdet mellem to ting, kendt som confounding variabler. Hvis kun en variabel påvirker forholdet, vil matematikere foretage en statistisk justering for at give et mere præcist forhold. Når alle variabler er taget i betragtning, siges forholdet at være fuldt justeret. Fordi justering af et oddsforhold er meget komplekst, forsøger forskere at styre så mange variabler som muligt for at sikre præcise resultater. I farmaceutiske forsøg vil forskere f.eks. Se efter deltagere af samme alder og køn med lignende medicinske historier.