Samenvatting

In biomedisch onderzoek willen we vaak de relatie tussen een blootstelling en een uitkomst kwantificeren. "Odds" en "risico" zijn de meest voorkomende termen die worden gebruikt als maatstaven voor de associatie tussen variabelen. Dit artikel, dat de eerste in een serie van veelvoorkomende valkuilen in statistische analyse is, legt het verschil uit tussen risico en odds en wanneer elk van deze moet worden gebruikt.

INLEIDING

Onderzoekers zijn vaak geïnteresseerd in het evalueren van de associatie tussen een blootstelling en een uitkomst. Met andere woorden, ze willen weten of de aanwezigheid van een risicofactor of het uitvoeren van een interventie het risico op een uitkomst verandert in vergelijking met de afwezigheid van de risicofactor of de interventie (de "controle" situatie). Dit proces is cruciaal in het begrijpen van gezondheidsuitkomsten. Wanneer we statistieken uit deze studies analyseren, is het essentieel om te weten welke maatstaven het meest geschikt zijn voor de situatie bij de hand. In dit artikel gaan we dieper in op de nuances van risico en odds om misinterpretaties te voorkomen.

RISICO EN ODDS: DEFINITIES

"Risico" verwijst naar de kans op het optreden van een gebeurtenis of uitkomst. Statistisch gezien is risico = kans op de uitkomst van belang / alle mogelijke uitkomsten. De term "odds" wordt vaak in plaats van risico gebruikt. "Odds" verwijst naar de kans op het optreden van een gebeurtenis / kans op het niet optreden van de gebeurtenis. Op het eerste gezicht lijken deze twee concepten vergelijkbaar en uitwisselbaar, maar er zijn belangrijke verschillen die bepalen waar het gebruik van elk van deze gepast is. Het is cruciaal om deze concepten te begrijpen, vooral wanneer men gegevens presenteert aan een publiek dat misschien niet bekend is met de subtiele verschillen tussen de twee terminologieën.

Neem bijvoorbeeld een hypothetische studie waarin endoscopische sclerotherapie (n = 65) wordt vergeleken met bandligatie (n = 64) voor de behandeling van bloeding door slokdarmvarices. De algehele risico op overlijden = 47/129 ([aantal overlijdens] / [alle uitkomsten, dat wil zeggen, alle overlijdens + overlevenden]) = 0,36. De algehele odds van overlijden = 47/82 ([aantal overlijdens] / [aantal niet-doden, dat wil zeggen, overlevenden]) = 0,57. Het risico op overlijden in de ligatiegroep was 18/64 (28% of 0,28), en het risico op overlijden in de sclerotherapie groep was 29/65 (44% of 0,44). Deze verschillen leggen de noodzaak bloot van een zorgvuldige interpretatie van gegevens en de context waarin deze worden gepresenteerd.

RELATIE TUSSEN RISICO EN ODDS

In het bovenstaande voorbeeld lijken de kansen op overlijden merkwaardig verschillend wanneer ze worden uitgedrukt als risico's en odds. Dit benadrukt dat de keuze van statistische maatstaf een grote impact kan hebben op de interpretatie van de resultaten. Het toont aan dat hoewel risico en odds verschillende begrippen zijn, ze soms dicht bij elkaar liggen, vooral wanneer de kans op het voorval laag is. Voor zeer zeldzame gebeurtenissen (bijvoorbeeld als "a" klein is en "a + b" nadert tot "b"), is a/(a + b) ≈ a/b en komt risico overeen met odds. Dus, hoewel "odds" geen waarachtig risico vertegenwoordigt, is de waarde dichtbij risico wanneer de gebeurtenispercentages laag zijn (typisch <10%). Dit inzicht kan bijzonder belangrijk zijn in klinische beslissingen en het communiceren van risico's aan patiënten.

RELATIEVE RISICO EN ODDS RATIO

Het relatieve risico (ook bekend als risicoratio [RR]) is de verhouding van het risico van een gebeurtenis in de ene groep (bijvoorbeeld de blootgestelde groep) ten opzichte van het risico van de gebeurtenis in de andere groep (bijvoorbeeld de niet-blootgestelde groep). De odds ratio (OR) is de verhouding van odds van een gebeurtenis in de ene groep ten opzichte van de odds van de gebeurtenis in de andere groep. Het vermogen om deze statistieken correct te interpreteren is cruciaal voor het maken van onderbouwde beleidsbeslissingen en voor het beoordelen van de effectiviteit van behandelingen.

Een RR (of OR) van 1,0 geeft aan dat er geen verschil is in risico (of odds) tussen de vergeleken groepen. Een RR (of OR) van meer dan 1,0 geeft een toename in risico (of odds) aan onder de blootgestelde groep in vergelijking met de niet-blootgestelde groep, terwijl een RR (of OR) <1,0 een afname in risico (of odds) aangeeft in de blootgestelde groep. Net als bij andere samenvattende statistieken kunnen betrouwbaarheidsintervallen worden berekend voor RR en OR, wat van groot belang is voor het vaststellen van statistische significantie en het begrijpen van de mate van onzekerheid rond schattingen. Het goed rapporteren van deze intervallen is essentieel voor het transparant maken van de onderzoeksresultaten.

In hetzelfde voorbeeld bedraagt de RR van overlijden in de ligatiegroep versus de sclerotherapiegroep = 0,28/0,44 = 0,63. Dit betekent dat het risico op overlijden na ligatie 63% is van het risico op overlijden na sclerotherapie. Dit impliceert dat ligatie het risico op overlijden met 37% vermindert (berekend als 100 min 63%) in vergelijking met sclerotherapie. Dit soort analyses kan onderzoekers en beleidsmakers helpen om betere geïnformeerde keuzes te maken over behandelingsopties.

RELATIE TUSSEN RISICORATIO EN ODDS RATIO

Hoewel OR ook de aard van de associatie tussen blootstelling en uitkomst aangeeft, is het niet identiek aan RR. De relatie tussen OR en RR is complex. Wanneer er geen associatie is tussen blootstelling en uitkomst, zijn beide OR en RR identiek en gelijk aan 1,0. Wanneer er een associatie is tussen een blootstelling en een uitkomst, overdrijft OR de schatting van hun relatie (is verder van 1,0 dan RR). Dit maakt het belangrijk voor onderzoekers om zorgvuldig te overwegen welke maatstaf ze gebruiken in hun analyses, afhankelijk van de specifieke situatie en het type gegevens dat ze hebben.

Bijvoorbeeld, wanneer RR <1, is OR lager dan RR; omgekeerd, wanneer RR groter is dan 1, is OR hoger dan RR. Wanneer de uitkomst zeldzaam is (typisch <10%), is de waarde van OR niet veel verschillend van die van RR, en kunnen de twee uitwisselbaar worden gebruikt, ongeacht of het risico lager of hoger is in de blootgestelde groep in vergelijking met de niet-blootgestelde. Echter, bij meer frequente uitkomsten moeten onderzoekers uiterst voorzichtig zijn, omdat de odds ratio dan een vertekend beeld kan geven van de werkelijke risico's.

WANNEER MOET MEN RISICORATIO EN ODDS RATIO GEBRUIKEN?

De berekening van risico vereist het gebruik van "mensen die risico lopen" als de noemer. In retrospectieve (case-control) studies, waarbij het totale aantal blootgestelde mensen niet beschikbaar is, kan RR niet worden berekend en wordt OR gebruikt als maat voor de sterkte van de associatie tussen blootstelling en uitkomst. Aan de andere kant, in prospectieve studies (cohortstudies), waarbij het aantal bij risico (aantal blootgestelde) beschikbaar is, kan zowel RR als OR worden berekend. Dit benadrukt het belang van het ontwerp van de studie bij het selecteren van de juiste statistische maatstaf.

Meerdere logistieke regressie, een veelgebruikte multivariate techniek, berekent aangepaste OR's en niet RR's, wat suggereert dat onderzoekers bij het uitvoeren van dergelijke analyses op de hoogte moeten zijn van de implicaties van het gebruik van odds ratio in hun conclusies. Dit inzicht kan waardevol zijn als het gaat om het communiceren van resultaten aan een niet-technisch publiek.

REFERENTIE