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统计第十五课:SPSS OR 值与 RR 值

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在临床研究中,常常有OR、RR值,表示某因素对病情的影响程度。 

那么什么是 OR 值?什么是 RR 值呢?以及他们之间的区别到底是什么呢?

下面学习一下Odds、OR、RR的概念:

 

在病例对照研究中,可以画出下列的四格表:

暴露因素 病例 对照
暴露 a

b

非暴露 c d

Odds: 称为比值、比数,是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性(概率)之比。在病例对照研究中病例组的暴露比值为:

odds1 = (a/(a+c))/(c(a+c)) = a/c,

对照组的暴露比值为:

odds2 = (b/(b+d))/(d/(b+d)) = b/d

OR:比值比,为:病例组的暴露比值(odds1)/对照组的暴露比值(odds2) = ad/bc

换一种角度,暴露组的疾病发生比值:

odds1 = (a/(a+b))/(b(a+b)) = a/b

非暴露组的疾病发生比值:

odds2 = (c/(c+d))/(d/(c+d)) = c/d

OR = odds1/odds2 = ad/bc

与之前的结果一致。

OR的含义与相对危险度相同,指暴露组的疾病危险性为非暴露组的多少倍。OR>1说明疾病的危险度因暴露而增加,暴露与疾病之间为“正”关联;OR<1说明疾病的危险度因暴露而减少,暴露与疾病之间为“负”关联。 还应计算OR的置信区间,若区间跨1,一般说明该因素无意义。

关联强度大致如下:

PR值 联系强度
0.9-1 1.0-1.1
0.7-0.8 1.2-1.4 弱(前者为负关联,后者为正关联)
0.4-0.6 1.5-2.9 中等(同上)
0.1-0.3 3.0-9.0 强(同上)
<0.1 10.0以上 很强(同上)

RR: 相对危险度(relative risk)的本质为率比(rate ratio)或危险比(risk ratio),即暴露组与非暴露组发病率之比,或发病的概率之比。但是病例对照研究不能计算发病率,所以病例对照研究中只能计算OR。当人群中疾病的发病率或者患病率很小时,OR近似等于RR,可用OR值代替RR。

不同发病率情况下,OR与RR的关系图如下:


 

当发病率<10%时,RR与OR很接近。当发病率增大时,两者的差别增大。当OR>1时,OR高估了RR,当OR<1时,OR低估了RR。

设疾病在非暴露人群中的发病为 P0,则可用下列公式对 RR 记性校正:

RR = OR/((1-P0)+(PundefinedOR))

若P0未知,可以用c/(c+d)估计。

说到这里,可能就会有人疑惑了,OR与RR的区别到底在哪里?好像没什么区别。

继续往下看

在病例对照研究中,由于不能计算发病率,亦即不能计算发病率比(RR)。暴露和疾病联系强度就用比值比(OR)来近似表示RR。

但有两个条件:

1. 所研究 的疾病发病率率低;

2. 病例和对照的选择要有代表性,特别是对照的选择,即对照必须从产生病例的源人群中并以独立于暴露的方式来抽样。不过这 是理论上的,实际工作中做不到,所以有些变通的方式如教科书所述的一些对照来源。

换句话说,你就记住:队列用 RR ,病例对照用 OR。

 

 

SPSS的“交叉表(cross-table)”检验和Logistic回归分析可以直接给出OR值及置信区间。

交叉表检验中,勾选“风险”选项,如图:

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