1. Nguy cơ tương đối (RR) và Odds ratio (OR)
Nguyễn Văn Tuấn-Nguyễn Đình Nguyên

2. Lý do Dịch tễ học
Để xác định xem có một mối tương quan thống kê nào giữa một yếu tố nguy cơ giả định với một bệnh không.
Yếu tố nguy cơ: Là một tình trạng, điều kiện xảy ra trước một hậu quả về sức khỏe mà mối liên quan đó vẫn còn tồn tại sau khi đã điều chỉnh hết các yếu tố gây nhiễu tiềm ẩn (Greenland et al, Epidemiology 2004;15: )

3. Nghiên cứu dựa trên cá thể 1.- Nghiên cứu định hướng
Cohort
Yếu tố phơi nhiễm
nghi ngờ
Kết cục
Chết
Bệnh
Tái phát
Hồi phục
Thời gian

4. Nghiên cứu dựa trên cá thể 1.- Nghiên cứu định hướng
Phơi nhiễm
Không-
Thời gian
Bệnh
Không bệnh RR
Ince
Incē
Tỷ lệ phát sinh bệnh trong nhóm có phơi nhiễm (tiếp xúc với nguy cơ)
RR=
Tỷ lệ phát sinh bệnh trong nhóm không phơi nhiễm ( không tiếp xúc với nguy cơ)

5. Nghiên cứu dựa trên cá thể 2.- Nghiên cứu Bệnh-chứng
Không bệnh a b
Phơi nhiễm
Odds expD
a/b OR
c/d
Không
phơi nhiễm d c
Odds expD -
Odd giữa số ca bệnh|có phơi nhiễm với không bệnh|có phơi nhiễm
OR=
Odd giữa số ca bệnh|không phơi nhiễm với không bệnh| không phơi nhiễm

6. Diễn dịch RR và OR RR>1: yếu tố nguy cơ làm tăng khả năng mắc bệnh.
RR=1 không có mối liên hệ nào giữa yếu tố nguy cơ và khả năng mắc bệnh
RR<1: yếu tố nguy cơ làm giảm khả năng mắc bệnh
OR>1: khả năng mắc bệnh cao hơn khả năng không mắc bệnh.
OR=1 khả năng mắc bệnh tương đương với khả năng không mắc bệnh.
OR<1: khả năng mắc bệnh thấp hơn khả năng không mắc bệnh.

7. Liên hệ giữa RR và OR x a/(a+b) a/b RR= ----------- OR= --------
c/(c+d)
OR=
a/b
c/d x
Trong trường hợp a rất nhỏ và c rất nhỏ tức là tỷ lệ phát sinh bệnh trong quần thể rất thấp  a+b sẽ gần bằng b
c+d sẽ gần bằng d
Khi đó RR sẽ tiến đến gần bằng OR
Trường hợp ngược lại, a và b lớn thì RR luôn luôn nhỏ hơn OR.
Trên thực tế trong các nghiên cứu dịch tễ học, nếu tỷ lệ phát sinh bệnh trong quần thể lớn hơn 10% (0.1) thì OR luôn luôn phản ánh quá mức mối tương quan giữa yếu tố nguy cơ và bệnh.

8. So sánh RR và OR với nhiều tỷ lệ bệnh khác nhau (mô phỏng)

9. Phân biệt giữa RR và OR
Nghiên cứu theo thời gian (prospective/longitudinal study)
Gãy xương: 100
Loãng xương:
220
Không gãy: 110
Gãy xương: 200
Không loãng
xương: 850
Không gãy: 650
Năm theo dõi 13

10. Phân biệt giữa RR và OR Nghiên cứu bệnh chứng (case-control study)
Loãng xương:
100
Gãy xương: 300
Không loãng
xương: 200
Loãng xương: 60
Không gãy: 300
Không loãng
xương: 240

11. RR và OR Nghiên cứu xuôi thời gian Nghiên cứu bệnh chứng Gãy xương
Không
Cộng
Loãng xương
100
110
220
200
650
850
Gãy xương
Không
Loãng xương
100 60
200
240
- Tỷ lệ phát sinh gãy xương trong nhóm
bị loãng xương: Ilx=100/220=0.454
Không bị loãng xương: Iklx=200/850=0.236
- Odds giữa đối tượng gãy xương và không gãy xương trong nhóm
bị loãng xương: Olx=100/60=1.667
- Odds giữa đối tượng gãy xương và không gãy xương trong nhóm không
bị loãng xương: Oklx=200/240=0.833
RR= Ilx/Iklx=0.454/0.236=2.13
hoặc
Odds ratio= Olx/Oklx=1.667/0.833=2.00
- Olx =100/110=0.909
- Oklx=200/650=0.308
Odds ratio= Olx/Oklx=0.909/0.308=2.95

12. OR: Nghiên cứu BC trên R library(epitools) # Case-control
lxuong <- c("khong", "co")
fx <- c("case", "control")
dat <- matrix(c(200,240,100,60),2,2,byrow=TRUE)
dimnames(dat) <- list("Loang xuong" = lxuong, "Gay xuong" = fx)
dat
Gay xuong
Loang xuong case control
khong co
oddsratio.wald(dat,rev="c")
$measure
odds ratio with 95% C.I.
Loang xuong estimate lower upper
khong NA NA co
$p.value
two-sided
Loang xuong midp.exact fisher.exact chi.square
khong NA NA NA co

13. RR và OR: Nghiên cứu xuôi thời gian- R
# Cohort study
lxuong1 <- c("khong", "co")
fx1 <- c("co", "khong")
dat1 <- matrix(c(200,650,100,110),2,2,byrow=TRUE)
dimnames(dat1) <- list("Loang xuong" = lxuong1, "Gay xuong" = fx1)
dat1
Gay xuong
Loang xuong co khong
khong co
riskratio.wald(dat1,rev="c")
$measure
risk ratio with 95% C.I.
Loang xuong estimate lower upper
khong NA NA co
oddsratio.wald(dat1,rev="c")
$measure
odds ratio with 95% C.I.
Loang xuong estimate lower upper
khong NA NA co
RR=2.02
OR=2.95
Nhận xét: OR phóng đại quá mức mối tương quan giữa loãng xương và hậu quả gãy xương so với RR

14. OR và ước tính quá mức: Ví dụ trên tập san NEJM, 1999;349:618-626
Yếu tố phơi nhiễm (nguy cơ): sắc dân của bệnh nhân (da trắng hoặc da đen), do diễn viên đóng giả (720 người mỗi nhóm)
Yếu tố kết cục (hậu quả): chỉ định thông tim của bác sĩ
Chỉ định thông tim của BS có
không
bn da trắng
652 68
bn da đen
610
110
Kết luận của nghiên cứu: tỷ lệ bệnh nhân da đen (trong cùng một điều kiện bệnh lý) được chỉ định thông tim thấp hơn bệnh nhân da trắng đến 40%.
Tuy nhiên vì tỷ lệ chỉ định thông tim rất cao trong cả hai nhóm (0.91 và 0.85). Cho nên cần tính RR hơn là OR. Trong trường hợp này gọi là prevalence ratio.
library(epitools)
sacdan <- c("trang", "den")
thongtim <- c("co", "khong")
dat3 <- matrix(c(652,68,610,110),2,2,byrow=TRUE)
dimnames(dat3) <- list("Sac dan" = sacdan, "Chi dinh thong tim" = thongtim)
dat3
Chi dinh thong tim
Sac dan co khong
trang
den
oddsratio.wald(dat3,rev="c")
$measure
odds ratio with 95% C.I.
Sac dan estimate lower upper
trang NA NA
den
riskratio.wald(dat3,rev="c")
$measure
risk ratio with 95% C.I.
Sac dan estimate lower upper
trang NA NA
den
Kỳ thực tỷ lệ chỉ định thông tim ở bệnh nhân da đen chỉ thấp hơn ở bệnh nhân da trẳng khoảng 6.5% mà thôi!

15. RR và OR: Tính nhất quán OR RR Nghiên cứu xuôi thời gian Gãy xương
Không
Cộng
Loãng xương
100
110
220
200
650
850 RR OR
Khả năng gãy xương của nhóm loãng xương so với không loãng xương:
Nguy cơ gãy xương của nhóm loãng xương so với không loãng xương:
Odds ratiogãy= Olx/Oklx=(100/110)/(200/650)
=2.95
RRgãy= Ilx/Iklx=0.454/0.236=2.13
Gia tăng 113%
Chênh lệch khoảng 3 lần
Nguy cơ không gãy xương của nhóm không loãng xương so với loãng xương:
Khả năng không gãy xương của nhóm không loãng xương so với loãng xương:
RRk.gãy= Ilx/Iklx=( )/( )
=1.39
Odds ratiok.gãy= Olx/Oklx=(650/200)/(110/100)
=2.95
Thấp hơn 39%
Chênh lệch khoảng 3 lần
Thiếu nhất quán
Nhất quán

16. Điểm chính
Cả RR và OR đều là những chỉ số phản ánh mối tương quan giữa một yếu tố nguy cơ (phơi nhiễm) và một kết cục (bệnh, chết, hồi phục…).
RR là chỉ số cần biết và có thể diễn dịch dễ dàng, trực tiếp nói lên nguy cơ mắc bệnh tăng hay giảm hoặc không tăng không giảm.
OR chỉ là ước số của RR trong trường hợp tỷ lệ bệnh (kết cục) trong quần thể thấp hơn 10%; nhưng sự diễn dịch của OR không dễ hiểu.
Đối với nghiên cứu xuôi theo thời gian: có thể tính được cả RR và OR; nhưng nên tính RR, hoặc bất đắc dĩ thì phải tính prevalence ratio, một loại OR đã được điều chỉnh.
Các nghiên cứu bệnh chứng, nghiên cứu tại một thời điểm chỉ có thể tính được OR.

17. Lời Cảm tạ
Chúng tôi xin chân thành cám ơn Công ty Dược phẩm Bridge Healthcare, Australia đã tài trợ cho chuyến đi.