Chuyển đổi tỷ lệ rủi ro thành tỷ lệ cược

8

Trong phân tích tổng hợp: Làm thế nào để chúng ta chuyển đổi tỷ lệ nguy hiểm trong một số nghiên cứu sang tỷ lệ cược? Có các nghiên cứu trường hợp và kiểm soát trường hợp được đưa vào và một số trong số họ báo cáo tỷ lệ nguy hiểm. Dữ liệu thô không được báo cáo theo cách tính tỷ lệ cược.

meta-analysis

— Muhammad Ali Khan
nguồn

1

Tôi không thể nhận xét (đại diện), nhưng hy vọng 'câu trả lời' này bị loại bỏ ..... Bài viết này đưa ra một tuyên bố rất thuyết phục rằng HR = tỷ lệ cược, lưu ý: không phải tỷ lệ cược (OR). Tỷ lệ rủi ro trong các thử nghiệm lâm sàng .... và có lẽ giống như OP Tôi sẽ rất vui khi thấy một công cụ phái sinh, đặc biệt là các điều khoản trong HR khá phức tạp (tỷ lệ trong giới hạn của hai tỷ lệ xuất phát từ xác suất có điều kiện), trong khi công thức tỷ lệ cược không quá phức tạp

— Big Old Dave

1

@BigOldDave Tham chiếu đó có thể thuyết phục đối với một số người, nhưng 'tỷ lệ cược' không bao giờ thực sự được xác định và sau đó HR lần lượt được xác định theo tỷ lệ cược. Nếu định nghĩa chung được chấp nhận cho tỷ lệ cược được ngụ ý (thay vì một số khái niệm thông tục về rủi ro) thì định nghĩa về HR đơn giản là sai. Đó là một tài liệu tham khảo rất kém cho vấn đề này. Tỷ lệ không phải là tỷ lệ vì chúng không có khái niệm về khoảng thời gian quan sát. Tỷ lệ tỷ lệ và tỷ lệ nguy hiểm ít nhất chia sẻ một sự điều chỉnh cho thời gian theo dõi.

— DWin

Xem thêm số liệu thống kê.stackexchange.com/questions / 15897 / Google sao lưu @DWin

— mdewey

@Din trong các tỷ lệ cược mà họ nói đến là một thống kê kỳ lạ giống như chữ U lấy p / (1-p) xác suất trường hợp được chọn ngẫu nhiên có kết quả nhanh hơn so với điều khiển được chọn ngẫu nhiên. Nhưng p đó có liên quan đến RR bởi RR = p / (1-p) N0 / N1 trong đó N0 là phơi nhiễm py trong điều khiển, N1 cho phơi sáng. nếu kết quả là hiếm, N0, N1 rất lớn và tỷ lệ có xu hướng 1 để lại p RR / (1 + RR) và "tỷ lệ cược" mà họ nói đến, p / (1-p) chỉ là RR.

\approx

$\approx$

— AdamO

3

Nếu có một tỷ lệ cực kỳ thấp đối tượng có sự kiện trong tất cả các thí nghiệm (giả sử <10%) và tỷ lệ rủi ro và tỷ lệ cược gần bằng 1, thì tỷ lệ rủi ro, tỷ lệ rủi ro và tỷ lệ rủi ro tương đối sẽ tương đối gần nhau.

Nếu đó không phải là trường hợp, sự khác biệt cơ bản giữa các biện pháp này sẽ ngày càng đáng chú ý. Trong một thời gian thử nghiệm nhất định, phân phối cụ thể cho sự kiện xảy ra và mô hình bỏ học cụ thể, có sự tương ứng giữa tỷ lệ rủi ro với tỷ lệ chênh lệch với tỷ lệ rủi ro tương đối. Nếu tất cả các thử nghiệm trong phân tích tổng hợp của bạn đều giống nhau ở các khía cạnh này, có thể chuyển đổi chúng. Khi bạn có các thử nghiệm với thời lượng khác nhau, mô hình bỏ học khác nhau hoặc phân phối thời gian sự kiện khác nhau, tỷ lệ rủi ro có thể không đổi trong các thử nghiệm và có thể là biện pháp rủi ro tương đối tốt hơn, nhưng về cơ bản tỷ lệ rủi ro sẽ không bao giờ (ngay cả khi tỷ lệ nguy hiểm là, trong khi tỷ lệ chênh lệch tương tự sẽ tương ứng với các tỷ lệ nguy hiểm khác nhau trong các thí nghiệm).

— Bjorn
nguồn

2

RR = = (1 - e^{Nhân sự \ln (1 - r)}) / r

$\text{RR} = (1 - e^{\text{HR}\ln(1-r)})/r$

RR = = \frac{HOẶC LÀ}{(1 - P_{o}) + (P_{o} \cdot HOẶC LÀ)}

$\text{RR} = \frac{\text{OR}}{(1-P_o)+(P_o\cdot \text{OR})}$

Sau đó bạn có thể tính HOẶC.

— sacha
nguồn

1

Lưu ý về Zhang, Yu: cách tính CI 95% của họ bị sai lệch vì nó không tính đến mức độ phổ biến của kết quả trong nhóm không được giải thích, mặc dù thuật ngữ xuất hiện cụ thể trong tính toán của họ. Xem Muller Maclehose doi: 10.1093 / ije / dyu029. Điều này có liên quan đến các phân tích tổng hợp sử dụng một khu rừng để đánh giá tính nhất quán.

— AdamO

0

Khai thác giả định rằng các tỷ lệ nguy hiểm tương tự như các rủi ro tương đối, bạn có thể sử dụng khai thác công thức được đề xuất bởi Grant et al, BMJ 2014 :

RR = OR / (1 - p + (p * HOẶC)

Trong đó RR là rủi ro tương đối, HOẶC là tỷ lệ chênh lệch và p là tỷ lệ sự kiện kiểm soát, dẫn đến các trường hợp sau:

HOẶC = ((1 - p) * RR) / (1 - RR * p).

Do đó, ví dụ, RR 2.0 với ap là 0,1 sẽ dẫn đến OR là 2,25, trong khi nếu p tăng lên 0,2 thì sẽ dẫn đến OR là 2,67.

— Joe_74
nguồn

6

\neq

$\neq$

Thật không may, tôi không biết về bất kỳ công thức nào cho HR ... Nhưng trong phân tích tổng hợp, không có gì lạ khi mọi người sử dụng HR vì họ là RR

— Joe_74