Como calcular um Odds Ratio ajustado

O seu médico lhe deu a escolha entre dois medicamentos para o tratamento da asma. Quando você compara visitas ao departamento de emergência , você percebe que 10 pacientes sobre a medicação A relataram uma viagem para o hospital contra cinco pacientes sobre a medicação B. À primeira vista , poderia parecer que a medicação B é a melhor escolha óbvia. A fim de tomar uma decisão informada , no entanto, você precisa saber um pouco mais sobre as estatísticas e como odds ratio ajustados são calcuated . Primeiras impressões

Se você dividir as visitas ao hospital para medicação B relatados por aqueles de medicação A, você vai vir para cima com a odds ratio . Neste exemplo , o odds ratio é de 0,5 . O índice significa que você tem cerca de 50% maior chance de ir para o hospital quando tomar a medicação A sobre medicação B. Esta relação é conhecida como uma relação não ajustada ou bruto , porque ele não leva em conta qualquer coisa , exceto o número relatado de um hospital . visitas

exposição eo desfecho

O valor numérico de um odds ratio lhe dá uma idéia do que vai acontecer quando o paciente é exposto a algo – neste caso, , medicação para a asma . Odds ratio de 1 significa que a exposição não afeta o resultado : Em outras palavras , o medicamento não funciona. Odds ratio maior que 1 indica maior probabilidade de o resultado enquanto uma proporção inferior a 1 indica menor chance de o resultado.

Vida acontece

O problema com uma razão de probabilidades em bruto é que ele é totalmente unidimensional . Ele não reflete a influência de fatores de confusão , como idade, outras condições médicas ou até mesmo algo tão simples como o acesso a uma clínica versus um serviço de emergência. Sua opinião dos medicamentos podem mudar se você aprendeu que todos os pacientes sobre a medicação A também estavam recebendo tratamento para câncer de pulmão e todos os pacientes sob medicação B estavam em outra boa saúde , ou se você descobriu que os pacientes sobre a medicação A vivido oito quilômetros de distância do hospital e 60 quilômetros de distância da clínica mais próxima .

variáveis ​​de confusão

Muito poucas coisas na vida têm uma relação de causa e efeito claro . Em estatística, o “outro” fatores que afetam a relação entre duas coisas são conhecidas como variáveis ​​de confusão. Se apenas uma variável afeta o relacionamento , os matemáticos vai fazer um ajuste estatístico para dar uma relação mais precisa. Quando todas as variáveis ​​foram levadas em conta , a relação é dito ser totalmente ajustado . Porque ajustando uma razão de chances é muito complexo , os pesquisadores tentam controlar tantas variáveis ​​quanto possível para garantir resultados precisos. Em ensaios farmacêuticos , por exemplo , os pesquisadores vão olhar para os participantes da mesma idade e gênero com histórias médicas similares.