Il vostro medico vi ha dato la scelta tra due farmaci per il trattamento di asma . Quando si confrontano visite di pronto soccorso , si nota che 10 pazienti su farmaci Una segnalato un viaggio verso l’ospedale rispetto ai cinque pazienti trattati con il farmaco B. A prima vista , sembrerebbe che il farmaco B è la scelta migliore ovvia . Al fine di prendere una decisione consapevole , tuttavia, è necessario conoscere un po ‘di più sulle statistiche e il come odds ratio sono calcuated . Prime impressioni

Se si dividono le visite in ospedale riportati per il farmaco B da parte di coloro per i farmaci A , si può venire con l’odds ratio . In questo esempio , il rapporto di probabilità è 0.5 . Il rapporto significa che avete circa il 50% maggiore possibilità di andare in ospedale quando l’assunzione di farmaci A su farmaci B. Questo rapporto è conosciuto come un rapporto non rettificato o crude , perché non prende nulla in considerazione , tranne il numero riportato di ospedale . visite

esposizione e di Outcome

Il valore numerico di un odds ratio ti dà un’idea di quello che accadrà quando un paziente è esposto a qualcosa – in questo caso , farmaci per l’asma . Un rapporto di probabilità di 1 significa che l’esposizione non influenza il risultato : In altre parole , il farmaco non funziona . Un rapporto di probabilità maggiore di 1 indica le probabilità più alte del risultato , mentre un rapporto inferiore a 1 indica basse probabilità di risultato.

Life Happens

Il problema con un rapporto di probabilità greggio è che è interamente unidimensionale . Non riflette l’influenza di fattori di confondimento come l’età , altre condizioni mediche o anche qualcosa di semplice come l’accesso a una clinica contro un dipartimento di emergenza . La tua opinione dei farmaci potrebbe cambiare se hai imparato che tutti i pazienti trattati con il farmaco A erano anche in trattamento per il cancro del polmone e tutti i pazienti trattati con il farmaco B erano in buona salute in caso contrario , o se hai scoperto che i pazienti che il farmaco A vivevano cinque miglia di distanza dall’ospedale e 60 miglia di distanza dalla clinica più vicina .

variabili confondenti

poche cose nella vita hanno una causa ed effetto chiaro rapporto . In statistica , l ‘”altro ” fattori che influenzano la relazione tra due cose sono note come variabili confondenti . Se solo una variabile influenza il rapporto , matematici farà un aggiustamento statistico invia un rapporto più accurato . Quando tutte le variabili sono state prese in considerazione , il rapporto è detto di essere pienamente adeguato . Perché regolare un rapporto di probabilità è molto complesso , i ricercatori cercano di controllare il maggior numero di variabili possibili per garantire risultati accurati . Negli studi farmaceutici , per esempio , i ricercatori cercheranno partecipanti della stessa età e sesso con anamnesi simili .