La respuesta de James Pan es precisa y útil para responder la pregunta, pero agregaría algunas características importantes adicionales
- Nunca es incorrecto usar Odds ratio (OR) , pero cuando tiene la tasa de incidencia real , se prefiere que use la razón de riesgo / riesgo relativo ( RR )
- Debe tener las tasas de incidencia reales para ambos grupos de exposición antes de poder usar el RR . Esto SÓLO es posible cuando comienza con grupos expuestos sanos y los sigue a través del tiempo. NO tiene esto cuando comienza con algunas personas enfermas (casos) y reúne rápidamente a algunas personas no enfermas para comparar (como en un estudio de control de casos).
- O se usa para enfermedades raras o poco frecuentes porque no se pueden reunir de manera realista grupos “expuestos” y “no expuestos” (como RR ) en una investigación que involucra enfermedades raras donde la incidencia esperada es, digamos, 1 en un millón. Tendría que seguir quizás a 10 millones de personas con la esperanza de cosechar nuevos 10 casos con el tiempo.
- El quirófano y el RR le dicen tres cosas: (a) que EXISTE una relación entre exp y resultado (donde el OR o RR es claramente más de 1.0 o menor que 1.0 ), (b) La DIRECCIÓN del efecto: si AD es mayor que BC (OR> 1.0) entonces la exposición es más probable que conduzca a la enfermedad, y cuando BC es mayor que AD (OR <1.0) la exposición es 'protectora' contra la enfermedad. Y (c) el TAMAÑO o FUERZA del efecto (el valor OR o RR real en sí mismo: esto se lee como el número de veces que un grupo tiene más probabilidades de estar enfermo que el otro grupo, etc.). Esto supone que dibujaste la tabla como se muestra a continuación.
- Ni OR o RR son particularmente confiables donde los tamaños de celda son pequeños. Ambos son simplemente proporciones y producirán el mismo valor para una tabla que muestre:
………. … .ill..well … .tot
expuesto … 2 … .. 4 …. 6
n / expos … 1 … .. 3 …. 4
tot ………… 3 …… 7 …… 10
en cuanto a una mesa como esta:
………. …….. ……… .well …… .tot
expuesto … 200 … .. 400 … 600
n / expos … 100 … .. 300 …. 400
tot ………… 300 … ..700 … .. 1,000
Ambas tablas tienen OR = 1.5 y RR = 1.33, mientras que si probaran la hipótesis nula usando chi-cuadrado (o la prueba exacta de Fisher para la superior), los resultados serían muy diferentes en términos de significación estadística.
