Статистический анализ данных когортного исследования

Абсолютный риск в эпидемиологии

Роль вирусов папиллом человека в патогенезе шейки матки (обзор литературы)

Отраслевая научно-исследовательская программа Новые технологии в превентивной, клинической педиатрии и детской хирургии в 1998 году: Отраслевая научно-исследовательская программа в 1998 году

Хронический атрофический акродерматит. Очерк истории и современные представления: (1)

Показатели и методика расчета эпидемиологических характеристик риска

М.А. Подольная, Б.А. Кобринский

Московский НИИ педиатрии и детской хирургии Минздрава РФ

Концепция относительного риска рассматривает отношение между пациентами с определенной болезнью и не имеющими ее. Для количественной оценки риска используются специально разработанные математические модели. Этот подход реализовался как направление, получившее название [1], а в последнее время рассматривается в рамках более широкого понятия — Evidence based medicine [2].

Рассмотрим вначале показатели, оценивающие заболеваемость в популяции. Коэффициент распространенности (prevalence proportion — РР) — определяет, какую долю в популяции составляют больные, и вычисляется как отношение числа больных к общему размеру популяции (под популяцией подразумевается группа населения, в которой проводится исследование). Значение показателя всегда относится к конкретному моменту времени, определяемому целью обследования. РР- безразмерная величина, принимающая значения от 0 до 1.

При условии, что требуется определить количество новых случаев болезни, возникших за определенное время (например, за год), предлагается использовать коэффициент заболеваемости (incidence proportion — IP), равный числу заболевших в течение определенного временнуго интервала, деленному на общую численность обследуемой группы в начале наблюдения. При использовании этого параметра должна быть указана длительность периода наблюдения.

IP , как и РР, измеряется в долях или процентах.

Для определения числа случаев болезни, приходящихся в среднем на каждого индивидуума в год (или за любой другой период) можно использовать удельный коэффициент заболеваемости (уровень заболеваемости) — показатель IR (incidence rate), который определяется как число заболевших, деленное на суммарное время наблюдения всех обследуемых до момента заболевания (если оно возникло). Каждое слагаемое (в знаменателе) определяется индивидуально, так как зависит от момента развития болезни у каждого из наблюдаемых, и может изменяться от нуля, если испытуемый заболел в начале обследования до полного периода наблюдения, если данный человек не заболел. Должно быть также учтено то обстоятельство, что некоторые больные выбывают из-под наблюдения, если оно проводится в течение длительного времени. В таком случае IR может быть приблизительно определено как число заболевших, деленное на произведение среднего числа индивидуумов между началом и концом обследования на время обследования. Если период наблюдения мал и болезнь редко возникает, то делитель вычисляется просто как произведение числа обследованных на время обследования. Обычно эта величина измеряется в . В отличие отРР и IP показатель IR может быть больше 1 и не зависит от продолжительности периода наблюдения.

Наиболее часто в исследованиях используют показатель IP для оценки риска развития болезни за определенный период времени. При определенных ограничениях IP можно определить как IRћt, где t — период наблюдения.

Для изучения факторов, влияние которых может способствовать (или препятствовать) развитию заболевания необходимо уметь сравнивать значения показателей в разных группах, одна из которых (опытная, исследуемая) находится под воздействием исследуемого фактора, а другая (контрольная) — нет.

Разницу между значениями показателей в этих группах можно выразить через следующие соотношения.

Относительный эффект (относительный риск) рассматривается как отношение значений соответствующих показателей заболеваемости в опытной (исследуемой) и контрольной группах. Таким образом рассматривают IR — incidence risk ratio, PR — prevalence risk ratio и RR- rate ratio. Общее название — RR (relation risk) — относительный риск применимо к любому из указанных параметров. Относительный риск показывает, во сколько раз увеличивается (или уменьшается) соответствующий показатель при воздействии исследуемого фактора. RR может изменяться от 0 (в случае, когда болезнь встречается только в контрольной группе) до бесконечности (если болезнь возникает только в группе, подверженной воздействию исследуемого фактора) и равен 1 только в том случае, когда фактор не влияет на развитие болезни (т.е. значения показателей в основной (исследуемой) и контрольной группах равны).

Абсолютный эффект определяется как разность значений показателей в исследуемой и контрольной группах. Эта разность оценивает абсолютный прирост показателя, обусловленный влиянием фактора.

Используя показатель относительного риска, можно получить выражения для некоторых производных показателей, интерпретирующих результаты исследования.

Атрибутивный эффект, или атрибутивный риск (аttributable risk — AR) определяет долю заболеваний в опытной (исследуемой) группе больных, причиной которых послужило только вредное воздействие фактора. Его называют еще непосредственным риском. Этот показатель вычисляется как отношение к значению показателя в исследуемой группе или выражается через относительный риск:

где RR — относительный риск.

Фактически, атрибутивный риск — это доля болезней, вызванных действием исследуемого фактора, среди всех болезней в контрольной группе.

Если Q — доля людей в популяции, подвергнутых действию фактора риска, то риск, связанный с экспозицией (risk exposition) — величина RE = Q(RR — 1)/(1 + Q)(RR — 1) — определяет долю заболеваний, обусловленную действием фактора, среди всех заболеваний в популяции. А величина (1 — RE) — остаточный риск.

Для вычисления описанных выше показателей обычно используют четырехпольные таблицы, составленные по выборочным данным. Рассмотрим это на примере, представленном в табл. 1 для определения коэффициента заболеваемости (IP) и относительного риска заболевания (IR — ratio).

Таблица 1. Определение коэффициента заболеваемости и относительного риска заболевания
Kоличество людей, подверженных воздействию фактора (результаты наблюдения) Kоличество людей, не подверженных воздействию фактора (контроль)
Kоличество заболевших Х1 Х
Kоличество не заболевших N1 — Х1 N Х
Kоличество исследуемых в начале обследования N1 N
Kоэффициент заболеваемости (IP) Х1/N1 Х/N
Относительный риск заболевания (IP-ratio) Х1NN1

Отметим, что таким методом риск (в том числе и относительный) можно оценить в следующих двух случаях: 1) если имеется репрезентативная выборка из общей популяции, которая затем подразделяется на больных и здоровых, а те, в свою очередь, делятся на подверженных действию исследуемого фактора и на не подверженных; 2) если изначально были составлены две группы — одна из популяции, находящейся под воздействием фактора риска, а другая — из популяции, свободной от действия этого фактора.

Читайте также:  Скрытые половые инфекции у женщин и мужчин список болезней, передающихся половым путем, диагностика

В ситуации, когда отмечается низкий уровень заболеваемости, для получения достоверной оценки требуются очень большие выборки, что часто бывает невозможно по техническим причинам или из-за высокой стоимости эксперимента такого объема. Ориентировочно число заболевших в исследуемых выборках должно быть порядка 20.

Если в исследовании сравнивают группу, состоящую из больных, с группой здоровых («case-control»), соотношение численностей этих групп (обычно 1:1) не соответствует соотношению больных и здоровых в популяции, и поэтому использование относительных показателей неправомерно. В этом случае при низком уровне заболеваемости в качестве оценки IP предлагается использовать отношение числа больных к числу здоровых в опытной группе: IP1=X1/(N1 — X1) и контрольной: IP=X/(N — X) и cоответствующий показатель IОR — отношение (incidence odds ratio) — для оценки относительного риска (IR — ratio) в популяции:

Этот показатель так же, как и относительный риск, принимает значения от 0 до бесконечности и равен 1 только при отсутствии эффекта. Аналогично, POR (prevalence odds ratio) дает оценку показателя PR = ratio.

Следует отметить, что показатель odds ratio (OR) вообще не зависит от способа, каким пользуется исследователь при составлении сравниваемых групп. Можно первоначально составлять выборки из популяции больных и здоровых и затем подразделять их на тех, кто был подвержен исследуемому воздействию и кто не был. Можно первоначально исследовать группы, подверженные и не подверженные действию фактора, и среди них определять пропорции больных и здоровых. Значение показателя при этом не меняется. Кроме того, значение показателя не зависит ни от общего объема эксперимента, ни от размера каждой из сравниваемых групп. Легко видеть, что odds ratio и относительный риск связаны соотношением RR = (1-IP1) * IOR/(1 -IP).

Из этой формулы следует, что если IP1 > IP, т.е. фактор способствует развитию заболевания, то IOR > RR. Кроме того, если болезнь редко встречается (IP1 и IP малы), то IOR примерно равно RR.

Можно оценить погрешность, возникающую при использовании odds ratio вместо IP-ratio (относительного риска). Пусть r = IR — ratio и r’ = IOR, тогда, зная IP — показатель IP в группе, не подверженной действию исследуемого фактора, относительную погрешность можно вычислить по формуле (r’- r)/r = (r’- 1)IP.

Обозначив допустимую погрешность через Е, получим выражение для оценки максимального IP. А именно, IP не должен превосходить Е/(r’- 1). Приведем таблицу для некоторых значений N — количества заболеваний на 100 000 человек — в контрольной группе (N = IP ћ 100 000) в зависимости от Е и r’ [3] (табл. 2).

Таблица 2. Расчетное число заболеваний в контрольной группе на 100 000 человек (при фиксированных погрешности и odds ratio)
Величина odds ratio (r’) Максимальная относительная ошибка
0,10 0,05 0,01
2 10 000 5000 1000
3 5000 2500 500
4 3333 1667 333
5 2500 1250 250
6 2000 1000 200
7 1667 833 167
8 1429 714 143
9 1250 625 125
10 1111 556 111

Если мы используем какой-нибудь показатель, например IR-ratio, для оценки эффекта действия фактора риска, прежде всего нужно убедиться в том, что этот эффект отличен от нуля, т. е. имеется значимое различие между показателями в двух обследуемых группах.

Для определения достоверности различий между опытной (исследуемой) и контрольной группами можно использовать статистику Хи 2 для четырехпольных таблиц:

a b
c d

где а, b, с, d — выборочные данные для обеих групп (а — число больных в исследуемой группе, b — число здоровых в исследуемой группе, с, d — число больных и здоровых соответственно в контрольной группе). Достоверность различия определяется по формуле

N(|ad — bc| — N/2) 2 /[(a+c)(b+d)(a+d)(c+d)]. Полученное число нужно сравнить с соответствующим выбранному уровню значимости значением статистики Хи 2 . Можно рассчитать доверительный интервал для OR. А именно, ln[(a+0,5)(d+0,5)/(b+0,5)(c+0,5)] имеет нормальное распределение со средней, равной значению ln(OR), и с дисперсией 2 = (a+b)(c+d)/(a+b+c+d)(a+b+c+d — l). Следовательно, доверительный интервал для ln(OR), по выборочным данным, равен ln[(a+0,5)(d+0,5)/(b+0,5)(c+0,5)] t, где t — значение cтандартной нормально распределенной случайной величины, которое можно найти в соответствующей таблице. Например, для 95% уровня t = 1,96. Переходя затем к антилогарифмам, получим доверительный интервал для OR.

Таким образом, exp (ln [(a+0,5)(d+0,5)/(b+0,5)(c+0,5)] t) дает доверительный интервал для OR.

Можно также определить доверительный интервал для относительного риска IP-ratio, оцененного по выборке. Показано, что ln (IP1/IP), где IP1 и IP — значения IP в исследуемой и контрольной группах соответственно имеет нормальное распределение со средней ln(RR), где RR — значение относительного риска в популяции, и дисперсией 2 = (1 — IP1)/X1 + (1 — IP)/X, где X1 и X — количество больных в исследуемой и контрольной группах соответственно. Таким образом, границы доверительного интервала для ln (RR) представимы в виде ln (IP1/IP) t.

В случаях когда известна частота заболевания в общей популяции Pr(S), можно воспользоваться формулой Байеса для определения условной вероятности, чтобы оценить риск заболевания при действии фактора и без него:

Pr(S|A) =Pr(A|S)Pr(S)/[Pr(A|S)Pr(S) +Pr(A|S * )(l — Pr(S))],

где Pr(S|А) — риск болезни S при наличии фактора А;

Pr(A|S) — доля лиц, подверженных действию фактора А , среди больных;

Pr (A|S * ) — доля лиц, подверженных действию фактора А , среди здоровых;

Pr(S) — частота болезни в популяции.

Формула для подсчета риска при отсутствии действующего фактора Pr(S|А * ) получается при замене А на А * :

Pr(S|A * ) =Pr(A * |S)Pr(S)/[Pr(A * |S)Pr(S) +Pr(A * |S)(1 — Pr(S))],

где Pr(A * |S) — доля лиц, не подверженных действию фактора А, среди больных;

Pr(A * |S) — доля лиц, не подверженных действию фактора А, среди здоровых.

Используя обозначения табл. 1, получим следующее:

Читайте также:  Недержание мочи у женщин причины, лечение в Калуге

Отношение полученных значений Pr(S|A) e Pr(S|A * )дает оценку относительного риска заболевания.

Таким образом, эпидемиологические показатели риска позволяют получить объективные характеристики воздействия изучаемых факторов, что и является основной целью доказательной медицины.

Российский вестник перинатологии и педиатрии, N6-2000, с.52-54

Литература

1. Norell S.E. Workbook of Epidemiology. New York: Oxford Univ Press 1995; 317.

2. Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. Пер. с англ. М: Медиа Сфера 1998;352.

2. Атрибутивный (добавочный) риск. Или снижение абсолютного риска (сар) :

, или AR (САР)= PtRF + PtRF

3 Относительный риск:

, или

4. достоверность различий абсолютного риска в сравниваемых группах (PtRF + и PtRF ).

Его значение определяется с помощью критерия t, или сравнением доверительных границ, или другим соответствующим методом.

Стандартная ошибка (m) показателя человек время рассчитывается по формуле:

где:

m – стандартная ошибка показателя человек-время (PtR)

PtR – значение показателя человек время

ЧЧЛ – число человеко – лет наблюдения в данной группе

Пример. Результаты проспективного когортного исследования по выявлению причинной связи между курением и смертностью британских врачей мужчин от ишемической болезни сердца. (Doll, Hill, 1966)

Таблица 6. Число случаев смертей от ишемической болезни сердца и число человеко-лет в сравниваемых группах. Источник: А.Альбом, С Норелл. «Введение в современную эпидемиологию» 1996.

1. Абсолютный риск смерти от ИБС в группе лиц курящих сигареты ,

Абсолютный риск смерти от ИБС в контрольной группе

2. Атрибутивный риск смерти от ИБС, связанный с курением сигарет, составляет: AR=7,2 – 4,9= 2,3 % на 1000 человек в год. Эта величина соответствует добавочной частоте смертей от ИБС связанная с курением сигарет.

3. Относительный риск смерти от ибс, связанный с курением сигарет

равен: Таким образом можно предположить, что курение сигарет является фактором риска смерти от ИБС мужчин .

4. Этиологическая доля (снижение относительного риска -СОР): .

Такова доля смертей от ИБС в группе курильщиков сигарет (от общей суммы ИБС в этой группе), которые могли быть предотвращены, если бы лица, входящие в эту группу не курили.

5. Статистическая оценка гипотезы связи курения сигарет и смерти британских мужчин врачей от ИБС.

В данном случае рассчитаем критерий t и, ориентируясь на его величину, определим уровень достоверности различий абсолютного риска для лиц, курящих и некурящих сигареты.

.

Такое значение критерия t означает, что уровень ошибки в определении разницы частоты смертей от ИБС в группах курящих и не курящих сигареты крайне незначителен р0,001. Это дает основание отвергнуть нулевую гипотезу и по данным исследования, статистически подтвердить причинную связь курения сигарет с частотой смерти от ИБС,.

6. Распространенность курения в 50-60-ые годы среди британских врачей мужчин составляла примерно 65%. Отсюда дополнительный популяционный риск для этой категории населения составил: ARP= 2,30,65= 1,5 случая смерти от ИБС на 1000 врачей в год.

Статистический анализ данных исследования случай- контроль.

В исследованиях случай–контроль, в отличие когортных исследований нельзя рассчитать показатели абсолютного риска (показатели инцидентности) для групп сравнения. Это связано с тем, что неизвестна численность населения, в котором были выявлены изучаемые случаи болезни. Отсутствие величин абсолютного риска не позволяет оценить ни атрибутивный, ни относительный риск возникновения заболевания, ни этиологическую долю случаев связанных с предполагаемым фактором риска.

Так же как и в когортных исследованиях, для оценки результатов исследования случай- контроль можно применить таблицу «два на два».

Таблица 7. Макет таблицы «два на два» для статистического анализа данных исследований случай- контроль.

Поскольку в исследованиях случай–контроль невозможно рассчитать показатели абсолютного риска в сравниваемых группах, выраженность причинной ассоциации в исследованиях случай – контроль определяется различиями частоты воздействия (частоты встречаемости) факторов риска в группах сравнения, а не различиями в частоте заболеваний в сравниваемых группах.

Частоту воздействия (встречаемости) факторов риска в этих группах рассчитывают по той же формуле, что и абсолютный риск в когортных исследованиях, т.е. a/(a+b) для основной группы (случаи), и c/(c+d) для контрольной группы. Однако, хотя формулы состоят из одинаковых букв, смысл клеток обозначенных одинаковыми буквами в таблице «два на два» для исследований случай – контроль, существенно отличается от смысла клеток в такой же таблице, но предназначенной для когортных исследований. Рассчитанная частота воздействия отражает значение вероятности воздействия изучаемого фактора в сравниваемых группах.

Значения вероятностей воздействия фактора риска в группах сравнения позволяет рассчитать величины называемые шансами (odds) воздействия изучаемого фактора в основной и контрольной группах. Шансы – в общем случае, это отношение вероятности того, что событие произойдет, к вероятности того, что событие не произойдет. При расчетах шансов вероятность лучше всего выражать в долях единицы:

Шансы и вероятности содержат одну и ту же информацию, но по-разному, выражают ее.

Например, если вероятность воздействия изучаемого фактора риска в основной группе 0,67 (67,0%) то шансы воздействия равны 0,67/(1–0,67)= 2.

Часто шансы чего-либо, например наличия воздействия фактора риска в основной группе, выражают как соотношение шансов к 1, в данном примере, как 2:1.

Зная величину шансов при необходимости легко рассчитать вероятность:

Так, в предыдущем примере: вероятность = 2/(1+2)=0,67 или 67,0%

В некоторых случаях шансы удобнее использовать, чем вероятности.

В исследованиях случай-контроль различия в частоте встречаемости факторов риска в сравниваемых группах, определяет отношение шансов двух групп, а рассчитываемый показатель называется отношением шансов (коэффициентом асимметрии, odds ratio, OR).

По данным таблицы «два на два» можно не вычислять шансы каждой группы, а отношение шансов рассчитать как:

Оценивается значение отношение шансов, так же как и относительный риск.

Величина OR 1 указывает на отсутствие причинно-следственной связи изучаемого фактора и болезни.

Величина OR 1 указывает на возможную этиологическую роль изучаемого фактора, т.е. на повышенный риск возникновения болезни из-за воздействия данного фактора.

Таким образом, информационный смысл отношения шансов и относительного риска практически идентичен — оба показателя указывают на повышенный риск возникновения болезни в связи с воздействием фактора причинного фактора. Видимо, поэтому, нередко результаты исследования случай- контроль неправомерно выражают величиной относительного риска (RR).

Читайте также:  Синдромы угнетения сознания оглушение, сопор, кома

Этого делать не следует, потому что, несмотря на одинаковый смысл конкретное значение OR, в отличие от величины RR не выражает определенный риск возникновения заболевания в опытной группе, по сравнению с контрольной. Например, величина OR = 3,5, не означает, что в опытной группе люди заболевают в 3,5 раза чаще, чем в контрольной.

Оценка достоверности результатов исследования случай-контроль проводится с помощью тех же критериев, что и в когортном исследовании.

Таблица 8. .Встречаемость частых ангин в анамнезе больных ревматоидным артритом и в анамнезе здоровых лиц. Источник. Эпидемиология ревматических болезней. Л.И. Беневоленская, М.М. Бржезовский. Москва «Медицина»,1988. (с небольшими изменениями).

1. Отношение шансов составляет: .

Таким образом, можно выдвинуть гипотезу о существовании причинно-следственной связи частых ангин и ревматоидного артрита. Однако полученное значение OR, не дает оснований считать, что риск развития ревматоидного артрита у лиц часто болеющих ангинами в 8,1 раза больше, чем у остальной популяции.

Это значение 2 свидетельствует об очень низкой вероятности нулевой гипотезы (р0,01), следовательно, с достоверностью выше 99,9%, (по данным этого исследования), можно утверждать что, частые ангины, в условиях проведенного исследования, являются причиной ревматоидного артрита.

Если в исследовании случай-контроль для формирования групп сравнения использовали способ «подбора пар (метчированный контроль)», то форма таблицы «два на два», формулы расчета отношения шансов (OR) и 2 изменяются.

Таблица 9. .Макет таблицы «два на два» для анализа данных исследований случай- контроль с применением метода метчированного контроля.

при с0

Абсолютный риск в эпидемиологии

Основная задача аналитической эпидемиологии — оценка вероятности связи между особенностью организма или воздействием на него (фактором) и заболеванием.
Неинфекционная эпидемиология основана на эмпирических данных, поэтому ее главный аналитический инструмент — сопоставление.

При выборе метода эпидемиологической работы следует учитывать, что разные типы аналитического исследования обладают различной способностью к выявлению (валидность) причинной связи риска заболевания с изучаемым фактором.

Корреляционные исследования — элементарный анализ, заключающийся в сопоставлении рядов показателей частоты заболеваний в популяционных группах с соответствующими рядами характеристик среды обитания. Взаимосвязи между множеством факторов, действующих в реальных условиях, многомерны и разнообразны, не приходится надеяться, что заболеваемость удастся стандартизовать в отношении всех неанализируемых воздействий. В связи с этим никогда нельзя быть уверенным, что полученный результат не обусловлен косвенными связями с другими факторами.

Исследования типа «случай — контроль» оперирует не популяционными группами, а группами, собранными по признаку наличия или отсутствия определенного признака. Этим признаком чаще всего выбирают частную форму заболевания. Сопоставляют частоту и выраженность изучаемого фактора среди членов исследуемой и контрольной групп. Во избежание влияния на результат других факторов проводят стандартизацию, которая заключается в попарном подборе членов контрольной группы к каждому из заболевших. Соответствие по меньшей мере должно касаться пола, возраста, места жительства.

Требования к контролю: заведомо случайный выбор пары из большого числа подходящих по характеристикам лиц (рандомизация) и, как рекомендует ВОЗ, наличие 3—4 контрольных лиц для случая заболевания.

Относительная эффективность выявления причинной связи в исследованиях разных типов

Естественно, круг стандартизуемых признаков ограничен, и возможность посторонних влияний на результат остается. Важным подтверждением выявленной связи заболевания с фактором может стать дозовая зависимость эффекта, которую данный метод при достаточно большом объеме наблюдения способен уловить. Подобные исследования основываются на принципе «от наблюдаемого случая заболевания к популяции» и относятся к ретроспективным.

Когортные проспективные исследования строятся «от наблюдаемой популяции к случаю заболевания». Они относятся к продольному типу, т. е. проводятся путем длительного наблюдения когорты, специально сформированной в соответствии с конкретной задачей. Избыток риска заболевания оценивают в течение всего срока наблюдения по отношению к фоновой частоте заболеваний. Для характеристики «доза — эффект» когорту делят на группы по уровню воздействия изучаемого фактора и сопоставляют частоту заболеваний в группах.

Контролируемые исследования, как и рандомизированные клинические испытания, относятся к когортным, продольным и проспективным и включают соответственно наблюдение отдаленных последствий фиксируемого воздействия внешних факторов или побочных эффектов вынужденных медицинских мер. В последнем случае большое преимущество состоит в точном знании дозы фактора и качественном медицинском наблюдении.

Испытания на коммунальном (общественном) уровне включают оценку методом когортного наблюдения результатов профилактических программ: контроля патогенных влияний на производстве и в среде обитания, коррекции физиологических характеристик.

Для анализа эпидемиологической информации используют большой арсенал статистических методов, позволяющих стратифицировать группы, получить взвешенные по различным признакам показатели и провести их многомерное сопоставление. В итоге приходят к количественным оценкам зависимости риска заболевания от воздействия конкретного фактора или сочетания факторов, а также доли ответственности разных факторов за уровень заболеваемости.

Абсолютный риск оценивает ожидаемое число заболеваний на единицу наблюдения популяции (человекогоды) и на единицу дозы воздействия, или прирост заболеваемости к спонтанному уровню. Относительный риск — это по сути соотношение эмпирической и ожидаемой частоты заболевания. Есть разные варианты относительного риска: прямое соотношение, стандартизованный риск (с учетом несовпадения некоторых характеристик в сравниваемых группах), избыточный риск (степень превышения контрольного уровня). Атрибутивный риск оценивает (обычно в процентах) долевой вклад фактора в формирование уровня заболеваемости (смертности).

Как всякая статистическая величина, частота редких заболеваний варьирует в группах населения, поэтому важной характеристикой является доверительный интервал — численные границы значения относительного риска, в которых можно ожидать определенную долю (как правило, 95 %) случайных вариантов его оценки. Доверительный интервал можно принимать как зримую меру надежности относительного риска: чем шире диапазон доверительного интервала, тем больше неопределенность относительного риска.

При сопоставлении частоты заболеваний в двух выборках населения (одна из них может быть общей популяцией) используют уровень статистической значимости (р), показывающий вероятность ошибочно отвергнуть предположение об отсутствии различий (так называемая нулевая гипотеза), т. е. совершить ошибку первого рода и признать различия там, где их в действительности нет. Для оценки эпидемиологических результатов обычно принимают достаточным р

Ссылка на основную публикацию
Сроки годности свежевыжатого сока — База данных сроков хранения
Как хранить овощные и фруктовые соки? Свежевыжатые соки содержат массу полезных веществ и минералом, разных, в зависимости от продукта, из...
Спринцевание при молочнице в домашних условиях содой и ромашкой как делать
Как делать спринцевание содой для зачатия, лечения эрозии и молочницы Спринцевание содой является процедурой промывания стенок влагалища от патогенной микрофлоры:...
СПЯ (PCOS) в гинекологии что это, симптомы, лечение
Синдром поликистозных яичников Клиники и отделения: Клиника эндокринологии / Клинико - диагностическое отделение № 1 Синдром поликистозных яичников (СПКЯ) —...
Стабильные и нестабильные переломы позвоночника диагностика и лечение
Как лечить стабильные и нестабильные переломы позвоночника? Переломы позвоночника являются одной из тяжелейших травм, представляющую серьезную угрозу для здоровья и...
Adblock detector