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La odds de un evento es la razón de la frecuencia (o posibilidad) de que ocurra sobre la posibilidad de que no ocurra.
Por ejemplo, tenemos 6 adultos mayores con enfermedad coronaria. De ellas, podemos decir que la odds de morir es de 1 a 5 (o 0.20). A diferencia del riesgo, donde es de 1 a 6 (o 0.17).
Desde un concepto epidemiológico, podemos decir que el OR es una medida de asociación que compara las odds de exposición entre los sujetos con el evento de interés, y aquellos sin el evento de interés.
Pensemos en lo siguiente:
FÓRMULA #1
OR (Odds ratio)= Odds con evento / Odds sin evento --> OR es la RAZÓN entre las odds con evento sin evento
FÓRMULA #2
Odds con evento (con factor/sin factor)= Odds evento con factor / Odds evento sin factor
= (Evento con factor/total eventos)/(Evento sin factor/total eventos)
Odds con evento = (a/a+c) / (c/a+c) = a/c
FÓRMULA #3
Odds sin evento (con factor/sin factor)= Odds sin evento con factor/Odds sin evento sin factor
= (Sin evento con factor/total sin eventos)/(Sin eventos sin factor/total sin eventos)
Odds sin evento = (b/b+d) / (d/b+d) = b/d
FÓRMULA #4
OR= (a/c) / (b/d) = a.d / b.c
Al ser una razón, los resultados del OR pueden ser:
- OR=1: No hay diferencia entre las odds de exposición entre los grupos. También puede interpretarse: "No hay asociación a mayor/a menos posibilidad del evento".
- OR>1: Hay mayor posibilidad del evento en el grupo expuesto.
- OR<1: Hay menor posibilidad del evento en el grupo expuesto.
- Calcular el error estándar (SE) del logOR:
- Calcular el IC del logOR
- Límite inferior (LI)= logOR - (Z*SE(logOR))
- Límite superior (LS)= logOR + (Z*SE(logOR))
- Donde Z es el valor de la distribución normal estándar correspondiente al nivel de confianza deseado. Para un IC95%, es 1.96.
- Exponencial los LI, LS para obtener el IC95% del OR:
- IC95%= e^LI; e^LS
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