Omjer izgleda: izračun, uporaba i tumačenje

Omjer izgleda (engl. odds ratio, OR) je jedan od nekoliko statističkih testova koji postaje sve važniji u kliničkim istraživanjima i donošenju odluka. Budući da je to test veličine uzorka posebno je koristan jer kliničarima nudi jasnu i izravnu informaciju o tome koji pristup liječenju ima najbolje...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: McHugh, Mary L.; University of Indianapolis School of Nursing, Indianapolis, Indiana, USA; mchughm@uindy.edu
Format: Text
Language:Croatian
English
Published: Medicinska naklada; marketing@medicinskanaklada.hr 2009
Subjects:
Online Access:http://hrcak.srce.hr/37593
http://hrcak.srce.hr/file/59075
http://hrcak.srce.hr/file/59076
Description
Summary:Omjer izgleda (engl. odds ratio, OR) je jedan od nekoliko statističkih testova koji postaje sve važniji u kliničkim istraživanjima i donošenju odluka. Budući da je to test veličine uzorka posebno je koristan jer kliničarima nudi jasnu i izravnu informaciju o tome koji pristup liječenju ima najbolje izglede za dobrobit bolesnika. Testovi za ispitivanje statističke značajnosti koji se rabe za omjer vjerojatnosti su Fisherov egzaktni test, hi-kvadrat test omjera vjerojatnosti i Pearsonov hi-kvadrat test. Uobičajeno je da se podaci sastoje od vrijednosti za svaki par uvjeta i ishoda te da su prikazani u obliku tablice. Najčešće se pojavljuje tablica oblika 2×2, iako su moguće i veće tablice. Budući da je jednostavan za izračun, OR = (a × d)/(b × c), OR se može izračunati i ručno na licu mjesta, ako je potrebno odrediti izglede da će nastupiti određeni događaj za bolesnika s rizikom za taj događaj. OR dodatno pomaže zdravstvenim djelatnicima u donošenju odluka o liječenju, budući da nudi jednostavnu informaciju koju i sami bolesnici mogu razumjeti te na taj način sudjelovati u donošenju odluka o liječenju koje će se temeljiti na izgledima o uspješnosti liječenja. The odds ratio (OR) is one of several statistics that have become increasingly important in clinical research and decision-making. It is particularly useful because as an effect-size statistic, it gives clear and direct information to clinicians about which treatment approach has the best odds of benefiting the patient. Significance statistics used for the OR include the Fisher's Exact Probability statistic, the Maximum-Likelihood Ratio Chi-Square and Pearson's Chi-Square. Typically the data consist of counts for each of a set of conditions and outcomes and are set in table format. The most common construction is a 2 × 2 table although larger tables are possible. As a simple statistic to calculate, [OR = (a × d)/(b × c)], it can be hand calculated in a clinic if necessary to determine the odds of a particular event for a patient at risk for that event. In addition to assisting health care providers to make treatment decisions, the information provided by the odds ratio is simple enough that patients can also understand the results and can participate in treatment decisions based on their odds of treatment success.