Относительный риск и отношение шансов – коэффициенты, которые часто упоминаются в эпидемиологических исследованиях и клинических испытаниях. Нередко их путают или считают взаимозаменяемыми. Однако между этими коэффициентами, а также самими понятиями риска и шанса, существуют не всегда очевидные, но принципиально важные различия.
Риск – это отношение частоты возникновения события к частоте всех возможных исходов. Иными словами, вероятность наступления события.
Относительный риск позволяет сопоставить риски возникновения события у лиц с наличием и отсутствием определенного фактора.
NB! Относительный риск не стоит путать с отношением рисков (hazard ratio, HR). Эти показатели имеют сходную интерпретацию, но HR оценивается с помощью регрессионного анализа и позволяет сопоставить рискивозникновения события к определённому моменту времени (т.е. накопленные).
Отношение шансов (odds ratio, OR, ОШ)
Шанс – это отношение частоты возникновения события к частоте других исходов. Как правило, другой исход предполагает отсутствие события.
Отношение шансов позволяет сопоставить шансы возникновения события у лиц с наличием и отсутствием определенного фактора.
Результаты оценки относительного риска и отношения шансов зачастую согласуются друг с другом, однако далеко не всегда совпадают.
В случае редких событий RR ≈ OR
В случае частых событий RR ≠ OR (OR обычно значительно выше)
Относительный риск имеет прямую интерпретацию. Так, RR = 5 указывает на пятикратное повышение вероятности события. Однако возможности применения данного коэффициента ограничены в исследованиях, где число участников с наличием и отсутствием события подбирается искусственно (таких как «случай‑контроль»).
Возможности применения отношения шансов не ограничиваются дизайном исследования, однако его интерпретация весьма неочевидна. Поэтому выбор в пользу данного коэффициента не всегда оправдан.
Отношение шансов и относительный риск позволяют охарактеризовать связь между фактором риска и возникновением события. Однако подходы к оценке с помощью этих коэффициентов существенно различаются. Об этом стоит помнить как при планировании статистического анализа, так и при интерпретации его результатов.