En el metanálisis: ¿cómo convertimos las razones de riesgo en algunos estudios en odds ratio? Se deben incluir estudios de casos y controles de cohortes y algunos de ellos informan las razones de riesgo. Los datos sin procesar no se informan para calcular la razón de probabilidades.
meta-analysis
Muhammad Ali Khan
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Respuestas:
Si hubo una proporción extremadamente baja de sujetos con un evento en todos los experimentos (digamos <10%) y las razones de riesgo y probabilidades son muy cercanas a 1, entonces las relaciones de riesgo, probabilidades y riesgo relativo estarán relativamente cerca una de la otra.
Si ese no es el caso, las diferencias fundamentales entre estas medidas serán cada vez más notorias. Para una duración de prueba dada, una distribución particular para la ocurrencia del evento y un patrón particular de abandono, existe una correspondencia entre la razón de riesgo y la razón de probabilidades con la razón de riesgo relativo. Si todos sus experimentos en su metanálisis son similares en estos aspectos, podría ser posible convertirlos. Una vez que tenga experimentos con diferentes duraciones, diferentes patrones de abandono o diferentes distribuciones de tiempo de eventos, una razón de riesgo podría ser constante en todos los experimentos y probablemente sea la mejor medida de riesgo relativo, pero una probabilidad o razón de riesgo esencialmente nunca lo será (incluso si el la razón de riesgo es, mientras que la misma razón de riesgo correspondería a diferentes razones de riesgo a través de los experimentos).
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Zhang y Yu (1998), doi: 10.1001 / jama.280.19.1690 proporcionan una aproximación de RR basada en el odds ratio (OR).
Luego puede calcular OR.
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Aprovechando el supuesto de que las razones de riesgo son asintóticamente similares a los riesgos relativos, puede utilizar explotar la fórmula recomendada por Grant et al, BMJ 2014 :
RR = OR / (1 - p + (p * OR)
donde RR es el riesgo relativo, OR es la razón de posibilidades, y p es la tasa de eventos de control, lo que lleva a lo siguiente:
O = ((1 - p) * RR) / (1 - RR * p).
Así, por ejemplo, un RR de 2.0 con una p de 0.1 conduciría a un OR de 2.25, mientras que si p aumenta a 0.2 conduciría a un OR de 2.67.
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