Rozdíl rizika, poměr rizika a poměr šancí jako míry účinků v kohortovém designu

Kohortový design studie sleduje účinek expozice, např. léčby, prospektivně. V kohortové studii získáme přiměřeně velký náhodný vzorek z cílové populace a poté subjekty náhodně zařadíme buď do exponované, nebo neexponované skupiny. Účinek expozice se sleduje jako změny výsledku zájmu v průběhu času. Riziko se snadno vypočítá jako podíl počtu osob s daným onemocněním v exponované a neexponované skupině a počtu všech osob v obou skupinách. V kohortové studii máme jasný jmenovatel: počet osob zařazených do skupin. RD a RR se často používají k posouzení souvislosti mezi exponovanou a kontrolní skupinou. RD, který je také známý jako AR nebo nadměrné riziko, představuje míru rizika, které se snížilo nebo zvýšilo při existenci expozice ve srovnání s rizikem, když expozice neexistuje. Kladná hodnota RD znamená zvýšené riziko a záporná znamená snížení rizika expozicí. RR se vypočítá jako podíl rizika exponované skupiny a rizika neexponované skupiny. Hodnota RR 1 znamená, že mezi skupinami není žádný rozdíl v riziku, a větší nebo menší hodnoty znamenají zvýšené nebo snížené riziko v exponované skupině ve srovnání s rizikem v neexponované skupině, což lze interpretovat tak, že výskyt onemocnění je v exponované skupině pravděpodobnější, respektive méně pravděpodobný.

Ke stejnému účelu můžeme v kohortových studiích použít také OR. OR je poměr pravděpodobnosti výskytu onemocnění v exponované a neexponované skupině. Interpretace OR není tak intuitivní jako RR. Hodnota OR rovná 1 znamená, že mezi skupinami není žádný rozdíl v šancích, a větší hodnota než 1 znamená zvýšenou šanci v exponované skupině, což se interpretuje jako pozitivní souvislost mezi výskytem onemocnění a expozicí. Naopak hodnota OR menší než 1 znamená sníženou pravděpodobnost v exponované skupině, což se interpretuje jako asociace mezi onemocněním a neexpozicí. Ačkoli interpretace OR je podobná interpretaci RR, mají podobné hodnoty pouze v případě, že rizika obou skupin jsou velmi nízká, např. p < 0,1. V opačném případě vykazují odlišné hodnoty. Jak je vidět v tabulce 2, hodnoty RR a OR jsou přibližně stejné pouze tehdy, když je riziko obou skupin velmi nízké (p < 0,1, příklady 1 – 5 v tabulce 2). Pokud však rizika jedné nebo obou skupin nejsou velmi nízká (p > 0,1), jsou mezi hodnotami RR a OR značné rozdíly (příklady 6 – 14, tabulka 2). Obecným pravidlem je, že hodnota OR vždy odráží větší velikost účinku nebo silnější asociaci tím, že vykazuje menší hodnoty OR než odpovídající hodnoty RR, když RR < 1, a větší hodnoty OR, když RR > 1. V tabulce 2 můžeme potvrdit, že všechny případy s RR větším než 1 měly mnohem větší hodnoty OR (příklady 6 – 8 a 10 – 14) a případ s RR menším než 1 měl menší hodnotu OR než odpovídající hodnota RR (příklad 9). Nesprávná interpretace hodnoty OR jako RR proto povede k nadhodnocení účinku buď chybným zvýšením, nebo snížením skutečných rizik. Obrázek 1 znázorňuje, že rozdíly mezi hodnotami OR a RR se zvětšují s rostoucí úrovní výchozího rizika v kontrolní skupině (I0).1 Zejména při výchozím riziku až 0,5 se maximální hodnota RR omezuje na 2, zatímco hodnota OR se blíží nekonečnu.