Rizikókülönbség, kockázati arány és esélyhányados, mint a hatások mérőszámai kohorsztervezésben

A kohorsz tanulmányterv az expozíció, például a kezelés hatását követi, prospektív módon. A kohorszvizsgálatban megfelelő méretű véletlen mintát vonunk ki a célpopulációból, majd az alanyokat véletlenszerűen osztjuk be az expozíciós csoportba vagy az exponálatlan csoportba. Az expozíció hatását az érdeklődésre számot tartó kimenetel időbeli változásaként figyeljük meg. A kockázat könnyen kiszámítható, ha az exponált és nem exponált csoportokban a betegségben szenvedő személyek számát elosztjuk a két csoportban lévő összes személy számával. A kohorszvizsgálatban egyértelmű nevezőnk van: a csoportokba sorolt személyek száma. Az RD-t és az RR-t gyakran használják az exponált és a kontrollcsoportok közötti kapcsolat értékelésére. Az RD, amely AR vagy túlzott kockázat néven is ismert, azt a kockázatot jelenti, amely az expozíció megléte esetén csökkent vagy nőtt ahhoz képest, mint amikor az expozíció nincs jelen. A pozitív RD-érték megnövekedett kockázatot jelent, a negatív pedig az expozíció által csökkent kockázatot. Az RR-t úgy számítják ki, hogy az expozíciónak kitett csoport kockázatát elosztják az expozíciónak nem kitett csoport kockázatával. Az 1-es RR-érték azt jelenti, hogy nincs különbség a csoportok közötti kockázatban, a nagyobb vagy kisebb értékek pedig az expozíciónak kitett csoportban megnövekedett vagy csökkent kockázatot jelentenek a nem exponált csoport kockázatához képest, ami úgy értelmezhető, hogy a betegség előfordulása az expozíciónak kitett csoportban nagyobb, illetve kisebb valószínűséggel fordul elő.

Az OR-t is használhatjuk ugyanerre a célra kohorszvizsgálatokban. Az OR az exponált csoportban és a nem exponált csoportban a betegség előfordulási esélyeinek hányadosa. Az OR értelmezése nem olyan intuitív, mint az RR. Az 1 OR érték azt jelenti, hogy nincs különbség a csoportok közötti esélyek között, az 1-nél nagyobb érték pedig az expozíciónak kitett csoportban megnövekedett esélyeket jelent, amit úgy értelmezünk, hogy pozitív kapcsolat van a betegség és az expozíció között. Ezzel szemben az 1-nél kisebb OR érték az expozíciónak kitett csoportban csökkent esélyt jelent, ami a betegség és az expozíció hiánya közötti összefüggésként értelmezhető. Bár az OR értelmezése hasonló az RR értelmezéséhez, csak akkor hasonló az értékük, ha mindkét csoport kockázata nagyon alacsony, pl. p < 0,1. Egyébként eltérő értékeket mutatnak. Amint a 2. táblázatban látható, az RR és az OR értékei csak akkor közel azonosak, ha mindkét csoport kockázata nagyon alacsony (p < 0,1, 1-5. példa a 2. táblázatban). Ha azonban az egyik vagy mindkét csoport kockázata nem nagyon alacsony (p > 0,1), akkor az RR és OR értékek között jelentős eltérés van (6-14. példa, 2. táblázat). Általános szabály, hogy az OR értéke mindig nagyobb hatásméretet vagy erősebb összefüggést tükröz, azáltal, hogy kisebb OR értékeket mutat, mint a megfelelő RR értékek, ha RR < 1, és nagyobb OR értékeket, ha RR > 1. A 2. táblázatban megerősíthetjük, hogy minden olyan esetben, ahol az RR nagyobb volt, mint 1, sokkal nagyobb volt az OR értéke (6-8. és 10-14. példa), és egy olyan esetben, ahol az RR kisebb volt, mint 1, kisebb volt az OR értéke, mint a megfelelő RR érték (9. példa). Ezért a VAG érték RR-ként való helytelen értelmezése a hatás túlértékeléséhez vezet, mivel tévesen növeli vagy csökkenti a valódi kockázatokat. Az 1. ábra azt mutatja, hogy a VAG és az RR értékek közötti különbségek egyre nagyobbak, ahogy a kontrollcsoportban a kiindulási kockázat szintje (I0) növekszik.1 Különösen, ha az alapkockázat olyan nagy, mint 0,5, az RR maximális értéke 2-re korlátozódik, míg az OR értéke megközelíti a végtelent.