Differenza di rischio, rapporto di rischio e odds ratio come misure di effetti nel disegno di coorte

Un disegno di studio di coorte persegue l’effetto dell’esposizione come il trattamento, in modo prospettico. Nello studio di coorte, si estrae una dimensione adeguata di un campione casuale dalla popolazione di destinazione, quindi si assegnano casualmente i soggetti nel gruppo esposto o nel gruppo non esposto. L’effetto dell’esposizione è osservato come i cambiamenti nel risultato di interesse nel tempo. Il rischio è facilmente calcolato come il numero di persone che hanno la malattia nei gruppi esposti e non esposti diviso per il numero di tutte le persone in entrambi i gruppi. Nello studio di coorte, abbiamo un denominatore chiaro: il numero di persone assegnate ai gruppi. RD e RR sono frequentemente usati per valutare l’associazione tra i gruppi esposti e quelli di controllo. RD, che è anche conosciuto come AR o rischio eccessivo, rappresenta la quantità di rischio, che è diminuito o aumentato quando l’esposizione esiste rispetto a quello quando l’esposizione è assente. Un valore positivo di RD significa un rischio aumentato e uno negativo significa un rischio diminuito dall’esposizione. RR è calcolato come il rischio di un gruppo esposto diviso per il rischio di un gruppo non esposto. Un valore RR di 1 significa nessuna differenza di rischio tra i gruppi, e valori più grandi o più piccoli significano un aumento o una diminuzione del rischio in un gruppo esposto rispetto al rischio in un gruppo non esposto, che può essere interpretato che l’occorrenza della malattia è più o meno probabile nel gruppo esposto, rispettivamente.

Inoltre, possiamo anche usare OR per lo stesso scopo negli studi di coorte. OR è il rapporto delle probabilità di malattia in un gruppo esposto e un gruppo non esposto. L’interpretazione OR non è così intuitiva come RR. Un valore OR di 1 significa nessuna differenza di probabilità tra i gruppi, e un valore più grande di 1 significa maggiori probabilità nel gruppo esposto, interpretato come un’associazione positiva tra avere la malattia e avere l’esposizione. Al contrario, un valore OR minore di 1 significa probabilità diminuite nel gruppo esposto, che viene interpretato come l’associazione tra avere la malattia e non avere l’esposizione. Anche se l’interpretazione di OR è simile a quella di RR, hanno valori simili solo quando i rischi di entrambi i gruppi sono molto bassi, ad esempio, p < 0,1. Altrimenti, mostrano valori diversi. Come si vede nella tabella 2, i valori di RR e OR sono approssimativamente gli stessi solo quando i rischi di entrambi i gruppi sono molto bassi (p < 0,1, Esempi 1 – 5 nella tabella 2). Tuttavia, quando i rischi di uno o di entrambi i gruppi non sono molto bassi (p > 0,1), ci sono notevoli discrepanze tra i valori di RR e OR (Esempi 6 – 14, Tabella 2). Una regola generale è che un valore di OR riflette sempre una dimensione dell’effetto più grande o un’associazione più forte, mostrando valori OR più piccoli dei corrispondenti valori RR quando RR < 1 e valori OR più grandi quando RR > 1. Nella Tabella 2, possiamo confermare che tutti i casi con RR più grande di 1 avevano valori OR molto più grandi (Esempi 6 – 8 e 10 – 14), e un caso con RR più piccolo di 1 aveva un valore OR più piccolo del valore RR corrispondente (Esempio 9). Pertanto, l’interpretazione errata del valore OR come RR porterà a una sovrastima dell’effetto, aumentando o diminuendo erroneamente i rischi reali. La Figura 1 mostra che le differenze tra i valori di OR e RR diventano più grandi all’aumentare dei livelli di rischio di base nel gruppo di controllo (I0).1 Soprattutto quando il rischio di base è grande come 0,5, il valore massimo di RR è limitato a 2, mentre il valore di OR si avvicina all’infinito.