Giải mã Odds Ratio (OR) & Relative Risk (RR): Bí mật “vàng” cho nghiên cứu y khoa

Chào các bạn đồng nghiệp tương lai và hiện tại! Chúng mình biết rằng thống kê y học đôi khi có thể “hack não” một chút, đặc biệt là khi nhắc đến Odds Ratio (OR) và Relative Risk (RR). Hai “người bạn” này tuy quen mặt nhưng liệu các bạn đã thực sự hiểu rõ về chúng?

Bài viết này sẽ giúp các bạn gỡ rối những quan niệm sai lầm thường gặp về OR và RR, để từ đó tự tin hơn trong việc đọc và áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực hành lâm sàng. Cùng chúng mình khám phá nhé!

OR và RR là gì?

* Relative Risk (RR) – Nguy cơ tương đối:

* Định nghĩa: Là tỷ lệ giữa nguy cơ mắc bệnh ở nhóm có yếu tố nguy cơ so với nhóm không có yếu tố nguy cơ. RR cho biết yếu tố nguy cơ làm tăng (hoặc giảm) nguy cơ mắc bệnh lên bao nhiêu lần.

* Công thức: RR = (Tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm phơi nhiễm) / (Tỷ lệ mắc bệnh ở nhóm không phơi nhiễm)

* Odds Ratio (OR) – Tỷ số Odds:

* Định nghĩa: Là tỷ số giữa odds mắc bệnh ở nhóm có yếu tố nguy cơ so với odds mắc bệnh ở nhóm không có yếu tố nguy cơ.

* Công thức: OR = (Odds mắc bệnh ở nhóm phơi nhiễm) / (Odds mắc bệnh ở nhóm không phơi nhiễm)

Nhầm lẫn thường gặp và sự thật đằng sau

1. “OR và RR là một, dùng cái nào cũng được!”

* Sự thật: OR và RR không phải lúc nào cũng tương đương. Khi tỷ lệ mắc bệnh thấp (ví dụ <10%), OR có thể xấp xỉ RR. Nhưng khi tỷ lệ mắc bệnh cao, OR sẽ “phóng đại” mức độ ảnh hưởng của yếu tố nguy cơ hơn RR.

* Ví dụ:

* Trong một nghiên cứu về ảnh hưởng của hút thuốc lá đến ung thư phổi, nếu tỷ lệ ung thư phổi trong dân số thấp, OR và RR có thể gần nhau.

* Nhưng trong một nghiên cứu về ảnh hưởng của chế độ ăn nhiều muối đến tăng huyết áp (với tỷ lệ tăng huyết áp khá cao), OR có thể cao hơn đáng kể so với RR.

2. “OR chỉ dùng cho nghiên cứu bệnh chứng, RR chỉ dùng cho nghiên cứu đoàn hệ!”

* Sự thật: RR chỉ tính được trong nghiên cứu đoàn hệ (cohort study) vì chúng ta theo dõi sự phát triển bệnh theo thời gian. OR có thể tính được trong cả nghiên cứu bệnh chứng (case-control study), nghiên cứu cắt ngang (cross-sectional study) và nghiên cứu đoàn hệ.

* Ví dụ:

* Nghiên cứu đoàn hệ: Nghiên cứu Framingham Heart Study theo dõi nguy cơ mắc bệnh tim mạch ở những người có và không có yếu tố nguy cơ (ví dụ: cholesterol cao).

* Nghiên cứu bệnh chứng: Một nghiên cứu so sánh tiền sử sử dụng điện thoại di động giữa những người bị u não và nhóm chứng không bị u não.

3. “OR và RR đều diễn giải theo kiểu ‘nguy cơ tăng gấp X lần’!”

* Sự thật: RR diễn giải trực quan hơn, ví dụ: “Nguy cơ mắc bệnh A tăng gấp 2 lần ở nhóm B so với nhóm C”. OR diễn giải phức tạp hơn, liên quan đến “odds” (tỷ lệ cược), khó hiểu hơn.

* Ví dụ:

* RR = 2: Người hút thuốc lá có nguy cơ mắc ung thư phổi cao gấp 2 lần so với người không hút thuốc.

* OR = 2: Odds mắc ung thư phổi ở người hút thuốc lá cao gấp 2 lần so với người không hút thuốc (cần diễn giải thêm để hiểu rõ ý nghĩa).

Ví dụ thực tế:

Một nghiên cứu bệnh chứng về mối liên hệ giữa sử dụng thuốc tránh thai và huyết khối tĩnh mạch sâu (DVT) cho thấy OR = 4. Điều này có nghĩa là odds bị DVT ở phụ nữ sử dụng thuốc tránh thai cao gấp 4 lần so với phụ nữ không sử dụng. Tuy nhiên, nếu tỷ lệ DVT trong dân số thấp, RR có thể chỉ khoảng 2,5-3.

Lời khuyên từ chúng mình:

* Luôn xem xét tỷ lệ mắc bệnh khi diễn giải OR và RR.

* Chọn chỉ số phù hợp với thiết kế nghiên cứu.

* Diễn giải kết quả một cách cẩn thận, tránh gây hiểu lầm.

Các bạn có câu hỏi gì không? Hãy để lại bình luận bên dưới để chúng mình cùng thảo luận nhé!