Estadísticas de Odds Precisos

Sin embargo, la lectura del ORP dependerá de qué variable se considere como exposición y qué variable se considere como evento de interés. Para ello recomendamos evaluar la secuencia lógica en que se presentan las variables en estudio, y así determinar cuál corresponde a la exposición y cuál corresponde al evento de interés.

Ahora bien, dicho estudio podría haber utilizando una muestra diferente, de hecho, existen muchísimas posibles muestras de embarazadas. Surge la pregunta: ¿cuál es el rango de valores que tomaría el OR calculado en múltiples muestras de embarazadas?

La respuesta a esta interrogante se obtiene a partir del intervalo de confianza del OR, medida de precisión que informa la variabilidad del OR calculado en un estudio.

La precisión del OR depende del tamaño muestral: para un mismo nivel de confianza, a mayor tamaño muestral más pequeño será el intervalo, por ende, más precisa será la estimación del OR "real" poblacional.

La segunda información que aporta el intervalo de confianza de un OR tiene relación con su significación estadística.

No obstante lo anterior, es importante precisar un concepto: un OR estadísticamente significativo no necesariamente es biológica o clínicamente relevante, y viceversa.

Este resultado permite afirmar que el riesgo de SHE en las embarazadas con antecedente de migraña es significativamente mayor al de las embarazadas sin este antecedente. Una explicación más detallada sobre intervalos de confianza puede encontrarse en el capítulo de Guyatt et al. Frecuentemente intercambiamos OR por RR, sin embargo, dicho intercambio se rige por una serie de consideraciones metodológicas, matemáticas y clínicas.

Recomendamos al lector utilizar RR toda vez que sea metodológicamente posible, dada la simpleza de su cálculo y facilidad de interpretación, limitando el uso de OR a estudios retrospectivos y a circunstancias en las cuales se utilizan modelos de regresión logística como estrategia estadística para reducir el sesgo de confusión Asimismo, la interpretación de un OR debe realizarse respetando la temporalidad del estudio que le dio origen.

Ejemplo n° 1. Cálculo e interpretación de OR en estudios prospectivos ensayos clínicos aleatorizados y estudios de cohorte. Se evaluó la asociación entre el antecedente de migraña y el desarrollo de síndrome hipertensivo del embarazo SHE utilizando un estudio de cohorte Para ello siguieron a embarazadas normotensas entre 11 y 16 semanas de gestación, con antecedente de migraña y sin este antecedente.

En el grupo de embarazadas con antecedente de migraña 24 desarrollaron SHE y no lo hicieron; por su parte, en el grupo de embarazadas sin antecedente de migraña 13 desarrollaron SHE y no lo hicieron. Interpretación OR: "la razón entre ocurrencia versus no ocurrencia de SHE es 3,1 veces mayor en embarazadas con antecedente de migraña en comparación a embarazadas sin este antecedente.

Esta asociación es estadísticamente significativa". Ejemplo n° 2. Cálculo e interpretación de OR en estudios retrospectivos estudios de casos y controles no pareados. La muestra estuvo constituida por casos sujetos con cardiopatia isquémica crónica y controles sujetos sin cardiopatia isquémica crónica.

Entre los casos, 33 sujetos presentaban HHC y 81 sujetos no la presentaban, mientras que entre los controles 38 sujetos presentaban HHC y no la presentaban.

Interpretación OR: "la razón entre presencia de HHC versus ausencia de HHC es 2,8 veces mayor en los sujetos con cardiopatía isquémica crónica en comparación a los sujetos sin esta patología.

Ejemplo n° 3. Cálculo e interpretación de OR en estudios transversales. Se evaluó la asociación entre obesidad e hipertensión arterial en escolares chilenos, empleando un estudio transversal La muestra estuvo constituida por 2.

Interpretación OR de prevalencia: "la razón entre escolares hipertensos versus no hipertensos es 3,6 veces mayor en escolares obesos en comparación a escolares eutróficos. Martín-Moreno JM, Banegas JR. Sobre la traducción del término inglés odds ratio como oportunidad relativa.

Salud Pública Mex ; Rivera S, Larrondo FJ, Ortega JP. Evaluación de los resultados de un artículo sobre tratamiento. Bland JM, Altman DG. Statistical notes. The odds ratio. BMJ Gordis L. Chapter Estimating risk: is there an association? En: Gordis L. Epidemiology, Fourth Edition. Saunders; Jaeschke R, Walter S, El Barbary M, Guyatt G.

Understanding the results: more about odds ratios. En: Guyatt G, Rennie D, Meade M, Cook D. Users' Guides to the Medical Literature, Second Edition. McGraw-Hill; Holcomb WL, Chaiworapongsa T, Luke DA, Burgdorf KD. An odd measure of risk: use and misuse of the odds ratio. Obstet Gynecol ; Grimes D, Schulz K.

Bias and causal associations in observational research. Lancet ; Mcnutt LA, Wu C, Xue X, Hafner JP. Estimating the relative risk in cohort studies and clinical trials of common outcomes. Am J Epidemiol ; Cohort studies: marching towards outcomes.

Schulz K, Grimes DA. Case-control studies: research in reverse. Hernández B, Velasco-Mondragón HE. Encuestas transversales. Zocchetti C, Consonni D, Bertazzi P. Relationship between prevalence rate ratios and odds ratios in crosssectional studies. Int J Epidemiol ; Guyatt G, Walter S, Cook D, Wyer P, Jaeschke R.

Chapter 8. Confidence intervals. Deeks J. When can odds ratios mislead? Odds ratios should be used only in case-control studies and logistic regression analyses.

BMJ ; Facchinetti F, Allais G, Nappi RE, D'amico R, Marozio L, Bertozzi L, ET AL. Migraine is a risk factor for hypertensive disorders in pregnancy: a prospective cohort study. Cephalalgia ; Gallego-Luis R, Ruiz-García A, Gordillo-López FJ, Díaz-Puente MV, Esteban J, Gil de Miguel A.

Estudio de casos y controles no emparejados: hiperhomocisteinemia y cardiopatía isquémica crónica. Aten Primaria ; Bancalari R, Díaz C, Martínez-Aguayo A, Aglony M, Zamorano J, Cerda V, et al. Prevalencia de hipertensión arterial y su asociación con la obesidad en edad pediátrica.

Recibido el 4 de enero de , aceptado el 2 de mayo de Correspondencia a: Dr. Jaime Cerda. Departamento de Salud Pública, Facultad de Medicina, Pontificia Universidad Católica de Chile. Marcoleta , Piso 1. Santiago Centro. Teléfono: E-mail: jcerda med. Conflictos de Intereses:. Claudio Vera. Tabla 3.

Relación entre lechones con diarrea y número de parto primerizas vs. cerdas viejas. En este caso, los lechones con diarrea tienen 14 veces más posibilidades de ser de primerizas que de cerdas viejas y esto no ocurría por casualidad o sea, es estadísticamente significativo.

Si las primerizas hubieran traído un nuevo patógeno, serían los lechones de las cerdas viejas los que tendrían la diarrea, ya que sus madres no les habrían transferido inmunidad. Había una fuerte evidencia de que las camadas de primerizas tenían más posibilidades de padecer diarrea, por lo que probablemente estas cerdas habían estado expuestas a algo nuevo para ellas, pero que ya debía estar en la granja.

Las intervenciones deberían centrarse en las primerizas, antes que en el resto de cerdas. En resumen, la OR es una gran herramienta de campo que puede ayudar a cuantificar la fuerza de las asociaciones entre dos variables dicotómicas.

Como mayor sea la asociación es decir, como mayor sea el valor de la OR , más probable será que un cambio en una variable afecte a la otra. Si se quiere cuantificar el impacto que tendrá el cambio, necesitas demostrar la causalidad y calcular el riesgo atribuible a cada variable.

Clica aquí para descargar una hoja de cálculo para calcular la razón de posibilidades. una forma es analizar cuántos animales deberán ser tratados para obtener un resultado positivo. Esto es lo que nos permite el número necesario para tratar NNT.

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El odds ratio (OR) expresa si la probabilidad de ocurrencia de un evento o enfermedad: caso/no caso difiere o no en distintos grupos, por lo general El cociente de los odds de los dos grupos es lo que se denomina odds ratio y constituye otra forma de cuantificar la asociación entre dos variables dicotómicas 3. Odds Ratio: esta medida se usa comúnmente en la investigación médica para determinar la asociación entre dos mamen123.info calcula dividiendo las

Estadísticas de Odds Precisos - Análogamente, Odds Ratio (OR) se define como un cociente entre dos odds. En el ejemplo, el OR corresponde al odds de que llueva en junio dividido por el odds de El odds ratio (OR) expresa si la probabilidad de ocurrencia de un evento o enfermedad: caso/no caso difiere o no en distintos grupos, por lo general El cociente de los odds de los dos grupos es lo que se denomina odds ratio y constituye otra forma de cuantificar la asociación entre dos variables dicotómicas 3. Odds Ratio: esta medida se usa comúnmente en la investigación médica para determinar la asociación entre dos mamen123.info calcula dividiendo las

El cálculo de OR requiere la disposición de los datos en una tabla 2x2, por lo que tienen que estar formateados en forma categórica por ejemplo, sí y no para dos variables independientes. Utilizando esta tabla, la OR puede calcularse con una simple multiplicación y división cruzadas, o sea:.

Lo interesante de la OR es que uno no tiene que preocuparse del orden de las variables cuál está arriba y cuál a un lado ya que el cálculo dará exactamente el mismo valor.

De la fórmula anterior destaca que el valor de OR siempre será un número positivo entre cero e infinito. La OR se interpreta así:. La fórmula no es muy compleja. Por ejemplo, las personas altas tienen más posibilidades de utilizar pantalones con las perneras más largas que las personas más bajas.

Así, aunque estas dos variables altura y longitud de la pernera están asociadas, no implica que por comprar unos pantalones más largos vayas a hacerte más alto no hay causalidad.

Para entender mejor cómo utilizar la OR para demostrar una asociación, vamos a ver un par de ejemplos con datos de campo. Uno de mis colegas estaba tratando de identificar si, en su sistema concreto, las úlceras gástricas estaban asociadas con pneumonía.

Sabemos que hay múltiples causas para las úlceras gástricas. Recordemos de nuevo que la asociación no demuestra ni prueba la causalidad. Sólo porque la pneumonía y las úlceras están asociadas en un sistema concreto no significa que al prevenir la pneumonía necesariamente tendremos un impacto sobre las úlceras gástricas causalidad.

Estos datos son un tanto confusos, por lo que para ayudarnos a descifrarlos se han transformado en una tabla 2X2 Tabla 2 utilizando la fórmula de OR:. Tabla 2. Relación entre pneumonía y úlceras o hiperqueratosis en cerdos.

Ahora podemos dedicar tiempo y recursos a un estudio para ver si la implementación de un programa vacunal contra patógenos respiratorios puede ayudar a disminuir las úlceras gástricas. En el segundo caso, un cliente había notado un incremento de diarrea en lechones de 3 días de vida. Culpaba a su nuevo proveedor de primerizas de haber introducido un patógeno nuevo en la granja.

Se trataba de una explotación de 1. Al revisar las salas con diarrea se veía que muchas de las camadas de primerizas estaban afectadas, aunque también lo estaban algunas de cerdas viejas. Tabla 3. Relación entre lechones con diarrea y número de parto primerizas vs.

cerdas viejas. En este caso, los lechones con diarrea tienen 14 veces más posibilidades de ser de primerizas que de cerdas viejas y esto no ocurría por casualidad o sea, es estadísticamente significativo. Si las primerizas hubieran traído un nuevo patógeno, serían los lechones de las cerdas viejas los que tendrían la diarrea, ya que sus madres no les habrían transferido inmunidad.

La segunda es estudiar antes a fondo cuáles son sus probabilidades de ganar… y sus odds. Os preguntaréis qué es una odds y por qué usamos un término tan raro. A la segunda pregunta os diré que no he encontrado una palabra castellana que guste a la mayoría.

Para contestar a la primera pregunta tenemos que calentarnos un poco las neuronas. Todos entendemos el concepto de probabilidad. Pero al jugador quizás le interese más saber cuánto es más probable que salga el seis frente a que no salga.

Salgamos ahora del casino. He observado que la noche que echo una mirada a las noticias en Internet antes de acostarme duermo peor. Supongamos que hago una encuesta preguntando a la gente que me encuentro por la calle si duermen bien y si acostumbran a ver las noticias antes de acostarse y obtengo los resultados que os muestro en la tabla.

Podemos preguntarnos ¿cuál es la probabilidad de que alguien que lea las noticias sea insomne?. Por otra parte, ¿cuál es la odds del lector de ser insomne?. Esto quiere decir que el riesgo de tener insomnio es más o menos el mismo entre los que leen las noticias y los que no.

Esta es la denominada odds ratio OR , un parámetro bastante interesante que, en breve, veremos para qué sirve. Vamos ahora a analizar de nuevo los datos de la tabla, pero esta vez al revés. Y esto es así porque la OR, también llamada razón de predominio , mide la fuerza de la asociación entre el efecto el insomnio y la exposición leer las noticias.

Su valor es siempre el mismo aunque cambiemos el orden de las proporciones en la tabla. Como ocurre con otros parámetros, lo correcto será calcular su intervalo de confianza para conocer la precisión de la estimación. Además, esta asociación será significativa si el intervalo no incluye el uno, que es el valor neutro para la OR.

Cuánto mayor sea la OR, mayor será la fuerza de la asociación. Las OR menores de uno son más complejas de interpretar, aunque podemos hacer un razonamiento similar al que hacíamos con los RR menores que uno.

Pero aquí acaba la similitud entre los dos. El uso correcto del RR precisa del conocimiento de la incidencia del efecto en las dos poblaciones comparadas mientras que la OR se calcula en base a la frecuencia observada en las dos, por lo que no son parámetros equiparables aunque su interpretación sea similar.

Solo tienden a igualarse en los casos en los que el efecto tiene una probabilidad muy baja de presentarse. Por estos motivos, la OR es la medida de asociación utilizada en estudios de casos y controles y metaanálisis , mientras que los RR son preferible para los estudios de cohortes y los ensayos clínicos.

Un par de consideraciones antes de acabar con el tema de la OR. Primera, aunque nos permita comparar la asociación entre dos variables cualitativas categorizadas como sí o no , no sirve para establecer relaciones de causa-efecto entre las dos. Segunda, tiene gran utilidad porque permite evaluar el efecto de otras variables sobre esta asociación, lo que puede servir para planificar la realización de estudios estadísticos de regresión logística.

Pero esa es otra historia…. Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Guardar mi nombre, correo electrónico y web en este navegador la próxima vez que comente. He leído y acepto la Política de Privacidad.

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Estadistica en Epidemiologia: Odds Ratio

Diferenciar el concepto de razón, proporción tasa, odds y probabilidad. 2. Definir, calcular e interpretar la prevalencia, incidencia acumulada y La odds ratio nos permite calcular la fuerza de la asociación entre exposición y efecto cuando no conocemos los riesgos basales El odds ratio (OR) expresa si la probabilidad de ocurrencia de un evento o enfermedad: caso/no caso difiere o no en distintos grupos, por lo general: Estadísticas de Odds Precisos





















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