Inleiding

In de wereld van gegevensanalyse is de odds ratio (OR) een krachtige tool die gebruikt wordt om de associatie tussen twee variabelen te begrijpen, vooral in situaties waar causale verbanden moeten worden vastgesteld. Het stelt onderzoekers in staat om de kans op het optreden van een bepaalde gebeurtenis te vergelijken in twee verschillende populaties, berekend als de verhouding van de odds van dat evenement bij de blootgestelden ten opzichte van de niet-blootgestelden. Dit maakt het een onmisbaar instrument in epidemiologisch en statistisch onderzoek.

Functie

Odds Ratio = (kansen op de gebeurtenis in de blootgestelde groep) / (kansen op de gebeurtenis in de niet-blootgestelde groep)

Om de odds ratio grondig te begrijpen, kan een 2x2-tabel uiterst handig zijn. Dit biedt een visuele presentatie van de gegevens, waardoor de analyse toegankelijker wordt:

• A: aantal blootgestelden met de gebeurtenis
• B: aantal blootgestelden zonder de gebeurtenis
• C: aantal niet-blootgestelden met de gebeurtenis
• D: aantal niet-blootgestelden zonder de gebeurtenis

Wanneer de data op deze manier worden georganiseerd, kan de odds ratio eenvoudig worden berekend met de formule: OR = (A/B) / (C/D) = AD/BC, wat de relatie tussen de variabelen kan verduidelijken.

Voorbeeld 1

Stel je voor dat we de impact van roken op de ontwikkeling van longkanker bestuderen. In ons hypothetische onderzoek zien we dat 20 rokers longkanker ontwikkelden, terwijl 80 rokers dat niet deden. Aan de andere kant ontwikkelden 5 niet-rokers longkanker, terwijl 95 niet-rokers geen longkanker ontwikkelden.

Berekening van de odds ratio

We beginnen met het berekenen van de kansen voor de blootgestelde groep (rokers):

• Kansen in de blootgestelde groep = (20 rokers met longkanker) / (80 rokers zonder longkanker) = 0.25

Vervolgens berekenen we de kansen voor de niet-blootgestelde groep (niet-rokers):

• Kansen in de niet-blootgestelde groep = (5 niet-rokers met longkanker) / (95 niet-rokers zonder longkanker) = 0.0526

Nu kunnen we de odds ratio vaststellen:

• Odds ratio = (0.25) / (0.0526) = 4.76

Dit betekent dat rokers bijna vijf keer meer kans hebben om longkanker te ontwikkelen dan niet-rokers, wat de sterke associatie tussen roken en longkanker benadrukt.

Betrouwbaarheid van de Odds Ratio

Bij het interpreteren van de odds ratio is het cruciaal om de betrouwbaarheidsintervallen (BI) in overweging te nemen. Het BI biedt een schatting van de parameter binnen welk bereik de werkelijke odds ratio waarschijnlijk ligt. Een gangbare betrouwbaarheidsinterval is 95%, wat ons een solide basis biedt om te concluderen dat de werkelijke waarde met 95% zekerheid binnen het interval ligt.

De formules voor het berekenen van het 95% BI zijn als volgt:

• Bovenste 95% BI = e ^ [ln(OR) + 1.96 √(1/A + 1/B + 1/C + 1/D)]
• Onderste 95% BI = e ^ [ln(OR) - 1.96 √(1/A + 1/B + 1/C + 1/D)]

Toepassing op ons voorbeeld

Als we onze berekende odds ratio van 4.76 gebruiken en de waarden invullen, krijgen we inzicht in de precisie van onze resultaten, wat ook ons begrip van het fenomeen verbetert.

Interpretatie van de Odds Ratio

Een odds ratio groter dan 1 geeft een verhoogde kans op de gebeurtenis in de blootgestelde groep aan, terwijl een odds ratio van minder dan 1 aanduidt dat de kans op de gebeurtenis lager is in de blootgestelde groep. Een odds ratio van 1 betekent dat er geen verschil in kansen is tussen de groepen.

Bijvoorbeeld, met een odds ratio van 4.76, kunnen we concluderen dat rokers 4.76 keer meer kans hebben om longkanker te ontwikkelen in vergelijking met niet-rokers. Dit biedt sterke ondersteuning voor de relatie tussen roken en longkanker.

Verschillen met Relatieve Risico's

Het is van groot belang om te begrijpen dat de odds ratio verschilt van relatieve risico's. De odds ratio meet de kans op een gebeurtenis versus de kans op een niet-gebeurtenis binnen de blootgestelde en niet-blootgestelde groepen. Relatieve risico's daarentegen houden verband met de totale kans op de gebeurtenis binnen de gehele populatie van blootgestelden en niet-blootgestelden. Dit kan leiden tot verschillende interpretaties, vooral in gevallen waar de gebeurtenis veel voorkomt.

Conclusie

Met de odds ratio hebben onderzoekers een krachtig instrument in handen dat helpt bij het begrijpen van de associatie tussen blootstelling en gebeurtenissen. Het niet alleen helpt bij het vaststellen van deze associaties, maar ook bij het ontwikkelen van strategieën en beleid op het gebied van de volksgezondheid. Het is essentieel dat onderzoekers de odds ratio zorgvuldig interpreteren, met inachtneming van de betrouwbaarheidsintervallen en de context van hun gegevens.

Referenties

1.

Szumilas, M. (2010). Explaining odds ratios. Journal of the Canadian Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 19(3), 227-229.

2.

Andrade, C. (2015). Understanding relative risk, odds ratio, and related terms: as simple as it can get. Journal of Clinical Psychiatry, 76(7), e857-861.

3.

Cummings, P. (2009). The relative merits of risk ratios and odds ratios. Archives of Pediatrics & Adolescent Medicine, 163(5), 438-445.

4.

Grant, R.L. (2014). Converting an odds ratio to a range of plausible relative risks for better communication of research findings. BMJ, 348, f7450.