De complete gids: hoe u oddsratio's kunt rapporteren


In de statistieken vertelt een odds ratio ons de verhouding tussen de kans dat een gebeurtenis zich voordoet in een behandelgroep en de kans dat een gebeurtenis zich voordoet in een controlegroep.

Wanneer we een oddsratio rapporteren, nemen we doorgaans het volgende mee:

  • De waarde van de oddsratio
  • Het betrouwbaarheidsinterval voor de oddsratio
  • Hoe de odds ratio te interpreteren in de context van het probleem

We kunnen bijvoorbeeld zoiets als dit melden:

Er was geen significant verschil in de kans op het oplopen van een ziekte tussen de rokers- en niet-rokersgroepen (OR = 1,44, 95% BI [0,91, 1,97]).

Opmerking : als een betrouwbaarheidsinterval voor een oddsratio het getal „1“ bevat, dan is er geen statistisch verschil in de kans dat een gebeurtenis plaatsvindt tussen de twee groepen. Lees hier een volledige uitleg.

De volgende voorbeelden laten zien hoe u een oddsratio in verschillende scenario’s kunt rapporteren.

Voorbeeld 1: Odds ratio tussen trainingsprogramma’s

Stel dat een basketbalcoach een nieuw trainingsprogramma gebruikt om te kijken of dit het aantal spelers dat een bepaalde vaardigheidstest kan halen vergroot, vergeleken met een oud trainingsprogramma.

De coach recruteert 50 spelers om elk programma te gebruiken en registreert het aantal spelers dat met elk programma slaagt.

Hij constateert dat de odds ratio tussen de twee programma’s 0,599 is en dat het 95% betrouwbaarheidsinterval voor de odds ratio [0,245, 1,467] is.

Zo kan het de resultaten communiceren:

Er was geen significant verschil in de kans om te slagen voor de vaardigheidstest tussen spelers die het nieuwe programma gebruikten en spelers die het oude programma gebruikten (OR = 0,599, 95% BI [0,245, 1,467]).

Voorbeeld 2: Odds ratio tussen medicijnen

Stel dat een arts twintig patiënten rekruteert om medicijn A te proberen en twintig patiënten om medicijn B te proberen, om te bepalen of er een verschil is in de kansen dat een patiënt een apneutest kan doorstaan.

Hij constateert dat de odds ratio tussen Programma A en Programma B 1,78 is en dat het 95% betrouwbaarheidsinterval voor de odds ratio [1,57, 1,99] is.

Zo kan ze de resultaten communiceren:

Er was een significant verschil in de kans om te slagen voor de apneutest tussen patiënten die geneesmiddel A gebruikten en patiënten die geneesmiddel B gebruikten (OR = 1,78, 95% BI [1,57, 1, 99]).

Voorbeeld 3: Odds ratio tussen opleidingen

Stel dat een leraar 30 studenten rekruteert om een wekelijks studierooster te gebruiken en 30 studenten om een dagelijks studierooster te gebruiken om te bepalen of er een verschil is in de kansen van een student om voor een specifiek examen te slagen.

Ze vindt dat de odds ratio tussen het wekelijkse programma en het dagelijkse programma 1,22 is en dat het 95% betrouwbaarheidsinterval voor de odds ratio [0,91, 1,53] is.

Zo kan ze de resultaten communiceren:

Er was geen significant verschil in de kans op slagen voor het examen tussen de twee opleidingen (OR = 1,22, 95% BI [0,91, 1,53]).

Aanvullende bronnen

De volgende tutorials bieden aanvullende informatie over het berekenen en interpreteren van odds ratio’s:

Hoe oddsratio’s te interpreteren
Hoe u een betrouwbaarheidsinterval voor een oddsratio kunt berekenen
Odds ratio versus relatief risico: wat is het verschil?

Einen Kommentar hinzufügen

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert