A network for students interested in evidence-based health care

Aloittelijan opas kerroinsuhteiden, luottamusvälien ja p-arvojen tulkintaan

Posted on June 29, 2018 by Eveliina Ilola

Tutorials and Fundamentals
Student Tutorial badge

A Finnish translation of Tim Hicks tutorial: A beginner’s guide to interpreting odds ratios, confidence intervals and p-values. Thank you to Eveliina Ilola for the translation.


Johdanto

Tutkimuksissa käytetään lukemattomia määriä erilaisia tilastoja, ja ne kohdatessaan voi tuntua pelottavalta ottaa ensimmäisiä askelia näyttöön perustuvan lääketieteen (evidence based medicine, EBM) ymmärtämisessä. Tämän lyhyen oppitunnin tarkoitus on auttaa terveydenhuoltoalan opiskelijoita tulkitsemaan lääketieteellisen tutkimuksen tiedottamisessa useimmiten käytettyjä tilastoja.

 Tässä oppitunnissa käytetty esimerkki keskittyy alla olevan kaavion ympärille. Kaaviossa on kuvitteellinen satunnaistettu kontrolloitu tutkimus (randomised controlled trial, RCT), joka vertailee uutta kolesterolia alentavaa lääkitystä plasebokontrolloituun verrokkiryhmään.


Kerroinsuhde (odds ratio, OR)

Kerroinsuhde on suhteellinen vaikutuksen mitta, joka mahdollistaa interventio- ja plaseboryhmän vertailun suhteessa toisiinsa.

Kerroinsuhde lasketaan seuraavalla tavalla:

Kerroinsuhde = Todennäköisyys interventioryhmässä / Todennäköisyys verrokki- tai plaseboryhmässä

Jos tulos on sama molemmissa ryhmissä, kerroinsuhde on 1. Tämä viittaa siihen, että tutkimuksen kahden ryhmän välillä ei ole eroa.

Mutta:

Jos kerroinsuhde > 1, verroki on parempi kuin interventio

Jos kerroinsuhde < 1, interventio on parempi kuin verrokki

Esimerkki 1

 SuperStatiinia plaseboon vertaava tutkimus mittasi kuolleisuutta ja sai seuraavat tulokset:

Kuoleman todennäkösyys SuperStatiinilla oli 0.4

Kuoleman todennäköisyys plasebolla oli 0.8

Kerroinsuhde oli 0.5

Jos SuperStatiinia plaseboon vertaava tutkimus reportoi, että “OR 0.5”, mitä tämä tarkoittaa?

A. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä

B. Ryhmien välillä ei ole eroa

C. Kuoleman todennäköisyys plaseboryhmässä on 50% pienempi kuin SuperStatiini-ryhmässä

 


Luottamusväli (confidence interval, CI)

Luottamusväli kuvaa vaikutuksen mitan (tässä esimerkissä ilmaistu kerroinsuhteena) ympärillä olevaa epävarmuutta.

Luottamusvälejä käytetään, koska tutkimukset keskittyvät vain pieneen otokseen koko populaatiosta. Alemman ja ylemmän luottamusvälin avulla voimme päätellä että todellinen arvo populaatiossa on näiden kahden arvon välillä. Useimmat tutkimukset ilmoittavat 95% luottamusvälin (95% CI).

 Jos luottamusväli ylittää 1:n (esimerkiksi 95% CI 0.9 – 1.1), tämä viittaa siihen, että tukimuksen ryhmien välillä ei ole eroa.

 Esimerkki 2

SuperStatiinia plaseboon vertaava tutkimus ilmoitti, että “OR 0.5 95% CI 0.4-0.6”

Mitä tämä tarkoittaa?

A. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä, ja todellinen arvo popuplaatiossa on 20% ja 80% välillä

B. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 60% ja 40% välillä

C. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä, todellinen arvo populaatiossa on 60% ja 10% välillä

 


 P-arvot

 P < 0.05 viittaa siihen, että ryhmien välillä on tilastollisesti merkittävä ero. P > 0.05 viittaa siihen, että ryhmien välillä ei ole tilastollisesti merkittävää eroa.

 Esimerkki 3

 Superstatiinia plaseboon vertaava tutkimus ilmoitti, että “OR 0.5 95% CI 0.4-0.6 p<0.01”.

Mitä tämä tarkoittaa?

A. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 60% ja 40% välillä. Tämä tulos oli tilastollisesti merkittävä.

B. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 60% ja 40% välillä. Tämä tulos ei ollut tilastollisesti merkittävä.

C. Kuoleman todennäköisyys SuperStatiini-ryhmässä on 50% pienempi kuin plaseboryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 60% ja 40% välillä. Ei ole selvää, onko tulos tilastollisesti merkittävä.

 


Oikean elämän esimerkki

 Lääkeyrityksen rahoittama kaksoissokko-olosuhteissa suoritettu satunnaistettu kontrolloitu tutkimus  vertasi adenosiinireseptoriantagonisti Cangreloria ja Clopidogrelia joko kiireellistä tai valinnaista ihon läpi tapahtuvaa sepelvaltimointerventiota (Percutaneous Coronary Intervention, PCI)

läpikäyvissä potilaissa. Tutkimus seurasi heitä 48 tunnin ajan tiettyjen kompliaatioiden varalta (Bhatt et al. 2009).

 

Tutkimuksessa ilmoitettiin, että “adjusted odds ratio with Cangrelor, 0.78; 95% confidence interval [CI], 0.66 to 0.93; P=0.005”

Mitä tämä tarkoittaa?

A. Kuoleman, sydäninfarktin, iskemian aiheuttaman revaskularisaation tai stenttiveritulpan todennäköisyys 48 tuntia satunnaistamisen jälkeen Cangrelor-ryhmässä oli 22% pienempi kuin Clopidogrel-ryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 34% ja 7% välillä. Tämä tulos ei ollut tilastollisesti merkittävä.

 B. Kuoleman, sydäninfarktin, iskemian aiheuttaman revaskularisaation tai stenttiveritulpan todennäköisyys 48 tuntia satunnaistamisen jälkeen Cangrelor-ryhmässä oli 34% pienempi kuin Clopidogrel-ryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 7% ja 22% välillä. Tämä tulos oli tilastollisesti merkittävä.

 C. Kuoleman, sydäninfarktin, iskemian aiheuttaman revaskularisaation tai stenttiveritulpan todennäköisyys 48 tuntia satunnaistamisen jälkeen Cangrelor-ryhmässä oli 34% pienempi kuin Clopidogrel-ryhmässä, ja todellinen arvo populaatiossa on 22% ja 7% välillä. Tämä tulos oli tilastollisesti merkittävä.

 


 Yhteenveto

 Tämän johdatuksen kerroinsuhteiden, luottamusvälien ja p-arvojen tulkintaan on tarkoitus auttaa terveydenhuolto-opiskelijoita ymmärtämään julkaistua tutkimusta, mikä voi aluksi tuntua pelottavalta. On kuitenkin tärkeää pitää mielessä, että tulokset pitävät paikkansa vain jos tutkimus oli hyvin suunniteltu ja suoritettu – tämä korostaa kriittisen arvioinnin tärkeyttä näyttöön perustuvassa lääketieteessä.

 Toivon että olet nauttinut tästä oppitunnista ja arvostan mitä tahansa palautetta sen sisällöstä, suunnittelusta ja rakenteesta. 

 


 Testin vastaukset

Esimerkki 1. Oikea vastaus on A.

Esimerkki 2. Oikea vastaus on B.

Esimerkki 3. Oikea vastaus on C.

Oikean elämän esimerkki. Oikea vastaus on C.

 


References:

Bhatt DL, Stone GW, Mahaffey KW, Gibson CM, Steg PG, Hamm CW, Price MJ, Leonardi S, Gallup D, Bramucci E, Radke PW, Widimský P, Tousek F, Tauth J, Spriggs D, McLaurin BT, Angiolillo DJ, Généreux P, Liu T, Prats J, Todd M, Skerjanec S, White HD, Harrington RA. CHAMPION PHOENIX Investigators. (2013). Effect of platelet inhibition with cangrelor during PCI on ischemic events. N Engl J Med. Apr 4;368(14):1303-13.

Tags:

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Subscribe to our newsletter

You will receive our monthly newsletter and free access to Trip Premium.