So, jetzt ein zweiter Versuch nicht am Handy sondern am Computer und mit etwas mehr Zeit. Ich benutze R und das Paket epiR
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library(epiR)
Stellen wir uns vor, Du hast eine Fall-Kontrollstudie an 20 Personen mit und an 20 Personen ohne eine Erkrankung gemacht. Dann könnte die Kontingenztabelle wie folgt aussehen:
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> case_control <- matrix(c(2, 18, 18, 2), nrow=2)
> print(case_control)
[,1] [,2]
[1,] 2 18
[2,] 18 2
Nehmen wir an, dass Du in einer Kohortenstudie 10 Mal soviele PErsonen in Spalte 2 hättest sammeln müssen und hättest die sonst gleichartige Kontingenztabelle bekommen:
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> cohort <- matrix(c(2, 18, 180, 20), nrow=2)
> print(cohort)
[,1] [,2]
[1,] 2 180
[2,] 18 20
Ist einsichtig, dass das die gleichen Daten, mal als Kohortenstudie und mal als Fallkontrollstudie sein können?
Jetzt berechnen wir Odds ratio und Relatives Risiko aus beiden Tabellen. ERst aus der Fall-Kontrollstudie:
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> epi.2by2(case_control)
Outcome + Outcome - Total Inc risk * Odds
Exposed + 2 18 20 10 0.111
Exposed - 18 2 20 90 9.000
Total 20 20 40 50 1.000
Point estimates and 95% CIs:
-------------------------------------------------------------------
Inc risk ratio 0.11 (0.03, 0.42)
Odds ratio 0.01 (0.00, 0.10)
[...]
Dann aus der Kohortenstudie:
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> epi.2by2(cohort)
Outcome + Outcome - Total Inc risk * Odds
Exposed + 2 180 182 1.10 0.0111
Exposed - 18 20 38 47.37 0.9000
Total 20 200 220 9.09 0.1000
Point estimates and 95% CIs:
-------------------------------------------------------------------
Inc risk ratio 0.02 (0.01, 0.10)
Odds ratio 0.01 (0.00, 0.06)
[...]
Wie Du siehst, kommst Du in beiden Fällen auf die gleiche Odds ratio, aber auf verschiedene relative Risiken. Du kannst also aus der Tabelle der Fall-Kontroll-Studie nicht das Relative Risiko vorhersagen, das die Kohortenstudie erbracht hätte. Du kannst aber die Odds Ratio in der Kohorte vorhersagen, ohne die ganze Kohorte untersuchen zu müssen.
LG,
Bernhard