オッズ比


Charcot(@StudyCH)です。

オッズ比 odds ratio, OR とは高頻度で研究に用いられる統計的指標の一つです。この記事ではオッズ比の求め方や解釈について説明します。

オッズとオッズ比

オッズ

あるイベントが起こった回数を、イベントが起こらなかった回数で割って求めます。例えば、脳卒中患者が100人中25人再発したのなら、オッズは25:100で、0.25となります。入院患者が80名中3人転倒したのなら、オッズは3:80で、0.0375です。

オッズ比

二つの集団の疾病リスクの比のことです。曝露要因と疾病の関連性を示す指標のひとつで、症例対照研究や断面研究で使われます。ランダム化比較試験や前向きコホート研究で使われる相対危険度に相当します。

リスク(要因)にさらされた群(要因への暴露あり)のオッズを、リスクにされされなかった群(要因への暴露あり)のオッズで割って求めます。対象者を以下の表を用いて集計して、その下の式からオッズとオッズ比を求めます。


要因への曝露あり 要因への曝露なし 合計
症例 aba+b
対照 cdc+d
合計 a+cb+da+b+c+d


オッズ比の解釈

オッズ比が「1」であれば2群間に差がないと判断します。もし、オッズ比が1以上であれば、リスクに晒された患者でイベントが起こりやすいことを示しています。逆に、1以下であれば、イベントが起こりにくいということです。

例えば、非喫煙者 (要因への曝露なし) に対する喫煙者 (要因への曝露あり) の肺がん罹患者 (症例) 数を集計したとします。この時、オッズ比が1であれば、非喫煙者と喫煙者で肺がん罹患者は同じであったといえます。しかし、1より大きければ、喫煙者の方が肺がんに罹患しやすいということになります。1より小さければその逆です。

オッズ比の数字は、そのまま当該疾患の罹患率が何倍高いかを意味しています。つまり、この場合、オッズ比が2であれば、喫煙者の肺がん罹患率が非喫煙者の罹患率より2倍高いことを意味します。

オッズ比には必ず95%信頼区間(95%CI)を添えます。95%CIが1を含んでいなければそのオッズ比は統計的に有意と判断します。

まとめ

一見すると相対危険度と同じようにもみえますが、相対危険度は曝露群と非曝露群の比較であるのに対して、オッズ比は症例群と対照群の比較を行っています。

実際には、オッズ比だけで判断するのではなく、オッズ比の95%信頼区間を求め、暴露群と非暴露群に統計的に差があるかを検討する必要があります。

それでは皆さまの研究がうまくいくことを願って。

Charcot(@StudyCH)でした。All the best。