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BMJ小小統計問題(69)：

Odds ratios and adjusting for confounding

(OR與干擾作用之調整)

前言：

前幾期的BMJ小小統計問題與Q&A針對效果量的介紹相信大家都已有初步概念。本周要來介紹OR值以及干擾作用之調整，重點為crude OR以及adjusted OR的解讀以及分析結果表格建議呈現之方式。還有，在何種情形下，OR可以代替RR。統合分析研究工作坊將於明年2月舉辦，最近文章會以meta-analysis及其效果量的主題為主。Hope u enjoy it.

題目：

研究人員調查了腦性麻痺與出生體重和出生後5分鐘Apgar score間的關聯。採用以族群為基礎的世代研究設計。該世代包括1986 ~ 1995年在挪威出生的543,064例無畸形的單胎嬰兒，且在出生後1年內都存活。資料來自挪威醫學出生登記系統和挪威腦性麻痺登記系統10年資料[1]。

據報導，腦性麻痺的盛行率為18 / 10000。下表顯示了腦性麻痺各次診斷(四肢麻痺Quadriplegia、雙側麻痺Diplegia和半身麻痺Hemiplegia)的分類Apgar score和出生體重的調整和未調整OR。

下列敘述何者正確？(複選)

a)參考組由表中的(1)表示。

b)腦性麻痺與Apgar score的關係受出生體重之干擾。

c)採用Cox比例風險迴歸計算調整後的OR。

d)OR是對母群體RR的估計值。

答案：

a,b,d正確，c錯誤。

Table1｜Ods ratios of quadriplegia, diplegia, or hemiplegia according to categorised Apgar score and birth weight

詳細說明：

　　該研究調查出生體重、出生後5分鐘的Apgar score是否與腦性麻痺有關。出生體重分為小於1,500 g、1,500 ~ 2499 g和大於或等於2,500 g。Apgar score被分為小於4分、4 ~ 6分、7 ~ 8分和9 ~ 10分。表1顯示在腦性麻痺的三個子群中，每一類出生體重和Apgar score的未調整和調整之OR [2-3]。

　　每類別之出生體重及Apgar score的OR是通過將該類別的腦性麻痺勝算(odds)除以參考類別的腦性麻痺勝算而得。每個子群中每變數之參考類別相同；出生體重為大於或等於2500 g、Apgar score為9~10分，由表中的(1)表示(a正確)。勝算(odds)是機率另一種表達方式。如，四肢麻痺(Quadriplegia)子群的勝算是Apgar score< 4分的世代中，被診斷為該類子群的嬰兒數與未患腦性麻痺嬰兒數的比值。

　　未調整的OR(有時稱為Crude OR)未針對其他變數的潛在干擾因素進行調整。分類Apgar score之調整OR為針對出生體重的潛在干擾進行調整，而分類出生體重的調整OR則為針對Apgar score的潛在干擾進行調整。對於腦性麻痺三個子診斷中的每一類出生體重和Apgar score，調整後的OR與未調整的OR有顯著差異，意味著腦性麻痺和Apgar score間的關係受到出生體重的干擾影響(b正確)，腦性麻痺和出生體重之間的關係受到Apgar score的干擾影響。

　　對於三個次診斷中的每個出生體重+Apgar score類別，所有調整後的OR均大於1，因此每個類別中腦性麻痺的可能性均高於參考類別。對於每個類的出生體重和Apgar score，母群體OR的95%信賴區間不包括1，因此每個類別的腦性麻痺勝算與參考類別的勝算有統計學顯著差異。

　　Cox proportional hazard regression調整干擾因素的HR；HR是從time to event資料得出，並比較兩組在一段時間內發生事件的機率[4]。調整後的OR來自logistic regression(c錯誤)，該過程調整OR，將所研究的其他變數之同時效應納入考量。如，出生體重較低的嬰兒預計Apgar score較低，因為較高的評分表示嬰兒較健康。因此，在各次診斷中，出生體重低於1,500 g的嬰兒發生腦性麻痺的odds增加可能不是由於低出生體重，而是由於這些出生體重嬰兒的Apgar score較低。通過調整Apgar score的同時效應，可以估計出生體重與腦性麻痺間的真實關係。將未調整和調整的OR並列呈現是一種建議的做法，因為可以讓讀者確定干擾因素的影響。

　　在上述研究中，我們可以估算在腦性麻痺的每個次診斷中，每一類出生體重和Apgar score的母群體之相對危險性(relative risk)。母群體RR估計值描述相對於參照類別的腦性麻痺風險；RR升高表明腦性麻痺之風險增加，而RR小於1則表明腦性麻痺之風險降低[5]。然而，OR調整干擾因素的方式不適用於RR。Logistic regression只能提供調整後的OR。OR估計母群體之RR，儘管它們可能是母群體參數的偏估計值。當疾病或狀態的風險很低，通常低於10%時(如本研究)，則樣本OR將是對母群體RR的良好估計(d正確)。可以用簡單的數學來證明。

Reference:

[1] Lie KK, Grøholt E-K, Eskild A. Association of cerebral palsy with Apgar score in low and normal birthweight infants: population based cohort study. BMJ 2010;341:c4990.

[2] Sedgwick P, Marston L. Odds ratios. BMJ 2010;341:c4414.

[3] Sedgwick P. Odds ratios II. BMJ 2010;341:c4971.

[4] Sedgwick P. Hazard ratios. BMJ 2011;343:d5918.

[5] Sedgwick P, Marston L. Relative risks BMJ 2010;341:c3983

Cite this as: BMJ 2011;343:d6833

https://www.bmj.com/content/343/bmj.d6833