ハザード比をオッズ比に変換

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メタ分析：一部の研究でハザード比をオッズ比に変換するにはどうすればよいですか？含まれるべきケースコントロールとコホート研究があり、それらのいくつかはハザード比を報告しています。生データは、オッズ比を計算する方法で報告されません。

meta-analysis

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コメント（rep）はできませんが、うまくいけば、この「答え」は免除されます。.....この論文では、HR =オッズ、オッズ比（OR）ではないという非常に説得力のある説明をしています。臨床試験でのハザード比 ...おそらくOPのように、特にHRの用語が非常に複雑（条件付き確率から導出される2つのレートの制限の比率）であるため、導出を確認できて嬉しいですが、オッズの式それほど複雑ではありません。

— Big Old Dave

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@BigOldDaveその参照は一部に説得力があるかもしれませんが、「奇数」が実際に定義されることはなく、HRはオッズの観点から定義されます。オッズの一般に受け入れられている定義が暗示されている場合（むしろ、口語的なリスクの概念ではない）、HRの定義は単に間違っています。これは、この問題の非常に悪いリファレンスです。観測間隔の概念がないため、確率はレートではありません。レート比とハザード比は、少なくとも観測中の時間の補正を共有します。

— DWin 2016

@DWinをバックアップするstats.stackexchange.com/questions/15897/… も参照してください

— mdewey

\approx

$\approx$

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すべての実験でイベントが発生した被験者の割合が非常に低く（10％未満としましょう）、ハザードとオッズの比率が1に近い場合、ハザード、オッズ、および相対リスクの比率は互いに比較的近くなります。

そうでない場合、これらの対策の基本的な違いはますます顕著になります。特定の試行期間、イベント発生の特定の分布、および特定のドロップアウトパターンについて、ハザード比とオッズ比と相対リスク比の対応があります。メタ分析のすべての実験がこれらの点で類似している場合、それらを変換できる可能性があります。さまざまな期間、さまざまなドロップアウトパターン、またはさまざまなイベント時間分布で実験を行うと、ハザード比は実験全体で一定であり、おそらくより優れた相対リスク指標ですが、オッズまたはリスク比は基本的に決してありません（たとえハザード比は同じですが、同じオッズ比は実験間で異なるハザード比に対応します）。

— ビョルン
ソース

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RR = （ 1 - e^{人事 \ln （ 1 - r ）} ） / r

$\text{RR} = (1 - e^{\text{HR}\ln(1-r)})/r$

RR = \frac{または}{（ 1 - P_{o} ） + （ P_{o} \cdot または ）}

$\text{RR} = \frac{\text{OR}}{(1-P_o)+(P_o\cdot \text{OR})}$

その後、ORを計算できます。

— サシャ
ソース

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Zhang、Yuについての注記：95％CIの計算は、計算に明確に現れる用語にもかかわらず、非暴露群の結果の有病率を説明しないため、偏っています。Muller Maclehose doi：10.1093 / ije / dyu029を参照してください。これは、フォレストプロットを利用して整合性を評価するメタ分析に関連しています。

— AdamO

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ハザード比が相対的リスクに漸近的に類似しているという仮定を利用して、Grant et al、BMJ 2014によって推奨されている式を利用できます。

RR = OR /（1-p +（p * OR）

ここで、RRは相対リスク、ORはオッズ比、pは制御イベント率であり、次のようになります。

OR =（（1-p）* RR）/（1-RR * p）。

したがって、たとえば、RRが2.0で、apが0.1の場合、ORは2.25になりますが、pが0.2に増加すると、ORは2.67になります。

— Joe_74
ソース

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\neq

$\neq$

残念ながら、私はHRの式を知りません...しかし、メタ分析では、人々がRRであったようにHRを使用することは珍しくありません

— Joe_74