オッズ比から相対リスクへの変換が有効であるための前提条件

質問として、オッズ比(p1/q1)/(p2/q2)から相対リスクへの変換は(p1/(p1+q1))/(p2/(p2+q2))かなり簡単にできるので、これを行う前に注意する必要があることはあるのでしょうか。

ケースコントロール研究をしている場合、この種の研究からの相対的なリスクがわからないため、変換を行うべきではないことは明らかですが、他に考慮すべきことはありますか？

ありがとう。

ある意味では、オッズ比はリスク比よりも普遍的であるため、リスク比に多くの時間を費やしています。リスク比は広範囲のリスクにわたって一定であることができませんが、オッズ比は一定であることができます。たとえば、リスク比が3の場合、開始リスクレベルは1/3を超えることはできません。このため、オッズ比で表されたモデルには、相対リスク（またはリスク差）のモデルよりも相互作用の項が少ないことがよくあります。

答えは、この質問はかなり古いですが。

最大の注意点は、RRは計算できないため、ケースコントロール研究でRRの測定を使用できないことです。それらを比較するためのデータがある場合、その理由はありません。2つの測定値の違いは多くの場合、洞察をもたらします。

ただし、非常に蔓延している疾患（〜> 10％）の状況では、ORはRRを十分に近似しません。どのようなので、ほとんどの研究が探していること（IDRなどOR）特別な状況下でそれを近似RRか何かがあるORが期待できない場合には、密接にRRを近似する、それが何かそれで行く方が良いでしょう意志。

一般的に言えば、ORはケースコントロールスタディの設計を可能にする便利な測定値です。これは、2項回帰モデルには収束の問題があることが多いためです。