相対的なリスクは何ですか？一般的な結果のコホート研究でオッズ比を修正する方法

ロジスティック回帰は、コホート研究と臨床試験で頻繁に使用されます。関心のある結果の発生率が研究集団で一般的である場合（> 10％）、ロジスティック回帰に由来する調整済みオッズ比は、もはやリスク比に近似できなくなります。結果が頻繁にいるほど、オッズ比は1より1以上の場合、リスク比を過大評価したり、1未満の場合に過小評価したりします。真の相対リスクをよりよく表す関連または治療効果の。

Logistic regression is used frequently in cohort studies and clinical trials. When the incidence of an outcome of interest is common in the study population (>10%), the adjusted odds ratio derived from the logistic regression can no longer approximate the risk ratio. The more frequent the outcome, the more the odds ratio overestimates the risk ratio when it is more than 1 or underestimates it when it is less than 1. We propose a simple method to approximate a risk ratio from the adjusted odds ratio and derive an estimate of an association or treatment effect that better represents the true relative risk.