¿Odds ratio o razón de proporciones? Su utilización en estudios transversales
Odds ratio or prevalence ratio? Their use in cross-sectional studies
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Algunos estudios epidemiológicos con diseño transversal expresan sus resultados en forma de OR, pero utilizan la definición de PR. El objetivo principal de este trabajo es describir y comparar diferentes métodos de cálculo de la PR discutidos en la bibliografía reciente en dos escenarios (prevalencia < 20% y prevalencia > 20%).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se realizó una búsqueda bibliográfica para conocer las técnicas más utilizadas para la estimación de la PR. Los 4 procedimientos más empleados fueron: a) seguir obteniendo OR mediante regresión logística no condicional, pero utilizando su definición correcta de OR; b) utilizar una regresión de Breslow-Cox; c) utilizar un modelo lineal generalizado con la transformación logaritmo y familia binomial, y d) utilizar una fórmula de conversión de una OR, obtenida mediante regresión logística tradicional, a una PR. Se han replicado para cada uno de los dos escenarios (prevalencia < 20% y prevalencia > 20%) los modelos hallados utilizando datos reales de la Encuesta de Salud de Catalunya de 1994.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">No se observan grandes diferencias entre las estimaciones ni entre los errores estándar obtenidos al utilizar una u otra técnica cuando la prevalencia es baja. Cuando la prevalencia es alta existen diferencias entre los estimadores y entre los intervalos de confianza, aunque todas las medidas mantienen la significación estadística.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusión</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Todos los métodos propuestos tienen sus pros y sus contras, y debe ser el propio investigador/a quien escoja la técnica que mejor se adapte a sus datos y ser coherente a la hora de utilizar un estimador y su interpretación.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Background</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The most commonly used measures of association in cross-sectional studies are the odds ratio (OR) and the prevalence ratio (PR). Some cross-sectional epidemiologic studies describe their results as OR but use the definition of PR. The main aim of this study was to describe and compare different calculation methods for PR described in literature using two situations (prevalence < 20% and prevalence > 20%).</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Material and methods</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A literature search was carried out to determine the most commonly used techniques for estimating the PR. The four most frequent methods were: 1) obtaining the OR using non-conditional logistic regression but using the correct definition; 2) using Breslow-Cox regression; 3) using a generalized linear model with logarithmic transformation and binomial family, and 4) using the conversion formula from OR into PR. The models found were replicated for both situations (prevalence less than 20% and greater than 20%) using real data from the 1994 Catalan Health Interview Survey.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Results</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">When prevalence was low, no substantial differences were observed in either the estimators or standard errors obtained using the four procedures. When prevalence was high, differences were found between estimators and confidence intervals although all the measures maintained statistical significance.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusion</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">All the methods have advantages and disadvantages. Individual researchers should decide which technique is the most appropriate for their data and should be consistent when using an estimator and interpreting it.</p>" ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:21 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "1." "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Epidemiologic research. Principles and quantitative methods" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "D.G. Kleinbaum" 1 => "L.L. Kupper" 2 => "H. Morgenstern" ] ] ] ] ] "host" => array:1 [ 0 => array:1 [ "LibroEditado" => array:2 [ "titulo" => "Belmont" "serieFecha" => "1982" ] ] ] ] ] ] 1 => array:3 [ "identificador" => "bib0010" "etiqueta" => "2." 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| 2024 Noviembre | 4 | 5 | 9 |
| 2024 Octubre | 97 | 46 | 143 |
| 2024 Septiembre | 75 | 32 | 107 |
| 2024 Agosto | 83 | 37 | 120 |
| 2024 Julio | 73 | 35 | 108 |
| 2024 Junio | 61 | 30 | 91 |
| 2024 Mayo | 89 | 52 | 141 |
| 2024 Abril | 68 | 38 | 106 |
| 2024 Marzo | 54 | 53 | 107 |
| 2024 Febrero | 49 | 41 | 90 |
| 2024 Enero | 61 | 29 | 90 |
| 2023 Diciembre | 46 | 28 | 74 |
| 2023 Noviembre | 49 | 31 | 80 |
| 2023 Octubre | 43 | 22 | 65 |
| 2023 Septiembre | 47 | 31 | 78 |
| 2023 Agosto | 60 | 28 | 88 |
| 2023 Julio | 66 | 34 | 100 |
| 2023 Junio | 71 | 22 | 93 |
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| 2023 Abril | 49 | 32 | 81 |
| 2023 Marzo | 71 | 65 | 136 |
| 2023 Febrero | 70 | 31 | 101 |
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| 2022 Diciembre | 72 | 42 | 114 |
| 2022 Noviembre | 74 | 61 | 135 |
| 2022 Octubre | 59 | 61 | 120 |
| 2022 Septiembre | 50 | 57 | 107 |
| 2022 Agosto | 45 | 66 | 111 |
| 2022 Julio | 61 | 62 | 123 |
| 2022 Junio | 46 | 58 | 104 |
| 2022 Mayo | 60 | 71 | 131 |
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| 2022 Marzo | 52 | 68 | 120 |
| 2022 Febrero | 52 | 51 | 103 |
| 2022 Enero | 42 | 64 | 106 |
| 2021 Diciembre | 34 | 48 | 82 |
| 2021 Noviembre | 35 | 59 | 94 |
| 2021 Octubre | 33 | 50 | 83 |
| 2021 Septiembre | 35 | 49 | 84 |
| 2021 Agosto | 23 | 43 | 66 |
| 2021 Julio | 31 | 38 | 69 |
| 2021 Junio | 20 | 45 | 65 |
| 2021 Mayo | 30 | 43 | 73 |
| 2021 Abril | 45 | 82 | 127 |
| 2021 Marzo | 61 | 59 | 120 |
| 2021 Febrero | 45 | 14 | 59 |
| 2021 Enero | 41 | 33 | 74 |
| 2020 Diciembre | 42 | 29 | 71 |
| 2020 Noviembre | 12 | 8 | 20 |
| 2020 Octubre | 14 | 8 | 22 |
| 2020 Septiembre | 18 | 15 | 33 |
| 2020 Agosto | 10 | 18 | 28 |
| 2020 Julio | 33 | 17 | 50 |
| 2020 Junio | 12 | 13 | 25 |
| 2020 Mayo | 19 | 9 | 28 |
| 2020 Abril | 33 | 20 | 53 |
| 2020 Marzo | 18 | 14 | 32 |
| 2020 Febrero | 13 | 56 | 69 |
| 2020 Enero | 24 | 26 | 50 |
| 2019 Diciembre | 22 | 22 | 44 |
| 2019 Noviembre | 13 | 8 | 21 |
| 2019 Octubre | 9 | 6 | 15 |
| 2019 Septiembre | 16 | 25 | 41 |
| 2019 Agosto | 12 | 20 | 32 |
| 2019 Julio | 7 | 13 | 20 |
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| 2013 Diciembre | 16 | 4 | 20 |
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| 2003 Enero | 2813 | 0 | 2813 |
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