ODDS RATIO: ¿Qué es y cómo interpretarlo?

Elaborado por: 

Joshuan J. Barboza. PhD. Centro de Investigación en Epidemiología y Medicina Basada en Evidencias. Universidad Norbert Wiener. Lima. Peru

    La odds de un evento es la razón de la frecuencia (o posibilidad) de que ocurra sobre la posibilidad de que no ocurra. 

    Por ejemplo, tenemos 6 adultos mayores con enfermedad coronaria. De ellas, podemos decir que la odds de morir es de 1 a 5 (o 0.20). A diferencia del riesgo, donde es de 1 a 6 (o 0.17). 

    Desde un concepto epidemiológico, podemos decir que el OR es una medida de asociación que compara las odds de exposición entre los sujetos con el evento de interés, y aquellos sin el evento de interés. 

    Pensemos en lo siguiente:

 

(Tabla tetracórica o 2x2)

FÓRMULA #1

OR (Odds ratio)= Odds con evento / Odds sin evento --> OR es la RAZÓN entre las odds con evento sin evento

FÓRMULA #2

Odds con evento (con factor/sin factor)= Odds evento con factor / Odds evento sin factor

                                       = (Evento con factor/total eventos)/(Evento sin factor/total eventos)

Odds con evento            = (a/a+c) / (c/a+c) = a/c

FÓRMULA #3

Odds sin evento (con factor/sin factor)= Odds sin evento con factor/Odds sin evento sin factor

                                      = (Sin evento con factor/total sin eventos)/(Sin eventos sin factor/total sin eventos)

 Odds sin evento           = (b/b+d) / (d/b+d) = b/d

FÓRMULA #4

OR= (a/c) / (b/d) = a.d / b.c

    Al ser una razón, los resultados del OR pueden ser:

• OR=1:  No hay diferencia entre las odds de exposición entre los grupos. También puede interpretarse: "No hay asociación a mayor/a menos posibilidad del evento".
• OR>1: Hay mayor posibilidad del evento en el grupo expuesto.
• OR<1: Hay menor posibilidad del evento en el grupo expuesto. 

Sin embargo, calcular el OR no basta para entender la posibilidad de ocurrencia de un evento, además, para aseverar esa significancia, se requiere de su INTERVALO DE CONFIANZA. Para calcularlo:

1. Calcular el error estándar (SE) del logOR:
2. Calcular el IC del logOR
• Límite inferior (LI)= logOR - (Z*SE(logOR))
• Límite superior (LS)= logOR + (Z*SE(logOR))
• Donde Z es el valor de la distribución normal estándar correspondiente al nivel de confianza deseado. Para un IC95%, es 1.96.
3. Exponencial los LI, LS para obtener el IC95% del OR:
• IC95%= e^LI; e^LS

Para todos los cálculos mostrados en fórmula, una estrategia es utilizar calculadoras online que nos permitan obtener estos valores, siempre y cuando, contemos con los datos para la tabla tetracórica. 

Te compartimos una calculadora online, haciendo click en: CALCULADORA ONLINE

¿Cómo interpretar el OR en un artículo científico?

El OR como medida de asociación, se aplica sobre todo en diseños observacionales de caso control. En los estudios epidemiológicos, el OR no se puede interpretar cuando se contrasta un solo factor al desenlace, sino que debe ajustarse a los factores confusores que se asocian al factor de exposición. De esta manera se genera un denominado "modelo multivariado". 

En general, este modelo multivariado se obtiene con pruebas estadísticas como la regresión logística binaria. Esto quiere decir, que no podemos buscar la asociación entre un único factor hacia un desenlace. Por el contrario, lo que se busca es la asociación de la interacción de múltiples factores hacia un desenlace. 

Para interpretar un artículo científico, debemos contemplar:

• Confirmar el diseño, leyendo los métodos del artículo

• Identificar las variables de factor y desenlace. 
• En este estudio: 
• Factor: Infusión de Ifosfamida
• Desenlace: Encefalopatía
• Confirmar el modelo multivariado. ¿Cuáles son los factores confusores involucrados en el modelo?
• Edad, género, indicación en caso de sarcoma. 
• Evaluar los resultados. Buscar la tabla multivariada.

Para la interpretación, podemos utilizar el siguiente algoritmo:

INTERPRETACIÓN:

• Ifosfamida se asocia a mayor posibilidad de Encefalopatía en pacientes pediátricos hospitalizados (OR1.87; IC95% 1.02-3.45).

En conclusión, para la valoración, análisis e interpretación de las medidas de asociación, en este caso del OR, se requiere conocer el factor de exposición, los factores confusores asociados y el desenlace; además, considerar que el valor de la medida de efecto debe estar siempre acompañada del intervalo de confianza para saber si contiene o no a la unidad, y determinar a partir de ese punto la significancia estadística.

REFERENCIAS

1. Simon SD. Understanding the odds ratio and the relative risk. J Androl. 2001;22(4):533-536.
2. Andrade C. Understanding relative risk, odds ratio, and related terms: as simple as it can get. J Clin Psychiatry. 2015;76(7):e857-e861. doi:10.4088/JCP.15f10150
3. Bland JM, Altman DG. Statistics notes. The odds ratio. BMJ. 2000;320(7247):1468. doi:10.1136/bmj.320.7247.1468
4. Hillaire-Buys D, Mousset M, Allouchery M, et al. Liquid formulation of ifosfamide increased risk of encephalopathy: A case-control study in a pediatric population. Therapie. 2020;75(5):471-480. doi:10.1016/j.therap.2019.08.001