«Подводные камни» статистического анализа и клинической интерпретации полученных оценок на примере пациентов с хронической болезнью почек. Часть I: Оценка риска

Отношение рисков (ОР) и отношение шансов (ОШ) - широко распространенные методы оценки сопряженности фактора риска и исхода. ОШ является косвенным выражением ОР и позволяет судить о полярности изменения абсолютного риска и его статистической значимости, но часто дает искаженное представление о кратности изменения риска под воздействием анализируемого фактора (как правило, ОШ "переоценивает" ОР). В случае маргинальной частоты исходов менее 10% оценка ОШ очень близка к ОР. Поэтому нередко при проведении мета-анализов, посвященных факторам риска редких заболеваний, за ОР принимают ОШ, в иных случаях оценка ОР может быть получена из ОШ при наличии точных данных о распространённости заболевания или риске в неэкспонированной группе. Несмотря на то, что ОР более наглядно, наиболее часто для оценки связи фактора риска и исхода используют ОШ. Этому есть несколько объяснений. ОШ универсально: в отличие от ОР, ОШ можно оценить не только при когортном исследовании, но и исследовании "случай-контроль". ОШ значительно удобнее, поскольку позволяет получить обратные оценки не только по отношению к фактору риска, но и по отношению к исходу. Однофакторный анализ, не учитывающий влияние различных вмешивающихся факторов (которые не являются непосредственной целью анализа) может приводить к смещенной оценке (примером может служить парадокс Симпсона). Чтобы преодолеть эту проблему, применяют многофакторный анализ. Одним из наиболее часто применяемых видов многофакторного анализа является логистическая регрессия. Как в случае когортных исследований, так и исследований "случай-контроль" в исходе применения этого метода связь факторов риска и исходов оценивается при помощи выражения ОШ. В статье представлен способ конверсии скорректированного ОШ в ОР (а также границ доверительного интервала) и приведены примеры. Следует помнить, что и ОР, и ОШ при непосредственной эмпирической оценке носят кумулятивный характер, не предполагают цензурированных наблюдений, не учитывают влияние ковариат и время наблюдения. Если субъекты исследования имеют разное время наблюдения, то связь фактора риска и исхода можно проанализировать путем вычисления интенсивности, с которой происходят события. Этот показатель известен как плотность инцидентности (заболеваемости) и представляет отношение количества событий к суммарному времени наблюдения пациентов. Отношение таких оценок в двух группах может быть интерпретировано как относительный риск. Получить скорректированное значение рисков для различных факторов можно при помощи регрессии Пуассона, в которой анализируется влияние предикторов на интенсивность наступления событий. Таким образом, несмотря на кажущуюся простоту оценок ОШ и ОР, каждая из них обладает особенностями интерпретации. Необходимо владеть базовыми знаниями об особенностях ОШ и ОР, чтобы адекватно и в полной мере овладеть информацией, приводимой в научных публикациях и использовать ее в клинической практике.

1. Knol M.J., Duijnhoven R.G., Grobbee D.E. et al. Potential misinterpretation of treatment effects due to use of odds ratios and logistic regression in randomized controlled trials. PLoS One. 2011;6(6):e21248.

2. Janani L., Mansournia M.A., Nourijeylani K. et al. Statistical Issues in Estimation of Adjusted Risk Ratio in Prospective Studies. Arch Iran Med. 2015 Oct;18(10):713-9. DOI: 0151810/AIM.0012.

3. Nurminen M. To use or not to use the odds ratio in epidemiologic analyses? Eur J Epidemiol. 1995;11(4):365-71.

4. McNutt L.A., Wu C., Xue X. et al. Estimating the relative risk in cohort studies and clinical trials of common outcomes. Am J Epidemiol. 2003;157(10):940-3.

5. Guyatt G.H., Oxman A.D., Santesso N. et al. Grade guidelines 12. Preparing summary of findings tables?binary outcomes. J Clin Epidemiol 2012; 69: 158-172.

6. Deeks J.J., Higgins J.P.T., Altman D.G. Cochrane handbook for systematic reviews of interventions. Chapter 9: Analysing data and undertaking meta-analyses. The Cochrane Collaboration; 2011.

7. Balasubramanian H., Ananthan A., Rao S. et al. Odds ratio vs risk ratio in randomized controlled trials. Postgrad Med. 2015; 127(4):359-67. DOI: 10.1080/00325481.2015.1022494.

8. Shrier I., Steele R. Understanding the relationship between risks and odds ratios. Clin J Sport Med. 2006; 16(2):107-10.

9. Рубанович А.В., Хромов-Борисов Н.Н. Теоретический анализ показателей предсказательной эффективности бинарных генетических тестов. Экологическая генетика. 2013; 11(1): 77-90.

10. Huang P.P., Shu D.H., Su Z. et al. Association between lifestyle, gender and risk for developing end-stage renal failure in IgA nephropathy: a case-control study within 10 years. Ren Fail. 2019;41(1):914-920. DOI: 10.1080/0886022X.2019.1635029.

11. The portal for rare diseases and orphan drugs. [Internet] https://www.orpha.net/

12. IDF Diabetes Atlas - ed 8 (Database on the Internet) 2017. [Internet] http://www.idf.org/

13. Emerging Risk Factors Collaboration, Sarwar N., Gao P. et al. Diabetes mellitus, fasting blood glucose concentration, and risk of vascular disease: a collaborative meta-analysis of 102 prospective studies. Lancet. 2010; 375(9733):2215-22. DOI: 10.1016/S0140-6736(10)60484-9.

14. Зулькарнаев А.Б., Фоминых Н.М., Карданахишвили З.Б. Сосудистый доступ и выживаемость пациентов на гемодиализе: особенности причинно-следственной связи. Вестник трансплантологии и искусственных органов. 2019;21(2):49-58. DOI: 10.15825/1995-1191-2019-2-49-58.

15. Бикбов Б.Т., Томилина Н.А. Заместительная терапия терминальной хронической почечной недостаточности в Российской Федерации в 1998-2013 гг. Отчет по данным общероссийского регистра заместительной почечной терапии Российского диализного общества. Часть первая. Нефрология и диализ. 2015; 17(3, приложение): 5-111. DOI: 10.28996/1680-4422-2017-4suppl-1-95.

16. European Renal Association - European Dialysis and Transplant Association (ERA-EDTA) Registry Annual Report 2015. 2017; [Internet] https://www.era-edta-reg.org/files/annualreports/pdf/AnnRep2015.pdf

17. United States Renal Data System. 2016 USRDS annual data report. Volume 2 - End-stage Renal Disease (ESRD) in the United States: 1 • Incidence, Prevalence, Patient Characteristics, and Treatment Modalities 2016; [Internet] https://www.usrds.org/2016/view/Default.aspx

18. Zhang J., Yu K.F. What's the relative risk? A method of correcting the odds ratio in cohort studies of common outcomes. JAMA. 1998;280(19):1690-1.

19. Buraczynska M., Zukowski P., Wacinski P. et al. Chemotactic cytokine receptor 5 gene polymorphism: relevance to microvascular complications in type 2 diabetes. Cytokine. 2012 May;58(2):213-7. DOI: 10.1016/j.cyto.2012.01.007.

20. Parving H.H., Lewis J.B., Ravid M. et al. Prevalence and risk factors for microalbuminuria in a referred cohort of type II diabetic patients: a global perspective. Kidney Int. 2006; 69(11):2057-63.

21. Grant R.L. Converting an odds ratio to a range of plausible relative risks for better communication of research findings. BMJ. 2014;348:f7450. DOI: 10.1136/bmj.f7450.

22. Sanghavi K., Brundage R.C., Miller M.B. et al. Genotype-guided tacrolimus dosing in African-American kidney transplant recipients. Pharmacogenomics J. 2017; 17(1):61-68. DOI: 10.1038/tpj.2015.87.

23. Jacobson P.A., Schladt D., Oetting W.S. et al. Lower calcineurin inhibitor doses in older compared to younger kidney transplant recipients yield similar troughs. Am J Transplant. 2012;12(12):3326-36. DOI: 10.1111/j.1600-6143.2012.04232.x.

24. Peeters L.E.J., Andrews L.M., Hesselink D.A. et al. Personalized immunosuppression in elderly renal transplant recipients. Pharmacol Res. 2018;130:303-307. DOI: 10.1016/j.phrs.2018.02.031.

25. Kievit R.A., Frankenhuis W.E., Waldorp L.J. et al. Simpson's paradox in psychological science: a practical guide. Front Psychol. 2013;4:513. DOI: 10.3389/fpsyg.2013.00513.

26. Hanley J.A., Th?riault G. Simpson's paradox in meta-analysis. Epidemiology. 2000;11(5):613-4.

27. Altman D.G., Deeks J.J. Meta-analysis, Simpson's paradox, and the number needed to treat. BMC Med Res Methodol. 2002;2:3.

28. Gofrit O.N., Zorn K.C., Steinberg G.D. et al. The Will Rogers phenomenon in urological oncology. J Urol. 2008;179(1):28-33.

29. Albertsen P.C., Hanley J.A., Barrows G.H. et al. Prostate cancer and the Will Rogers phenomenon. J Natl Cancer Inst. 2005;97(17):1248-53.

30. Wacholder S. Binomial regression in GLIM: estimating risk ratios and risk differences. Am J Epidemiol. 1986;123(1):174-84.

31. Sangmuang P., Lucksiri A., Katip W. Factors Associated with Mortality in Immunocompetent Patients with Hospital-acquired Pneumonia. J Glob Infect Dis. 2019;11(1):13-18. DOI: 10.4103/jgid.jgid_33_18.

32. Park S.H., Jeong M.H., Park I.H. et al. Effects of combination therapy of statin and N-acetylcysteine for the prevention of contrast-induced nephropathy in patients with ST-segment elevation myocardial infarction undergoing primary percutaneous coronary intervention. Int J Cardiol. 2016;212:100-6. DOI: 10.1016/j.ijcard.2016.03.009.

33. Shah P.K., Yan P.L., Dauw C.A. et al. Emergency Department Switching and Duplicate Computed Tomography Scans in Patients With Kidney Stones. Urology. 2018;114:41-44. DOI: 10.1016/j.urology.2018.01.013.

34. Muduma G., Odeyemi I., Smith-Palmer J. et al. Budget impact of switching from an immediate-release to a prolonged-release formulation of tacrolimus in renal transplant recipients in the UK based on differences in adherence. Patient Prefer Adherence. 2014;8:391-9. DOI: 10.2147/PPA.S60213.

35. Muduma G., Shaw J., Hart W.M. et al. Cost utility analysis of immunosuppressive regimens in adult renal transplant recipients in England and Wales. Patient Prefer Adherence. 2014;8:1537-46. DOI: 10.2147/PPA.S69461.

36. Yang Y., George K.C., Luo R. et al. Contrast-induced acute kidney injury and adverse clinical outcomes risk in acute coronary syndrome patients undergoing percutaneous coronary intervention: a meta-analysis. BMC Nephrol. 2018;19(1):374. DOI: 10.1186/s12882-018-1161-5.

37. Shang W., Li L., Ren Y. et al. History of kidney stones and risk of chronic kidney disease: a meta-analysis. PeerJ. 2017;5:e2907. DOI: 10.7717/peerj.2907.

38. Crowley M.J., Diamantidis C.J., McDuffie J.R. et al. Clinical Outcomes of Metformin Use in Populations With Chronic Kidney Disease, Congestive Heart Failure, or Chronic Liver Disease: A Systematic Review. Ann Intern Med. 2017;166(3):191-200. DOI: 10.7326/M16-1901.

39. Томилина Н.А., Андрусев А.М., Перегудова Н.Г. и соавт. Заместительная терапия терминальной хронической почечной недостаточности в Российской Федерации В 2010-2015 гг. Отчет по данным общероссийского регистра заместительной почечной терапии Российского диализного общества, часть первая. Нефрология и диализ. 2017; 19(4, приложение):1-95. DOI: 10.28996/1680-4422-2017-4suppl-1-95.