Assessment of relative risk measurement comparing with odds ratio, attributable risk and number needed to treat

Çalışmada relatif riskin (RR) kuramsal özellikleri ile diğer risk ölçütlerinin (odds oran› “OO”, atfedilen risk “AR” ve tedaviye gerekli sayı “NNT-number needed to treat”) kuramsal özelliklerine açıklık getirilmesi, RR ve diğer ölçütler arasındaki ilişkilerin irdelenmesi ve RR’nin tıbbi karar vermede kullanımına ilişkin baz kısıtlılıklara değinilerek çözüm önerilerinin ortaya konması amaçlandı. Çalışma Planı: iki yüz kişilik türetilmiş bir örneklem üzerinde olası tüm RR, OO, AR, NNT değerleri ve %95 güven aralıkları hesaplandı. Ayrıca, gerçek klinik verilere dayalı örnek bir uygulama yapıldı. Bulgular: Farklı klinik durumlar için RR’nin aynı değeri aldığı bulundu. Atfedilen risk ve NNT gibi mutlak risk ölçütleri klinik değışim oranıyla paralel değişim gösterdiler. Sonuç: Relatif riskin çok farklı klinik durumlar için aynı değeri alabilmesi söz konusu ölçütün değerlendirmesinde sorun yaratmaktadır. Bu nedenle RR değerlerini yorumlarken, RR’ye ek olarak klinik değişim oranıyla paralellik gösteren AR ölçütünün göz önünde bulundurulması yararlı olabilir.It was aimed to clarify the theoretical aspects of relative risk (RR) and other risk measurements (odds ratio “OR”, attributable risk “AR” and number needed to treat “NNT”), to examine the associations between RR and others, to refer the limitations of RR in medical decision making and to put forward some solution suggestions. Study Design: All possible RR, OR, AR, NNT values and their confidence intervals were calculated in a sample of 200 subjects. In addition, an example practice was performed based on real clinical data. Results: The value of RR was the same in different clinical conditions. The change in absolute risk measurements such as AR and NNT was parallel with clinical change rate. Conclusion: Interpretation of RR causes problem since it can take the same value in different clinical conditions. Therefore, in addition to RR, considering the AR measurement which is parallel with clinical change rate, may be useful while interpreting the RR values

The use of cyclic processes in medical decision making: An application of the Markov model

Amaç: Çalışmada Markov modelin kavramsal yapısına açıklık getirilerek, sağlık alanında karar verme ve kestirimde bulunmada kullanımının örnek bir model ile gösterilmesi amaçlandı. Çalışma Planı: Markov model kuramını irdelemek için hipotetik bir çalışmayla, St. Jude toplam terapi XIIIB protokolünün akut lenfoblastik lösemideki etkinliğine ilişkin örnek bir model kurgulandı. Başlangıç durumu remisyon olan 10000 denemelik bir kohort benzetim çözümlemesi düzenlenerek 10 döngü sürecinde olguların remisyonda kalma beklentisi hesaplandı. Bulgular: Olayların zamanlaması önemli olduğunda, zaman aşımı karar probleminde risk yaratıyorsa ve olaylar birden fazla kez tekrar edebiliyorsa (nüks gibi), Markov model söz konusu olayları tahmin etmede kullanılabilir bir modelleme türüdür. Kurguladığımız örnek modelin sonucu olarak, St. Jude toplam terapi XIIIB protokolü ile tedavi gören herhangi bir olgunun 2. döngüde relapssız remisyonda kalma olasılığının %43 olduğu ve bu döngüden sonra artan bir hızda düştüğü bulundu. Sonuç: Markov modeller yardımıyla klinik stratejilerin maliyet, etkinlik ve yaşam kalitesi ölçütleri sentez edilerek, bunların sonucunda yaşam beklentisi, kalite düzeltmeli yaşam beklentisi ve yaşam maliyeti hesaplanabilir.Objectives: We aimed to explain the conceptual basis of the Markov model and to show the use of this model by an example application in medical decision making and medical predicting. Study Design: An example model regarding the effectiveness of St. Jude Total Therapy XIIIB protocol in Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) was hypothesised to evaluate the Markov model concept. The expected remission probabilities in 10 cycles were calculated in a cohort simulation with 10,000 trials, in a cohort in remission in the initial state. Results: Markov models are effective prediction models when the timing of events is important, when the decision problem involves risk over time and when events may happen more than once (as in recurrence). Markov models can be used in estimating such events. As a result of derived model, the remission probability without relaps of any case treatrd with St. Jude Total Therapy XIIIB protocol in ALL disease in the second cycle was found as 43% and it was sharply reduced after this cycle. Conclusion: Cost, effectiveness, and health-related quality of life criteria of clinical strategies can be synthesised by the help of Markov models and used in the calculation of life expectancy, quality adjusted life expectancy and lifetime cost