רפואה נתמכת ראיות

בפרק הזה נסביר איך לנסח שאלה הנוגעת לטיפול או להתערבות רפואית.

שאלה כזו ננסח בתמציתיות בעזרת ראשי התיבות PICO:

P עבור patient, מיהם המטופל ומחלתו, או population- באיזה אוכלוסיית מטופלים אנחנו מתעניינים.

I עבור intervention, ההתערבות שמעניינת אותנו.

C עבור comparison, למה נרצה להשוות את ההתערבות, למשל לפלצבו.

O עבור outcome, תוצא- מה אנחנו רוצים למדוד ולבדוק- תמותה? שיפור בערכי סוכר? תפקוד הברך?

---

דוגמא לניסוח שאלה, לשרשרת חיפוש ולמאמר רלוונטי למטופל:

נאמר שמטופל בן 30 סובל מכאבים בברך לאחר תנועה סיבובית בכדורסל, מאובחן קרע מניסקוס, אורתופד אחד מציע ניתוח והשני מציע להתחיל בפיזיותרפיה.

שאלת ה PICO המתומצתת:

P- מטופלים עם קרע מניסקוס, I- פיזיותרפיה, C- כריתת מניסקוס, O- תפקוד

ובמשפט: במטופלים עם קרע במניסקוס, האם פיזיותרפיה יעילה כמו ניתוח מבחינת שיפור בתפקוד.

מאמר שעונה על השאלה הזו:

מדובר במחקר מבוקר אקראי, שהתפרסם ב JAMA ב 2018.

האוכלוסייה הייתה מטופלים עם קרע מניסקוס, ללא נעילת ברך.

ההתערבות הייתה פיזיותרפיה- שני טיפולים בשבוע למשך שמונה שבועות, עם ניתוח באלו שלא השתפרו.

ההשוואה הייתה לניתוח מיידי שבו בוצעה כריתת מניסקוס חלקית.

התוצא- שיפור בתפקוד הברך לאחר שנתיים בסולם של 0-100.

המחקר כלל כ 160 איש בכל קבוצה. כ 30% מקבוצת הפיזיותרפיה בסופו של דבר עברו בכל זאת ניתוח.

בניתוח התוצאות לפי כוונת הטיפול (intention to treat) ההבדל בשיפור תפקוד הברך בין שתי הקבוצות היה 3 נקודות מתוך 100, לרעת קבוצת הפיזיותרפיה. זהו הבדל שלא נחשב משמעותי קלינית. היו יותר תופעות לואי בקבוצת הניתוח המיידי.

אנחנו רוצים לחשוב שכאשר יש ממצאים חשובים ואמינים ממחקרים קליניים, הרופאים יאמצו את מסקנות המחקרים. פעמים רבות זה כך, אך לעתים ישנם מצבים בהם הרופאים אינם משתמשים בהתערבויות שהוכחו כיעילות. ישנם גם מצבים בהם טיפול הוכח במחקר קליני כמזיק או כלא יעיל, והרופאים ממשיכים להשתמש בו.

למעשה יש כאן מצב של העדר הסכמה בין המידע המחקרי לדעתו של הרופא. התופעה קשורה להיבטים חברתיים ופסיכולוגיים, אך לעתים מדובר דווקא ביישום נכון של רפואה נתמכת ראיות: החלטה המשלבת לא רק ממצאי מחקר אלא גם את המאפיינים הספציפיים של המטופל, כפי שמובנים על ידי המומחה, ואת מטרות המטופל וערכיו.

בפרק זה, עוד יותר מפרקים אחרים, יש לשים לב שלא מדובר בייעוץ רפואי: לעתים אצל מטופל מסוים, עם מאפיינים מסוימים, הטיפול הנכון יהיה דווקא טיפול שמנוגד לראיות המקובלות.

-----

מחקר ה COURAGE – משנת 2007- העדר תועלת בביצוע צינטור התערבותי באנשים עם מחלת לב קורונרית יציבה

מעקב 13 שנה של מחקר ה WHI - כאשר מדובר במניעת מחלות, נזקי טיפול הורמונלי חליפי עולים על התועלת.

מחקר על טיפול בפריצת דיסק- המתנה וטיפול שמרני לפני החלטה על ניתוח  יעילה להפחתת כאב בטווח ארוך כמו ניתוח מידי

אנשי צוות המטפלים בחולי קורונה סובלים בשכיחות גבוהה מאוד מבעיות נפשיות: חרדה, דכאון, שימוש מופרז באלכוהול ותסמונת פוסט טראומטית (PTSD). כך נמצא במחקר אנגלי שפורסם ביוני 2021.

פגיעה נפשית משמעותית עלולה להיגרם עקב "פציעה מוסרית". הכוונה היא לחשיפה לפעולות שנוגדות את המוסר של הנפגע: פעולות שהוא נאלץ לבצע, בוחר לבצע או רואה שאחרים מבצעים.

סולם למדידת פציעה מוסרית, שנקרא MIES (Moral injury exposure score) מודד את הפציעה הזו לפי מענה על תשע שאלות.

החוקרים העריכו שפציעה מוסרית קשורה (ואולי אף עלולה להיות סיבה) לפגיעה נפשית משמעותית בזמן הטיפול בחולי קורונה.

הם בדקו את שכיחות הבעיות הנפשיות בצוות שטיפול בחולי קורונה בגל הראשון של המחלה בבריטניה, והשתמשו במודל רגרסיה לוגיסטית כדי לבדוק אם גיל, מין, תפקיד (רופאה, אחות, צוות לא רפואי), ופציעה מוסרית הם גורמים שיכולים לנבא פגיעה נפשית.

המחקר הדגים שכיחות גבוהה מאוד של בעיות נפשיות, וכן קשר חזק מאוד בין פציעה מוסרית לבין בעיות נפשיות, ובעקר PTSD, שם ה odds ratio עבור אנשים שחוו פציעה מוסרית היה 4.2, לעומת אנשים שחוו פחות פציעה מוסרית. גורמים אחרים שהיו קשורים לפגיעה נפשית היו עיסוק כאחים/אחיות, מין המטפל, וגיל. 

בפרק ננתח את תקפות המאמר ואת התוצאות לפי שיטה שהסברנו לעומק בשני הפרקים הקודמים. הפעם נתייחס גם  לרווח בר סמך של ה- odds ratio בתוך מודל הרגרסיה.

---

המאמר שהוזכר בפרק:

Psychosocial impact of the COVID-19 pandemic on 4378 UK healthcare workers and ancillary staff: initial baseline data from a cohort study collected during the first wave of the pandemic

הסבר על פציעה מוסרית

https://www.ptsd.va.gov/professional/treat/cooccurring/moral_injury.asp

איך נדע אם להאמין למאמר שמשתמש בשיטה נפוצה ביותר בספרות הרפואית?

בפרק על פציעות ברצים חובבים הוסבר מהי בעצם הקללה הזו (או הברכה), "רגרסיה לוגיסטית", ואיך לקרוא את התוצאות שלה. בפרק הזה נמשיך לנתח אותו מאמר. נשתמש בכלי לניתוח תקפות שנקרא QUIP, שכולל שישה קריטריונים כדי להחליט האם מאמר שעוסק בפרוגנוזה (ובהשפעת גורמים שונים על תוצא מסוים בעתיד) הוא תקף.

הקריטריונים הם בחירה נכונה של משתתפים למחקר, מעקב מלא ככל האפשר, הגדרה ומדידה נכונים של גורמי הסיכון לתוצא (המאפיינים של המטופל שאולי קשורים לפציעת ריצה), הגדרה ומדידה נכונים של התוצא (פציעת הריצה), מדידה של כל הערפלנים החשובים, ומודל נכון.

לגבי מודל הרגרסיה נפרט שלוש דרישות חשובות ממנו: מספר משתנים (מאפייני מטופל) שאינו רב מדי עבור גודל המחקר, העדר קשרים חזקים בין שני משתנים שונים באותו מודל, וזהירות ממצב בו יש משתנה כמותי (למשל, גיל המטופל) עם השפעה שמשתנה לאורך הטווח, למשל אם גיל גדול בעשר שנים בצעירים משפיע על פציעת ריצה אחרת מתוספת עשר שנים לגיל אצל מבוגרים יותר.

---

מאמרים שהוזכרו בפרק

Previous injuries and some training characteristics predict running-related injuries in recreational runners: a prospective cohort study

Risk factors for overuse injuries in short- and long-distance running: A systematic review

---

כלי ה QUIP בצורתו המפורטת.

לקריאה נוספת על תקפות מודל הרגרסיה והדרישות ממנו מתוך סדרת מאמרי הסבר של  JAMA

Logistic Regression Diagnostics: Understanding How Well a Model Predicts Outcomes

נדבר על הרגרסיה הלוגיסטית ואיך להבין את תוצאותיה במאמר, ועל גורמי סיכון לפציעות ריצה ברצים חובבים.

כאשר יש מחקר שבו רוצים לנבא תוצא מסוים, כמו האם למשל רץ חובב יחווה פציעת ריצה, וכאשר יש יותר מגורם מנבא אפשרי אחד, משתמשים בשיטת מחקר הנקראת רגרסיה לוגיסטית. אפשר לבצע שיטה זו על מחקר קוהורט, כמו במחקר שנציג כאן.

ברגרסיה לוגיסטית ניתן משקל שונה לכל אחד מהמאפיינים של המטופל, בתוך נוסחה שמטרתה לחזות מה הסיכוי שאותו מטופל יחווה את התוצא. למשל, במאמר שנציג, המשקל שמקבלת פציעה קודמת רב יותר מהמשקל שמקבל משך אימון הריצה, בחיזוי פציעת ריצה נוספת.

---

למתעניינים במבנה נוסחת הרגרסיה ובמתמטיקה מאחוריה:

ברגרסיה לוגיסטית המשקל עבור כל מאפיין מבוטא על ידי המקדם (שמצוין באות היוונית בטא). את המקדם הזה מכפילים בערך של המאפיין עצמו. למשל,  המאפיין "פציעה קודמת" יקבל את הערך "1" אם אכן יש פציעה קודמת, ואם אין- יקבל את הערך "0". אם המקדם (beta) עבור פציעה קודמת הוא 4, ואם המטופל אכן נפצע בעבר (המאפיין קיבל את הערך "1"), המכפלה תהיה 4X1. אם משך האימון הוא 20 דקות, וערך המקדם עבור מאפיין זה הוא 0.05, שני הערכים יוכפלו והמספר שיוכנס למכפלה הוא 1.

בנוסחות הרגרסיה מאפיינים ("משתנים") רבים, למשל, משך האימון, נוכחות פציעה קודמת, סוג המשטח עליו רצים, ועוד. לכל מאפיין מקדם משלו בנוסחה. עבור מטופל (מתאמן במקרה שלנו) מסוים, כל מאפיין מקבל ערך מסוים לפי הנתונים של אותו מטופל, ומוכפל במקדם שהוא קבוע בנוסחה. כל המכפלות מסוכמות והמספר המתקבל אמור לחזות את התוצא- במקרה שלנו לחזות מה הסיכוי לפציעת ריצה.

המספר הסופי הזה לצערנו לא מתקבל כערך פשוט של "סיכון" אלא כלוג (log) של ה odds. נשמע מפחיד, אבל עקר האינפורמציה ממחקרים מסוג זה מגיע מערכי הבטא השונים בנוסחה.

את המקדם (beta) עבור כל מאפיין ניתן להפוך בקלות ל odds ratio, וכותבי מאמרים, (אלא אם הם סדיסטים שמעוניינים להתעלל בפיזיותרפיסטים וברופאים) בדרך כלל יתרגמו את המקדם (beta) ל exp(beta) , שהוא למעשה ה odds ratio  לתוצא. למשל, ה odds ratio  לפציעת ריצה אם המטופל כבר חווה פציעה קודמת הוא 1.9.

Odds ratio הגדול מ 1 משמעותו הגברת סיכון, וכאשר הוא קטן מ 1 משמעותו הפחתת סיכון לתוצא. במקרה שלנו, ה odds ratio לפציעת ריצה הוא 2, והמשמעות היא כך:

אם כל שאר המשתנים זהים, פציעת ריצה קודמת מגבירה את ה odds לפציעה נוספת פי 2.

ניתן לחזור לפרק "יחס גורר יחס" כדי להיזכר מה משמעות ה odds ומה משמעות ה-odds ratio.

---

המאמר שהוזכר בפרק התפרסם ב journal of physiotherapy  ב 2013.

Previous injuries and some training characteristics predict running-related injuries in recreational runners: a prospective cohort study

הסבר פשוט וקצר על רגרסיה לוגיסטית

מאמר הסבר מעמיק יותר

מאמר המסביר לעומק רגרסיה לוגיסטית בקוהורט ובמחקר מקרה-בקרה (כולל מעט מתמטיקה)

---

החישוב שבוצע בפרק:

שימוש ב odds ratio להבנת הסיכון המשתנה בנוכחות ערך של משתנה מסוים.

במאמר שלנו ה odds ratio לפציעת ריצה  אם המטופל חווה פציעה קודמת היה 1.9. איך נשתמש בו?

נאמר שכל שאר המשתנים זהים, ונאמר שהסיכון לפציעה ללא פציעה קודמת הוא 33%,

נתרגם 33% ל odds, ויצא לנו 1:2, או במלים אחרות 0.5.

מספר זה נכפיל ב odds ratio,

0.5 X1.9

ונקבל את ה odds  החדש- שהוא בערך 1.  

נתרגם odds  זה שהוא למעשה 1:1 חזרה ל risk, ויצא לנו 50%.

כך שאם הסיכון ללא פציעה קודמת הוא 33%, בנוכחות פציעה קודמת הסיכון עולה ל 50%.

---

הנתון "שיעור המחוסנים מבין החולים קשה" הוא נתון שיכול להטעות מאוד, משתי סיבות:

א) גם אם יש חיסון יעיל ביותר, ככל ששיעור המחוסנים באוכלוסייה גובר , כך יעלה שיעור המחוסנים בין החולים קשה.

ב) אין התייחסות לערפלן חשוב וכך נוצר לנו פרדוקס סימפסון.

---

לקריאה נוספת על פרדוקס סימפסון:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21454324/

בפרק זה נדבר על שיטות המחקר השונות לזיהוי תופעות לוואי של תרופה, ונדבר על שני מחקרים גדולים שבדקו בשיטות שונות תופעות לוואי של חיסוני mRNA לקורונה.

לאחר מחקרים ראשוניים על בטיחות התרופה בחיות מעבדה ובכמות קטנה של בני אדם מתנדבים, מתבצע בדרך כלל מחקר גדול מבוקר מסוג RCT. יש קריטריונים רבים לגבי זיהוי, ניתוח סטטיסטי של תופעות הלוואי ודיווח עליהן במחקרי RCT, למשל מדידת חומרת התופעה, משך התופעה, התייחסות רק לאלו שקיבלו את הטיפול בפועל כדי לחשב שכיחות, השוואת שכיחות תופעה בין שתי זרועות המחקר, ועוד. Adverse effect   היא כל תופעה (רעה) המופיעה במשתתף במחקר. היא יכולה להיות קשורה לטיפול או לא קשורה לטיפול, ולכן נמדדת גם בקבוצת הפלצבו. Adverse drug reaction לעומת זאת, הוא תופעה המיוחסת לתרופה עצמה. מחקר כזה מאפשר לזהות באמינות גבוהה מהי שכיחות התופעה שאכן קשורה לטיפול ולא הופיעה באופן מקרי אחריו.

בדרך כלל מחקר RCT לא יהיה מספיק גדול כדי לזהות תופעות לוואי נדירות, ולא מספיק ממושך כדי לזהות תופעות מאוחרות. לכן משתמשים גם בדיווחי מקרים (תיאור מקרה, סדרות מקרים), במחקרים על בסיסי נתונים (למשל, המחקר שדובר עליו בשני הפרקים הקודמים בפודקאסט), ובמרשמים (registries) שבהם מתבצע מעקב פעיל אחר אנשים שקיבלו את הטיפול, עם או ללא קבוצת השוואה.

בפרק נספר על מחקר שסקר מחקרי RCT שפורסמו בשנים האחרונות בעיתונים רפואיים מובילים בעולם, וגילה שלרוב(!) יש בעיות: הזיהוי, הדיווח והניתוח סטטיסטי של תופעות הלוואי מתבצע ברמה בינונית ומטה. נרחיב על מחקר ה RCT של חיסון הקורונה של מודרנה, ונגלה שבמחקר זה דווקא הצליחו להגיע לרמה גבוהה של שיטות ועמידה בסטנדרטים. נספר גם על מרשם (registry) ה V-safe שעוקב בצורה פעילה אחר תופעות לואי בקרב מיליוני מחוסנים בארצות הברית, ועל מאמר שהתפרסם מתוכו.

---

מאמרים שהוזכרו בפרק

מחקר ה RCT על חיסון הקורונה של מודרנה, כולל תופעות לוואי

Efficacy and Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine

מחקר ה V-safe מרשם (registry) של מיליוני אנשים שקיבלו חיסון מודרנה או פייזר, עם מעקב יזום אחר תופעות לואי. שני מאמרים מ JAMA.

1) תופעות הלוואי של השבוע הראשון- כולל השוואה בין חיסוני פייזר ומודרנה (יוני 2021)-

כ 3.5 מיליון מחוסנים עם מעקב אקטיבי

Reactogenicity Following Receipt of mRNA-Based COVID-19 Vaccines

2) דיווחים על תופעות לואי נדירות, כולל מיוקרדיטיס (ספטמבר 2021)- מעל 6 מיליון מחוסנים עם מעקב אקטיבי (לא הוזכר בפרק)

Surveillance for Adverse Events After COVID-19 mRNA Vaccination

הסבר על השיטות המחקריות השונות לגילוי תופעות לוואי של תרופות

Adverse Event Detection in Drug Development: Recommendations and Obligations Beyond Phase 3

המלצות להגדרה, בדיקה ודיווח על תופעות לוואי במחקרים מבוקרים (2003)

The CONSORT extension for reporting harms outcomes

האם מחקרים מבוקרים שפורסמו בעיתונים הנחשבים בעולם בשנים האחרונות הגדירו, בדקו ודיווחו על תופעות לוואי לפי ההמלצות האלו? 

Analysis and reporting of adverse events in randomised controlled trials: a review

בפרק זה נדבר על אומדן קפלן- מאייר, ונחזור לתוצאות המחקר הישראלי הגדול שבדק את תופעות הלוואי של חיסון הקורונה.

לפעמים, במסע לקוטב הדרומי, או במחקרים רפואיים, זמן המעקב אחר המשתתפים אינו זהה: חלק מהמשתתפים עוברים את כל המסע, וחלקם משתתפים רק בחלק מהמסע.

כדי לאפשר מדגם גדול שכולל את כל המשתתפים, אך לא לטעות בחישובים, משתמשים במקרים כאלו באומדן קפלן מאייר ובעקומת קפלן מאייר. האומדן הזה פועל לפי עקרון הייצוג. אם יש משתתפים עם זמן מעקב ארוך ואחרים עם זמן מעקב קצר, עבור התקופה המשותפת (תחילת זמן המעקב עבור כל משתתף) התוצאות יחושבו עבור כל הקבוצה, אך עבור המשך המעקב בו רק חלק מהמטופלים משתתפים, הם ייצגו גם את חבריהם שכבר אינם משתתפים. כל זמן נפרד כזה נקרא מרווח (interval), ובכל מרווח המדגם הולך וקטן, והקבוצה הנותרת מייצגת את אותם משתתפים שזמן המעקב אצלם קצר יותר.

התוצאה של אומדן קפלן מאייר היא לא שיעור האנשים מכלל הקבוצה שחוו תופעת לואי (או תוצא אחר כלשהו), אלא האומדן לשיעור האנשים שמתבצע בעזרת הייצוג. ככל שאנחנו מתקדמים בזמן המעקב, וגודל המדגם קטן, כך האומדן פחות מדויק.

---

המאמר המקורי

Safety of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine in a Nationwide Setting

הנספח למאמר, בו אפשר להסתכל על עקומות קפלן-מאייר עבור כל אחת מתופעות הלוואי בקבוצת המתחסנים מול קבוצת אלו שלא קיבלו חיסון

המסע של סקוט לקוטב הדרומי, מתוך ויקיפדיה

מחקר ישראלי חשוב ומרשים, שבדק את בטיחות חיסון הקורונה, התפרסם בסוף אוגוסט. ננצל מחקר זה כדי לדבר על תקפות ותוצאות של מחקרי קוהורט.

במחקר קוהורט יש השוואה בין שתי קבוצות- אחת שנחשפה לגורם ואחת שלא נחשפה, ומדידת תוצאים (בדרך כלל תחלואה) בכל אחת מהקבוצות, עם השוואה ביניהן. במקרה שלנו, השוואה בין קבוצה שנחשפה לחיסון (קיבלה חיסון קורונה בישראל), לבין קבוצה שלא נחשפה להתערבות זו, ומדידת מגוון רחב מאוד של תופעות לואי אפשריות.

במחקרים מסוג זה האתגרים הגדולים הם מדידה נכונה ומדויקת של החשיפה ושל התוצאים, ונטרול של ערפלנים (confounders) אפשריים. במחקר הזה, שיטת נטרול הערפלנים הייתה התאמה (matching) של מטופל לא מחוסן עבור כל מטופל מחוסן, כדי ליצור שתי קבוצות דומות מאוד מבחינת הערפלנים. במחקרים מסוג זה תמיד נשארים גם ערפלנים שלא נמדדו.

נזכיר חלק מתוצאות המחקר, ובעקר מיוקרדיטיס כסיבוך נדיר של החיסון, ונדבר על סיכון יחסי (risk ratio, relative risk) ועל ההשפעה האבסולוטית של חשיפה מסוימת על מטופל (attributable risk, המקביל ל absolute risk reduction). השפעה מחושבת זו עבור מיוקרדיטיס הייתה 2.7 מקרים עבור כל מאה אלף מחוסנים. להשוואה- השפעת זיהום (תחלואה) בקורונה על מיוקרדיטיס הייתה דרמטית הרבה יותר.

---

המאמר:

Safety of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine in a Nationwide Setting

---

חישובים:

Risk=patients with outcome/all patients in group

Risk ratio=relative risk=Risk in exposure group/Risk in control group

Attributable risk(“=absolute risk increase”)= Risk in exposure group-Risk in control group

לדוגמה: אם יש מאה אנשים שהקשיבו לפרק הזה, ואלף שלא נחשפו (לא הקשיבו), ובכל אחת מהקבוצות נרדמו 50.

Risk (listeners) =50/100=0.5

Risk (non listeners) =50/1000=0.05

Risk ratio=0.5/0.05=10 (ההאזנה מגבירה פי 10 את הסיכון להירדם)

Attributable risk=0.5-0.05=0.45 (הסבירות שאדם המאזין לפרק יירדם בגלל הפרק עצמו היא 45%)

האם ריצה עלולה לסכן את בריאות הברכיים ולגרום לאוסטאוארטריטיס (osteoarthritis) בהמשך החיים? מחקרים תצפיתיים שעוסקים בשאלה זו בדרך כלל נותנים לנו תוצאה בצורת odds ratio (OR). זהו מספר שאינו אינטואיטיבי להבנה וליישום. למשל כאשר הסיכון הוא 20% בקבוצה אחת לעומת 33% בקבוצה שנייה, ה OR הוא 2. כאשר הסיכונים הם 50% באחת ו 80% בשנייה,  ה OR  הוא 4.

בפרק זה נסביר כיצד מחושב ה odds ratio, מדוע משתמשים בו במחקרי מקרה-בקרה (case-control studies), מתי עוד אנחנו צפויים לפגוש אותו (במטא אנליזה ובמחקרים משווים בהם בוצע תקנון למשתנים נוספים) ואיך ליישם אותו בחישובי סיכון עבור מטופל. לגבי השאלה הקלינית שלנו, נגלה שמחקרים שונים הגיעו למסקנות סותרות, זאת אומרת, חלקם מצאו שהריצה מהווה גורם מגן.

---

להסבר בסיסי על odds  מול risk

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4640017/

---

חישובים:

כאשר הסבירות למחלה נמוכה מאוד בשתי הקבוצות, פחות מ 10%, ה OR קרוב מאוד ל relative risk ואז אפשר להתייחס אליו כאילו מדובר ב relative risk. זאת אומרת – אם OR הוא 2, הסיכון למחלה עולה פי 2. אם הוא 0.5, הסיכון יורד פי 2.

כאשר הסבירות למחלה נעה בין 10% ל 50%, כלל ה 15-30-45 יכול לעזור לנו לקבל קירוב סביר של הגברת הסיכון.

כש OR הוא 2, הסבירות עולה ב 15%, כש OR הוא 5, הסבירות עולה ב 30%, וכשהוא 10, הסבירות עולה ב 45%.

למשל, אם הסיכון לאוסטאוארטריטיס של הברך באוכלוסיה מסויימת הוא 20%, וה OR עבור אנשים שעובדים בכריעה או על הברכיים הוא 5 לעומת אלו שעובדים בישיבה, נשתמש בכלל 5-> 30%, ואז הסבירות למחלה באלו שעבדו בכריעה היא

20%+30%=50%

יש גם כלל דומה לגבי OR  קטן מ 1 וכאשר הסבירות מראש היא סביב 50% או יותר. כאשר OR הוא 0.5, הסבירות יורדת ב 15%, כאשר הוא 0.2, הסבירות יורדת ב 30%, וכאשר הוא 0.1, הסבירות יורדת ב 45%.

לחובבי מתמטיקה- שמעו את הפרק על likelihood ratio ("תוצאות בדיקה אבחנתית- הדרך המדוייקת יותר"). מדובר בדיוק באותה תופעה מתמטית. גם שם אפשר להשתמש בחוק ה 15-30-45 כדי להגיע לסבירות מקורבת למחלה, כאשר הסבירות למחלה היא סביב 50% לפני הבדיקה וה LR הוא 2, 5 או 10.

---

קישורים למאמרים שהוזכרו בפרק

מחקר קוהורט ב Clinical rheumatology  משנת 2018 בדק האם באנשים עם OA ריצה מחמירה את המצב ומצא קשר הפוך בין ריצה לכאבים: OR  מתוקנן לכאב ברך חדש 0.9 (לא מובהק) OR מתוקנן להפסקת כאבים תכופים 1.7

Running does not increase symptoms or structural progression in people with knee osteoarthritis: data from the osteoarthritis initiative

מחקר מקרה-בקרה השווה בין אנשים עם OA לאנשים ללא OA, שם OR מתוקנן לג'וגינג של 1500-3000 שעות בחיים היה  1.9.

Case-control study of knee osteoarthritis and lifestyle factors considering their interaction with physical workload

בסקירה שיטתית על הנושא ב  American journal of sport medicine משנת 2017, נמצאו תוצאות סותרות במחקרים שונים. אחד התוצאים שנבדק במטא אנליזה היה קשר בין ריצה לניתוח ברך עבור אוסטאוארטריטיס בהמשך החיים. ה OR לריצה באלו שנותחו היה 0.46 , זאת אומרת ריצה כאן הייתה גורם מגן ולא פוגע.

Running and Knee Osteoarthritis: A Systematic Review and Meta-analysis