Mummile Raison

Qu'est-ce que Mummium?

La Mummile Raison Il s'agit d'une opération statistique par laquelle le niveau d'association entre deux événements A et B est mesuré. Ce quotient est fréquemment utilisé dans le domaine des sciences de la santé, pour mesurer le degré de lien entre un facteur de risque A et une affection B.

Le Mummium Reason (RM) est un quotient entre deux probabilités et son nom vient du monde des paris et de l'hypisme, où vous voulez connaître la relation entre les chevaux préférés et les chevaux gagnants.

Un exemple du domaine des sciences médicales est la détermination du quotient entre la possibilité de souffrir de diabète dans ceux de plus de trente ans par rapport à celui des enfants à cet âge.

Autrement dit, il cherche à vérifier s'il existe ou non un lien entre un facteur de risque (âge) et un état (diabète) ou non ou non.

Dans le cas où le ratio de momium (RM) est une valeur proche de l'unité, alors on peut dire que, très probablement, il n'y a pas de relation entre le facteur de risque A et l'affection B.

Comment est-il calculé?

Pour le calcul du rapport RM, il est pratique d'organiser les données dans un tableau comme indiqué ci-dessous: 

• Dans la première rangée, cela indique s'il y avait ou non un développement de la maladie, désignant le patient avec E et le non-pire avec S, sain.
• Dans la première colonne, il est placé s'il appartient au groupe exposé au facteur de risque présumé indiquant la lettre (e) ou s'il n'appartient pas à ce groupe (n). 

De cette façon, les données sont divisées en quatre cas, selon les combinaisons:

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Ee, se, en sn

Dans la mesure du possible, ces chiffres doivent être référés à la population totale ou, au moins, à un échantillon aléatoire représentatif, afin de minimiser l'erreur et donc d'éviter de tirer de fausses conclusions.

	(E) malade	(S) sain
(e) exposé	Ee	IL	Ne = ee + se
(n) non exposé	Dans	Sn	Nn = in + sn
	EE +	SE + SN	Total

Les lignes sont totalisées indiquant le total exposé (NE) et le total des non exposés (NN). De même, les colonnes pour indiquer le nombre total de patients et le nombre total de sains. La variable (tot) représente la population totale.

La possibilité d'avoir une maladie lorsque la personne est qualifiée de exposé, Il est calculé par le quotient:

EE / SE

Bien que la possibilité de ne pas obtenir la maladie, si elle n'appartient pas au groupe exposé (groupe Non exposé) est:

Dans / sn

Ainsi, le rapport Mummium RM est le quotient entre ces deux proportions:

Rm = (ee / se) / (in / sn)

L'opération précédente est équivalente à la multiplication de la diagonale principale du tableau et à la division entre le produit de la diagonale secondaire, comme indiqué ci-dessous:

Rm = (ee * sn) / (in * se)

Risque relatif

La raison momique ne doit pas être confondue avec le Risque relatif, qui est indiqué par RR et défini comme:

RR = probabilité de tomber malade si elle était exposée / probabilité de tomber malade si elle n'était pas exposée

Rr = [ee / (ee + se)] / [in / (in + sn)]

Exemples

Exemple 1

À partir d'une population de 780 habitants des deux sexes, il a été constaté que 380 étaient des fumeurs. Du groupe de fumeurs, il a été déterminé que 60 d'entre eux souffraient d'un cancer du poumon, tandis que dans le groupe de non-fusion.

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Déterminer la raison des momies ou un rapport prédominance (Ratio de cotes en anglais) pour les données fournies.

Solution

Le tableau correspondant est construit comme indiqué dans la section précédente:

	(E) Cancer	(S) sain
(e) fumeur	A = 60	B = 320	(A + b) = 380
(n) non fumeur	C = 4	D = 396	(C + d) = 400
	(A + c) = 64	(B + d) = 716	(A + B + C + D) = 780

Par définition, la raison momie est le quotient la possibilité d'avoir un cancer si C'est fumeur, divisé par la possibilité de l'avoir si Ce n'est pas fumeur.

RM = possibilités des possibilités exposées.

• Possibilité de fumeurs = [a / (a ​​+ b)] / [b / (a ​​+ b)]
• Probabilité de non-fume = [c / (c + d)] / [d / (c + d)]

Pour les données dans cet exemple, ce qui suit est:

• Possibilité de fumer un cancer = (60/380) / (320/380) = 60/320 = 0,19
• Probabilité de cancer dans les non-formateurs = (4/400) / (396/400) = 4/396 = 0,01

Comme le montrent les résultats, la possibilité d'un cancer est faible dans les deux groupes, mais beaucoup plus grande dans le cas des fumeurs.

Lors du calcul du quotient entre les deux probabilités, le rapport momies RM est obtenu:

RM = 0,19 / 0,01 = 19

Ce résultat est interprété comme suit:

La possibilité d'un cancer chez les fumeurs par rapport aux non-formateurs est 19 fois plus élevée. 

La raison des momies est la comparaison de la possibilité d'avoir une maladie si elle a été exposée à un facteur de risque, par rapport à ceux qui n'ont pas été exposés au même facteur.

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Exemple 2

Dans une population de 1350 personnes, 750 présentent une obésité morbide et, de ce groupe, 450 souffrent de diabète.

En revanche, sur les 600 non-objets, seulement 150 sont diabétiques. Ces chiffres le font soupçonner qu'il existe une certaine relation entre l'obésité morbide et le diabète, il demande donc à calculer le ratio quotient ou maman.

Solution

La première chose est d'élever le tableau des mesures de fréquence:

	Diabétique	En bonne santé
Obésité morbide	450	750-450 = 300	750
Non - obèse	150	600-150 = 450	600
	600	750	1350

La prévalence du diabète dans les obèses morbides est:

R₁= 450/750 = 0,64

Dans les non-objets, c'est:

R₂ = 150/600 = 0,25

C'est-à-dire que la prévalence du diabète dans les obèses morbides est de 64% tandis que dans les non-objets, il est de 25%.

Pour le calcul du rapport maman, vous avez le produit de la diagonale principale divisée par le produit de la diagonale secondaire, ainsi obtenue:

Rm = (450 * 450) / (150 * 300) = 4,5

Tandis que le risque relatif est obtenu en faisant le rapport r₁ entre r₂:

RR = 0,64 / 0,25 = 2,56

D'après les données de ce groupe de personnes, il est conclu que les personnes atteintes d'obésité morbide ont 4,5 plus de possibilités de présenter le diabète que les non-obèses.

Au contraire, le risque relatif de diabète obèse, en ce qui concerne les non-obèses, est 2,56 fois.