Convertir la odds ratio en d de Cohen, teniendo en cuenta la tasa de prevalencia

Question

Estoy familiarizado con la fórmula genérica para convertir OR en d de Cohen. Sin embargo, tengo la fuerte impresión de que un artículo relativamente reciente ( https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03610911003650383 ) que la tasa de un resultado en el grupo no expuesto puede importar mucho en esta conversión. Dependiendo del valor de la OR, y de la tasa, la d convertida puede variar. Concretamente, a medida que aumenta la tasa, la d aumenta para una OR dada.

Los autores de ese trabajo no se molestaron en dar su método. ¿Cómo se puede tener esto en cuenta?

Answer 1

El artículo referenciado utiliza el método probit para calcular el coeficiente de Cohen $d$ de los datos de resultados dicotómicos. Otros dos métodos comunes se basan en la conversión de la odds ratio registrada, el primer método por la desviación estándar de la distribución logística ( $\frac{\pi}{\sqrt{3}} = 1.8138$ ) o dividiendo por 1,65. Este último se denomina método de Cox y se aproxima mejor a los valores probit. Sin embargo, debería ser obvio que estos métodos basados en el odds ratio producirán un $d$ para una OR determinada, independientemente del tipo básico subyacente. La razón por la que el método probit depende, al menos en un pequeño grado, de la tasa base es que la distribución normal estándar y la distribución logística, aunque ambas son simétricas, tienen una forma algo diferente, ya que la segunda tiene una cola más pesada. Véase:Sánchez-Meca, J., Marín-Martínez, F., & Chacón-Moscoso, S. (2003). Índices de tamaño del efecto para resultados dicotomizados en meta-análisis. Psychological methods, 8(4), 448, para una comparación de los distintos métodos de estimación de los índices de Cohen $d$ a partir de datos de resultados dicotómicos.