Applied Prevalence Ratio estimation with different Regression models: An example from a cross-national study on substance use research

To examine the differences between Prevalence Ratio (PR) and Odds Ratio (OR) in a cross-sectional study and to provide tools to calculate PR using two statistical packages widely used in substance use research (STATA and R).We used cross-sectional data from 41,263 participants of 16 European countries participating in the Survey on Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE). The dependent variable, hazardous drinking, was calculated using the Alcohol Use Disorders Identification Test - Consumption (AUDIT-C). The main independent variable was gender. Other variables used were: age, educational level and country of residence. PR of hazardous drinking in men with relation to women was estimated using Mantel-Haenszel method, log-binomial regression models and poisson regression models with robust variance. These estimations were compared to the OR calculated using logistic regression models.Prevalence of hazardous drinkers varied among countries. Generally, men have higher prevalence of hazardous drinking than women [PR=1.43 (1.38-1.47)]. Estimated PR was identical independently of the method and the statistical package used. However, OR overestimated PR, depending on the prevalence of hazardous drinking in the country.In cross-sectional studies, where comparisons between countries with differences in the prevalence of the disease or condition are made, it is advisable to use PR instead of OR.Objetivo: Examinar las diferencias entre la Razón de Prevalencia (RP) y la Odds Ratio (OR) en un estudio transversal y proporcionar herramientas para calcular la RP usando dos paquetes estadísticos ampliamente utilizados en la investigación de adicciones (STATA y R). Métodos: Se utilizaron los datos de un estudio transversal de 41.263 participantes de 16 países de Europa que participaron en la Encuesta sobre Salud y Envejecimiento en Europa (SHARE). La variable dependiente, consumo de riesgo de alcohol, se calculó a partir del Alcohol Use Disorders Identification Test – Consumption (AUDIT-C). Como principal variable independiente se utilizó el género. Otras variables fueron la edad, el nivel de estudios y el país de residencia. Las RP de consumo de riesgo de alcohol entre hombres y mujeres se estimaron a partir del método de Mantel Haenzel, de modelos de regresión log-binomial y de modelos de regresión de Poisson con varianza robusta. Estas estimaciones fueron comparadas con las OR obtenidas a partir de modelos de regresión logística. Resultados: La prevalencia de consumidores de riesgo de alcohol varía según país. En general los hombres tienen un mayor consumo de riesgo que las mujeres [RP=1.43 (1.38-1.47)]. La RP estimada no varía, independientemente del método o paquete estadístico utilizado. Sin embargo, dependiendo de la prevalencia del consumo de riesgo del país, la OR entre los consumidores de riesgo y el género sobrestima la RP. Conclusiones: En estudios transversales en los que se comparan distintos países con diferente prevalencia de una determinada enfermedad o condición es recomendable utilizar la RP en lugar de la OR.