1. Giả sử cĩ một yếu tố nguy cơ là nguyên nhân của một bệnh tật nào đĩ (hay bệnh tật là hậu quả của yếu tố nguy cơ). Khi đĩ, nếu cĩ một quần thể bị phơi nhiễm với yếu tố nguy cơ và một quần thể khơng bị phơi nhiễm thì nguy cơ (hoặc tỉ suất mới mắc) ở hai quần thể sẽ khác nhau. Hậu quả của việc phơi nhiễm cĩ thể được thấy bằng sự gia tăng nguy cơ (hoặc tỉ suất mới mắc) ở một quần thể khi so sánh với quần thể khác. Hai nguy cơ (hoặc tỉ suất mới mắc) cĩ thể được so sánh bằng cách tính tỉ số hay hiệu số của chúng. Tĩm lại, tỉ số nguy cơ hay hiệu số nguy cơ cĩ thể dùng để đánh giá độ mạnh của sự kết hợp giữa yếu tố nguy cơ và sự xuất hiện bệnh, và đánh giá hậu quả của việc tiếp xúc với yếu tố nguy cơ. Tỉ số nguy cơ và hiệu số nguy cơ là số đo sự kết hợp hay số đo hậu quả. Nhưng nĩ khơng thể dùng để đánh giá sự tác động của yếu tố nguy cơ lên dân số. Sự tác động lên dân số khơng những phụ thuộc vào tỉ số nguy cơ mà cịn phụ thuộc vào mức độ phổ biến của bệnh và mức độ phổ biến của yếu tố nguy cơ
2. Nếu yếu tố nguy cơ là nguyên nhân của bệnh tật thì tỉ số nguy cơ và hiệu số nguy cơ sẽ cho thấy sự kết hợp. Do đĩ tỉ số nguy cơ lớn hơn đơn vị (RR ≥ 1) là điều kiện cần, nhưng chưa đủ để chứng minh mối quan hệ nhân quả.
3. Chọn lựa giữa tỉ số hay hiệu số phụ thuộc vào hiểu biết của chúng ta vào cơ chế làm tăng tỉ suất mới mắc của yếu tố nguy cơ: nếu chúng ta nghĩ yếu tố nguy cơ làm nhân lên tỉ suất mới mắc thì tỉ số là đo lường tốt nhất (những yếu tố nguy cơ cĩ tác dụng gây bệnh phối hợp - Synergic), nếu chúng ta nghĩ rằng yếu tố nguy cơ làm cộng thêm tỉ suất mới mắc thì hiệu số là số đo lường tốt nhất (những yếu tố nguy cơ cĩ tác dụng gây bệnh cộng - Additive).
Thí dụ: Xét việc truyền máu và vết lở ở cơ quan sinh dục với tư cách là yếu tố nguy cơ của nhiễm HIV. Bởi vì truyền máu là nguy cơ cộng thêm và sự hiện diện của vết lở ở cơ quan sinh
la 0,0352. Tỉ số nguy cơ ở người cĩ cholesterol từ 210 đên 245 mg% là 0,0637 / 0,0352 = 1,8. Tỉ số nguy cơ ở người cĩ cholesterol ≥ 245 mg% là 0,1203 / 0,0352 = 3,4.
6. Nhĩm được chọn làm nền tảng thường là nhĩm cĩ nguy cơ thấp nhất. Khi cĩ nhiều mức độ phơi nhiễm, người ta cĩ thể chọn nhĩm đơng nhất làm nhĩm nền tảng để làm tăng tính chính xác của ước lượng.
7. Khi cả hai nhĩm phơi nhiễm và khơng phơi nhiễm cĩ thể được chia thành những tầng (strata) theo một biến số khác -thí dụ như tuổi - ta cĩ thể tính tỉ số nguy cơ đặc hiệu theo tầng (stratum specific ratio) bằng cách xem xét nguy cơ ở từng tầng riêng biệt.
Thí dụ: Bảng 3 trỉnh bày tỉ suất chết do bệnh mạch vành tim ở những người hút thuốc và khơng hút thuốc theo nhĩm tuổi. Ở nhĩm tuổi 35-44, người hút thuốc cĩ nguy cơ bị chết do bệnh mạch vành tim cao gấp 5 lần người khơng hút thuốc, trong khi ở nhĩm tuổi từ 55-64 nguy cơ tương đối chỉ khoảng 1,5 lần.
8. Cĩ thể tính tỉ số tỉ suất tĩm tắt (summary rate ratio). Cĩ thể tính tỉ số tỉ suất tĩm tắt bằng cách lấy trung bình cộng những tỉ số tỉ suất đặc hiệu theo tầng. Nhưng người ta thường gán trọng số (weight) cho tỉ số tỉ suất đặc hiệu. Cĩ nhiều cách gán trọng số, hai cách phổ biến là nguy cơ tương đối tĩm tắt của Mantel-Hanenszel và tỉ số tử vong chuẩn hĩa (Standardized mortality ratio - SMR).
9. Hiệu lực vaccin (vaccine efficacy - VE) là tỉ lệ số mới mắc được giảm bớt do việc chủng ngừa vaccin. Nếu xem nhĩm khơng tiêm chủng vaccin là nhĩm khơng phơi nhiễm cĩ tỉ suất mới mắc là r0 và nhĩm cĩ tiêm chủng cĩ tỉ suất mắc bệnh r1, thì
VE = 1 - RR = 1 - (r1 / r0)
Nếu ta cĩ tỉ lệ chủng ngừa trong dân số PN và tỉ lệ chủng ngừa trong những trường hợp bệnh PC
ta cĩ thể ước tính hiệu lực vaccin theo cơng thức sau: VE = (PN - PC) / [PN (1-PC)]
Thí dụ: Chương trình tiêm chủng mở rộng được thực hiện ở Huyện A và người ta báo cáo rằng 90% đứa trẻ dưới 3 tuổi đã được tiêm chủng phịng sởi (PN = 0,9). Ở bệnh viện người ta thấy rằng 70% đứa trẻ bị sởi dưới 3 tuổi đã được chủng ngừa sởi (PC = 0,7). VE được ước tính sẽ là 74%.