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相对危险度(RR值)你可知道?不过关于它,你可以了解更多一些。

Administrator
发布于 2025-03-21 / 541 阅读
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相对危险度你可能还不明白是什么?但是缩写RR值你恐怕在很多在文献中都看过,它全称是Relative Risk。

据相关教材介绍,相对危险度是医学研究的重要指标,特别是队列研究和随机对照研究,相对危险度是经常被计算的指标。

在队列研究中,RR=暴露组发病率(或死亡率)/对照组发病率(或死亡率)

在RCT研究中,RR=干预组终点事件发生率(或死亡率)/对照组终点事件发生率(或死亡率)

比如,吲达帕胺片治疗原发性高血压疗效,将患者随机按照2:1的比例分为两组。试验组用吲达帕胺片加辅助治疗,对照组用安慰剂加辅助治疗。试分析两组率有无统计学差异?

这个案例可以计算出,实验组相对对照组的RR值是80.77%/45.45%=1.78 。

所以,我想跟你们说的第一个重要信息是

1. 相对危险度不仅仅是队列研究的结果。

很多流行病学教材在介绍RR值时,都强调它是队列研究的重要产物,其实RR值在随机对照研究中,也是非常非常重要,但又经常被忽视的指标。你见过国内什么时候哪篇临床试验论文计算过相对危险度RR值?几乎没有!

2. RR值是一个效应值,连同它的置信区间,是统计报告中重要的体现指标。

效应值是反映暴露因素、干预措施作用的指标,一般来说是相对作用,比如均差、率差、等等,比如上面这个例子,我就可以计算出它的率差和95%置信区间。

其实,对于这个例子,也可以用RR值和95%置信区间来反映,率差是差值,RR值是比值,得到的P值是一样的都是0.004。

对于上述的案例,我们可以这样进行统计结果描述:吲达帕胺片组有效率80.77%,安慰剂组有效率45.45%,两组有效率存在着统计学差异(差值0.35,差值95%CI 0.14-0.56,P=0.004)。

也可以这样描述:吲达帕胺片组有效率80.77%,安慰剂组有效率45.45%,两组有效率存在着统计学差异(RR=1.77,95%CI 1.22-2.58,P=0.004)。

3.相对危险度是一个泛泛概念,实际上它可以细分!

最近,北京大学在2万多中国人群中开展的低纳盐(含钾代纳)和中风研究(SSaSS)临床试验在欧洲心脏病学会(ESC)年会重磅公布,并同步发表于NEJM。

他们发现,含钾代盐组人群的收缩压比对照组低3.3mmHg,24小时尿钠排泄量平均少350 mg,24小时尿钾排泄量平均多803 mg。分析两组差异显示含钾代盐组的多项风险降低:中风风险明显降低14%(发生率29.14例/1000人-年 vs 33.65例/1000人-年,rate ratio, 0.86; 95% confidence interval [CI], 0.77 to 0.96; P=0.006));死亡风险降低12%(39.28例/1000人-年 vs 44.61例/1000人-年,; rate ratio, 0.88; 95% CI, 0.82 to 0.95; P<0.001))。

你没看到没有,该论文结局有个效应值是rate ratio(rate ratio, 0.86; 95% CI, 0.77 to 0.96; P=0.006)).  

Rate ratio是什么?实际上,相对危险度可以分为两类,危险比(risk ratio)和率比(ratio ratio)。

Risk  的意思是,是研究对象发生阳性事件的比例(比如发病率),它是累计的发病率(cumulative incidence),反映的是一个对象的发生事件的风险。Risk=阳性事件总数/总人数。

所以Risk ratio 是两个累计发病率的比值。Risk ratio=Risk1/Risk2

Rate 并非指的是一个对象的发生事件的风险,是指的是一个人年(person-time)的发生阳性事件的比例,又称为发病密度,所以计算rate的时候。它的分母不是人数,而是人年数。Rate=阳性事件总数/总人年数

Rate ratio 是两发病密度的比值。Rate ratio=Rate1/Rate2

一般情况下,队列研究或者RCT研究中,有固定随访时间且随访不严重时候,可以使用risk ratio,而动态队列,容易失访且有随访时间者,推荐Rate ratio 。

4. 如何计算在回归分析中计算RR值

很多时候,以前的文章都说,队列研究如果采用回归分析,往往只能计算OR值,因为队列研究也只能用logistic回归,而logistic回归只能计算OR值。不过没事,因为OR值接近于RR值,没啥关系。。。。

这。。。都是什么年代了?还有没回归计算RR值的年代

当一个队列研究是二分类结局时,往往用回归分析探讨影响因素,实际上,就有两个典型的回归方法可以计算RR值

一个是log-binomial回归,另外一个是modified poissson回归!

特别推荐modified poissson回归,早在2004年就被提出,而在国内2006年就由浙江大学陈坤、童峰等研究人员率先建议使用!

这个方法有SAS,有R,而SPSS也可以近似得到!有兴趣可以看看上述这篇文章,有SAS的代码~~如果你想更多,可以直接关注本公众号下载该文章。


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