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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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