统计学中RR-OR-AR-HR的区别.doc

上传人:1595****071 文档编号:33787478 上传时间:2022-08-12 格式:DOC 页数:11 大小:31KB
返回 下载 相关 举报
统计学中RR-OR-AR-HR的区别.doc_第1页
第1页 / 共11页
统计学中RR-OR-AR-HR的区别.doc_第2页
第2页 / 共11页
点击查看更多>>
资源描述

《统计学中RR-OR-AR-HR的区别.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《统计学中RR-OR-AR-HR的区别.doc(11页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、_统计学中RR、OR、AR、HR的区别来源:MedSci 发布时间:2013-5-24 一、相对危险度(RR) 队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度队列研究是选择暴露及未暴露于某一因素的两组人群,追踪其各自的发病结局,比较两组发病结局的差异,从而判定暴露因素与疾病有无关联及关联大小的一种观察性研究。通常,暴露可以指危险因素,比如吸烟、高血压,也可指服用某种药物。而事件可以是疾病发生,比如肺癌、心血管病,也可指服药后的治疗效果。RR(relative risk,相对危险度)也叫危险比(risk ratio)或率比(rate ratio),是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标。RR适用

2、于队列研究或随机对照试验。 RR表明暴露组发病或死亡的危险是非暴露组的多少倍。RR值越大,表明暴露的效应越大,暴露与结局关联的强度越大。即暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡率之比。例题:Doll和Hill从1970年至1974年随访观察英国医生的吸烟情况,得到如下资料:重度吸烟者为16010万,非吸烟者为810万,所有英国医生为8010万。假设肺癌死亡率可反映肺癌发病率。 RR的计算公式是:RR暴露组的发病或死亡率/ 非暴露组的发病或死亡率本例中,与非吸烟者相比,重度吸烟者患肺癌的相对危险度是:RR160/820 相对危险度也叫危险比或率比,是暴露组发病率或死亡率与非暴露组发病率或死亡

3、率之比,它是反映暴露与发病(死亡)关联强度的指标。当它有统计学意义时:RR=1,说明暴露因素与疾病之间无关联。RR1,说明暴露因素是疾病的危险因素(正相关)。认为暴露与疾病呈正关联,即暴露因素是疾病的危险因素。RR1,说明暴露因素是疾病的保护因素(负相关)。认为暴露与疾病呈负关联,即暴露因素是保护因素。相对危险度应该是(还可以是)指治疗组发生不良反应(adverse outcome)的危险度除以对照组的危险度(是对照组的多少倍)。前瞻性研究(队列研究) 暴露1 非暴露0 合计病例 a b a+b非病例 c d c+d合计 a+c b+d N如上表所示暴露组的发病率为 1=a/(a+c)非暴露组

4、的发病率为 0=b/(b+d)相对危险度 RR = 1/0 = a/(a+c) / b/(b+d) 若总体RR大于或小于1,表示暴露因素对疾病有影响。当其大于1时,表示暴露因素是疾病有害因素,且RR越大,暴露因素对疾病的影响就越大。当总体RR小于1时,表示暴露因素是疾病的保护性因素,且RR越小,暴露因素对疾病的保护作用就越大。当总体RR等于1时,表示暴露因素与疾病无关。在回顾性研究(病例对照研究)中,由于无法计算发病率、死亡率等指标,也就无法计算RR。如下表所示:回顾性研究(病例对照研究)暴露1 非暴露0 合计病例 a b a+b对照 c d c+d合计 a+c b+d N从表中数据可见,在回

5、顾性研究(病例对照研究)中,显然缺乏计算RR的需的基本数据,但是可计算病例组的暴露率和非暴露率之比,即odds1 = P1/(1-P1) = a/(a+b) /b/(a+b) ;可以计算对照组的暴露率和非暴露率之比,即odds0 = P0/(1-P0) = c/(c+d) /d/(c+d) 。而这两个比数之比即为比值比(Odds Ratio、机会比、优势比)。OR = odds1/ odds0= P1/(1-P1) /P0/(1-P0) = a/(a+b)/b/(a+b) /c/(c+d) /d/(c+d) = ad/ bc 当所研究疾病的发病率较低时OR近似于RR,故在回顾性研究中可用OR估

6、计RR。OR值的解释与RR相同。二、归因危险度(AR) 又叫特异危险度、率差(rate difference, RD)和超额危险度(excess risk),是暴露组发病率与对照组发病率相差的绝对值,它表示危险特异地归因于暴露因素的程度。相对危险度指暴露组发病率与非暴露组的发病率之比,它反映了暴露与疾病的关联强度,说明暴露使个体发病的危险比不暴露高多少倍,或者说暴露组的发病危险是非暴露组的多少倍。暴露对疾病的病因学意义较大。归因危险度指暴露组发病率与非暴露组发病率之差,它反映发病归因于暴露因素的程度,表示暴露可使人群比未暴露时增加的超额发病的数量,如果暴露去除,则可使发病率减少多少(AR的值)

7、。减少暴露对疾病的预防作用较大。特异危险度(AR)的计算公式是:AR暴露组的发病或死亡率-非暴露组的发病或死亡率上例中,每年每十万人由于重度吸烟所至肺癌的特异危险度是:AR160-8152 三、比值比(OR)病例对照研究中暴露因素与疾病的关联强度比值比(Odds ratio, OR):也称优势比、比数比、交叉乘积比,是病例对照研究中表示暴露与疾病之间关联强度的指标,比值(odds)是指某事物发生的概率与不发生的概率之比。比值比OR指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值。1 暴露与疾病的危险度增加 正相关1时,说明暴露使疾病的危险度增加,是疾病的危险因素,叫做

8、“正关联”;当OR1时,说明暴露使疾病的危险度减少,叫做“负关联”,暴露因素对疾病有保护作用;当OR=1时,表示暴露与疾病无关联。OR(odds ratio) 比值比。OR=(A/B)(C/D)=AD/BC。RR和OR两个公式的区别,A/(A+B) 指暴露于某因素发生某事件的风险;A/B 指暴露人群中病例的比例,C/D指非暴露人群中病例的比例,所以OR也被称为优势比。当疾病非常罕见时,OR常可作为RR的近似值。OR通常适用于病例对照研究,也可以运用于前瞻性的研究(当观察时间相等时)。Logsitic回归模型可以得到OR值。可计算OR的可信限由于比值比是对暴露和疾病联系强度的一个点估计值,此估计

9、值未考虑抽样误差,有其变异性,计算出这个变异区间有助于进一步了解联系的性质和强度,即按一定的概率(可信度)来估计本次研究总体的比值比在什么范围内,这个范围称比值比的的可信区间,其上下限的数值为可信限。一般采用95%的可信限。计算OR值可信区间除了有助于估计变异范围的大小外,还有助于检验OR值的判断意义,如区间跨越1,则暴露与疾病无关联。例1:Doll和Hill在1950年报告吸烟与肺癌关系的病例对照研究,结果如表1。表1 吸烟与肺癌关系的病例对照研究资料 - 吸烟史病例对照合计有 688 a650 b 1338无 21 c 59 d 80合计 7097091418 -2检验P this is

10、assumed based on the constancy of the ratio over time, as above.对于提供生存率的文献,可以根据公式HR=p0/(1-p0)/p1/(1-p1),其中p0为对照组的5年生存率,p1为暴露组的5年生存率。 Hazard is an instant rate of a given outcome, which indeed factors time in. Hazard ratio is a ratio of two hazards (Exp/Ctl) at that given time. By using hazard ratio

11、as a summary estimate of the treatment effects in survival data, we assume the hazard ratio is constant over time, which is a strong assumption and a basis for Cox regression. This doesnt mean hazard would not change (actually, hazard always change over time), though - we just require the ratio of the hazards is constant.11_

展开阅读全文
相关资源
相关搜索

当前位置:首页 > 教育专区 > 小学资料

本站为文档C TO C交易模式,本站只提供存储空间、用户上传的文档直接被用户下载,本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人(含作者)所有。本站仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。若文档所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知得利文库网,我们立即给予删除!客服QQ:136780468 微信:18945177775 电话:18904686070

工信部备案号:黑ICP备15003705号-8 |  经营许可证:黑B2-20190332号 |   黑公网安备:91230400333293403D

© 2020-2023 www.deliwenku.com 得利文库. All Rights Reserved 黑龙江转换宝科技有限公司 

黑龙江省互联网违法和不良信息举报
举报电话:0468-3380021 邮箱:hgswwxb@163.com