临床试验中有关风险比rr,or,ar,hr的区别

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1、临床试验中RR，OR，AR，HR的区别一、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也叫危险比（riskratio）或率比（rateratio），是反映暴露与发病（死亡）关联强度的最有用的指标。RR适用于队列研究或随

2、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160／10万，非吸烟者为8／10万，所有英国医生为80／10万。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：RR＝160/8＝20二

3、、归因危险度（AR）    又叫特异危险度、率差（ratedifference,RD）和超额危险度（excessrisk），   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

4、数量，如果暴露去除，则可使发病率减少多少(AR的值)。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：AR＝160-8＝152 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（Oddsratio,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。比值比指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组

5、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暴露与疾病的危险度减少负相关=1暴露与疾病的危险度无关无相关 成组病例对照研究资料整理表－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－暴露或特征　　　病例　　　对照　　　合计－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－有　　　　   　a　　　　　　b　　　a+b=n1无　　　　　   c　　　　　　d　　　c+d=n0－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－合计　　　　　　a+c=m1　　b+d=m0　　a+b+c+d=N－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－

6、－－病例组暴露比值为：(a/m1)/(c/m1)=a/c对照组暴露比值为：(b/m0)/(d/m0)=b/d            病例组暴露比值a/c比值比OR=                       =ad/bc           对照组暴露比值b/d　　　 相对危险度（relativerisk，RR）是暴露组与非暴露组发病率之比。但在病例对照研究中不能计算发病率，只能计算OR，OR的含义与RR相同，是两个概率的比值，指暴露组的疾病危险度为非暴露组的多少倍，取值在0-∞之间。当OR>1时，说明暴露使疾病的危险度增加

7、，是疾病的危险因素，叫做“正关联”；当OR<1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。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

8、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　　　650