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时间:2019-07-07
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1、循证医学中常用的统计指标吴库生汕头大学医学院预防医学教研室kswu@stu.edu.cn一、概述数据资料可分为数值资料(计量)和分类资料(计数和等级)两大类。统计指标因而也分为数值资料指标与分类资料指标两类。统计指标可用于描述性的统计分析,也是反映数据基本特征的统计分析方法。并可使人们准确、全面地了解数据资料所包涵的信息,以便于在此基础上完成资料的进一步统计分析。可信区间(confidenceinterval,CI)是循证医学中常用的统计指标之一。可信区间主要用于估计总体参数,从获取的样本数据资料估计某个指标的总体值(参数)。如,率的可信区间估计总体率,均数的可信区间估计总体均数。此外
2、,可信区间还可用于假设检验,尤其是试验组与对照组某指标差值或比值的可信区间,在循证医学中更为常用。通常,试验组与对照组某指标差值或比值的95%可信区间与α为0.05的假设检验等价,99%可信区间与α为0.01的假设检验等价。常用的可信区间有:率的可信区间、两率差的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间、相对危险度可信区间等。循证医学中常用的是率的可信区间、RR或OR的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间。二、分类资料的指标在循证医学的研究与实践中,除了有效率、死亡率、患病率、发病率等常用率的指标外,相对危险度(RR)、比值比(OR)及由此导出的其他指标也是循证医学中富
3、有特色的指标。目前,在循证医学中分类资料常用的描述指标主要有EER、CER、OR、RR、RRR、ARR、NNT、NNH等。1、EER与CER循证医学中预防和治疗性试验中,率可细分为EER和CER两类。EER即试验组中某事件的发生率(experimentaleventrate,EER)如对某种暴露采用某些防治措施后该疾病的发生率。CER即对照组中某事件的发生率(controleventrate,EER)如对某种暴露不采取防治措施该疾病的发生率。2、RD(率差)及可信区间两个发生率的差即为率差,也称危险差(ratedifference,riskdifference,RD),如试验组的发生率
4、(EER)与对照组发生率(CER)的差,其大小可反映试验效应的大小。两率差的可信区间由下式计算:
5、p1-p2
6、±uαSE(p1-p2)=((RD-uαSE(p1-p2)),(RD+uαSE(p1-p2)))两率差的标准误:两率差为0时,两组的某事件的发生率没有差别。因而两率差的可信区间不包含0(上下限均大于0或上下限均小于0),则两个率有差别;反之,两率差的可信区间包含0,则无统计学意义。例:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果,资料见下表死亡未死亡例数阿司匹林治疗组15(a)110(b)125(n1)对照组30(c)90(d)120(n2)合计45200225(n)该试验结果的EE
7、R和CER计算结果为:EER=a/n1=15/125=12%,CER=c/n2=30/120=25%阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER=15/125=12%,CER=30/120=25%,两者率的标准误:该试验两率差(RD)的95%可信区间为:RD±uαSE(p1-p2)=(0.12-0.25)±1.96×0.049=-0.23~-0.03该例两率差的可信区间为-0.23~-0.03,上下限均小于0(不包含0),两率有差别。可认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。3、RR及可信区间相对危险度RR(relativerisk,RR)是前瞻性研究中较常用的指标,它是试验组某事件发生率P1与对照组
8、某事件发生率P0之比,用于说明前者是后者的多少倍,常用来表示试验因素与疾病联系的强度及其在病因学上的意义大小。RR计算的四格表:组别发病未发病例数试验组a(r1)bn1对照组c(r2)dn2试验组的发生率为:p1=a/(a+b)=r1/n1对照组的发生率为:p0=c/(c+d)=r2/n2相对危险度按下式计算:RR=p1/p0=EER/CER当RR=1时,可认为试验因素与疾病无关;当RR≠1时,可认为试验因素与疾病有关;当RR>1时,可认为试验组发生率大于对照组;当RR<1时,可认为试验组发生率小于对照组;RR的可信区间,应采用自然对数进行计算,即应求RR的自然对数值ln(RR)和ln
9、(RR)的标准误SE(lnRR),其计算公式如下:ln(RR)的1-α可信区间为:ln(RR)±uαSE(lnRR)RR的可信区间为:Exp[ln(RR)±uαSE(lnRR)]由于RR=1时为试验因素与疾病无关,故其可信区间不包含1时为有统计学意义;反之,其可信区间包含1时为无统计学意义阿斯匹林治疗组的病死率p1=15/125,对照组的病死率p0=30/120,其RR和可信区间为:Ln(RR)=ln0.48=-0.734=0.289故RR的9
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