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心在线|微课堂丨杜昕：临床研究中基本统计问题——RR、OR、HR

在临床研究结果中 ， 常常会看到RR值、OR值、HR值这三个统计学指标 ， 它们究竟代表什么意义？又有什么区别？本期微课堂邀请首都医科大学附属北京安贞医院杜昕教授 ， 为大家解读这三个常用的统计学指标 。
一
Risk ratio（RR）和Odds ratio（OR）首先来了解相关的概念 。某种情况发生的可能性（概率） ， 英文用Probability表示 。Risk ratio（RR）是风险比 ， 也称为相对危险度（relative risk ， RR） ， 是指两个可能性的比值 。Odds Ratio（OR）是比值比 ， 也称为优势比 。以下列四格表为例 ， RR和OR的计算公式如下（其中a,b,c,d为人数） 。
心在线|微课堂丨杜昕：临床研究中基本统计问题——RR、OR、HR
本文插图
【心在线|微课堂丨杜昕：临床研究中基本统计问题——RR、OR、HR】
RR=[a/(a+b)] ÷ [c/(c+d)]；a/(a+b)为高血压患者发生房颤的可能性 ， c/(c+d)为血压正常者发生房颤的可能性 。OR=(a/b) ÷ (c/d)；a/b为高血压患者发生房颤的Odd ， c/d为血压正常者发生房颤的Odd 。假定高血压患者发生房颤的可能性为10% ， 血压正常者发生房颤的可能性为5% ， 则高血压患者发生房颤的可能性（probability）和非高血压患者发生房颤的可能性（probability）的比值为10%/5% ， 即RR=2 。高血压患者中 ， 患房颤的比例（Odd）为10%/90% ， 即Odd=1:9；血压正常患者中 ， 患房颤的比例（Odd）为5%/95% ， 即Odd=1:19；那么高血压患者发生房颤的Odds Ratio为1:9/1:19 ， 即OR=2.11 。需要注意的是 ， Odds Ratio仅代表方向 ， 从Odds Ratio推算不出RR和probability的具体差值 。 在上述例子中 ， 高血压患者发生房颤的Odds Ratio为2.11 ， 只能说明相对于非高血压患者 ， 高血压患者发生房颤的可能性更高 ， 而不能说明高血压患者发生房颤的可能性是非高血压患者的2.11倍（实际上是2倍） 。当RR>1时 ， OR总是大于RR；当RR<1时 ， OR总是小于RR 。例如 ， 男性心衰患者中 ， 接受ACEI治疗的比例为51% ， 女性心衰患者中 ， 接受ACEI治疗的比例为43%；那么RR=1.2（男性 vs. 女性 ， 51%/43%） ， OR=1.4[男性 vs. 女性 ， (51%/49%)÷(43%/57%)] 。需要注意的是 ， 同一研究中 ， 不同模型计算出来的OR是不能直接比较的 。 不同研究之间 ， OR值的大小也是不能比较的 。
二
Hazard ratio（HR）Hazard ratio（HR）是风险比 ， 即不同治疗组在每一个时间点的RR ， 主要通过Cox回归分析得出 。 结合下面的例子进行讲解 。
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本文插图
上图为早期开展的一项研究 ， 在急性心肌梗死患者中 ， 对比接受链激酶溶栓治疗和安慰剂治疗对生存率的影响 。 假设生存分析的两条曲线是平行的 ， 即在随访过程中 ， 在任意时间点上 ， 两组患者死亡的可能性之比是相同的 ， 这一比值就是HR 。如上图所示 ， 在第10个月和第18个月时 ， 两组死亡率的比值（即HR）均为0.6 ， 可以解读为溶栓治疗组较安慰剂组死亡的相对风险降低40% 。需治疗例数（number needed to treat ， NNT）指需要治疗多少患者才能减少1例死亡或减少1次事件 。假如患者初始死亡率为30% ， 经过某种治疗可减少40%的死亡 ， 那么治疗后患者的死亡率为30%×(1-40%)=18% 。 也就是说 ， 患者死亡风险降低30%-18%=12% 。 那么用这种治疗方法治疗几位患者才能减少一例死亡呢？即NNT=1/12%=9 ， 答案是治疗9位患者能减少1例死亡 。如前所述 ， 计算HR的前提是生存分析的两条曲线需要相互平行 ， 这也是HR的局限性 。 因为在实际情况下 ， 常常出现两个生存曲线不平行的情况 ， 此时可使用RMST（restricted mean survival time）差异指标 ， 即限定某一时间段 ， 观察这一时间段内的差异 。


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