隊列研究相關(guān)指標.docx

隊列研究相關(guān)指標 RR、AR、OR、HR一、相對危險度（relative risk , RR）隊列研究中分析暴露因素與發(fā)病的關(guān)聯(lián)程度相對危險度RR（Relative Risk）是前瞻性研究（隊列研究）中常用的指標，它是暴露組的發(fā)病率與非暴露組的發(fā)病率之比，用于說明前者是后者的多少倍，是用來表示暴露與疾病聯(lián)系強度的指標。RR也叫危險比（risk ratio）或率比（rate ratio），適用于隊列研究或隨機對照試驗。RR值越大，表明暴露的效應越大，暴露與結(jié)局關(guān)聯(lián)的強度越大。即暴露組發(fā)病率或死亡率與非暴露組發(fā)病率或死亡率之比。當它有統(tǒng)計學意義時：RR=1，說明暴露因素與疾病之間無關(guān)聯(lián)。RR1，說明暴露因素是疾病的危險因素（正相關(guān)）。認為暴露與疾病呈正關(guān)聯(lián)，即暴露因素是疾病的危險因素。RR1，說明暴露因素是疾病的保護因素（負相關(guān)）。認為暴露與疾病呈負關(guān)聯(lián)，即暴露因素是保護因素。臨床研究文獻中，相對危險度應該是指治療組發(fā)生不良反應（adverse outcome）的危險度除以對照組的危險度（治療組發(fā)生該不良反應是對照組的多少倍）。二、歸因危險度（attributable risk , AR）歸因危險度（AR）是暴露組發(fā)病率與對照組發(fā)病率相差的絕對值。又叫特異危險度、率差（rate difference, RD）和超額危險度（excess risk），是暴露組發(fā)病率與對照組發(fā)病率相差的絕對值，它表示危險特異地歸因于暴露因素的程度，即由于暴露因素的存在使暴露組人群發(fā)病率增加或減少的部分。與RR的區(qū)別：RR與AR都是表示關(guān)聯(lián)強度的指標，但其流行病學意義不同。RR說明暴露者與非暴露者比較相應疾病的危險增加的倍數(shù)；AR則是暴露人群與非暴露人群比較，所增加的疾病發(fā)生數(shù)量，如果暴露因素消除，就可減少這個數(shù)量的疾病發(fā)生。前者具有病因?qū)W意義，后者具有疾病預防和公共衛(wèi)生學上的意義。三、比值比（odds ratio , OR）病例對照研究中暴露因素與疾病的關(guān)聯(lián)強度比值比（OR）也稱優(yōu)勢比、比數(shù)比、交叉乘積比，是病例對照研究中表示暴露與疾病之間關(guān)聯(lián)強度的指標，比值（odds）是指某事物發(fā)生的概率與不發(fā)生的概率之比。比值比指病例組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值除以對照組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值。與RR的區(qū)別和聯(lián)系：在回顧性研究（病例對照研究）中，由于無法計算發(fā)病率、死亡率等指標，也就無法計算RR。但是可計算病例組的暴露率和非暴露率之比，當所研究疾病的發(fā)病率較低時OR近似于RR，故在回顧性研究中可用OR估計RR。OR值的解釋與RR相同，指暴露組的疾病危險度為非暴露組的多少倍。當OR1時，說明暴露使疾病的危險度增加，是疾病的危險因素，叫做“正關(guān)聯(lián)”；當OR1時，說明暴露使疾病的危險度減少，叫做“負關(guān)聯(lián)”，暴露因素對疾病有保護作用；當OR=1時，表示暴露與疾病無關(guān)聯(lián)。四、風險比（hazard ratio , HR）HR風險比/危害比,HR=暴露組的風險函數(shù)h1(t)/非暴露組的風險函數(shù)h2(t),t指在相同的時間點上。而風險函數(shù)指危險率函數(shù)、條件死亡率、瞬時死亡率。Cox比例風險模型可以得到HR。資料的類型通常是臨床治療性研究，也可以是流行病學的隊列觀察性研究。與RR之間的區(qū)別和聯(lián)系：1、多數(shù)認為HR與RR意思一樣，但HR有時間因素在內(nèi)，換句話說，包含了時間效應的RR就是HR；2、可以這樣理解，生存資料中，RR考慮了終點事件的差異，而HR不僅考慮了終點事件的有無，還考慮了到達終點所用的時間及截尾數(shù)據(jù)； P值記得上研究生期間學習醫(yī)學統(tǒng)計學，統(tǒng)計學老師十分幽默地對我們說：統(tǒng)計學就是個P！因P與雖然“屁”同音，但意思大相徑庭，所以在課堂上引發(fā)了哄堂大笑。的確，在醫(yī)學統(tǒng)計學的所有名詞術(shù)語中，大家最熟悉的莫過于“P值”了。然而，P值到底是什么意思？筆者曾試探性地接觸了一些同行，能準確說出P值含義的人不敢說是鳳毛麟角，但是個人經(jīng)驗應該不超過30%。因此，筆者在此撰寫短文一篇，淺談自己的P值的理解。1. 如果沒有了統(tǒng)計學，這個世界會咋樣？我們假定在一個沒有統(tǒng)計學的世界里，路人甲做了一個關(guān)于帕洛西汀治療抑郁癥的研究。他起早貪黑、廢寢忘食地收集了100個抑郁者患者，其中50個接受帕洛西汀的治療，另外50個病人接受安慰劑的治療（為便于說明問題，此處暫且不考慮醫(yī)學倫理學問題）。在治療了1年以后，路人甲發(fā)現(xiàn)接受帕洛西汀治療的50名抑郁癥患者中，有40名患者完全康復了，治愈率達80%。而接受安慰劑治療的患者中，僅有5例康復，治愈率僅為10%。這個結(jié)果看起來十分令人興奮，于是路人甲趕緊將這些結(jié)果寫成論文，投給了某本學術(shù)雜志。雜志邀請了路人乙作為審稿人，路人乙看了文章后就提了一個意見：無法排除治愈率之間的差異可能是抽樣誤差造成的！帕洛西汀和安慰劑的療效可能是一樣的，都是10%。作者之所以得到80%的治愈率，完全是運氣，不信您再做一遍！做上十萬個病人試試？這樣一個審稿意見恐怕會令這個星球上任何有血有肉的作者欲哭無淚。雖然大多數(shù)讀者都會認為這不可能是抽樣誤差，但是問題在于，科學不能靠直覺，必須拿客觀證據(jù)說事！這就是沒有統(tǒng)計學的世界，人們總沒有辦法排除抽樣誤差的可能性。如果有了統(tǒng)計學，結(jié)果就不一樣了。路人甲完全可以說，我經(jīng)過統(tǒng)計學分析（Fisher確切概率法），發(fā)現(xiàn)P值是小于0.001的。如果路人乙也懂統(tǒng)計學，他就不會再發(fā)出任何不和諧的聲音了。2. P值的含義P值的含義，簡單地說就是差異的來源是有抽樣誤差（隨機誤差）的可能性。在上述案例中，P值小于0.0001的意思就是：帕洛西汀治療組和安慰劑治療組在有效率（80%和10%）上的差異當然可能是由抽樣誤差造成的，但是這種事情的可能性不到萬分之一（0.0001）。我們通常定義P小于0.05表示有統(tǒng)計學意義，實際上就是說：當差異可以用抽樣誤差來解釋的可能性不足5%時，我們就會認為這事跟抽樣誤差無關(guān)的，而是由試驗因素造成的了。再用一句通俗的話來描述這個問題：假定有人閑著無聊用相同的研究方案（研究對象，研究方法，樣本量等都相同）去重復了路人甲的研究，理論上講，每次得出的結(jié)果不可能與路人甲完全相同，但是研究結(jié)果顯示安慰劑的療效好于帕洛西汀的可能性不足萬分之一。3. 應用P值時需要注意的幾個問題3.1部分學者可能會錯誤地認為P0.05表示差異很顯著；P0.01表示差異十分顯著。實際上，P值只是表示結(jié)果可以由抽樣誤差解釋的可能性，與差異大小無關(guān)，更與差異是否有專業(yè)價值無關(guān)。打個極端的比方，為研究某降糖藥的降糖效果，研究人員招募了10例患者進行研究。這些患者服藥前的血糖都是7mmo/L，服藥后都變成了6.9mmol/L，如果做統(tǒng)計學分析，服藥前后血糖值之間的差異是有統(tǒng)計學意義的（P0.001），但是問題在于：服藥前后血糖值的差異僅有0.1mmo/L，顯然談不上十分顯著。更重要的是，在臨床上，如果只能把血糖降低0.1mmo/L的話，這種藥可以說是一無是處。因此，有統(tǒng)計學意義不見得有專業(yè)意義。3.2P值固然重要，可以直觀地告訴我們結(jié)果屬于抽樣誤差的可能性，但是也不要忽視科研設計的作用。科研設計已經(jīng)錯了，再高明的統(tǒng)計學手段也是無濟于事?？赡苡械耐幸呀?jīng)看出來了，血糖本身有一定的波動性，所以不能采用前后對照的方式進行研究，應該同時設立平行對照。我們假定再設立一組安慰劑對照組，讓10名患者接受安慰劑治療，然后檢測這十名患者服藥前后的血糖值，發(fā)現(xiàn)這些患者服用安慰劑前的血糖濃度都是是7mmol/，服用安慰劑后卻都變成了6mmo/L。安慰劑的降糖作用還可能大于降糖藥，那豈不是說這種降糖藥不僅不能降血糖，反而還會升高血糖？3.3P值大于0.05的解釋不是試驗因素沒有作用，而是目前還不能認定試驗因素有作用。這句話聽起來很拗口，不妨舉個例子來說明。路人甲研究帕洛西汀治療抑郁癥，他收集了80例男性抑郁癥患者，其中40例接受了帕洛西汀治療，另外40例接受安慰劑治療。得到如下結(jié)果：有效（例）總體（例）帕洛西汀3540安慰劑2040經(jīng)卡方檢驗后作者發(fā)現(xiàn)P=0.08，因此路人甲認為：帕洛西汀對治療男性抑郁癥無效。路人乙也在研究這個課題，不過他研究的是女性抑郁癥患者，他的研究結(jié)果與路人甲出奇地相似（詳見上表，在此就不贅述了）。統(tǒng)計結(jié)果也表明P=0.08，因此路人乙認為：帕洛西汀對治療女性抑郁癥無效。路人丙閑著無聊把路人甲和路人乙的結(jié)果拿來進行了分析，得出下表：有效（例）總體（例）帕洛西汀7080安慰劑4080經(jīng)卡方檢驗后，P=0.01，因此路人丙認為：帕洛西汀對治療人類抑郁癥有效。問題來了：這藥咋回事？對男性無效，對女性也無效，對人類卻有效？這不是滑天下之大稽嗎?出現(xiàn)這種自相矛盾的結(jié)果，其根源就在于路人甲和路人乙沒有正確理解P值的含義，給出了錯誤的結(jié)論。在男性患者和女性患者中開展的研究均得到P=0.08，其確切的含義是：目前還不能認為帕洛西汀對治療男/女性抑郁癥有效，而不是帕洛西汀對治療男/女性抑郁癥無效。實際上，路人甲和路人乙之所以沒有在統(tǒng)計學上觀察到帕洛西汀有效，主要是因為樣本量太小，統(tǒng)計效率低下。這里面牽涉到一個I類誤差和II類誤差的概念，以及樣本量估計等問題，限于篇幅所限，在此不再贅述。3.4P值多見于兩組或者多組數(shù)據(jù)的比較，但某些比較很隱秘，不容易被人看出來。筆者一位朋友曾投給國內(nèi)某雜志一篇論文，其中有一個統(tǒng)計學分析步驟是計算受試者工作特征（ROC）曲線的面積。作者的表述是：曲線下面積為0.88（P0.01）。審稿專家立即質(zhì)疑：一個曲線下面積，也沒有和其他數(shù)據(jù)相比，何來P值？審稿專家之所以犯這種錯誤，實際上是沒有理解ROC分析以及P值的含義。實際上，這個P值也是經(jīng)過“比較”得出來的，只不過是這種比較很隱秘，不容易被發(fā)現(xiàn)而已。ROC的曲線下面積（AUC）是介于0.5-1.0之間的，AUC越大，表示診斷效率越高，若AUC為0.50，則表示該診斷手段無任何診斷價值。AUC本身有一定的抽樣誤差，本研究得出AUC為0.88，但無法排除這是抽樣誤差所致，真實的AUC可能是0.50（即毫無診斷價值）。因此需要比較0.88和0.5之間的差異有無統(tǒng)計學意義。P0.01的含義其實是：AUC等于0.50的可能性不足1%，因此我們認為該指標是有診斷價值的。4. 總結(jié)本文主要闡述了統(tǒng)計學P值的含義，簡而言之，P值表示結(jié)果可以由抽樣誤差解釋的可能性。在醫(yī)學統(tǒng)計分析中，我們不僅需要看P值的大小，更需要關(guān)注差異是否足夠大，是否有專業(yè)意義。任何脫離了專業(yè)解釋的統(tǒng)計學結(jié)果都是沒有價值的。類錯誤、類