-临床试验中有关风险比RR,OR,AR,HR的区别

风险比hr的意义解读风险比HR（Hazard Ratio，危险比）是流行病学和生物统计学中的一个重要概念，用于衡量某种暴露因素与特定疾病之间的关联程度。

它可以帮助研究者评估某种暴露因素是否对疾病的发生具有显著影响，从而为公共卫生政策制定提供依据。

风险比HR的计算公式为：HR = 病例组的风险值/ 对照组的风险值。

其中，病例组是指患有某种疾病的个体，对照组是指未患有该疾病的个体。

风险值通常表示为相对风险（Relative Risk, RR）或绝对风险（Absolute Risk），即暴露于某种因素的个体相对于未暴露于该因素的个体发生疾病的概率。

风险比HR的意义主要体现在以下几个方面：1. 评估暴露因素与疾病之间的关联程度：风险比HR的取值范围在0到无穷大之间，当HR > 1时，表示暴露因素与疾病之间存在正相关关系，即暴露于该因素的个体发生疾病的风险较高；当HR < 1时，表示暴露因素与疾病之间存在负相关关系，即暴露于该因素的个体发生疾病的风险较低；当HR = 1时，表示暴露因素与疾病之间无关联。

2. 比较不同暴露因素对疾病的影响：通过计算不同暴露因素的风险比HR，可以比较它们对疾病发生的贡献大小，从而为制定针对性的预防措施提供依据。

3. 量化疾病预防效果：在实施某种预防措施后，可以通过观察风险比HR的变化来评估该措施的效果。

如果HR降低，说明预防措施有效；反之，则说明预防措施效果不佳。

4. 预测未来疾病发生的风险：根据已知的风险比HR和个体的暴露情况，可以预测其未来发生疾病的风险，从而为个体健康管理提供参考。

需要注意的是，风险比HR只能反映暴露因素与疾病之间的关联程度，而不能确定因果关系。

此外，风险比HR受多种因素的影响，如研究设计、样本量、混杂因素等，因此在解读风险比HR时需要综合考虑这些因素。

率比与相对危险度（relative risk，RR）：队列研究中暴露组的发病率（发病密度）与非暴露组的发病率之比，称为率比。

率比、危险度比和比数比（OR）在危险度不高时（少见病）三者的值几乎相等，都可称为相对危险度。

相对危险度（RR）无单位，比值范围在0至∞之间。

RR=1，表明暴露与疾病无联系；RR<1，表明其间存在负联系（提示暴露是保护因子）；反之RR>1时，表明两者存在正联系。

比值越大，联系越强。

实际上，0与∞只是理论上存在的值，恰恰等于1也不多见。

极强的联系既无须用流行病学研究去检测，极弱的联系也不大可能用非实验性的流行病学观察法检测出来。

RR与OR的数值所表示的联系强度的解释可参考表4-12。

RR或OR 联系强度0.9～1.0 1.0～1.1 无0.7～0.8 1.2～1.4 弱0.4～0.6 1.5～2.9 中等0.1～0.3 3.0～9.0 强＜0.1 10.0～很强病例对照研究因为不能计算出患病率或发病率所以不能计算相对危险度，但可用另一个联系强度指标——比数比（odds ratio，又译比，值比、优势比，缩写为OR）。

比数比是两个比数之比。

比数（odds）是表示一个事件发生机会大小的一种指标。

以表4-1为例（字母代表数目），如果是队列研究与现况调查，可以计算发病（或患病）比数，暴露组的这个比数为α/c，未暴露组的这个比数为b/d。

如果是病例对照研究，可以计算暴露比数，在病例组是α/b，在对照组是c/d。

两组比数之比称为比数比，这个比正好是四格表中两条对角线上四个数字的交叉乘积αd与bc之比，所以四格表数据的OR又称交叉乘积比。

OR可用于队列研究，但更重要的是用于病例对照研究。

在少见病，OR可以当作RR去解释，即OR近似于RR。

因在此情况下总体内不论暴露组或未暴露组中患病者的人数（分别记为A 与B，用大写字母区别于样本数据的小写字母）都远少于未患病者的人数（C与D），所以在总体内A＋C→C，B＋D→D，于是因为从随机样本的α/c与b/d可以估计A/C或B/D，所以可用αd/bc估计AD／BC，也就是说可以用OR作为RR的估计值。

肿瘤临床试验里的常见缩写大全各位，在看肿瘤的各种临床试验的时候，我们经常会碰到各种的缩写，这些缩写包括：CR，PR，SD，PD，ORR，PFS，DFS，TTP，OS等等，你一定会很困惑吧？这些缩写都代表什么意思呢？RECIST：实体瘤疗效评价标准，Response Evaluation Criteria in Solid TumorsCR：完全缓解，Complete Response所有靶病灶消失，无新病灶出现，且肿瘤标志物正常，至少维持4 周。

PR：部分缓解，Partial Response靶病灶最大径之和减少≥ 30%，至少维持 4 周。

SD: 疾病稳定，Stable Disease靶病灶最大径之和缩小未达 PR，或增大未达 PD。

PD: 疾病进展, Progressive Disease）靶病灶最大径之和至少增加≥ 20% 或出现新病灶。

OS: 总生存期，Overall Survival从随机化开始至因任何原因引起死亡的时间。

ORR：总缓解率，Overall Response RateCR + PR的比例DFS：无病生存， Disease-free Survival从随机入组开始到第一次复发或死亡的时间。

PFS：无进展生存，Progression-Free Survival从入组开始到肿瘤进展或死亡之间的时间。

TTP：从治疗到进展时间，Time to Progression从随机化开始至出现疾病进展的时间。

TTF：从治疗到失败时间，Time to Failure从随机化开始至治疗中止/终止的时间，包括任何中止/终止原因。

DCR：疾病控制率，Disease Control RateCR+PR+SD ≥ 4 周。

ORR：总有效率，Overall Response Rate经过治疗 CR+PR 患者总数占对于总的可评价病例数的比例。

RR：有效率，Response Rate达到 CR、PR 的患者占同期患者总数的百分比。

相对危险度与比值比相对危险度RR（Relative Risk）是前瞻性研究（队列研究）中常用的指标，它是暴露组的发病率与非暴露组的发病率之比，用于说明前者是后者的多少倍，是用来表示暴露与疾病联系强度的指标。

前瞻性研究（队列研究）暴露非暴露合计病例 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π1=a/(a+c)非暴露组的发病率为π0=b/(b+d)相对危险度RR = π1π0=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）暴露非暴露合计病例 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 = P1/(1-P1)P0/(1-P0)=a/(a+b)b/(a+b)c/(c+d)d/(c+d)=adbc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估计RR。

OR值的解释与RR相同。

循证医学中常用的统计指标在当今的医学领域，循证医学的重要性日益凸显。

它强调依据科学证据来做出医疗决策，而统计指标在评估这些证据的可靠性和有效性方面发挥着关键作用。

接下来，让我们一起深入了解一下循证医学中常用的一些统计指标。

首先，我们来谈谈“相对危险度（Relative Risk，RR）”。

相对危险度用于比较暴露组和非暴露组之间发生某种事件的概率。

比如说，我们想要研究吸烟与肺癌之间的关系，就可以计算吸烟者患肺癌的相对危险度。

如果 RR 大于 1，说明暴露因素与疾病之间存在正相关，即暴露因素可能增加疾病发生的风险；如果 RR 等于 1，则表示暴露因素与疾病无关；RR 小于 1 时，意味着暴露因素可能对疾病有保护作用。

另一个重要的指标是“比值比（Odds Ratio，OR）”。

它常用于病例对照研究中，用来衡量疾病与暴露因素之间的关联强度。

与相对危险度不同，比值比是病例组中暴露与非暴露的比值与对照组中暴露与非暴露比值的比。

在一些情况下，比如当疾病的发生率较低时，OR 可以近似地代表 RR。

“风险比（Hazard Ratio，HR）”也是常见的统计指标之一。

它主要用于生存分析，反映了在一定时间内，暴露组相对于非暴露组发生某种结局（如死亡、疾病复发等）的风险。

HR 大于 1 表示暴露组的风险更高，HR 小于 1 则说明暴露组的风险更低。

“率（Rate）”在循证医学中同样不可或缺。

比如发病率、死亡率、治愈率等。

发病率指在一定时期内，某人群中发生某病新病例的频率；死亡率是在一定时期内，总死亡人数与该人群同期平均人口数之比；治愈率则是治愈的患者数占接受治疗患者总数的比例。

“患病率（Prevalence）”能帮助我们了解在特定时间内，某病患者在人群中所占的比例。

它与发病率不同，发病率关注的是新发病例，而患病率包括了新旧病例。

“可信区间（Confidence Interval，CI）”也是重要的一部分。

它不仅能给出估计值的范围，还能反映估计的精确性。

流行病学常用字母
为了衡量疾病或健康风险差异，流行病学家常用以下字母表示相关指标：
- RR：相对风险，指患病率或死亡率在两个不同人群之间的比率。

例如，比较吸烟者和非吸烟者之间患肺癌的风险，以了解吸烟对肺癌的影响。

如果吸烟者患肺癌的风险是非吸烟者的两倍，那么RR就是2。

- AR：绝对风险，指在两个不同人群之间患病率或死亡率的差异。

例如，比较接种疫苗和未接种疫苗的人群之间患病率的差异，以了解疫苗的保护效果。

如果接种疫苗的人群患病率是未接种疫苗的人群的一半，那么AR就是0.5。

在流行病学研究中，正确理解和应用这些字母可以帮助我们更好地理解疾病的发生和传播规律，制定更有效的预防和控制措施。

OR与RR值的区别和联系：为什么病例对照研究不能计算RR ?回顾性的病例对照研究不能计算RR，只能计算OR，前瞻性的队列研究可以计算OR和RR。

一：首先回顾一下OR及RR的概念：（1）OR（比值比）：在病例对照研究中，比值比指病例组中暴露与非暴露人数的比值和对照组中暴露与非暴露人数的比值的比。

在队列研究中，指的是暴露组中患病与非患病者的比值和非暴露组中患病与非患病者的比值的比。

（2）RR（相对危险度）：是指暴露组累积发病率（或死亡率）/对照组累积发病率（或死亡率）。

相对危险度表明暴露组发病率或死亡率是对照组发病率或死亡率的多少倍。

说明暴露组发病或者死亡的危险性是非暴露组的倍数。

RR 值越大，表明暴露的效应越大，暴露与结局的关联的强度越大。

二、病例对照研究与前瞻性的队列研究的区别再看一下队列研究和病例对照研究的区别。

我们以吸烟和肺癌的发病为例进行介绍。

（1）队列研究。

如我们要进行前瞻的队列研究，常规的做法是分别找一群吸烟的人和不吸烟的人，随访若干年，看吸烟和不吸烟的人群中分别有多少人患了肺癌。

如下图：显然：吸烟组的肺癌累积发病率= a/(a+b)非吸烟组的累积发病率= c/(c+d)那么，根据概念：相对危险度RR = 吸烟组的肺癌累积发病率/非吸烟组的累积发病率= (a/(a+b))/(c/(c+d))比值比OR=(a/b)/(c/d)（2）病例对照研究：如果我们要进行病例对照研究，通常的做法是找一些肺癌患者和一些正常对照，去调查他们既往分别有多少人吸烟，如下图：这个时候，我们没有办法来计算肺癌的发病率（患病率），只能计算比值比OR:OR = (肺癌组暴露人数/非暴露人数) / (非肺癌组暴露人数/非暴露人数) = (a/b)/(c/d)到此，我们应该明白了为什么病例对照研究不能计算RR，只能计算OR。

三、OR与RR的关系我们再看下RR的公式：RR =(a/(a+b))/(c/(c+d))我们假设肺癌的发病率很低（比如<10%，注意只是假设），那么a+b ~ b，c+d ~ d，所以有：RR = (a/(a+b))/(c/(c+d)) ~ (a/b)/(c/d) = OR就是说，当发病率很低时，可以用OR近似替代RR。

流行病学中ARP与AR1．RR(relative risk)相对危险度RR也叫危险度比(risk ratio，RR)，是暴露组的危险度(测量指标是累积发病率)与对照组的危险度之比；暴露组与对照组的发病密度之比称为率比(rate rati0，RR)。

危险度比和率比都是反映暴露与发病(死亡)关联强度的最有用的指标。

2．AR(attributable risk)归因危险度。

AR又叫特异危险度，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。

RR与AR都是表示关联强度的重要指标，彼此密切相关，但其流行病学意义却不同。

RR说明暴露者与非暴露者比较相应疾病危险增加的倍数；AR则是指暴露人群与非暴露人群比较，所增加的疾病发生数量，如果暴露因素消除，就可减少这个数量的疾病发生。

前者具有病因学的意义，后者更具有疾病预防和公共卫生学上的意义。

3．AR％(attributable risk proportion or percent)归因危险度百分比。

是指暴露人群中的发病或死亡归因于暴露的部分占全部发病或死亡的百分比。

4．PAR(population attributable risk)人群归因危险度与PAR％(population attributable risk proportion or percent)人群归因危险度百分比。

PAR是指总人群发病率中归因于暴露的部分，而PAR％是指PAR占总人群全部发病(或死亡)的百分比。

RR和AR是通过比较暴露组与对照组，说明暴露的生物学效应，即暴露的致病作用有多大；而PAR和PAR％则是通过比较暴露组与全人群，说明暴露对一个具体人群的危害程度，以及消除这个因素后该人群中的发病率或死亡率可能降低的程度，它们既与RR和AR有关，又与人群中暴露者的比例有关。

1危险度：结局事件的发生概率。

2相对危险度（RR）：病因暴露组的发病率与未暴露组发病率的比值，或治疗组与对照组不良反应的发生率之比。

3比值比（OR）：病例组研究因素的暴露比值与对照组的暴露比值之比。

4归因危险度（AR）：病因暴露组的发病率减去非暴露组的发病率所得的差值，表明这一部分患者发病是除了对照组本身发病率后，为被研究的病因引起疾病的净效应，亦称之为绝对危险度。

5可信区间（CI）：判断所设计的临床观察指标的真实范围，常计算95%可信区间。

6精确度：可信区间的宽度，为可信区间的上限与下限的差值，宽度越小则精确度越高。

7事件发生率：药物不良反应率、发病率、患病率等。

试验组事件发生率（EER）对照组事件发生率（CER）8绝对危险度增加率（ARI）：试验组对药物不良反应或严重事件发生率的绝对差值。

相对危险度增加率（RRI）：9出现一例不良反应需要处理的病例数（NNH）：一定的时间内，对患者用某种防治措施，相对于对照组来说，出现一例不良反应需要处理的病例数。

10敏感度（Sen）：标准诊断方法确诊的病例组中经诊断性试验查出阳性人数的比例，即真阳性率。

11特异度（Spe）:指标准诊断方法确诊无病的对照组中经诊断试验检出阴性结果的人数比例，即真阴性率。

12准确度Acc：诊断性试验的全部真阳性者和真阴性者占受试对象总和和比例。

13阳性预测值+PV：诊断性试验的全部阳性例数中真阳性所占的比例。

14阴性预测值-PV：诊断性试验的全部阴性例数中真阴性所占的比例。

15患病率Prev：特定的时间点、某一人群中，患某种疾病的人的比例。

16似然比LR：诊断性试验综合评价的理想指标，综合了敏感度与特异度的临床意义，用于计算阳性或阴性试验结果的患病概率。

17阳性似然比+LR：出现在金标准确定有病的受试者阳性试验结果与出现在无病受试者阳性试验结果的比值，即真阳性率与假阳性率之比值。

18阴性似然比-LR：出现在金标准确定有病的受试者阴性试验结果与出现在无病的受试者阴性试验结果的比值，即假阴性率与真阴性率的比值。