Разница рисков

Разница рисков (RD), избыточный риск или атрибутивный риск ^{[ 1 ]} представляет собой разницу между риском исхода в группе, подвергшейся воздействию, и группе, не подвергавшейся воздействию. Он рассчитывается как $I_{e}-I_{u}$ , где $I_{e}$ - заболеваемость в группе, подвергшейся воздействию, и $I_{u}$ - заболеваемость в группе, не подвергавшейся воздействию. Если риск исхода увеличивается в результате воздействия, термин абсолютное увеличение риска (ARI), который рассчитывается как используется $I_{e}-I_{u}$ . Аналогичным образом, если риск исхода снижается в результате воздействия, термин «абсолютное снижение риска » (ARR), который рассчитывается как используется $I_{u}-I_{e}$ . ^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

Обратной величиной абсолютного снижения риска является количество больных, которых необходимо лечить , а обратной величиной абсолютного увеличения риска является количество больных, необходимых для причинения вреда . ^{[ 2 ]}

Использование в отчетности

При представлении результатов рандомизированных контролируемых исследований рекомендуется использовать абсолютные измерения, такие как разница рисков, наряду с относительными измерениями. ^{[ 4 ]} Их полезность можно проиллюстрировать следующим примером гипотетического лекарства, которое снижает риск рака толстой кишки с 1 случая на 5000 до 1 случая на 10 000 в течение одного года. Относительное снижение риска составляет 0,5 (50%), а абсолютное снижение риска — 0,0001 (0,01%). Абсолютное снижение риска отражает в первую очередь низкую вероятность заболевания раком толстой кишки, хотя сообщение только об относительном снижении риска может привести к риску того, что читатели преувеличат эффективность препарата. ^{[ 5 ]}

Такие авторы, как Бен Голдакр, считают, что разницу риска лучше всего представить в виде натурального числа : препарат снижает 2 случая рака толстой кишки до 1, если лечить 10 000 человек. Натуральные числа, которые используются в числах, необходимых для лечения, легко понятны неспециалистам. ^{[ 6 ]}

Вывод

Разницу в рисках можно оценить с помощью таблицы непредвиденных обстоятельств 2х2 :

	Группа
	Экспериментальный (Е)	Контроль (С)
События (Е)	ЭЭ	ЭТОТ
Несобытия (N)	В	Китай

Точечная оценка разницы рисков равна

RD={\frac {EE}{EE+EN}}-{\frac {CE}{CE+CN}}.

Выборочное распределение RD примерно нормальное, со стандартной ошибкой.

SE(RD)={\sqrt {{\frac {EE\cdot EN}{(EE+EN)^{3}}}+{\frac {CE\cdot CN}{(CE+CN)^{3}}}}}.

The $1-\alpha$ тогда доверительный интервал для RD равен

CI_{1-\alpha }(RD)=RD\pm SE(RD)\cdot z_{\alpha },

где $z_{\alpha }$ стандартный балл для выбранного уровня значимости ^{[ 3 ]}

Байесовская интерпретация

Мы могли бы предположить заболевание, отмеченное $D$ , и ни одно заболевание не отмечено $\neg D$ , воздействие отмечено $E$ , и никакого воздействия, отмеченного $\neg E$ . Разницу рисков можно записать как

RD=P(D\mid E)-P(D\mid \neg E).

Числовые примеры

Снижение риска

Пример снижения риска
Количество	Экспериментальная группа (Э)	Контрольная группа (С)	Общий
События (Е)	ЭЭ = 15	ЕС = 100	115
Несобытия (N)	ЕН = 135	КН = 150	285
Всего предметов (S)	ES = EE + EN = 150	КС = СЕ + CN = 250	400
Частота событий (ER)	EER = EE / ES = 0,1 или 10%	CER = CE / CS = 0,4 или 40%	—

Переменная	Сокр.	Формула	Ценить
Абсолютное снижение риска	ARR	ССВ − ЭЕР	0,3 или 30%
Количество, необходимое для лечения	ННТ	1 / ( ССВ − ЭЭК )	3.33
Относительный риск (коэффициент риска)	RR	ЭЭР / ССВ	0.25
Относительное снижение риска	$$$$	( CER − EER ) / CER , или 1 − RR	0,75 или 75%
Предотвратимая доля среди необлученных	ПФ ты	( ССВ − EER ) / ССВ	0.75
Коэффициент шансов	ИЛИ	( EE / EN )/( CE / CN )	0.167

Увеличение риска

Пример увеличения риска
Количество	Экспериментальная группа (Э)	Контрольная группа (С)	Общий
События (Е)	ЭЭ = 75	ЕС = 100	175
Несобытия (N)	АН = 75	КН = 150	225
Всего предметов (S)	ES = EE + EN = 150	КС = СЕ + CN = 250	400
Частота событий (ER)	EER = EE / ES = 0,5 или 50%	CER = CE / CS = 0,4 или 40%	—

Переменная	Сокр.	Формула	Ценить
Абсолютное увеличение риска	ОРИ	ЭЭР − ССВ	0,1 или 10%
Количество, необходимое для нанесения вреда	ННХ	1 / ( EER − CER )	10
Относительный риск (коэффициент риска)	RR	ЭЭР / ССВ	1.25
Относительное увеличение риска	РРИ	( EER − CER ) / CER , или RR − 1	0,25 или 25%
Атрибутивная доля среди подвергшихся воздействию	Одна _тысяча	( ЕЭЗ − ССВ ) / ЕЭЗ	0.2
Коэффициент шансов	ИЛИ	( EE / EN )/( CE / CN )	1.5

См. также

Ссылки

^ Порта М, изд. (2014). Эпидемиологический словарь (6-е изд.). Издательство Оксфордского университета. п. 14. дои : 10.1093/acref/9780199976720.001.0001 . ISBN 978-0-19-939006-9 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Порта, Микель, изд. (2014). «Эпидемиологический словарь — Оксфордский справочник» . Издательство Оксфордского университета. doi : 10.1093/acref/9780199976720.001.0001 . ISBN 9780199976720 . Проверено 9 мая 2018 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Дж., Ротман, Кеннет (2012). Эпидемиология: введение (2-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 66, 160, 167. ISBN. 9780199754557 . OCLC 750986180 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
^ Мохер Д., Хоупвелл С., Шульц К.Ф., Монтори В., Гётше П.С., Деверо П.Дж., Элбурн Д., Эггер М., Альтман Д.Г. (март 2010 г.). «Объяснение и разработка CONSORT 2010: обновленные рекомендации по составлению отчетов о рандомизированных исследованиях в параллельных группах» . БМЖ . 340 : c869. дои : 10.1136/bmj.c869 . ПМЦ 2844943 . ПМИД 20332511 .
^ Стегенга, Джейкоб (2015). «Измерение эффективности» . Исследования по истории и философии биологических и биомедицинских наук . 54 : 62–71. дои : 10.1016/j.shpsc.2015.06.003 . ПМИД 26199055 .
^ Бен Голдакр (2008). Плохая наука . Нью-Йорк: Четвертая власть. стр. 239–260. ISBN 978-0-00-724019-7 .

[:02-1] Порта М, изд. (2014). Эпидемиологический словарь (6-е изд.). Издательство Оксфордского университета. п. 14. дои : 10.1093/acref/9780199976720.001.0001 . ISBN 978-0-19-939006-9 .

[:0-2] Перейти обратно: ^а ^б Порта, Микель, изд. (2014). «Эпидемиологический словарь — Оксфордский справочник» . Издательство Оксфордского университета. doi : 10.1093/acref/9780199976720.001.0001 . ISBN 9780199976720 . Проверено 9 мая 2018 г.

[:1-3] Перейти обратно: ^а ^б Дж., Ротман, Кеннет (2012). Эпидемиология: введение (2-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 66, 160, 167. ISBN. 9780199754557 . OCLC 750986180 . {{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )

[4] Мохер Д., Хоупвелл С., Шульц К.Ф., Монтори В., Гётше П.С., Деверо П.Дж., Элбурн Д., Эггер М., Альтман Д.Г. (март 2010 г.). «Объяснение и разработка CONSORT 2010: обновленные рекомендации по составлению отчетов о рандомизированных исследованиях в параллельных группах» . БМЖ . 340 : c869. дои : 10.1136/bmj.c869 . ПМЦ 2844943 . ПМИД 20332511 .

[5] Стегенга, Джейкоб (2015). «Измерение эффективности» . Исследования по истории и философии биологических и биомедицинских наук . 54 : 62–71. дои : 10.1016/j.shpsc.2015.06.003 . ПМИД 26199055 .

[isbn0-00-724019-8-6] Бен Голдакр (2008). Плохая наука . Нью-Йорк: Четвертая власть. стр. 239–260. ISBN 978-0-00-724019-7 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]