Bağıl risk - Relative risk

İki grubun çizimi: biri tedaviye maruz kalmış ve diğeri maruz kalmamış.  Maruz kalan grup, RR = 4/8 = 0,5 ile daha küçük olumsuz sonuç riskine sahiptir.
Tedaviye maruz kalan grup (solda), maruz kalmayan gruba (sağ) kıyasla olumsuz bir sonuç (siyah) riskinin yarısına (RR = 4/8 = 0.5) sahiptir.

Nispi risk (RR) veya risk oranı oranı olan olasılık uygulamaya sokulmamış bir gruptaki bir sonucun olasılığa açık bir gruptaki bir sonucun. Risk farkı ve olasılık oranı ile birlikte , göreceli risk, maruz kalma ve sonuç arasındaki ilişkiyi ölçer.

İstatistiksel kullanım ve anlam

Göreceli risk, maruziyetler (tedaviler veya risk faktörleri) ve sonuçlar arasındaki ilişkinin gücünü tahmin etmek için ekolojik , kohort , tıbbi ve müdahale çalışmalarının verilerinin istatistiksel analizinde kullanılır . Matematiksel olarak, maruz kalan gruptaki sonucun görülme oranı, maruz kalmayan grubun oranına bölünür . Bu nedenle, tıbbi tedavi alırken tedavi olmamasına (veya plasebo) karşı olumsuz sonuç riskini veya çevresel risk faktörlerini karşılaştırmak için kullanılır. Örneğin, apiksaban ilacının tromboembolizm oluşumu üzerindeki etkisini inceleyen bir çalışmada, plasebo ile tedavi edilen hastaların %8.8'i hastalığı yaşamıştır, ancak ilaçla tedavi edilen hastaların sadece %1.7'si bu hastalığı yaşamıştır, dolayısıyla nispi risk .19'dur ( 1.7/8.8): Plasebo alan hastalarda, apiksaban alan hastalardaki hastalık riski %19'dur. Bu durumda apiksaban hastalık riskini azalttığı için bir risk faktöründen ziyade koruyucu bir faktördür .

Maruziyet ve sonuç arasındaki nedensel etki varsayıldığında, göreceli risk değerleri aşağıdaki gibi yorumlanabilir:

  • RR = 1, maruz kalmanın sonucu etkilemediği anlamına gelir
  • RR < 1, sonuç riskinin "koruyucu faktör" olan maruz kalma ile azaldığı anlamına gelir.
  • RR > 1, sonuç riskinin, bir "risk faktörü" olan maruz kalma ile arttığı anlamına gelir.

Her zaman olduğu gibi, korelasyon nedensellik anlamına gelmez; nedensellik tersine çevrilebilir veya her ikisine de ortak bir karıştırıcı değişken neden olabilir . Örneğin, hastanedeyken evde kansere yakalanma riski 1'den büyük olacaktır, ancak bunun nedeni kansere sahip olmanın insanların hastaneye gitmesine neden olmasıdır. Ayrıca, örneğin, sigara içici öksürüğünüz varken öksürüğünüz olmaması durumunda akciğer kanserine yakalanma riskiniz 1'den büyük olacaktır, ancak bunun nedeni her ikisinin de ortak bir karıştırıcı olan sigara içmesinden kaynaklanmasıdır.

Raporlamada kullanım

Göreceli risk, randomize kontrollü çalışmaların sonuçlarını sunmak için yaygın olarak kullanılır. Göreceli risk, mutlak risk veya risk farkı gibi mutlak ölçüler olmadan sunuluyorsa, bu sorunlu olabilir . Sonucun temel oranının düşük olduğu durumlarda, göreceli riskin büyük veya küçük değerleri önemli etkilere dönüşmeyebilir ve etkilerin halk sağlığı üzerindeki önemi fazla tahmin edilebilir. Eşdeğer olarak, sonucun temel oranının yüksek olduğu durumlarda, 1'e yakın nispi risk değerleri yine de önemli bir etkiyle sonuçlanabilir ve etkileri hafife alınabilir. Bu nedenle, hem mutlak hem de göreceli ölçümlerin sunulması tavsiye edilir.

çıkarım

Göreceli risk, 2×2 acil durum tablosundan tahmin edilebilir :

  Grup
Müdahale (I) Kontrol (C)
Olaylar (E) IE CE
Olay dışı (N) İÇİNDE CN

Göreceli riskin nokta tahmini,

Örnekleme dağılımı, standart hata ile RR dağılımından normale daha yakındır.

İçin güven aralığı daha sonra

nerede olduğu standart puanı seçilen düzeyi için önemi . RR etrafındaki güven aralığını bulmak için, yukarıdaki güven aralığının iki sınırı üstelleştirilebilir .

Regresyon modellerinde, maruziyet tipik olarak riski etkileyebilecek diğer faktörlerle birlikte bir gösterge değişkeni olarak dahil edilir . Göreceli risk genellikle açıklayıcı değişkenlerin örnek değerlerinin ortalaması için hesaplandığı şekilde rapor edilir .

Olasılık oranıyla karşılaştırma

Risk Oranı ve Oran Oranı

Göreceli risk, olasılık oranından farklıdır , ancak olasılık oranı , küçük sonuç olasılıkları için nispi riske asimptotik olarak yaklaşır. IE, IN'den önemli ölçüde küçükse , o zaman IE/(IE + IN) IE/IN. Benzer şekilde, CE, CN'den çok daha küçükse, CE/(CN + CE) CE/CN. Böylece, nadir hastalık varsayımı altında

Pratikte, göreceli risk tahmin edilemediği için, vaka kontrol çalışmaları için olasılık oranı yaygın olarak kullanılır .

Aslında, olasılık oranı istatistikte çok daha yaygın bir kullanıma sahiptir, çünkü genellikle klinik deneylerle ilişkilendirilen lojistik regresyon , göreceli riskle değil, olasılık oranının günlüğü ile çalışır. Bir kaydın (doğal logaritması) olasılıkları açıklayıcı değişkenlerin doğrusal bir fonksiyonu olarak tahmin edildiğinden, 70 yaşındakiler ve 60 yaşındakiler için tedavi türüyle ilişkili tahmini olasılık oranı aynı olacaktır. Göreceli risk önemli ölçüde farklı olsa da, sonucun ilaç ve yaşla ilişkili olduğu lojistik regresyon modelleri.

Göreceli risk, etkinliğin daha sezgisel bir ölçüsü olduğundan, ayrım özellikle orta ila yüksek olasılık durumlarında önemlidir. A eylemi %99,9 ve B eylemi %99,0 risk taşıyorsa, göreceli risk 1'in biraz üzerindedir, A eylemiyle ilgili oranlar B ile ilgili oranlardan 10 kat daha fazladır.

İstatistiksel modellemede, Poisson regresyonu (birim maruziyet başına olay sayıları için) gibi yaklaşımların göreceli risk yorumları vardır: açıklayıcı bir değişkenin tahmini etkisi oran üzerinde çarpımlıdır ve dolayısıyla göreceli bir riske yol açar. Lojistik regresyon (ikili sonuçlar veya bir dizi denemeden elde edilen başarı sayıları için) olasılık oranı terimleriyle yorumlanmalıdır: açıklayıcı bir değişkenin etkisi, oranlar üzerinde çarpımsaldır ve bu nedenle bir olasılık oranına yol açar.

Bayes yorumlaması

Bir hastalığın not edildiği ve hiçbir hastalığın not edilmediği , maruziyetin not edildiği ve hiçbir maruziyetin bulunmadığı varsayılabilir . Göreceli risk şu şekilde yazılabilir:

Bu şekilde nispi risk, önceki maruz kalma oranı ile normalize edilen maruz kalmanın (yani hastalığı gördükten sonra) arka oranı olarak Bayes terimleriyle yorumlanabilir. Son maruz kalma oranı öncekine benzerse, etki yaklaşık 1'dir ve bu, maruziyetle ilgili inançları değiştirmediği için hastalıkla bir ilişki olmadığını gösterir. Öte yandan, son maruz kalma oranı önceki orandan daha küçük veya daha yüksekse, hastalık maruz kalma tehlikesine bakış açısını değiştirmiştir ve bu değişikliğin büyüklüğü göreceli risktir.

Sayısal örnek

Risk azaltma örneği
Deney grubu (E) Kontrol grubu (C) Toplam
Olaylar (E) EE = 15 CE = 100 115
Olay dışı (N) TR = 135 CN = 150 285
Toplam konular (S) ES = EE + EN = 150 CS = CE + CN = 250 400
Olay oranı (ER) EER = EE / ES = 0.1 veya %10 CER = CE / CS = 0,4 veya %40
Denklem Değişken Kısaltma Değer
CER - EER mutlak risk azaltma ARR 0,3 veya %30
(CER - EER) / CER göreceli risk azaltma RRR 0,75 veya %75
1 / (CER - EER) tedavi için gerekli sayı NNT 3.33
EER / CER Risk oranı RR 0.25
(EE / EN) / (CE / CN) olasılık oranı VEYA 0.167
(CER - EER) / CER maruz kalmayanlar arasında önlenebilir fraksiyon PF sen 0.75

Ayrıca bakınız

Referanslar

Dış bağlantılar