循证医学中常用的统计指标
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ARR可用于度量试验组使用某干预 措施后,某负性事件的发生率比对照 组减少的绝对量:ARR=|EER-CER|
ARR的可信区间计算与RD相同
ARR应用条件
满足以下条件,可以使用ARR: (1)试验组-某治疗措施,对照组-安慰剂 (2)主要疗效指标:使用如病死率、复发
率等负性指标 (3)目的:试验组使用某治疗措施后,这
NNT的计算及意义
NNT的其计算公式为:
NNT=1/|EER-CER| =1/ARR 该公式中的EER和CER定义为采用某干预措
施之后,某疗效事件的发生率,如阿斯匹林 预防心肌梗死的病死率。因此,NNT的值越 小,表示该防治效果就越好,其临床意义也 就越大。
NNT的可信区间
NNT的95%的可信区间,由于无法计算 NNT的标准误,但NNT= 1/ARR,故NNT 的95%的可信区间的计算可利用ARR的 95%的可信区间来计算。
NNT95%CI的下限: 1/ARR的上限值 NNT95%CI的上限: 1/ARR的下限值
注意:
NNT中的对照组通常是安慰剂对照,如 果对照组是阳性对照,则不同阳性对照 组的多个NNT间不能比较,如:
CER EER ARR NNT
0.7
0.4
0.3 3.3
0.6
0.4
0.2 5.0
0.5
NNH的计算式为: NNH =1/|EER-CER|=1/ARI
该公式中的EER和CER定义为采用某干 预措施之后,某不利结果的发生率。因 此,NNH的值越小,表示该某治疗措施 引起的不利结果(不良事件或副反应)就越 大。
注意:
NNH中的对照组通常是安慰剂对照,如果 对照组是阳性对照,则不同阳性对照组的 多个NNH间不能比较,如:
1 r1 +
1- r2
1- n1
1 n2
=
1 15
+
1 30
-
1 125
-
1 120
=
0.289
实例RR的CI
RR的95%可信区间为: exp[ ln(RR) ±1.96 SE(lnRR) ]
= exp( -0.734 ± 1.96×0.289) = (0.272,0.846) 该例RR的95%可信区间为0.272~0.846
SE(lnRR)=
1 a
+
1 c
-1-1 a+b c+d
RR的实例计算
阿斯匹林治疗组的病死率EER=15/125;对照组的 病死率CER=30/120,其RR和可信区间为:
EER 15/125 RR = CER = 30/120 =0.48
ln(RR)=ln(0.48)= - 0.734
SE(lnRR)=
一、分类资料的指标
分类资料的描述性指标,有大家熟悉 的,如死亡率、患病率、发病率等常 用率的指标外。还有在循证医学的研 究和实践中,经常使用的相对危险度 (RR)、比值比(OR)及由此导出的富有 特色的描述指标,如EER、CER、 RRR、ARR、NNT等。
EER
循证医学的预防和治疗性研究中, 率还可细分为EER和CER两类。
该例两率差的可信区间为-0.23~-0.03,上 下限均小于0(不包含0),两率有差别。可 认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。
无统计学意义
试验组<对照组
试验组>对照组
0 无效值
RD的可信区间的图示
ARR及可信区间
ARR
如果率差(RD)为某临床试验疗效事件 发生率(如某病的病死率)的差值,且 EER<CER时,即为绝对危险度减少 率 (absolute risk reduction,ARR)
当RR<1时,可认为试验组的发 生率小于对照组(EER<CER)
实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RR 为:
RR =
EER CER
=
a/(a+b) c/(c+d)
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RD 为:
RD =EER-CER =0.12-0.25= -0.13 即该例试验组的病死率比对照组少 13%
RD的CI
两率差的可信区间由下式计算: (EER-CER)±uα SE(RD) 即:RD±uα SE(RD)
RD的95%的可信区间为 RD±1.96×SE(RD)
实例RD的标准误
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER= 15/125 =12%,CER =30/120 =25%,两率 差的标准误:
SE(RD)=
p1(1-p1) n1
+
p2(1-p2) n2
=
ab cd n13 + n23
=
15×110 1253
+
30×90 1203
=0.049
实例RD的CI
该试验两率差(RD)的可信区间为: (EER-CER)±1.96×SE(RD) =(0.12-0.25)±1.96×0.049= -0.23~-0.03
些事件的发生率是否低于对照组
ARR实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(பைடு நூலகம்) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RD 为:
ARR =|EER-CER| = |0.12-0.25 |= 0.13
即该例试验组的病死率比对照组少 13%
CER EER ARI NNH
0.3
0.4
0.3 10
0.2
0.4
0.2 5.0
0.1
0.4
0.1 3.3
RR及可信区间
相对危险度(RR)
该两个率的比值叫做相对危险度(relative risk, risk ratio, RR),是前瞻性研究中较 常用的指标,它是试验组某事件发生率 (EER)与对照组(或低暴露)的发生率 (CER)之比,用于说明试验组的发生率是 对照组的多少倍。
结果(不良事件)的发生率是否大于对照组
NNH及可信区间
NNH
NNH的临床含义为:对病人采用某种 防治措施,比对照组多出现一例不利 结果需要治疗的病例数(the number needed to harm one more patients from the therapy,NNH)。
NNH的计算及意义
回顾性研究的数据表
回顾性研究的数据见下表:
组别 病例组 对照组
合计
暴露 a c
a+c
未暴露 b d
b+d
合计 n1=a+b n2=c+d
N
OR的计算(1)
病例组的暴露与未暴露的比值: odds1=a/b
对照组的暴露与未暴露的比值 odds0=c/d
OR的计算(2)
试验组的比值(odds1)与对照组(odds0) 的比值之比即为比值比(odds ratio、 比数比、机会比、优势比),其计算 公式为:
OR =
odds1 odds0
=
a/b ad c/d = bc
当RD=0时,可认为试验组的发 生率与对照组的发生率相同
当RD>0时,可认为试验组的发 生率大于对照组(EER>CER)
当RD<0时,可认为试验组的发 生率小于对照组(EER<CER)
实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
ARI可用于度量试验组使用某试验因 素后,其不利结果的发生率比对照组 增加的绝对量: ARI=|EER-CER|
ARI的可信区间计算与RD相同
ARI应用条件
满足以下条件可以使用ARI (1)试验组:某治疗措施;对照组:安慰剂 (2)不利结果或不良事件指标:如肝功能异常
率、肾功能异常率等指标 (3)目的:试验组使用某治疗措施后,某不利
NNT 实例的CI
ARR95%的CI为:
0.13±1.96×0.049= 0.03~0.23 NNT95%CI的下限:1/0.23=4.35 NNT95%CI的上限:1/0.03=33.33
ARI及可信区间
ARI
如果率差(RD)为某临床试验不良事件 发生率(如肝功能异常率)的差值, 且 EER>CER时,即为绝对危险度增加率 (absolute risk increase,ARI)
RD及可信区间
率差(RD)
两个发生率的差即为率差,也称危险 差(rate difference,risk difference, RD),如,试验组发生率(EER)与 对照组发生率(CER)的差,其大小 可反映试验组发生率比对照组多或少
的绝对量。其计算公式如下:
RD=EER- CER
RD的意义
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 EER 和 CER 分别为: EER=15/125×100=12% 试验组的病死率(EER)为12% CER=30/120×100=25% 对照组的病死率(CER)为25%
=
15/125 30/120
=0.48
RR的可信区间
RR的可信区间,应采用自然对数进行计 算,即应求RR的自然对数值ln(RR)和 ln(RR)的标准误SE (lnRR),其RR的95% 可信区间为: exp[ ln(RR) ±1.96×SE(lnRR) ]
RR的标准误
ln(RR)的标准误SE (lnRR)的计算 公式如下:
RR的计算
试验组的发生率为:EER=a/(a+b) 对照组的发生率为:CER=c/(c+d) 两个率的比值按下式计算:
RR =
EER CER
=
a/(a+b) c/(c+d)
RR的意义
当RR=1时,可认为试验组的发 生率与对照组的发生率相同
当RR>1时,可认为试验组的发 生率大于对照组(EER>CER)
循证医学中 常用的统计指标
刘关键
四川大学华西医院 循证医学与临床流行病学中心
一、概述
医学统计将数据资料分为数值资 料(计量)和分类资料(计数和 等级)两大类。
统计指标也可分为数值资料指标 与分类资料指标两类。
统计指标可用于描述性的统计分 析,是反映数据基本特征的统计 分析方法。并可使人们能够准确 、全面地了解数据资料所包涵的 信息,有利于在此基础上完成进 一步的分析。
0.4
0.1 10
NNT实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
ARR 为:ARR =|EER-CER| =|0.12-0.25|= 0.13 NNT 为:NNT=1/ARR=1/0.13=7.69
NNT及可信区间
NNT(the number needed to treat)的临 床含义为:对病人采用某种防治措施, 比对照组多得到一例有利结果需要防治 的病例数(the number of patients who need to be treated to achieve one additional favorable outcome,NNT) 。
EER,即试验组某事件的发生率 (experimental event rate,EER), 如对患者采用某些防治措施后某事 件的发生率。
CER
CER,即对照组某事件的发生率 (control event rate,CER),如对 患者不采用防治措施或采用对照措 施后某事件的发生率。
实例
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
ARR 实例的CI
该试验ARR的可信区间为: |EER-CER|±1.96×SE(RD) =|0.12-0.25|±1.96×0.049= 0.03~ 0.23
该例ARR的可信区间为 0.03~0.23,上下限 均不包含0,两率有差别。可认为阿斯匹林 可降低心肌梗死的病死率。
NNT及可信区间
RR实例分析结论
使用阿斯匹林治疗的病人与对照组相 比,其病死率的RR为0.48,其RR的 95%可信区间为0.272~0.846。
故可认为阿斯匹林治疗组的病死率小于 对照组,可认为阿斯匹林治疗心肌梗死 有效。
OR及可信区间
比值比(OR )
在回顾性研究(如病例对照研究)中,往往 无法得到某事件的发生率CER或EER(如 死亡率、病死率、发病率),也就无法计算 出RR。但是当该发生率很低时(如发生率 小于或等于5%),可以计算出一个RR的近 似值,该近似值称为OR,即是比值比 (odds ratio)。
ARR的可信区间计算与RD相同
ARR应用条件
满足以下条件,可以使用ARR: (1)试验组-某治疗措施,对照组-安慰剂 (2)主要疗效指标:使用如病死率、复发
率等负性指标 (3)目的:试验组使用某治疗措施后,这
NNT的计算及意义
NNT的其计算公式为:
NNT=1/|EER-CER| =1/ARR 该公式中的EER和CER定义为采用某干预措
施之后,某疗效事件的发生率,如阿斯匹林 预防心肌梗死的病死率。因此,NNT的值越 小,表示该防治效果就越好,其临床意义也 就越大。
NNT的可信区间
NNT的95%的可信区间,由于无法计算 NNT的标准误,但NNT= 1/ARR,故NNT 的95%的可信区间的计算可利用ARR的 95%的可信区间来计算。
NNT95%CI的下限: 1/ARR的上限值 NNT95%CI的上限: 1/ARR的下限值
注意:
NNT中的对照组通常是安慰剂对照,如 果对照组是阳性对照,则不同阳性对照 组的多个NNT间不能比较,如:
CER EER ARR NNT
0.7
0.4
0.3 3.3
0.6
0.4
0.2 5.0
0.5
NNH的计算式为: NNH =1/|EER-CER|=1/ARI
该公式中的EER和CER定义为采用某干 预措施之后,某不利结果的发生率。因 此,NNH的值越小,表示该某治疗措施 引起的不利结果(不良事件或副反应)就越 大。
注意:
NNH中的对照组通常是安慰剂对照,如果 对照组是阳性对照,则不同阳性对照组的 多个NNH间不能比较,如:
1 r1 +
1- r2
1- n1
1 n2
=
1 15
+
1 30
-
1 125
-
1 120
=
0.289
实例RR的CI
RR的95%可信区间为: exp[ ln(RR) ±1.96 SE(lnRR) ]
= exp( -0.734 ± 1.96×0.289) = (0.272,0.846) 该例RR的95%可信区间为0.272~0.846
SE(lnRR)=
1 a
+
1 c
-1-1 a+b c+d
RR的实例计算
阿斯匹林治疗组的病死率EER=15/125;对照组的 病死率CER=30/120,其RR和可信区间为:
EER 15/125 RR = CER = 30/120 =0.48
ln(RR)=ln(0.48)= - 0.734
SE(lnRR)=
一、分类资料的指标
分类资料的描述性指标,有大家熟悉 的,如死亡率、患病率、发病率等常 用率的指标外。还有在循证医学的研 究和实践中,经常使用的相对危险度 (RR)、比值比(OR)及由此导出的富有 特色的描述指标,如EER、CER、 RRR、ARR、NNT等。
EER
循证医学的预防和治疗性研究中, 率还可细分为EER和CER两类。
该例两率差的可信区间为-0.23~-0.03,上 下限均小于0(不包含0),两率有差别。可 认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。
无统计学意义
试验组<对照组
试验组>对照组
0 无效值
RD的可信区间的图示
ARR及可信区间
ARR
如果率差(RD)为某临床试验疗效事件 发生率(如某病的病死率)的差值,且 EER<CER时,即为绝对危险度减少 率 (absolute risk reduction,ARR)
当RR<1时,可认为试验组的发 生率小于对照组(EER<CER)
实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RR 为:
RR =
EER CER
=
a/(a+b) c/(c+d)
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RD 为:
RD =EER-CER =0.12-0.25= -0.13 即该例试验组的病死率比对照组少 13%
RD的CI
两率差的可信区间由下式计算: (EER-CER)±uα SE(RD) 即:RD±uα SE(RD)
RD的95%的可信区间为 RD±1.96×SE(RD)
实例RD的标准误
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER= 15/125 =12%,CER =30/120 =25%,两率 差的标准误:
SE(RD)=
p1(1-p1) n1
+
p2(1-p2) n2
=
ab cd n13 + n23
=
15×110 1253
+
30×90 1203
=0.049
实例RD的CI
该试验两率差(RD)的可信区间为: (EER-CER)±1.96×SE(RD) =(0.12-0.25)±1.96×0.049= -0.23~-0.03
些事件的发生率是否低于对照组
ARR实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(பைடு நூலகம்) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RD 为:
ARR =|EER-CER| = |0.12-0.25 |= 0.13
即该例试验组的病死率比对照组少 13%
CER EER ARI NNH
0.3
0.4
0.3 10
0.2
0.4
0.2 5.0
0.1
0.4
0.1 3.3
RR及可信区间
相对危险度(RR)
该两个率的比值叫做相对危险度(relative risk, risk ratio, RR),是前瞻性研究中较 常用的指标,它是试验组某事件发生率 (EER)与对照组(或低暴露)的发生率 (CER)之比,用于说明试验组的发生率是 对照组的多少倍。
结果(不良事件)的发生率是否大于对照组
NNH及可信区间
NNH
NNH的临床含义为:对病人采用某种 防治措施,比对照组多出现一例不利 结果需要治疗的病例数(the number needed to harm one more patients from the therapy,NNH)。
NNH的计算及意义
回顾性研究的数据表
回顾性研究的数据见下表:
组别 病例组 对照组
合计
暴露 a c
a+c
未暴露 b d
b+d
合计 n1=a+b n2=c+d
N
OR的计算(1)
病例组的暴露与未暴露的比值: odds1=a/b
对照组的暴露与未暴露的比值 odds0=c/d
OR的计算(2)
试验组的比值(odds1)与对照组(odds0) 的比值之比即为比值比(odds ratio、 比数比、机会比、优势比),其计算 公式为:
OR =
odds1 odds0
=
a/b ad c/d = bc
当RD=0时,可认为试验组的发 生率与对照组的发生率相同
当RD>0时,可认为试验组的发 生率大于对照组(EER>CER)
当RD<0时,可认为试验组的发 生率小于对照组(EER<CER)
实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
ARI可用于度量试验组使用某试验因 素后,其不利结果的发生率比对照组 增加的绝对量: ARI=|EER-CER|
ARI的可信区间计算与RD相同
ARI应用条件
满足以下条件可以使用ARI (1)试验组:某治疗措施;对照组:安慰剂 (2)不利结果或不良事件指标:如肝功能异常
率、肾功能异常率等指标 (3)目的:试验组使用某治疗措施后,某不利
NNT 实例的CI
ARR95%的CI为:
0.13±1.96×0.049= 0.03~0.23 NNT95%CI的下限:1/0.23=4.35 NNT95%CI的上限:1/0.03=33.33
ARI及可信区间
ARI
如果率差(RD)为某临床试验不良事件 发生率(如肝功能异常率)的差值, 且 EER>CER时,即为绝对危险度增加率 (absolute risk increase,ARI)
RD及可信区间
率差(RD)
两个发生率的差即为率差,也称危险 差(rate difference,risk difference, RD),如,试验组发生率(EER)与 对照组发生率(CER)的差,其大小 可反映试验组发生率比对照组多或少
的绝对量。其计算公式如下:
RD=EER- CER
RD的意义
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 EER 和 CER 分别为: EER=15/125×100=12% 试验组的病死率(EER)为12% CER=30/120×100=25% 对照组的病死率(CER)为25%
=
15/125 30/120
=0.48
RR的可信区间
RR的可信区间,应采用自然对数进行计 算,即应求RR的自然对数值ln(RR)和 ln(RR)的标准误SE (lnRR),其RR的95% 可信区间为: exp[ ln(RR) ±1.96×SE(lnRR) ]
RR的标准误
ln(RR)的标准误SE (lnRR)的计算 公式如下:
RR的计算
试验组的发生率为:EER=a/(a+b) 对照组的发生率为:CER=c/(c+d) 两个率的比值按下式计算:
RR =
EER CER
=
a/(a+b) c/(c+d)
RR的意义
当RR=1时,可认为试验组的发 生率与对照组的发生率相同
当RR>1时,可认为试验组的发 生率大于对照组(EER>CER)
循证医学中 常用的统计指标
刘关键
四川大学华西医院 循证医学与临床流行病学中心
一、概述
医学统计将数据资料分为数值资 料(计量)和分类资料(计数和 等级)两大类。
统计指标也可分为数值资料指标 与分类资料指标两类。
统计指标可用于描述性的统计分 析,是反映数据基本特征的统计 分析方法。并可使人们能够准确 、全面地了解数据资料所包涵的 信息,有利于在此基础上完成进 一步的分析。
0.4
0.1 10
NNT实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
ARR 为:ARR =|EER-CER| =|0.12-0.25|= 0.13 NNT 为:NNT=1/ARR=1/0.13=7.69
NNT及可信区间
NNT(the number needed to treat)的临 床含义为:对病人采用某种防治措施, 比对照组多得到一例有利结果需要防治 的病例数(the number of patients who need to be treated to achieve one additional favorable outcome,NNT) 。
EER,即试验组某事件的发生率 (experimental event rate,EER), 如对患者采用某些防治措施后某事 件的发生率。
CER
CER,即对照组某事件的发生率 (control event rate,CER),如对 患者不采用防治措施或采用对照措 施后某事件的发生率。
实例
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
ARR 实例的CI
该试验ARR的可信区间为: |EER-CER|±1.96×SE(RD) =|0.12-0.25|±1.96×0.049= 0.03~ 0.23
该例ARR的可信区间为 0.03~0.23,上下限 均不包含0,两率有差别。可认为阿斯匹林 可降低心肌梗死的病死率。
NNT及可信区间
RR实例分析结论
使用阿斯匹林治疗的病人与对照组相 比,其病死率的RR为0.48,其RR的 95%可信区间为0.272~0.846。
故可认为阿斯匹林治疗组的病死率小于 对照组,可认为阿斯匹林治疗心肌梗死 有效。
OR及可信区间
比值比(OR )
在回顾性研究(如病例对照研究)中,往往 无法得到某事件的发生率CER或EER(如 死亡率、病死率、发病率),也就无法计算 出RR。但是当该发生率很低时(如发生率 小于或等于5%),可以计算出一个RR的近 似值,该近似值称为OR,即是比值比 (odds ratio)。