循证医学中常用的统计指标.ppt

4.OR及可信区间组别暴露非暴露例数病例组abn1非病例组cdn2odds0=p0/(1-p0)=04odds0是对照组暴露率p0和非暴露率1-p0的比值，即03odds1=p1/(1-p1)=02odds1是病例组暴露率p1和非暴露率1-p1的比值，即01以上两个比值之比即为比值比（oddsratio,OR）,又称机会比、优势比等，公式为：01OR=02010203当所研究疾病的发病率较低时，即a和c均较小时，OR近似于RR,故在回顾性研究中可用OR估计RR;由于前瞻性研究中，OR的可信区间与RR的可信区间很相近，且OR的计算更为简便，因此，常用OR可信区间的计算来代替RR的可信区间的计算。OR值的解释与RR相同。OR的可信区间同样需要采用自然对数计算，其In(OR)的标准误SE(InOR)按下式计算：In(OR)的可信区间为：OR的可信区间为：01例如：前述阿斯匹林治疗心肌梗死的效果估计其OR的95％可信区间。02In(OR)=In(0.409)=-0.894OR的95％可信区间为：01=exp(-0.894±1.96×0.347)=(0.207,0.807)该例OR的95％可信区间为0.207～0.807,可认为阿斯匹林治疗心肌梗死有效。02RRR及可信区间RRR为相对危险度减少率（relativeriskreduction）,其计算公式为：RRR=∣CER-EER∣/CER=1-RRRRR的可信区间可由1-RR计算得到。如前例RR=0.48,其95％的可信区间为0.272～0.846,其RRR＝1-0.48＝0.52，RRR的95％可信区间为0.154～0.728。1RRR反映了某试验因素使某结果的发生率增加或减少的相对量，但是，该指标无法衡量发生率增减的绝对量。2如：试验人群中某病的发生率EER=39%,而对照组人群的发生率CER=50%,3RRR=(CER-EER)/CER=(50%-39%)/50%=22%4但是，若在另一研究中，试验组的疾病发生率为0.39/10万，对照组的疾病发生率为0.50/10万，其RRR仍为22％。RRIRRI,相对危险度增加率（relativeriskincrease,RRI）,试验组中某不利结果的发生率为EERb,对照组某不利结果的发生率为CERb,RRI可按下式计算：该指标可反映采用试验因素处理后，患者的不利结果增加的百分比。RBI,相对获益增加率（relativebenefitincrease,RBI）,试验组中某有益结果的发生率为EERg，对照组某有益结果的发生率为CERg,RBI可按下式计算：该指标可反映采用试验因素处理后，患者的有益结果增加的百分比。127.RBI.ARR及可信区间01绝对危险度减少率（absoluteriskreduction,ARR）,其计算公式为：02ARR=∣CER-EER∣03ARR的可信区间为：04ARR的标准误：ARR的可信区间：循证医学中常用的统计指标一、概述数据资料可分为数值资料（计量）和分类资料（计数和等级）两大类。统计指标因而也分为数值资料与分类资料指标两类。统计指标可用于描述性的统计分析，也是反映数据基本特征的统计分析方法。并可使人们准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便于在此基础上完成资料的进一步统计分析。可信区间（Confidenceinterval,CI）是循证医学中常用的统计指标之一。可信区间主要用于估计总体参数，从获取的样本数据资料估计某个指标的总体值（参数）。如，率的可信区间估计总体率，均数的可信区间估计总体均数。此外，可信区间还可用于假设检验，尤其是试验组与对照组某指标差值或比值的可信区间，在循证医学中更为常用。通常，试验组与对照组某指标差值或比值的95％可信区间与为0.05的假设检验等价，99％的CI与为0.01的假设检验等价。常用的可信区间有：率的可信区间、两率差值的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间、相对危险度可信区间等。循证医学中常用的是率的可信区间、RR或OR的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间等。二、分类资料的指标在循证医学的研究与实践中，除了有效率、死亡率、患病率、发病率等常用的指标外，相对危险度（RR）、比值比（OR）及由此导出的其他指标也是循证医学中富有特色的指标。目前，在循证医学中分类资料常用的描述性指标主要有EER、CER、OR、RR、RRR、ARR、NNT等。EER与CER循证医学中预防和治疗性试验中，率可细分为EER和