R教程:如何通过cox回归模型计算RD(危险差)和NNT?

胥洋

胥洋

北京大学医学部

擅长:药物流行病学中时间依赖性暴露和结局之间的因果效应估计
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2019-04-05 来源:医咖会

作者:胥洋

RD:risk difference,危险差,指的是干预组与对照组相比,危险减少或增加的绝对值,即RD=Prtreated - Pruntreated;

NNT/H:number needed to treat/harm,当我们研究保护性因素时,即Prtreated < Pruntreated时,常常报道NNT,指的是为了避免一例结局事件的发生,平均多少个人需要接受有利治疗;当我们研究危险性因素时,即Prtreated > Pruntreated时,常常报道NNH,指的是为了诱发一例结局事件的发生,平均多少人需要接受有害治疗。

综上,NNT/H=1÷abs(RD),当RD<0时,为NNT,当RD>0时,为NNH。

在生存分析中为什么要报道 RD 和 NNT/H,仅仅报道HR(hazard ratio, 风险比)不够吗?

在回答这个问题之前,我们可以将流行病学中常见的效应值分为两大类:

一类是相对效应值,如risk ratio,odds ratio和hazard ratio,表示的是与对照组相比,治疗组效应减少或增加的相对值;

另一个是绝对效应值,如risk difference,表示的是与对照组相比,治疗组效应减少或增加的绝对值。与相对效应值相比,绝对效应值更具有临床意义。(详见:总结:那些可以评价干预措施效果的指标们

举例来说,某种新药的随机对照试验得到该药与安慰剂相比HR为0.5,显示出该药可以显著降低结局事件的发生率。但是,当结局事件在安慰剂组的发生率为1%和50%时,HR等于0.5对于临床实践而言意义却完全不一样。

假设结局事件为皮疹,当结局事件在安慰剂组的发生率为1%,结局事件本身发生率不高且不严重,该药物与安慰剂相比降低了0.5%的结局事件发生率,降低有限,所以该药物临床意义不大;

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