Разница рисков

Разница риска неблагоприятного исхода (черный цвет) между группой, подвергшейся лечению (слева), и группой, не подвергавшейся лечению (справа), составляет -0,25 (RD = -0,25, ARR = 0,25).

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

Обратной величиной абсолютного снижения риска является количество больных, которых необходимо лечить , а обратной величиной абсолютного увеличения риска является количество больных, необходимых для нанесения 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 препарата, который 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 2x2 :

Точечная оценка разницы рисков равна

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

Выборочное распределение RD примерно нормальное, со стандартной ошибкой.

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

Тогда доверительный интервал для RD составит ${\displaystyle 1-\alpha }$

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

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

Байесовская интерпретация

Мы могли бы предположить, что болезнь отмечена , а болезнь не отмечена , воздействие отмечено , и воздействие не отмечено . Разницу рисков можно записать как ${\displaystyle D}$ ${\displaystyle \neg D}$ ${\displaystyle E}$ ${\displaystyle \neg E}$

${\displaystyle RD=P(D\mid E)-P(D\mid \neg E).}$

Числовые примеры

Сокращение рисков

Увеличение риска

Смотрите также

• Меры воздействия на население
• Относительное снижение риска

Рекомендации

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.
2. 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.
3. Дж., Ротман, Кеннет (2012). Эпидемиология: введение (2-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 66, 160, 167. ISBN. 9780199754557. ОСЛК  750986180.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
4. Мохер Д., Хоупвелл С., Шульц К.Ф., Монтори В., Гётче ПК, 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. doi :10.1016/j.shpsc.2015.06.003. ПМИД  26199055.
6. Бен Голдакр (2008). Плохая наука . Нью-Йорк: Четвертая власть. стр. 239–260. ISBN 978-0-00-724019-7.