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'''风险比率'''，正式的英文名称是[[Hazard Ratio]]。风险比率是两个[[风险率]]（{{link-en|Hazard Rates|Hazard Rates}}）的比值。风险率是单位时间内发生的事件数占[[被试]]总体的百分比。[[瞬时]]风险率就是当时间间隔趋近于0时的风险率，公式如下：
::<math> h(t) = \lim_{\Delta t\rightarrow 0}\frac{\mathrm{observed \;events \;in \; interval}[t, t+\Delta t]/N(t)}{\Delta t}</math>
举例来说，在一个药物实验中，如果在单位时间内，被试组的死亡人数是参照组的两倍，那么风险比率就是2。风险比率与相对风险（[[relative risk]]）有联系也有区别。风险比率反映了单位时间内的相对风险，是相对风险在单位时间内的一种反映<ref>{{Cite journal|author=Spruance,S.L|title=''Hazard ratio in clinical trials''|journal=Antimicrobial Agents and Chemotherapy|year=2004|volume=48|issue=8|pages=pp. 2787-2792|url=http://aac.asm.org/content/48/8/2787.full.pdf+html|access-date=2013-08-09|archive-date=2018-08-03|archive-url=https://web.archive.org/web/20180803201030/http://aac.asm.org/content/48/8/2787.full.pdf+html|dead-url=no}} {{Wayback|url=http://aac.asm.org/content/48/8/2787.full.pdf+html |date=20180803201030 }}</ref>。但是相对风险反映的是整个实验的累积风险，而风险比率能够反映每个时间点上的瞬时风险。相比较而言，风险比率更能避免[[选择偏差]]（{{link-en|Selection bias|selection bias}}）：假设在上例中死亡是集中发生的，如果将计算相对风险的[[时间结点]]选在集中死亡发生之前，那么相对风险就不能客观反映这个药物的效果，但是风险比率能够客观反映这个药物在每个时间点上的风险。

==定义==
风险比率是两个风险率的比值。风险比率反映了两个风险率之间的差别。这种差别是由各种外生变量引起的，比如[[干预类型]]（{{link-en|treatment|treatment}}）的不同（比如用药或者不用药）、性别的影响（男性或者女性）等等。一般我们首先确定一个基准的风险率，然后通过[[回归方程]]来测算各种外生变量对于风险比率的影响。
::<math>\log h(t) = f(h_0(t),\alpha + \beta_1 X_1 + \cdots + \beta_k X_k).\,</math>
这类方程通常被称作[[比率风险回归模型]]（{{link-en|proportional hazards regression model|Proportional hazards models}}）。著名的此类方程有[[Cox]] {{link-en|semiparametric proportional hazards model|Proportional hazards models}} <ref name=Cox>{{cite journal|last=Cox|first=D. R.|title=Regression-Models and Life-Tables|journal=Journal of the Royal Statistical Society|year=1972|volume=34|series=B (Methodological)|issue=2|pages=187–220|url=http://hydra.usc.edu/pm518b/literature/cox-72.pdf|accessdate=5 December 2012|deadurl=yes|archiveurl=https://web.archive.org/web/20130620214140/http://hydra.usc.edu/pm518b/literature/cox-72.pdf|archivedate=2013-06-20}} {{Wayback|url=http://hydra.usc.edu/pm518b/literature/cox-72.pdf |date=20130620214140 }}</ref>和[[幂]]指数类型的[[Gompertz]] and {{link-en|Weibull|Waloddi Weibull}} {{link-en|parametric model|Parametric model}}。
通常我们可以通过固定所有其他变量，比如[[性别]]、[[年龄]]、[[环境]]、[[地点]]等等，来集中研究干预类型对于风险的影响，比如将使用某种特定药物的实验组与使用[[安慰剂]]的对照组进行比较。如果有一些无法被固定的混杂因素，那么就采用[[随机对照试验]]的方法，来抵消这些[[混杂因素]]的影响，但是前提必须是研究对象数量要充足。

==应用==
[[File:Kaplan-Meier curve Tumor Volume Size.png|thumb|right|{{link-en|Kaplan-Meier curve|Kaplan–Meier estimator}} 表示脑部[[肿瘤]]转移程度对于生存率的影响 Elaimy et al. (2011)<ref name=Elaimy>{{cite journal|last=Elaimy|first=Ameer|coauthors=Alexander R Mackay, Wayne T Lamoreaux, Robert K Fairbanks, John J Demakas, Barton S Cooke, Benjamin J Peressini, John T Holbrook, Christopher M Lee|title=Multimodality treatment of brain metastases: an institutional survival analysis of 275 patients|journal=World Journal of Surgical Oncology|date=5 July 2011|volume=9|issue=69|doi=10.1186/1477-7819-9-69|url=http://www.wjso.com/content/9/1/69|11=|access-date=2013-08-09|archive-date=2014-02-27|archive-url=https://web.archive.org/web/20140227073512/http://www.wjso.com/content/9/1/69/|dead-url=no}}</ref>]]
在[[医学]]和[[公共卫生]]研究中，常常使用风险比率来表示实验组与对照组之间的风险差别。[[卡普兰-梅耶生存曲线]]（{{link-en|Kaplan-Meier curve|Kaplan–Meier estimator}}）能够直观表示风险率。曲线上的点表示此时存活人数占全组人数的比值，即生存率。生存率与风险率之[[和]]为1.图中在任意一个时间点上，两个组的风险率之[[比]]，就是风险比率。

==参考文献==
{{reflist}}

[[Category:流行病学]]
[[Category:统计学比率]]
[[Category:風險]]