看了这篇文章,总算彻底搞明白了RR值!

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病例对照研究和队列研究都可以评价暴露因素(Exposure)和疾病的发展是否存在关联,以及当这个关联存在时,强度有多大?

Tips: 暴露,是指具有某项特征(如年龄、性别等)、某行为(如吸烟、高脂饮食等)或接触某种待研究的物质(如雾霾、重金属等)。
 

当我们开展一项队列研究时,我们要回答的问题是:暴露组研究对象的发病风险是非暴露组研究对象的多少倍?这个“多少倍”就是我们常说的RR(Relative Risk, 相对危险度)。

 

RR = 暴露组发病风险/非暴露组发病风险

 

当然,RR不一定是发病的相对风险,也可以是其它事件(比如怀孕、残疾、死亡、不良事件等)的相对风险。

表1. 不同研究因素和结局的RR值含义


显然,RR值是两个率的比值,因此一定是正数。当得到一个RR值后,又该如何解释呢?

表2. RR值及其意义
那么,RR值又如何计算呢?
 
表3. 队列研究中RR值的计算

上表中,暴露组的发病率为a/(a+b),非暴露组的发病率为c/(c+d),按照RR值的定义:
 

RR = 暴露组发病率/非暴露组发病率 = (a/(a+b)) ÷ (c/(c+d))

 

例如,某研究者想观察吸烟与冠心病发病的关系,开展了一项队列研究。研究对象为5000名吸烟者(暴露组),6000名不吸烟者(非暴露组)。前瞻性的观察1年后,冠心病的发病情况见表4。

 

表4. 队列研究中RR值的计算

 

在这个例子中,吸烟者(暴露组)发病率 = 98/(5000人*1年) =19.6/1000人年,不吸烟者(非暴露组)发病率 = 103/(6000人*1年) =17.2/1000人年。

 

RR= 暴露组发病率/非暴露组发病率 = (19.6/1000人年) ÷ (17.2/1000人年) = 1.14

 

在实际研究中,计算RR的同时,还应当计算RR的95%可信区间和相对应的P值。之后,根据统计分析结果和专业知识,就可以判断该暴露是结局事件的危险因素、保护因素还是无关因素了。

 

另外,也可以计算多个暴露组对于非暴露组(参照组)的RR值。2016年8月,BMJ发表一篇关于饮酒对女性受孕能力影响的研究,部分数据见表5。


这个研究分别计算了每周饮酒1-3份、4-7份、8-13份和≥14份的女性,相对于每周饮酒0份的女性受孕率的比值(即RR值)。

 
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