Что такое относительный риск

Относительный риск (ОР) или соотношение риски представляет собой отношение вероятности исхода в открытой группе к вероятности исхода в необлученной группе. Вместе с разницей рисков и отношением шансов относительный риск измеряет связь между воздействием и результатом.

СОДЕРЖАНИЕ

Статистическое использование и значение

Предполагая причинный эффект между воздействием и результатом, значения относительного риска можно интерпретировать следующим образом:

Использование в отчетности

Относительный риск обычно используется для представления результатов рандомизированных контролируемых исследований. Это может быть проблематично, если относительный риск представлен без абсолютных показателей, таких как абсолютный риск или разница рисков. В случаях, когда базовый уровень исхода низок, большие или малые значения относительного риска могут не привести к значительным эффектам, а важность последствий для общественного здоровья может быть переоценена. Точно так же в случаях, когда базовая ставка результата высока, значения относительного риска, близкие к 1, все же могут привести к значительному эффекту, а их влияние может быть недооценено. Таким образом, рекомендуется представление как абсолютных, так и относительных показателей.

Вывод

Относительный риск можно оценить по таблице непредвиденных обстоятельств 2 × 2 :

Точечная оценка относительного риска равна

В регрессионных моделях подверженность обычно включается в качестве индикаторной переменной вместе с другими факторами, которые могут повлиять на риск. Относительный риск обычно указывается как рассчитанный для среднего значения выборки независимых переменных.

Сравнение с соотношением шансов

В статистическом моделировании такие подходы, как регрессия Пуассона (для подсчета событий на единицу воздействия), имеют интерпретацию относительного риска: предполагаемый эффект объясняющей переменной мультипликативен на частоту и, таким образом, приводит к относительному риску. Логистическая регрессия (для бинарных исходов или количества успешных результатов из ряда испытаний) должна интерпретироваться в терминах отношения шансов: влияние независимой переменной мультипликативно влияет на шансы и, таким образом, приводит к отношению шансов.

Байесовская интерпретация

Таким образом, относительный риск можно интерпретировать в байесовских терминах как апостериорное отношение воздействия (то есть после наблюдения за болезнью), нормализованное предшествующим коэффициентом воздействия. Если апостериорное отношение воздействия аналогично предыдущему, эффект будет приблизительно равен 1, что указывает на отсутствие связи с заболеванием, поскольку оно не изменило представления о воздействии. Если, с другой стороны, апостериорный коэффициент воздействия меньше или выше, чем предыдущий коэффициент, то болезнь изменила представление об опасности воздействия, и величина этого изменения является относительным риском.

Источник

Расчет и интерпретация относительного риска и других параметров,
полученных из четырехпольной таблицы частот

Республиканский перинатальный центр, Петрозаводск, Республика Карелия

Достаточно часто в медицине возникают задачи, когда необходимо выяснить насколько сильно наличие или отсутствие какого-либо свойства или события влияет на частоту возникновения заболевания (осложнения, того или иного исхода и т.д.). Для решения подобных задач в клинической эпидемиологии разработан достаточно четкий алгоритм, позволяющий сформулировать задачу в терминах статистической гипотезы и затем проверить ее с помощью статистических методов. Поскольку изложение теоретической основы метода можно найти во многих книгах и сайтах, посвященных статистике и клинической эпидемиологии, мы не будем на этом останавливаться, а разберем на конкретном примере последовательность шагов при решении конкретной задачи подобного рода.

Итак, в результате мы имеет следующую таблицу

Расположение строк и столбцов этой таблицы должно находится в определенном порядке для того, чтобы показатели, рассчитанные из нее в дальнейшем, имели смысл и могли быть корректно интерпретированы. В первой строке всегда должны быть записаны результаты, касающиеся группы, в которой имел место исследуемый фактор воздействия, говоря простым языком, первая строка отводится для группы, на которую было оказано исследуемое воздействие или объекты которой имели исследуемый фактор риска. Вторая строка содержит результаты так называемой «контрольной группы», хотя это не всегда действительно контрольная группа в строгом смысле этого термина. Как правило, это группа, где исследуемый фактор риска отсутствовал. Иначе говоря, первой должна быть группа, представляющая исследовательский интерес, т.е. та группа, объекты которой подвергались (или наоборот не подвергались, если нас интересует не наличие, а отсутствие воздействия) фактору риска или какому-то другому воздействию, влияние которого нам надо исследовать. Во второй строке должны быть результаты, полученные в той группе, с которой будет происходить сравнение эффекта. Аналогично, в первом столбце записывается, сколько раз интересующее нас событие или явление было зарегистрировано в первой и второй группах, во втором столбце – сколько раз оно отсутствовало, т.е. результаты, касающиеся интересующего нас события должны находиться в первом столбце.

Такая таблица называется иногда таблицей сопряженности признаков. Она позволяет выявить наличие связи между двумя признаками объекта, а также между фактором риска и исследуемым событием, которое по гипотезе должно быть связано с ним. Такие признаки называются дихотомическими, т.е. принимающими только два значения. Это очень важно отметить, поскольку метод нацелен именно на изучение связи между такими признаками. Как правило, это наличие или отсутствие какого-то фактора, но, вообще говоря, любой показатель, даже имеющий непрерывную числовую шкалу, можно преобразовать в дихотомический признак, определив точку разбиения его шкалы на две части, например: ИМТ>=26 и ИМТ

Источник

Что такое относительный риск

Оценка риска с помощью SCORE:

1. Что еще следует иметь в виду:

• Шкалы SCORE не заменяют знаний и клинического опыта врача. Так, многие пожилые люди, особенно мужчины, имеют повышенный уровень риска по SCORE в силу возраста и пола. Это не должно вести к избыточной фармакотерапии.

• В тех случаях, когда в стране наблюдается снижение смертности от ССЗ, риск у конкретного пациента может быть завышен, если же смертность увеличивается, то риск окажется заниженным. Это недостаток всех калькуляторов риска, ситуация требует перекалибровки калькулятора.

• В любом возрасте у женщин риск ниже, чему мужчин. Это не должно вводить в заблуждение, так как в конечном итоге от ССЗ умирает больше женщин,чем мужчин. При внимательном взгляде на таблицу ясно, что риск у женщин начинает повышаться примерно на 10 лет позже.

2. Реальный риск может превышать расчетный в некоторых ситуациях:

• Малоподвижный образ жизни и ожирение, особенно центральное.

• Преждевременное (в возрасте до 45 лет у мужчин или до 55 лет у женщин) развитие ССЗ у ближайших родственников.

• Неблагоприятные социальные условия, социальная изоляция, стресс, тревожные и депрессивные состояния.

• Сахарный диабет (наличие СД повышает риск в 5 раз у женщин и в 3 раза у мужчин). Большинство пациентов с СД имеют очень высокий и высокий риск и должны рассматриваться как приоритетная группа профилактики.

• Низкий уровень холестерина-ЛВП и высокий уровень триглицеридов.

• Признаки доклинического атеросклероза у бессимптомных пациентов.

КОММЕНТАРИЙ: Результаты современных исследований демонстрируют концептуальную связь значимых нарушений баланса артериального давления на конечностях* с рисками и заболеваниями обструктивным атеросклерозом во всем артериальном бассейне сердечно-сосудистой системы.

Так, при одновременном измерении АД на конечностях обнаруженные асимметрии более 10 мм.рт.ст и снижение лодыжечно-плечевого индекса до 0,95 и ниже повышают 10-летний риск смерти и заболеваний от инфаркта и инсульта до 60-70%.

*Достоверная оценка баланса и асимметрии сАД возможна исключительно при исследовании в положение «лёжа», в состоянии покоя и одновременно на всех конечностях.

Источник

Абсолютный и относительный риск

В средствах массовой информации когда сообщают о преимуществах какого либо лечения часто представляют результаты снижения риска как относительные, а не абсолютные. Это часто дает более выгодное представление о лечении, чем оно есть на самом деле. Тем не менее, польза действительно зависит от того, насколько распространена эта болезнь. Значительное снижение относительного риска для редкого заболевания не может означать значительного снижения абсолютного риска. Например, 75%-ное снижение относительного риска для чего-то, что имеет 4 случая на миллион в абсолютном риске, приводит к снижению абсолютного риска до 1-го на миллион. В этой статье мы попытаемся объяснить разницу между абсолютным и относительным риском. Это поможет вам принимать более обоснованные решения о том, принимать ли данное лечение или нет.

Что такое абсолютный и относительный риск?

Относительный риск используется для сравнения риска в двух разных группах людей. Например, группы могут быть курящими и некурящими. Все виды групп сравниваются с другими в медицинских исследованиях, чтобы узнать, увеличивает или снижает принадлежность к группе риск развития определенных заболеваний. Например, исследования показали, что курильщики имеют более высокий риск развития сердечных заболеваний по сравнению с некурящими.

Несколько примеров могут показать это лучше:

Пример, когда речь идет о рисках заболевания

Пример, когда речь идет о лечении

Число больных, которых нужно лечить (ЧБНЛ)

ЧБНЛ это число, которое часто цитируется в медицинских исследованиях и является количеством больных, которых необходимо лечить, для того чтобы выздоровел один человек. Например, скажем, фармацевтическая компания сообщила, что медицинский препарат «Х» снизил относительный риск развития определенного заболевания на 25%. Если бы абсолютный риск развития заболевания составлял 4 из 100, то это 25%-ое снижение относительного риска снизило бы абсолютный риск до 3 из 100.

Однако это можно рассматривать и по-другому. Если 100 человек не принимают лекарство, тогда 4 из этих 100 человек заболеют. Если 100 человек принимают лекарство, тогда только 3 из этих 100 человек заболеют. Таким образом, для того чтобы гарантированно один человек получил пользу от приема этого препарата его должны принимать минимум 100 человек. В данном примере число больных, которых необходимо лечить, равно 100.

Как принять решение о необходимости лечения?

Решение о том, следует ли принимать лечение, должно быть уравновешено ответами на некоторые вопросы, такими как:

Каков абсолютный риск развития заболевания?
Насколько серьезно данное заболевание?
Насколько абсолютный риск развития заболевания уменьшается при лечении?
Каковы риски или побочные эффекты при лечении?
Сколько стоит лечение? Стоит ли оно пациенту если он платит сам, или это стоит его стране, если за него платит государство?

Еще может помочь, если рассмотреть несколько примеров:

Скажем, что абсолютный риск развития определенного заболевания составляет 4 из 1000. Если лечение снижает относительный риск на 50%, это означает, что 4 уменьшается на 50%. Таким образом, лечение снижает абсолютный риск от 4 из 1000 до 2 из 1000. Не так уж и много в абсолютных выражениях.

Если заболевание от которого вы хотите вылечится несерьезное, то вы вряд ли захотите принять лечение. Если же заболевание смертельно опасное, то лучше решиться на лечение, т. к. любое снижение риска лучше, чем ничего. Однако: если скажем, что риск серьезных побочных эффектов от лечения равен 1 из 100, то скорее всего такое лечение не нужно, т. к. риск серьезных побочных эффектов выше, чем риск развития самой болезни. Если бы не было риска при лечении, то лучше бы было рассмотреть возможность лечения.

Если лечение очень дорогостоящее:

Тогда вы не сможете себе это позволить и решите рискнуть отказаться от лечения.

Если платит государство, оно может решить не финансировать это лечение, поскольку снижение абсолютного риска по отношению к одному человеку невелико, а многие другие люди так же нуждаются в лечении.

Однако, с другой стороны, скажем, ваш абсолютный риск развития другого заболевания составляет 4 из 10, и лечение снижает относительный риск на 50%. Тогда ваш абсолютный риск снижается до 2 из 10 – а это уже более значительное сокращение. Если бы это было незначительное заболевание, от которого вы, скорее всего, выздоровеете, вам лучше пройти данное лечение, если нет риска побочных эффектов.

Если лечение очень дорогостоящее:

Если платит государство, более вероятно, что оно решит финансировать такое лечение, поскольку снижение абсолютного риска будет больше, чем в предыдущем примере, и ЧБНЛ тоже будет меньше.

Решение о том, следует ли принимать лечение, в идеале вы должны решить с вашим врачом, если снижение абсолютного риска перевешивает риски, побочные эффекты и затраты на лечение.

Источник

Относительный риск

Относительный риск (ОР) или соотношение риски представляет собой отношение вероятности исхода в открытой группе к вероятности исхода в необлученной группе. Вместе с разницей рисков и отношением шансов относительный риск измеряет связь между воздействием и результатом. [1]

СОДЕРЖАНИЕ

Статистическое использование и значение [ править ]

Предполагая причинный эффект между воздействием и результатом, значения RR можно интерпретировать следующим образом: [2]

Использование в отчетах [ править ]

Относительный риск обычно используется для представления результатов рандомизированных контролируемых исследований. [5] Это может быть проблематично, если относительный риск представлен без абсолютных показателей, таких как абсолютный риск или разница рисков. [6] В случаях, когда базовый уровень исхода низок, большие или малые значения относительного риска могут не привести к значительным эффектам, а важность последствий для общественного здоровья может быть переоценена. Точно так же в случаях, когда базовая ставка результата высока, значения относительного риска, близкие к 1, все же могут привести к значительному эффекту, а их влияние может быть недооценено. Таким образом, рекомендуется представление как абсолютных, так и относительных показателей. [7]

Вывод [ править ]

Относительный риск можно оценить по таблице непредвиденных обстоятельств 2 × 2 :

Точечная оценка относительного риска равна

В регрессионных моделях подверженность обычно включается в качестве индикаторной переменной вместе с другими факторами, которые могут повлиять на риск. Относительный риск обычно указывается как рассчитанный для среднего значения выборки независимых переменных.

Сравнение с отношением шансов [ править ]

В статистическом моделировании такие подходы, как регрессия Пуассона (для подсчета событий на единицу воздействия), имеют интерпретацию относительного риска: предполагаемый эффект объясняющей переменной мультипликативен на частоту и, таким образом, приводит к относительному риску. Логистическая регрессия (для бинарных исходов или количества успешных результатов из ряда испытаний) должна интерпретироваться в терминах отношения шансов: влияние независимой переменной мультипликативно влияет на шансы и, таким образом, приводит к отношению шансов.

Байесовская интерпретация [ править ]

Таким образом, относительный риск можно интерпретировать в байесовских терминах как апостериорное отношение воздействия (т.е. после наблюдения за болезнью), нормализованное предшествующим коэффициентом воздействия. [11] Если апостериорное отношение воздействия аналогично предыдущему, эффект будет приблизительно равен 1, что указывает на отсутствие связи с заболеванием, поскольку оно не изменило представления о воздействии. Если, с другой стороны, апостериорный коэффициент воздействия меньше или выше, чем предыдущий коэффициент, то болезнь изменила представление об опасности воздействия, и величина этого изменения является относительным риском.

Источник