循证医学中的常用统计指标(课堂PPT).ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,循证医学中的常用统计指标,寇长贵,流行病与卫生统计学教研室,1,主要内容,概述,分类资料的指标,数值资料的指标,本,ppt,主要以四川大学华西医院刘关键教授的课件为参考。,2,数据资料可分为数值资料（计量）和分类资料（计数和等级）两大类。统计指标因而也分为数值资料指标与分类资料指标两类。,统计指标可用于描述性的统计分析，也是反映数据基本特征的统计分析方法。并可使人们准确、全面地了解数据资料所包涵的信息，以便于在此基础上完成资料的进一步统计分析。,概述,可信区间,3,概述,可信区间,可信区间（,confidence interval,，,CI,）是循证医学中常用的统计指标之一。,可信区间主要用于估计总体参数，从获取的样本数据资料估计某个指标的总体值（参数）。如：率的可信区间估计总体率，均数的可信区间估计总体均数。,4,概述,可信区间,此外，可信区间还可用于假设检验，尤其是试验组与对照组某指标差值或比值的可信区间，在循证医学中更为常用。,通常，试验组与对照组某指标差值或比值的,95%,可信区间与,为,0.05,的假设检验等价，,99%,的,CI,与,为,0.01,的假设检验等价。,5,概述,可信区间,常用的可信区间有：率的可信区间、两率差值的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间、相对危险度可信区间等。,循证医学中常用的是率的可信区间、,RR,或,OR,的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间等。,6,分类资料的指标,在循证医学的研究与实践中，除了有效率、死亡率、患病率、发病率等常用率的指标外，相对危险度（,RR,）、比值比（,OR,）及由此导出的其他指标也是循证医学中富有特色的指标。,目前，在循证医学中分类资料常用的描述指标主要有,EER,、,CER,、,OR,、,RR,、,RRR,、,ARR,、,NNT,等。,7,1,、,ERR,与,CER,循证医学中预防和治疗性试验中，率可细分为,EER,和,CER,两类。,EER,即试验组中某事件的发生率,(experimental event rate,，,EER),，如对某病采用某些防治措施后该疾病的发生率。,CER,即对照组中某事件的发生率,(control event rate,，,CER),，如对某病不采取防治措施的发生率。,8,两个发生率的差即为率差，也称危险差（,rate difference,，,risk difference,，,RD,），如，试验组发生率（,EER,）与对照组发生率（,CER,）的差，其大小可反映试验效应的大小。,两率差的可信区间由下式计算：,|p1-p2|u,SE(p1-p2),=(RD,u,SE(p1-p2),，,RD+u,SE(p1-p2),2,RD,（率差）及可信区间,9,两率差为,0,时，两组的某事件发生率没有差别。因而两率差的可信区间不包含,0,（上下限均大于,0,或上下限均小于,0,），则两个率有差别；反之，两率差的可信区间包含,0,，则无统计学意义。,2,RD,（率差）及可信区间,10,阿斯匹林治疗心肌梗死的效果,2,RD,（率差）及可信区间,死亡,未死亡,例数,阿斯匹林治疗组,15,（,a,）,110,（,b,）,125,（,）,对照组,30,（,c,）,90,（,d,）,120,（,）,合计,45,200,245,（）,11,阿斯匹林治疗心肌梗死的效果,EER=,15/125,=12%,，,CER,=30/120,=25%,，两率差的标准误：,2,RD,（率差）及可信区间,12,该试验两率差（,RD,）的可信区间为：,RDu,SE(p1-p2),=,（,0.12-0.25,）,1.960.049=(-0.23,，,-0.03),该例两率差的可信区间为,(-0.23,，,-0.03),，上下限均小于,0,（不包含,0,），两率有差别。可认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。,2,RD,（率差）及可信区间,13,相对危险度,RR,（,relative risk,RR,）是前瞻性研究中较常用的指标，它是试验组某事件发生率,p1,与对照组（或低暴露）的发生率,p0,之比，用于说明前者是后者的多少倍，常用来表示试验因素与疾病联系的强度及其在病因学上的意义大小。其计算方法为：,RR=P1/P0=EER/CER,3,RR,及可信区间,14,当,RR,1,时，可认为试验因素与疾病无关；,当,RR,1,时，可认为试验组发生率大于对照组；,当,RR,1,时，可认为试验组发生率小于对照组。,3,RR,及可信区间,15,3,RR,及可信区间,RR,的可信区间，应采用自然对数进行计算，即应求,RR,的自然对数值,ln(RR),和,ln(RR),的标准误,SE(lnRR),，其计算公式如下：,16,ln(RR),的,1,可信区间为：,ln(RR)u,SE(lnRR),RR,的可信区间为：,exp ln(RR)u,SE(lnRR),由于,RR=1,时为试验因素与疾病无关，故其可信区间不包含,1,时为有统计学意义；反之，其可信区间包含,1,时为无统计学意义。,3,RR,及可信区间,17,3,RR,及可信区间,阿斯匹林治疗组的病死率,p1=15/125,；对照组的病死率,p0=30/120,，其,RR,和可信区间为：,18,3,RR,及可信区间,RR,的,95%,可信区间为：,exp ln(RR)1.96 SE(lnRR),=exp,（,-0.734 1.960.289,）,=(0.272,，,0.846),该例,RR,的,95%,可信区间为,0.272,0.846,，使用阿斯匹林治疗的病人，其病死率小于对照组，可认为阿斯匹林可降低心肌梗死有效。,19,odds1,是病例组暴露率,p1,和非暴露率,1-p1,的比值，即,odds1=p1/(1-p1),，,odds0,是对照组暴露率,p0,和非暴露率,1-p0,的比值，即,odds0=p0/(1-p0),，,以上两个比值之比即为比值比,(odds ratio,，,OR),，又称机会比、优势比等。公式为：,OR=ad/bc,4,OR,及可信区间,20,当所研究疾病的发病率较低时，即,a,和,c,均较小时，,OR,近似于,RR,，故在回顾性研究中可用,OR,估计,RR,；,由于前瞻性研究中，,RR,的可信区间与,OR,的可信区间很相近，因此，常用,OR,可信区间的计算来代替,RR,的可信区间的计算。,OR,值的解释与,RR,相同。,4,OR,及可信区间,21,4,OR,及可信区间,OR,的可信区间同样需要采用自然对数计算，其,ln(OR),的标准误,SE(lnOR),按下式计算：,22,ln(OR),的可信区间为：,ln(OR)u,SE(lnOR),OR,的可信区间为：,exp ln(OR)u,SE(lnOR),4,OR,及可信区间,23,4,OR,及可信区间,24,4,OR,及可信区间,OR,的,95%,可信区间为：,exp ln(OR)1.96SE(lnOR),=exp(-0.8941.960.347,）,=(0.207,，,0.807),该例,OR,的,95%,可信区间为,(0.207,，,0.807),，可以认为阿斯匹林治疗心肌梗死有效。,25,5,RRR,及可信区间,RRR,为相对危险度减少率,(relative risk reduction),，其计算公式为：,RRR=|CER-EER|/CER=1-RR,RRR,的可信区间可由,1-RR,计算得到。,如前例,RR=0.48,，其,95%,的可信区间为,(0.272,，,0.846),，其,RRR=1-0.48=0.52,，,RRR,的,95%,可信区间为,(0.154,，,0.728),。,26,5,RRR,及可信区间,RRR,反映了某试验因素使某结果的发生率增加或减少的相对量，但是，该指标无法衡量发生率增减的绝对量。,如：试验人群中某病的发生率,EER=39%,，而对照组人群的发生率,CER=50%,，,RRR=(CER-EER)/CER,=(50%-39%)/50%=22%,。,但是，若在另一研究中，试验组的疾病发生率为,0.39/10,万，对照组的疾病发生率为,0.50/10,万，其,RRR,仍为,22%,。,27,6,RRI,RRI,，相对危险度增加率,(relative risk increase,，,RRI),，试验组中某不利结果的发生率为,EERb,，对照组某不利结果的发生率为,CERb,，,RRI,可按下式计算：,RRI=|EERb,CERb|/CERb,该指标可反映采用试验因素处理后，患者的不利结果增加的百分比。,28,RBI,，相对获益增加率,(relative benefit increase,，,RBI),，试验组中某有益结果的发生率为,EERg,，对照组某有益结果的发生率为,CERg,，,RBI,可按下式计算：,RBI=|EERg-CERg|/CERg,该指标可反映采用试验因素处理后，患者的有益结果增加的百分比。,7,RBI,29,8,ARR,及可信区间,绝对危险度减少率,(absolute risk reduction,，,ARR),，其计算公式为：,ARR=|CER-EER|,ARR,的可信区间为：,ARRu,SE,=(ARR,u,SE,，,ARR+u,SE),30,8,ARR,及可信区间,31,其,95%,的可信区间为：,ARRu,SE=(ARR,u,SE,，,ARR,u,SE),=(0.13,1.960.049,，,0.13,1.960.049),=(3.4%,，,22.6%),该治愈率的,95%,的可信区间为,(3.4%,，,22.6%),。,8,ARR,及可信区间,32,9,ARI,绝对危险度增加率,(absolute risk increase,，,ARI),，即试验组中某不利结果发生率,EERb,与对照组某不利结果发生率,CERb,的差值，不利结果（,bad outcomes,）如：死亡、复发、无效等，其计算公式为,:,ARI=|EERb,CERb|,该指标可反映采用试验因素处理后，患者的不利结果增加的绝对值。,33,绝对受益增加率,(absolute benefit increase,，,ABI),，即试验组中某有益结果发生率,EERg,与对照组某有益结果发生率,CERg,的差值，有益结果（,good outcomes,）如：治愈、显效、有效等，其计算公式为：,ABI=|EERg-CERg|,该指标可反映采用试验因素处理后，患者的有益结果增加的绝对值。,10,ABI,34,11,NNT,、,NNH,及可信区间,NNT(the number needed to treat),的临床含义为：对病人采用某种防治措施处理，得到一例有利结果需要防治的病例数（,the number of patients who need to be treated to achieve one additional favorable outcome,，,NNT,）。其计算公式为：,NNT=1/|CER-EER|=1/ARR,从公式可见，,NNT,的值越小，该防治效果就越好，其临床意义也就越大。,35,NNT,的,95%,的可信区间，由于无法计算,NNT,的标准误，但,NNT=1/ARR,，故,NNT,的,95%,的可信区间的计算可利用,ARR,的,95%,的可信区间来计算。,NNT95%,可信区间的下限：,1/ARR,的上限值,NNT95%,可信区间的上限：,1/ARR,的下限值,例如某试验的,ARR,的,95%CI,为,3.4%,22.6%,，其,NNT,的,95%CI,下限为：,1/22.6%=4.4,；上限为：,1/3.4%=29.4,，即,4.4,29.4,。,11,NNT,、,NNH,及可信区间,36,12,NNH,NNH,的临床含义为：对病人采用某种防治措施处理，出现一例副作用需要处理的病例数,(the number needed to harm one more patients from the therapy,，,NNH),。其计算式为：,NNH=1/ARI,从公式可见，,NNH,的值越小，某治疗措施引起的副反应就越大。,37,13,LHH,LHH,，防治性措施受益与危害的似然比（,likelihood of being helped vs.harmed,LHH,），其计算公式为：,LHH=NNH/NNT,该指标反映了防治措施给受试者带来的受益与危害的比例，,LHH1,，利大于敝，反之，,LHH1,时，敝大于利。,38,WMD(,加权均数差,),SMD(,标准化均数差,),数值资料的指标,39,1.WMD,加权均数差,(WMD,Weighted Mean Difference),某个研究的两均数差,d,可按下式计算,:,40,1.WMD,两均数差,d,的方差,Var(d),，可按下式计算：,41,1.WMD,从公式可见，加权均数差,(Weighted Mean Difference,WMD),即为两均数的差值。,该指标以试验原有的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对值大小对结果的影响，在实际应用时，该指标容易被理解和解释。,42,2.SMD,标准化均数差,(Standardised Mean Difference,SMD),某个研究的标准化均数差,d,，可按下式计算：,43,2.SMD,标准化均数差,d,的方差,Var(d),，可按下式计算：,44,2.SMD,SMD,可简单地理解为两均数的差值再除以合并标准差的商，它不仅消除了某研究的绝对值大小的影响，还消除了测量单位对结果的影响。因此，该指标尤其适用于单位不同或均数相差较大的数值资料分析。,但是，标准化均数差,(SMD),是一个没有单位的值，因而，对,SMD,分析的结果解释要慎重。,45,46,47,结束语,成功之路在脚下延伸,科学需要铺垫与积累,48,