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1、循证医学中常用的统计指标桂立辉 新乡医学院公共卫生学院一、概述w 临床研究的数据资料必须经过恰当的统计分析才能得出正确结论。w 在循证医学实践中，无论是证据提供者或使用者，熟悉统计分析方法和指标都是十分必要的。统计分析的目的w 统计描述反映某事物之数量特征或规律w 统计推断由样本信息推断总体特征数据资料分类w 数值资料（计量）w 分类资料（计数和等级）w 统计指标因而也分为数值资料指标数值资料指标与分类分类 资料指标资料指标两类。可信区间（confidence interval,CI）w 是循证医学中常用的统计指标之一。w 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
2、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。w 可信区间在一定情况下可以代替假设检验， 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。w 如试验组与对照组某指标差值或比值的95% 可信区间与= 0.05的假设检验设检验 等价， 99%可 信区间与= 0.01的假设检验设检验 等价。w 循证医学中常用的可信区间：率的可信区间两率差的可信区间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二、分类资料的指标w 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
3、其他指标也是循证医学中富有特色 的指标。 w 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、NNH等。1、EER与CERw 循证医学中预防和治疗性试验中，率可细分 为EER和CER两类。 wEER试验组中某事件的发生率（ experimental event rate, EER）如对某种暴露 采用某些防治措施后该疾病的发生率。 wCER对照组中某事件的发生率（control event rate, CER）如对某种暴露不采取防治 措施该疾病的发生率。2、RD（率差）及可信区间w 两个发生率的差即为率差，也称危险差(rate differe
4、nce, risk difference, RD), 如试验组的发 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。w 两率差的可信区间由下式计算：|p1-p2|uSE(p 1-p2)=RDuSE(p1-p2)w 两率差的标准误：w 两率差为0时，两组的某事件的发生率没有差别。 w 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。例:某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果 ,资料见下表该试验结果的EER和CER计算结果为:EER=a/n1=15/125=12%, CER=c/n2=30/12
5、0=25%组组 别别死亡未死亡例数阿司匹林组组15 (a)110 (b)125 (n1)对对照组组30 (c) 90 (d)120 (n2 )合 计计 45 200225 (n )w 阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER=15/125=12%， CER=30/120=25%，两者率的标准误：w 该试验两率差（RD）的95%可信区间为：wRDuSE(p 1-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。3、RR及可信区间w 相对危险度RR（relati
6、ve 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与对照组某事件发生率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。RR计算的四格表：组别 发病 未发病 例数试验组 a(r1) b n1对照组 c(r2) d n2试验组的发生率为：p1=a/(a+b)=r1 /n1 对照组的发生率为： p0=c/(c+d)=r2 /n2 相对危险度按下式计算：RR=p1/p0=EER/CERw 当RR=1时，可认为试验因素与疾病无关；w 当RR1时，可认为试验因素与疾病有关；w 当RR1时，可认为试验组发生率大于对照组；w 当RR1, 利大于弊, 反之, LHH55岁，女65岁） w 早发心血管疾病家族史（男55岁，女65岁）70女714 2 1 1 2 111THANKS!THANKS!
