归因风险

以下是一项实验研究的结果：

在本示例中，28%的安慰剂组患者病情进展，而AZT组受试者中这一比例为16%。

比例之差（P1-P2），即归因风险，为 28% - 16% = 12%。

需要治疗人数（NNT）

NNT 即为两个比例差值的倒数。在本示例中，两个比例的差值为 0.12，因此 NNT 为 1/0.12 = 8.3。 每8名接受AZT治疗的患者中，预计会有比全部接受安慰剂治疗时多1名患者病情进展。特别是当比例差值仅为微小数值时，理解“需要治疗人数”（NNT）往往比理解比例差值更容易。

在本示例中，该药物用于治疗，因此“需要治疗的人数”（Number Needed to Treat）这一名称非常贴切。在某些情况下，涉及的是风险或危害而非治疗，此时则使用“需要造成伤害的人数”（Number Needed to Harm，NNH）这一术语。 在其他非临床情境中，若无法明确两种结果孰优孰劣，则上述两个术语均不适用。Prism始终使用缩写NNT，但具体应如何解读该数值，需根据研究背景由您自行判断。

Prism 如何计算归因风险的置信区间

在“列联表分析”对话框的“选项”选项卡中，Prism 提供了三种计算方法，这些方法均在 Newcombe (1) 中进行了说明。

•带连续性修正的渐近法。这是 Prism 6 及更早版本采用的近似方法。我们建议仅在兼容性需要时使用该方法。

•Newcombe/Wilson 评分

•带连续性修正的 Newcombe/Wilson 评分法。该方法远优于渐近法，因此我们推荐使用。是否采用连续性修正影响不大，但我们提供该选项以确保结果与其他软件一致。  

Prism 会计算两个置信限的倒数，并将它们作为 NNT 的置信区间呈现。

如果您选择渐近法，且部分值为零，Prism 会在计算归因风险及其置信区间之前，将所有单元格的数值加 0.5。此时，Prism 会在结果页面上显示一条浮动提示。在这种情况下，我们建议您切换到 Newcombe/Wilson 法。

 

 

1. Newcombe, R. G. R. (1998). 独立比例差的区间估计：十一种方法的比较。《医学统计学》，17(8)，873–890。