相对风险

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组受试者的病情进展率为16%。

相对风险为 16%/28% = 0.57。接受 AZT 治疗的受试者，其疾病进展的几率仅为接受安慰剂治疗受试者的 57%。“风险”一词并不总是恰当的。不妨将相对风险简单地理解为比例的比值。

Prism 如何计算相对风险的置信区间

Prism 采用 Katz 法（参考文献 1，Prism 6 及更早版本唯一采用的方法）或 Koopman 渐近评分法（2）来计算相对风险的置信区间，我们推荐后者，因其更准确。请在“列联表”对话框的“选项”选项卡中进行选择。Fagerland（3）对计算该置信区间的各种方法进行了综述。

若选择 Katz 法且部分值为零，Prism 会在计算相对风险及其置信区间前，将 0.5 加到所有单元格中。此时 Prism 会在结果页面显示一条浮动提示。建议您在此情况下切换至 Koopman 法。

两列的顺序很重要，而行的顺序则没那么重要

请注意，数据输入顺序会影响结果。如果将本示例中的“有进展”数据输入到第二列，而“无进展”数据输入到第一列，则相对风险值将会不同。对于每一行，Prism 通过将第一列的数值除以两列数值的总和来计算风险。

计算出两项风险值（参见前一段）后，Prism 通过将第一行得出的风险值除以第二行得出的风险值来计算相对风险。但它同时也报告了该风险值的倒数。因此，您输入这两行数据的顺序实际上并不重要。

参考文献                                                                                        

1.Katz D, Baptista J, Azen SP 和 Pike MC. 队列研究中风险比的置信区间推导。Biometrics 1978; 34: 469–474.

2.Koopman PAR. 两个二项分布比例比的置信区间。《生物计量学》1984; 40: 513–517.

3.Fagerland MW, Lydersen S, Laake P. 两个独立二项分布比例的推荐置信区间。《医学研究统计方法》。SAGE Publications；2011年10月13日。