【2018-10-8經網友提醒,發現舉例錯誤,因此更正】

在醫學領域裡頭常常將依變項(dependent variable / outcome)定義為二元的變項(binary / dichotomous),有一些是天生的二元變項,例如病人死亡與否、病人洗腎與否;有些則是人為定義為二元變項,例如心臟科常將病人的左心室射血分數(left ventricular ejection fraction, LVEF)小於40% (or 35%) 為異常,或腎臟科將病人的腎絲球過濾率(estimated Glomerular filtration rate, eGFR)定義為小於60%為異常。

 

 

醫學領域之所以會如此將Outcome作二分化的動作,有個主要原因是可以簡化結果的闡釋,例如可直接得到以下結論:「糖尿病病人比較容易會有eGFR異常,其相對風險(relative risk, RR)為3.7倍」或是:「飯前血糖每高1單位,則病人的eGFR異常的勝算比(odds ratio, OR)會低1.5%」,因此可針對其它可能的影響因子作探討,並且得到一個「風險測量」,但問題是我們讀者真的瞭解這些風險測量的意義嗎?這些風險測量的使用時機與解釋是恰當的嗎?本篇文章旨在介紹常見的兩種最常見風險測量的意義及使用時機,包括相對風險及勝算比。

 

 

在開始介紹風險測量之前,一定要先知道研究設計(research design)為何,請見之前討論到研究設計的文章,簡單而言可以分成前瞻性研究(prospective study)及回溯性研究(retrospective study)兩個大類。

 

 

相對風險(relative risk, RR

 

首先先來介紹相對風險,其計算方式請見圖1,簡單來說一開始就先把受試者分成暴露組(exposed group)與非暴露組(unexposed group),然後向前追蹤一段時間,直到人數達到原先規劃的條件(關於樣本數計算請參見 http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34468802),此時暴露組發生事件的比例為A/N1,非暴露組發生事件的比例為C/N2,此時兩者相除即為相對風險(RR),假使相對風險顯著地大於1就代表暴露組的風險顯著地比非暴露組更高,例如之前舉的抽煙與肺癌的世代研究,抽煙組發生肺癌的比例為3%而未抽煙組罹患肺癌比例為1%,此時相對風險即為3%1% = 3,代表抽煙罹患肺癌的風險是沒有抽煙者的3倍之多,也可說抽煙罹患肺癌的風險相較於沒有抽煙者多出2倍(3-1=2)。

 

 

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相對風險的意義非常容易理解,但是其使用時機有所限制,它只能用在前瞻性研究,假使我們進行的是回溯性研究,那麼使用相對風險可能會得到錯誤的結論,因為在回溯性研究中,我們要先選定疾病組與非疾病組的人(而不是選定暴露組與非暴露組),然後去回溯(查病歷)他們暴露的狀況,也就說此時「疾病的機率是由研究者所決定」,因此自然也不能再直接以A/N1去除以C/N2了,因為AC都是研究者一開始就決定的有疾病組。

[2019-11-6補充說明] 以上相對風險不能使用在回溯性研究指的是retrospective case-control study;倘若是帶有追蹤時間的 "nested" case-control study則不受此限

 

 

 

勝算比(odds ratio, OR

再來介紹勝算比,其計算方式請見圖2。首先要先瞭解何謂「勝算」(odds),勝算定義是「兩個機率相除的比值」,以圖2中的疾病組(disease group)為例,A/N3表示疾病組中有暴露的機率,C/N3指的是健康組中有暴露的機率,因此此兩者相除即為疾病組中有暴露的勝算(A/C);同樣地,B/D即為健康組中有暴露的勝算,此時將A/C再除以B/D即為「疾病組相對於健康組,其暴露的勝算比」,也就是說兩個勝算相除就叫做勝算比。

 

 

很多人在解釋勝算比的時候都會有錯誤,最常見的錯誤就是誤把勝算比當成相對風險來解釋,以之前舉的抽煙跟肺癌的病例對照研究為例,50位肺癌組中有70%曾經抽煙而150位健康組中(即對照組)僅有40%曾經抽過煙,此時勝算比即為70%40% = 1.75【2018-10-8經網友提醒,發現舉例錯誤,因此更正】。此時勝算比即為(70%/30%) / (40%/60%) = 3.5這個3.5的意義其實不易很容易解釋,它並非表示抽煙組罹患肺癌的風險是未抽煙組的3.5倍,而是肺癌組有抽煙的勝算(注意,不是機率!)是健康組的3.5倍,而這個勝算指的又是「有抽煙的機率 除以 沒有抽煙的機率」,總而言之我們還是可以說肺癌跟抽煙具有相關性,也可以說抽煙的人比較容易會有肺癌罹患風險,但是不要提到多出多少倍的風險或機率就是了。

 

 

一般而言在醫學期刊勝算比出現的機會比相對風險多,一部份原因當然是大家較少採用耗時又耗力的前瞻性研究(只能用相對風險),另外一個原因是勝算比可用在前瞻性研究也可用在回溯性研究,而且它的統計性質(property)比較良好,因此統計學家喜歡用勝算比來發展統計方法。


 

最後圖3列出各種常見研究設計之下所適用的風險測量


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