循证医学中常用的统计指标

1、循证医学中常用的统计指标1一、概述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。2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。3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

2、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%可信区间与为0.01的假设检验等价。4常用的可信区间有：率的可信区间、两率差的可信区间、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。5二、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、C

3、ER、OR、RR、RRR、ARR、NNT、NNH等。61、EER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）如对某种暴露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,EER）如对某种暴露不采取防治措施该疾病的发生率。72、RD（率差）及可信区间两个发生率的差即为率差，也称危险差（rate difference, risk difference, RD), 如试验组的发生率（EER）与对照组发生率（CER）的差，其大小可反映试验

4、效应的大小。两率差的可信区间由下式计算： |p1-p2|uSE(p1-p2)=(RD- uSE(p1-p2),(RD+ uSE(p1-p2)8两率差的标准误：两率差为0时，两组的某事件的发生率没有差别。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。9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 死亡 未死亡 例数阿司匹林治疗组 15(a) 110(b) 125(n1)对照组 30(c) 90(d) 120(n2 )合计 45 200 225(n)该试验结果的EER和CER计算结果为: EER=a/n1=

5、15/125=12%, CER=c/n2=30/120=25%10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：11该试验两率差（RD）的95%可信区间为：RDuSE(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。123、RR及可信区间相对危险度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与对照组某事件发生率P0之比，用于说明前者是后者

6、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。13RR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/CER14当RR=1时，可认为试验因素与疾病无关；当RR1时，可认为试验因素与疾病有关；当RR1时，可认为试验组发生率大于对照组；当RR1, 利大于弊, 反之, LHH1时, 利小于弊。39三、数值资料的指标1. WWD（weighted mean differenc

7、e），加权均数差,某个研究的两均数差d可按下式计算：两均数差d的方差，可按下式计算：40从公式可见，加权均数差（weighted mean difference，WWD）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。412. SMD(standardised mean difference)，标准化均数差某个研究的标准化均数差d，可按下式计算：42标准化均数差d的方差S2可按下式计算：43SMD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

8、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。44主要参考文献：David L. Sackett, W.Scott Richardson,William Rosenberg, et al. Evidence-based Medicine-How to practice and teach EBM. 2nd ed. 2000, Toronto :Churchill Livingstone Publish House. Matthais Egger, George Davey Smith, Douglas G Altman. Systematic Reviews in HealthCare Meta-an