19、药物流行病学中的生物统计方法解读

药物流行病学中的生物统计方法解读

在药物流行病学的研究中，有许多关键的概念和方法对于准确评估药物效果、识别影响因素以及处理研究中的误差和混杂至关重要。下面将详细介绍其中的一些重要内容。

1. 绝对风险降低率（ARR）与相对风险降低率（RRR）

• 绝对风险降低率（ARR） ：它与归因风险（AR）概念类似，但用于衡量暴露具有保护作用时对结果的影响，即暴露人群的发病率（Ie）低于未暴露人群（I0）。其计算公式为 (ARR = I_0 - I_e)。例如，在一项比较两种预防中风的治疗方法A和B的观察性研究中，服用药物A的人群中风发病率为0.3%，服用药物B（参考组）的人群中风发病率为0.6%，则 (ARR = 0.6\% - 0.3\% = 0.3\%)。这意味着每1000人服用药物A而非药物B，中风发作次数会减少3次。
• 相对风险降低率（RRR） ：ARR可以表示为基线发病率（未暴露组或参考组）的百分比，称为可预防分数（PF）或相对风险降低率（RRR），计算公式为 (RRR=\frac{I_0 - I_e}{I_0}\times100=(1 - RR)\times100)。在上述例子中，(RRR=\frac{0.3\%}{0.6\%}\times100 = 50\%)，表明服用药物A的人群中风风险降低了50%。需要注意的是，虽然50%的风险降低听起来很可观，但绝对风险差异仅为0.3%，因此这两个指标应结合解释，RRR需要结合事件的基线发病率才有意义。同时，这些影响指标在病例对照研究中无法计算，因为病例对照研究不测量疾病的发病率。

2. 药物流行病学中的变异和误差