Разница в риске

Разница рисков (RD), избыточный риск или атрибутивный риск ^[1] ​​— это разница между риском исхода в группе, подвергшейся воздействию, и в группе, не подвергшейся воздействию. Она вычисляется как , где — заболеваемость в группе, подвергшейся воздействию, а — заболеваемость в группе, не подвергшейся воздействию. Если риск исхода увеличивается в результате воздействия, используется термин «увеличение абсолютного риска » (ARI), который вычисляется как . Эквивалентно, если риск исхода уменьшается в результате воздействия, используется термин «снижение абсолютного риска » (ARR), который вычисляется как . ^{[2] [3]}${\displaystyle I_{e}-I_{u}}$${\displaystyle I_{e}}$${\displaystyle I_{u}}$${\displaystyle I_{e}-I_{u}}$${\displaystyle I_{u}-I_{e}}$

Обратное значение абсолютного снижения риска — это число, необходимое для лечения , а обратное значение абсолютного увеличения риска — это число, необходимое для нанесения вреда . ^[2]

Рекомендуется использовать абсолютные измерения, такие как разница рисков, наряду с относительными измерениями при представлении результатов рандомизированных контролируемых испытаний. ^[4] Их полезность можно проиллюстрировать на следующем примере гипотетического препарата, который снижает риск рака толстой кишки с 1 случая на 5000 до 1 случая на 10 000 в течение одного года. Относительное снижение риска составляет 0,5 (50%), в то время как абсолютное снижение риска составляет 0,0001 (0,01%). Абсолютное снижение риска отражает низкую вероятность заболеть раком толстой кишки в первую очередь, в то время как сообщение только об относительном снижении риска может привести к тому, что читатели преувеличит эффективность препарата. ^[5]

Авторы, такие как Бен Голдакр, считают, что разницу в рисках лучше всего представить в виде натурального числа — лекарство снижает 2 случая рака толстой кишки до 1 случая, если вы лечите 10 000 человек. Натуральные числа, которые используются в подходе «число, необходимое для лечения», легко понятны неспециалистам. ^[6]

Разницу рисков можно оценить с помощью таблицы сопряженности 2x2 :

Точечная оценка разницы рисков составляет

${\displaystyle RD={\frac {EE}{EE+EN}}-{\frac {CE}{CE+CN}}.}$

Распределение выборки RD приблизительно нормальное, со стандартной ошибкой

${\displaystyle SE(RD)={\sqrt {{\frac {EE\cdot EN}{(EE+EN)^{3}}}+{\frac {CE\cdot CN}{(CE+CN)^ {3}}}}}.}$

Тогда доверительный интервал для RD равен${\displaystyle 1-\альфа}$

${\displaystyle CI_{1-\alpha }(RD)=RD\pm SE(RD)\cdot z_ {\alpha },}$

где — стандартная оценка для выбранного уровня значимости ^[3]${\displaystyle z_{\альфа}}$

Мы могли бы предположить, что болезнь отмечена , и не отмечена болезнь , воздействие отмечено , и не отмечено воздействие . Разницу в рисках можно записать как${\displaystyle D}$${\displaystyle \отрицательный D}$${\displaystyle E}$${\displaystyle \отрицательный E}$

${\displaystyle RD=P(D\mid E)-P(D\mid \neg E).}$

• Меры воздействия на население
• Относительное снижение риска