归因风险

以下是一项实验性研究的结果：

在本示例中，28%接受安慰剂治疗的患者与16%接受AZT治疗的受试者均出现疾病进展。

比例之差（P1 - P2），即归因风险，为28% - 16% = 12%。

需治疗人数（NNT）

.NNT只是两个比例之差的倒数。在上述示例中，两个比例之差为0.12，因此NNT为1/0.12 = 8.3。您可能期待每八名接受AZT治疗的人要比接受安慰剂治疗的人多一些进展。特别是，在比例之差很小时，对NNT的理解易于对比例之差的理解。

在上述示例中，使用了药物治疗，因此“需治疗人数”命名使用恰当。在某些情况下，存在风险或伤害而非治疗，此时使用“需伤害人数”（NNH）这一术语。在其他非临床情况下，不明确两种结果中哪个更好，因此这两个短语均无真正意义。Prism始终使用缩写NNT，但在研究背景下，取决于您对值的解读。

Prism如何计算归因风险的置信区间

在“列联表分析”对话框的“选项”选项卡上，Prism提供了三种计算方法，这些方法在Newcombe（1）中有说明。

•具有连续性修正的渐近性。这是Prism 6和更早版本所采用的近似法。我们建议只在考虑兼容性时使用。

•Newcombe/Wilson得分

•具有连续性修正的Newcombe/Wilson得分。这种方法优于比渐近法的效果，因此我们推荐使用。是否使用连续性修正并不重要，但我们提供选择，使结果匹配其他程序。

Prism采用两个置信限的倒数，并将其表示为NNT的置信区间。

如果选择渐近法，并且一些值为零， 在计算归因风险及其置信区间前，Prism对所有单元格增加0.5。Prism执行该操作时，会在结果页面上显示浮动记事本。在此情况下，我们建议切换为Newcombe/Wilson法。

 

 

1.Newcombe，R. G. R.（1998）。独立比例间差异的区间估计：十一种方法的比较。《医学统计》，17（8），873 - 890。