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队列研究中,相对风险(RR)如何计算?

在队列研究中,相对风险(Relative Risk, RR)是用来衡量暴露因素与疾病发生之间关联强度的一个指标。它表示暴露组的发病率与非暴露组的发病率之比。

首先,我们需要定义几个基本概念:
- 暴露:指研究对象具有某种可能影响健康状况的因素。
- 疾病:这里指的是研究中关注的具体健康结局或事件。
- 发病率:在一定时间内,特定人群中发生新病例的比例。

计算相对风险时,我们通常需要收集以下数据:
1. 暴露组的发病率(Incidence in exposed group, Ie):即暴露于某个因素的人群中新发疾病的比例。
2. 非暴露组的发病率(Incidence in unexposed group, Ine):即没有暴露于该因素的人群中新发疾病的比例。

相对风险计算公式为:
RR = Ie / Ine

例如,如果在一个研究中,暴露组有100人,其中20人在随访期间发病;非暴露组也有100人,但只有5人发病。那么,
- 暴露组的发病率 Ie = 20/100 = 0.2
- 非暴露组的发病率 Ine = 5/100 = 0.05

根据公式计算得到:
RR = 0.2 / 0.05 = 4

这意味着,与非暴露组相比,暴露组发生该疾病的风险是4倍。

需要注意的是,相对风险大于1表示暴露因素可能增加疾病的风险;小于1则表明暴露可能是保护性因素,减少了疾病的发生率;如果等于1,则说明没有显著的相关性。在解释RR时,还需要考虑研究设计、样本量以及统计学意义等因素的影响。
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