हजार अनुपात कैलकुलेटर
समय के साथ एक समूह की तुलना में एक घटना के सापेक्ष जोखिम को मापने के लिए जोखिम अनुपात की गणना करें।
Hazard अनुपात की गणना
सामग्री तालिका
हजार अनुपात के लिए व्यापक गाइड
नैदानिक अनुसंधान में खतरा अनुपात का परिचय
नैदानिक अनुसंधान में, जोखिम अनुपात (एचआर) एक मूलभूत सांख्यिकीय माप है जिसका उपयोग समय के साथ विभिन्न समूहों के बीच होने वाले घटना के जोखिम की तुलना करने के लिए किया जाता है। यह समय-समय पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण का प्रतिनिधित्व करता है, विशेष रूप से उत्तरजीविता विश्लेषण और नैदानिक परीक्षणों में जहां घटनाओं के समय और संभावना को समझना महत्वपूर्ण है।
सांख्यिकीय संदर्भ में परिभाषा
जोखिम अनुपात को दो अलग-अलग स्थितियों या समूहों के संबंध में जोखिम दरों के अनुपात के रूप में परिभाषित किया गया है। जोखिम दर तात्कालिक दर का प्रतिनिधित्व करती है, जिस पर घटना समय में एक विशिष्ट बिंदु पर होती है, बशर्ते कि विषय उस समय तक जीवित रहा हो।
गणना के लिए सांख्यिकीय तरीके
आमतौर पर जोखिम अनुपात विश्लेषण में दो प्राथमिक सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग किया जाता है:
कापलान-मीयर कर्व
कापलान-मीयर उत्तरजीविता वक्र समय के साथ अस्तित्व संभावना का दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। ये चरण-वार ग्राफ अस्तित्व कार्यों के गैर-पारमीट्रिक अनुमान के लिए अनुमति देते हैं, विशेष रूप से उपयोगी जब सेंसर डेटा के साथ काम करते हैं (जो घटना का सामना करने से पहले अध्ययन से बाहर निकलते हैं)।
Cox Proportional Hazards Model
कॉक्स मॉडल एक अर्ध-parametric दृष्टिकोण है जिसे बेसलाइन खतरे के कार्य को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता नहीं है। यह मान लेता है कि जोखिम अनुपात समय के साथ स्थिर रहता है (आनुपातिक खतरे की धारणा) और एक साथ कई covariates के लिए समायोजन की अनुमति देता है।
आम Misinterpretation
जोखिम अनुपात अक्सर नैदानिक सेटिंग्स में गलत व्याख्या की जाती है। समझने के लिए कुंजी भेद:
- 2.0 का जोखिम अनुपात करता हैनहींइसका मतलब यह है कि उपचार समूह में रोगी दो बार तेजी से ठीक हो जाते हैं
- जोखिम अनुपात का प्रतिनिधित्व करता हैसापेक्ष जोखिमकिसी भी समय बिंदु पर, पूर्णकालिक अंतर नहीं
- यह बराबर हैविषमएक समूह में रोगी को दूसरे समूह में रोगी से पहले घटना का अनुभव होगा।
आधुनिक अनुसंधान में अनुप्रयोग
कैंसर अनुसंधान
प्रगति मुक्त उत्तरजीविता और समग्र उत्तरजीविता दरों का विश्लेषण करके मानक चिकित्सा की तुलना में नए उपचार की प्रभावकारिता का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता है।
हृदय अध्ययन
विभिन्न उपचार समूहों या जोखिम कारकों के बीच हृदय की घटनाओं के जोखिम का आकलन करने के लिए लागू किया गया है, जो विस्तारित अनुवर्ती अवधि पर निर्भर करता है।
महामारी विज्ञान अनुसंधान
जनसंख्या अध्ययन में जोखिमों (पर्यावरण, आनुवंशिक, व्यवहारिक) और रोग परिणामों के बीच संबंध को मात्रात्मक बनाने में मदद करता है।
सीमाएं और विचार
- आनुपातिक जोखिम धारणा को सत्यापित किया जाना चाहिए; जब उल्लंघन किया जाता है, तो वैकल्पिक तरीकों पर विचार किया जाना चाहिए।
- नमूना आकार जोखिम अनुपात अनुमानों की सटीकता और विश्वास अंतराल की चौड़ाई को प्रभावित करता है
- कन्फाउंडिंग कारक विश्लेषण में उचित रूप से समायोजित नहीं होने पर जोखिम अनुपात अनुमानों को विकृत कर सकते हैं
- समय पर निर्भर प्रभाव पर्याप्त रूप से एक जोखिम अनुपात मान द्वारा कब्जा नहीं किया जा सकता
जोखिम अनुपात बनाम अन्य उपाय
| उपाय | परिभाषा | कब उपयोग करें |
|---|---|---|
| हजार अनुपात | समूहों के बीच जोखिम दरों का अनुपात | सेंसर के साथ समय-समय पर डेटा |
| जोखिम अनुपात | समूहों के बीच संचयी घटनाओं का अनुपात | द्विआधारी परिणामों के साथ निश्चित अनुवर्ती समय |
| Odds अनुपात | समूहों के बीच बाधाओं का अनुपात | केस कंट्रोल स्टडी, लॉजिस्टिक रिग्रेशन |
| औसत अनुपात | औसत जीवन काल का अनुपात | जब पूर्णकालिक मतभेद महत्वपूर्ण होते हैं |
जोखिम अनुपात समय के साथ समूहों के बीच घटना दरों की तुलना के लिए एक शक्तिशाली सांख्यिकीय उपकरण है। हालांकि, यह अपने सांख्यिकीय संदर्भ के भीतर सही ढंग से व्याख्या की जानी चाहिए और जब पूर्णकालिक अंतर रुचि के होते हैं तो अन्य उपायों के पूरक होना चाहिए। अपनी ताकत और सीमाओं को समझना नैदानिक अनुसंधान और अध्ययन परिणामों की व्याख्या में उचित अनुप्रयोग के लिए आवश्यक है।
जोखिम अनुपात क्या है?
जोखिम अनुपात (HR) समय के साथ एक समूह की तुलना में एक घटना के सापेक्ष जोखिम का एक उपाय है। यह आमतौर पर एक घटना के लिए समय पर एक उपचार के प्रभाव का आकलन करने के लिए उत्तरजीविता विश्लेषण और नैदानिक परीक्षणों में प्रयोग किया जाता है।
- उत्तरजीविता विश्लेषण में प्रयुक्त
- समय-समय पर जोखिम को कम करें
- अनुवर्ती समय के लिए लेखा
- नैदानिक परीक्षणों में महत्वपूर्ण
Hazard अनुपात
HR > 1
उपचार समूह में जोखिम बढ़ जाती है।
HR = 1
समूहों के बीच जोखिम में कोई फर्क नहीं पड़ता।
HR < 1
संकेत ने उपचार समूह में जोखिम को कम कर दिया।
गोपनीयता नीति
यह निर्धारित करने में मदद करें कि क्या प्रभाव सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है।
हजार अनुपात सूत्र
जोखिम अनुपात निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके गणना की जाती है:
कहां:
- E1 = उपचार समूह में घटनाओं
- T1 = उपचार समूह में जोखिम पर समय
- E2 = नियंत्रण समूह में घटनाओं
- T2 = नियंत्रण समूह में जोखिम पर समय
उदाहरण
उदाहरण 1बढ़ी जोखिम
उपचार समूह: 20 घटनाओं, जोखिम पर 100 महीने
नियंत्रण समूह: 10 घटनाओं, जोखिम पर 100 महीने
एचआर = 2.0
उपचार समूह में घटना का 2.0 गुना अधिक जोखिम होता है
उदाहरण 2कोई अंतर नहीं
उपचार समूह: जोखिम पर 15 घटनाएं, 100 महीने
नियंत्रण समूह: जोखिम पर 15 घटनाएं, 100 महीने
HR = 1.0
समूहों के बीच जोखिम में कोई अंतर नहीं
उदाहरण 3सुरक्षात्मक प्रभाव
उपचार समूह: 10 घटनाओं, जोखिम पर 100 महीने
नियंत्रण समूह: जोखिम पर 20 घटनाएं, 100 महीने
एचआर = 0.5
उपचार समूह में घटना का 0.5 गुना जोखिम होता है