危険比率計算機

危険比率を計算し、複数のグループで発生したイベントの相対リスクを時間をかけて測定します。

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危険比率の計算

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総合ガイド

危険比率の総合ガイド

臨床研究におけるハザード比率について

臨床研究では、ハザード比(HR)は、異なるグループ間で発生するイベントのリスクを時間をかけて比較するために使用される基本的な統計量です。 タイム・ツー・エベント・データを分析するための強力なツールです。特に、生存分析とイベントのタイミングと確率を理解する臨床試験では、非常に重要です。

統計コンテキストでの定義

ハザード比は、2つの異なる条件またはグループに対応するハザード率の比率として定義されます。 危険率は、被験者がその時点まで存続したとおり、その時点で特定の時点で起こる出来事の瞬間率を表します。

計算のための統計的方法

2つの主要な統計方法は、ハザード比分析で一般的に使用されます。

Kaplan-Meier曲線

Kaplan-Meier生存曲線は、生存確率の視覚的表現を時間をかけて提供します。 これらのステップ単位のグラフは、生存機能の比例しない推定を可能にし、特に検閲されたデータを扱う場合に役立ちます(イベントを経験する前に研究を終了するサブジェクト)。

Cox の比例した危険モデル

Coxモデルは、ベースラインハザード機能を指定する必要はありません。 危険比率が一定時間(比例した危険を想定)に維持し、複数のコワリエートの調整を同時に可能とします。

一般的な解釈

危険比率は、臨床設定で誤解釈されることが多いです。 理解するための重要な差別:

重要な機能:
  • 2.0のハザード比はコメントはありません治療群の患者が2倍速く治癒することを意味します
  • 危険比率は、相対リスク任意の時点で、絶対時間差ではなく、任意の時点で
  • それは等しいですオッズ1つのグループで患者が他のグループで患者の前にイベントを体験する

現代研究の適用

がん研究

進行のない生存と全体的な生存率を分析することにより、標準的な治療法と比較して、新しい治療法の有効性を評価するために使用される。

心臓血管学

さまざまな治療グループまたは拡張フォローアップ期間にわたるリスク要因間の心臓イベントのリスクを評価するために適用される。

疫学 リサーチ

集団研究における暴露(環境、遺伝的、行動的)および疾患の成果間の関連付けを定量化するのに役立ちます。

制限と考慮事項

  • 比例したハザードの仮定は検証されなければならない; 侵害されたとき、代替方法は考慮されるべきである
  • サンプルサイズは、ハザード比の推定精度と自信の間隔の幅に影響を与えます
  • 統合要因は、分析で適切に調整されていない場合は、ハザード比推定を歪めることができます
  • 時間の依存効果は、単一のハザード比値で十分なキャプチャされない場合があります

危険比率対その他の対策

測定値 定義定義 いつ使うか
危険比率 グループ間のハザード率の比率 検閲によるタイムツーイベントデータ
リスク比率 グループ間の累積発生率の比率 バイナリ結果でフォローアップ時間を固定
オッズ比率 グループ間のオッズ率 ケースコントロール研究、ロジスティック回帰
媒体比率 メディア生存時間の比率 絶対時間差が重要である場合
主テイクアウト:

ハザード比は、グループ間のイベントレートを比較するための強力な統計ツールです。 しかし、その統計的なコンテキスト内で正しく解釈され、絶対的な時間差が興味の場合には、他の対策によって補完されなければならない。 臨床研究および研究結果の解釈の適切な適用のために、その強みと限界を理解することは不可欠です。

コンセプト

危険比率とは?

ハザード比(HR)は、複数のグループで発生したイベントの相対的なリスクを別の時間と比較して測定します。 一般的に生存分析と臨床試験で使用され、治療の効果をイベントに評価します。

主要ポイント:
  • 生存分析で使用される
  • タイムツーエベントリスクを測定
  • フォローアップタイムのアカウント
  • 臨床試験で重要
ガイド

危険比率の解釈

人事 > 1

治療グループにおけるリスクの増加を示す。

人事 = 1

グループ間でのリスクに違いはありません。

HR < 1

治療群のリスクを減少させる。

機密インターバル

効果が統計的に重要であるかどうかを判断するのに役立ちます。

フォーミュラ

危険比率の方式

危険比率は、以下の式で計算されます。

方式:
HR = (E1/T1) / (E2/T2)

所在地:

  • E1=治療群のイベント
  • T1=治療グループにおけるリスク
  • E2=コントロールグループのイベント
  • T2 = 制御グループにおけるリスク
事例紹介

事例紹介

例1リスクの増加

治療グループ:危険で20イベント、100ヶ月
管理グループ: 10 イベント、リスクの 100 か月

人事 = 2.0

治療グループは、イベントの2.0倍のリスクが高い

例2違いはありません

治療グループ:15イベント、リスク100ヵ月
コントロールグループ: 15 イベント、100 ヶ月のリスク

人事 = 1.0

グループ間のリスクの違いはありません

例3保護効果

治療グループ: 10 イベント、リスクの 100 か月
コントロールグループ: 20イベント、100ヶ月のリスク

人事 = 0.5

治療グループは、イベントの危険性が0.5倍に及ぶ

ツール

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