リスクの違い

リスク差（RD）、過剰リスク、または寄与リスク^[1]は、曝露群と非曝露群におけるある結果のリスクの差です。これはとして計算されます。ここで、は曝露群の発生率、は非曝露群の発生率です。ある結果のリスクが曝露によって増加する場合、絶対リスク増加（ARI）という用語が使用され、として計算されます。同様に、ある結果のリスクが曝露によって減少する場合、絶対リスク減少（ARR）という用語が使用され、として計算されます。^[2]^[3] $I_{e}-I_{u}$ $I_{e}$ $I_{u}$ $I_{e}-I_{u}$ $I_{u}-I_{e}$

絶対リスク減少の逆数は治療に必要な数であり、絶対リスク増加の逆数は危害を加えるために必要な数である。^[2]

報告での使用

ランダム化比較試験の結果を提示する際には、相対的な指標だけでなく、リスク差などの絶対的な指標も用いることが推奨される。^{[4]その有用性は、1年間で}大腸がんのリスクを5000人に1人から10,000人に1人に低減する架空の薬剤の例で説明できる。相対リスク低減率は0.5（50%）であるのに対し、絶対リスク低減率は0.0001（0.01%）である。絶対リスク低減率は、そもそも大腸がんを発症する確率が低いことを反映しているが、相対リスク低減率のみを報告すると、読者が薬剤の効果を誇張してしまうリスクがある。^[5]

ベン・ゴールドエーカーなどの著者は、リスクの差は自然数で表すのが最適だと考えています。つまり、薬剤を1万人に投与した場合、大腸がんの症例が2例から1例に減少するということです。治療必要数アプローチで使用される自然数は、専門家でなくても容易に理解できます。^[6]

推論

リスク差は2x2分割表から推定できます。

	グループ
	実験的（E）	コントロール（C）
イベント（E）	EE	CE
非イベント（N）	英語	CN

リスク差の点推定値は

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

RDの標本分布はほぼ正規分布で、標準誤差は

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

RDの信頼区間は $1-\alpha$

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

ここで、選択された有意水準の標準得点は^[3]である。 $z_{\alpha}$

ベイズ解釈

疾患がで、疾患がで、曝露がで、曝露がでそれぞれでそれぞれ認められると仮定します。この場合、リスク差は次のように表されます。 $D$ $\neg D$ $E$ $\neg E$

RD=P(D\mid E)-P(D\mid \neg E).

数値例

リスク軽減

リスク軽減の例
量	実験群（E）	対照群（C）	合計
イベント（E）	EE = 15	CE = 100	115
非イベント（N）	EN = 135	CN = 150	285
被験者総数（S）	ES = EE + EN = 150	CS = CE + CN = 250	400
イベント率（ER）	EER = EE / ES = 0.1、つまり10%	CER = CE / CS = 0.4、または40%	—

変数	略語	式	価値
絶対リスク低減	到着	CER − EER	0.3、つまり30%
治療に必要な数	NNT	1 / ( CER − EER )	3.33
相対リスク（リスク比）	RR	EER / CER	0.25
相対リスク減少	RRR	( CER − EER ) / CER、または1 − RR	0.75、つまり75%
未暴露者のうち予防可能な割合	PF u	( CER − EER ) / CER	0.75
オッズ比	または	( EE / EN ) / ( CE / CN )	0.167

リスク増加

リスク増加の例
量	実験群（E）	対照群（C）	合計
イベント（E）	EE = 75	CE = 100	175
非イベント（N）	EN = 75	CN = 150	225
被験者総数（S）	ES = EE + EN = 150	CS = CE + CN = 250	400
イベント率（ER）	EER = EE / ES = 0.5、つまり50%	CER = CE / CS = 0.4、または40%	—

変数	略語	式	価値
絶対リスク増加	ARI	EER − CER	0.1、つまり10%
害を及ぼすために必要な数	NNH	1 / ( EER − CER )	10
相対リスク（リスク比）	RR	EER / CER	1.25
相対リスクの増加	RRI	( EER − CER ) / CER、またはRR − 1	0.25、つまり25%
被曝者のうちの寄与割合	AF _e	( EER − CER ) / EER	0.2
オッズ比	または	( EE / EN ) / ( CE / CN )	1.5

参照

参考文献

^ Porta M編 (2014). 『疫学辞典（第6版）』オックスフォード大学出版局. p. 14. doi :10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 978-0-19-939006-9。
^ ab Porta, Miquel編 (2014). 『疫学辞典 - オックスフォード・リファレンス』. オックスフォード大学出版局. doi :10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 9780199976720. 2018年5月9日閲覧。
^ ab J., Rothman, Kenneth (2012). 『疫学入門（第2版）』ニューヨーク：オックスフォード大学出版局. pp. 66, 160, 167. ISBN 9780199754557. OCLC 750986180。{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
^ Moher D, Hopewell S, Schulz KF, Montori V, Gøtzsche PC, Devereaux PJ, Elbourne D, Egger M, Altman DG (2010年3月). 「CONSORT 2010 解説と詳細：並行群間ランダム化試験の報告に関する最新ガイドライン」. BMJ . 340 : c869. doi :10.1136/bmj.c869. PMC 2844943. PMID 20332511 .
^ ステゲンガ、ジェイコブ (2015). 「効果測定」.生物学および生物医学の歴史と哲学に関する研究. 54 : 62– 71. doi :10.1016/j.shpsc.2015.06.003. PMID 26199055.
^ ベン・ゴールドエーカー (2008). バッドサイエンス. ニューヨーク: フォース・エステート. pp. 239–260. ISBN 978-0-00-724019-7。

[:02-1] Porta M編 (2014). 『疫学辞典（第6版）』オックスフォード大学出版局. p. 14. doi :10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 978-0-19-939006-9。

[:0-2] Porta, Miquel編 (2014). 『疫学辞典 - オックスフォード・リファレンス』. オックスフォード大学出版局. doi :10.1093/acref/9780199976720.001.0001. ISBN 9780199976720. 2018年5月9日閲覧。

[:1-3] J., Rothman, Kenneth (2012). 『疫学入門（第2版）』ニューヨーク：オックスフォード大学出版局. pp. 66, 160, 167. ISBN 9780199754557. OCLC 750986180。{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)

[4] Moher D, Hopewell S, Schulz KF, Montori V, Gøtzsche PC, Devereaux PJ, Elbourne D, Egger M, Altman DG (2010年3月). 「CONSORT 2010 解説と詳細：並行群間ランダム化試験の報告に関する最新ガイドライン」. BMJ . 340 : c869. doi :10.1136/bmj.c869. PMC 2844943. PMID 20332511 .

[5] ステゲンガ、ジェイコブ (2015). 「効果測定」.生物学および生物医学の歴史と哲学に関する研究. 54 : 62– 71. doi :10.1016/j.shpsc.2015.06.003. PMID 26199055.

[isbn0-00-724019-8-6] ベン・ゴールドエーカー (2008). バッドサイエンス. ニューヨーク: フォース・エステート. pp. 239–260. ISBN 978-0-00-724019-7。