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【原创】风险比(Hazard Ratio, HR)在生存资料相关Meta分析中的的原理及意义
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这个帖子发布于3年零163天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
看见前面很多前辈们发过有关HR的帖子，深受启发！现将本人的学习经验心得上传，还望多多指教！一、为何要选择风险比生存资料的Meta分析，顾名思义，其基于的数据类型为生存资料。作为时间相关事件的数据(time-to-event data)主要类型之一, 生存资料主要是一组既能记录某一事件(如肿瘤死亡)的发生，同时也能反映出现这一结果所经历的时间的数据。该类数据的分析不仅考虑事件是否会出现，而且也考虑事件出现的时间长短。其中，该类数据最具代表性的是生存时间分析，如肿瘤患者化疗后的生存率，冠心病患者两次发作之间的间隔，艾滋病患者从确诊阳性到最后死于AIDS及其并发症等。通常，该类数据的来源是采用纵向观察随访获取，且其分布不服从正态分布，同时还存在着数据的删失(即随访时间内未观察到事件的发生)。
如有关肿瘤病人预后的Ⅲ期临床试验，主要的研究指标大多为总生存时间(Overall Survival, OS)或疾病无进展时间(Progress Free Survival, PFS)等生存相关的数据。这就要求在进行数据合并时不仅仅是要考虑事件的发生，且还要考虑发生该事件所需要的时间。然而，当前有关生存资料Meta分析在多数情况下仅通过对纳入研究中的事件发生数进行某一个时间点上的点估计，通过计算不同组间事件发生率的比值进行描述，即运用相对危险度(Relative Risk, RR)或者比值比(Odds Ratio, OR)进行分析。这样单纯地运用某一个固定时间点两组的生存人数的事件发生率的比值来测量，并没有完全考虑到所有的因素，根本无法描述该类数据的全貌，且这种不全面的数据有可能会得出不恰当的结论。这就要求我们需要一种既要能记录发生事件的结果，同时也能体现该事件发生所经历的时间的测量指标---风险比(HazardRatio, HR)。
在Meta分析中，HR的意义是指某一种干预措施(试验组)的应用所产生的风险率与不用该干预措施或者空白对照以及安慰剂等对照时所产生的风险率的比值。它本身是一个和时间无关的量。但是，相比于对中位生存时间进行T-检验或者线性回归，运用HR生存分析考虑了删失数据，且相对于单纯使用RR、OR或者是Logistic回归而言，运用HR生存分析考虑了时间因素。进而能尽可能真实地反映该类数据所代表的结果。
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二、风险比的原理及意义对于原始研究的随访过程中，难免会出现数据的删失。当原始数据中不存在删失数据，其生存率(Survival Probability)的计算公式为 t时刻仍存活的病人数与观察总例数的比值，此类数据虽表示生存的概率，在大小上等同于该事件的发生率。当一个研究存在删失数据，则需分段计算各时间段的生存概率，运用概率乘积原理将各个时段的生存概率进行累积相乘而得。因为对于各个时段的事件发生是独立的，且每一个时段的事件发生的概率不全相等。对不同时段的不尽相同的生存概率进行累加，一方面考虑了事件的结局，同时也反映了发生该类事件的时间。下面将用一个简单的例子进行说明：表1表示某位神经外科大夫收集的10例恶性肿瘤患者术后接受某干预措施的随访生存时间的结果，以此来估计该组患者的生存率。表1该组患者的生存时间(周) 病人编号12345678910某干预措施56+1212243232+394246+注：+表示删失数据表2该组患者的生存率的估计 序号时间(周)死亡数期初例数生存概率生存率151109/10=0.900.9026+099/9=1.000.90×1.00=0.90312286/8=0.750.90×0.75=0.68424165/6=0.830.68×0.83=0.56532154/5=0.800.56×0.80=0.45632+044/4=1.000.45×1.00=0.45739132/3=0.670.45×0.67=0.30842121/2=0.500.30×0.50=0.15946+011/1=1.000.15×1.00=0.15注：+表示删失数据由表2可以知道，每一个时间段的生存概率不尽相同，且总的生存率是各个时间段的生存概率的乘积。该种不同时间段生存概率的累积的方法，既考虑了事件的发生结果，同时也考虑了发生该事件所需的时间。故而，HR优于RR/OR。HR的流行病学意义是指变量Xj暴露水平时的风险率(HazardRate)与非暴露水平时的风险率之比，即分别具有协变量的两个体，其风险函数(Hazard Function)的比值。且该风险函数与相对的生存函数(SurvivalFunction)的对数之间存在负线性相关。
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你好，生存分析meta分析中，如何从RCT原始数据里计算HR以及置信区间呢~~~感谢
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同问，想知道如果没有直接提到HR值，只有生存曲线以及相关数据，怎么计算呢？
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你好，我证实B治疗相对A治疗HR为1.5，以此说明B治疗发生不良事件风险是A治疗的1.5倍，如果我是想突出A治疗的优势，说A治疗相对B治疗发生不良事件风险降低了多少呢？1-1/1.5=33.3%？恳请各位大侠指导？谢谢了
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那么请问HR是在某一个时间点算的风险比是吧，那么不同试验中不同时间点的HR能不能直接做合并分析呢
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livertomato 你好，我证实B治疗相对A治疗HR为1.5，以此说明B治疗发生不良事件风险是A治疗的1.5倍，如果我是想突出A治疗的优势，说A治疗相对B治疗发生不良事件风险降低了多少呢？1-1/1.5=33.3%？恳请各位大侠指导？谢谢了您好，请问这个问题您解决了么/?怎么解决的
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初学生存分析，想请教一下楼主，在做meta分析时，有些文章生存指标用OS指示，有些文章则用EFS指示，那么不同生存指标所计算出来的HR能否合并分析呢？
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关于丁香园膳食纤维摄入与卒中发生风险关系的meta分析--《中华护理杂志》2015年04期
膳食纤维摄入与卒中发生风险关系的meta分析
【摘要】：目的探讨膳食纤维摄入与卒中发生风险之间的关系。方法采用meta分析方法,对膳食纤维摄入与卒中发生风险的前瞻性队列研究进行定量分析。结果共纳入12篇文献。与膳食纤维最低摄入组相比,膳食纤维最高摄入组发生卒中的风险显著降低了15%(RR:0.85,95%CI:0.77~0.94),差异具有统计学意义(P=0.001)。敏感性分析显示总体研究结果比较稳定,单个研究不会对总体结果造成显著影响。结论膳食纤维的摄入与卒中风险呈负相关,适当增加膳食纤维的摄入有利于卒中的预防。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：R473.74【正文快照】：
卒中(Stroke)是一种急性起病的脑血液循环障碍性疾病,是指因各种诱发因素引起脑内动脉狭窄、闭塞或破裂,从而造成急性脑血液循环障碍,临床上表现为神经功能障碍的症状和体征。卒中分为缺血性卒中和出血性卒中。生活方式在卒中的发生发展中发挥重要作用,近年来膳食纤维的摄入引
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