에 게시 5April2016 년에 의 Loai Albarqouni
되어 있을 실행하는 저널 클럽에서 당신의 부서에 대한 심장 마비. 당신이 다음의 주요 단계를 증거 기반의 연습이 있는 것을 배웠:공식화된 명확한 검색 가능한 임상 질문 검색의 주요 데이터베이스가 최근 몇 가상 문서입니다.,
에서 이 가상의 문자를 실시하는 무작위 제어 시험을 조사하는 효과의 새로운 치료 향상을 위한 환자의 생존율 마음으로 실패입니다. 총 105 명의 환자가 치료군으로 무작위 배정되었고 총 106 명이 대조군으로 무작위 배정되었다. 1 차 결과는 전체 생존율이었다.,
외에도,저자가 제시한 그림 아래 요약하면 그들의 주요 결과:
그림에 의해 생성자를 사용하여 R 소프트웨어
(블루 라인을 나타내는 치료한 그룹 및 녹색 라인을 나타내어 그룹).
당신은 비판적으로 기사를 감정하고 싶습니다. 그러나 주요 결과를 이해하는 데 어려움이 있으며 몇 가지 질문이 있습니다.
- 위험 비율은 무엇입니까? 저자는 95%신뢰 구간으로 무엇을 의미합니까? 이 정보를 어떻게 해석 할 수 있습니까?
- 어떻게 그림을 읽을 수 있습니까?, 이 그림에서 배울 수있는 주요 연구 결과는 무엇입니까?
- 이 정보를 환자에게 어떻게 전달할 수 있습니까?
이 블로그에서는 이러한 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.
위험 비율은 무엇입니까&신뢰 구간이란 무엇입니까?
위험 비율(HR)은 시간 경과에 따른 관심 결과에 대한 개입의 효과를 측정 한 것입니다. 위험 비율 보고에서 가장 일반적으로 시간을 이벤트 분석 또는 생존분석(즉,우리가 아는 것에 관심이 얼마나 걸리는 특별한 이벤트/결과를 발생).
위험 비율(즉, 의 비율 위험)=에서의 위험 작업 그룹÷위험에 있어 그룹
의 위험을 나타냅 순간적인 이벤트 평가 의미하는 확률는 개인이 체험 이벤트가(예를 들면 죽음/재발)에서 특정 주어진 지점 시간에 개입 후 가정,이 개인이 살아있는 시간의 특정 시점을 경험하지 않고 이벤트입니다.,
신뢰 간격(CI):은 값의 범위를 포함할 가능성이 있는 진정한 인구 값을 사용하여 측정의 정밀도 연구의 추정(이 경우에는 정밀도의 위험 비율). 신뢰 구간이 좁을수록 추정치가 더 정확합니다. (정밀도는 연구의 표본 크기에 영향을받을 것입니다). 신뢰 구간에 1 이 포함되면 위험 비율은 중요하지 않습니다.
위험 비율의 해석
위험 비율은 비율이기 때문에 다음과 같은 경우:
HR=0.,5:어떤 특정 시간에,치료 그룹의 절반 많은 환자가 대조군에 비해 사건을 경험하고 있습니다.
HR=1:특정 시간에,이벤트 요금에서 동일한 모두 그룹
HR=2:특정 시간에,두 배나 많은 환자들에서 치료한 그룹이 발생하는 이벤트에 비해 관리 그룹입니다.,
적용하려는 우리의 가상의 연구 결과:
환자에서 새로운 치료한 그룹에서 어떤 시점이 연구 기간 동안되었 62%덜 죽는 것보다 환자에서 컨트롤 그룹,그리고 우리는 95%의 자부하는 진정한 값은 거짓말을 사 47%-72%. (즉,우리는 새로운 치료 그룹의 환자가 대조군의 환자보다 47%에서 72%사이에서 사망 할 가능성이 적음을 95%확신한다).,
Kaplan-Meier 곡선(또는 생존곡선)
그림에 의해 생성자를 사용하여 R 소프트웨어
(블루 라인을 나타내는 치료한 그룹 및 녹색 라인을 나타내어 그룹).
Kaplan-Meier 곡선입니다:그래픽 방식의 생존 데이터를 표시하는 시간을벤트 분석(예:비율의 특허에 대한 생존 시간)및 일반적으로 그려진으로 단계 기능입니다.,
- 가로축은 등록에서 시작하는 후속 조치 시간을 나타내고 세로 축은 예상 생존 확률을 나타냅니다.
- 각 단계 하향에 라인을 나타내는 이벤트(결과의 관심사,예를 들어,죽음)경험한 환자에서는 해당 그룹을하는 동안,각각의 작은 수직 틱 나타내는 검열 관측(예를 들면,환자들을 경험하지 않는 이벤트의 관심에 의해 마지막으십시오., 이로 인해 손실되는 것을 따라업,연구 기간이 끝없이 이벤트나기 때문에 환자 사망에서 관련 발생).
- 일정한 시간 간격으로 위험에 처한 환자의 수는 그림 하단에 표시됩니다. 시간이 갈수록 남은 사람들이 더 적게 위험에 처하게됩니다.
- 이 그래프 또한 당신을 감지하는 조건의 진행성(예:수술 사망 또는 심각한 부작용 이벤트 약물에 의해 발생),의 존재에 의해 주목할 만한 갑작스런 가파른 드롭에서는 생존에서 특정 시점이다.,
의 해석이 그
의 결과를 그래프로 전달할 수 있습에서 다양한 방법:
- 중간 생존의 환자들에서 치료한 그룹이 살아있을 위한 2246 일(평균 생존율)에 비해 906 에서 일어 그룹입니다.
- 중간 생존의 차이:평균적으로 중재 그룹의 환자는 대조군(2246–906 일)의 환자보다 1340 일 더 오래 생존했다.
- 특정 시점에 생존하는 비율:치료 그룹의 환자 중 약 45%가 10 년 동안 생존했습니다(3650 일,i.,10 년 생존율). 다른 방법으로의 이 말은 약 45%의 환자에서 치료한 그룹이 있을 경험하지 않은 결과의 관심을(예를 들면 죽음)10 년 후를 따릅니다.
위험 비율 대 위험 비율(또는 상대적 위험)
위험 비율은 자주 해석으로 위험 비율(또는 상대적 위험),하지만 그들은 기술적으로 동일합니다. 그러나 위험 비율을 이해하는 데 도움이된다면 괜찮습니다. 그러나 HR 은 RR 이 아니라는 것을 명심하십시오.,
중 하나 간의 주요 차이점 위험 비율 및 위험 비율은 위험 비율을 상관하지 않에 대한 타이밍의 이벤트에 대해서만이 발생한 이벤트에 의해 연구가 종(즉,었는지 여부 또는지:총수의 이벤트에 의해 연구 기간). 대조적으로,위험 비율은 총 이벤트 수뿐만 아니라 각 이벤트의 타이밍도 고려합니다.
참조&추가 읽기