假设一项研究旨在探索甲类药物对室性心律失常的治疗效果。结果表明，服用甲类药物的患者有10%死亡，而对照组有20%死亡。那么RR是？很简单:RR=10%/20%=0.5。

不知道RR是什么。详细看完这两篇文章:“看完这篇文章，终于把RR值理解透彻了！”还有“看了文中这么多例子，怕分不清OR和RR？”。

1.RR能解释什么？

假设另一个项目是讨论B药对急性心肌梗死的治疗效果。结果是服用B药的患者40%死亡，对照组80%死亡。RR=40%/80%=0.5 .

表1。两种药物治疗不同心脏病的实验结果

对于药物A和药物B，两个试验的RR均为0.5。我们可以说“一种药物可以使室性心律失常患者的死亡率降低50%；b药还能使急性心肌梗死患者的死亡率降低50%。

在上面的描述中，我们实际上使用了相对风险降低的概念。

RRR = * 100%/对照组事件率

表2。两种药物治疗不同心脏病的试验

然后，“一种药可以降低患者死亡率50%；b类药物还能使患者死亡率降低50%。”是否意味着两种药物对相应疾病的治疗效果相同？

不用担心回答这个问题，我们先往下看。

第二，RR和RRR什么都解释不了？

对于室性心律失常，无论是否服用A，10%的患者都无法避免死亡。也有80%的患者，不管吃不吃A，最终都会活下来。因此，这两名患者没有受到A药物的积极影响，治疗也无法帮助他们。但对于中间10%的患者来说，A药是“救命药”。同样，对于急性心肌梗死，B药是中间40%患者的“救命药”。

图1。甲类药物治疗室性心律失常的实验结果

图2。乙类药物治疗急性心肌梗死的实验结果

虽然两个试验的相对危险度都等于0.5，但是药物A可以挽救10%的患者免于死亡，药物B可以挽救40%的患者免于死亡..从这个角度来看，B药似乎更有应用价值。

那么，问题在哪里呢？

让我们首先回顾一下这两项研究中RR是如何计算的:

RR =实验组死亡率/对照组死亡率

RR描述暴露和结果之间关联的强度和方向。相关强度是指实验组死亡率比对照组高多少倍。RR值偏离1越多，“倍数”越大；方向是正相关还是负相关

表3。两种药物治疗不同心脏病的实验结果

然而，我们经常不知道哪些患者可以从治疗中获益，哪些无效。我们不知道哪些“10%”的患者服药A后可以避免死亡，哪些“40%”的患者服药b后可以避免死亡。

因此，我们需要考虑的是，为了避免一个室性心律失常患者的死亡，至少应该有多少患者接受A类药物治疗？

答案是1/10%=10例。也就是说，平均10例室性心律失常患者接受了A类药物治疗，1例患者免于死亡。相比之下，平均有2.5名急性心肌梗死患者接受了B类药物治疗，只有1名患者免于死亡。这里还有一个指标:需要治疗的人数。

4.什么是NNT？

NNT = 1/ARR .NNT是指在疾病治疗或预防措施评估研究中，以某种方式治疗某一人群时，获得有利结果或预防不利结果所需的人数。

表4。两种药物治疗不同心脏病的实验结果

RR对疾病的病因有重要意义，ARR对疾病的预防有重要意义。NNT可以直接告诉我们，当一项干预可以使一个人受益时，有多少人没有受益。

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