15.11: 风险率

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January 09, 2025

Overview

危险率,也称为危险函数或故障率,是一种统计度量,用于描述事件发生的瞬时速率,前提是事件尚未发生。从概率的角度来看,它表示对象在非常短的时间间隔内经历事件的可能性,条件是存活到该时间间隔的开始。就频率而言,风险率可以看作是事件数量与总风险时间的比率,从而提供了事件随时间变化发生频率的标准化度量。

风险率是描述事件风险如何随时间变化的函数。它通常用于生存分析和可靠性工程,以对事件发生时间数据进行建模。风险率会随时间变化,并且可以增加、减少或恒定,具体取决于所研究过程的性质。风险率随时间变化的积分可用于推导出累积风险函数,该函数提供了给定时间段内累积风险的度量。

在临床研究领域,风险率对于理解生存和失败时间的动态至关重要。它在分析事件发生时间数据时特别有用,因为研究人员对死亡、疾病复发或恢复等事件感兴趣。临床试验通常采用风险率来比较治疗的有效性或评估风险因素对生存的影响。在这种情况下,统计分析涉及从观察到的数据中估计风险率,通常使用诸如生存函数的 Kaplan-Meier 估计器或用于评估协变量影响的 Cox 比例风险模型等方法。这些方法允许研究人员解释删失,即一些受试者在研究期结束时可能不会经历事件,并对潜在的风险结构进行推断。通过分析危险率,临床研究人员可以深入了解事件发生的时间和可能性,从而为治疗策略和医疗保健政策提供信息。

Transcript

在临床研究中,受试者或参与者在一段时间内观察仅发生一次的事件,例如死亡。

现在,如果参与者存活到时间 t0,则其在时间间隔 t0t1 期间的死亡概率可以表示为 λ (t1 – t0)。

这个数量是计为每单位时间死亡人数的危险率。

假设研究中有 n 个个体。第 i个体的观察从 Bi 开始,如果他们死亡,他们的死亡时间为 Di。设 Ci 为参与者在世的时间。

因此,每个人有死亡风险的时间表示如下。

然后使用以下表达式计算危险率。

方程中的量 L – 观察到的死亡人数 – 近似于泊松分布。

较高的风险率意味着随着时间的推移发生的死亡人数更多,而风险率较低意味着随着时间的推移发生的死亡人数较少。

Key Terms and definitions​

Learning Objectives

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