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BMJ小小統計問題(52) 前言：

本題研究案例同#BMJ統計小小問題第24題：臨床試驗的外部和內部效度 (External and internal validity in clinical trials)。已經是這系列文章最後一篇了。

OR以及RR是我們醫療領域經常看到，也會使用到的指標，跟HR並稱Ratio三劍客！BMJ統計問題不知不覺也到了52期，會再針對這次的主題來做彙整，出一些練習題，有興趣的朋友可以試試。

題目：

　　研究人員研究一種含有乳酸菌的益生菌飲料在50歲以上病人預防抗生素相關腹瀉的功效。採用隨機雙盲安慰劑對照試驗設計。

　　介入措施包括在抗生素治療期間和療程結束後的一周內每天飲用兩次益生菌飲料。安慰劑是無菌奶昔。主要結果是出現抗生素相關性腹瀉[1]。

　　研究對象為年齡超過50歲的住院病人。共有135名患者被招募到試驗中，並被隨機分為介入組(n=69)和安慰劑組(n=66)。接受介入的12名病人和安慰劑組的10名病人沒有完成他們的治療方案或失去追蹤。與安慰劑組相比，益生菌組發生與抗生素使用相關的腹瀉的比例較低(7 (12%) vs 19 (34%) 相對危險性(RR)=0.36, 95%信賴區間017 ~ 0.79)。當使用logistic迴歸控制其他因素後，益生菌飲料在減少抗生素相關腹瀉方面的影響仍然存在(OR=0.25,95% CI 0.07 - 0.85)。研究人員得出結論，飲用益生菌飲料可降低抗生素相關腹瀉的發病率。

下列敘述何者正確？

a)可以估計處於風險的族群 (population at risk)

b)不可能得出調整後的相對危險性(adjusted relative risk)

c)OR是對對母群體RR的估計值

d)OR是衡量介入組相對於安慰劑組之抗生素相關性腹瀉的關聯強度指標

答案

a, b, c, d均正確。

詳細說明：

　　該試驗的目的是測試一種含乳酸菌的益生菌飲料對預防抗生素相關腹瀉的功效。一項隨機對照試驗對益生菌飲料和安慰劑進行了比較。參與者是從醫院病房招募的。病人被隨機分組進行治療，以消除分配偏差和最小化基線干擾。特別是，如果一項試驗的樣本量足夠大，那麼隨機分配將使各組病人的基線特徵相似。否則，若治療組別在基線上有差異，可能會導致干擾。干擾是指治療組之間在影響結果測量的因素上有所不同。這些因素包括人口統計、預後因素和影響某人參加或退出試驗的其他特質。若是干擾存在，那麼治療組間的任何結果差異可能不是所接受治療的差異，而是基線特質的差異。之前已說明臨床試驗中的干擾[2]。

　　隨機分組後，進行前瞻性追蹤。因此，每個治療組都可估計處於風險中的族群(a正確)[3]。在此種情況下，介入組和安慰劑組發生抗生素相關腹瀉的風險估計可作為若母群體飲用益生菌飲料或安慰劑的風險。因此，與安慰劑組相比，可以通過計算相對危險性衡量益生菌飲料和抗生素相關性腹瀉間的關係強度。風險和相對危險性已於之前進行說明[4]。

　　相對危險性為0.36 (95% CI=0.17 ~ 0.79)。因此，與安慰劑組相比，介入組抗生素相關腹瀉的風險降低了64%，已達顯著，因為母群體相對危險性的95% CI不包括”1”。

　　儘管參與者的治療是隨機的，但由於樣本量較小，干擾可能仍然存在。隨著樣本數的增加，不同組之間的干擾會減少。研究人員識別並記錄一系列被認為會影響治療和結果間相關的因素，從而干擾所觀察的治療和抗生素相關腹瀉間之關係。這些因素包括年齡、性別、抗生素適應症、抗生素數目、吸菸、喝酒、BMI、血清白蛋白、甲狀腺素、C反應蛋白、白血球數目，還有血漿中肌酐，及鉀和鈉的濃度。

不可能得出調整後的相對危險性(b正確)。然而，可以得出一個OR作為母群體RR的估計值(c正確)。勝算和勝算比在前面已經說明[5]。OR可以用logistic regression調整干擾[6]。勝算和勝算比是表示機率的另一種方式。對任一治療組來說，抗生素相關腹瀉的勝算等於有腹瀉的人數與沒有腹瀉的人數之比值。勝算比是益生菌組與安慰劑組的抗生素相關性腹瀉的勝算比值。此意指與安慰劑組相比，益生菌飲料與抗生素相關性腹瀉之關聯強度衡量方法(d正確)。

　　經由logistic regression控制其他因素後，與安慰劑組相比，益生菌飲料在減少抗生素相關性腹瀉方面的效果仍然顯著(OR=0.25，95% CI=0.07-0.85)。由於治療和抗生素相關性腹瀉之關係在調整干擾後仍有顯著，因此，介入被認為與結果具有獨立的相關性。

　　上面OR=0.25表示，益生菌治療組的抗生素相關腹瀉的勝算是安慰劑組的四分之一。與安慰劑相比，益生菌飲料可減少發生抗生素相關腹瀉。然而，很難量化這種關聯，尤其是因為odds和odds ratio不容易解釋。當疾病很罕見，尤其是母群體的盛行率低於10%時，樣本的OR是對母群體RR的很好估計值，可以將其解釋為RR。在上述例子中，OR可能不是對母群體RR的一個很好的估計值，因為安慰劑組抗生素相關腹瀉的風險為0.34(34%)，表示母群體中這種結果並不罕見。

　　當結果在母群體中並不罕見時，若使用OR來估計RR會誇大治療對結果的影響。如果RR大於1，則OR將大於RR，反之，則OR低於RR。在上面的例子中，如果調整後的OR被解釋為RR，即與安慰劑組相比，介入組抗生素相關腹瀉的風險降低75%。但這可能高估益生菌飲料能降低的風險，因為抗生素相關性腹瀉的結果在母群體中並不罕見。文獻已提出簡單的公式來調整調整後的OR值所估計之治療效果。

Reference:

[1] Hickson M, D’Souza AL, Muthu N, Rogers TR, Want S, Rajkumar C, et al. Use of probiotic Lactobacillus preparation to prevent diarrhoea associated with antibiotics: randomized double blind placebo controlled trial. BMJ 2007;335:80.

[2] Sedgwick P. Confounding in clinical trials. BMJ 2012;345:e7951.

[3] Sedgwick P. Estimating the population at risk. BMJ 2012;345:e6859.

[4] Sedgwick P. Absolute and relative risks. BMJ 2012;345:e5613.

[5] Sedgwick P. Odds and odds ratios. BMJ 2013;347:f5067.

[6] Sedgwick P. Logistic regression. BMJ 2013;347:f4488.

[7] Sedgwick P. Case-control studies: measures of risk. BMJ 2013;346:f1185.

Cite this as: BMJ 2014;348:g1407

https://www.bmj.com/content/348/bmj.g1407　