OR，RR，HR临床分析应⽤中的差别对照组暴露⽐值bd
1.相对危险度（relative risk，RR）。指暴露于某因素发⽣某事件的风险，即A/(A+B)，除以未暴露⼈发⽣的该事件的风险，即C/(C+D)，所得的⽐值，即RR=［A/(A+B)］/［C/(C+D)］，RR适⽤于队列研究或随机对照试验。
2.OR(odds ratio) ⽐值⽐。OR=(A/B)÷(C/D)=AD/BC。RR和OR两个公式的区别，A/(A+B) 指暴露于某因素发⽣某事件的风险；A/B 指暴露⼈中病例的⽐例，C/D指⾮暴露⼈中病例的⽐例，所以OR也被称为优势⽐。当疾病⾮常罕见时，OR常可作为RR的近似值。OR通常适⽤于病例对照研究，也可以运⽤于前瞻性的研究（当观察时间相等时）。Logsitic回归模型可以得到OR值。
3.HR（hazard ratio）风险⽐［HR=暴露组的风险函数h1(t)/⾮暴露组的风险函数h2(t),t指在相同的时间点上］。⽽风险函数指危险率函数、条件死亡率、瞬时死亡率。Cox⽐例风险模型可以得到HR。资料的类型通常是临床性研究，也可以是流⾏病学的队列观察性研究。1.RR
相对危险度RR（Relative Risk）是前瞻性研究（队列研究）中常⽤的指标，它是暴露组的发病率与⾮暴露组的发病率之⽐，⽤于说明前者是后者的多少倍，是⽤来表⽰暴露与疾病联系强度的指标。
前瞻性研究（队列研究）
暴露⾮暴露合计
病例a b a+b
⾮病例c d c+d
合计a+c b+d N
如上表所⽰
暴露组的发病率为    p1=a/(a+c)
⾮暴露组的发病率为  p0=b/(b+d)
相对危险度          RR = =
若总体RR⼤于或⼩于1，表⽰暴露因素对疾病有影响。
当其⼤于1时，表⽰暴露因素是疾病有害因素，且RR越⼤，暴露因素对疾病的影响就越⼤。
当总体RR⼩于1时，表⽰暴露因素是疾病的保护性因素，且RR越⼩，暴露因素对疾病的保护作⽤就越⼤。
当总体RR等于1时，表⽰暴露因素与疾病⽆关。
在回顾性研究（病例对照研究）中，由于⽆法计算发病率、死亡率等指标，也就⽆法计算RR。如下表所⽰
回顾性研究（病例对照研究）
暴露⾮暴露合计
病例a b a+b
对照c d c+d
合计a+c b+d N
从表中数据可见，在回顾性研究（病例对照研究）中，显然缺乏计算RR的需的基本数据，但是可计算病例组的暴露率和⾮暴露率之⽐，即odds1 = P1/(1-P1) = ；可以计算对照组的暴露率和⾮暴露率之⽐，即odds0 = P0/(1-P0) = 。⽽这两个⽐数之⽐即为⽐值⽐（Odds Ratio、机会⽐、优势⽐）。
OR =  =  =
当所研究疾病的发病率较低时OR近似于RR，故在回顾性研究中可⽤OR估计RR。OR值的解释与RR相同。
2.OR⽐值⽐（OR——病例对照研究中暴露因素与疾病的关联强度
⽐值⽐（Odds ratio, OR）：也称优势⽐、⽐数⽐、交叉乘积⽐，是病例对照研究中表⽰暴露与疾病之间关联强度的指标，⽐值（odds）是指某事物发⽣的概率与不发⽣的概率之⽐。⽐值⽐指病例组中暴露⼈数与⾮暴露⼈数的⽐值除以对照组中暴露⼈数与⾮暴露⼈数的⽐值。
>1 暴露与疾病的危险度增加正相关
<1 暴露与疾病的危险度减少负相关
=1 暴露与疾病的危险度⽆关⽆相关
成组病例对照研究资料整理表
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暴露或特征  　病例  　对照  　合计
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有    　a      b  　a+b=n1
⽆        c      d  　c+d=n0
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合计      a+c=m1  b+d=m0  a+b+c+d=N
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病例组暴露⽐值为：(a/m1)/(c/m1)=a/c
对照组暴露⽐值为：(b/m0)/(d/m0)=b/d
病例组暴露⽐值a/c
对照组暴露⽐值b/d
⽐值⽐OR= ad/bc
相对危险度（relative risk，RR）是暴露组与⾮暴露组发病率之⽐。但在病例对照研究中不能计算发病率，只能计算OR，OR的含义与RR相同，是两个概率的⽐值，指暴露组的疾病危险度为⾮暴露组的多少倍，取值在0 - ∞之间。当OR>1时，说明暴露使疾病的危险度增加，是疾病的危险因素，叫做“正关联”；当OR<1时，说明暴露使疾病的危险度减少，叫做“负关联”，暴露因素对疾病有保护作⽤；当OR=1时，表⽰暴露与疾病⽆关联。
计算OR的可信限
odds由于⽐值⽐是对暴露和疾病联系强度的⼀个点估计值，此估计值未考虑抽样误差，有其变异性，计算出这个变异区间有助于进⼀步了解联系的性质和强度，即按⼀定的概率（可信度）来估计本次研究总体的⽐值⽐在什么范围内，这个范围称⽐值⽐的的可信区间，其上下限的数值为可信限。⼀般采⽤95%的可信限。计算OR值可信区间除了有助于估计变异范围的⼤⼩外，还有助于检验OR值的判断意义，如区间跨越1，则暴露与疾病⽆关联。
3.风险⽐（hazard ratio,HR）［HR=暴露组的风险函数h1(t)/⾮暴露组的风险函数h2(t),t指在相同的时间点上］。⽽风险函数指危险率函数、条件死亡率、瞬时死亡率。Cox⽐例风险模型可以得到HR。资料的类型通常是临床性研究，也可以是流⾏病学的队列观察性研究。
风险⽐和危害⽐。
1、多数认为HR与RR意思⼀样，但HR有时间因素在内，换句话说，包含了时间效应的RR就是HR；
2、可以这样理解，⽣存资料中，RR考虑了终点事件的差异，⽽HR不仅考虑了终点事件的有⽆，还考虑了到达终点所⽤的时间及截尾数据；
3、根据Parmar的⽂章，HR＝（Or/Oe）/(Cr/Ce)，O和C分别代表对照组和试验组，r代表实际发⽣事件的⼈数，e代表按log rank test中计算得出的理论上应该发⽣事件的⼈数。其实HR的计算还有⼀种⽅法就是
*** this is assumed based on the constancy of the ratio over time, as above.
对于提供⽣存率的⽂献，可以根据公式HR=[p0/(1-p0)]/[p1/(1-p1)]，其中p0为对照组的5年⽣存率，p1为暴露组的5年⽣存率。
*** Hazard is an instaneous rate of a given outcome, which indeed factors time in. Hazard ratio is a raio of two hazards (Exp/Ctl) at that given time. By using hazard ratio as a summary estimate of the treatment effects in suvival data, we assume the hazard ratio is constant over time, which is a strong assumption and a basis for cox regression. This doesn't mean hazard would not change (actually, hazard always change over time), though - we just require the ratio of the hazards is constant.
3、根据Parmar的⽂章，HR＝（Or/Oe）/(Cr/Ce)，O和C分别代表对照组和试验组，r代表实际发⽣事件的⼈数，e代表按log rank test中计算得出的理论上应该发⽣事件的⼈数。

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