相對風險計算機
由 2×2 列聯表計算相對風險，並給出信賴區間、絕對風險降低與需治療人數（NNT）。附可歸因風險與圖示，適用臨床與流行病學。
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相對風險計算機
相對風險計算機可根據用於隊列研究、隨機對照試驗和流行病學研究的 2×2 列聯表計算相對風險（風險比，RR）。輸入暴露組和未暴露組在有結局和無結局情況下的人數，即可獲得 RR、置信區間、絕對風險降低率 (ARR)、需治療人數 (NNT)、勝算比、歸因分值，以及包含互動式視覺化圖表的完整逐步解說方案。
什麼是相對風險？
相對風險（也稱為風險比，RR）衡量暴露（或治療）與結局之間的關聯強度。它是暴露組的發病率與未暴露（對照）組發病率的比值：
$$RR = \frac{p_{\text{exposed}}}{p_{\text{unexposed}}} = \frac{a/(a+b)}{c/(c+d)}$$
RR > 1：風險增加
暴露與結局的高風險相關。該因素是有害的或屬於風險因素。
RR = 1：無影響
暴露與結局之間沒有關聯。兩組的風險相同。
RR < 1：風險降低
暴露與較低的風險相關。該因素具有保護作用（例如疫苗、治療）。
關鍵指標說明
| 指標 | 公式 | 解釋 |
|---|---|---|
| 相對風險 (RR) | \(p_1 / p_0\) | 暴露組發生結局的可能性是未暴露組的多少倍 |
| 絕對風險降低率 (ARR) | \(p_1 - p_0\) | 兩組之間風險的實際差異 |
| 需治療人數 (NNT) | \(1 / |ARR|\) | 為了預防（或導致）一例事件而需要治療的患者人數 |
| 勝算比 (OR) | \(ad / bc\) | 勝算的比例；當結局罕見時趨近於 RR |
| 歸因分值 | \((RR-1)/RR\) | 暴露病例中可歸因於暴露的比例 |
| 置信區間 | \(e^{\ln(RR) \pm z \cdot SE}\) | 真實 RR 可能落入的範圍 |
相對風險 vs. 勝算比
| 特點 | 相對風險 (RR) | 勝算比 (OR) |
|---|---|---|
| 衡量指標 | 機率的比值 | 勝算的比值 |
| 研究設計 | 隊列研究、RCT | 病例對照、隊列研究、RCT |
| 範圍 | 0 到 ∞ | 0 到 ∞ |
| 無效值 | 1 | 1 |
| 解說方式 | 直接且直觀 | 較不直觀 |
| 罕見疾病 | 當結局 < 10% 時 OR ≈ RR | 當結局常見時會高估關聯強度 |
現實世界範例
| 研究 | 暴露因素 | 結局 | 典型的 RR |
|---|---|---|---|
| 弗雷明漢心臟研究 | 吸菸 | 心臟病 | 1.5 – 3.0 |
| 疫苗試驗 | mRNA 疫苗 | COVID-19 感染 | 0.04 – 0.10 |
| 阿斯匹靈試驗 | 每日服用阿斯匹靈 | 心肌梗塞復發 | 0.70 – 0.85 |
| 護士健康研究 | 荷爾蒙補充療法 (HRT) | 乳癌 | 1.2 – 1.4 |
| 斯他汀類藥物試驗 | 斯他汀類藥物治療 | 重大心臟事件 | 0.65 – 0.80 |
如何使用相對風險計算機
- 輸入暴露組數據： 在 2×2 表中，輸入發生結局的暴露受試者人數（格子 a）和未發生結局的人數（格子 b）。例如，在吸菸研究中，a = 患肺癌的吸菸者，b = 未患肺癌的吸菸者。
- 輸入未暴露組數據： 輸入發生結局的未暴露（對照）受試者人數（格子 c）和未發生結局的人數（格子 d）。例如，c = 患肺癌的非吸菸者，d = 未患肺癌的非吸菸者。
- 選擇置信水準： 為置信區間選擇 90%、95% 或 99%。大多數醫學研究的標準是 95%。
- 點擊計算： 計算機將計算 RR、置信區間、ARR、NNT、勝算比、歸因分值、p 值，並顯示帶有風險比較圖和森林圖的逐步解說方案。
- 解釋結果： 如果置信區間不包含 1.0，則結果具有統計學意義。NNT 視覺化顯示了需要治療多少名患者才能預防一例事件。
常見問題 (FAQ)
什麼是相對風險？
相對風險 (RR) 是暴露組發生結局的機率與未暴露組發生結局的機率之比。RR = 1 表示組間風險沒有差異。RR 大於 1 表示暴露會增加風險（有害），而 RR 小於 1 表示暴露會降低風險（保護性，如疫苗或治療）。
相對風險與勝算比有什麼不同？
相對風險直接比較機率（風險），用於可以直接觀察發病率的隊列研究和隨機對照試驗。勝算比比較的是勝算，是病例對照研究中的主要指標。當結局罕見（患病率小於 10%）時，勝算比非常接近相對風險。對於常見结局，勝算比與相對風險相比會高估關聯強度。
什麼是需治療人數 (NNT)？
NNT 是指與對照組相比，為了預防多發生一例不良結局而需要接受干預治療的患者人數。其計算方式為 1 除以絕對風險降低率 (ARR)。較低的 NNT 值表示治療更為有效。當暴露增加風險時，它被稱為需損害人數 (NNH)。
如何解釋 RR 的置信區間？
如果置信區間包含 1.0，則在所選置信水準下結果不具有統計學意義，這意味著觀察到的差異可能是由於隨機誤差造成的。如果整個區間都在 1 以上，則存在統計學意義上的風險增加。如果整個區間都在 1 以下，則存在統計學意義上的風險降低（保護作用）。
何時該使用相對風險 vs 絕對風險降低率？
相對風險顯示風險的倍數變化，對於了解關聯強度非常有用。絕對風險降低率 (ARR) 顯示事件率的實際差異，對於治療決策更具臨床意義，因為它考慮了基準風險。例如，將風險從 2% 降至 1% (RR = 0.5, ARR = 1%) 與將 80% 降至 40% (同樣 RR = 0.5，但 ARR = 40%) 是非常不同的，儘管相對風險完全相同。
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由 miniwebtool 團隊製作。更新日期：2026-04-15
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