一种能降低1.5%心血管死亡、心脏病发作或中风风险的药物,你会有多兴奋?兴奋到每年花几千美元买这种药吗?我希望不是这样。
如果相反,这种药物能将同样可怕的结果降低20%呢?这可能足以让一些人对这种药物产生兴趣。
这些数据来自同一个临床试验,对同一种药物进行评估。事实上,它们给出了完全相同的结果,只是用了不同的方法。1.5%的数字指的是这些结果的绝对风险降低——该药将两年内心血管死亡、心脏病发作和中风的风险从7.4%降低到5.9%。无论如何,这都是一个重要的削减。这与许多已经成为对抗心血管疾病关键药物的水平相当。
但是1.5%的减少听起来比作者在他们的讨论部分描述的“20%的减少”要少得多新英格兰杂志的文章,而且几乎是一字不差地被一个医生重复着,他写了一本伴随的社论在同一本日记里。
这些专家怎么能声称降低了20%的风险,而研究只显示降低了1.5% ?因为1.5%大约是7.4%的20%在总结这种药物的影响时,研究人员和社论作者选择强调治疗的相对风险降低,而不是绝对的风险降低。
更糟糕的是,作者发表了一组数据来说明试验的结果。图的一部分将他们的研究结果适当地画在一个y轴范围从0%风险到100%风险的图表上。但在图表中,作者呈现了放大版的结果,从视觉上夸大了药物的疗效。这里有一张图片,里面有一个人:
![](http://www.amaclear.com/wp-content/uploads/Misleading-with-Statistics-300x215.png)
相对降低风险是传达治疗益处的一种麻烦的方式。假设有两种药物,分别针对不同的疾病。一种可以减少50%的疾病相关住院治疗,另一种可以减少10%。大多数人会认为第一种药比第二种更有效。但假设第一种药物治疗了一种很少需要住院治疗的疾病——将住院率从1%降低到0.5%。这是相对降低了50%的风险,但只有0.5%的绝对降低。相比之下,假设第二种药物(记住,针对不同的疾病)将住院率从30%降低到27%。相对风险降低了10%,但绝对风险降低了3%。第二种药物在减少住院方面比第一种药物更有效。
在做出治疗决定时,人们需要绝对降低风险的信息,因为这有助于他们确定干预的好处是否能抵消随之而来的负担。药物成本钱。他们很麻烦。而且它们有副作用的风险。只有当药物带来足够多的好处——足够多的绝对好处——超过伴随的危害时,这些负担才是合理的。
著名的医学杂志应该更好地向读者传达医疗干预的风险和好处。
彼得·乌贝尔是一名医生和行为科学家,他的博客名为,Peter Ubel可以在推特上联系到@PeterUbel.他是《关键决策:你和你的医生如何一起做出正确的医疗选择.本文原载于《福布斯》.
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