Относительный риск

Относительный риск — это мера ассоциации между воздействием определённого фактора (например, курения, загрязнения воздуха, приёма лекарства) и наступлением конкретного события (заболевания, смерти, выздоровления), используемая в эпидемиологии, медицине и статистике. Он представляет собой отношение риска наступления события в группе, подвергшейся воздействию фактора, к риску наступления того же события в группе, не подвергшейся воздействию (контрольной группе). Относительный риск показывает, во сколько раз вероятность события в одной группе больше или меньше, чем в другой, и является ключевым инструментом для оценки причинно-следственных связей в наблюдательных исследованиях и клинических испытаниях.

Определение и математическая формула

Относительный риск (RR) определяется как отношение двух абсолютных рисков:

\[ RR = \frac{R_{\text{эксп}}}{R_{\text{контр}}} \]

где:

• \(R_{\text{эксп}}\) — риск (вероятность) события в группе, подвергшейся воздействию фактора;
• \(R_{\text{контр}}\) — риск события в контрольной группе (не подвергшейся воздействию).

Риск в каждой группе рассчитывается как доля участников, у которых наступило событие, от общего числа участников в группе. Например, если из 100 курильщиков у 20 развился рак лёгких, а из 100 некурящих — у 2, то \(R_{\text{эксп}} = 20/100 = 0,2\), \(R_{\text{контр}} = 2/100 = 0,02\), и \(RR = 0,2 / 0,02 = 10\). Это означает, что риск развития рака лёгких среди курильщиков в 10 раз выше, чем среди некурящих.

Интерпретация значений

Значение относительного риска интерпретируется следующим образом:

• RR = 1: риск события одинаков в обеих группах. Фактор не оказывает влияния на вероятность события.
• RR > 1: риск события выше в группе воздействия. Фактор является фактором риска (например, курение увеличивает риск рака лёгких).
• RR < 1: риск события ниже в группе воздействия. Фактор является защитным (например, вакцинация снижает риск заболевания).

Чем больше значение RR отличается от 1, тем сильнее ассоциация между фактором и событием. Например, RR = 3 указывает на трёхкратное увеличение риска, а RR = 0,5 — на снижение риска вдвое.

Отличие от абсолютного риска и отношения шансов

Относительный риск часто путают с другими показателями, особенно с абсолютным риском и отношением шансов (OR).

• Абсолютный риск — это просто вероятность события в группе (например, 2% или 20%). Относительный риск показывает, во сколько раз эта вероятность отличается между группами, но не отражает масштаб эффекта в популяции. Например, RR = 10 может означать как увеличение риска с 0,001% до 0,01% (незначительный абсолютный эффект), так и с 10% до 100% (огромный эффект). Поэтому для оценки практической значимости всегда следует учитывать абсолютный риск.

• Отношение шансов (OR) — это отношение шансов события в двух группах, где шанс = вероятность события / (1 — вероятность события). В исследованиях «случай-контроль» (ретроспективных) OR часто используется как приближение RR, особенно при редких событиях (частота < 10%). При частых событиях OR может значительно превышать RR, что приводит к ошибочным выводам. В когортных исследованиях и рандомизированных контролируемых испытаниях предпочтительнее прямое вычисление RR.

Применение в эпидемиологии и медицине

Относительный риск широко используется для:

• Оценки факторов риска заболеваний: например, в исследованиях связи курения с раком лёгких (RR ≈ 10–20), ожирения с диабетом 2 типа (RR ≈ 3–7) или загрязнения воздуха с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
• Оценки эффективности вмешательств: в клинических испытаниях вакцин или лекарств RR показывает, во сколько раз снижается риск заболевания в группе лечения по сравнению с плацебо. Например, эффективность вакцины от COVID-19 часто выражалась как снижение риска (RR < 1).
• Формирования рекомендаций по общественному здоровью: на основе RR разрабатываются программы профилактики, скрининга и лечения.

Ограничения и критика

Несмотря на широкое применение, относительный риск имеет ряд ограничений:

• Не отражает абсолютный эффект: как указано выше, RR может вводить в заблуждение, если не учитывать базовый риск в популяции. Например, RR = 2 для редкого заболевания (0,01%) означает увеличение абсолютного риска всего на 0,01%, что может быть незначимым для индивида.
• Чувствительность к дизайну исследования: в ретроспективных исследованиях (случай-контроль) RR не может быть вычислен напрямую, и используется OR, который при частых событиях даёт завышенные оценки.
• Не учитывает временной фактор: RR не показывает, как быстро развивается событие. Для этого используется отношение рисков (hazard ratio) в анализе выживаемости.
• Проблемы с малыми выборками: при редких событиях RR может быть нестабильным и иметь широкие доверительные интервалы.
• Смешение (confounding): если не контролировать другие факторы (возраст, пол, сопутствующие заболевания), RR может быть искажён. В наблюдательных исследованиях для коррекции используются регрессионные модели.

Примеры из практики

• Курение и рак лёгких: классическое исследование Долла и Хилла (1950-е годы) показало RR ≈ 20 для курильщиков по сравнению с некурящими. Это стало основой для антитабачных кампаний.
• Вакцинация против кори: в невакцинированной популяции риск заболевания корью составляет около 90% при контакте с вирусом, тогда как среди вакцинированных — менее 5%, что даёт RR ≈ 0,05 (защитный эффект).
• Загрязнение воздуха и смертность: мета-анализы показывают, что увеличение концентрации PM2.5 на 10 мкг/м³ связано с RR ≈ 1,04 для общей смертности (увеличение на 4%).
• Гормональная терапия в менопаузе: в исследовании Women's Health Initiative (2002) было обнаружено, что комбинированная гормональная терапия увеличивает риск рака молочной железы (RR ≈ 1,26) и инсульта (RR ≈ 1,41), что привело к пересмотру клинических рекомендаций.

Связь с другими показателями

Относительный риск тесно связан с:

• Атрибутивным риском (AR): разность абсолютных рисков (\(R_{\text{эксп}} — R_{\text{контр}}\)), показывающая, сколько дополнительных случаев заболевания связано с фактором.
• Отношением шансов (OR): при редких событиях OR ≈ RR, при частых — OR > RR.
• Отношением рисков (hazard ratio): используется в анализе выживаемости для учёта времени до события.
• Числом больных, которых необходимо лечить (NNT): обратная величина абсолютного снижения риска, показывающая, сколько пациентов нужно лечить, чтобы предотвратить один неблагоприятный исход.

Источники

• Rothman K.J., Greenland S., Lash T.L. (2008). Modern Epidemiology. 3rd ed. Lippincott Williams & Wilkins.
• Szklo M., Nieto F.J. (2014). Epidemiology: Beyond the Basics. 3rd ed. Jones & Bartlett Learning.
• Власов В.В. (2004). Эпидемиология. М.: ГЭОТАР-Медиа.
• Doll R., Hill A.B. (1952). A study of the aetiology of carcinoma of the lung. British Medical Journal, 2(4797), 1271–1286.
• Rossouw J.E., et al. (2002). Risks and benefits of estrogen plus progestin in healthy postmenopausal women. JAMA, 288(3), 321–333.