风险比(Hazard Ratio, HR)在生存资料相关Meta分析中的的原理及意义

一、为何要选择风险比
生存资料的Meta分析，顾名思义，其基于的数据类型为生存资料。作为时间相关事件的数据(time-to-event data)主要类型之一, 生存资料主要是一组既能记录某一事件(如肿瘤死亡)的发生，同时也能反映出现这一结果所经历的时间的数据。该类数据的分析不仅考虑事件是否会出现，而且也考虑事件出现的时间长短。其中，该类数据最具代表性的是生存时间分析，如肿瘤患者化疗后的生存率，冠心病患者两次发作之间的间隔，艾滋病患者从确诊阳性到最后死于AIDS及其并发症等。通常，该类数据的来源是采用纵向观察随访获取，且其分布不服从正态分布，同时还存在着数据的删失(即随访时间内未观察到事件的发生)。
如有关肿瘤病人预后的Ⅲ期临床试验，主要的研究指标大多为总生存时间(Overall Survival, OS)或疾病无进展时间(Progress Free Survival, PFS)等生存相关的数据。这就要求在进行数据合并时不仅仅是要考虑事件的发生，且还要考虑发生该事件所需要的时间。然而，当前有关生存资料Meta分析在多数情况下仅通过对纳入研究中的事件发生数进行某一个时间点上的点估计，通过计算不同组间事件发生率的比值进行描述，即运用相对危险度(Relative Risk, RR)或者比值比(Odds Ratio, OR)进行分析。这样单纯地运用某一个固定时间点两组的生存人数的事件发生率的比值来测量，并没有完全考虑到所有的因素，根本无法描述该类数据的全貌，且这种不全面的数据有可能会得出不恰当的结论。这就要求我们需要一种既要能记录发生事件的结果，同时也能体现该事件发生所经历的时间的测量指标---风险比(HazardRatio, HR)。
在Meta分析中，HR的意义是指某一种干预措施(试验组)的应用所产生的风险率与不用该干预措施或者空白对照以及安慰剂等对照时所产生的风险率的比值。它本身是一个和时间无关的量。但是，相比于对中位生存时间进行T-检验或者线性回归，运用HR生存分析考虑了删失数据，且相对于单纯使用RR、OR或者是Logistic回归而言，运用HR生存分析考虑了时间因素。进而能尽可能真实地反映该类数据所代表的结果。