हैज़र्ड अनुपात

हैज़र्ड अनुपात, हैज़र्ड दर का अनुपात है — उन लोगों में घटनाओं के घटित होने की तात्कालिक दर जो अभी भी जोखिम में हैं — एक समूह में दूसरे समूह की तुलना में। यह समय-से-घटना (उत्तरजीविता) डेटा के लिए संबंध का सापेक्ष माप है और कॉक्स आनुपातिक-हैज़र्ड मॉडल द्वारा उत्पादित प्रभाव अनुमान है।

Definition

हैज़र्ड अनुपात एक समूह में हैज़र्ड (जो अभी भी जोखिम में हैं उनमें तात्कालिक घटना दर) का तुलना समूह में हैज़र्ड से अनुपात है, जिसे सामान्यतः अनुवर्ती समय में स्थिर माना जाता है।

Scope

यह प्रविष्टि हैज़र्ड और हैज़र्ड अनुपात की परिभाषा, इसका शून्य मान एक, आनुपातिक-हैज़र्ड धारणा जिस पर यह सामान्यतः आधारित होता है, यह जोखिम अनुपात से कैसे भिन्न है, और यह घटनाओं के समय के बारे में क्या कहता है और क्या नहीं कहता है, को शामिल करती है। यह हैज़र्ड अनुपात को एक कार्यप्रणाली माप के रूप में मानता है, न कि नैदानिक मार्गदर्शन के रूप में।

Key concepts

• हैज़र्ड (तात्कालिक घटना दर)
• समय-से-घटना डेटा और सेंसरिंग
• एक का शून्य मान
• आनुपातिक-हैज़र्ड धारणा
• कॉक्स प्रतिगमन
• जोखिम अनुपात से अंतर

Mechanisms

हैज़र्ड वह तात्कालिक दर है जिस पर रुचि की घटना उन व्यक्तियों में घटित होती है जो एक निश्चित क्षण तक घटना-मुक्त जीवित रहे हैं। हैज़र्ड अनुपात एक समूह में हैज़र्ड को दूसरे समूह में हैज़र्ड से विभाजित करता है; 1 का मान कोई संबंध नहीं दर्शाता है, 1 से ऊपर का मान उच्च घटना दर दर्शाता है, और 1 से नीचे का मान कम घटना दर दर्शाता है। कॉक्स आनुपातिक-हैज़र्ड मॉडल अंतर्निहित आधारभूत हैज़र्ड को अनिर्दिष्ट छोड़ते हुए इस अनुपात का अनुमान लगाता है, यही कारण है कि इसका व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है; यह आनुपातिक-हैज़र्ड धारणा पर आधारित है कि अनुपात अनुवर्ती समय में स्थिर रहता है। क्योंकि यह समय के साथ घटना दरों से निर्मित होता है और सेंसरिंग को समायोजित करता है, हैज़र्ड अनुपात अपूर्ण अनुवर्ती को संभालता है जो एक साधारण जोखिम अनुपात नहीं कर सकता है। यह घटनाओं की सापेक्ष दर को सारांशित करता है लेकिन अपने आप में पूर्ण जोखिमों या घटनाओं में कितनी देरी होती है, यह नहीं बताता है, इसलिए इसकी व्याख्या उत्तरजीविता वक्रों और पूर्ण मापों के साथ की जाती है।

Clinical relevance

हैज़र्ड अनुपात उत्तरजीविता विश्लेषणों में उपचार या जोखिम प्रभावों का मानक सारांश है, जिसमें समय-से-घटना समापन बिंदुओं वाले कई यादृच्छिक परीक्षण शामिल हैं, इसलिए इस साक्ष्य का सही ढंग से मूल्यांकन करने के लिए इसे सही ढंग से पढ़ना महत्वपूर्ण है। यह समय के साथ एक सापेक्ष घटना दर को मापता है और अपने आप में पूर्ण लाभ या घटनाओं के समय को इंगित नहीं करता है; यह अनुसंधान की व्याख्या करने का एक माप है, न कि व्यक्तिगत देखभाल के लिए एक निर्देश।

Epidemiology

हैज़र्ड अनुपात वहाँ उत्पन्न होते हैं जहाँ समय-से-घटना परिणामों का विश्लेषण किया जाता है — सहकर्मी अध्ययनों और नैदानिक परीक्षणों में उत्तरजीविता, पुनरावृत्ति का समय, रोग की शुरुआत का समय — और भ्रमित करने वाले समायोजन के लिए कॉक्स प्रतिगमन का सामान्य आउटपुट हैं। उन्हें उत्तरजीविता परिणामों के मेटा-विश्लेषणों में नियमित रूप से पूल किया जाता है और प्रभाव को व्यक्त करने के लिए उत्तरजीविता वक्रों और, आदर्श रूप से, पूर्ण मापों के साथ रिपोर्ट किया जाता है।

History

हैज़र्ड अनुपात डेविड कॉक्स के 1972 के पेपर के माध्यम से महामारी विज्ञान और बायोस्टैटिस्टिक्स में आया, जिसमें आनुपातिक-हैज़र्ड प्रतिगमन मॉडल पेश किया गया था, जिसने आधारभूत हैज़र्ड को निर्दिष्ट किए बिना सेंसर किए गए उत्तरजीविता डेटा से सापेक्ष घटना दरों का अनुमान लगाना संभव बना दिया था। कॉक्स मॉडल चिकित्सा अनुसंधान में सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली विधियों में से एक बन गया, और हैज़र्ड अनुपात समय-से-घटना समापन बिंदुओं के लिए डिफ़ॉल्ट सापेक्ष माप बन गया, जिससे बाद में यह स्पष्टीकरण हुआ कि इसकी व्याख्या कैसे की जानी चाहिए और कैसे नहीं की जानी चाहिए।

Debates

हैज़र्ड अनुपात की जोखिम अनुपात के रूप में व्याख्या करना

एक हैज़र्ड अनुपात अनुवर्ती के दौरान सापेक्ष घटना दरों को सारांशित करता है और यह जोखिम अनुपात या घटनाओं के कितनी जल्दी होने के बारे में एक बयान के समान नहीं है; इसे संभावनाओं के एक साधारण अनुपात के रूप में पढ़ना, या आनुपातिक-हैज़र्ड धारणा के उल्लंघनों को अनदेखा करना, गुमराह कर सकता है।

Key figures

• David Cox
• Kenneth Rothman
• Sander Greenland

Seminal works

• cox-1972
• spruance-2004

Frequently asked questions

हैज़र्ड अनुपात एक सापेक्ष जोखिम से कैसे भिन्न है?

एक सापेक्ष जोखिम एक निश्चित अवधि में एक परिणाम की संचयी संभावना की तुलना करता है, जबकि एक हैज़र्ड अनुपात अनुवर्ती के दौरान अभी भी जोखिम में रहने वालों में तात्कालिक घटना दरों की तुलना करता है; हैज़र्ड अनुपात सेंसर किए गए उत्तरजीविता डेटा को संभालता है और सामान्यतः यह मानता है कि अनुपात समय के साथ स्थिर रहता है।

आनुपातिक-हैज़र्ड धारणा क्या है?

यह कॉक्स मॉडल के अंतर्निहित धारणा है कि समूहों के बीच हैज़र्ड अनुपात अनुवर्ती के दौरान स्थिर रहता है; जब इसका उल्लंघन होता है, तो एक एकल हैज़र्ड अनुपात एक भ्रामक सारांश हो सकता है और उत्तरजीविता वक्रों की सीधे जांच की जानी चाहिए।