Relatives Risiko (Risk Ratio)

Ordne zuerst die Zellen eindeutig zu: a = Ereignis unter Exponierten, c = kein Ereignis unter Exponierten, b = Ereignis unter Nicht-Exponierten und d = kein Ereignis unter Nicht-Exponierten. Das Risiko der Exponierten ist a/(a+c), das der Vergleichsgruppe b/(b+d). Dann gilt RR = [a/(a+c)]/[b/(b+d)]. Beispiel: 20 Ereignisse unter 200 Exponierten und 10 unter 200 Nicht-Exponierten ergeben 0,10/0,05 = 2. Das beobachtete Risiko war in der exponierten Gruppe doppelt so hoch. Der gemeinsame Beobachtungszeitraum muss für beide Risiken gleich definiert sein.

RR=2 bedeutet: Das beobachtete kumulative Ereignisrisiko in der exponierten Gruppe ist doppelt so groß wie das in der nicht exponierten Vergleichsgruppe, im betrachteten Zeitraum. Es bedeutet nicht, dass zwei von drei Personen erkranken, und sagt allein nichts über die absolute Häufigkeit. Ein Anstieg von 1 % auf 2 % hat dieselbe RR=2 wie ein Anstieg von 30 % auf 60 %, aber ganz andere absolute Folgen. Deshalb sollten die Risiken beider Gruppen und die absolute Differenz zusätzlich berichtet werden. Ein Konfidenzintervall zeigt zudem, wie unsicher der geschätzte Quotient aufgrund der Stichprobe ist.

Das relative Risiko vergleicht Wahrscheinlichkeiten: a/(a+c) geteilt durch b/(b+d). Die Odds Ratio vergleicht dagegen Ereignis-Odds: (a/c)/(b/d) = ad/bc. Bei seltenen Ereignissen liegen OR und RR oft nahe beieinander, bei häufigeren Ereignissen kann die OR weiter von 1 entfernt erscheinen und den Effekt größer wirken lassen. In einer Fall-Kontroll-Studie werden Teilnehmende nach Ereignisstatus ausgewählt; dort lassen sich Risiken nicht direkt aus den Stichprobenanteilen schätzen und OR ist meist die passende Kennzahl. In einer Kohortenstudie mit beobachteten Nennern kann man RR direkt berechnen.

Du brauchst die Zahl der Ereignisse und die Zahl aller Personen in jeder Vergleichsgruppe über einen klaren Zeitraum. Das ist typisch für eine Kohortenstudie, die exponierte und nicht exponierte Personen verfolgt, oder für eine randomisierte Studie mit Behandlungs- und Kontrollarm. Dann lassen sich beide kumulativen Risiken als Ereignisse geteilt durch Gruppengröße berechnen. Eine Fall-Kontroll-Studie legt dagegen die Zahl der Fälle und Kontrollen durch das Design fest; ihre Stichprobenanteile sind keine Risiken der Ausgangspopulation. Dort berechnet man meist eine Odds Ratio. Bei stark unterschiedlicher Nachbeobachtungszeit kann außerdem eine Inzidenzrate pro Personenzeit geeigneter sein als ein kumulatives RR.

Nein. RR>1 beschreibt zunächst nur, dass in den beobachteten Daten das Ereignisrisiko der exponierten Gruppe höher war. In einer Beobachtungsstudie können Alter, Vorerkrankungen, Verhalten oder andere Störfaktoren sowohl die Exposition als auch das Ergebnis beeinflussen. Selektions- und Messfehler können ebenfalls eine Assoziation erzeugen oder verändern. Randomisierung kann bekannte und unbekannte Störfaktoren im Mittel ausgleichen, garantiert aber keine fehlerfreie Studie. Prüfe deshalb Studiendesign, Confounder-Kontrolle, zeitliche Reihenfolge, Messqualität und Konfidenzintervall. Kausalität entsteht aus der Gesamtheit von Evidenz, nicht aus einem einzelnen Quotienten.