在流行病学和公共卫生研究中，常常会用到一些关键的统计指标来评估疾病与暴露因素之间的关系，其中“人群相对危险度”（Population Relative Risk）和“归因危险度”（Attributable Risk）是两个非常重要的概念。很多人在学习或实际应用过程中，对这两个术语的具体含义和计算方法感到困惑。那么，到底什么是人群相对危险度和归因危险度？它们又该如何计算呢？
一、什么是人群相对危险度？
人群相对危险度（Population Relative Risk, PRR）是指在整个人群中，某暴露因素与某种疾病发生之间的相对风险比。它不仅考虑了暴露组与非暴露组之间的差异，还结合了人群中暴露的比例，因此更能反映整个群体的实际影响。
公式：
$$
PRR = \frac{I_p}{I_0}
$$
其中：
- $ I_p $：暴露人群中的发病率（即暴露者中发生疾病的概率）
- $ I_0 $：非暴露人群中的发病率（即未暴露者中发生疾病的概率）
不过，更常见的是使用以下方式来计算：
$$
PRR = \frac{(I_e - I_0)}{I_0}
$$
这里 $ I_e $ 是暴露组的发病率，$ I_0 $ 是非暴露组的发病率。这个公式可以理解为暴露组相对于非暴露组的额外风险。
二、什么是归因危险度？
归因危险度（Attributable Risk, AR），也称为特异危险度（Specific Risk），是指在暴露人群中，由于该暴露因素导致的疾病发生率。换句话说，它是暴露组与非暴露组之间发病率的差值，反映了暴露因素对疾病发生的贡献程度。
公式：
$$
AR = I_e - I_0
$$
其中：
- $ I_e $：暴露组的发病率
- $ I_0 $：非暴露组的发病率
这个数值表示，在暴露人群中，有多少比例的疾病是由于该暴露因素引起的。
三、归因危险度百分比（PAR%）
除了归因危险度本身，我们还可以进一步计算其在总人群中的比例，这就是归因危险度百分比（Population Attributable Risk Percentage, PAR%）。
公式：
$$
PAR\% = \frac{I_p - I_0}{I_p} \times 100\%
$$
或者也可以用另一种形式：
$$
PAR\% = \frac{P_{e}(RR - 1)}{1 + P_{e}(RR - 1)} \times 100\%
$$
其中：
- $ P_e $：人群中暴露的比例
- $ RR $：相对危险度（Risk Ratio）
这个指标可以帮助我们了解，如果去除该暴露因素，能够减少多少比例的疾病发生。
四、举个例子说明
假设在一个研究中发现，吸烟者患肺癌的发病率是20%，而不吸烟者的发病率是5%。
- 相对危险度（RR）= 20% / 5% = 4
- 归因危险度（AR）= 20% - 5% = 15%
- 如果吸烟在人群中的比例是30%，那么归因危险度百分比（PAR%）约为：
$$
PAR\% = \frac{0.3 \times (4 - 1)}{1 + 0.3 \times (4 - 1)} \times 100\% ≈ 46.15\%
$$
这说明，在整个人群中，大约有46.15%的肺癌病例可能是由吸烟引起的。
五、总结
人群相对危险度和归因危险度是流行病学研究中常用的两个指标，前者用于衡量暴露因素对整个群体的影响程度，后者则用于评估该暴露因素对疾病发生的具体贡献。通过合理的数据收集和计算，这些指标可以帮助我们更好地理解疾病的发生机制，并为公共卫生政策制定提供科学依据。
如果你正在做相关研究或写论文，建议多查阅权威文献，结合实际数据进行分析，才能得出更准确的结论。
