リスク差とリスク比の相対リスクと絶対リスクの解釈

リスク差とリスク比の解釈

リスク差とリスク比の定義と計算方法

臨床試験やコホート研究では、治療、予防介入、曝露の有無によって、死亡、入院、再発、有害事象などの二値アウトカムがどの程度変化したかを評価する。一定の追跡期間内にイベントが起きた割合をリスクとし、介入群のリスクをR₁、対照群のリスクをR₀と置く。

リスク差（risk difference：RD）は、原則として「介入群−対照群」で算出する。

リスク差＝R₁−R₀

リスク比（risk ratio：RR、相対リスク）は、同じ順序で割り算する。

リスク比＝R₁÷R₀

たとえば、ある治療による1年以内の再入院が、対照群で10％、治療群で6％だったとする。この場合、リスク差は6％−10％＝−4％であり、治療によって再入院が絶対値で4ポイント減少したことを表す。リスク比は6％÷10％＝0.60で、治療群の再入院リスクは対照群の0.60倍、すなわち相対的に40％低いと表現できる。

指標	計算	この例の値	読み方
リスク差	6％−10％	−4％	100人あたり4人少ない
リスク比	6％÷10％	0.60	リスクは0.60倍
相対リスク減少	1−0.60	40％	相対的には40％低下

リスク差は−1から1の範囲をとる絶対尺度であり、リスク比は0以上の値をとる相対尺度である。リスク比が1、リスク差が0なら、観察されたリスクに群間差がないことを意味する。ただし、「差がない」と断定するには推定値だけでなく、後述する95％信頼区間、研究デザイン、症例数を確認しなければならない。厚生労働省の資料でも、リスクはイベント発現確率、リスク差は治療群間のリスクの差、リスク比はリスクの比として整理されている。
厚生労働省：リスク比・リスク差の定義

参考）https://www.mhlw.go.jp/shingi/2006/10/dl/s1019-5b02.pdf

リスク差とリスク比で変わる絶対リスクの見え方

リスク比だけで効果を伝えると、ベースラインリスクが見えなくなる。ここが臨床現場で最も見落とされやすい点である。同じリスク比0.50、すなわち相対リスク減少50％でも、対照群の絶対リスクにより患者にとっての意味は大きく変わる。

対照群リスク	治療群リスク	リスク比	リスク差	NNT
20％	10％	0.50	−10％	10
2％	1％	0.50	−1％	100
0.2％	0.1％	0.50	−0.1％	1,000

いずれも「リスクを半減」と表現できる。しかし、最初の集団では10人治療すれば平均して1件のイベントを防げる一方、最後の集団では1,000人の治療で1件である。薬剤費、投与負担、モニタリング、有害事象、患者の価値観を考慮する際、相対リスク減少だけでは意思決定に必要な情報が不足する。

このため、患者説明では「50％減少した」だけで終わらせず、「この患者集団に近い条件では、1,000人あたり何人減るか」を添えることが望ましい。ベースラインリスクは年齢、重症度、既往歴、併用療法、追跡期間で変動するため、試験集団の絶対リスクを、目の前の患者へ機械的に当てはめない姿勢も必要である。

意外に重要なのは、リスク比が一定でもリスク差は一定ではないという点である。相対効果が複数のリスク層でおおむね共通に見える場合でも、絶対的な便益は高リスク患者ほど大きくなることがある。治療適応や優先順位を考える局面では、リスク比の一貫性と同時に、各層のリスク差を確認したい。

リスク差のNNTと有害事象の解釈

有効性アウトカムにおいて治療群のリスクが低い場合、絶対リスク減少（absolute risk reduction：ARR）は、通常「対照群リスク−治療群リスク」と定義される。先ほどの例なら10％−6％＝4％である。NNT（number needed to treat）は、その逆数で求められる。

NNT＝1÷ARR

ARRが4％、すなわち0.04であれば、NNTは25となる。これは「試験と同等の条件で25人を治療すると、平均して1人の再入院を追加で防ぐ」という意味であり、25人全員が利益を得るという意味ではない。NNTには必ずアウトカム、観察期間、対照治療を付記する。「1年の再入院を防ぐNNT＝25」のように書くことで解釈のずれを防げる。

有害事象では、治療群で増加したリスク差を絶対リスク増加（absolute risk increase：ARI）といい、その逆数をNNH（number needed to harm）と呼ぶ。たとえば、重篤な出血が対照群1％、治療群2％なら、ARIは1％、NNHは100である。治療の便益を示すNNTと、害を示すNNHを同じ時間枠、同程度に重要なアウトカムで並べると、治療選択を具体的に議論しやすくなる。

• 「相対リスクが低い」は、絶対的な便益が大きいことを保証しない
• NNTとNNHは、追跡期間が異なれば直接比較できない
• 軽微な有害事象のNNHと死亡予防のNNTを数値だけで比べない
• 競合リスクや治療中止が多い試験では、累積リスクの定義を確認する

厚生労働省資料には、心血管イベントが投与群7.1％、プラセボ群5.7％で、リスク差1.4％、95％信頼区間−2.3％～5.0％と報告された例がある。点推定が害の方向でも、信頼区間は便益から害まで含んでおり、確実なリスク上昇とは読めない。
厚生労働省：リスク差と95％信頼区間の報告例

参考）https://www.mhlw.go.jp/www1/kinkyu/iyaku_j/iyaku_j/anzenseijyouhou/285-4.pdf

リスク比とリスク差の95％信頼区間の確認

点推定値は、研究で得られた効果の最良の単一推定値にすぎない。臨床的な判断では、95％信頼区間（95％CI）によって推定の不確実性と、臨床上無視できない便益・害が残っているかを評価する。

リスク差では、帰無値は0である。95％CIが0をまたぐ場合、データはリスク低下とリスク上昇の両方と整合し得る。リスク比では、帰無値は1である。95％CIが1をまたぐ場合も同様に、相対的な低下・上昇・差なしを区別できない。

指標	推定値	95％信頼区間	基本的な読み方
リスク差	−4％	−7％～−1％	リスク低下の方向で0をまたがない
リスク差	−1％	−5％～3％	便益から害まで含む
リスク比	0.60	0.40～0.90	リスク低下の方向で1をまたがない
リスク比	0.85	0.55～1.30	低下も上昇も否定できない

「統計学的に有意」という表現だけでは、効果の大きさも臨床的意義もわからない。たとえばリスク差−0.2％が大規模試験で有意でも、患者にとって重要な利益かは別問題である。逆に、希少だが重篤な有害事象では、信頼区間が広くても上限にあるリスク増加を軽視できない。

また、リスク比の信頼区間は対数尺度で算出・表示されることが多く、1を中心に対称ではない。リスク比0.50の「半分」と2.00の「2倍」は対数尺度では等距離だが、通常の数直線では対称に見えない。この性質を理解すると、フォレストプロットで縦線1を基準に判断する理由が明確になる。

リスク差とリスク比を患者説明へつなぐ視点

リスク差とリスク比は、論文の結果欄を読むためだけの数字ではない。説明の順序を整えることで、患者が過度な期待や不必要な恐怖を抱くことを抑えられる。推奨されるのは、相対表現を先に強調せず、まず自然頻度に近い絶対数で示す方法である。

たとえば、「この薬で再入院リスクが40％下がります」とだけ伝えるより、「同じような状態の100人では、薬を使わない場合に10人、使う場合に6人が再入院しました。平均すると100人あたり4人少ない結果です。その一方で、重要な副作用も確認します」と説明するほうが、便益と害の大きさをイメージしやすい。

この場面では、アイコンアレイや100人あたり・1,000人あたりの頻度表示も有用である。特に低頻度のアウトカムは百分率だけでは差が埋もれやすいため、「10,000人あたり」のように分母を調整する。ただし、便益を100人あたり、害を10,000人あたりで示すと印象操作になり得る。比較するアウトカムでは、可能な限り同じ分母、同じ追跡期間で提示する。

もう一つの独自視点は、治療継続中の患者に「自分のリスクは何％か」と聞かれた際、試験結果を個人の予言として扱わないことである。リスク差とリスク比は集団平均の推定値であり、個人の転帰を確定する数値ではない。適格基準、ベースラインリスク、併存疾患、アドヒアランス、治療期間が試験と異なれば、絶対リスクもNNTも変わり得る。

論文、添付文書、医療者向け資料を読むときは、次の順で確認すると実務的である。

• アウトカムは患者にとって重要で、定義と評価時点は明確か
• 各群のイベント数、分母、追跡期間が示されているか
• リスク差とリスク比のどちらか一方だけでなく、両方を復元できるか
• 95％信頼区間は、臨床上問題となる便益または害を含むか
• 対象患者のベースラインリスクは、診療中の患者とどの程度近いか

リスク比は効果の相対的な強さを端的に示し、リスク差は治療によって実際に変化する人数を示す。どちらが優れているかではなく、問いに応じて補完的に用いることが重要である。相対リスク、絶対リスク、信頼区間、観察期間を一組として読むことが、臨床研究の結果を安全かつ誠実に患者ケアへ生かす出発点となる。

参考）https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/27_effective.pdf

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