na sua forma mais simples, a razão de perigo pode ser interpretada como a possibilidade de um acontecimento ocorrer no braço de tratamento dividido pela possibilidade do acontecimento ocorrer no braço de controlo, ou vice-versa, de um estudo. A resolução destes parâmetros são geralmente representados usando curvas de sobrevivência Kaplan–Meier. Estas curvas referem a proporção de cada grupo em que o parâmetro de avaliação final não foi atingido., O endpoint pode ser qualquer variável dependente associada com o covariato (variável independente), por exemplo, morte, remissão de doença ou contração de doença. A curva representa as probabilidades de um ponto final ter ocorrido em cada ponto no tempo (o perigo). A razão de perigo é simplesmente a relação entre os perigos instantâneos nos dois grupos e representa, em um único número, a magnitude da distância entre as parcelas Kaplan–Meier.as razões de perigo não reflectem uma unidade temporal do estudo., A diferença entre medidas baseadas no risco e medidas baseadas no tempo é semelhante à diferença entre as chances de ganhar uma corrida e a margem de vitória. Quando um estudo relata uma razão de perigo por período de tempo, presume-se que a diferença entre os grupos foi proporcional. As razões de perigo tornam-se insignificantes quando esta presunção de proporcionalidade não é cumprida.se a hipótese proporcional de perigo se mantiver, uma razão de perigo de uma significa equivalência na taxa de perigo dos dois grupos, enquanto que uma razão de perigo diferente de uma indica diferença nas taxas de perigo entre grupos., O pesquisador indica a probabilidade desta diferença de amostra ser devida ao acaso, reportando a probabilidade associada a alguma estatística do teste. Por exemplo, O β {\displaystyle \beta } do modelo Cox ou o teste log-rank pode então ser usado para avaliar o Significado de quaisquer diferenças observadas nestas curvas de sobrevivência.convencionalmente, as probabilidades inferiores a 0,05 são consideradas significativas e os investigadores fornecem um intervalo de confiança de 95% para a razão de perigo, por exemplo, derivado do desvio-padrão do coeficiente de regressão do modelo Cox, ou seja:, β {\displaystyle \beta } . As razões de perigo estatisticamente significativas não podem incluir a unidade (Uma) nos seus intervalos de confiança.

the proportional hazards assumptionEdit

The proportional hazards assumption for hazard ratio estimation is strong and often unrazonable. As complicações, os efeitos adversos e os efeitos tardios são todas as causas possíveis de alteração da taxa de perigo ao longo do tempo. Por exemplo, um procedimento cirúrgico pode ter alto risco precoce, mas excelentes resultados a longo prazo.se a taxa de risco entre os grupos permanecer constante, este não é um problema de interpretação., No entanto, a interpretação das razões de perigo torna-se impossível quando existe viés de seleção entre grupos. Por exemplo, uma cirurgia particularmente arriscada pode resultar na sobrevivência de um grupo sistematicamente mais robusto que teria se saído melhor em qualquer uma das condições de tratamento concorrentes, fazendo parecer que o procedimento arriscado era melhor. O tempo de seguimento também é importante. Um tratamento do cancro associado a melhores taxas de remissão pode estar associado a taxas de recidiva mais elevadas., A decisão dos investigadores sobre o seguimento a dar é arbitrária e pode conduzir a razões de perigo muito diferentes.a razão de perigo e sobrevivência

embora as razões de perigo permitam o ensaio de hipóteses, devem ser consideradas juntamente com outras medidas para a interpretação do efeito do tratamento, por exemplo, a razão entre os tempos medianos (razão mediana) em que os participantes do grupo de tratamento e controlo se encontram em algum ponto final., Se a analogia de uma raça é aplicada, a razão de perigo é equivalente às chances de que um indivíduo no grupo com o perigo mais elevado atinge o fim da corrida em primeiro lugar. A probabilidade de ser o primeiro pode ser derivada das probabilidades, que é a probabilidade de ser primeiramente dividida pela probabilidade de não ser o primeiro:

• HR = P/(1 − P); P = HR/(1 + HR).

no exemplo anterior, uma taxa de risco de 2 corresponde a 67% de probabilidade de morte precoce. A taxa de risco não transmite informações sobre a data em que a morte irá ocorrer.,o efeito do tratamento depende da doença subjacente relacionada com a função de Sobrevivência, e não apenas da razão de perigo. Uma vez que a taxa de risco não nos dá informação directa tempo-A-evento, os investigadores têm de comunicar os tempos medianos de avaliação final e calcular a razão mediana do tempo de avaliação final dividindo o valor mediano do grupo de controlo pelo valor mediano do grupo de tratamento.embora a razão mediana do parâmetro de avaliação final seja uma medida relativa da velocidade, a razão de perigo não é., A relação entre o efeito do tratamento e a taxa de risco é dada como e β {\displaystyle E^{\beta}. Um efeito estatisticamente importante, mas praticamente insignificante, pode produzir uma grande taxa de risco, por exemplo, um tratamento que aumenta o número de sobreviventes de um ano numa população de um em 10 000 para um em 1 000 tem uma taxa de risco de 10. É pouco provável que tal tratamento tivesse tido muito impacto na mediana do tempo do parâmetro de avaliação final, que provavelmente estaria próxima da unidade, ou seja, a mortalidade foi praticamente a mesma independentemente da filiação no grupo e clinicamente insignificante.,

em contraste, um grupo de tratamento no qual 50% das infecções são resolvidas após uma semana (versus 25% no controlo) produz uma taxa de risco de duas. Se demorar dez semanas para todos os casos em que o grupo de tratamento e metade dos casos no grupo controle, para resolver, a dez semanas hazard ratio permanece em duas, mas a mediana de ponto de extremidade de tempo de proporção é dez, um clinicamente significativa diferença.