相对危险度（Relative Risk, RR）和绝对危险度（Absolute Risk, AR）是流行病学中常用的两种风险评估指标，主要用于量化暴露因素与疾病发生风险的关系。以下是两者的核心区别：
一、定义与计算方式
相对危险度（RR） - 定义：暴露组的危险度与对照组的危险度之比，通常以倍数形式表示。
- 计算公式：
$$RR = \frac{I_e}{I_c}$$
其中，$I_e$为暴露组的发病率，$I_c$为对照组的发病率。
绝对危险度（AR）
- 定义：暴露组发病率与非暴露组发病率之差的绝对值，表示由于暴露因素导致的疾病发生数量增加量。
- 计算公式：
$$AR = I_e - I_c$$
其中，$I_e$为暴露组发病率，$I_c$为对照组发病率。
二、核心差异
参照对象不同
- RR需要与“一般人群”或“非暴露组”比较，强调相对风险性。
- AR直接比较暴露组与非暴露组的绝对风险，不依赖外部参照物。
风险表述不同
- RR表示暴露组发病或死亡的危险是对照组的倍数（如RR=2表示暴露组风险是对照组的2倍）。
- AR表示暴露组比非暴露组多发的疾病数量（如AR=5表示暴露组比非暴露组多5个病例）。
应用场景不同
- RR适用于评估暴露因素的关联性强度，常用于队列研究或病例对照研究。
- AR更侧重于疾病预防和公共卫生干预，例如通过消除暴露因素可减少多少疾病发生。
三、示例说明
假设某因素暴露组发病率$I_e=20\%$，非暴露组发病率$I_c=10\%$：
RR= 20% / 10% = 2，表示暴露组风险是对照组的2倍。- AR= 20% - 10% = 10%，表示暴露组比非暴露组多10个百分点的发病率。
四、补充说明
风险降低率： 当引入干预措施时，可计算绝对危险度降低率（如降低50%），反映干预效果。 实际意义
通过以上分析可知，RR和AR从不同角度揭示了暴露与疾病的关系，两者结合使用可提供更全面的健康风险评估。
