Hazard ratio
ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು (ಎಚ್. ಆರ್.) ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವೇರಿಯಬಲ್ ಬಡ್ಡಿಯಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಅಪಾಯದ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಔಷಧದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಸಾಯಬಹುದು. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು 2 ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಿಂದ ಸಾವಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಲೇಖನವು ಎಚ್. ಆರ್. ಅನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಹೇಳಲು ಬಳಸಬಹುದುಃ "ಸಾಕಷ್ಟು ಕೋವಿಡ್-19 ವ್ಯಾಕ್ಸಿನೇಷನ್ ಸ್ಥಿತಿಯು 0.20 (95 ಪ್ರತಿಶತ ಸಿಐ, 0.17-0.22) ನ [ಎನ್] ಎಚ್. ಆರ್. ನೊಂದಿಗೆ ತೀವ್ರವಾದ ಕೋವಿಡ್-19 ಅಥವಾ ಮರಣದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ". ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಅದೇ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಲಸಿಕೆ ಹಾಕದವರಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಲಸಿಕೆ ಹಾಕಿದವರಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಫಲಿತಾಂಶದ ಅಪಾಯವು ಶೇಕಡಾ 80 ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಪಾಯಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತೀವ್ರವಾದ ಕಾಯಿಲೆ ಅಥವಾ ಸಾವು), 1ಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿರುವ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಲಸಿಕೆ) ಬಡ್ಡಿಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, 1ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಲಿತಾಂಶವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದ್ದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರುದ್ಯೋಗದ ಅವಧಿಯನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸಲು ಉದ್ಯೋಗ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು), 1ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲವು ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹುಡುಕದಿರುವುದಕ್ಕೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ("ಚಿಕಿತ್ಸೆ" ಅನ್ನು ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದರೆ). ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಪಾಯಗಳಿಂದ (ಆರ್ಆರ್ಗಳು) ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆಡ್ಸ್ ಅನುಪಾತಗಳು (ಒಆರ್ಗಳು) ಆರ್ಆರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಒಆರ್ಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಸಂಚಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಎಚ್ಆರ್ಗಳು ಅಧ್ಯಯನದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅದರ ಕೆಲವು ಉಪವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ತತ್ಕ್ಷಣದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ಅಪಾಯ ಅನುಪಾತಗಳು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಆಯ್ಕೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಬಳಲುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಹಂತದ ಮೊದಲು ಸಂಭವಿಸುವ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ವ್ಯುತ್ಪತ್ತಿ ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತತ್ಕ್ಷಣದ ಅಪಾಯದ ಪ್ರಮಾಣವು ಪ್ರತಿ ಘಟಕ ಸಮಯದ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಮಯದ ಮಧ್ಯಂತರವು 0 ಅನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುತ್ತದೆಃ ಇಲ್ಲಿ ಎನ್ (ಟಿ) ಎಂಬುದು ಮಧ್ಯಂತರದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಅಪಾಯವು ರೋಗಿಯು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಭಾಗಿಸಿದಾಗ, ಅವರು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಬದುಕುಳಿದಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಮತ್ತು ನಡುವೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯತ್ವದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಗಂಡು ಅಥವಾ ಹೆಣ್ಣು)ಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಈ ಅಪಾಯದ ದರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದಂತೆ, ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲದ ಲಾಗರಿಥಮ್ ಅನ್ನು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ರೇಖೀಯ ಸಂಯೋಜನೆಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆಃ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣ ಅಪಾಯಗಳ ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಗಳೆಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಕಾಕ್ಸ್ ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಘಾತೀಯ, ಗೊಂಪರ್ಟ್ಜ್ ಮತ್ತು ವೈಬುಲ್ ನಿಯತಾಂಕ ಮಾದರಿಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ, ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಿಂಜರಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮದ ಅಂದಾಜು ಎಲ್ಲಿದೆ. ಈ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು, ಅಂದರೆ, ಒಂದು ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಊಹಿಸಲಾದ ಅಪಾಯದ ನಡುವಿನ ಅನುಪಾತವನ್ನು, ಉಳಿದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ನಿರಂತರ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗೆ, ಅದೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಯುನಿಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸೂತ್ರೀಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕ ಅಂದಾಜುಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಅದರ ಸರಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಟ್ರೀಟ್ಮೆಂಟ್ ಆರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಘಟನೆಯ ಅವಕಾಶ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಆರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಘಟನೆಯ ಅವಕಾಶದಿಂದ ಭಾಗಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ. ಈ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುಗಳ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೀಯರ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವನ್ನು ತಲುಪದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುಂಪಿನ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವು ಕೋವೇರಿಯೇಟ್ (ಸ್ವತಂತ್ರ ವೇರಿಯೇಬಲ್) ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಅವಲಂಬಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಸಾವು, ರೋಗದ ಉಪಶಮನ ಅಥವಾ ರೋಗದ ಸಂಕೋಚನ. ವಕ್ರರೇಖೆಯು ಸಮಯದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ (ಅಪಾಯ) ಸಂಭವಿಸಿದ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಿನ ವಿಲಕ್ಷಣತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಕೇವಲ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿನ ತತ್ಕ್ಷಣದ ಅಪಾಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ, ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೀಯರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯ ಅನುಪಾತಗಳು ಅಧ್ಯಯನದ ಸಮಯದ ಘಟಕವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಓಟವನ್ನು ಗೆಲ್ಲುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಗೆಲುವಿನ ಅಂತರದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಪ್ರತಿ ಅವಧಿಗೆ ಒಂದು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನುಪಾತದ ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸದಿದ್ದಾಗ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳು ಅರ್ಥಹೀನವಾಗುತ್ತವೆ. ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣ ಅಪಾಯದ ಊಹೆಯು ಇದ್ದರೆ, ಒಂದು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಅಪಾಯದ ದರದಲ್ಲಿ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಂದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಪಾಯದ ದರಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಮಾದರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಕಾಕ್ಸ್-ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಲಾಗ್-ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, 0.05 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧಕರು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ 95 ಪ್ರತಿಶತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಕಾಕ್ಸ್-ಮಾದರಿ ಹಿಂಜರಿತ ಗುಣಾಂಕದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ. .. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳು ಅವುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಧ್ಯಂತರಗಳಲ್ಲಿ ಏಕತೆಯನ್ನು (ಒಂದು) ಒಳಗೊಂಡಿರಬಾರದು. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತದ ಅಂದಾಜುಗಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣ ಅಪಾಯದ ಊಹೆಯು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ. ತೊಡಕುಗಳು, ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ತಡವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕಾರಣಗಳಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭಿಕ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದ್ದರೆ, ಇದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದಾಗ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಗುಂಪಿನ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅವರು ಯಾವುದೇ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಿತ್ತು, ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಫಾಲೋ ಅಪ್ ಸಮಯವೂ ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಉಪಶಮನದ ಪ್ರಮಾಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮರುಕಳಿಸುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. ಯಾವಾಗ ಅನುಸರಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸಂಶೋಧಕರ ನಿರ್ಧಾರವು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ವರದಿಯಾದ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತ ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾವಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಅನುಪಾತವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2 ರ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಹೋಲಿಕೆ ಗುಂಪಿಗಿಂತ ಒಂದು ಗುಂಪಿಗೆ ಸಾಯುವ ಎರಡು ಪಟ್ಟು ಅವಕಾಶವಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾಕ್ಸ್-ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಗುಂಪು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸುವಂತೆ ತೋರಿಸಬಹುದುಃ (ಇಲ್ಲಿ r ಎಂಬುದು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ). ಆದ್ದರಿಂದ, 2 ರ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತದೊಂದಿಗೆ, (20 ಪ್ರತಿಶತವು ಸಮಯ t ನಲ್ಲಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿದೆ), (4 ಪ್ರತಿಶತವು t ನಲ್ಲಿ ಉಳಿದುಕೊಂಡಿದೆ). ಅನುಗುಣವಾದ ಸಾವಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು 0.8 ಮತ್ತು 0.96 ಆಗಿವೆ. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಪರಿಣಾಮದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ಏನನ್ನೂ ಹೇಳುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟರೂ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಇತರ ಕ್ರಮಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಕೆಲವು ಅಂತಿಮ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಸರಾಸರಿ ಸಮಯದ (ಮಧ್ಯಮ ಅನುಪಾತ) ಅನುಪಾತ. ಒಂದು ಓಟದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರೆ, ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮೊದಲು ಓಟದ ಅಂತ್ಯವನ್ನು ತಲುಪುವ ವಿಲಕ್ಷಣತೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿಗರಾಗುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಆಡ್ಸ್ನಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಇದು ಮೊದಲು ಇಲ್ಲದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಭಾಗಿಸಲ್ಪಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆಃ; ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ,. ಹಿಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, 2 ರ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಆರಂಭಿಕ ಸಾವಿನ 67 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಅವಕಾಶಕ್ಕೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಸಾವು ಎಷ್ಟು ಬೇಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಿಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತ, ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುಗಳ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮವು ಕೇವಲ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವಲ್ಲ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರೋಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ನಮಗೆ ನೇರವಾದ ಸಮಯದಿಂದ ಘಟನೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡದ ಕಾರಣ, ಸಂಶೋಧಕರು ಮಧ್ಯಮ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಿನ ಸಮಯವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನ ಮಧ್ಯಮ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಂಪಿನ ಮಧ್ಯಮ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಧ್ಯಮ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಿನ ಸಮಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕು. ಮಧ್ಯಮ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದುವಿನ ಅನುಪಾತವು ಸಾಪೇಕ್ಷ ವೇಗದ ಅಳತೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಅಲ್ಲ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೀಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾದ, ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅತ್ಯಲ್ಪ ಪರಿಣಾಮವು ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿದವರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು 10,000ರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರಿಂದ 1,000ರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು 10ರ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಂತಹ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯು ಮಧ್ಯಮ ಅಂತಿಮ ಬಿಂದು ಸಮಯದ ಅನುಪಾತದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ, ಇದು ಬಹುಶಃ ಏಕತೆಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರುತ್ತಿತ್ತು, ಅಂದರೆ. ಗುಂಪಿನ ಸದಸ್ಯತ್ವವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಲ್ಪವಾಗಿ ಮರಣ ಪ್ರಮಾಣವು ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಒಂದೇ ಆಗಿತ್ತು. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಒಂದು ವಾರದ ನಂತರ 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಂಪು (ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ 25 ಪ್ರತಿಶತದ ವಿರುದ್ಧ) ಎರಡು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಹತ್ತು ವಾರಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ಹತ್ತು ವಾರಗಳ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತವು ಎರಡರಷ್ಟಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸರಾಸರಿ ಅಂತಿಮ ಹಂತದ ಸಮಯದ ಅನುಪಾತವು ಹತ್ತು, ಇದು ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ವೈಫಲ್ಯ ದರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ದರ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅನುಪಾತಗಳ ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.