治疗决定

有时，治疗效益在于减轻症状，如镇痛；也可能在于功能改善，如能够步行更远的距离；有时，是治愈疾病。而在其他情况下，治疗会降低未来发生疾病并发症等不良事件的概率。在此情况下，治疗效益是降低发生人们要避免的事件的风险。

例如，医师推荐特殊药物以降低卒中风险。他们评估了来自一项针对 2000 人开展研究的对照临床试验的结果。结果显示，1000 人接受了药物治疗，尽管服用了药物，仍有 20 人发生卒中。研究还显示，研究中未接受药物治疗（接受安慰剂给药）的另外 1000 人中，有 40 人发生卒中。这说明药物能够降低 50% 的卒中相对风险。但是，结果还提示每 1000 例服药者中仅有20例获益（绝对 危险减少 2%）。所以，卒中风险降低一半的表述比减少 2% 的表达听起来印象更深刻。

危险性指有害结果发生的可能性。当描述有害危险性时，应评估绝对和相对危险性。上述例子中，也许预防卒中的药物导致 3% 的患者严重出血。虽然 3% 比例看起来危险不大，但是这意味着每 1000 例服药者中有 30 例发生严重出血。

患者和医师必须慎重选择利用哪一种统计学帮助做出决定。很明显，“改善率 50%”与“严重损害可能性 3%”相比，使得治疗听起来像是好选择。不过，同样数量也表明治疗 1000 例 20 人获益，30 人有害。这样看来，治疗看起来就不是好的选择。在本案例中，人们必须权衡治疗带来的损害严重性与疾病严重程度。例如，如果卒中严重，使人们失语或生活不能自理，则药物诱发的出血仅需输血而不需要手术止血或非致命性出血，则人们可以接受出血较高危险，以避免较低而更为严重的卒中风险。

研究仅提供了获益和损害呈均等危险性的信息。但是，平均效应并非总是告知医师个体对治疗的反应怎样。因为这种不确定性，许多科学研究试图确定个体特点（如年龄、其他疾病和血液检查结果），这能较好地鉴别哪些更可能从治疗中获益或受损的人群。