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由多个结局事件组合而成的终点称为复合终点（Composite Endpoints），常被用作随机临床试验的主要终点，以提高临床试验的效率。
随着医疗的精准化和个性化发展，复合终点的分析变得复杂，传统的首次事件时间分析法（time-to-first-event analysis）仅关注首次事件的发生，忽视了事件的重要性和第二次事件，导致数据流失。
为弥补这一缺陷，2012年牛津大学统计学家Pocock等提出了胜率比（Win Ratio）作为风险比（HR）的替代指标，并在心血管研究中得到广泛应用和验证。
什么是胜率比（Win Ratio）？
胜率比（Win Ratio, WR）作为一种评估主要结局的新方法，主要用于分析临床实验研究中的复合终点，该指标能更有效地反映各个组成部分的临床重要性。
与传统复合终点的分析法相比，胜率比（Win Ratio, WR）能够更好地处理复合终点中不同事件的严重性差异，适用于那些复合终点组成部分在临床上有明显严重差异的研究。
胜率比（Win Ratio）的基本原理是什么？
使用胜率比（Win Ratio, WR）法的一个重要步骤是创建干预组和对照组患者对，接着按照复合终点临床相关性的顺序(即等级顺序)对干预组和对照组的每个患者进行比较。
在每一患者对中，都会按照复合终点中事件的重要性降序进行对比，直到一个显示出比另一个更好的结果。
如果干预组的病人有更好的结果，那就被称为“赢”；
如果对照组的病人做得更好，那就是“输”；
如果两组都没有经历该结果的发生，或者两组同时发生该事件，则将其视为“平局”（tie），然后将比较转移到层次结构中的下一个重要组成部分。
例如，对于给定的分层复合死亡终点，死亡>心力衰竭恶化>生活质量，则首先比较每对患者的死亡发生率。
如果某一患者对在死亡层级是平局，那么这对患者将接着进行心力衰竭恶化事件的比较；
如果患者对在心力衰竭恶化事件层级仍是平局，将接着在生活质量评分进行比较。
胜率比（Win Ratio）常用的分析方法
胜率比（Win Ratio）的分析方法主要包括匹配法、不匹配法和分层匹配法。其中，匹配法和不匹配法是最常用的两种方法。
√匹配法：提前根据匹配因素，两组一对一的配对。然后按复合终点中重要性排序进行比较，指导患者对出现“输”、“赢”或“平局”。
√不匹配法：不进行匹配，直接在整组间比较。
√分层匹配法：先按照特定的条件（如随访时间）分层，再在各层内进行匹配。
胜率比（Win Ratio）相关的文章
为了加深大家对胜率比（Win Ratio）的理解，我们以一篇发表在医学顶刊NEJM（医学一区top，IF=96.2）的随机对照试验研究为例进行讲解，研究团队旨在探究三尖瓣经导管缘对缘修复术（TEER）在有症状的重度三尖瓣返流患者中的安全性和有效性。
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研究团队在美国、加拿大和欧洲的65个中心招募了350例复合条件的症状性重度三尖瓣返流患者，并以1：1的比例随机分配至干预组（接受TEER治疗）和对照组（接受药物治疗）。
主要终点是一个复合终点：包括全因死亡或三尖瓣手术死亡；因心力衰竭住院；生活质量的改善（堪萨斯城心肌病问卷（KCCQ）测量，改善定义为KCCQ评分增加至少15分[范围：0 - 100，评分越高表示生活质量越好]）。
该复合指标的层级顺序为：全因死亡或三尖瓣手术死亡>因心力衰竭住院>生活质量的改善。
在该项研究中，研究团队使用Finkelstein-Schoenfeld方法和胜率比（win ratio）对主要终点进行分析，使用不匹配法计算两组的胜出率具体数值 ，直接在整个试验的TEER组和对照组之间进行比较。
比较流程如图所示：
√胜率比的计算公式=胜利次数/失败次数。
因此 Win Ratio=（2884+1948+6516）/（2664+2817+2128）=1.48（95% Cl 1.06~2.13，P=0.02）
胜率比法的优势其实很明确，通过分级排序，既可以首先考虑如死亡、心力衰竭入院等“硬终点”，从而避免重要严重事件作为二次事件在分析时被忽视。这是传统cox回归无法做到的。
同时，引入生活质量或生物标志物变化的“软终点”，增加事件数量可以提高统计效能，减少样本量。
胜率比（Win Ratio）的局限性
尽管胜率比（Win Ratio）在医学统计领域的使用越来越广泛，但其局限性也是显而易见的。
综上所述，胜率比（Win Ratio）作为一种新的统计方法，在医学统计领域具有广阔的应用前景。然而，在使用时也需要充分考虑其局限性和挑战，以确保结果的准确性和可靠性。
希望今天这篇文章能够帮助大家更好地理解胜率比（Win Ratio）这一重要工具。
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