人年
Person-years
把每个人按研究规则计入的观察时间相加，得到的总观察量。1个人观察1年是1人年；它常用作事件发生率的分母。
读文章时怎么看
先看研究在数什么事件、每个人从何时开始和停止计时，再看事件数除以多少人年。人年把人数和时间一起放进分母，常见于随访研究、临床试验安全性分析及使用日常诊疗记录的研究。观察时长不一时尤其有用，时长相同也可以使用。
最容易误解什么
人年不是平均值的替代品，也不是因为资料来源多样才需要使用。每10万人年6.4例是发生率，不是6.4%，也不是某个人未来1年的精确风险。人年不能自动消除人群差异、失访偏倚或随时间变化的风险。
为什么不只数人数
假设甲被观察1年，乙被观察2年，按方案计入的观察时间合计3人年。只说“观察了2个人”，会漏掉这段时间差。这里是为解释计算方法而设计的教学例子。
计算方法是：研究期间的事件数 ÷ 按研究规则累计的观察人年。研究首次发病时，通常只计到首次发病、失访、死亡或研究结束等规定时点；研究重复事件时，规则可能不同，需要回到方案。
它与平均值和风险比例有什么区别
平均减重回答“平均改变了多少”；固定时间内的风险回答“这段时间有多少人发生事件”；按人年计的发生率回答“累计这些观察时间，出现事件有多频繁”。它们回答不同问题，可以在同一项研究中同时报告。
平均随访时间可以计算，但它本身不等于事件发生率。真正完整的算术平均随访时间乘以对应人数，可以还原总观察时间；中位随访时间乘以人数通常不能这样使用。
为什么这次GLP-1资料使用人年
FDA于2026年11月9日披露126项随机试验的汇总：用药组计156947人年、识别10例可能NAION事件，合并对照组计131932人年、识别5例；相应发生率约6.4与3.8例/10万人年。按人年报告，把各组累计观察时间也计入了分母。
这组数字来自随机试验汇总。FDA另外讨论了Sentinel观察性比较，不能把两部分混成同一项研究。“电子病历、处方记录、保险理赔”说明资料来源；“随机或观察性”说明研究如何组织比较；“人年”说明发生率怎样计入观察时间。
读到人年时还要问什么
10万人年可以由不同人数、不同观察时长组成；观察量相同，不表示不同年龄、不同病情或不同用药阶段的人风险相同。如果风险随时间改变，应考虑分时段分析，不能直接把总体发生率乘以任意年数，当成个人累计风险。
计入失访前的观察时间，不代表失访问题已经解决。如果更容易出问题的人更早退出，结果仍可能偏。比较药物时，还要看人群是否可比、事件如何判定及估计有多不确定。
用案例练习读研究
阅读全文：GLP-1 罕见风险为什么仍需要警告 →区分随机试验汇总的人年发生率、日常诊疗资料的来源，以及观察性比较的证据边界。
本篇播客链接待补。