【锚点】这一讲只钉一个判断：【相对风险降低】不是疗效本身；只有乘以【基线风险】得到【绝对风险差】，再对照【决策阈值】，才能判断结果是否值得行动。 【显式】服务【相对风险降低】：胆固醇治疗试验协作组（CTT）的汇总结果常被引用：LDL-C 每降低 1 mmol/L，约 5 年主要血管事件相对风险降低约 25%。这个数字很干净，也很容易在科普标题里变成「降胆固醇能降低 25% 风险」。 【隐式】服务【基线风险】：如果一个人 10 年主要心血管事件风险是 2%，25% 相对降低只把风险降到 1.5%，绝对风险差 0.5%，约需治疗 200 人才能避免 1 个事件；如果基线风险是 20%，同样相对降低把风险降到 15%，绝对风险差 5%，约需治疗 20 人。同一个「25%」，可以是微弱的预防，也可以是强力的干预。 【细微】服务【决策阈值】：很多论文写「具有临床意义」，却没有预先写清楚：多小的绝对风险差算值得？对高出血风险人群，1% 的绝对收益可能仍不抵 2% 的出血代价。审稿人若只问「p 是否小于 0.05」，就会把统计语言误当成决策语言。 【极难发现】服务【实践判断】：真正可继承的同行评审问题不是「效应是否存在」，而是「在哪个基线风险区间，该效应越过行动阈值」。没有这个区间，结论只能停留在「有差异」，不能变成「可处方、可政策、可教学」。 【待验证点】：25% 的相对效应能否直接外推到老年、多重用药或低基线风险人群，需要按亚组、随访时间和出血风险重新估计。 【流程节点链路】：【起点：基线风险】 → 【中间节点：相对效应】 → 【中间节点：绝对风险差】 → 【中间节点：决策阈值】 → 【终点：实践判断】。 如果一篇论文只报告相对风险降低，却不报告目标人群基线风险，它是否应该被直接拒稿，而不是「小修」？