流行病学的评价标准

1、1 ）暴露是否2）关联是否存在3）关联是否具有4）关联是否具有5）关联是否具有6）关联是否具有7）8）关联是否具有剂量反应关系；一致性 ；可重复性生物学合理性；可逆性 ；特异性 。A1 病因学 研究证据的评价标准1、 真实性1 证据来自何种研究设计类型；2 研究对象是否明确定义 ， 组间 可比性 如何；3 随访时间是否足够以至于结局 得以出现，应答率 高低；4 研究结果是否满足病因推断标准。先于 结局存在；关联是否存在 关联是否具有 关联是否具有 关联是否具有 关联是否具有 实验室证据关联是否具有2、 重要性5 关联的 强度 的大小；6 关联强度的精确度 高低。3、 适用性7 自己关注的人群与

2、证据中研究对象是否异性；8 自己关注的人群中该暴露因素的暴露比例。A2 循证医学对诊断性试验的评价原则一、诊断性试验是否具有真实性1 是否用 盲法 将 诊断性试验与 金标准 作过独立的对比研究2 诊断性试验是否适当的疾病谱 （ spectrum ）3 诊断性试验的检测结果是否会 影响到金标准的实施4 若将该诊断性试验应用于另一组病例是否也具有同样的真实性二、诊断性试验是否具有重要性5 通过该诊断性试验能否正确诊断或鉴别该患者有无特定的目标疾病6 是否作了分层似然比的计算三、诊断性试验是否具有适用性7 该诊断性试验是否能在本单位 开展并能进行正确的检测8 我们在 临床上 是否能够合理估算病人的验

3、前概率9 检测后得到的验后概率是否有助于我们对病人的 处理A3 单个临床治疗性研究证据的评价一、真实性的分析与评价1. 结果是否来自同期随机对照实验；2. 研究对象的随访是否完全，并报告全部结果；3. 随机分组的所有研究对象是否进行意向性治疗分析4. 临床观察是否采用盲法；5. 除研究因素外，组间的其他干预措施是否完全一致；二、重要性的分析与评价6. 效应强度大小；7. 效应精确大小；三、适用性的分析与评价8. 自己的患者情况是否与研究证据中的患者情况相似；9. 自己所在机构是否具备获得该防治措施效果的医疗条件；10. 自己的患者应用该防治措施后是否利大于弊；11. 自己的患者对于该防治措施的

4、价值取向与期望。A4 循证医学对预后证据的评价原则一、预后研究证据是否具有真实性1 被确诊患者的代表性，是否处于疾病病程中统一的起始点（零点 ）2 是否有 足够的随访时间, 并随访了全部的病例3 预后因素定义是否明确、因果的时间顺序是否肯定4 是否采用了客观的预后指标，对结局评定是否采用盲法5 若亚组中预后的结果有所不同，是否调整了影响预后的其他因素二、预后研究证据是否具有重要性6 是否报道了整个病程预后的 结局7预后估计的 精确度怎样，是否用95%CLg道了预后的结局三、预后研究证据是否具有适用性8 该证据中研究对象是否与我们的临床病例相似9 该研究结果是否有利于临床决策，是否有助于对患者进

5、行解释B 机遇与偏倚的区别1. 本质区别：(1 ) 机遇： 是观察结果的精确性(可重复性)受到影响；机遇是一种随机误差。(2 ) 偏倚： 观察结果系统地、向一个方向( 或大、或小) 发生偏差而不能反映真实情况；偏倚是一种系统误差。2. 机遇( 1 )假阳性：如实际上两种方法治疗疗效相同，如少数病人的抽样研究发现甲、乙两方法疗效不同，这是由于机遇的影响而发生的假阳性错误，统计上称I类错误，用 a表示。( 2)假阴性：如实际两种治疗一种比另一种好，但由于抽样研究中机遇的影响，两者疗效十分相近而作出假阴性的错误判断；统计上称n类错误，用 3表示。3. 3) 可信区间: 是表明机遇所致的围绕真实值变动

6、的范围，通常用95或99可信区间表示； 用于直接估计机遇在临床研究中的作用大小；变动范围越窄，真实值越稳定。C2 在应用具体研究方法是控制选择偏倚的主要针对性措施1 )在横断面调查时，采用随机抽样，并保证一定的样本含量，以增强样本的代表性，必要时可采用分层随机抽样的方法，尽量提高应答率。2)在病例对照研究中，最好用人群中全部新发病或新发病的随机样本；对照应能代表产生病例的人群。若难以做到，则在多个医院选择病例，同时选择医院与社区对照，并尽可能选用新病例，不用死亡病例和老弱对象。3) 在队列研究中，尽量减少失访和失访率。4)在流行病学现场实验中，随机抽样选择研究对象，并进行随机分组。5)在诊断、

7、疗效与预后研究中，尽可能扩大选择病例的范围，如多中心临床研究，并包括主要特征的各类各种病人。19. 成员偏倚(menbership bias )20. 诊断机会偏倚diagnostic enter bias )C1 常见选择偏倚1. 入院率偏倚(Berkson 偏倚)2. 检出征候偏倚(detection signal bias )3. 存活病例偏倚(Neymanijf)4. 无应答偏倚(non-respondent bias)5. 志愿者偏倚(volunteer bias )6. 失访偏倚(withdraw bias )7. 健康工人(效应)偏倚8. 转组偏倚(migration bias

8、)9. 非同期对照偏倚10. 异地对照偏倚11. 易感性偏倚(susceptibility bias )12. 时间效应偏倚(time effect bias )13. 领先时间偏倚(lead time bias )14. 选择性转诊偏倚15. 集合偏倚(assemblybias)16. 零点偏倚(zero time bias)17. 排除偏倚(exclusivebias)18. 错误分类偏倚( miscassification bias )D1 常见信息偏倚1. 回忆偏倚(recall bias)2. 诊断怀疑偏倚(diagnostic suspicionbias )3. 暴 露 怀 疑 偏

9、 倚 ( exposure suspicion bias )4. 测量偏倚(measurement bias )5. 报告偏倚(reporting bias)6. 沾染偏倚7. 归类错误偏倚( misclassification bias )8. 家 庭 信 息 偏 倚 ( family information bias )9. 临床资料遗漏偏倚(missing clinicaldata bias )10. 顺序偏倚(sequence bias )11. 不敏感测量偏倚(non-sensitive bias )E1 混杂偏倚概念1. 定义：混杂偏倚（confounding ）是指在研究某暴露因

10、素与疾病（事件）之间的关联时，由于一个或多个既与疾病（事件）有制约关系， 又与所研究暴露因素密切相关的外来因素的影响，掩盖或夸大了所研究暴露因素与疾病（事件）的联系。引起混杂偏倚的因素称为混杂因子（confounder ） 。2. 混杂偏倚在分析性研究、实验性研究中均可发生，但在分析性研究中尤为多见，并可发生于研究工作的各个阶段。E2 混杂因子的特征1. 第三因子是所研究的疾病的危险因素或通过其他因素与疾病产生因果联系；2. 第三因子与所研究的暴露因素有联系，但不是暴露因素作用的结果；3. 若第三因子为暴露与疾病因果联系中的一中间环节，那么该第三因子不可能为一混杂因子， 即混杂因子应不是疾病因

11、果链中的中间变量。E3 混杂偏倚的特点1.有方向性：当粗OR直层内OR值时，混杂因子的作用是正的，称之为正混杂，反之，为负混杂。2无特异性E4混杂因子识别1 . 根据专业知识和经验提出可疑的混杂因子。2 .分层分析再比较粗 OR与层内OR是否相E5 OR值齐性检验1. 若OR值齐性检验结果表明方差齐性，则 可以计算合并OR值。2. 若 OR 值齐性检验结果表明方差不齐，则总OR值需标准化处理。3. 借助计算机进行多元回归分析Logistic 回归模型COXU归模型E6 混杂偏倚控制研究工作中可在3个阶段采取不同措施控制混杂偏倚。在研究设计阶段采取预防措施防止混杂因子发挥作用；在资料收集阶段详细

12、准确收集潜在混杂因子的资料；在资料分析阶段采取各种技术措施控制混杂偏倚的产生。1. 研究设计阶段的控制1 ）限制 ：限制研究对象的选择条件，使某些可能产生混杂作用的变量不进入研究。例如，比较4550岁组妇女口服避孕药与乳腺癌发病的关系，就是通过限制年龄范围来控制其混杂作用。再如，研究年龄与心肌梗死的预后，需要限制性别、种族、心梗部位、并发症等。2 ） 匹配 ：匹配是指应用一种特殊性限制方法， 强制实验组与对照组在某些混杂因素上保持同质性，以期在设计阶段控制混杂因子。（ 1 ）匹配方法 个体匹配： 一个病例与一个或多个对照匹配，并组成对子。其中匹配1个对照者称1 :1配对，匹配多个对照者称1 :

13、 M配比。就统计效率而言，1: 1为 50%, 1: 2为 67%, 1: 4为80%,超过1: 4就难以使 统计效率再提高。 成组配对（频数匹配）：先查清病例组匹配因素的频率分布，然后按比频数分布去选对照组，使之与病例组一致。（ 2）匹配因素的确定已知或非常怀疑是混杂因子，将此因素作为匹配条件，则可消除其混杂作用。某些复合变量作为配对条件，例如居住地或血缘关系，以消除构成复合变量的各种具体成份间种种难以推测的混杂效应。配对因素一般不超过 45个，不然匹配难以实现。没有匹配的潜在的混杂因子，可放在分析阶段去解决。匹配因素中年龄、性别是最常的混杂因素， 它与许多疾病和危险因素都有联系，因此也是最

14、常用的匹配因素。(3)随机分组在流行病学现场实验、临床试验、预后研究 等研究中，可采用此方法。(1)随机分组是指每个研究对象都有同样的机会进入治疗组或对照组；(2)检验随机化效果的方法是比较两组的基本特征；(3)随机化是消除混杂偏倚的有效方法。A.平衡治疗组与对照组已知可能影响 疗效和预后的因素；B.平衡我们不清楚地因素。2 .资料收集阶段：认真收集关于混杂因素的 详尽材料。3 .在资料分析阶段1)分层分析：常用 Mantel-Haenszel 方法。例如在研究吸烟与冠心病关系时，采用病例对照研究，年龄、性别可能是混杂因素，可 采用年龄大于或小于 60岁分层分别比较， 也可采用男女性别分层比较

15、。2)标准化：当两个率进行比较时， 如果两组 内部构成存在差别足以影响结论， 需要标准 化或校正。例如，比较两个医院护士率时，甲医院：245/500=49%;乙医院：182/500=36.4%。 甲、乙两医院2000年护士功能性腰背痛患 病率(比较工盛隆4加1由病人制麻病平阈挈内用&声.A站冉而总”则1隼54kD>5W因甲、乙两医院2000年护士功能性腰背痛 患病率(标准化分析”7 %事p卡17脸“I FlMis1弱MMli1933Ha酢计iim4wA1 横断面调查特性 : 人群中疾病或行为特征在某时点 的瞬时现象。1. 优点能在短时间内获得结果；描述疾病和暴露现状与分析两者联系

16、并举；有来自同一群体的自然形成的同期对照组，结果可比性好；可同时调查多种疾病和多种暴露因素。2. 缺点不能获得发病率资料；研究对象可能处于临床前期和缓解期而被误定为正常人；一般不适用于调查罕见病或急性病；难以确定先因后果的时相关系。3. 用途(1) 描述疾病或健康状况的三间分布，查明某种疾病在某地区的流行强度及分布特点，为疾病防治提出了重点地区、时间及对象，可供卫生行政部门制订预防策略和卫生政 策提供依据。(2) 描述某些因素与疾病或健康状况之间的关系，为建立病因假设提供线索。(3) 早期发现病人，以便早诊断、早治疗。(4) 监测疾病，研究其发展趋势。(5) 评价疾病防制措施的效果。A3 样本

17、含量估计样本过大或过小都是不恰当的。样本过大浪费人力、物力，而且因工作量过大，调查不够细致造成系统误差增加。样本过小则导致样本的代表性不够，样本大小主要取决于 4 个因素：预期患病率或标准差，若预期患病率或标准差低，则样本量要大些。反之，样本可以小些；调查结果精确性愈高，样本量就要大。精确性以容许误差表示；显著性检验水平(a )；把握度(即1 3 )要求愈高，则样本量 要大些。1. 计量资料的样本含量估计2. 计数资料的样本含量估计A2 抽样调查的特点抽样调查是以小窥大，以部分估计总体的调查方法。既有优点也有缺点。1 优点1)省时间、省人力、省经费、省材料；2)调查覆盖面大，但工作量小，调查工

18、作容易做得细致，调查质量易得到保证。2缺点1)设计、实施和资料分析都比较复杂；2)重复和遗漏不易发现；3)发病率低的疾病对一个较小样本的抽样调查不适用，而当样本扩大到总体的75%时，不如直接普查；4)不适用变异过大的材料，变异过大，抽样误差过大，影响其代表性。A4表1横断面调查资料整理表暴露状态合计暴露非暴露病例abn1非病例cdno合计m1moN1 .描述指标：患病率、感染率、阳性率。为 了控制混杂偏倚和便于比较，率应进行标准 化。2 .分析指标：现患危险比（PR= （ a/m1）/（b/m0）=am0/bm1 ）, 若PR>1,则表明暴露为现患危险因素；若 PR<1 ,则表明暴

19、露为保护因素。显著性检 验通常采用x2检验。A5横断面调查小结1 .罕见病和少见病不是你碰上的，而是你发现的，关键是要做有心人，善于发现问题。2 .病例报告或病例分析源于临床资料，只要发现问题，提出自己的看法或临床经验，均 可撰写成论文。3 .横断面调查是流行病学调查研究方法的 一种基础性研究方法， 所获得的资料可以使 人们了解某一人群在特定时间上的某病的 流行特征或健康状况，但它不能获得发病率 资料，难以确定因果时相关系。B1病例对照研究：1 .定义：是选择已具有所研究结局的人 作为病例组，选择不具有所研究结局的人作 为对照组，分别调查两组人群过去暴露于某 个（些）暴露因素的比例，以判断暴露

20、因素 与该研究结局有无关联。这种方法在时间上 是回顾性的，故又称回顾性研究。2 .特性：1.属于观察法 2.设置对照 组（有对照）3.观察方向，果一因（回顾 性研究）4.通常难以证实因果联系3 .分类：1）按研究设计分为： 成组病例对照研究 配比病例对照研究2）按研究目的分为：探索性病例对照研究验证性病例对照研究3）按研究场所分为：以人群为基础的病例对照研究 以医院为基础的病例对照研究B2实施原则1 .病例的选择对疾病及其他特征的规定所选病例必须是患同一种疾病的病人。 为 此，疾病的诊断标准要明确统一。尽量采用 国际通用或国内统一诊断标准。为了控制非研究因素的影响， 增强两组的 可比性，在病例

21、的选择时，有时可对 年龄、 性别、民族等因素加以限制。有时还规定对象为存活病例并能清楚回 答问题者，这是为了得到较可靠的信息。（2）来源总体人群中全部病例或总体随机样本：代表性好；工作开展比较困难；耗费人力物力。医院住院或门诊的病例：比较合作；资料易得到且比较可靠；与对照的可比性好； 代表性差。2 .对照的选择选择原则：a.候选对象必须来自于产生病例的总体，与病例组的可比性；b.必须是经过相同的诊断方法确认不患所 研究的疾病，且不处于亚临床期或潜伏期的 人；c.有暴露于研究因素的可能 ，不患与研究因 素有关的其他疾病；以与病例相同的方法获取暴露资料；d.尽可能设立多种对照。对照的来源a.研究的

22、总体人群或抽样人群b.医院中患有其它疾病的病人c.亲属、邻居、同事、同学等d.多重对照配比使对照组在某些特征上与病例组保持一致。这些特征称为配比变量。匹配的目的：提高研究效率；控制混杂因素 的作用；常见的配比变量有性别、年龄、种族、住址a.例如，让对照与病例同属一个年龄组，同 性别等，这样，年龄和性别就不会影响研究 结果。b.配比时不可能将一切研究因素以外的因素都进行配比，而且配比变量越多，选择对 照越困难。匹配法注意事项：慎重选择匹配因素；可疑病因不作为匹配因素；比例一般为1:1 ,最多不超过1:5 ,避免“匹配过度”3 .样本含量样本含量的大小取决于下列四个因素 ： 对照人群中所研究因素的

23、估计暴露比例Po。预期与该因素有关的比值比。希望达到的检验显著性水准，即统计学检验中犯第一类错误的概率 ”。希望达到的检验把握度(1- 3 ), 3则为统计学检验中犯第二类错误的概率。ab一 一 (a，c) a(b - d) b病例组的暴露比值=对照组的暴露比值=7cc，dd(a c)(b - d)病例组的暴露比值与对照组的暴露比值之比称为比值比，即:adOR 一bc(2)比值比含义是指暴露组的疾病危险性 为非暴露组的多少倍。当OR>1时，说明病例组的暴露概率大于对 照组，即暴露有较高的发病危险性；当OR<1时，说明病例组的暴露概率低于对 照组，即暴露有保护作用。疾病与暴露联系愈密

24、切，比值比的数值 愈大。在不同的患病率和发病率情况下，OR与RR是有差别的，但疾病率小于 5%寸，OR 与RR近似相同。计算比值比的可信区间O双联系强度的一个点估计值。虽然简 单明了，但未考虑抽样误差， 可用可信区间 来估计。OR的可信区间按一定的概率来估计 总体OR的范围，有助于进一步了解联系的 性质及程度。可彳t区间不包括1.0 ,即可认B3在病例对照研究中：某暴露因素与疾病存在统计学联系，则 应进一步估计暴露与疾病的联系强度。联系强度的指标是相对危险度(RR), RR是暴露 组与非暴露组发病率之比， 由于病例对照研 究不能计算发病率，所以在病例对照研究中 不能求得 RR而只能计算比值比(

25、缩写为 OR来估计。(1)比值比：是指某事件发生的概率与不发 生的概率之比。为OR值在“水平上有显著性。如可信区间 跨度大，则表明抽样误差较大。一般采用95% 或99%勺可信区间。估计 95%勺可信区间的 计算公式为：B4病例对照研究优点与局限性1)优点：所需样本小，省时、省人力、省物力；可较快得出结果；适用于罕见疾病或罕见结局的原因探讨；可以研究一种疾病或结局和多种因素的关系，既可筛选病因(原因)，也可用来验证病因(原因)假设。2)局限性容易产生选择偏倚、信息偏倚，尤其是回忆偏倚；不能计算发病率或死亡率及RR；一般不能用来确定病因，该研究常作为病因研究的第一阶段。不适于研究人群中所研究因素暴

26、露比例很低的因素。选择研究对象时常难以为病例选择到适宜的对照。B5病例对照研究小结1. 病例对照研究是迄今为止最常用的流行病学研究方法之一;2. 明确产生病例的人群，从中正确地挑选对照， 并正确地收集暴露资料是病例对照研究的精髓 ;3. 病例不必代表患有该种疾病的全部病人;对照不必代表所有未患研究疾病的人，同样也不必代表所有总体人群;4. 选择病例原则: 符合病例的定义，就应当收入病例组，不受其暴露状态的影响，避免产生选择偏倚;5. 新发病例比现患病例和死亡病例好;6. 正确地选择对照是病例对照研究成败的关键 , 病例的来源决定了对照的来源, 可比性比代表性更重要；7. 资料质量的可比性与病例

27、和对照成员之间的可比性一样重要, 注意两组收集资料时资料质量的可比性，以保证研究的真实性；8. 基本分析方法是比较两组暴露比例，计算暴露优势比，估计患病的优势比，在结局发生率低的情况下估计相对危险度；9. 对照所患疾病不应与研究的暴露因素有关 , 对照疾病的发病率在暴露的各类别或各水平上都一样, 病例是新诊断的病例，对照不应是慢性病患者;10. 广泛应用于探讨疾病病因、干预措施、项目评价以及公共卫生与医学实践的许多方面 , 特别适用于潜伏期长的、少见病的研究， 有时是识别其危险因素的唯一可行的方法 , 也特别适用于研究分析多种危险因素与研究疾病的联系以及它们之间的相互作用C1 队列研究(coh

28、ort study )1 定义又称定群研究，是在特定范围的人群中按其是否暴露于某因素分成两个队列或按不同暴露水平分成若干个队列，随访观察一定时间，比较两组或多组间的结局发生率，以检验暴露因素与结局发生有无联系。队列研究是一种以因推果的病因研究方法。2 特性(1) 属于观察法: 暴露是客观存在的，这是与实验研究的根本区别。(2) 设立对照组: 设立对照组以资比较，与病例对照研究相同，而有别于描述性流行病学。(3) 由因及果: 在探求暴露因素与疾病的先后关系上，先确知其因，再观察其果，与实验研究一致，与病例对照研究相反。(4) 能确证暴露与疾病的因果联系: 由于观察者能确切知道暴露的作用和疾病的发

29、生，且能准确计算发病率。3分类队列研究按研究对象进入队列时间分为3 种类型: 前瞻性队列研究; 历史性队列研究; 双向性队列研究4用途验证某种暴露因素对某病发病率或死亡率的影响，但它同时也可观察某种暴露因素对人群健康的多方面影响。描述疾病的自然发展过程，包括疾病的易感期、临床前期、临床期到结局的全过程。C2资料分析1 率的计算队列类型与描述指标固定队列累积发病率动态队列一一发病密度累积发病率(cumulative incidence ): 当研究人群的数量较多，且人口比较稳定， 可用累积发病率来计算。表1队列研究资料整理表组别发病人数未发病人数合计发病莓E亡率)暴露组aba+ba/a+b非暴露

30、组cdc+dc/c+d义越大。归因危险度(attributive risk , AR): 也称特异危险度，简称AR或称RD (ratedifference ),是暴露组与非暴露组发病危 险之差值，即暴露组的危险特异地归因于暴 露因素的程度。AR计算式如下：用工口4户小 观察期间发病人数累积发病率/H=观察开始时群组人数1(万10亍归因危险度百分比(attributive riskpercent,ARB :又称病因分值(etiologicfraction, EF ),指暴露人群中归于暴露的 发病或死亡占全部发病或死亡的百分比。发病密度(incidence density ):若暴露 人口不固定，

31、人群产生了较大的变动，例如由于迁移他处、死于其他疾病、中途加入等， 应将变动着的人群转变为人时数代替人数 来计算，此种发病率称发病密度。发病密度观察期间发病人数观察人时数表7 不同吸烟状态者死于不同疾病的 RRAR AR%2 .联系强度的测量为了估计疾病或死亡与暴露的联系，常用的指标有相对危险度(RR)、特异危险度(AR)、特异危险度百分比(AR%卜人群特异 危险度(PAR)、人群特异危险度百分比 (PAR%相对危险度(relative risk , RRR:它是 反映暴露与发病(或死亡)关联强度的指标， 也叫危险比(risk ratio )或率比(rate ratio ),是暴露组发病(死亡

32、)率与非暴露 组发病(死亡)率的比值，简称RR疾病吸烟者(1/10万人年)非吸烟者RRAR (1/10 万人年)AR%肺癌48.334.4310.843.8490.71%心血管病294.67169.541.7125.1342.46以上结果说明：吸烟对每个受害者而言，患肺癌的危险性比患心血管疾病的危险性大得多(10.8 Vs 1.7);但就整个 人群而言，吸烟引起心血管病的死亡率却比肺癌高。前者具 有病因学的意义，后者更具疾病预防和公共卫生意义。人群归因危险度(PAR):它说明某一人群的某病发病率可归因于该暴露的部分。RR和AR都说明暴露的生物学效应，但不能说 明其对一个人群的危害或消除这种因素后可能致发病率或死亡率下降的程度，即暴露的社会效应。PAR公式为：RR说明暴露组发病或死亡概率为非暴露 组的倍数。RR>1说明暴露因素与疾病为正联系，暴 露因素可能是危险因素；RR<1说