病例对照研究Case-control for phD

病例对照研究Case-controlStudy目的临床流行病学设计评价新疗法的效果随机临床试验评价预后因素队列研究评价疾病的危险因素病例对照研究队列研究什么是病例对照研究？Lilienfeld:

比较两组人群在一种或多种欲研究因素或特征上的差异．传统上，在以病例为基础的（case-based）病例对照研究中，研究对象是在疾病可能的因果关系链的末端时段选择的．病例对照研究的基本性质观察性研究定义上，观察性研究是研究者对欲研究因素的“分布”不施加控制良好的相关学科知识：地质学，地理学，生态学，等．实质上，病例对照研究是观察性的，而非实验性的．因此，在依据统计学关联进行因果关系判断时，要格外地谨慎。假设的危险因素与疾病是否存在统计学关联？两类研究样本：应用人群或群组作为观察单位描述性研究（患病率，发病率，趋势）出生队列分析（队列，年龄，时间作用）生态学研究应用个体作为观察单位队列研究病例对照研究

Case-basedNestedCase-cohort

在确定的队列内横断面研究

定义它主要用于广泛探索疾病的危险因素，为进一步深入进行队列研究提供明确的病因线索。按是否患有所研究的疾病而将研究对象分为病例组和对照组，比较两组人群既往的暴露情况及程度，根据比值比来推测暴露与疾病之间的联系。暴露（Exposure）：指研究对象曾经接触过某些因素，或具备某些特征，或处于某种状态。这些因素、特征或状态即为暴露因素。

研究的类型病例与对照不匹配在设计所规定的病例和对照人群中，分别抽取一定量的研究对象。一般对照数目应等于或多于病例人数，除此之外无其他限制或规定。病例与对照匹配匹配或称配比（Matching），既要求对照在某些因素或特征上与病例保持一致，目的是对两组进行比较时排除匹配因素的干扰。1、频数匹配（FrequencyMatching）成组匹配(CategoryMatching)

匹配的因素所占的比例，在对照组与病例组一致。（男女各半；40岁以上者各3/1）2、个体匹配（IndividualMatching）以病例和对照个体为单位进行匹配。

1：1匹配称配对；1：2、1：3、------1：R称为匹配。哪些情况需要匹配？

一般只对已知对疾病有影响的、作用强的混杂因素进行匹配。匹配一些最重要的、明显可致混杂的变量，即可使统计效率提高、消除偏倚。①暴露因素与疾病之间有明显的联系，如不匹配可致混杂，如年龄、性别等。②用调整方法难以处理的外源性变量，如住址、出生地，因这些变量的划分较困难，匹配后还可控制研究对象的社会经济状况。哪些情况需要匹配？③罕见疾病因病例数目较少，如对照来源较多，可适当多匹配1～2个因素。④所匹配的因素不应是暴露与疾病因果链的中间环节。⑤如果具有自然匹配的条件则更佳，如同卵双生。⑥对常见病，一个病例一般只配一个对照，检验效率即可达到0.90，如再增加对照，也不会使检验效率提高多少。配比过度（Over-matching）把不必要的项目进行匹配，企图使病例与对照尽可能地一致，就有可能丢失有益的信息，增加工作难度，结果反而降低了研究效率。研究步骤（一）提出假说（二）选择研究对象

1.病例组

2.对照组（三）结果分析选择研究对象（1）在研究设计时，要明确规定所研究疾病的确定标准，以便确定病例和对照。已有明确诊断标准的疾病应用国际或国内通用的标准目前尚无普遍被认可的病例确定标准的疾病自拟标准或工作定义

选择在病因学意义上同质的病例所选病例应能代表人群中所有患该病的病例宫体腺癌子宫癌宫颈扁平上皮癌选择研究对象（2）病例组死亡病例现患病例新发病例选择研究对象（3）选择研究对象（3）病例组

横断面研究

死亡时点患病率病例／非病例

病例生存效应，新发－患病偏倚

对照病例对照研究代表总体或全部非患病人群或产生病例的人群代表性好是指所选的对照在暴露机会和混杂因素的分布上与产生病例的人群相似选择研究对象（4）对照组选择研究对象（4）对照组人群样本作对照收集的病例是该人群产生的全部病例时，该人群的随机样本是很好的对照医院病人作对照对照所患疾病的病因与研究疾病的病因不能相同或相似选择研究对象（5）对照组LeukemiaStudy:

Design

Case-controlstudy(>15yearsold)

ThreeItaliancitiesRome,Pavia,Bologna

363casesofacuteleukemiaidentifiedin1986-1990

1161controls:OutpatientsseeninsameHematologyDepartments,notfoundtohaveahematologicdisorder,andnon-malignantdisorderpatientsseeninsamehospitals,inarandomdayeachweekforthedurationofcaseascertainmentInterviewswithin2-3daysofadmission(cases)orsamedayasvisit(control)选择研究对象（6）样本含量

病例组和对照组人数相等但不匹配以及成组匹配时的样本量计算Z

和Z

分别是

和

值对应的标准正态分布分位数(查表)p0和p1分别是所研究因素在对照组和病例组的估计暴露率q0=1

p0，q1=1

p1；P

=(p0+p1)/2,q

=1p’；p1=(OR

p0)/(1

p0+OR

p0)；选择研究对象（7）样本含量例1.Schlesselman在小儿先天性心脏病与母亲孕期口服避孕药(OC)关系的病例对照研究中，假定育龄妇女中应用OC者占30％，孕期服用OC与小儿先天性心脏病的RR=3，

=0.05(双侧检验)，

=0.10；查表Z

=1.96，Z

=1.28。q0=1

0.3=0.7p1=(3

0.3)/(1

0.3+3

0.3)=0.5625q1=1

0.5625=0.4375P=(0.3+0.5625)/2=0.4313；q=1

0.4313=0.5687

n=73

在此条件下研究，暴露组和对照组至少各需73人选择研究对象（8）样本含量1：R匹配时样本量的估计：一个病例配R个对照时，Schlesseman提供的计算公式为P=(P1+RP0)/(1+R)；q=1

pn为病例组的样本量，R

N为对照组的样本量。选择研究对象（9）样本含量1:1配对病例对照研究的样本量计算m为需要结果不一致的对子数。M=m/pe

pe

p0q1+p1q0M为研究需要的总对子数，pe

为病例组和对照组暴露情况不一致的对子数出现的频率。p0和p1分别是人群中估计的暴露率和病例组估计的暴露率。选择研究对象（9）样本含量

1:1配对的病例对照资料

——————————————————————————

病例 对照——————————————————————

有暴露史无暴露史 对子数

——————————————————————————

有暴露史 a b a+b ——————————————————————————

无暴露史 c dc+d ——————————————————————————

对子数 a+c b+d t=a+b+c+d ——————————————————————————

表内的a,b,c,d分别代表病例和对照配对的对子数

结果分析（1）

不匹配不分层资料的分析

病例对照研究资料————————————————————————暴露或特征 病例组 对照组 合计 ————————————————————————

有 a bn1

————————————————————————

无c dn2

————————————————————————

合计 m1 m2N ————————————————————————结果分析（2）

例2.在探讨母亲围产期暴露放射线与儿童白血病关系的病例对照研究中，从肿瘤登记处查到100例白血病儿童，再从病例的邻居中选取200名非白血病儿童作为对照组，然后通过这些儿童的父母了解母亲在怀孕期间是否有放射线暴露史。结果分析（3）

母亲围产期暴露放射线与儿童白血病的关系———————————————————————

儿童白血病 放射线暴露史病例组对照组 合计 ———————————————————————

有 30 45 75 ———————————————————————

无70155225 ———————————————————————

合计 100 200 300 ———————————————————————结果分析（4）

应用卡方检验分析病例组和对照组儿童的母亲在怀孕期放射线暴露率是否存在显著性差异卡方检验的公式：本研究资料的计算结果：X2=2,0.20>P>0.10。说明病例组和对照组儿童的母亲在怀孕期间放射线暴露率无显著性差异，所以尚不能认为母亲怀孕期间接触放射线与儿童白血病有关。结果分析（5）

计算暴露与疾病关联的强度暴露与疾病的关联强度用相对危险度(relativerisk,RR)表示，即暴露组发病率（或死亡率）与非暴露组发病率（或死亡率）之比。在病例对照研究中，由于a/n1

和c/n0不能代表暴露组和非暴露组的发病率或死亡率，所以不能直接计算相对危险度。在病例对照研究中，如果所研究疾病的发病率较低(<5%)，可用比值比(oddratio,OR)来估计相对危险度。结果分析（6）

比值比OR

病例组有暴露史的概率/病例组无暴露史的概率对照组有暴露史的概率/对照组无暴露史的概率比值（odds）与概率（probability）比值与概率（probability）是两种不同的概念。对同一问题来说，两者的分子相同，分母不同．概率的分母中包括未发生事件数，比值的分母中不包括未发生事件数。病例的暴露概率p1=a/（a+c）