流行病學(xué)復(fù)習(xí)mph

1、病例-對照研究case-control study,,一、基本原理,將研究人群按是否患病或是否具有某種狀況分為兩類，同時追溯他們既往暴露于某個（些）因素的情況。比較他們之間暴露上的差異，借以判斷暴露因素與某病有無關(guān)聯(lián)的一種觀察性研究方法,暴露(exposure),指研究對象曾經(jīng)——接觸過某些因素：物理因素、化學(xué)物質(zhì)、生物因素——具備某些特征：人口學(xué)特征、遺傳——處于某種狀態(tài)：心理、精神暴露因素可以是有害的，也可以是有益的。暴

2、露因素也叫研究變量(varible)。,病例-對照研究結(jié)構(gòu)模式,回顧,,,,,,病例,對照,暴露,未暴露,暴露,未暴露,實例,二、適用范圍,?1、適用于慢性病、罕見病的病因研究?2、可用于篩檢原因不明疾病（事件）的致病因素?3、可驗證有關(guān)因素的病因假設(shè),三、類型,1、病例與對照不匹配 ——成組病例對照研究?2、病例與對照匹配 ——頻數(shù)匹配 要求匹配的因素在兩組中比例一致

3、 ——個體匹配 1：1稱為配比，1：2，1：3，1：4,四、研究方法,（一）研究對象的選擇（二）樣本量的計算（三）研究因素暴露史的收集與測量（四）資料的整理與分析,（一）研究對象的選擇,1、病例的選擇?（1）對疾病的規(guī)定?——盡量使用國際/國內(nèi)統(tǒng)一使用的診斷標(biāo)準(zhǔn)?——要自定標(biāo)準(zhǔn)時要考慮到假陽性和假陰性率的高低，將標(biāo)準(zhǔn)定在交叉點上（2）對病人其他特征的規(guī)定：年齡、性別?（3）病人進入的標(biāo)準(zhǔn)?（4）病人的

4、來源：醫(yī)院、社區(qū),?,2、對照的選擇（1）標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定 ?——包含法 ? ——除外法（2）來源?——同一醫(yī)院中診斷為其他疾病的病例?——社區(qū)人群中的非該病病例或健康人?——病例的配偶、親戚、同事、鄰居等,,3、病例與對照的配合 （1）成組匹配 一組病例多組對照，多組病例一組對照?（2）個體匹配 一個病例一個對照，或多個對照?（3）匹配因素

5、 ——已知混雜因素 ——可疑混雜因素 ——復(fù)合因素：年齡/性別 ——本次研究不研究的危險因素?（4）匹配過頭,,4、匹配的優(yōu)缺點（1）優(yōu)點 ——利用自然對子，效果最佳； ——較小的樣本提高研究效率 ——排除了混雜因素，增加結(jié)果的真實性 ——結(jié)果易于解釋（2）缺點 ——匹配因素確定難

6、 ——樣本數(shù)受限 ——匹配過頭低估了研究因素的作用 ——花費多，投入大,（二）樣本量的估計與計算,決定樣本大小的四個條件: ——P0 ：一般（對照）人群中所研究因素的暴露比 ——RR：相對危險度——a：Ⅰ類誤差，顯著性水平，5％———ß：Ⅱ類誤差，把握度（1－ß）80％,（二）樣本量的估計與計算,1、公式計算法 2、查表法,（三）研究因素的收集和測量,1、研究因素

7、的確定： 根據(jù)研究病因假說確定研究因素   2、研究因素的測量：—— 暴露時間：開始時間、持續(xù)時間和終止時間 ——暴露程度：不同時間的暴露劑量和水平；累計暴露劑量和水平3、資料收集：問卷、記錄、測量,（四）資料的整理與分析,1、資料的整理（1）原始資料的核查（2）原始資料分組、編碼、錄入,,2、資料的分析（1）描述性分析 —— 一般特征描述； —— 均衡性檢驗： 比較研究因素以外的

8、各種特征在兩組的可比性； —— 匹配因素的描述： 計算在兩組中的比例,,（2）推斷性統(tǒng)計——將資料按每個因素整理成四格表——檢驗兩組暴露率是否有差異：卡方檢驗——計算暴露與疾病的關(guān)聯(lián)強度：OR值——計算關(guān)聯(lián)強度的可信區(qū)間： OR值的95%CI——分層分析——劑量-反應(yīng)關(guān)系,1、不匹配不分層資料,口服避孕藥（OC）與心肌梗死（MI）關(guān)系的病例對照研究,,檢驗兩組暴露率是否有差異，用χ2檢驗用途：

9、考察暴露與疾病有無統(tǒng)計學(xué)關(guān)聯(lián),實例：X2 =7.70 > 6.63(X20.01(1))，則p<0.01 結(jié)論為拒絕無效假設(shè)，即兩組暴露率差異有統(tǒng)計學(xué)意義。,,計算關(guān)聯(lián)強度 ：考察關(guān)聯(lián)強度的大小 相對危險度（Relative Risk, RR）：即暴露組發(fā)病率與非暴露組發(fā)病率之比 RR＝I1 / I0比值比（Odds Ratio, OR）：病例對照研究中常常得不到發(fā)病率，因此只能用RR的估計值 OR值來考察

10、關(guān)聯(lián)強度的大小,比值比 (OR ),比值：某事件發(fā)生概率與不發(fā)生概率之比 暴露組患病比值非暴露組患病比值比值比,相對危險度的意義,RR是大于0的正數(shù) 當(dāng)RR=1，暴露與疾病無關(guān)聯(lián)； RR＞1，說明危險度增大，為正關(guān)聯(lián)， 危險作用； 0＜RR＜1，危險度減少，為負(fù)關(guān)聯(lián)， 保護作用；,RR(OR)95％可信限（CI）,考察OR的變異程度，判斷OR的可靠

11、性 Woolf 法：自然對數(shù)轉(zhuǎn)換法Var(LnOR)=1/a + 1/b + 1/c + 1/d LnOR(95%CI)=LnOR + 1.96√Var(LnOR) 95%CI 含義包含1， OR值意義微弱 不含1， OR值的大小不是由于偶然造成,,不匹配不分層資料實例分析,計算暴露與疾病的聯(lián)系強度OR OR=ad/bc=2.20 >1，OC是MI的危險因素。OR的可信區(qū)間 Var(lnOR)=1/a+1/b+1

12、/c+1/d=0.0826 OR 95% C.I.=1.25～3.75 95%CI 不含1，說明 OR值的大小不是由于偶然造成。,2、不匹配分層資料,——分層分析是把人群按某些因素或特征的有無以及某因素的水平分成不同層次，再分別對各層人群進行暴露與疾病關(guān)聯(lián)分析?！康氖桥懦@些因素或特征對暴露因素與疾病關(guān)聯(lián)的混雜干擾。,分析步驟,——按可能的混雜因素分層，每層整理成一個四格表，計算每層的χ2和OR；——判斷是否為混雜因素；

13、——如果兩層OR值接近，謂之同質(zhì)，可以計算總OR值（ORmh）、總χ2值和 ORmh95%CI；——如果不同質(zhì)，不能合并，分別計算，如果一定要出總的關(guān)聯(lián)，可計算SMR。,病例對照研究分層資料整理表,母親孕期接觸放射線與兒童白血病的病例對照研究,OR=(30×155)/(45×70)=1.48,妊娠一次OR=（23×38）/（37×22）=1.07,妊娠多次OR=(7×117)/(33&

14、#215;23)=1.08,,兩層資料是同質(zhì)的，可以認(rèn)為母親妊娠次數(shù)不影響放射診斷與兒童白血病的固有關(guān)聯(lián)，不是混雜因素。,ORmh=,當(dāng)兩層的OR值接近時，說明兩個資料是同質(zhì)的，計算總的OR值 Mantel-Haenszel OR,本例 ORMH=[23×38/120+7×117/180]/[37×22/120+33×23/180]=1.08,計算總的卡方值 Mantel-Haenszel

15、 X2MH,,,本例:X2 MH =[(23×38-37×22)/120+(7×117-33×23)/180]2/[(60×60×45×75)/(1202×119)+(40×140×30×150)/(1802×179)]=0.06估計總OR值95% C.I. Miettinen法,,本例OR上限為2

16、.00,下限為0.58.,,分層后 ORMH=1.08 95%CI=2.00--0.58不分層 OR=1.48 95%CI=2.54-0.86分層前后OR值接近,即暴露因素導(dǎo)致疾病的危險程度沒有顯著性意義,3、暴露分級資料的分析,用來分析疾病和暴露的劑量反應(yīng)關(guān)系 將資料整理成列聯(lián)表做X2檢驗 計算各分級的OR值 ：通常以不暴露或最低水平的暴露為參照。,男性每日吸煙的支數(shù)與肺癌的關(guān)系,1：1 配對資料分

17、析,5、 1：1 配對資料,卡方檢驗 McNemar 公式 比值比 OR＝c / b OR 95%CI：Miettinen 公式,1：1配對資料分析實例,外源性雌激素與子宮內(nèi)膜癌配比資料因?qū)ψ訑?shù)較少，故用McNemar校正公式 X2=(│b-c│-1)2/(b+c)=19.53，p<0.005 OR=c/b=9.67,五、常見的偏倚及其控制,在流行病學(xué)研究過程中，由于各種原因使所得結(jié)果與真實情況存在系統(tǒng)誤差，

18、即偏倚。一般有三類偏倚選擇偏倚（selection bias） 信息偏倚（information bias） 混雜偏倚（confounding bias）,（一）選擇偏倚（selection bias）,選擇偏倚是指研究設(shè)計階段，選擇研究對象的方法有問題，使入選者與落選者在某些特征上具有系統(tǒng)差異 。（1）入院率偏倚（Berkson bias）：當(dāng)利用醫(yī)院病人作為病例和對照時，由于入院率的不同導(dǎo)致病例組與對照組某些特征上的系統(tǒng)差異

19、。,,（2）存活病例偏倚（Neyman bias）：從現(xiàn)患病例得到的很多信息可能只與存活有關(guān)，而未必與該病的發(fā)病有關(guān)，從而高估了某些暴露因素的病因作用。另一種情況是，某病的幸存者改變了生活習(xí)慣，從而降低了某個危險因素的水平，或當(dāng)他們被調(diào)查時夸大或縮小了病前生活習(xí)慣上的某些特征，導(dǎo)致某一因素與疾病關(guān)聯(lián)誤差。,,檢出征候偏倚（detection signal bias）：病人常因某些與致病無關(guān)的癥狀而就醫(yī)，從而提高了早期病例的檢出率，致使過

20、高地估計了暴露程度，而產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。時間效應(yīng)偏倚（time effect bias）：慢性疾病的病例對照研究，那些暴露后即將發(fā)生病變的人，已發(fā)生早期病變而不能檢出的人，或在調(diào)查中已有病變但因缺乏早期檢測手段而被錯誤地認(rèn)為是非病例的人，都可能被選入對照組，由此而產(chǎn)生了結(jié)論的誤差。,（二）信息偏倚（information bias）,信息偏倚是指收集資料階段，測量暴露或結(jié)局的方法有缺陷，使各比較組間產(chǎn)生系統(tǒng)差異 。回憶偏倚（reca

21、ll bias） 調(diào)查偏倚,（三）混雜偏倚(confounding bias),研究暴露與疾病的因果關(guān)系時，混入外部因素，該外部因素與疾病和暴露都有一定的關(guān)聯(lián)，此外部因素即為混雜因素(confounding factor)。 由于混雜因素的存在，影響了暴露與疾病間的關(guān)聯(lián)強度，由此帶來混雜偏倚。,（四）偏倚的控制,選擇偏倚：——隨機選取、多醫(yī)院選取、用新發(fā)病例等。信息偏倚：——特殊目標(biāo)記憶、培訓(xùn)、一致性調(diào)查等。混雜偏倚：

22、——設(shè)計時匹配，分析時分層或多因素分析。,六、結(jié)果的解釋,偏性的作用 機會的作用 因果關(guān)系推斷,七、優(yōu)點,1. 特別適用于罕見疾病研究2. 對慢性病的研究可較快得到對危險因 素的估計3. 省時、省力，易于組織實施4. 可檢驗明確的危險因素的假設(shè)5. 一次研究可探索多個危險因素,八、缺點,1. 不適宜研究暴露率很低的疾病2. 容易出現(xiàn)選擇性偏倚和回憶偏倚3. 混雜因素難以控制4. 因果時間先后難