常用的流行病学研究方法

1第八章常用的流行病学研究方法2常用流行病学方法分类：流行病学方法分类观察流行病学实验流行病学理论流行病学横断面研究病例对照研究队列研究临床试验现场试验社区干预试验流行病学数学模型弱联系强联系3流行病学的主要用途：病因学研究疾病预防控制对策疾病监测研究疾病的自然史……4一、现况调查现况调查目的现况调查（prevalencestudy）,又称为横断面调查(cross-sectionalstudy)，是指在某一时点或较短时间内，按照研究设计的要求，在一定人群中通过普查或抽样调查的方法，收集有关疾病和健康状况的资料，从而描述疾病或健康状态与影响因素的关系，现况调查研究只能为病因研究提供线索，一般不能得出因果结论。5设计模式图：调查对象随机抽样现患病例非患者┇┇┇调查对象全体（总体）6现况调查的主要目的在于：1．描述疾病或健康状况的三间分布情况通过对一定地区的人群进行调查，可以获得某种疾病和健康状况在时间、地区、人群中的分布，发现疾病的高危人群和相关的病因线索，为疾病的防治提供依据。2．描述某些危险因素、特征与疾病的关系如高血压、高血脂、超体重与冠心病的关系。3．评价疾病防治措施通过比较防治措施前后的效果，可以判断某种防治的措施是否有效。4．对某些疾病进行“三早”预防措施即早发现、早诊断、早治疗。7（二）现况研究的基本步骤1．确定调查的目的、内容、范围、对象、时间，并拟订调查表。2．确定所调查疾病的诊断标准通常诊断标准采用国家标准。3．确定调查方式与检验方法4．确定抽样方法与样本含量5．组织培训并编印有关调查材料8（三）调查所需样本量的估计一般流行病学调查约需1000例以上，血清指标及其定量指标的流行病学调查约需300~600例，实际上，抽样方法不同，估计样本量的方法应不同。对于单纯随机抽样的样本含量估计，可采用以下方法。1．对均数作抽样调查时所需样本量的估计以uα代表正态分布中从左至右的累计概率为α/2时的u值；以δ代表允许误差，则：2).(un92．对率作抽样调查时的样本量的估计当可能出现的样本量(P)接近0.5时，则：若P接近0或1时，则：)1.(.)(2PPun21)1(/(sin3.57PPun10（四）资料分析1．计数资料的关联性分析：常用χ2检验：2．关联程度常用列联系数（r）或关联系数（rn）表达，列联系数和关联系数的取值范围和判断原则与相关系数相同。))()()(()(22dcbadbcanbcad))()()((dcbadbbabcadr113．对于计量资料通常采用线性相关系数来分析关联性：22)()())((YYXXYYXXr12（五）现况调查的质量控制现场调查的质量控制主要是防止各种偏性的产生，在现况调查中，常见的偏性主要有以下几种：1．选择性偏倚在现况调查中，选择性偏倚的产生主要是来源于所抽取的调查对象没有真正的代表所研究的对象总体。因此，在抽样中，应坚持贯彻随机化的原则，减少选择性偏倚的产生。对漏查的调查对象，尽量采取措施进行补救。132．信息偏倚现况调查中的信息偏倚，包括以下几种情况。（1）由于问卷中所调查的项目不清楚而导致所得到的信息不准确，因此，必须在调查问卷上下工夫。要使调查的问卷能充分反应真实的情况，进行预调查是很关键的环节。此外，通过问卷的说明，向被调查者交代调查的目的、意义、填写方法和注意事项也非常重要，可以取得调查对象的配合，提供可靠的信息。（2）调查者的因素，必须对调查者进行统一培训，增强责任感，统一调查的程序和方法。避免调查员主观的原因而引起偏性的产生。（3）测定仪器的标准化问题，许多流行病学的调查除了采用询问的方法外，常涉及到一些生理或生化指标的测定。因此，测量仪器的稳定性和可靠性就影响到所测量指标的准确度和精密度14二、病例对照研究病例对照研究（case-controlstudy）属于回顾性的研究（retrospectivestudies）的方法。其研究的时间顺序是从“果”到“因”。通常是在有了某种现象的情况下，去探索引起这种现象的原因。病例对照研究的结果，可以有助于在现况研究中因果关系的判断，但并不能完全推测因果关系。图8.2所示病例对照研究的设计模式。15研究对象对照组暴露非暴露非暴露非暴露图8.2病例对照研究设计模式病例组16一、研究的基本方法与步骤1.提出假设、确定待检验的危险因素2.病例对照研究一般是在现况研究结果的基础上进一步的分析疾病与影响因素之间的关系。通常在现况研究中所得到的疾病相关因素就是病例对照研究的初步假设，但是，在病例对照研究中，所假设的因素不宜太多，通常选择主要因素进行调查和分析。3.选择研究对象在病例对照研究中，研究对象包括病例组和对照组的选择。171．病例的选择对于病例组的病人，首先需要经过金标准或公认的标准确诊。最好选择新病例，如3个月以内的病人，旧病人往往因时间太久，不能准确回顾暴露的因素或暴露因素与疾病之间的时间先后顺序。病例的来源可以是同一个医院或不同医院中门诊或住院病人，也可以是社区人群中确诊的病例。一般来说，人群中的病例比医院的病人更具有代表性，在选择病人时，应注意包括轻重各型病人。确定病例的来源后，同样应采用随机抽样的原则抽取调查病例。182．对照的选择对照组应该是在各方面都与病例组有很好的可比性。包括性别、年龄、职业、经济收入、文化层次及健康状况。最好与病例组有相同的来源，如同一地区、单位、同一医院或同一社区。在报道研究结果时，对病例及对照来源应有明确交代。见表8.1。有时可以设立两个对照组，一组来源于医院，另一组则来自人群。19表8.1病例组和对照组的来源比较病例对照（非病例）在一定范围人群中所有的病例在某人群中随机抽取的所有病例在某人群中各个医院诊断的全部病例在个别医院中诊断的所有病例在一所或几所医院中诊断的所有病例以上任何一个方法选择的病例在该人群中随机抽取的样本在该人群抽样的样本中所有非病例或样本在该人群各个医院中与调查疾病无关的其他病例抽取的对照样本在同一医院中与调查该病无关的其他病例的对照样本与病人居住在同一街区或邻居的居民抽样的样本从兄弟姐妹或病人亲属、邻居、同学中选取对照20（三）配比研究（pair-matchedstudy）配比研究是一种选择对照的方法，通过配比，使对照组在一些特征方面与病例相似，在进行配比时，应尽可能的使可能的混杂因素在两组一致，已经匹配的因素，在以后的分析中，再也不能分析其病因作用。因此，要防止匹配过头（overmatching）,即将研究的危险因素作为配对条件而无法分析其危险因素。匹配的方法常见的有1：1、1：2、或1：4进行配比研究，即一个病例选择1、2或4个除了研究因素以外，其他因素都相同或相似的对照进行配比研究。但注意配比的因素不宜太多，更不能将危险因素当着配比的条件。21（四）暴露因素的搜集在调查时，不只是搜集调查对象的姓名、性别、年龄、住址等一般情况，而更重要的是要收集病例组和对照组危险因素的暴露情况。如吸烟、饮酒、有毒有害物质接触史等。最好能对暴露因素的强度进行分级或计量，如吸烟量达到每天多少支，饮酒量每天多少克等，以便考察暴露级别与发病强度的关系，即剂量反应关系。可以设计同时调查多个暴露的因素。在收集暴露因素时，应该设计相同的调查项目对病例组与对照组进行调查，调查时需注意避免诱导，尽量采用客观指标记录过去的暴露情况。对病例组和对照组应该同等认真对待，避免产生偏性。22二、调查资料的整理与统计分析病例对照研究所得结果可归纳为表8.2和表8.3。在病例对照研究中，由于病例和对照最多只是所有病例和对照的有代表的样本，并不知道暴露组和未暴露组观察数是多少，因此无法直接计算真实的疾病率，无法直接计算相对危险度。但可以估计相对危险度，通过回顾和比较病例组和对照组在发病前暴露于某种可能的危险因素的差异，分析暴露与疾病的联系。23成组设计病例对照研究的资料分析调查结果的资料整理为下表：themodelofdataincase-controlstudy(groupsdesign)GroupexposureNo-exposuretotel%Caseaca+cp1=a/(a+c)Controlbdb+dp0=b/(b+d)Totela+bc+da+b+c+d病例组暴露的比值为：cappcaccaa111)/()/(对照组的暴露比值为：dbppdbddbb001)/()/(24比值比：OR=2）比值比的标准误可以采用Woolf氏和Miettinen氏两种方法计算。Woolf氏法：OR标准误=Miettinen氏法：OR标准误=3）OR的95%可信区间（confidenceinterval,C.I）计算：OR95%C.I=OR95%C.I=4)比值比的显著性检验：采用χ2检验进行比较)1/()1/(//0011ppppbcaddbca对照组的暴露比值病例组的暴露比值dcbaOR11112IndcbaeOR11112(11.96/)OR252．配比设计病例对照研究的资料分析，调查结果的资料整理为下表：比值比的计算：OR的95%可信区间：OR95%C.I=Х2检验:themodelofdataincase-controlstudy(paireddesign)controlgroupexposureNo-exposuretotelexposureaca+ccaseNo-exposurebdb+dTotela+bc+da+b+c+dcbOR2(11.96/)ORcbcb22)(cbcb22)1(263．Mantel-Haenszel法在病例对照研究中，当存在混杂因素的影响时，需要按混杂因素进行的情况进行分层，这时，其OR值的计算和Х2检验都应采用Mantel-Haenszel法进行分析。分层资料通常整理成表:themodelofdataincase-controlstudy(stratifiedcase-controlstudy)groupStrata1Strata2exposureno-exposuretotelexposureno-xposuretotela1c1m11a2c2m21b1d1m21b2d2m22n11n21n1n21n22n2比值比的计算：Mantel-HaenszelХ2检验：上式中:)/()/()/()/()/()/(222111222111iiiiiiMHncbndancbncbndandaOR)(05.0)(22iiiaVaEa11()iiiinmEan121221()(1)iiiiiiiiinnmmVann271．选择性偏倚（selectionbias）这种偏倚是因在选择病例组和对照组时，由于没有遵从随机抽样的原则，使得病例组或对照组不能真正代表其病例或对照的总体。常见的原因有没有严格掌握诊断标准或诊断标准不明确、病例组的构成不同质、或病例组与对照组不具有可比性等，都是导致选择性偏倚的常见原因。2．信息偏倚（informationbias）主要是指调查所得到的信息没有反映真实的情况。如病人所提供暴露史情况不准确，特别是在老病例，因时间太远，只能靠模糊的记忆提供暴露情况；对敏感问题的调查不准确等。这种偏倚常常出现对照组的暴露因印象不深而暴露比实际减少，而病例组又有夸大的情况。因此，信息偏倚常常导致疾病与暴露的联系增强。283．错误分类偏倚（misclassificationbias）是指将一个对象、一个数值或特征错误的分到不属于它的类别中。例如，将早期的病例或不典型的病例归入对照组，将暴露的级别划错等，这种便倚可能夸大或缩小暴露与疾病的联系。4．混杂偏倚（confoundingbias）由于混杂而干扰暴露因素对疾病影响的效果观察。当混杂因素在病例组与对照组中分布不均匀的，就会影响暴露与疾病联系的分