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54kD5W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并举；有来自同一

16、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 样本含量估计样本过大

17、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，调查工作容易做得细致，

18、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PR1,则表明暴露为现患危险因素；若 PR1时，说明病例组的暴露概率大于对 照组，即暴露

19、有较高的发病危险性；当OR1说明暴露因素与疾病为正联系，暴 露因素可能是危险因素；RR1说明暴露因素与疾病为负联系，暴 露因素可能是保护因素；不论是RR大于或小于1,距1越远，意人群归因危险度百分比（PAR成PAR%: 它表示人群中暴露于某因素所致发病（死 亡）率占全人群发病率（死亡）率的百分比。 PAR冰仅考虑了暴露的 RR而且与某因素在 人群中的暴露率有关。C4病例对照研究与队列研究的简单比较病例对照研究队列研究方向从果求因从因求果分组按结局按暴露状况指标ORRR特点可研究一病多因可研究一因多病优点节省，适于罕见病可证实因果关系缺点多种偏倚花费大，时间长在某人群开展有关吸烟与口腔癌的30年队列研究，结果发现该人群口腔癌死亡率 为24/10万，其中吸烟者为36/10万，非吸 烟者为9/10万。请计算吸烟导致口腔癌的 RR AR AR% PA丽 PAR% RR=（36/10 万）/（9/10 万）=4.0 AR=（36/10 万）-（9/10 万尸=27/10 万