预后研究证据的评价课件

预后研究证据评价

Evidence-basedprognosis（P111）首都医科大学流行病与卫生统计学系杨兴华主要目标1.能准确提出预后问题：Formulateaprecisequestionrelevanttoaprognosisstudy

2.了解预后研究的相关术语Recognizetheterminologyassociatedwithstudiesofprognosis

3.正确使用预后文献的检索方法Utilizethemethodologicfiltersassociatedwithprognosisliteraturesearches

4.掌握高质量预后研究设计的主要特点（真实性）Describethemaincharacteristicsofarigorousprognosisstudy

5.了解怎样构建病人咨询信息，即如何使用预后证据结合病人的具体情况回答病人的预后问题

预后的案例一名45岁的女性来做常规检查，她最近刚搬到这座城市并加入我们的诊所。她身体状况良好，不用任何药物，既往史无特殊异常。心脏检查时，听诊提示二尖瓣脱垂合并二尖瓣反流，包括心率在内的其他检查均无异常发现。进一步询问病史，病人说她原来的家庭医生就说过她的心脏有杂音。她问是否应关注这个杂音？预后报告的类型最佳证据：预后研究的系统综述因为系统综述很少，所以这里主要讲单个研究证据的评价队列研究是回答预后问题的最佳设计随机对照试验也能提供预后的信息罕见疾病：病例对照研究诊断预后综合信息：临床预测指南预后的证据真实吗？所限定的有代表性的病人样本是否处于病程的共同阶段？对研究患者的随访时间是否足够长？随访是否充分完整？结局的确定是否应用了盲法？如果确定了不同预后的亚组：有没有对重要的预后因素做出调整？有没有在另一独立的测试患者中校验？预后研究真实性评价1、有代表性的病人样本是否处于病程的共同阶段？

理想的预后研究包括所有患病人群，从最初发病就开始研究预后研究中还应描述诊断疾病的标准

起始队列（刚开始出现临床表现就进入观察）是最佳的同一阶段的病人研究结果易于解释，否则难以解释2、对研究患者的随访时间是否足够长？随访是否充分完整？两种结局：康复\另一种疾病结局随访期过短时结局没有完全出现随访充分完善？建议：5和20法则敏感性分析：最好最坏分析3、结局的确定是否应用了盲法？二个结局是明确的：死亡、完全康复在这两者之间，有更难发现和确认的各种结局。应事先有一个重要结局的判定标准，并应用到整个随访过程判定时的盲态很重要训练集校验集临床预测指南（CPG）判断证据的重要性结局如何随时间变化？预后估计的精确性如何？1、结局如何随时间变化？（1）特殊时间点生存者的百分比（1年或5年生存率）（2）中位生存期（50％患者死亡时的随访时间）（3）生存曲线：尚未出现结局的患者占最初研究样本的比例（KaplanMeier曲线）2、预后估计的精确性如何？95％可信区间循证医学实践自己动手评价预后文献CATs（criticallyappraisedtopic）严格评价主题：证据总结（P103）补充内容：

预后研究的设计疾病的预后是指对疾病的转归作出事先的估计。疾病预后的研究至少包括两个方面：“率”的估计，它包括了发病率、生存率、治愈率、复发率、死亡率等等。研究探讨影响预后的因素，它根据疾病不同亚型和一些临床指标，判断疾病的预后，以及筛选影响预后的指标。

疾病的临床过程与预后评定指标

不同地区间时间生存率的比较，可以反映各地区间对该疾病的诊疗水平的；不同时期的比较，则反映对该疾病的诊治水平是否提高。例如，四十年代以前，系统性红斑狼疮的5年生存率不足30%；肾上腺皮质激素应用与临床以后，六、七十年代上升至60%以上；免疫抑制剂又使疗效有了提高，而今其5年生存率已超过90%。

累积发病率（累积死亡率、累积发生率）：累积发病率是指在某一特定时间内，新发生该病的人数占所观察总人数的比率。在临床研究中常常称为累积发生率，如狼疮性肾炎患者10年内发生终末期肾病的累积发生率。累积发病率的计算：

累积发病率=某一特定时间内新发病的人数/该段时间内被观察的总人数 5年近视眼累积发病率＝5年内新发近视眼人数/入学时非近视眼人数生存率=1-累积死亡率发病率密度是按人和单位时间计算新发病的人数。

计算公式如下：发病率密度：某一特定时间内新发病的人数/该段时间内未发病的总人-时数

注意：分母必须是未发病的，发病者的时间只是从随访起点到发病时止；人-时的“时”可以是年或月，如1个病例随访2年，计为24人月或2人年；发病率密度的单位常常用“/1000人月”、“/1000人年”或“/100人年”等。

例如（假设）：从1999年1月至2001年12月，随访100例关节炎病人口服非甾体抗炎药，有6例出现上消化道出血，这100例中最长的随访了24个月，最短的随访了2个月，加起来是1500人月（6例发病者的时间只计算到发病日为止），那么这组口服非甾体抗炎药的关节炎患者出现上消化道出血的发病率密度为每1000人月4例，或者记录为4/1000人月。

研究策略在临床流行病学的研究策略中，最常用于疾病预后研究的是队列研究（cohortstudy）。由于队列研究有一段足够长的随访时间，它可以清晰地显示疾病的时间生存率，如系统性红斑狼疮的1年、5年、10年生存率，狼疮性肾炎5年、10年肾脏存活率等；也可以较客观地确定研究因素对预后的影响。疾病预后因素分析的基本要素

运用队列研究进行疾病预后因素分析时，首先要确定病人是否存在某因素（暴露与否），然后随访一段时间，再确定病人是否出现阳性结局。因此，首先要确定研究因素和结局因素，并记录随访的时间，这是队列研究的三大基本要素：

（随访时间） 暴露与否

结局

确定研究的结局（outcome）：即随访的终点（endpoint），又称阳性结局。根据具体的研究，确定结局的定义。最客观的结局是死亡，其它的结局可包括致残、脏器功能衰竭、疾病的缓解等。只要研究的结局与研究的主题相呼应就可以，关键在于阳性结局必须有一个明确和客观的定义，如果阳性结局的判断受主观因素的影响，必须采用盲法。删失（censore）：在结束研究时，尚未达到随访终点者，称为删失。不称为阴性结局，因为我们不知道结束研究后病人的进展结果如何人总是要死的，如果以死亡为阳性结局，一项足够长时间的随访研究，100%地会出现阳性结局。删失代表不确定性结局，而不是阴性。

失访病例：不能将失访简单地当作删失队列研究难免会有失访病例，尤其是随访时间较长的研究。我们需要尽量减少失访，以减低研究的偏倚。如果失访的原因与结局无关，可以记录从随访起点到失访的时间，并将失访归入删失病例。但是如果失访与结局有关，如因疗效欠佳而失访者，住院病人因病重而放弃治疗者等等，不宜轻率地将其归入删失，否则会导致偏倚。

生存分析与多元回归分析在疾病预后研究的作用

生存分析是预后研究常用的统计学方法。研究结局可以是死亡、痊愈、完全缓解等。为计算时间生存率，每个研究病例均需要登记随访的时间。运算过程主要是借助于计算机软件，作为临床医生，关键在于清楚哪类型的研究用哪一种统计学方法，如何使你的研究资料满足该统计学方法的要求，以及明白计算机运算结果(output)各参数的意义。最好初步掌握一种常用的统计软件，临床医生学习统计学，在满足临床研究需要的同时，以简单实用为主。一般来说，STATA或SPSS已经足够，对于大多数临床医生而言，没有必要去啃SAS统计软件包。

123 +456 +7 +2001.1 2002.12

开始 结束这项研究从2001年1月开始至2002年12月结束，从例1到例7，病人是逐渐入组的，例7是在2001年10月入组，仅随访14个月就结束研究了。例1随访8个月终点，例2随访14个月删失，例3随访20个月终点，例4……。

123 +456 +7 +

时间1.00

时间生存分析有多种计算方法，如寿命表法、Kaplan-Meier法、指数模型法等可以计算生存率，并可画出生存曲线，一目了然地估计不同时间的生存率。

除了计算生存率，临床研究更重要的是比较各组间的差异，生存分析在此有独到之处。国内许多临床研究论文只运用t检验或X2检验比较前后或某个点上两组间的区别。对于随访资料，这显然是不科学的。生存分析可以比较两条或多条生存曲线间的区别，如采用Log-rank检验等。

混杂（Confounding）因素：

在确定研究因素时，需注意混杂因素。 在临床研究中，常常存在一些非研究因素，它们与研究因素和研究结局之间有一定的关联，使真正的因果关系被其“修正”。这些非研究因素就是混杂因素。COX比例危险率回归模型与生存分析相呼应的回归分析是COX比例危险率回归模型（简称COX回归）。如果时间因素不重要，也可以建立Logistic回归模型。COX回归与Logistic回归的主要区别在于前者与时间有关，后者与时间无关。前者计算RR值，后者计算OR值。

建立多元回归模型单因素分析一方面可初步筛选出可能与预后有关的因素；另一方面去除那些根本不可能相关的因素，以减少建立多元回归模型时的“压力”。习惯上，人们多将单因素分析中P值≤0.2的因素，以及虽然P值＞0.2，但结合专业知识可能有关的因素，均作为待选变量引入到回归方程中去筛选。在建立多元回归方程时，待选变量的标准应该放宽一些，以免遗漏那些由于混杂的影响，导致在单因素分析中被“埋没”的有意义的因素。预后研究所需要的资料和数据库的建立

在对预后研究的方法有初步了解之后，还有一个关键的问题就是预后研究需要哪些资料和如何建立可研究的数据库。预后因素分析的研究资料需要三大要素：研究因素、时间和结局。研究因素应根据专业知识确定，计算机统计软件和回归分析筛选的方法，为资料分析提供了许多的便利，因此研究变量可以多一些，以免遗漏重要的因素。建立数据库举例以“再次发生急性心肌梗死的危险因素分析”为例，讨论数据库的建立。研究起点是首次心肌梗死后，从CCU出院日，研究终点是再次发生急性心肌梗死。这样在数据库中，第一列为“结局”（OUTCOME），再次发生急性心肌梗死者为阳性结局，用1表示；到停止研究时尚未再出现心肌梗死者为删失，用0表示。第二列为时间（TIME），几从起点至阳性结局或删失的时间，用月（或年）表示。第三列以后，则是研究研究因素，如年龄（岁）、性别（男为1，女为0）、高血压（有为1，无为0）……。病例序号outcometime年龄性别HBP……10265310……21254801……31176210……………………………………建立数据库如下：建立数据库以后，根据研究的需要和你所掌握的统计软件，在计算机上进行统计学运算，以获取所需要的运算结果。如：1年、3年、5年、