2025年《流行病学》计算题强化训练卷

2025年《流行病学》计算题强化训练卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______注意事项：1.请将答案写在答题纸上，写在试卷上无效。2.答题前请仔细阅读答题卡上的注意事项。3.考试结束后，请将本试卷和答题卡一并交回。一、某市2023年报告甲类传染病发病率为10/10万，乙类传染病发病率为200/10万。问：1.该市2023年甲类传染病发病率是多少例/10万人口？2.该市2023年乙类传染病发病率是多少例/10万人口？3.若该市总人口为100万，理论上2023年预计会发生多少例甲类传染病？4.若该市总人口为100万，理论上2023年预计会发生多少例乙类传染病？二、某研究评价某疫苗预防某疾病的效果，在接种组中，观察期内发生该疾病10例，未接种组中发生该疾病50例。两组暴露人数分别为1000人和2000人。问：1.接种组与未接种组的发病率（或患病率，请说明选择并计算）分别是多少？2.该疫苗的保护率（ProtectiveRate,PR）是多少？3.该疫苗的有效率（EffectivenessRate,ER）是多少？三、某医生用某种方法筛查某种疾病，对已知100名确诊患者和100名健康人进行检测，结果如下：检测阳性的患者有90人，检测阴性的健康人有85人。问：1.该筛查方法的灵敏度（Sensitivity,Sen）是多少？2.该筛查方法的特异度（Specificity,Spe）是多少？3.若该疾病的患病率为1%，使用该筛查方法，检测阳性者中实际患病的概率（阳性预测值,PositivePredictiveValue,PPV）是多少？4.若该疾病的患病率为5%，使用该筛查方法，检测阴性者中实际未患病的概率（阴性预测值,NegativePredictiveValue,NPV）是多少？四、某项研究比较了两种方法（方法A和方法B）诊断某疾病的准确性。方法A检测100名确诊患者，其中95人结果阳性；方法B检测100名确诊患者，其中90人结果阳性。同时，方法A检测100名健康人，其中98人结果阴性；方法B检测100名健康人，其中95人结果阴性。请分别计算方法A和方法B的灵敏度、特异度。五、已知某地男性吸烟者肺癌发病率为100/10万，女性吸烟者肺癌发病率为30/10万，男性非吸烟者肺癌发病率为20/10万，女性非吸烟者肺癌发病率为10/10万。问：1.吸烟对男性患肺癌的相对危险度（RelativeRisk,RR）是多少？2.吸烟对女性患肺癌的相对危险度（RR）是多少？3.请解释相对危险度的含义。六、某医生研究某种药物对高血压的效果，将确诊高血压患者随机分为两组，每组100人。治疗满一年后，对照组（未用药）收缩压平均升高5mmHg，标准差为10mmHg；实验组（用药）收缩压平均降低10mmHg，标准差为12mmHg。问：1.请分别描述对照组和实验组治疗一年后收缩压变化的中心位置和离散程度。2.假设实验组收缩压降低值的抽样误差（以标准误表示）约为3mmHg，请计算该药物使收缩压降低10mmHg这一结果的95%置信区间。七、若某地某年人口构成如下：0-14岁人口占20%，15-64岁人口占65%，65岁及以上人口占15%。该年该地粗死亡率为10/10万。问：请计算该地该年的年龄别死亡率（0-14岁、15-64岁、65岁及以上），并解释年龄别死亡率与粗死亡率的关系。八、为评价某项健康筛检活动效果，需确定筛查目标人群的患病率。预计该疾病在目标人群中的患病率约为2%。若要求筛查的阳性预测值（PPV）达到90%，根据预试验或文献资料，该疾病筛查试验的灵敏度估计为95%。问：在这种情况下，是否需要提高筛查试验的特异度？请简要说明理由。试卷答案一、1.10例/10万人口2.200例/10万人口3.1例4.20例解析思路：发病率表示一定人群中，单位时间内新发某病病例的频率。计算时，分子为新发病例数，分母为同期暴露人口数（通常为平均人口数），基数统一为10万。甲类传染病发病率为10/10万，表示每10万人口中每年新发甲类传染病10例。乙类传染病发病率为200/10万，表示每10万人口中每年新发乙类传染病200例。若总人口为100万，则预计甲类传染病发病人数为(10/10万)*100万=1例；预计乙类传染病发病人数为(200/10万)*100万=20例。二、1.接种组发病率：10/1000=1%(或1/10万)；未接种组发病率：50/2000=2.5%(或25/10万)2.PR=(1%-2.5%)/2.5%=-0.9(此结果不合理，需检查题目数据或假设)**更合理的计算假设：*若题目意图是比较两组的患病率，且数据适用于患病率计算（虽然描述为发病率，但计算结果为率，暂时按患病率算）。PR=(未接种组患病率)/(接种组患病率)=(50/2000)/(10/1000)=(50/2000)*(1000/10)=500/20000=0.025=2.5**若题目确实指发病率且数据有误，请重新审视题目。按上述合理假设计算，保护率为2.5。*3.若按上述合理假设（比较患病率）：ER=1-PR=1-2.5=-1.5(此结果不合理，需检查题目数据或假设)**再次更正计算思路：*有效率（ER）通常计算为(对照组患病率-实验组患病率)/对照组患病率。对照组患病率=50/2000=0.025(2.5%)实验组患病率=10/1000=0.01(1%)ER=(0.025-0.01)/0.025=0.015/0.025=0.6=60%**按此假设计算，有效率为60%。*解析思路：计算发病率需用病例数除以暴露人口数。保护率（PR）是衡量预防措施效果指标，计算公式为(对照组率-实验组率)/对照组率。有效率（ER）也是衡量预防措施效果指标，计算公式为(对照组率-实验组率)/对照组率。注意PR和ER的计算方式和数值范围。三、1.Sen=90/(90+10)=90/100=0.9=90%2.Spe=85/(85+5)=85/90≈0.944=94.4%3.PPV=[Sen*患病率]/[Sen*患病率+(1-Spe)*(1-患病率)]PPV=[0.9*0.01]/[0.9*0.01+(1-0.944)*(1-0.01)]PPV=0.009/[0.009+0.056*0.99]PPV=0.009/[0.009+0.05544]PPV=0.009/0.06444≈0.1399=13.99%4.NPV=[Spe*(1-患病率)]/[Spe*(1-患病率)+(1-Sen)*患病率]NPV=[0.944*(1-0.01)]/[0.944*(1-0.01)+(1-0.9)*0.01]NPV=[0.944*0.99]/[0.944*0.99+0.1*0.01]NPV=0.93356/[0.93356+0.001]NPV=0.93356/0.93456≈0.9989=99.89%解析思路：灵敏度（Sen）是确诊患者中被筛查方法正确识别为阳性的比例，计算公式为真阳性数/(真阳性数+假阴性数)。特异度（Spe）是健康者中被筛查方法正确识别为阴性的比例，计算公式为真阴性数/(真阴性数+假阳性数)。阳性预测值（PPV）是筛查结果阳性者中实际患病的概率，受患病率和筛查方法准确性（Sen和Spe）共同影响。阴性预测值（NPV）是筛查结果阴性者中实际未患病的概率，也受患病率和筛查方法准确性共同影响。计算时注意代入数值并保持一致的单位（如患病率用小数）。四、方法A：Sen=95/(95+5)=95/100=0.95=95%；Spe=98/(98+2)=98/100=0.98=98%方法B：Sen=90/(90+10)=90/100=0.9=90%；Spe=95/(95+5)=95/100=0.95=95%解析思路：计算灵敏度和特异度均使用2x2表的基本公式。灵敏度计算公式为真阳性数/(真阳性数+假阴性数)。特异度计算公式为真阴性数/(真阴性数+假阳性数)。根据题目给出的数据，分别计算方法A和方法B的Sen和Spe。五、1.RR=(吸烟组患病率)/(非吸烟组患病率)=(100/10万)/(20/10万)=100/20=52.RR=(吸烟组患病率)/(非吸烟组患病率)=(30/10万)/(10/10万)=30/10=33.相对危险度（RR）是衡量暴露因素与疾病关联强度的指标，表示暴露组人群的患病率（或发病率）是非暴露组人群的多少倍。RR>1表示暴露为疾病的危险因素，RR值越大，危险程度越高；RR=1表示暴露与疾病无关联；RR<1表示暴露可能保护个体免患疾病。解析思路：相对危险度（RR）的计算公式为暴露组率/非暴露组率。分别计算吸烟男性与不吸烟男性、吸烟女性与不吸烟女性的RR值。解释RR的含义时需说明其反映的关联方向和强度。六、1.对照组：中心位置为收缩压升高5mmHg，离散程度由标准差10mmHg反映。实验组：中心位置为收缩压降低10mmHg，离散程度由标准差12mmHg反映。2.抽样误差通常用标准误（StandardError,SE）表示，此处实验组收缩压降低值的SE约为3mmHg。95%置信区间（CI）的计算公式为：估计值±(临界值*SE)。对于95%CI，临界值通常取1.96。CI=-10±(1.96*3)CI=-10±5.88CI下限=-10-5.88=-15.88mmHgCI上限=-10+5.88=-4.12mmHg95%CI为[-15.88,-4.12]mmHg。解析思路：描述集中趋势和离散程度时，分别用平均值（或均数）和标准差。置信区间用于估计总体参数的可能范围，95%CI表示有95%的概率包含真实的总体均值。计算时使用公式估计值±(临界值*标准误)，注意临界值（1.96）和标准误的正负号。七、0-14岁年龄别死亡率：(0-14岁人口数*粗死亡率)/0-14岁人口数=0.2*10/20=1/20=0.05/1=0.05/10万=5/100万15-64岁年龄别死亡率：(15-64岁人口数*粗死亡率)/15-64岁人口数=0.65*10/65=6.5/65=1/10=0.1/10万=10/100万65岁及以上年龄别死亡率：(65岁及以上人口数*粗死亡率)/65岁及以上人口数=0.15*10/15=1.5/15=0.1/1=0.1/10万=10/100万解析思路：年龄别死亡率是在特定年龄组内，每10万人口中的死亡数。计算时，将粗死亡率按年龄构成比例进行分配，即用该年龄组人口占比乘以粗死亡率，然后除以该年龄组人口占比（实质上等于乘以100万）。计算结果表明，该地不同年龄组死亡风险差异较大，老年组（65岁及以上）死亡风险最高。八、需要。理由：阳性预测值（PPV）受患病率和筛查试验的灵敏度（Sen）影响。PPV=[Sen*患病率]/[Sen*患病率+(1-Spe)*(1-患病率)]。在本例中，患病率较低（1%），即使筛查试验的特异度（Spe）很高，分母中(1-Spe)*(1-患病率)这一项的值仍然不为零，且相对较大，导致PPV较低。为了提高PPV，尤其是在患病率较低时，需要尽量