病例对照研究课件

病例對照研究一、概念選擇患有特定疾病的人群作為病例組，和未患這種疾病的人群作為對照組，調查兩組人群過去暴露於某種（些）可能危險因素的比例，判斷暴露危險因素是否與疾病有關聯及其關聯程度大小的一種觀察性研究。病例對照研究原理示意圖二、病例對照研究特點屬於觀察研究方法即研究者不給研究對象以任何干預，只是客觀地收集對象的暴露情況觀察方向由“果”及“因”即已知對象患病或未患病，再追溯其可能有關的原因設立對照難以證實因果關係。暴露（Exposure）指研究對象曾經接觸過某些因素，或具備某些特徵，或處於某種狀態。這些因素、特徵或狀態即為暴露因素。危險因素（riskfactor）能影響人群發病率變動的內外環境因素。暴露（Exposure）暴露因素可以是機體的特徵，也可以是體外的；可以是先天的、人體固有的，也可以是後天獲得的；可以是有害的，也可以是有益的。是研究者所關心的任何因素，也稱研究變數。如：年齡、性別、BMI、血型、特殊職業暴露、環境污染、疾病家族史、某種基因型、吸煙、少食果蔬、高鹽飲食、運動、平衡膳食。歷史與典型範例20世紀20年代：生殖因素與乳腺癌40~50年代：吸煙與肺癌（DollandHill）60年代：口服避孕藥與心梗、靜脈栓塞；孕婦服用反應停與嬰兒先天畸形；月經棉條與經期中毒性休克綜合征；早孕服用雌激素與少女陰道腺癌實例1.吸煙與肺癌的病例對照研究Doll與Hill於1948～1952年進行研究。從倫敦20所醫院及其他幾個地區選取確診的肺癌1465例。每一病例按性別、年齡組、職業等配一個非肺癌對照。調查兩者吸煙暴露情況。經分析：①肺癌病人中不吸煙者的比例遠小於對照組，差別顯著；②肺癌病人在病前10年內大量吸煙者（≥25支/日）顯著多於對照組；③隨著每日吸煙量的增加，肺癌預期死亡率升高；④肺癌病人開始吸煙的年齡較早，持續的年數較多。實例2：年輕女性陰道腺癌與母親妊娠期服用己烯雌酚的關係背景：1966~1969年Vincent紀念醫院7例陰道癌患者，15~22歲女青年類型異常；時間、地區分佈異常集中；年齡分佈異常這些分佈的差異（屬於描述性流行病學範疇）提示了線索：該地區有某種/些因素與陰道腺癌異常發病有關。Herbst進行了病例對照研究：選病例組：8例，均經病理確診；選對照組：每個病人配4個對照，共32個對照，選自與病例同一醫院（病房）出生、出生日期與病例前後不超過5天的女青年。調查：設計幾十種有關因素，對病例組、對照組及其她們的母親進行了調查。統計學處理：結果母親懷孕期用雌激素（已烯雌酚）、母親懷孕時陰道出血、以往流產史均有統計學意義。Herbst病例對照研究的結論：作者認為母親妊娠早期開始持續服用已烯雌酚顯著地增加了其女兒青春期發生陰道腺癌的危險性。OR=28.0根據這一研究結果，又鑒於陰道腺癌的嚴重性，美國FDA撤銷了懷孕婦女使用已烯雌酚的批准書。第二節

病例對照研究的分類與實施按設計分類：成組病例對照研究（非匹配）匹配病例對照研究匹配/配比：以對結果有干擾作用的某些因素或特徵作為配比因素，使對照組與病例組在配比因素上保持相同的一種限制方法。目的：提高研究效率

N減小，統計檢驗效率增加控制混雜因素的作用

匹配病例對照研究：

頻數/成組匹配（frequencymatching)要求配比的因素所占的比例，兩組一致個體配比（individualmatching)以個體為單位匹配匹配的注意事項：匹配過頭(overmatching)：把不必要的專案列入匹配，企圖使病例與對照儘量一致，就可能徒然丟失資訊，增加工作難度，結果反而降低了研究效率。匹配的變數應當一致到什麼程度，取決於變數性質、實際可能與必要。一般多只匹配age、gender，其他因素須慎重。四、用途探索疾病可疑的危險因素深入檢驗某個或某些病因假設評價防治措施的效果第二節設計與實施研究對象/病例與對照的選擇樣本含量的估計研究因素的選擇和資料的收集常見偏倚及其控制代表性選擇的病例要足以代表總體的病例，對照足以代表產生病例的總體人群或源人群(resourcepopulation)可比性病例組與對照組在年齡、性別等主要特徵方面無明顯差異病例與對照選擇的基本原則：(一)病例的選擇

來源醫院病例資料社區人群資料類型新發病例新近發生，回憶準確，首選現患病例回憶易受到影響，但數量多死亡病例誤差大，極少利用病例的規定診斷明確，儘量使用金標準，統一診斷標準（二）對照的選擇：最好與病例的人群來源一致，代表無該病的隨機樣本。可以是同一醫院或其他醫院診斷為其他疾病的病人(非同一系統病例)；可以是社區人口的非病例或健康的抽樣；原則：候選對象必須來自產生病例的總體。即對照一旦發生所研究的疾病，就能成為病例組的研究對象。對照的條件與來源條件：未患此病的人（可以是其他疾病）；不能為有共同危險因素的疾病病人；除研究因素外其他條件一致；來自同一人群；來源：從醫院病人中選對照；從全人口中選對照；從親屬、同事、鄰居中選對照。三、樣本含量的估計

人群中研究因素的暴露率比值比(oddsratio，OR)α值，檢驗的顯著性水準把握度1-β根據以上有關參數查表或代公式計算四、研究因素的確定和資料的收集（一）研究因素的確定1、變數的選定2、變數的規定3、變數的測量4、變數的可靠性（二）調查表的編制（三）調查員的培訓1.選擇偏倚(selectionbias)：對象選擇階段

①入院率偏倚/伯克森偏倚具有或不具有某因素的患者入院率不同②無應答偏倚③檢出症候偏倚：虛假因果聯繫④奈曼偏倚/倖存者偏倚控制：合理選擇病例與對照五、常見偏倚及控制：2.資訊偏倚(informationbias)：資料收集階段

①回憶性偏性②調查偏倚控制：採用客觀指標、做好調查技術培訓與品質控制，兩組調查條件一致3、混雜偏倚(confoundingbias)混雜因素：是研究之外因素，既和疾病有聯繫（本身是危險因素），又和研究因素的暴露有聯繫的因素。年齡、性別最常見控制①匹配把混雜因素作為匹配因素②分層分析按混雜因素進行分層③多因素分析

一、資料整理資料的核查、檢錯、歸檔。二、資料分析的準備資料的分組、歸納、編碼、錄入電腦。第三節、資料的整理與分析(一)統計描述1、描述研究對象的一般特徵：研究對象人數及各種特徵的構成、如性別、年齡、職業、疾病類型的分佈等。2、均衡性檢驗：比較兩組某些基本特徵是否相似或齊同，目的是檢驗病例組與對照組是否有可比性。(二)統計推斷和分析資料的分析1.成組比較法資料的分析兩組暴露率是否存在差異，用卡方檢驗驗證。即驗證研究因素與疾病之間有否統計學聯繫。其計算可按傳統的四格表的專用公式。（2）統計學假設檢驗：表示暴露組與非暴露組發病率之比，分析疾病與暴露之間聯繫強度，是一種概率。病例對照研究中不能計算概率，只能用OR代替RR。RR=暴露組的發生率/非暴露組的發生率。（表示E組的發生率是非E組的多少倍）OR的含義與RR均同。疾病率小於5%時，OR是RR的極好近似值。RR(relativerisk)相對危險度比值比(oddsratio,OR)來估計暴露因素與疾病的關聯強度指病例組中暴露人數與非暴露人數的比值除以對照組中暴露人數與非暴露人數的比值。即OR=(a/c)/(b/d)=ad/bc。優勢比反映暴露者患某種疾病的危險性較無暴露者高的程度。（3）計算關聯強度：OR的意義OR=1:無關聯，>1正關聯，危險因素<1負關聯，保護因素OR在0.9～1.1，暴露與疾病無聯繫OR在0.6～0.8或1.2～1.6，有弱聯繫OR在0.4～0.5或1.7～2.5，有中度聯繫OR在0～0.3或≥2.6，有強聯繫。OR可信區間由於OR值是通過一組樣本調查所得的點估計值，存在抽樣誤差。因此，應該估計其可信區間。如果OR的95%可信區間包含1，則表明聯繫無統計學意義。若OR<1.0，則因素為疾病的保護因素。例：石棉與胸膜間皮瘤病例對照研究病例對照合計石棉接觸史40949無接觸史3667103合計7676152檢驗病例組與對照組兩組的暴露率差異是否有統計學意義，可以用卡方檢驗。x²=(ad-bc)²*n/(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)=28.94p<0.001結論：兩組的暴露率經統計學檢驗存在差異。計算暴露與疾病的關聯強度

OR值的含義：暴露組的患病危險性為非暴露組的多少倍。上題例子中：OR=40*67/9*36=8.27結論：接觸石棉者發生間皮瘤的危險性為未接觸者的8.27倍。1：1配對研究

計算公式

整理表對照組病例組合計對子數+－+－acbda+bc+d合計對子數a+cb+dN

casecontrol+－+－++－－abcd2.配對病例對照研究的結果分析

結論：動脈管炎與患有鉤體病有密切聯繫,其聯繫強度為39。補體結合試驗病例組合計對子數+－對照組＋－4(a)39(c)1(b)19(d)558合計對子數432063鉤體病與腦動脈管炎的1:1病對研究進行病例對照研究時應注意的事項(一)病例和對照的選擇應應規定嚴格的定義、入選標準、除外標準。(二)病例應儘量選用新診斷的病例。(三)研究的關鍵是如何選擇對照。在危險因素的暴露方面，對照是一般人群的代表。對照與病例應有同等的暴露機會。(四)病例和對照的暴露資料來源和資料搜集方法應盡可能相似。(五)如果懷疑職業暴露與疾病有關，應調查研究對象的全部職業史。盡可能用多種不同來源獲取職業史。(六)暴露的定義宜既不太寬、又不太窄。所研究的暴露應較常見(人群的暴露率>5%)。(七)匹配時，應注意勿匹配過頭。

(八)如採用佇列內病例對照研究(或稱巢式病例對照研究)方法，簡便易行，可比性好。巢式病例對照研究(nestedcasecontrolstudy)運作開始是按佇列研究的方式進行：選一佇列，收基線資料，採集組織或體液標本儲存備用，然後隨訪到出現能滿足病例對照研究樣本量的病例數為止。將這些病例作為病例組，按病例進入佇列的時間、疾病出現的時間與性別、年齡等其他匹配條件，從同一佇列中選擇1個或數個非病