《流行病学复习mph》PPT课件

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1、病例-对照研究case-controlstudy一、基本原理将研究人群按是否患病或是否具有某种状况分为两类,同时追溯他们既往暴露于某个(些)因素的情况。比较他们之间暴露上的差异,借以判断暴露因素与某病有无关联的一种观察性研究方法暴露(exposure)指研究对象曾经——接触过某些因素:物理因素、化学物质、生物因素——具备某些特征:人口学特征、遗传——处于某种状态:心理、精神暴露因素可以是有害的,也可以是有益的。暴露因素也叫研究变量(varible)。病例-对照研究结构模式回顾病例对照暴露未暴露暴露未暴露实

2、例反应停与短肢畸形的病例对照研究服用反应停母亲病例组母亲对照组母亲有12(a)2(b)无38(c)88(d)50(a+c)90(b+d)比较12/(12+38)>2/(2+88)二、适用范围•1、适用于慢性病、罕见病的病因研究•2、可用于筛检原因不明疾病(事件)的致病因素•3、可验证有关因素的病因假设三、类型1、病例与对照不匹配——成组病例对照研究•2、病例与对照匹配——频数匹配要求匹配的因素在两组中比例一致——个体匹配1:1称为配比,1:2,1:3,1:4四、研究方法(一)研究对象的选择(二)样本量的计

3、算(三)研究因素暴露史的收集与测量(四)资料的整理与分析(一)研究对象的选择1、病例的选择•(1)对疾病的规定•——尽量使用国际/国内统一使用的诊断标准•——要自定标准时要考虑到假阳性和假阴性率的高低,将标准定在交叉点上(2)对病人其他特征的规定:年龄、性别•(3)病人进入的标准•(4)病人的来源:医院、社区•2、对照的选择(1)标准的规定•——包含法•——除外法(2)来源•——同一医院中诊断为其他疾病的病例•——社区人群中的非该病病例或健康人•——病例的配偶、亲戚、同事、邻居等3、病例与对照的配合(1)

4、成组匹配一组病例多组对照,多组病例一组对照•(2)个体匹配一个病例一个对照,或多个对照•(3)匹配因素——已知混杂因素——可疑混杂因素——复合因素:年龄/性别——本次研究不研究的危险因素•(4)匹配过头4、匹配的优缺点(1)优点——利用自然对子,效果最佳;——较小的样本提高研究效率——排除了混杂因素,增加结果的真实性——结果易于解释(2)缺点——匹配因素确定难——样本数受限——匹配过头低估了研究因素的作用——花费多,投入大(二)样本量的估计与计算决定样本大小的四个条件:——P0:一般(对照)人群中所研究因

5、素的暴露比——RR:相对危险度——a:Ⅰ类误差,显著性水平,5%———ß:Ⅱ类误差,把握度(1-ß)80%(二)样本量的估计与计算1、公式计算法2、查表法(三)研究因素的收集和测量1、研究因素的确定:根据研究病因假说确定研究因素2、研究因素的测量:——暴露时间:开始时间、持续时间和终止时间——暴露程度:不同时间的暴露剂量和水平;累计暴露剂量和水平3、资料收集:问卷、记录、测量(四)资料的整理与分析1、资料的整理(1)原始资料的核查(2)原始资料分组、编码、录入2、资料的分析(1)描述性分析——一般特征描述

6、;——均衡性检验:比较研究因素以外的各种特征在两组的可比性;——匹配因素的描述:计算在两组中的比例(2)推断性统计——将资料按每个因素整理成四格表——检验两组暴露率是否有差异:卡方检验——计算暴露与疾病的关联强度:OR值——计算关联强度的可信区间:OR值的95%CI——分层分析——剂量-反应关系1、不匹配不分层资料整理成四格表病例对照合计有暴露aba+b=n1无暴露cdc+d=n0合计a+c=m1b+d=m0n口服避孕药(OC)与心肌梗死(MI)关系的病例对照研究服用OC病例对照合计有392463无114

7、154268合计153178331检验两组暴露率是否有差异,用χ2检验用途:考察暴露与疾病有无统计学关联实例:X2=7.70>6.63(X20.01(1)),则p<0.01结论为拒绝无效假设,即两组暴露率差异有统计学意义。计算关联强度:考察关联强度的大小相对危险度(RelativeRisk,RR):即暴露组发病率与非暴露组发病率之比RR=I1/I0比值比(OddsRatio,OR):病例对照研究中常常得不到发病率,因此只能用RR的估计值OR值来考察关联强度的大小比值比(OR)比值:某事件发生概率与不发生概

8、率之比暴露组患病比值非暴露组患病比值比值比相对危险度的意义RR是大于0的正数当RR=1,暴露与疾病无关联;RR>1,说明危险度增大,为正关联,危险作用;0<RR<1,危险度减少,为负关联,保护作用;RR(OR)95%可信限(CI)考察OR的变异程度,判断OR的可靠性Woolf法:自然对数转换法Var(LnOR)=1/a+1/b+1/c+1/dLnOR(95%CI)=LnOR+1.96√Var(LnOR)95%CI含义包含1,O

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