流行病学-流行病学实习课要点总结.pdf

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1、《流行病学》实习课程要点总结——2013级临床医学一专业陈沛良流行病学系实习课程要点实习一、二疾病频率测量、疾病的分布实习一[课题一]实例：疾病频率指标的选择及意义【要点】1.不同发病情况的判别（发病、隐性感染、死亡三种病例）。2.疾病频率指标的选择：（1）三大类：发病、患病、死亡与生存。（2）从指标的定义即计算公式（分子、分母）出发，与指标的适用范围相联系。★患病率与发病率的区别患病率发病率调查报告、疾病监测、队列资料来源现况调查研究分子观察期间新发病例和现患观察期间新发病例数（旧）病例数之和调查人口（时点患病率）分母暴露

2、人口或平均人口数平均人口数（期间患病率）观察时间较短，1个月或几个月一般1年或更长时间适用疾病种类慢性病或病程较长的疾病各种疾病特点静态描述动态描述疾病现患状况或慢性病流行用途疾病流行强度情况影响发病率变动的因素，病疾病流行情况、诊断水平、影响因素后死亡或痊愈及康复情况及疾病报告质量等患者病程等【思路】判别发病情况/类型→选择频率指标→指标计算及意义解读。【解题】本例可计算的指标：发病率、时点患病率、感染率、死亡率、病死率。本例不可计算指标：罹患率、续发率、生存率。（从各指标的适用范围考虑）Q：期间患病率？→从定义出发，“期

3、间”调查时间比“时点”长（强调：一次调查时间），本例并不适用。实习二[课题一、二、三]实例：疾病“三间”分布资料分析【要点】1.疾病“三间”分布：时间、地区、人群。2.结合资料所描述的特征与数据（作图分析非常必要，如折线图等），判别“三间”分布具体类型（★注意：同一分布不同类型之间的区别）。3.对资料的实际情况具体分析，分析可能原因、提出病因线索。★流行病学三角：【思路】了解资料的背景资料（所研究疾病的基本情况）→分析具体分布类型（“三间”→具体表现形式）→结合数据的统计图形分析资料在疾病分布上的特征→分析可能原因→提出病因

4、线索。【解题】1.根据数据描绘折线图等统计图形，观察整体趋势及细节（如拐点、波动、数据为0时的情况等等），即可得到疾病分布的具体类型。对数据的描述，需先整体后分段（根据分组情况）。如问题3、5的分析。2.从资料提供的指标、所研究疾病的背景，可进一步分析可能原因。问题1中的指标为病死率，先从该指标的定义出发，根据流行病学三角模型，分析影响分子/分母变化的可能情况，即可得到可能原因。所提出的病因线索需与所研究疾病的实际情况相符。问题2中需要结合布鲁氏菌病的背景。问题4中需了解国家计划免疫的情况：3.完成上述分析之后，需要进一步查

5、阅相关文献，提出更合理化的病因线索。实习五病例对照研究【要点】1.病例对照研究的设计原理2.四格表资料的整理与分析（分析性研究、实验性研究资料整理重要形式）。3.病例对照研究指标的计算与意义：2、OR、OR95%CI。【思路】分析资料的设计原理（分组依据与研究因素）→资料的整理→资料的分析（描述研究对象的一般特征→对各组一般特征的均衡性检验→分析暴露与疾病发生的统计学联系强度）。【解题】1.★均衡性检验：本资料以性别为例，整理四格表（分组：病例组/对照组、男/女）。分析结果说明病例组和对照组在性别构成上一致，具有可比性。[

6、统计学方法]根据基本特征的资料类型：[进一步分析]若均衡性齐同：按成组资料分析的常规方法，计算2、OR、OR95%CI。若均衡性不一致时：对该因素进行分层分析或多因素分析。2.★病例对照研究资料四格表计算：2、OR、OR95%CI。结论：拒绝无效假设，即病例组与对照组的暴露率有统计学差异/在统计学上有显著性差异。Q：OR与RR在什么条件下近似？→所研究疾病的发病率（死亡率）很低（分析两者计算公式）；所选择的研究对象有很好的代表性。3.★指标的解读：联系的“质”与“量”（统计学显著性→强度）4.成组资料是否可以说明真实联系

7、强度：（1）从病例对照研究的特点出发：病例对照研究是回顾性的，研究开始时就知道是否患病，这是一种由果推因的回顾性研究。不符合病因推断的先因后果的时序性。（2）本资料所得的结论只是一次研究的结果，并不能完全代表总体，可能存在误差。5.分层资料分析思路：（1）计算各层的OR：各层OR的计算结果出现不同情况及进一步分析：各层间OR接近或一致，应计算2总、总OR及OR95%CI，分析可疑混杂因素是否起了混杂作用。各层间OR相差较大时，经齐性检验差异有统计学意义，提示各层资料非同质，不宜再计算2总和总OR，而应进一步分析分层因素与

8、暴露因素间的交互作用，可进行多元logistic回归。（2）计算总OR（各层OR接近或一致的情况下）比较总OR与分层前OR/粗OR是否存在差异。本例中，总OR与分层前OR接近，提示无差异。总OR与分层前OR有差异，可认为存在混杂偏倚。[本部分为统计学内容，了解思路即可。]6.★混杂因素与混