流行病学-病例对照研究.doc

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1、.病例对照研究 一、概述  (一)基本原理  收集已经确诊的患有某特定疾病的一组病人作为病例组,以不患有该病但具有可比性的一组个体作为对照组,通过询问、实验室检查或复查病史,搜集研究对象既往各种可能的危险因素的暴露史,测量并比较病例组与对照组中各因素的暴露比例,经统计学检验,发现因素与疾病之间存在着统计学上的关联。  这是一种回顾性的、由结果探索病因的研究方法,是在疾病发生之后去追溯假定的病因因素的方法,是在某种程度上检验病因假说的一种研究方法。  (二)研究类型  1.病例与对照不匹配在设计所

2、规定的病例和对照人群中,分别抽取一定数量的研究对象,一般对照数目应等于或多于病例人数。  2.病例与对照匹配或称配比,即要求对照在某些因素或特征上与病例保持一致,目的是对两组进行比较时排除匹配因素的干扰。  (1)频数匹配要求对照组匹配的因素或特征所占的比例与病例组接近或一致。  (2)个体匹配以病例和对照个体为单位进行匹配。1:1匹配,为每一个病例配一名对照,还可以进行1:2、1:3、…、1:R匹配。  采用匹配的目的,首先在于提高研究效率,其次在于控制混杂因素的作用。同时也增加了选择对照的难

3、度,且容易匹配过头。  用途  1.检验病因假设  2.疾病预后因素研究  3.治疗效果研究  二、研究设计  (一)确定研究人群  1.病例的选择新发病例由于刚刚发病,提供的信息较为准确可靠。而现患病例易于掺入疾病迁延及存活的因素在。死亡病例则主要由家属或他人提供信息,准确性较差。因此,病例对照研究中优选新发病例。  病例应该是患同一种疾病的病人,且患病部位、病理学类型和诊断标准要有明确的限制,所有病人都应符合严格的诊断标准。并且有暴露于某一危险因素的可能。  一般以社区来源的病例为优,代表性

4、较好,但实施难度较大。使用医院来源的病例,可节省费用,容易获得,合作好,信息较完整、准确,但容易发生选择偏倚。  2.对照的选择对照应是产生病例的源人群的一个无偏样本。  实际来源于①同一个或多个医疗机构中诊断的其他病人;②病例的邻居或同一居委会、住宅区未患研究疾病的个体;③社会团体人群中未患研究疾病的个体;④社区人口中未患研究疾病的个体;⑤病例的同胞、亲戚、同学或同事等。  在医疗机构中选择对照时应遵循以下原则:①因已知与所研究的暴露因素有关的病种入院的病人不能作为对照。②对照应由尽可能多的病

5、种的病人组成,以避免因过多地代表某一类病人,而该病种恰与所研究疾病具有共同的危险因素,从而影响研究结果的真实性。  (二)确定样本量  影响样本量的因素:  (1)研究因素在对照组中的暴露率P0..  (2)预期的该因素对疾病的效应强度,即相对危险度RR或暴露的比值比OR的大小  (3)显著性水平α  (4)把握度1-β  三、资料的整理与分析  (一)基本整理模式  病例对照研究资料整理表暴露或特征疾病合计病例对照有无acbda+b=n1c+d=n0合计a+c=m1b+d=m0a+b+c+d=

6、t  病例对照研究中表示疾病与暴露之间关联强度的指标为比值比OR,也作比数比、优势比、交叉乘积比)。  OR是指某事物发生的可能性与不发生的可能性之比。  病例组的暴露比值为:  对照组的暴露比值为:    0R的含义与相对危险度类似,指暴露者的疾病危险性为非暴露者的多少倍。  OR>1说明疾病的危险度因暴露而增加,暴露与疾病之间为“正”关联;OR<1说明疾病的危险度因暴露而减少,暴露与疾病之间为“负”关联。  (二)不同类型资料的分析  1.不匹配(成组)不分层资料  (1)整理四格表形式口服

7、避孕药(OC)与心肌梗死(MI)关系 病例对照合计服OC未服0C391142415463268合计153178331  (2)卡方检验:检验病例组与对照组两组的暴露率有无统计学显著性的差异。    已知χ20.01(1)=6.63,本例χ2=7.70>6.63,则P<0.01。结论为拒绝无效假设,即两组暴露率的差异有统计学意义。  (3)计算关联强度0R    (4)计算0R的可信区间  可信区间中不包括1.0,即可认为该0R值在0.05(95%CI)或0.01(99%CI)水平上有统计学意义。

8、  2.不匹配(成组)分层资料  (1)整理四格表形式..按年龄分层的结果  <40岁≥40岁服OC未服0C合计服OC未服0C合计病例  21(a1)对照  17(c1)26(b1)59(d1)47(m11)76(m01)18(a2)7(c2)88(b2)95(d2)106(m12)102(m02)合计  38(n11)85(01)123(t1)25(n12)183(n02)208(t2)  (2)计算各层的OR  OR1=(21×59)/(17×26)=2.80  OR2=(18×95)/(7

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