1、Epidemiology,課件總結(jié) Jokey,1,優(yōu)質(zhì)資料,流行病學定義,流行病學研究疾病與健康狀態(tài)在人群中的分布及其影響因素，以及制訂和評價預(yù)防、控制和消滅疾病及促進健康的策略和措施的科學。,2,優(yōu)質(zhì)資料,二、流行病學定義的詮釋,流行病學研究內(nèi)容的三個層次：疾病、傷害、健康 流行病學任務(wù)的三個階段：揭示現(xiàn)象、找出病因、提供措施 流行病學研究的三個方法：觀察法、實驗法、數(shù)理法 流行病學學科中的三大要素：原理、方法、應(yīng)用,3,優(yōu)質(zhì)資料,疾病分布,疾病的分布可分為地區(qū)、時間及人群分布。（簡稱三間分布）。 地區(qū)：地方性、地方病、外來輸入性 時間：短期波動、季節(jié)性、周期性 人群：年齡、性別、職業(yè)、種

2、族/民族、宗教,4,優(yōu)質(zhì)資料,1.發(fā)病率(incidence rate) 在一定期間內(nèi)、一定人群中某病新病例出現(xiàn)的頻率。 一定期間內(nèi)某人群中某病新病例數(shù) 發(fā)病率= -k 同時期暴露人口數(shù),5,優(yōu)質(zhì)資料,2.患病率(prevalence rate) 指特定時間內(nèi)，一定人群中某病的新舊病例所占的比例。 某觀察期內(nèi)某人群中現(xiàn)患某病新舊病例數(shù) 患病率=-k 同期的觀察人口數(shù),6,優(yōu)質(zhì)資料,患病率與發(fā)病率的區(qū)別與聯(lián)系,1）.患病率的分子是特定時間內(nèi)某人群某病新舊病例的總和；而發(fā)病率是一定時期內(nèi)某人群某病新發(fā)病例數(shù)。 2）.患病率是由橫斷面研究獲得的疾病頻率，是描述疾病流行情況的靜態(tài)指標；發(fā)病率是由隊列研

3、究獲得的疾病頻率，是描述疾病發(fā)生情況的動態(tài)指標。 3）患病率=發(fā)病率*病程,7,優(yōu)質(zhì)資料,現(xiàn)況研究,1.橫斷面調(diào)查（cross sectional study）：在特定時間內(nèi)，對某一特定人群中的疾病或其他健康特征與相關(guān)變量之間關(guān)系的研究 2.現(xiàn)況研究(prevalence survey)：在特定的時點或時期內(nèi)，在某一特定人群中應(yīng)用普查或抽樣調(diào)查等方法收集某種疾病或健康狀況及有關(guān)變量的資料，以描述該疾病或健康狀況的分布及與疾病分布有關(guān)的因素。 現(xiàn)況調(diào)查使用患病率指標,8,優(yōu)質(zhì)資料,現(xiàn)況研究特點,常用的流行病學調(diào)查方法 在時序上屬于橫斷面研究：特定時點或時期收集資料 不能得出有關(guān)因果關(guān)系的結(jié)論 不

4、適用于病程較短的疾病研究 相關(guān)因素的選擇和解釋存在一定限制，暴露因素最好是持續(xù)不變的。 一般不設(shè)立對照組,9,優(yōu)質(zhì)資料,普查(census) 定義 在特定時點或時期、特定范圍內(nèi)的全部人群（總體）均為研究對象的調(diào)查 抽樣調(diào)查(sampling survey) 定義 通過隨機抽樣的方法，對特定時點、特定范圍內(nèi)人群的一個代表性樣本的調(diào)查，以樣本的統(tǒng)計量來估計總體參數(shù)所在范圍，即通過對樣本中的研究對象的調(diào)查研究，來推論其所在總體的情況。,10,優(yōu)質(zhì)資料,生態(tài)學研究（ecological study） 以群體為基本單位收集和分析資料，通過描述不同人群中某因素的暴露情況和某種疾病的發(fā)生頻率，在群體水平上研

5、究某因素和某種疾病之間的關(guān)系,11,優(yōu)質(zhì)資料,隊列研究,定義：將某一特定人群按是否暴露于某種可疑因素或按不同的暴露水平分成亞組，追蹤隨訪一定時間，比較暴露組與非暴露組或各不同的亞組間發(fā)病率或死亡率的差異，以檢驗高暴露因素是否與某疾病的存在因果關(guān)聯(lián)及關(guān)聯(lián)強度的大小的一種觀察性研究方法。 暴露：指研究對象接觸過某種帶研究的物質(zhì)（放射性照射、重金屬等），具備某種待研究的狀態(tài)或特征（如性別、遺傳、行為習慣、職業(yè)、感染等）,12,優(yōu)質(zhì)資料,隊列研究的基本原理,13,優(yōu)質(zhì)資料,特點： 在時序上由前向后的 屬于觀察性研究 研究對象按暴露與否進行分組 是從因到果的研究。 目的： 檢驗病因假設(shè)；評價預(yù)防效果；研

6、究疾病自然史。,14,優(yōu)質(zhì)資料,隊列研究的優(yōu)缺點,優(yōu)點： 驗證病因假說能力強，可證實因果聯(lián)系 可了解疾病自然史； 可對多種結(jié)局進行研究； 可直接獲得發(fā)病率或死亡率，計算RR和AR等反映暴露因素與疾病關(guān)聯(lián)強度的指標； 資料可靠，回憶偏倚較小。,15,優(yōu)質(zhì)資料,缺點： 不適用于發(fā)病率很低的疾??； 設(shè)計要求高，實施難度大； 觀察時間長，耗費人力、物力、財力較多； 容易產(chǎn)生失訪偏倚 未知變量引入人群，或人群中已知變量發(fā)生變化，都可使結(jié)果受到影響，使分析復雜化,16,優(yōu)質(zhì)資料,分類 歷史性隊列研究：回顧性隊列研究，觀察或隨訪的起點是過去某個時間，研究對象的確定和分組時根據(jù)過去某時點進入隊列的暴露情況，研

7、究結(jié)局在研究開始時可能已經(jīng)發(fā)生，但資料的收集從暴露到結(jié)局的方向進行，適用于長誘導期和長潛伏期的疾病以及某些特殊暴露的職業(yè)人群的研究。 前瞻性隊列研究：偏倚較小 歷史前瞻性隊列研究：適用于評價對人體具有短期效應(yīng)和長期作用的暴露因素。,17,優(yōu)質(zhì)資料,對照 內(nèi)對照：在同一研究人群中，選擇沒有暴露或暴露水平最低的人群作為對照即為內(nèi)對照，先選擇一組研究人群，將其中暴露于所研究因素的對象作為暴露組，其余非暴露者作為對照組 外對照：是從暴露人群以外的其他人群中選擇的，可比性不如內(nèi)對照，一般當暴露人群是職業(yè)暴露或特殊暴露人群時常用，隨訪觀察可以免受暴露組的影響。,18,優(yōu)質(zhì)資料,隊列研究的資料整理分析,步驟

8、： 1.將資料整理成四格表或列聯(lián)表；,19,優(yōu)質(zhì)資料,2.率的計算,1）累積發(fā)病率 (CI)：用于研究人群數(shù)量較多、失訪率低、資料較完整的封閉隊列研究 2）發(fā)病密度(ID)：用于開放隊列研究或者是封閉隊列研究失訪率較高時率的計算。,20,優(yōu)質(zhì)資料,3）標化死亡比（SMR）：用于研究對象少，結(jié)局事件發(fā)生率比較低時的資料分析。 標準人口預(yù)期發(fā)病或死亡數(shù) = 標準人口的發(fā)病（或死亡）率 觀察人數(shù)（或人年數(shù)）,21,優(yōu)質(zhì)資料,計算暴露與疾病關(guān)聯(lián)強度的指標： 相對危險度RR、歸因危險度AR、歸因危險度百分比AR%（病因分值EF)、人群歸因危險度PAR、人群歸因危險度百分比PAR%的計算公式和意義。,22

9、,優(yōu)質(zhì)資料,1）相對危險度(RR)： 暴露組發(fā)病率與非暴露組發(fā)病率之比，RR表明暴露組發(fā)病或死亡的危險是非暴露組的多少倍，具有病因?qū)W意義。 RR=Ie/I0 2) 歸因危險度（Attributable risk, AR）,又稱為特異危險度，率差，超額危險度，是暴露組發(fā)病率與非暴露組發(fā)病率之差的絕對值。 表示暴露因素的存在使暴露人群發(fā)病率增加或減少的部分。 具有疾病預(yù)防和公共衛(wèi)生學上的意義 AR=Ie-Io,23,優(yōu)質(zhì)資料,3）歸因危險度百分比（Percent attributable risk, AR%）,又稱為病因分值（Etiologic fraction, EF）指暴露人群中的發(fā)病或死亡歸

10、因于暴露的部分占全部發(fā)病或死亡的百分比。 AR%= (Ie Io) / Ie 4）人群歸因危險度（Population attributable risk, PAR）：全人群中由于暴露而導致的發(fā)病率增加。 PAR=It-IO 5）人群歸因危險度百分比（PAR%）：全人群中由于暴露引起的發(fā)病在全部發(fā)病中的比例。 PAR%=(It-IO)/ It100,24,優(yōu)質(zhì)資料,RR與AR區(qū)別聯(lián)系,RR與AR都是表示關(guān)聯(lián)強度的重要指標，彼此密切相關(guān)，都能說明暴露的生物學效應(yīng)，即暴露的致病作用有多大，但其計算公式不同，意義也不相同。 RR（相對危險度，率比）說明暴露者發(fā)生疾病的危險性是非暴露者的多少倍，具有病

11、因?qū)W意義； AR（歸因危險度，特異危險度，率差）一般是對人群而言，暴露人群與非暴露人群相比所增加的疾病發(fā)生數(shù)量，如果暴露因素消除，就可減少這個數(shù)量的疾病發(fā)生，具有疾病預(yù)防和公共衛(wèi)生學上的意義。,25,優(yōu)質(zhì)資料,RR、AR與PAR區(qū)別,RR和AR都說明暴露的生物學效應(yīng)，即暴露的致病作用有多大； PAR和PAR%則說明暴露對一個具體的人群的危害程度，以及消除這個因素后可能使發(fā)病率或死亡率減少的程度，既與AR、RR有關(guān)，又與人群中暴露者的比例有關(guān)。 除非研究對象兩組的暴露比例與人群中的恰好一致，否則，計算出來的AR、AR%與PAR和PAR%是不一致的。,26,優(yōu)質(zhì)資料,病例對照研究,基本概念 選擇患

12、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(diào)查兩組人群過去 暴露于某種（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(guān)聯(lián)及其關(guān)聯(lián)程度大小 的一種觀察性研究。,27,優(yōu)質(zhì)資料,病例對照研究原理示意圖,28,優(yōu)質(zhì)資料,病例對照研究特點,屬于觀察研究方法 即研究者不給研究對象以任何干預(yù)，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(guān)的原因 設(shè)立對照 難以證實因果關(guān)系,29,優(yōu)質(zhì)資料,（一）病例與對照不匹配 （二）病例與對照匹配,第二節(jié) 病例對照研究的類型,30,優(yōu)質(zhì)資料,（一）病例與對照不匹配,又稱成組比較法，按與病例組

13、可比的原則，根據(jù)樣本的大小，選擇一定數(shù)量的對照，數(shù)量不需成嚴格的比例關(guān)系，但對照的數(shù)量應(yīng)等于或多于病例。,31,優(yōu)質(zhì)資料,（二）病例與對照匹配,匹配 或稱配比(matching)，即要求對照在某些因素或特征上與病例保持一致，目的是對兩組進行比較時排除匹配因素的干擾 分類 頻數(shù)匹配 個體匹配,32,優(yōu)質(zhì)資料,分類 頻數(shù)匹配（frequency matching） 又稱成組匹配，匹配因素所占的比例在對照組與病例組一致 個體匹配 （individual matching） 給每一個病例選擇一個或幾個對照，配成對（pair）或配成伍，使對照在某些因素或特征（如年齡、性別等）方面與其相配的病例相同或基本

14、相同,匹 配 法（matching）,33,優(yōu)質(zhì)資料,匹配法注意事項： 慎重選擇匹配因素 可疑病因決不能作為匹配因素 比例一般為1:1，一般不超過1:4 其中，1:1匹配又稱配對（pair matching） 匹配的因素不宜過多，避免發(fā)生“匹配過頭（over-matching）” ，增加工作的難度,34,優(yōu)質(zhì)資料,over-matching: 匹配過度(頭)，把不必要的項目列入匹配，企圖使病例與對照盡量一致，就可能陡然丟失信息，增加工作難度，結(jié)果反而降低了研究效率。這種情況稱為匹配過度(頭)，應(yīng)當注意避免 匹配的條件：某些因素或特征如性別、年齡、居住地等在對照組和病例組的分布不一致； 匹配目的

15、：去除這些匹配因素對研究結(jié)果的干擾，提高研究效率。,35,優(yōu)質(zhì)資料,病例組的暴露率（P1 ）和對照組暴露（P0 ） 優(yōu)勢比（odds ratio, OR）或 相對危險度（relative risk, RR ） 值（第類錯誤的概率） 把握度1- （：第類錯誤的概率）,（一）影響樣本含量的有關(guān)參數(shù),36,優(yōu)質(zhì)資料,OR 又稱優(yōu)勢比，比值比，交叉乘積比指病例組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值除以對照組中暴露人數(shù)與非暴露人數(shù)的比值 公式 OR：(a/c)/(b/d)=ad/bc,二 計算OR值,37,優(yōu)質(zhì)資料,OR特點 與RR一樣，優(yōu)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 如果能滿足2個條件

16、所研究疾病的發(fā)病率（死亡率）很低5% 病例對照研究中所選擇的研究對象代表性好 ORRR,38,優(yōu)質(zhì)資料,OR 可 信 區(qū) 間,由于OR值是通過一組樣本調(diào)查所得的點估計值，存在抽樣誤差。因此，應(yīng)該估計其可信區(qū)間。 如果OR的95%可信區(qū)間包含1，則表明聯(lián)系無統(tǒng)計學意義。若OR1.0，則因素為疾病的保護因素。,39,優(yōu)質(zhì)資料,RR (relative risk) 相對危險度,表示暴露組與非暴露組發(fā)病率之比，分析疾病 與暴露之間聯(lián)系強度，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(fā)生率/非暴露組的發(fā)生率。 OR的含義與RR均同。疾病率小于5%時，OR是 RR的

17、極好近似值。,40,優(yōu)質(zhì)資料,整理成四格表形式 2 檢驗 傳統(tǒng)的四格表的專用公式 Mantel-Haenszel (M-H)方法 OR計算與可信限的估計及其意義,OR 95%CI=,成組比較法病例對照研究資料整理表,（一）不匹配不分層資料的分析,41,優(yōu)質(zhì)資料,（二）1:1配對資料的分析,匹配資料是由病例與對照結(jié)合成對子，列成如下的格式，表內(nèi)的數(shù)字a、b、c、d 是病例與對照配成對的對子數(shù) 公式,1：1配對研究中疾病與暴露的關(guān)系,OR 95%C.I.=,42,優(yōu)質(zhì)資料,分層分析,分層間OR接近或一致，應(yīng)計算總的OR值，以分析混雜因素是否起了混雜作用； 各層間的OR差別較大，經(jīng)齊性檢驗差異有統(tǒng)計

18、學意義，提示各層間OR不屬同質(zhì)資料，不宜再計算總OR，應(yīng)進一步分層與暴露因素間的交互作用。,43,優(yōu)質(zhì)資料,病例對照研究優(yōu)缺點,優(yōu)點： 樣本量小，病例易獲取，工作量不大，所需人力、物力較少，易于進行，出結(jié)果快 可同時對一種疾病的多種病因進行研究 適合于對病因復雜、發(fā)病率低、潛伏期長的疾病 可以對治療措施的療效與副作用做出初步評價 缺點： 易受回憶偏倚的影響 選擇合理的對照較困難 結(jié)果的可靠性不如隊列研究 不能計算暴露與無暴露人群的發(fā)病率,44,優(yōu)質(zhì)資料,按隊列研究的方式進行，收集每個隊列成員的暴露信息及有關(guān)混雜因素，確定隨訪期內(nèi)發(fā)生的病例作為病例組，對照來自同一隊列，然后進行病例對照研究,巢式

19、病例對照研究（nested case control study）,45,優(yōu)質(zhì)資料,臨床療效及疾病預(yù)后研究,隨機化實驗（RCT）：將研究人群隨機分為實驗組和對照組，將研究者所控制的措施給予實驗人群后，隨訪觀察并就比較兩組人群的結(jié)局，以判斷措施的效果。 原則： 對照原則：排除非研究因素干擾產(chǎn)生的混雜和偏倚，保證可靠性和重復性； 隨機化原則：提高樣本的代表性和組間的均衡性； 盲法原則：消除主觀心理因素對試驗造成的誤差 重復原則：消除非處理因素的影響。,46,優(yōu)質(zhì)資料,對照,標準對照：陽性對照，最常用，以現(xiàn)行最有效的藥物或治療方法作為對照，用于判斷新藥或新療法是否優(yōu)于現(xiàn)行的藥物或療法。 安慰劑對照：

20、陰性對照，排除非特異效應(yīng)干擾。安慰劑外觀和劑型與試驗藥物相同；限于無有效藥物治療方法的疾病。,47,優(yōu)質(zhì)資料,交叉對照：按隨機方法將研究對象分為甲乙兩組，甲組先用試驗藥物，乙組先用對照，一個療程結(jié)束后間隔一段時間以消除治療藥物的滯留影響，然后甲組再用對照藥，乙組再用試驗藥物，最后分析和比較療效、,48,優(yōu)質(zhì)資料,隨機化 簡單隨機化 區(qū)組隨機化 分層隨機化 盲法： 雙盲：double blinding：研究對象和觀察者都不知道分組情況，也不知道研究對象接受的處理措施，稱為雙盲。,49,優(yōu)質(zhì)資料,隨機對照試驗常見偏倚,選擇性偏倚 測量偏倚 干擾和沾染 依從性 霍桑效應(yīng)：特別的關(guān)注及對新療法的高期望

21、，只報告好的結(jié)果,50,優(yōu)質(zhì)資料,診斷試驗,表7-1 篩檢試驗評價,51,優(yōu)質(zhì)資料,評價的指標,真實性(validity,效度) 指測量值與實際值相符合的程度，故又稱準確性(accuracy) 靈敏度(sensitivity)與假陰性率(false negative rate) 特異度(specificity)與假陽性率(false positive rate) 正確指數(shù)（Youdens index ） 似然比（likelihood ratio , LR ） 陽性似然比（positive likelihood ratio,LR） 陰性似然比（negative likelihood ratio,

22、LR）,52,優(yōu)質(zhì)資料,靈敏度 即實際有病而按該篩檢試驗的標準被正確地判為有病的百分比 反映篩檢試驗發(fā)現(xiàn)病人的能力 特異度 即實際無病按該診斷標準被正確地判為無病的百分比 反映篩檢試驗確定非病人的能力,53,優(yōu)質(zhì)資料,假陰性率 又稱漏診率或第類錯誤，指實際有病，根據(jù)篩檢試驗被確定為無病的百分比。 反映的是篩檢試驗漏診病人的情況,假陽性率 又稱誤診率或第類錯誤，即實際無病，但根據(jù)篩檢被判為有病的百分比,54,優(yōu)質(zhì)資料,正確指數(shù) 也稱約登指數(shù) 是靈敏度與特異度之和減去1 表示篩檢方法發(fā)現(xiàn)真正病人與非病人的總能力 范圍在01之間 指數(shù)越大，其真實性越高,正確指數(shù) = (靈敏度 + 特異度) 1 =1

23、 (假陰性 + 假陽性),55,優(yōu)質(zhì)資料,似然比 屬于同時反映靈敏度和特異度的復合指標，即有病者中得出某一篩檢試驗結(jié)果的概率與無病者得出這一概率的比值。 該指標全面反映了篩檢試驗的診斷價值，非常穩(wěn)定，計算只涉及靈敏度與特異度，不受患病率的影響。,56,優(yōu)質(zhì)資料,陽性似然比 是篩檢結(jié)果的真陽性率與假陽性率之比 該指標反映了篩檢試驗正確判斷陽性的可能性是錯誤判斷陽性可能性的倍數(shù) 比值越大，試驗結(jié)果陽性時為真陽性的概率越大,57,優(yōu)質(zhì)資料,陰性似然比 篩檢結(jié)果的假陰性率與真陰性率之比 該指標表示錯誤判斷陰性的可能性是正確判斷陰性可能性的倍數(shù) 比值越小，試驗結(jié)果陰性時為真陰性的可能性越大22,58,優(yōu)

24、質(zhì)資料,可靠性 (reliability),也稱信度、精確度(precision)或可重復性(repeatability) 指在相同條件下用某測量工具(如篩檢試驗)重復測量同一受試者時獲得相同結(jié)果的穩(wěn)定程度,標準差和變異系數(shù)(CV) 符合率(agreement/consistency rate)與Kappa值,59,優(yōu)質(zhì)資料,標準差和變異系數(shù),標準差和變異系數(shù)的值，表示可重復性，精密度 變異系數(shù)為標準差與算術(shù)均數(shù)之比 變異系數(shù)=（標準差/算術(shù)均數(shù)）100%,60,優(yōu)質(zhì)資料,符合率 又稱一致率 是篩檢試驗判定的結(jié)果與標準診斷的結(jié)果相同的數(shù)占總受檢人數(shù)的比例 Kappa值 Kappa值=實際一致性

25、/非機遇一致性,61,優(yōu)質(zhì)資料,預(yù)測值(predictive value),反映應(yīng)用篩檢結(jié)果來估計受檢者患病和不患病可能性的大小的指標 陽性預(yù)測值(positive predictive value, PPV) 陰性預(yù)測值(negative predictive value, NPV),62,優(yōu)質(zhì)資料,PPV 指試驗陽性結(jié)果中真正患病(真陽性)的比例 NPV 指篩檢試驗陰性者不患目標疾病的可能性,63,優(yōu)質(zhì)資料,三、篩檢試驗陽性結(jié)果截斷值的確定,理想的篩檢試驗 靈敏度、特異度均應(yīng)接近100%。 但在實際工作中很難達到，往往表現(xiàn)為靈敏度則特異度。 兩者高低的轉(zhuǎn)換與確定篩檢試驗陽性結(jié)果的截斷值(c

26、ut off point)或臨界點的選擇密切相關(guān)。,64,優(yōu)質(zhì)資料,受試者工作特性曲線(receiver operator characteristic curve, ROC),65,優(yōu)質(zhì)資料,ROC曲線常用來決定最佳臨界點，通常最接近左上角那一點，可定為最佳臨界點。,66,優(yōu)質(zhì)資料,ROC曲線也可用來比較兩種和兩種以上診斷試驗的診斷價值，從而幫助臨床醫(yī)師作出最佳選擇。,67,優(yōu)質(zhì)資料,提高篩檢收益的方法,選擇高危人群 選用高靈敏度的試驗 采用聯(lián)合試驗,68,優(yōu)質(zhì)資料,病因判斷的常用標準,關(guān)聯(lián)的時間順序 關(guān)聯(lián)的強度 劑量-反應(yīng)關(guān)系 暴露與疾病的分布一致性 關(guān)聯(lián)的可重復性 關(guān)聯(lián)的合理性 暴露終止

27、效應(yīng),69,優(yōu)質(zhì)資料,偏倚及其控制,概念(bias) ：也稱系統(tǒng)誤差，指在流行病學研究的設(shè)計、實施、分析和推論過程中，由于一些因素的存在使得研究結(jié)果與真實情況存在差異，系統(tǒng)地歪曲了研究因素與研究疾病的真實聯(lián)系。 分類及產(chǎn)生原因 選擇性偏倚：研究對象的選擇方法不當，缺乏代表性所引起。 信息偏倚：由于測量或診斷方法不當所引起的。使收集得到的資料準確性較差。 混雜偏倚：是指在研究暴露與疾病的關(guān)系時，一種與所研究疾病和暴露因素均有關(guān)的因素在比較的組中分布不均時產(chǎn)生的。,70,優(yōu)質(zhì)資料,一、選擇偏倚,選擇偏倚(selection bias)指被選定的研究對象與未被抽取的人群在某些特征上存在系統(tǒng)差異而出現(xiàn)

28、的誤差。 主要發(fā)生在設(shè)計階段，也產(chǎn)生于資料收集階段的失訪、無應(yīng)答等。 以在病例對照研究與現(xiàn)況研究以及回顧性隊列研究中為常見。,71,優(yōu)質(zhì)資料,入院率偏倚：伯克森偏倚，常發(fā)生以醫(yī)院為基礎(chǔ)的病例對照研究中，利用醫(yī)院就診或住院病人作為研究對象時，由于入院率的不同而導致的偏差。 現(xiàn)患病例-新發(fā)病例偏倚：奈曼偏倚，在現(xiàn)患病例（尤其是病程較長的病例）中，待研究的因素可能因患病而發(fā)生改變，使暴露和疾病的關(guān)聯(lián)發(fā)生了倒置。新發(fā)病例涵蓋了所有不同病情和不同預(yù)后的病例，能代表病例總體，與預(yù)后因素無關(guān)，暴露也來不及改變，從而可以得到真實聯(lián)系。,72,優(yōu)質(zhì)資料,檢出偏倚或稱檢出癥候偏倚（detection signal

29、 bias），指某因素與某疾病在病因?qū)W上雖無關(guān)聯(lián)，但由于該因素的存在而引起該疾病癥狀或體征的出現(xiàn)，從而使患者及早就醫(yī)，接受多種檢查，導致該人群較高的檢出率，以致得出該因素與該疾病相關(guān)聯(lián)的錯誤結(jié)論。 無應(yīng)答偏倚（non-respondent bias）：是指研究對象中那些沒有按照研究設(shè)計對被調(diào)查的內(nèi)容予以應(yīng)答者。某個特定樣本中的無應(yīng)答者的患病狀況，以及對某一或某些研究因素的暴露情況與應(yīng)答者可能不同，由此而產(chǎn)生的偏簡稱為無應(yīng)答偏倚。,73,優(yōu)質(zhì)資料,志愿者偏倚：自我選擇偏倚 時間效應(yīng)偏倚 排除偏倚 選擇偏倚的控制 制訂科學可行的隨機抽樣方案 嚴格掌握研究對象納入與排除的標準 提高的應(yīng)答率 盡量采用

30、多種對照,74,優(yōu)質(zhì)資料,二、信息偏倚,信息偏倚（information bias): 又稱觀察偏倚(observational bias），是指在研究的實施階段從研究對象獲取研究所需的信息時所產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。 信息偏倚可來自于研究對象、研究者本身，也可來自用于測量的儀器、設(shè)備、方法等。 信息偏倚的表現(xiàn)是使研究對象的某種特征被錯誤分類（misclassification）。,75,優(yōu)質(zhì)資料,回憶偏倚（recall bias）：指研究對象在回憶以往發(fā)生的事情或經(jīng)歷時，由于在準確性和完整性上的差異所致的系統(tǒng)誤差?；貞浧性诓±龑φ昭芯恐凶畛Ｒ姟?報告偏倚：研究對象有意夸大或縮小某些信息造成的偏倚

31、調(diào)查者偏倚：研究者傾向于獲得陽性結(jié)果，證實研究假說。 測量偏倚,76,優(yōu)質(zhì)資料,信息偏倚的控制： 校準測量工具 統(tǒng)一資料收集方式和人群分類標準 盲法 盡量收集客觀指標 提高調(diào)查技巧,77,優(yōu)質(zhì)資料,三、混雜偏倚,混雜偏倚或稱混雜(confounding)，是指在流行病學研究中，由于一個或多個潛在的混雜因素(confounding factor)的影響，掩蓋或夸大了研究因素與疾?。ɑ蚴录┲g的聯(lián)系，從而使兩者之間的真正聯(lián)系被錯誤地估計。,78,優(yōu)質(zhì)資料,混雜因素：亦稱混雜因子或外來因素(extraneous factor)，是指與研究因素和研究疾病均有關(guān)，若在比較的人群組中分布不均，可以歪曲（掩蓋或夸大）研究因素與疾病之間真正聯(lián)系的因素。 必須是所研究疾病的獨立危險因子； 必須與研究因素（暴露因素）有關(guān)聯(lián)（有統(tǒng)計學聯(lián)系）； 一定不是研究因素與研究疾病因果鏈上的中間變量。,79,優(yōu)質(zhì)資料,混雜偏倚的控制,限制（restriction）：通過制定研究對象納入和排除標準來控制某些因素對結(jié)果的的干擾。 匹配：在選擇研究對象時，通過限制的手段，是比較組間的某些因素或特征相一致，匹配因素只能是混雜因素。 隨機化（randomization）：指以隨機化原則使研究對象以等同的機率被分配在各處理組中，從而使?jié)撛?/p>