流行病学的评价标准
- 格式:doc
- 大小:437.00 KB
- 文档页数:10
临床流行病学测量指标临床流行病学测量指标是用来评估疾病在特定人群中发生和传播的程度的方法和指标。
通过测量这些指标,临床流行病学家可以更好地了解疾病的传播模式和风险因素,从而提供更有效的预防和控制策略。
以下是一些常用的临床流行病学测量指标。
1. 发病率(Incidence Rate):发病率是指在一定时间内,特定人群中新发病的个体数与总人群数的比例。
它可以帮助评估疾病的发生速度和风险。
2. 临床表现率(Prevalence Rate):临床表现率是指在特定时间点上,特定人群中患病的个体数与总人群数的比例。
它可以反映疾病的患病负担。
3. 累计发病率(Cumulative Incidence Rate):累计发病率是指在一段时间内,特定人群中患病的个体数与总人群数的比例。
它可以帮助评估一生中患病的风险。
4. 死亡率(Mortality Rate):死亡率是指在一定时间内,特定人群中死亡的个体数与总人群数的比例。
它可以反映疾病的致死风险。
5. 疾病特异性死亡率(Disease-specific Mortality Rate):疾病特异性死亡率是指在一定时间内,特定人群中由于特定疾病而死亡的个体数与总人群数的比例。
它可以帮助评估特定疾病的致死风险。
6. 病死率(Case-fatality Rate):病死率是指在特定时间内,患病个体中死亡的个体数与总患病个体数的比例。
它可以评估患病者的病情严重程度和通过治疗或预防措施减少死亡的潜力。
7. 生存率(Survival Rate):生存率是指一定时间内,特定疾病患者存活下来的比例。
它可以评估治疗或预防措施的效果。
8. 遗传率(Heritability):遗传率是指一个特定性状在总变异中由遗传因素决定的比例。
它可以帮助评估一个疾病对遗传因素的依赖程度。
9. 相对危险度(Relative Risk):相对危险度是指在两个或多个暴露组之间,患病风险的比较。
它可以帮助评估暴露因素对疾病发生的影响。
流行病学如何评估疾病的传播速度和范围近年来,全球范围内的疾病爆发事件频繁发生,引起了社会的广泛关注。
在这样的背景下,流行病学成为了疾病传播研究的重要工具。
流行病学通过评估疾病的传播速度和范围,帮助我们了解和应对疾病传播,从而保护公众的健康。
本文将介绍流行病学如何评估疾病的传播速度和范围,并探讨其中的方法和应用。
一、流行病学基本概念在深入研究如何评估疾病的传播速度和范围之前,我们首先需要了解一些与流行病学相关的基本概念。
1. 流行病学的定义流行病学是研究疾病在整个人群中传播和分布的科学,旨在揭示疾病的发生、发展和控制规律。
2. 传播速度传播速度指的是疾病在人群中扩散的速度,它可以通过计算疾病的传播速率来衡量。
传播速度的快慢对于疾病的控制和干预具有重要意义。
3. 传播范围传播范围是指疾病在地理空间上的分布范围,可以通过区域、国家甚至全球范围来描述。
二、疾病传播速度的评估方法针对疾病传播速度的评估,流行病学提供了多种方法,下面将介绍其中常用的几种方法。
1. 疫情报告与监测疾病传播速度的评估需要及时准确的疫情数据支持。
传统上,公共卫生部门通过疫情报告和监测系统来收集和分析疾病传播情况。
2. 传播指数传播指数是衡量疾病传播速度的重要指标之一。
其中,基本传染数(R0)被广泛应用于评估疾病传播的速度和程度。
基本传染数表示一个感染者在易感人群中引起的二代感染人数。
当基本传染数大于1时,疾病传播速度加快,反之则减慢。
3. 传播模型传播模型是研究疾病传播的重要工具,可以通过数学和统计方法模拟疾病的传播过程。
常见的传播模型包括SIR模型、SEIR模型等。
这些模型通过构建传染链和人群流动模型,可以模拟疾病的传播速度和范围。
三、疾病传播范围的评估方法除了传播速度,评估疾病传播范围也是流行病学关注的重点。
下面将介绍几种常用的评估疾病传播范围的方法。
1. 地理信息系统(GIS)利用地理信息系统可以将疾病数据和地理数据进行空间叠加分析,以获取疾病的传播范围。
流行病学实验效果评价指标
流行病学实验的效果评价指标通常从以下几个方面进行评价:
1. 发生率:指标是观察一定时间内人群中某种特定疾病的发生情况,常用的指标包括患病率和发病率。
患病率是指人群中患病个体占总人数的比例,发病率是指在一定时间内新发病例的发生率。
2. 病例对照比率:研究中常用到的指标是病例对照比率(odds ratio, OR),用来评估暴露因素与疾病之间的关系。
3. 风险比(Risk Ratio, RR):也称患病比率,常用于比较两组人群中患病情况的差异,表示了两组之间发生疾病的差异。
4. 成本效益比(Cost-effectiveness ratio, CER):用于评估流行病学干预措施的成本效益。
成本效益比是指每项措施所需经济投资与所获得的效益之比。
5. 效果差异:用于比较不同流行病学干预措施之间的效果差异,通常采用的指标是相对风险(Risk Ratio, RR)或绝对风险差(Absolute Risk Difference, ARD)。
更高的相对风险或绝对风险差表示干预措施的效果更好。
这些指标用于评价流行病学实验的效果,可以帮助研究人员和决策者了解和比较不同干预措施的效果,并为疾病控制和预防提供科学依据。
《流行病学》课程总成绩评定办法
―――适用于本科教学
根据复旦大学本科生管理规定及实施办法,并结合公共卫生学院及本教研室实际情况,对参加《流行病学》课程的本科学生成绩评定及考核作如下规定。
1、学生期终成绩的评定由平时成绩,期中成绩和期末成绩三部分组
成并综合评定。
2、平时成绩及期中成绩占总成绩的30%。
以学生上课出勤率,课堂测验,课后练习,及学生课堂回答老师提问等为考核依据。
3、期末考试占总成绩的70%。
期末考试成绩为考核依据。
流行病学教研室
2016-2制定。
⑴关联的时间顺序:指怀疑病因与疾病的前因后果时间关系。
前瞻性设计(队列或实验研究)在确定前因后果时间顺序上最佳,回顾性设计(病例对照研究)次之,横断面设计较差。
⑵关联的强度:指怀疑病因与疾病的统计学关联越大,是因果关系的可能性就越大,是偏倚所致的可能性就越小。
一般指分类资料的相关。
⑶剂量—反应关系:可以看成是针对等级或连续性变量资料的关联强度。
⑷暴露与疾病的分布一致性:可以看成是针对集团资料的关联强度(生态学相关)。
⑸关联的可重复性:研究的关联能在其他研究中得到重复,则为因果关联的可能性增加。
⑹关联的合理性:客观上同现有的理论知识不矛盾,主观上能为评价者的信念所接受。
⑺终止效应:怀疑病因自然或人为去除(下降),引起疾病发生率下降。
终止效应对因果论证的强度较高。
⑻关联的“特异性”:从多因多果的观点看,特异性是错误的;从病因必要性含义看,特异性优势是多余的。
因此,特异性不符合现代流行病学的观点,应当放弃。
A1病因学研究证据的评价标准一、真实性1证据来自何种研究设计类型;2研究对象是否明确定义,组间可比性如何;3随访时间是否足够以至于结局得以出现,应答率高低;4研究结果是否满足病因推断标准。
(1)暴露是否先于结局存在;(2)关联是否存在剂量反应关系;(3)关联是否具有一致性;(4)关联是否具有可重复性(5)关联是否具有生物学合理性;(6)关联是否具有可逆性;(7)实验室证据(8)关联是否具有特异性。
二、重要性5关联的强度的大小;6关联强度的精确度高低。
三、适用性7自己关注的人群与证据中研究对象是否差异性;8自己关注的人群中该暴露因素的暴露比例。
A2循证医学对诊断性试验的评价原则一、诊断性试验是否具有真实性1是否用盲法将诊断性试验与金标准作过独立的对比研究2诊断性试验是否适当的疾病谱(spectrum)3诊断性试验的检测结果是否会影响到金标准的实施4若将该诊断性试验应用于另一组病例是否也具有同样的真实性二、诊断性试验是否具有重要性5通过该诊断性试验能否正确诊断或鉴别该患者有无特定的目标疾病6是否作了分层似然比的计算三、诊断性试验是否具有适用性7该诊断性试验是否能在本单位开展并能进行正确的检测8我们在临床上是否能够合理估算病人的验前概率9检测后得到的验后概率是否有助于我们对病人的处理A3单个临床治疗性研究证据的评价一、真实性的分析与评价1.结果是否来自同期随机对照实验;2.研究对象的随访是否完全,并报告全部结果;3.随机分组的所有研究对象是否进行意向性治疗分析4.临床观察是否采用盲法;5.除研究因素外,组间的其他干预措施是否完全一致;二、重要性的分析与评价6.效应强度大小;7.效应精确大小;三、适用性的分析与评价8.自己的患者情况是否与研究证据中的患者情况相似;9. 自己所在机构是否具备获得该防治措施效果的医疗条件;10. 自己的患者应用该防治措施后是否利大于弊;11. 自己的患者对于该防治措施的价值取向与期望。
A4循证医学对预后证据的评价原则一、预后研究证据是否具有真实性1被确诊患者的代表性,是否处于疾病病程中统一的起始点(零点)2是否有足够的随访时间,并随访了全部的病例3预后因素定义是否明确、因果的时间顺序是否肯定4是否采用了客观的预后指标,对结局评定是否采用盲法5若亚组中预后的结果有所不同,是否调整了影响预后的其他因素二、预后研究证据是否具有重要性6是否报道了整个病程预后的结局7预后估计的精确度怎样,是否用95%CL 报道了预后的结局三、预后研究证据是否具有适用性8该证据中研究对象是否与我们的临床病例相似9该研究结果是否有利于临床决策,是否有助于对患者进行解释B机遇与偏倚的区别1.本质区别:(1)机遇:是观察结果的精确性(可重复性)受到影响;机遇是一种随机误差。
(2)偏倚:观察结果系统地、向一个方向(或大、或小)发生偏差而不能反映真实情况;偏倚是一种系统误差。
2.机遇(1)假阳性:如实际上两种方法治疗疗效相同,如少数病人的抽样研究发现甲、乙两方法疗效不同,这是由于机遇的影响而发生的假阳性错误,统计上称Ⅰ类错误,用α表示。
(2)假阴性:如实际两种治疗一种比另一种好,但由于抽样研究中机遇的影响,两者疗效十分相近而作出假阴性的错误判断;统计上称Ⅱ类错误,用β表示。
(3)可信区间:是表明机遇所致的围绕真实值变动的范围,通常用95%或99%可信区间表示;用于直接估计机遇在临床研究中的作用大小;变动范围越窄,真实值越稳定。
C1常见选择偏倚1.入院率偏倚(Berkson偏倚)2.检出征候偏倚(detection signal bias)3.存活病例偏倚(Neyman偏倚)4.无应答偏倚(non-respondent bias)5.志愿者偏倚(volunteer bias)6.失访偏倚(withdraw bias)7.健康工人(效应)偏倚8.转组偏倚(migration bias)9.非同期对照偏倚10.异地对照偏倚11.易感性偏倚(susceptibility bias)12.时间效应偏倚(time effect bias)13.领先时间偏倚(lead time bias)14.选择性转诊偏倚15.集合偏倚(assembly bias)16.零点偏倚(zero time bias)17.排除偏倚(exclusive bias)18.错误分类偏倚(miscassification bias)19.成员偏倚(menbership bias)20.诊断机会偏倚diagnostic enter bias)C2.在应用具体研究方法是控制选择偏倚的主要针对性措施1)在横断面调查时,采用随机抽样,并保证一定的样本含量,以增强样本的代表性,必要时可采用分层随机抽样的方法,尽量提高应答率。
2)在病例对照研究中,最好用人群中全部新发病或新发病的随机样本;对照应能代表产生病例的人群。
若难以做到,则在多个医院选择病例,同时选择医院与社区对照,并尽可能选用新病例,不用死亡病例和老弱对象。
3)在队列研究中,尽量减少失访和失访率。
4)在流行病学现场实验中,随机抽样选择研究对象,并进行随机分组。
5)在诊断、疗效与预后研究中,尽可能扩大选择病例的范围,如多中心临床研究,并包括主要特征的各类各种病人。
D1常见信息偏倚1.回忆偏倚(recall bias)2.诊断怀疑偏倚(diagnostic suspicion bias)3.暴露怀疑偏倚(exposure suspicion bias)4.测量偏倚(measurement bias)5.报告偏倚(reporting bias)6.沾染偏倚7.归类错误偏倚(misclassification bias)8.家庭信息偏倚(family information bias)9.临床资料遗漏偏倚(missing clinical data bias)10.顺序偏倚(sequence bias)11.不敏感测量偏倚(non-sensitive bias)E1 混杂偏倚概念1.定义:混杂偏倚(confounding)是指在研究某暴露因素与疾病(事件)之间的关联时,由于一个或多个既与疾病(事件)有制约关系,又与所研究暴露因素密切相关的外来因素的影响,掩盖或夸大了所研究暴露因素与疾病(事件)的联系。
引起混杂偏倚的因素称为混杂因子(confounder)。
2.混杂偏倚在分析性研究、实验性研究中均可发生,但在分析性研究中尤为多见,并可发生于研究工作的各个阶段。
E2混杂因子的特征1.第三因子是所研究的疾病的危险因素或通过其他因素与疾病产生因果联系;2.第三因子与所研究的暴露因素有联系,但不是暴露因素作用的结果;3.若第三因子为暴露与疾病因果联系中的一中间环节,那么该第三因子不可能为一混杂因子,即混杂因子应不是疾病因果链中的中间变量。
E3混杂偏倚的特点1.有方向性:当粗OR值>层内OR值时,混杂因子的作用是正的,称之为正混杂,反之,为负混杂。
2.无特异性E4混杂因子识别1.根据专业知识和经验提出可疑的混杂因子。
2.分层分析再比较粗OR与层内OR是否相等。
E5 OR值齐性检验1.若OR值齐性检验结果表明方差齐性,则可以计算合并OR值。
2.若OR值齐性检验结果表明方差不齐,则总OR值需标准化处理。
3.借助计算机进行多元回归分析Logistic回归模型COX回归模型E6混杂偏倚控制研究工作中可在3个阶段采取不同措施控制混杂偏倚。
在研究设计阶段采取预防措施防止混杂因子发挥作用;在资料收集阶段详细准确收集潜在混杂因子的资料;在资料分析阶段采取各种技术措施控制混杂偏倚的产生。
1.研究设计阶段的控制1)限制:限制研究对象的选择条件,使某些可能产生混杂作用的变量不进入研究。
例如,比较45~50岁组妇女口服避孕药与乳腺癌发病的关系,就是通过限制年龄范围来控制其混杂作用。
再如,研究年龄与心肌梗死的预后,需要限制性别、种族、心梗部位、并发症等。
2)匹配:匹配是指应用一种特殊性限制方法,强制实验组与对照组在某些混杂因素上保持同质性,以期在设计阶段控制混杂因子。
(1)匹配方法①个体匹配:一个病例与一个或多个对照匹配,并组成对子。
其中匹配1个对照者称1:1配对,匹配多个对照者称1:M配比。
就统计效率而言,1:1为50%,1:2为67%,1:4为80%,超过1:4就难以使统计效率再提高。
②成组配对(频数匹配):先查清病例组匹配因素的频率分布,然后按比频数分布去选对照组,使之与病例组一致。
(2)匹配因素的确定①已知或非常怀疑是混杂因子,将此因素作为匹配条件,则可消除其混杂作用。
②某些复合变量作为配对条件,例如居住地或血缘关系,以消除构成复合变量的各种具体成份间种种难以推测的混杂效应。
③配对因素一般不超过4~5个,不然匹配难以实现。
没有匹配的潜在的混杂因子,可放在分析阶段去解决。
④匹配因素中年龄、性别是最常的混杂因素,它与许多疾病和危险因素都有联系,因此也是最常用的匹配因素。
(3)随机分组在流行病学现场实验、临床试验、预后研究等研究中,可采用此方法。
(1)随机分组是指每个研究对象都有同样的机会进入治疗组或对照组;(2)检验随机化效果的方法是比较两组的基本特征;(3)随机化是消除混杂偏倚的有效方法。
A.平衡治疗组与对照组已知可能影响疗效和预后的因素;B.平衡我们不清楚地因素。
2.资料收集阶段:认真收集关于混杂因素的详尽材料。
3.在资料分析阶段1)分层分析:常用Mantel-Haenszel方法。
例如在研究吸烟与冠心病关系时,采用病例对照研究,年龄、性别可能是混杂因素,可采用年龄大于或小于60岁分层分别比较,也可采用男女性别分层比较。
2)标准化:当两个率进行比较时,如果两组内部构成存在差别足以影响结论,需要标准化或校正。
例如,比较两个医院护士率时,甲医院:245/500=49%;乙医院:182/500=36.4%。
甲、乙两医院2000年护士功能性腰背痛患病率(%)比较甲、乙两医院2000年护士功能性腰背痛患病率(%)标准化分析A1横断面调查特性:人群中疾病或行为特征在某时点的瞬时现象。
1.优点①能在短时间内获得结果;②描述疾病和暴露现状与分析两者联系并举;③有来自同一群体的自然形成的同期对照组,结果可比性好;④可同时调查多种疾病和多种暴露因素。
2.缺点①不能获得发病率资料;②研究对象可能处于临床前期和缓解期而被误定为正常人;③一般不适用于调查罕见病或急性病;④难以确定先因后果的时相关系。
3.用途(1)描述疾病或健康状况的三间分布,查明某种疾病在某地区的流行强度及分布特点,为疾病防治提出了重点地区、时间及对象,可供卫生行政部门制订预防策略和卫生政策提供依据。
(2)描述某些因素与疾病或健康状况之间的关系,为建立病因假设提供线索。