第三章病因和病因推断
学时分配：2学时。
重点内容：因果联接方式、从统计学联系到因果联系、病因判定的标准。
基本内容：流行病学研究中的病因和病因推断是分析流行病学的指导框架，对于形成因果思维和正确理解研究结果也是至关重要的。
第一节病因的概念
一、病因的定义概率论的因果观（广义因果律）认为：原因就是使结果发生概率升高的事件或特征，即一定的原因可能导致一定的结果。根据广义因果律，Lilienfeld认为：那些使人群发病概率升高的因素就可认为是病因，其中某个或多个因素不存在时人群疾病频率就会下降。MacMahon认为因果关联可定义为：事件或特征类别之间的一种关联，改变某一类别(X)的频率或特性，就会引起另一类别(Y)的频率或特性的改变，这样X就是Y的原因。
二、病因模型病因模型是用简洁的概念关系图来表达因果关系，它给我们提供因果关系的思维框架、涉及的各个方面或因果关系的路径。由于对因果关系的理解不同，有多种病因模型。目前具有代表性的因果模型有三种：
1．生态学模型常见的有流行病学三角，以及轮状模型。
2．疾病因素模型该模型将因素分为两个层次：外围的远因和致病机制的近因。远因包括社会经济学、环境、心理行为和卫生保健因素。流行病学的危险因素主要指外围的远因。
3．病因网络(web of causation)模型根据生态学模型或疾病因素模型提供的框架可以寻找多方面的病因，这些病因相互存在联系，按时间先后联接起来就构成一条病因链，多个病因链交错联接起来就形成一张病因网，这就是病因网络模型。它提供因果关系的完整路径。要对病因做系统探索，就必须建立病因网络，才能进行全面地探讨。
4．寻找病因的指南清单可根据表3.1寻找具体病因。
三、充分病因和必要病因
1．充分和必要病因的概念机械决定论将原因分为充分原因和必要原因。类似地，病因也可以分为充分病因和必要病因。充分病因是指有该病因存在，必定(概率为100％)导致疾病发生。必要病因是指有相应疾病发生，以前必定(概率为100%)有该病因存在。据此，病因可以分为以下四类：①充分而且必要病因；②必要但不充分病因；③充分但不必要病因；④不充分又不必要病因。
2．充分和必要病因的局限性充分病因几乎是不存在的。概率论因果观抛弃的正是充分原因，取而代之的是“原因是使结果发生概率升高的因素”。因此，流行病学的病因研究不可能也不需要追求充分病因，而是测量危险因素“使疾病发生率升高”的程度。另外，传染病的特定病原体是必要病因，而普通感冒就没有一种病原体是“必要病因”。对于一般的慢性病，从病的字面或定义上，我们不可能得到“必要病因”的启示。
流行病学研究中，我们可以测量病因的必要性或必要程度，而不必刻意追求“必要病因”。
四、因果联接方式因果联接方式包括单因单果、单因多果、多因单果、多因多果、以及直接／间接病因。多因多果与及直接／间接病因(病因链)联接方式结合起来，就形成病因网络。医学各研究领域所涉及的病因可能只是病因链的某一环节(段)，或病因网的某一部分，只有综合起来，才能看到全貌。那种只把致病机制的近因看成是病因的观点，显然是不对的。
第二节病因推断的技术
整个流行病学病因研究过程可以分为三部分：①根据病因模型构想可能病因；②描述流行病学提出病因假设，分析流行病学验证假设；③根据病因判定标准作出综合判定。
一、病因研究的推理方法在探寻病因的过程中，收集资料由浅入深，从现象到本质，工作从描述流行病学到分析流行病学乃至实验流行病学，这是一个合理的顺序，并且因果关系的论证强度也逐步递增。在这些病因研究中主要运用两种推理方法：假设演绎法和Mill准则。
1．假设演绎法假设演绎法是对描述和分析流行病学研究起衔接作用的逻辑方法。假设演绎法的推理形式为：①得到假设H，并且如果H则证据E；所以推出证据E。②获得证据E，并且如果H则证据E；所以假设H成立。假设演义法的整个推论过程为：从假设演义地导出具体的证据，然后用观察或实验检验这个证据，如果证据成立，则假设就可成立。
2．Mill准则Mill准则有求同法、差异法、同异并用法、共变法和剩余法。Mill准则原本是用于能控制干扰条件的实验研究类型，以及假定原因为确定的必要或充分条件，而对于流行病学的观察性研究，控制干扰的条件较差。对于非确定性条件即危险因素，需要作统计学处理，从而对可能病因的必要性或充分性作出估计。
二、统计学关联到因果关联
1．统计学关联狭义的统计学关联是指分类资料的相关，这主要针对流行病学中分类资料较多而言；广义的关联即是有关联。可能病因(暴露)E与疾病D存在统计学关联，只说明E与D的关联排除了偶然性(随机误差)的干扰，并不一定存在因果关联。要确定因果关联，还得排除选择偏倚、测量偏倚和混杂偏倚这些系统误差的干扰，以及确定暴露E与疾病D的时间先后关系。在排除或控制了这些偏倚的干扰后，如果还有统计学关联，就说明存在真实的关联，可以用因果判定标准进行综合评价，得出一定可信度的因果关系结论，包括判断有无因果关系或存在因果关系的可能性。
2．因果关联根据概率论因果观，因果关系是有时间先后顺序的。病因(暴露)组发病率显著高于非暴露组发病率，就是病因(暴露条件E)与疾病(D)有统计学关联。因此，统计学关联是判断因果关系的基础。
三、病因判定的标准
1．关联的时间顺序如果怀疑病因X引起疾病Y，则X必须发生于Y之前。
2．关联的强度一般而言，关联的强度越大，该关联为因果的可能性就越大。关联强度的测定，根据
资料的性质或来源可以有优势比0R(病例对照研究)，相对危险度RR等反映分类资料的关联指标。
3．剂量—反应关系即随着暴露剂量的变化疾病的发生频率也发生变化。针对等级或连续性变量资料，有等级0R或RR，等级相关系数和积差相关系数等反映相关的指标。
4．暴露与疾病的分布一致性这实际上是利用集团资料反映的生态学相关，即暴露与疾病在各集团(人群亚组)间呈共同变动关系。
5．关联的可重复性指关联可以在不同的人群、不同的地区和不同的时间重复观察到。
6．关联的合理性包括两个方面：①对于关联的解释与现有理论知识不矛盾，符合疾病的自然史和生物学原理，这相当于客观评价。②研究者或评价者从自身的知识背景出发，支持因果假设的把握度，这相当于主观评价。
7．终止效应当怀疑病因(暴露)减少或去除，引起疾病发生率下降，就进一步支持因果关联。
8．关联的“特异性”特异性的含义其实就是唯一性，病因特异性就指唯一的病因。
(王束玫)
