17 队列研究的设计与分析
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第十七章 队列研究的设计与分析
[教学要求]
了解：队列研究的设计及需注意的问题；队列研究的样本含量估计。
熟悉：熟悉相对危险度的假设检验方法；M-H分层分析方法及其趋
势检验方法; 熟悉暴露人年的计算。
掌握：掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算及置信区间的估计
方法；掌握人时发病率、发病概率和累计发病概率的意义、区别与估
计方法。
[重点难点]
第一节 队列研究的基本概念
一、基本概念
队列研究是对不同暴露水平的对象进行追踪观察，确定其疾病发生情
况, 从而分析暴露因素与疾病发生之间的因果联系。
相对危险度是暴露人群发病率与非暴露人群发病率的比值，表示暴露
于某危险因素的人群中，发病风险是非暴露人群发病风险的多少倍，
它反映了危险因素对疾病发生风险的作用程度。
归因危险度表示暴露于某危险因素的人群中发病风险与非暴露人群
发病风险相比较的绝对差值，反映暴露危险因素造成发病增加的绝对
量。
二、队列研究有以下几种类型： 1.前瞻性队列研究
2.历史前瞻性队列研究
3.临床病例的随访研究
三、计算 相对危险度：
01
PPRR=∧
归因危险度： 01PPAR−=∧
四、应用
相对危险度主要具有流行病学和病因学方面的意义，说明暴露因
素与疾病发生的病因关联。
归因危险度具有更多的疾病控制和公共卫生方面的意义，它提示
如果疾病控制部门消除了该危险因素，发病率下降的比率会是多少。
五、队列研究设计的注意问题：
1.暴露人群的选择
2.对照人群的选择
3.终结指标的选择
4.样本含量的估计
第二节 疾病发生指标的估计
一、基本概念
暴露人年：随访1个研究对象满1年则为1个暴露人年，是估计发病
率基数的计量单位。 人时发病率又称发病密度，是在计算出暴露人年的基础上，采用
暴露人年作分母，用发病人数作分子计算出来的发病频率指标。
发病概率反映研究对象在随访期间发病可能性的大小，用随访期
内发病的频率来近似估计。
累积发病概率与发病概率的意义相同，只是估计方法是将随访期
分成若干的时间区间，先估计各时间区间的发病概率，再估计整个随
访期间的发病概率。
二、计算
设发病数为d，暴露人年数为N，人时发病率为
NdP=。
设随访期间新发病数为d，随访队列总人数为N，发病概率为
Ndq=，
当随访期间有删失，设删失数为c, 则发病概率为
)2(0cNdq
−=。
累积发病概率的各区间发病概率的计算与上相同，整个随访期间
累积发病概率为 ∏
=−−=k
iikqQ
0)1(1
三、应用
发病概率适用于随访人口比较稳定，观察时间较短，失访人数极
少的情况。
人时发病率与累积发病概率适用于随访时间较长，随访人群有变
动，观察对象有进有出，有的中途失访等情况。
第三节 暴露队列与非暴露队列的比较
一、基本概念
混杂因素指与暴露因素和疾病均关联的非研究因素。
分层分析指将研究对象按某混杂因素的水平分层，按各层四格表
分别估计预期死亡数，再汇总估计总的相对危险度和进行假设检验，
这样排除混杂因素对估计结果的干扰。
剂量-反应关系指随着暴露水平的增加，发病风险也随之增加的
相互关系。
二、计算
相对危险度的假设检验可以用前面章节介绍的四格表χ2检验，统
计量为
2012112
/)5.0|/(|
NDNNNDNd−−=χ
相对危险度的的95%置信区间使用Miettinen法,
2/96.11%95χ±∧=aRRRR置信区间的
在M-H分层分析中，预期死亡数为
iiiiNNdE11=
预期死亡数方差为
2011
iiiiiNNNdV=
分层校正后的相对危险度计算公式为
iiiiiiaNNdNNdRR//
1001ΣΣ=∧
M-H分层χ2检验的公式为 iiiVEd
12112)(
ΣΣ−Σ=χ
剂量-反应关系分析中的趋势检验计算公式为
])()[())(1(
2222
2
iiiiiiii
xnxnNDNDxnNDxdNN
Σ−Σ−Σ−Σ−
=χ
三、应用
队列研究资料的分析步骤:
1. 根据随访资料计算不同特征人群的暴露人年数，如按性别、年龄
和随访年代计算暴露人年；
2. 在暴露人年的基础上，估计疾病发生频率，如人时发病率、发病
概率或累积发病概率；
3. 根据研究目的分别计算相对危险度和归因危险度；
4. 对相对危险度做假设检验；
5. 估计相对危险度的置信区间；
6. 在有需要的情况下，按混杂因素水平做分层分析，校正混杂因素
影响；
7. 对有序多分类变量做趋势检验。
[案例讨论参考答案]
案例17-1 该案例是全国11个省市调查所得的资料，由于各省市调
查过程和人群的差异，必然会对分析结果产生影响，因此必须先对各省市的资料分别进行分析，并对分析结果做比较，如果各省市间结果
没有显著性差异，才能考虑作合并分析。
在分析血压与冠心病和脑卒中的关系时，年龄是可能的混杂因
素，因为从医学知识可知，年龄越大，血压越高，特别是收缩压; 同
时年龄越大，冠心病和脑卒中的发病风险越高。即年龄与危险因素和
疾病均有关联，符合混杂因素的定义。因此需要考虑用分层分析方法
在控制年龄干扰后估计血压与疾病的关联。估计校正年龄因素后，收
缩压与冠心病关系更密切的结论会有改变。
为进一步论证血压与两种疾病的因果联系时，剂量-反应关系的
检验是重要的内容，可以通过血压与疾病发生的趋势检验来检验这关
系。
[电脑实验程序及结果解释]
实验17-1 队列研究资料的分层分析实验。 程序17-1 队列研究资料的分层分析程序及说明
行号 程 序 说 明
01 DATA smoking; 建立SAS数据集；
02 INPUT age sm id no @@; 定义变量并读入数据；
03 CARDS; 定义数据块开始；
04 1 0 0 11266 1 1 0 23100 1 1 1 2
05 2 0 0 1907 2 1 0 6331 2 1 1 2
06 3 0 0 1078 3 1 0 5194 3 1 1 7
07 4 0 0 855 4 0 1 1 4 1 0 3939 4 1 1 11
08 ; 数据块结束；
09 PROC FREQ; 调用FREQ过程；
10 TABLE age*sm*id/NOCOL NOPERCENT CMH;定义表格及输出统计量；
11 WEIGHT no; 指定权重变量；
12 RUN; 运行程序；
运行结果：
Output窗口：
The FREQ Procedure
Table 1 of sm by id Table 2 of sm by id Controlling for age=1 Controlling for age=2
sm id sm id
Frequency| Frequency|
Row Pct | 0| 1| Total Row Pct | 0| 1| Total
---------+--------+--------+ ---------+--------+--------+
0 | 11266 | 0 | 11266 0 | 1907 | 0 | 1907
| 100.00 | 0.00 | | 100.00 | 0.00 |
---------+--------+--------+ ---------+--------+--------+
1 | 23100 | 2 | 23102 1 | 6331 | 2 | 6333
| 99.99 | 0.01 | | 99.97 | 0.03 |
---------+--------+--------+ ---------+--------+--------+
Total 34366 2 34368 Total 8238 2 8240
Table 3 of sm by id Table 4 of sm by id
Controlling for age=3 Controlling for age=4 sm id sm id Frequency| Frequency| Row Pct | 0| 1| Total Row Pct | 0| 1| Total ---------+--------+--------+ ---------+--------+--------+ 0 | 1078 | 0 | 1078 0 | 855 | 1 | 856 | 100.00 | 0.00 | | 99.88 | 0.12 | ---------+--------+--------+ ---------+--------+--------+ 1 | 5194 | 7 | 5201 1 | 3939 | 11 | 3950 | 99.87 | 0.13 | | 99.72 | 0.28 | ---------+--------+--------+ ---------+--------+--------+ Total 6272 7 6279 Total 4794 12 4806
以上是四个年龄层的频数表。
The FREQ Procedure
Summary Statistics for sm by id
Controlling for age
Cochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)
Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob
---------------------------------------------------------------
1 Nonzero Correlation 1 3.3737 0.0662
2 Row Mean Scores Differ 1 3.3737 0.0662
3 General Association 1 3.3737 0.0662
以上是M-H分层χ2检验结果。
Estimates of the Common Relative Risk (Row1/Row2)
Type of Study Method Value 95% Confidence Limits
-------------------------------------------------------------------------
Case-Control Mantel-Haenszel 5.2186 0.7143 38.1259
(Odds Ratio) Logit ** 2.3254 0.6235 8.6726
Cohort Mantel-Haenszel 1.0003 1.0001 1.0006
(Col1 Risk) Logit 1.0001 1.0000 1.0002
Cohort Mantel-Haenszel 0.1921 0.0268 1.3744
（Col2 Risk) Logit ** 0.4304 0.1155 1.6037
以上是相对危险性的估计，选用OR值估计。
Breslow-Day Test for
Homogeneity of the Odds Ratios
------------------------------
