临床流行病学测量精编版.ppt

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某地有100000自然人群,2010年1-6月共登记新发肿瘤病人200例,发病率为200/10万。某市共有两个区,甲区共有10万人口,乙型肝炎年发病率为100/10万,乙区共有20万人口,乙型肝炎年发病率为110/10万,该市平均乙型肝炎年发病率为105/10万。某地有报告胃癌的死亡率为120/10万,其中男性为75/10万,女性为45/10万,男性显著高于女性。 第一节概述测量指标的统计类型比例(proportion)比或相对比(ratio)率或真率(rateortruerate) 2---=0.5=50%4★比例(构成比)Proportion:telluswhatfractionofthepopulationisaffected分子必须包含在分母里比较的必须是同一属性的事件或状态波动范围只能是0~1百分比=构成比×% 构成比说明一事物内部各组成部分所占的比例,常以%来表示。 =5/2=2.5/1★比或相对比Ratio分子不必包含在分母里可以比较不同属性的事件或状态 相对比说明一事物是另一事物的若干倍或百分之几。两个相比的指标:性质相同,如时间比、性别比性质不同,如医院的门诊人数与病床数之比。 ★率Rate:tellushowfastthediseaseisoccurringinapopulation2-----=0.02/year100Observedin2007Numerator特定时间里观察的新发事件数Denominator事件发生的人群基数(危险人口,populationatrisk)-与事件发生的特定时间长短有关描述特定事件里某事件发生的速度 率说明某现象发生的频率或强度,常用%、‰、1/万、1/10万等作单位。率的结果常以保留1-2位整数为宜。 RatesandProportions•Rates:tellushowfastthediseaseisoccurringinapopulation•Proportions:telluswhatfractionofthepopulationisaffected•RatesandProportionscanbeusedtoestimatetheextentandsignificanceofdiseaseburdeninacommunityorpopulation 测量指标的应用类型频率测量指标:分类测量中可以对各类别计数,算出它们的发生强度现存比例,从而得出疾病、伤残或死亡在人群中出现的指标,即频率测量指标。属流行病学的描述指标。频率测量指标主要分2种类型:疾病率和死亡率。效应测量指标:在频率测量指标的基础上对病因作用或防治效果做出估计,从而得出因果强度或比重的指标,即效应测量指标。属流行病学的分析指标。效应测量指标主要分3种类型:绝对效应(率差)、相对效应(率比)、归因(防治)比例 第二节发病率与患病率从统计特征可将发病率分为风险(危险概率)和真率(发病密度) 发病率incidencerate定义:表示在一定期间内(年)、一定人群中某病新病例出现的频率。公式:意义:是衡量某时期某地区人群发生某种疾病危险性大小,对疾病发生过程进行描述的一种指标。 理解:(1)发病时间:以新发病例来计算,必须了解发病时间。急性发病的疾病:如流感、胃肠炎、心肌梗塞等容易确定。慢性发病的疾病:如肿瘤、糖尿病、高血压等很难确定。(2)观察时间:发病率计算必须以特定观察时间为准。一般以“年”为单位。也可以很短,→如罹患率。(3)分子、分母的界定:分子:新发病例。注意发病的诊断。分母:同期暴露人口,也称危险人口,必须符合①必须是观察时间内观察地区的人群。②必须有可能患所要观察的疾病。但是,在一般情况下以年平均人口计算。 应用:一些急性疾病,死亡率较低的疾病分布的描述。常用来描述疾病的分布,探讨发病因素,提出病因假设和评价防疫措施效果。发病率的准确性受疾病报告、登记制度以及诊断的正确性影响。罹患率attackrate用于衡量小范围、短时间(月、周、日)内新发病例的频率。用于测量一些食物中毒、职业中毒及传染病的爆发和流行时的发病几率。 1、发病率的分类从统计特征可将发病率分为风险(危险概率)和真率(发病密度) 风险或危险概率指个体在一个特定期间并以不发生其他原因的死亡为条件(无竞争风险),发生某病或经历某健康状态改变的概率。该类测量指标无测量单位,数值范围0~1,可表达为针对观察的无病固定队列的累计发病率(发病数/观察期初无病人数)观察的“特定期间”是人为确定的单纯从分数的观点看,风险属于比例,即分子包括在分母之内 真率或发病密度在给定时间(点)上,疾病发生相对于观察队列大小在单位时间的瞬时改变强度该类测量指标有量纲,为时间的倒数(1/时间),理论上数值范围0~∞,即针对观察的无病固定或动态队列的发病密度(density)(发病数/观察人时数) 2、估计发病密度的估计发病密度(incidencedensity,ID)是指在一定时间内发生某新病例的速度。I是观察期间新病例的发生数PT(person-time,PT)是该期间内观察人群产生的人时数(人年、人月、人日)ID的单位是1/时间 例:有一固定队列101人随访2年,在2个新病例刚好发生在随访中点,计算发病密度。PT=99×2+2×1=200(人年)ID=2/200=1/100/年或0.01/年指第i个被随访个体的观察期间,即从进入研究到疾病发生或中途退出。中途退出包括:由于迁移或不合作等而失访;由于非研究疾病的原因而死亡;研究观察活动终止;由于观察开始后某些原因使被随访者不合格而被排除。 例:假设12人开始无病作随访个体,研究观察活动期间5.5年,有5人发病,有2人因其他原因死亡,有2人随访到研究终止,还有3人失访。计算发病密度。ID=5/(2.5+3.5+1.5+2.5+4.5+0.5+0.5+2.5+2.5+2.5+1.5+1.5)=0.192/年 如果假设随访的动态人群是稳定的,即人群大小和年龄分布保持恒定,人时(PT)就可以用稳定的无病人群大小(N′)乘以实际随访期(△t)来计算:例:对100,000人随访5年,该期间发生膀胱癌新病例500人,ID=500/100000×5=0.01/年 风险的估计风险(风险概率)的估计常用方法有简单累计法和精算法简单累计法(simplecumulativemethod):对一组对象随访一段时期(△t),可以通过计算观察期间(t0,t)内新发生病例的比例来估计风险(概率),这个比例即为累计发病率(cumulativeincidence,CI)I(t0,t)期间新发生病例,N观察期初(t0)的非病例数由于风险是条件概率,如果有失访或竞争风险(死于其他原因,尤其在随访期较长时),CI将不是风险的精确估计。 精算法(octuarial)在固定队列或是尤其是在动态队列(研究开始后仍有新对象进入)中,非病例数个体的随访期(△ti)变化很大时,常用精算法来计算CI以估计R。W随访期间内的各种中途退出人数;有效风险人数(假定中途退出时间发生于随访期的中点) 患病率prevalencerate也称“现患率”或“流行率”定义:某特定时间内某病的现患(新、旧)病例数与同期平均人口数之比。公式:k=100%、1000‰、或10000/万意义:是人群中某疾病的静态构成比例,是疾病的存在状态,而不是发生过程的描述。 理解:(1)观察时间:时点(timepoint)患病率期间(period)患病率(2)分子、分母的界定:分子:为新、旧病例,即现患病例分母:同期平均人口数(3)和发病率和病程的关系:患病率(P)=发病率(I)×病程(D)(4)影响患病率升高和降低的因素:应用:一般用于描述病程长的慢性病的发生和流行情况,可通过横断面调查(也称“现况调查”或“现患调查”)进行。 k=100%、1000‰、或10000/万发病率与患病率比较疾病状态时间应用 Deaths,Cured,Lost...DurationPrevalenceIncidence患病率、发病率和病程三者之间的关系患病率(P)=发病率(I)×病程(D) 患病率与发病率的区别分类发病率患病率来源队列研究或疾病登记报告横断面调查分子观察时间内新发生的病例数调查时点的病例数(新、旧病例)分母平均人口数或暴露人口数调查人数或平均人口数时间有时间长度(一般为“年”)理论上无时间长度(一般为“时点”)性质频率构成比用途动态频率各种疾病病因分析、效果评价静态比例病程长的疾病卫生服务投入依据 第三节死亡与生存频率死亡频率分类:在随访期间(t0,t)发生的死亡事件可分为相互排斥三种情况:Dx:直接死于研究疾病XDxy:疾病X的病例直接死于其他原因Y(非X),疾病X为根本或贡献死因Dy:未患疾病X的人死于其他原因Y总死亡数X=Dx+Dxy+Dy 死亡频率(密度)分三类1死亡率mortalityrate:指在总人群中特定疾病X的死亡强度,死亡情况指直接死于疾病X的死亡(Dx)或有疾病X的死亡(Dx+Dxy) 死亡率mortalityrate,deathrate定义:指在一定期间某人群因某种原因的总死亡人数与该人群同期平均人口数之比。公式:k=1000‰、或100000/10万意义:反映一个人群总的死亡水平,是衡量人群因病、伤死亡危险大小的指标。 2病死率fatalityrate:指在患疾病X的人中的死亡强度,死亡情况指直接死于疾病X的死亡(Dx)或有疾病X的死亡(Dx+Dxy),但研究对象是患病X的人,而不是总人群。 病死率fatalityrate定义:表示一定时期内(一般为一年),患某种疾病的人群中因该病而死亡的频率。公式:意义:常用来说明疾病的严重程度和医院的医疗水平。受疾病的严重程度、早期诊断水平和医院治疗水平等的影响。注意可比性! 3总死亡率(totaldeathrate):指在总人群中所有疾病的死亡强度,死亡情况即总死亡数X=Dx+Dxy+Dy。 死亡频率的估计死亡密度(mortalitydensity,MD)在给定的随访期间(t0,t)人群中直接由于疾病X的死亡密度MDxMDx(t0,t)=Dx/PT幻灯片22在给定的随访期间(t0,t)人群中伴疾病X死亡密度MDMD(t0,t)=(Dx+Dxy)/PT 病死密度(fatalitydensity,FD)FDx(t0,t)=Dx/PTcFD(t0,t)=(Dx+Dxy)/PTcPTc的计算严格面言应针对新病例的随访经历总死亡密度(totaldeathdensity,DD)DD(t0,t)=(Dx+Dxy+Dy)/PT 生存频率的估计生存频率度量同死亡对立的状态,常用生存概率或其推算出来的平均生存时间,它是反映生命数量或防治效应基础的重要指标。由于“生存”是一种状态而不是一种事件,所以不能计算“生存密度”。 生存概率(survivalprobability)是指从观察开始至少到某时点仍处于存活状态(活到或者活过该时点)的概率:生存概率1-等于同期死亡概率。 生存函数与期望(平均)存活时间生存函数可用于表示生存概率的变化,即从观察起点的1(全部观察对象存活)到无限制时间终点的0(全部观察对象死亡)。S(t)生存概率MD死亡密度t观察时间两边取对数,可推出:而期望(平均)存活时间等于1/MD 例:胰腺癌患者5年(t=5)生存率为25%。求平均存活时间。 第四节生命质量的评价指标1、潜在减寿年数(potentialyearsoflifelost,PYLL)定义:某病某年龄组人群死亡者的期望寿命与实际死亡年龄之差的总和,即死亡所造成的寿命损失。意义:PYLL在考虑死亡数量的基础上,以期望寿命为基准,进一步衡量死亡造成的寿命损失,强调了早死的健康损害。同时可消除死亡者年龄不同对预期寿命损失的影响。 公式:e---为预期寿命(岁)i---年龄组(组中值)ai---剩余年龄,ai=e–(i+0.5)di---某年龄组的死亡人数 应用:是人群疾病负担测量的一个直接指标,也是评价人群健康水平的一个重要指标。可用于衡量某种死因对一定年龄组人群的危害程度。目前,该指标多用于综合估计导致某人群早死的各种死因的相对重要性,为确定不同年龄组重点疾病提供了科学手段。也适用于防制措施效果的评价及卫生政策的分析。派生指标:潜在工作损失年数(WorkingPotentialYearsofLifeLose,WPYLL)潜在价值损失年数(ValuedPotentialYearsofLifeLose,VPYLL) 2、伤残调整寿命年(Disabilityadjustedlifeyear,DALY)定义:指从发病到死亡(康复)所损失的全部健康生命年。包括因早死所致的寿命损失年(YearsofLifeLose,YLL)和残疾所致的寿命损失年(YearsofLifeLostwithDisability,YLD)两部分。意义:是一个定量计算因各种疾病造成的早死与残疾对健康寿命年损失的综合指标,即对疾病死亡和疾病伤残而损失的健康寿命年的综合测量。 应用:(1)从宏观上认识和控制疾病;(2)确定危害严重的主要病种、重点人群和高发地区;(3)进行成本效益分析。 第五节效应测量效应测量是在频率测量指标的基础上对病因作用或防治效果做出估计,从而得出因果强度或比重的指标。效应测量指标主要分3种类型:绝对效应(率差)、相对效应(率比)、归因(防治)比例 一、绝对效应绝对效应(absoluteeffect)是指暴露(处理)组与对照组的频率测量之差,又称差值测量(differencemeasure),反映暴露(防治)组中归因于暴露(防治)的频率效应。对于发病、患病或死亡,差值为正值表示危险效应,差值为负值表示保护效应。对于反映有效频率的功效,差值为正值表示有效。 常用绝对效应指标发病差值(incidencedifference)发病密度差值IDD=ID暴露/处理-ID对照发病概率差值RD=R暴露/处理-R对照患病差值(prevalencedifference)PD=P暴露-P对照死亡差值(mortalitydifference)MDD=MD暴露-MD对照功效差值(efficacydifference)ED=E防治-E对照 二、相对效应相对效应(relativeeffect)是指暴露组与非暴露组(对照)组的频率测量之比,又称比值测量(ratiomeasure)。反映暴露组中归因于暴露的频率比效应,比值>1表示危险效应,比值<1表示保护效应。 三、归因比例归因比例(attributableproportion)是指绝对效应与暴露(处理)组或人群频率之比,它是反映危险因素或保护因素分布改变的预期效应比例。归因比例的取值范围为0~1,常表达为百分比,因而又称为归因百分比(attributablepercent)

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