循证医学与临床医学实践

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1、万方数据302在因素是怎样对原始指标起支配作用的?这些问题都可以通过因子分析来解决。因子分析是一种从多个原始指标的相关关系入手，找出支配这种相关关系的有限个不可观测的潜在变量，并用这些潜在变量来解释原始指标之间的相关性的多元统计分析方法。2应用多元统计分析技术应注意的几个主要问题2．1多元统计分析方法对资料的要求2．1．1对资料分布的要求多因素分析一般要求资料从总体上服从某一类型的分布。如多元线性回归要求资料服从多元正态分布。但在实际应用中，这个要求很难满足，并且用统计方法检验其是否满足该条件也很困难。因此，只要样本含量足够大，应用条件可以放宽。2．1．2对样本含量的要求多因素

2、分析的样本含量估计，目前尚无公认的方法来解决。一般原则：样本含量是要研究因素个数的5～10倍。样本含量少于研究因素个数的5倍，或样本含量少于50例，不宜作多因素分析。2．2变量值的数量化医学研究中常遇到各种类型的因素(也称变量)，为进行统计分析，必须赋予它们相应的数量值，这过程称变量的数量化。是否恰当地进行变量的数量化，将直接影响多因素分析结果的质量。资料的数量化方法：①定量资料可用原来的数值编码；②等级资料可按原等级大小赋值；③二项分类资料按0，1赋值；④多项无序分类资料将n类转化为n一1个，赋值0，1的亚变量。2．3数学模型的选择选择恰当的数学模型是应用多因素统计分析技术的

3、关键步骤之一。多因素统计分析技术方法很多，按应用目的数学模型可分为三类：①研究事物间的相依关系，用于病因分析、疾病预测预报、疾病的普查筛检等。方法主要有多元线性回归、Logistic回归、COX回归和判别分析等；②进行研究资料的概括综合、压缩，或通过降维技术以减少变量数目，以利资料的进一步分析，常用方法有：主成分分析和因子分析等；③根据资料本身的特征，依其内涵规律自然地进行分类，或根据已知事物类别推断未知事物类别，常用方法有：聚类分析和判别分析。选择数学模型应遵循以下原则：①不同的研究目的，需采用不同数学模型；②要分清资料的类别或性质：横断面还是纵向研究；因变量是定量还是计数，

4、或是二项分类。这些特征对方法选择有决定性影响；③同时选用几种合适的模型，几种分析结果相互比较；或用同一数学模型，多选用几种分析方案相互参照。2．4统计分析软件包选择由于多因素统计分析计算繁杂，故需借助计算机技术，应用统计软件进行分析处理。统计软件的编制是一个最活跃的领域，日新月异，新软件层出不穷。但应强调，个别人编制的统计软件不一定可靠。因此，进行多因素分析，应选用经过鉴定的、通用的、功能强的、效率高的、流行现成的统计软件。目前国际上功能强大、效率高的流行软件主要有SAS(StatisticsAnalysisSystem)、SPSS(StatisticalProductandS

5、t茁viceSolutions)和BMDP(BiomedicalComputerProjgrams)等。2．5多因素统计分析结果的解释①要对所用的数学模型有比较深入的理解，应对所提供的结果参数的含义清楚明确，必要时需与数理统计专业人员一起解释结果；②不能仅看多因素分析的结果，一定要先进行单因素分析和分层分析，然后与多因素分析结果相互参照结合起来分析。循证医学与临床医学实践广西医科大学公共卫生学院流行病学与卫生统计学教研室(南宁530021)周红霞。1循证医学的基本内涵：证据Evidence-BasedMedicine英文缩写EBM，其英文原意是“以证据为基础的医学”。经过国内学

6、者的反复推敲，中文翻译为“循证医学”，也有人译为“实证医学”或“证据医学”。顾名思义，循证医学就是遵循科学证据的医学。目前被医学界普遍接受的基本定义来源于临床流行病学家DavidLSackett先生2000年版“怎样实践和讲授循证医学”中的表述：循证医。学是“慎重、准确、明智的运用当今所能获得的最佳研究证据，结合医生的个人技能和临床经验，考虑患者的权利、价值和期望，制定出患者的治疗措施”。在这一定义里涉及到了三个重要概念：证据、病人和医生。它规定了医疗实践必须以最新的可靠“证据”为基础；必须把病人本身的“权利、价值和期望”做为临床决策参考；必须要求临床医生具有运用最佳研究证据的

7、能力。总之，循证医学要求以当前可得最佳证据为决策依据、医生的专业知识为技术保证、患者的利益和需求为医疗的最高目标。循证医学的思想最早可追溯到古代中国及19世纪中叶的法国，在20世纪八九十年代逐步成形并得到迅速发展、强化和被广泛接受。循证医学的诞生和发展源于两个主要原因：首先是科学的发展与临床决策的矛盾。临床医学的根本要求是准确诊断、合理治疗病人。为此，在医疗实践中医生需要及时作出正确的临床决策，实施准确的医疗诊治。然而，正确的临床决策并不是件容易的事，因为高度发达的科学技术、*作者简介：周红