循证医学中常用的统计指标
循证医学试考试重点
1、循证医学：是遵循科学证据的医学,指的是临床医生在获得患者准确的临床依据的前提下,根据自己的临床经验和知识技能,分析并抓住患者的主要临床问题诊断、治疗、雨后、康复等,应用最佳的和最新的科学证据,做出科学的诊治决策,联系具体的医疗环境,并取得患者的合作和接受,以实践这种诊治决策的具体医疗过程;2、最佳临床证据：是指临床研究的文献,应用临床流行病学原则和方法及有关质量评价的标准,经过认真分析与评价获得真实可靠且具有临床主要价值的科研成果或证据;3、相对危险度RR：是前瞻性研究中较常用的指标,是暴露组发病率与非暴露组发病率值比,用于说明前者是后者的多少倍,常用来表示暴露与疾病联系的强度及其在病因学上的意义大小;4、比值比OR：是病例组暴露率和非暴露率的比值与对照组暴露率和非暴露率的比值之比5、系统评价：是指对某一具体临床问题,系统,全面的手机全世界已发表或未发表的临床研究,采用临床流行病学的原则与方法严格评价文献,筛选出符合质量标准的文献,进行定性或定量的合成得出综合可靠的结论;6、Meta-分析：又称荟萃分析支队具有相同研究题目的多个医学研究进行综合分析的一系列过程,包括提出研究问题,制定纳入和排除的标准,检索相关研究,汇总基本信息,综合分析并报告结果;7、金标准：即标准诊断,是公认诊断某种疾病最准确和最可靠的方法,包括外科手术发现、病理学诊断、影像学诊断、临床医学专家共同制订的诊断标准和长期临床随访等;8、NNH：每发生一例不良反应时治疗病例数：是估价药物不良反应重要性的定量临床指标;临床含义：采用某种防治措施处理后,治疗多少病例数可出现一例副作用;9、NNT：需要处理的病人数：扣除对照组效应后,对病人采用某种防治措施处理后,得到一例有利结局需要防治的病例数;10、I方：反映异质性部分在效应量总的变异中所占的比重,可大致反应异质性的严重程度;11、二次研究证据：指尽可能全面收集某一问题的全部原始研究证据,进行严格评价、整合、分析、总结后所得出的综合结论,是对多个原始研究证据再加工后得到的证据;12、起始事件：是反映生存事件起始特征的事件,如疾病确诊、某种疾病治疗开始、接触毒物等,设计时间也需要明确规定;13、临床研究证据分级：系统评价和meta分析>随机对照研究>队列研究>病例对照研究>病例系列、病例报告>专家意见>动物实验、实验室研究14、原始研究证据primary research evidence：是对直接在患者中进行单个有关病因、诊断、预防、治疗和预后等试验研究所获得的第一手数据,进行统计学处理、分析、总结后所得出的结论;15、二次研究证据secondary research evidence：尽可能全面地收集某一问题的全部原始研究证据,进行严格评价、整合处理、分析总结后所得出的综合结论,是对多个原始研究证据再加工后得到的更高层次的证据;16、随机对照试验RCT：是采用随机分配的方法,将符合要求的研究对象随机分配到试验组或对照组,然后接受相应的试验措施,在一致的条件或环境下,同步进行研究和观察试验效应,并用客观的效应指标,测量试验结果,评价试验设计;17、试验诊断类型诊断试验类型：病史和体检；实验检查；影像学检查；器械检查；诊断标准;18、似然比likehood ratio,LR：试验结果使验前概率提高或降低了多少,同时反映敏感度和特异度的符合指标;19、系统评价systematic review ,SR：是一种全新的文献综合评价临床研究方法,是针对某一临床具体问题,系统全面地收集全世界所有已发表或未发表的临床研究结果,采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法,筛选出符合质量标准的文献,进行定性或定量合成,去粗取精,去伪存真,得出综合可靠的结论,同时随着新的临床研究的出现及时更新,随时为临床实践和卫生决策提供尽可能接近真实的科学证据,是重要的决策依据;20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、漏斗图funnel plots最初是用每个研究的处理效应估计值为X轴,样本含量的大小为Y轴绘制的散点图;估计值的精确性随样本含量的增加而增加,小样本研究效应估计值分布于图底,分布范围较宽；大样本研究的估计值分布于图顶,分布范围较窄;当没有偏倚时,图形呈对称倒漏斗状,偏倚越大,不对称越明显;31、时序性：这种不良事件adverse event是否发生在被怀疑的药物应用之后;32、去激发dechallenge试验：在停止使用被怀疑的药物或减少其剂量时,不良反应是否消失或减轻;33、再激发rechallenge试验：药物清除后,重新使用被怀疑的药物后,不良反应是否重新出现；B型不良反应慎用;34、决策节点decision point：用小方框表示,有此结点出发的方案要求决策者从中作出选择,由决策结点发出的分支称为决策枝35、机遇结点chance point：用小圆圈表示,由此发出的事件不受人的意志所控制,是随接的,但其概率可以估计,它所发出的分支称为机遇枝或概率枝;36、内在真实性：指就文章本身而言,其研究的方法是否合理、统计分析是否正确、结论是否可靠,研究结果是否支持作者结论等;37、外在真实性：指文章的结果和结论在不同人群、不同地点和针对具体病例的推广运用价值;38、独立：指所有研究对象都要同步进行诊断试验和标准诊断方法的测定,不能根据诊断试验的结果选择地采用标准诊断方法测定;39、盲法：诊断试验与标准诊断方法结果的解释互不影响指患者、医师或研究者不知道患者接受的是治疗药还是对照药40、预测值PV：根据诊断试验的结果来估计患病可能性大小的指标;41、工作偏倚work bias：由于诊断试验阳性和阴性患者接受金标准的机会不同而造成,可导致结果缺乏假阴性资料;42、干扰co-intervention：当治疗组额外接受了有利的治疗,结果夸大了该治疗措施的有效性;43、沾染contamination：对照组额外接受了治疗组措施或其他有利的治疗,认为夸大了对照组的治疗效果;44、后效评价reevaluation：对应用循证医学的理念从事医疗活动后的结果进行评价;45、自我评价self evaluation：临床医师或其他卫生工作者自己对循证临床实践结果进行评价,主要指在临床实际工作中进行循证治疗实践时,对单个患者的疗效评价,从而不断丰富和更新知识,提高临床技能和业务水平;46、同行评价colleague evaluation：主要指对群体患者的后效评价,请相关专家根据统一的评价标准对循证临床实践作后效评价47、决策树decision tree：按逻辑、时序把决策问题中的备选方案及相应的结局有机地组织起来并用图标罗列出来;48、固定效应模型fixed effect model：是指在meta分析中假设研究间所有观察到的变异都是由偶然机会引起的一种合并效应量的计算模型,这些研究假定为测量相同的总体效应;49、随机效应模型random effect model：是统计meta分析中研究内抽样误差和研究间变异以估计结果不确定性德模型;50、失访：在试验的某一时间点上需要测定患者结果时,却不能找到该患者;51、预后prognosis：指疾病发生后,对疾病未来过程和结局的预测或估计;52、零点zero time：研究设计明确规定的起始点,即是在疾病的哪一点开始追踪观察;53、起始队列inception cohort：如果研究对象选择的是疾病早期的病例,即集合时间接近疾病的初发时期;54、疑诊偏倚:检查者尽力寻找有关证据来证实假定因素对预后的影响;55、预期偏倚：研究者受主观印象的影响而对预后的判断发生偏倚;56、金标准gold standard：指当前为临床界公认的诊断该病最可靠的诊断方法,应用标准诊断方法能比较正确地确诊该病;简答1．循证医学的基础是什么①素质良好的医生；②当前最佳的研究证据；③临床流行病学的基本方法和知识；④患者的参与及合作；⑤必要的医疗环境和条件; 2．循证医学实践的目的是什么①弄清疾病发病的危险因素,为疾病的防治提供依据；②提供可靠的诊断依据；③帮助医生为患者选择当前最科学、合理的治疗措施；④分析和应用促进患者康复的有利因素,改善患者预后和提高其生存质量；⑤提供可用于卫生管理的最佳研究证据,促进管理决策科学化;3．医学实践的基本步骤①提出明确的问题②系统检索相关文献,全面收集证据；③严格评价证据；④应用证据指导决策；⑤后效评价,通过实践进一步提高;4.应用有关药物不良反应的研究结果于具体临床工作时,我们主要从哪几个方面考虑①文献报告中的结果是否适合于我经治的病人：②估计不良反应对我经治的病人的影响③了解病人的医院和希望解决的问题④选择疾病治疗中更少发生不良反应的方法5.系统评价的步骤：1、确立目标,定制系统评价计划书；2、检索文件；3、选择文献；4、评价文献质量；5、收集数据；6、分析资料和报告结果；7、解释系统评价的结果；8、更新系统评价；6.病因判断的5个标准;评价病因和危险因素研究证据的真实性;1、随机化的应用；2、研究对象具有代表性；3、样本量足够；4、实验组和对照组的可比性；5、干预措施明确；6、沾染干扰；7、观察指标客观；8、统计学方法运用合理;7．Meta分析的基本步骤是:①提出问题,制定研究计划；②检索资料；③选择符合纳入标准的研究；④纳入研究的质量评价；⑤提取纳入文献的数据信息；⑥资料的统计学处理；⑦敏感性分析；⑧形成结果报告分析的统计分析过程①效应量的统计描述：可采用的效用量有RR,OR,RD,WMD,SD②异质性检验：Q检验,异质性来源与处理;③合并效应量估计与统计推断;④敏感性分析9.在临床循证医学实践中提出临床需要解决的问题是其第一步,请简述临床问题的来源①病史和体格检查：怎样恰当地采集病史及体格检查和解释其发现②病因：怎样识别疾病的原因包括医源性③临床表现：疾病临床表现的频度和时间,怎样应用这些知识来进行病人的分类④鉴别诊断:当考虑病人临床表现的可能原因时,怎样鉴别出那些可能的、严重的并对治疗有反映的原因;⑤诊断性试验：怎样基与精确性、准确性、可接受性、费用及安全性等因素来选择和解释诊断性试验,以便确定或排除某种诊断;⑥预后：怎样估计病人可能的病程和预测可能发生的并发症或结局;⑦治疗：怎样为病人选择利大于害,并价有所值的治疗方法;⑧预防：怎样通过识别和纠正危险因素来减少疾病的发生及如何通过筛查来早期诊断疾病;10.病因学判断标准：1、时相关系；2、效应关系；3、终止效应；4、关系的一致性；5、理论上的合理性;11.不良反应的诊断证据：1、时序性是否明确；2、符合同种同类药物已知不良反应发生的规律；3、是否可排除混杂因素的影响；4、撤药效应或去激发试验；5、激发和再激发试验;循证医学实践的基础：1、高素质的临床医生；2、最佳的研究证据；3、临床流行病学的基本方法和知识;12.原始研究证据和二次研究证据包括那些：原始研究证据包括：单个的随机对照试验、交叉试验、队列试验、前后对照试验、病例对照试验、非传统病例对照试验、横断面调查设计、非随即周期对照试验、及叙述性研究等；二次研究证据包括：系统评价、临床实践指南、临床决策分析、临床证据手册、卫生技术评估报告、卫生经济学研究等;13最佳证据具备特征：1、真实性；2、重要性；3、实用性;14.循证医学实践组成部分是什么,其各自的地位1、患者--关键；2、医生---必备条件；3、证据：最佳证据--核心；4、医疗环境--物质基础;15.分析资料的指标有哪些：有效率、死亡率、患病率、发病率、相对危险度、比值比等;16.对诊断性试验研究评估的基本要求：1确定金标准；2正确选择研究对象；3样本大小的计算；4列出评价诊断试验的四格表,计算各项诊断试验的评价指标;17、诊断性试验评价的相关指标敏感度SEN-真阳性率敏感度SEN% = TP/TP+FN×100 = a/a+c×100理想的敏感度为100%,敏感度越高的诊断性试验,漏诊率越低;特异度SPE-真阴性率特异度SPE% = TN/FP+TN ×100 = d/b+d×100理想的特异度为100%,特异度越高的诊断性试验,误诊率越低;敏感度和特异度是诊断性试验方法优劣的基础指标;阳性预测值+PV% = TP/TP+FP ×100 = a/a+b×100是指诊断性试验为阳性时,被检者患病概率理想+PV为100%,指所有阳性结果中真阳性的百分比;阴性预测值-PV% = TN/TN+FN ×100 = d/c+d×100理想的-PV 100%,指所有阴性结果中真阴性的百分比;诊断效率诊断效率ACC% = a+d/a+b+d+c ×100似然比阳性似然比LR+ =敏感度/1-特异度 = a/a+c/b/b+d真阳性率与假阳性率的比值即为阳性似然比;若该比值＞1,即随比值增大,患病的概率也增大；若该比值＜1,患病的概率较小;阴性似然比LR- = 1-敏感度/特异度 = c/a+c/b+d诊断指数诊断指数 =敏感度+特异度一、循证医学实践循证实践的组成部分：临床医生、患者、最佳的和最新的科学证据、医疗环境;二、实践循证医学循证实践的基本条件：1.政府的需要、支持和宏观指导、2高质量的证据、高素质的医师和患者的参与3必要的硬件设备4.明确目的,准确定位,学以致用,持之以恒三、基本步骤和方法：1.确定拟弄清的临床问题 2.检索有关的医学文献 3.严格的文献评价4.应用最佳成果于临床决策5.总结经验与评价能力四.循证医学实践循证实践的目的：答：1、加强临床医生的临床训练,提高专业能力,紧跟先进水平2、弄清疾病的病因和发病的危险因素 3、提高疾病早期的正确诊断率4、帮助临床医生为患者选择治疗措施,指导合理用药5、改善患者预后6、促进卫生管理决策五、循证医学实践循证实践对临床医学的影响：答：1、促进临床教学水平的提高2、促进临床医疗决策科学化3、发掘临床难题,促进临床与临床流行病学科学研究4、提供可靠的科学信息,有利于卫生政策决策的科学化5、有利于患者本身的信息检索,监督医疗,保障自身权益六、问题的类型答：1一般性问题：涉及患者的一般知识性问题,2特殊的临床问题：患者的特殊问题→干预→干预措施的选择→干预最后结局问题,3患者所关心的问题或者问题的类型,4背景问题：关于疾病一般知识的问题,可涉及人类健康和疾病的生物、心理及社会因素等方面;5前景问题：关于处理、治疗患者的专门知识的问题,也涉及治疗相关的患者的生物、心理及社会因素方面;七、敏感性分析答：1敏感性分析主要针对研究特征或类型如方法学质量,通过排除某些低质量的研究、或非盲法的研究以探讨对总效应的影响; 2目的是测试决策分析结论的稳定性；3回答问题是：当概率及结局效用值等在可能的范围内变动时,决策分析的结论会改变吗4敏感性分析的主要方式有：改变纳入标准特别是尚有争议的研究、排除低质量的研究、采用不同统计方法/模型分析同一资料等;八、提出问题过程中应注意的问题：答：1、问题的来源：病史和体格检查、病因、临床表现、鉴别诊断、诊断性试验、预后、治疗、预防2、问题难以清楚表达：找出障碍所在,分两步构建问题,3、问题多而时间少：选择应优先回答的问题,4、确定问题的范围：应考虑所具有的资源和条件、临床意义、研究质量;九、临床研究证据临床证据的分类按研究方法分类：原始研究证据、二次研究证据二次研究证据：系统评价systematic review ,SR、临床决策分析 clinical decision analysis,CDA、临床证据手册 handbook of clinical evidence、卫生技术评估health technology assessment ,HTA、临床实践指南clinical practice guidelines ,CPG、卫生经济学研究health economics10、循证医学证据检索的步骤：分解问题:PICO模式P：患者或人群；I：干预措施C：备选措施； O：结果选择检索方式：计算机检索、手工检索确定检索词：主题词、自由词制定检索策略,开始检索评价检索结果必要时再检索,修改完善检索策略十一、采用主题词检索需要考虑的因素：1. 不同的数据库使用不同的主题词表2. 确定与检索主题相匹配的医学主题词3. 确定可对主题词检索范围进行限定的副主题词4. 确定是否对主题词进行扩展检索十二、采用关键词检索需要考虑的因素：1. 注意筛选同义词 2. 注意词形变化3. 注意词的拼写差异 4. 注意缩写词十三、临床研究证据临床证据的资源：数据库资源：书目数据库国外：MEDLINE医学索引在线 EMBASE国内：中国生物医学文献数据库CBMCNKI电子期刊全文数据库临床研究专用数据库网站资源十四、Meta-分析的目的：1、增大样本含量,减少随机误差所致的差异,增大和提高统计分析效能2、探讨多个研究结果间的异质性,实现不一致研究结果间的定量综合,即分析多个3、同类研究的分歧和原因○4增加效应量的估计精度○5引出新的见解○6节省研究经费十六、异质性分析与处理方法原则是同质P >,I2<50%采用固定效应模型不存在异质性存在异质性P≤,I2>50%存在异质性–找出产生异质性临床、方法学的原因：如疗程长短、用药剂量、病情轻重、对照选择等是否相同,然后采用亚组分析、Breslow-Day法和回归近似法;–未能消除异质性的资料采用随机效应模型;Q服从自由度为K-1的χ2分布十七、诊断性试验的真实性：是否用盲法将诊断性试验与金标准做过独立的对比研究该诊断性试验是否包括了适当的病谱诊断性试验的检测结果,是否会影响到参考标准的实施如将该试验应用于另一组病例,是否也具有同样的真实性重要性：是否通过该项诊断性试验,能正确诊断或鉴别该患者有无特定的目标疾病是否做了分层似然比的计算实用性：该试验是否能在本单位开展并能进行正确的检测我们在临床上是否能够合理估算病人的验前概率检测后得到的验后概率是否有助于我们对病人的处理十八、药物不良反应的类型：A型反应：量变型异常,有些药物不良反应与剂量大小有直接关系;是由于药理作用过强所致;B型反应：质变型异常,某些药物不良反应与药物剂量无关,而与药物异常性和患者异常性有关;十九、药物不良反应的诊断Karach和Lasagna法：1时序性：这种不良事件adverse event是否发生在被怀疑的药物应用之后; 2去激发dechallenge试验：在停止使用被怀疑的药物或减少其剂量时,不良反应是否消失或减轻;3再激发rechallenge试验：药物清除后,重新使用被怀疑的药物后,不良反应是否重新出现；B型不良反应慎用;4所观察到的不良反应是否与已知研究所证实的反应表现与类型相似5是否考虑了混杂因素并发症、合并症、合并用药与治疗等的影响二十、如何对临床研究证据临床证据进行分级1EBM证据的分级级别I：研究结论来自对所有设计良好的RCT的Meta分析及大样本多中心临床试验;级别Ⅱ：研究结论至少来自一个设计良好的RCT;级别Ⅲ：研究结论来自设计良好的准临床试验,如非随机的、单组对照的、前后队列、时间序列或配对病例对照系列;级别Ⅳ：结论来自设计良好的非临床试验,如比较和相关描述及病例研究;级别Ⅴ：病例报告和临床总结及专家意见;2、有关干预评价的证据按证据强度分为五级一级证据：多个随机对照试验的系统评价二级证据：单个样本量足够的RCT三级证据：设有对照组但未用随机方法分组的研究四级证据：无对照的系列病例观察五级证据：专家意见、传统综述、病例报告3、有关诊断评价的证据一级证据：对恰当的患病人群采用与金标准诊断进行盲法比较检验的高质量研究、二级证据：具有下列一项或二项的研究：疾病谱较窄的患病人群如只包括典型的病人,有金标准但未采用盲法容易产生偏倚采用病例对照研究不是恰当的患病人群；三级证据：有上述中的三条;四级证据：专家意见二一、评价研究结果的真实性：1研究对象是否随机分配、2是否隐藏了随机分配方案、3组间基线是否可比、4研究对象随访时间是否足够长、是否所有的研究对象都纳入了随访、5是否根据随机分组的情况对所有研究对象进行结果分析、6是否对研究对象、医生、研究人员采用盲法7除试验方法不同外,各组患者接受的其他治疗方法是否相同;二二．循证医学基础是什么①素质良好的医生；②当前最佳的研究证据；③临床流行病学的基本方法和知识；④患者的参与及合作；⑤必要的医疗环境和条件;二三．循证医学实践循证实践目的是什么①弄清疾病发病的危险因素,为疾病的防治提供依据；②提供可靠的诊断依据；③帮助医生为患者选择当前最科学、合理的治疗措施；④分析和应用促进患者康复的有利因素,改善患者预后和提高其生存质量；⑤提供可用于卫生管理的最佳研究证据,促进管理决策科学化;二四、研究证据临床证据的来源:1原始资料来源包括专着、高质量期刊上发表的论着、电子出版物等;例如医学索引在线Medline、Embase数据库Embase Database、中国生物医学文献数据库CBM、中国循证医学/Cochrane中心数据库CEBM／CCD和国立研究注册NRR等等;2经系统评价的二次研究资料包括循证医学教科书、与证据有关的数据库、网站等;例如Cochrane图书馆CL、循证医学评价EBMR、循证医学杂志EBM、国立指南库NGC、指南Guidelines等等;二五．从发展的观点出发试说明循证医学的局限性;1虽然循证医学将会大大提高医疗卫生服务的质量和效率,但它并不能解决所有与人类健康有关的问题,如社会、自然或环境问题；2建立有效的产生、总结、传播和利用医疗证据的体系,需要花费一定的资源,虽然从长远看,循证医学会降低医疗费用,但其不能确保在每一个具体的阶段性治疗措施中一定更廉价；3原始文献研究背景和研究质量不一,即使经过严格的证据评价,循证医学实践得到的结论仍有可能存在各种偏倚；4应用循证医学实践得出的结论指导医疗卫生决策,为病人提供服务时可能会遇到各种各样的障碍,如地理上的、组织方面的、传统习惯性的、法律和行为方面的因素等,致使一项有效的防治措施可能根本无法推行,或根本不被病人接受;即使现在可以推行的措施,由于受诊断方法和水平,医生的水平和积极性,病人的依从性等因素的影响,可能还是不能达到预期的效果；。
循证医学实践中常用的统计分析指标和方法
循证医学实践中常用的统计分析指标和方法循证医学是一种基于科学方法、临床经验和病患价值观的医学实践方法。
在循证医学中，统计分析是非常重要的一环，帮助医生和研究人员判断不同治疗方法的有效性和副作用。
本文将介绍循证医学中常用的统计分析指标和方法。
一、描述性统计指标1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的总和除以数据的个数，用来表示样本或总体的中心位置。
2. 中位数（Median）：中位数是一组数据按顺序排列后位于中间的数值，可以用来衡量数据的分布偏移程度。
3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值，常用于表达数据的集中趋势。
4. 方差（Variance）：方差衡量数据集中在平均值附近的程度，是各数据离平均值的偏差平方的平均，用来衡量数据的离散程度。
5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用来度量数据偏离平均值的平均距离，标准差越大表示数据的离散程度越大。
二、推断统计方法1. 假设检验（Hypothesis Testing）：假设检验用于判断两组数据之间的差异是否具有统计学意义，常用于对比不同治疗方法的疗效。
2. 置信区间（Confidence Interval）：置信区间是用来表示样本估计值的不确定性范围，通常以95%的置信水平表示。
3. 相关分析（Correlation Analysis）：相关分析用来研究两组变量之间的关系强度和方向，常用于评估治疗方法与结果之间的关联性。
4. 回归分析（Regression Analysis）：回归分析用来建立预测模型，通过研究自变量与因变量之间的关系，预测结果变量的数值。
5. 生存分析（Survival Analysis）：生存分析用来研究某一事件发生时间与其他因素之间的关系，常用于评估治疗方法对患者生存时间的影响。
三、实例应用以某种药物疗效评估为例，研究者收集了100位患者的数据，其中50位接受药物A治疗，50位接受药物B治疗。
循证医学中常用统计指标1
RRR表示某试验因素使其结果的发生率增加或减 少的相对量，无法衡量增减的绝对量，如试验组 人群中某病的发生率为39%，而对照组人群的发 生率为50%，其：
RRR=(CER-EER)/CER=1-RR ＝（50%-39%）/50%＝22%
但是，若在另一研究中，对照组人群中某病的发 生率为0.0005%，试验组人群中某病的发生率为 0.00039%，其RRR仍为22%，另RBI和RRI也是 同样问题。
两率差的可信区间由下式计算： 两率差的可信区间：(p1- p2) ±uaSE
两率差为0时，两组的某事件发生率没有差别，而 两个率差的可信区间不包含0（上下限均大于0或 上下限均小于0 ），则两个率有差别； 反之，两个率差的可信区间包含0，则无统计学意 义。
4. 相对危险度（RR）及可信区间
是指干预（暴露）组和对照组结局事件发生概率的绝对差值。 RD=0表示比较组间没有差异。 当研究结局为不利事件时，RD<0 表示干预可降低结局风险 通常只有队列研究和随机对照试验结果可以计算RD。
ai ci RDi n1i n2i
SE( RDi )
aibi ci di 3 3 n1i n2i
（一）计数（分类）资料的指标
（一）计数（分类）资料的指标
1. 试验组事件发生率（EER, experimental event rate）
即试验组中某事件的发生率，如对某病采用某 些防治措施后该疾病的发生率。
例如：某医师研究了阿司匹林治疗心肌梗死的效果
EER=a／n1 =15 ／125=12%
该指标以试验原有的测量单位，真实地反映了试验效应，消除了绝对 值大小对结果的影响，在实际应用时，该指标容易被理解和解释。
循证医学中常用的统计指标
循证医学中常用的统计指标在循证医学中，统计指标是评估研究结果和证据强度的关键工具。
通过统计指标，我们可以了解治疗效果、疾病发生率以及其他医学问题的具体情况。
本文将介绍循证医学中常用的统计指标，包括相对风险、绝对风险、数值需要治疗的人数等。
1. 相对风险（Relative Risk，RR）是循证医学中常见的统计指标之一。
它用于评估治疗干预对疾病风险的影响。
相对风险是治疗组发生某种结果的概率与对照组发生该结果的概率之比。
例如，一项研究发现，接受某种治疗的患者相对于未接受治疗的患者，患上某种疾病的风险降低了40%，那么相对风险就是0.6。
相对风险越接近于1，表示治疗组和对照组之间的差异越小。
2. 绝对风险（Absolute Risk，AR）是描述患病率或死亡率的统计指标。
绝对风险是特定群体中发生某种结果的概率，通常用百分比来表示。
例如，一项研究发现，未接受治疗的患者患上某种疾病的风险为10%，而接受治疗的患者患病的风险为5%，那么绝对风险就是5%。
通过比较绝对风险，可以评估治疗干预对疾病发生率的影响。
3. 数值需要治疗的人数（Number Needed to Treat，NNT）是评估治疗效果的重要指标之一。
它表示需要治疗的患者人数，才能预防一个不良事件或者获益一个良性结果。
例如，一项研究发现，某种治疗方法的NNT为10，意味着需要治疗10个患者，才能防止一个不良事件的发生或者获益一个良性结果。
NNT越小，表示治疗效果越显著。
除了上述常见的统计指标，循证医学中还有其他一些重要的统计指标，比如绝对风险减少（Absolute Risk Reduction，ARR）、相对风险减少（Relative Risk Reduction，RRR）和数值需要治疗的人数减少（Number Needed to Treat Reduction，NNTR）等。
- 绝对风险减少（ARR）是治疗组和对照组之间绝对风险的差异，反映了治疗对疾病风险的真实改变。
循证医学：第五章 循证医学实践中常用的统计学方法
第一节 证据的资料的质量判断
五、精确度分析（2）
二、样本含量
1.如果设计科学合理，样本含量越大结论越真实可靠，但是，临床研究 中样本量有限（也是统计学存在的意义）。因此，要判断被引证的研究设 计中，样本含量是否合适，要重点考察最小效应量及Ⅰ、Ⅱ类错误的水平。
2.样本含量可以用公式估算。
第二节 描述指标及可信区间
二、分类资料的统计指标：率的95%CI
一.总体率的区间估计
1.查表法：n较小，率接近0或者1 2.正态近视法：n较大，p、1-p，均不太小，如n*p，n*(1-p)均大 于5。
率的95%CI:p±1.96sp，sp=
s ,s 二、率差的95%CI：(p1-p2)±1.96 p1-p2 p1-p2=
➢ 一个冷笑话： 莎士比亚的故事
误用实例：
误用实例：
循证医学实践中 常用的统计学方法
➢ 第一节 证据资料的质量判断 ➢ 第二节 描述指标及可信区间 ➢ 第三节 统计学方法的正确抉择 ➢ 第四节 证据的临床意义及统计学意义
第一节 证据的资料的质量判断
第一节 证据的资料的质量判断
当在循证医学实践中拟采用某一证据时， 无论采用何种最佳设计方案，甚至被誉为 “最佳证据”，亦不能盲从。重要的是分析 证据的基础数据资料是否可靠，以及质量的 高低。
描述离 散程度 的指标
方差与标准差 四分位数间距 变异系数 极差
正态分布或近似正态分布 偏态分布、分布未知、两端无界 几组资料间的变异大小比较 观察例数相近的计量资料
总体均数95%可信区间：
第二节 描述指标及可信区间
二、分类资料的统计指标：率和比
（一）率：是一个具有时期概念的指标，说明在某一时间段内 某现象或事件发生的频率或强度。
循证医学保过复习资料(供预防医学使用)
循证医学：是有意识地、明确地、审慎地利用现有最好的研究证据制定关于个体 病人的诊治方案。
Meta:将系统评价中多个不同结果的同类研究合并为一个量化指标的统计学方法 PICO 格式：将研究问题结构化,即对研究对象的特征、采取什么干预措施、与什 么进行比较、观察的结局指标明确定义进行结构化,从而精练研究目 的,并提出一个明确的检验假设。
系统评价：是一种严格的评价文献的方法，它针对某一个具体的临床问题，采用 临床流行病学减少偏倚和随机误差的原则和方法，系统、全面地收集 全世界所有已发表或未发表的临床研究结果，筛选出符合质量标准的 文献，进行定性分析或定量合成，获得较为可靠的结论。
循证诊断：指临床上选用何种诊断试验、采用何种诊断标准用于您所经治的患者， 都必须建立在当前最佳研究结果所获得的证据和最佳临床专业知识基 础之上，使您经治的患者获得最大的利益。
预后：指疾病发生后，对将来发展为各种不同后果(痊愈、复发、恶化、死亡、 伤残、并发症等)的预测或估计 。
疾病自然史:不给任何治疗或干预措施情况下,疾病从发生发展到结局的整个过程 病程: 指疾病的临床期.即首次出现症状和体征，一直到最后结局所经历的全过程传统医学和循证医学的差异循证医学三要素：狭义：1 当前可得的最佳临床研究依据 2 医生的临床经验 和技能 3 尊重病人的选择广义：1 以事实为依据----循证决策 2 不断补充新证据---与时 俱进 3 后效评价实践效果---至于尽善循证实践的原则（四原则）：1基于问题的研究 2遵循最好的证据决策3关注实践的效果 4后效评价，止于至善EBM---医学实践的步骤（五步法）：1确定临床实践中问题2检索有关医学文献 3严格评价文献4应用最佳证据，指导临床决策 5评估1-4项的效果和效率，不断改进循证医学中常用的统计指标一、可信区间：率的可信区间、均数的可信区间、两均数差值的可信区间、相对 危险度（RR ）或比值比（OR ）的可信区间二、分类资料的指标EER ：即试验组中某事件的发生率，如对某病采用某防治措施后该疾病的发生率传统医学 循证医学 证据来源动物实验、实验室研究、零散临床研究、过时的教科书 临床研究 收集证据不系统全面 系统全面 评价证据不重视 重视 判效指标实验室指标的改变、仪器或影像学结果（中间指标） 病人最终结局（终点指标） 治疗依据基础研究、动物实验推论、个人临床经验 可得到的最佳研究证据 医疗模式 疾病、医生为中心 病人为中心CER：即对照组中某事件的发生率，如对某病不采取防治措施的发生率。
1.循证临床实践概论
三．证据的分类
证据包括一次研究证据（primary research evidence）和二次研究证据 （secondary research evidence）。
(一) 一次研究证据 指在受试者中进行有 关病因、诊断、预防、治疗和预后等单个研 究所获得的第一手数据而总结的结果和结论。 一次研究证据是生产和提供证据的基本单位。 PubMed和Embase是收集一次研究证据权威 的文献库。
1.可信区间（Confidence interval, CI）是循证医学中常用的统计指标 之一。其作用：
(1) 可信区间主要用于估计总 体参数，从获取的样本数据资料估 计某个指标的总体值（参数）。
(2)可信区间还可用于假设检验。 通常，试验组与对照组某指标差值或 比值的95％可信区间与为0.05的假设检 验等价，99％的CI与为0.01的假设检验 等价。
Meta分析（meta analysis）是一类统计 方 法，它对多个同类独立研究结果合并， 得出一个量化的平均效果，从而达到增加样 本含量，提高检验功效的目的； 而广义的 Meta分析可理解为一个定量的系统评价。
The definitions used by the Cochrane Collaboration
4. 证据系统 证据系统能同时提供临床决 策所需的当前最好的所有研究证据和其它有 关信息，并能通过电子病历记录，从患者的 情况自动连接到相关的信息。在医生诊治患 者时，可随时连接证据系统，在极短时间内 读取相关信息，作出相应的临床决策。
目前证据系统还有待进一步完善。
实施循证医学重点学会应用二次研 究证据。如果作循证决策，应依次先查 临床实践指南、系统评价等二次研究证 据，然后到一次研究证据；如果做系统 综述和Meta分析， 则应重点检索一次文 献数据库，即：生产证据和使用证据对 数据库的需求是不同的。
循证医学题库 - 带答案
一、名词解释1.循证医学：慎重、准确和明智地应用当前所能获得的最佳的研究依据。
同时结合临床医生的个人专业技能和多年临床经验、考虑患者的权利、价值和期望,将三者完美地结合以制定出患者的治疗措施。
2.系统评价：是一种综合文献的研究方法，即按照特定的问题,系统、全面地收集已有的相关和可靠的临床研究结果,采用临床流行病学严格评价文献的原则和方法，筛选出符合质量标准的文献并进行科学的定性或定量合并,最终得出综合可靠的结论。
3.Meta分析：对具有相同目的且相互独立的多个研究结果进行系统的综合评价和定量分析的一种研究方法。
4.发表偏倚：有“统计学意义”的研究结果较“无统计学意义”，和无效的研究结果被报告文和发表的可能性更大。
5.失效安全数：通过计算假定能使结论逆转而所需的阴性结果的报告数，即失效安全数来估计发表偏倚的大小。
失效安全数越大，表明Meta分析的结果越稳定，结论被推翻的可能性越小。
6.敏感性分析：采用两种或多种不同方法对相同类型的研究(试验)进行系统评价(含文Meta分析),比较这两个或多个结果是否相同的过程,称为敏感性分析。
其目的是了解系统评价结果是否稳定和可靠。
二、填空题1、最佳证据应具备的特性真实性、重要性、实用性2、可作为常用的效用评价指标是质量调整寿命年QALY和伤残调整寿命年DALY3、根据不良反应与药物的剂量的关系，将药物不良反应分为A型和B型。
4、获得最佳证据或一级证据所需要的临床试验必须具备一下特征大样本_、随机、对照、盲法_5、治疗效果的准确度就是可信的程度,常用95%可信区间(95%CI, confidenceinterval)来表示，可信区间越小，则可信度就越接近真值。
6、卫生技术评估的内容包括:安全性、有效性、经济学特性、社会适应性7、最常见的识别发表偏倚的方法为漏斗图法8、病因与危险因素研究的主要方法有系统评价，随机对照实验，队列研究，病例对照研究。
9、循证医学中诊断性试验常用的指标:敏感度、.特异度、患病率、阴性预测值和阳性预测值三、单选题1.循证医学就是EA.系统评价B. Meta分析C.临床流行病学D.查找证据的医学E.最佳证据、临床经验和病人价值的有机结合2. 循证医学实践的核心是BA.素质良好的临床医生B.最佳的研究证据C.临床流行病学基本方法和知识D. 患者的参与和合作E.必要的医疗环境和条件3.循证医学所收集的证据中,质量最佳者为DA.单个的大样本随机对照试验B.队列研究C. 病例对照研究D.基于多个质量可靠的大样本随机对照试验所做的系统评价E.专家意见4.Meta分析在合并各个独立研究结果前应进行BA.相关性检验B.异质性检验C.回归分析D.图示研究E.标准化5.异质性检验的目的是BA.评价研究结果的不一致性B.检查各个独立研究的结果是否具有一致性(可合并性)C.评价一定假设条件下所获效应合并值的稳定性D.增加统计学检验效能E.计算假如能使研究结论逆转所需的阴性结果的报告数6.发表偏倚是指AA.有“统计学意义”的研究结果较“无统计学意义”和无效的研究结果被报告和发表的可能性更大B.世界上几个主要的医学文献检索库绝大部分来自发达国家,发展中国家比例很小C. 研究者往往根据需要自定一个纳入标准来决定某些研究的纳入与否D.研究结果的筛选过程中筛选者主观意愿的影响而引入的偏倚E.只检索了某种语言的文献资料7.失效安全数主要用来估计BA.文献库偏倚B.发表偏倚C.纳入标准偏倚D.筛选者偏倚E.英语偏倚8.失效安全数越大，说明CA.Meta分析的各个独立研究的同质性越好B. Meta分析的各个独立研究的同质性越差C.Meta分析的结果越稳定,结论被推翻的可能性越小D. Meta分析的结果越不稳定,结论被推翻的可能性越大E. Meta分析的结果可靠性越差9.如果漏斗图呈明显的不对称,说明DA. Meta分析统计学检验效能不够B. Meta分析的各个独立研究的同质性差C. Meta分析的合并效应值没有统计学意义D. Meta分析可能存在偏倚E. Meta分析的结果更为可靠10. Meta分析过程中，主要的统计内容包括AA.对各独立研究结果进行异质性检验,并根据检验结果选择适当的模型加权合各研究的统B.对各独立研究结果进行异质性检验和计算失效安全数C.计算各独立研究的效应大小后按Mental-Haenszel法进行合并分析D.计算各独立研究的效应大小和合并后的综合效应E.对各独立研究结果进行异质性检验和Mental-Haenszel分层分析11. Meta分析中敏感性分析主要用于BA.控制偏倚B.检查偏倚C.评价偏倚的大小D.计算偏倚的大小E.校正偏倚12.下列说法错误的是BA.循证医学实践得到的最佳证据在用于具体病人的时候具有特殊性,必须因人而异B.循证医学实践将为临床决策提供依据,因此惟一强调的是证据C. 循证医学不等于Meta分析D.循证医学实践不一定会降低医疗费用E.循证医学实践得到的证据并非一成不变四、多选题1.下列说法正确的是DEA.循证医学实践的第一步是全面收集证据B.循证医学的核心是医师的良好技能C.循证医学强调的是科学证据及其质量,因此医师的经验可以忽略D.循证医学注重后效评价，止于至善E.循证医学不能解决所有的临床问题2.下列说法错误的是BCA.循证医学不否定医师个人经验,但绝不盲从经验B.循证医学实践可以解决所有的临床问题C.只要掌握了系统评价过程，也就掌握了循证医学实践的全部D.实施循证医学意味着医生要结合当前最好的研究证据、临床经验和病人的意见E.当高质量的研究证据不存在时，前人或个人的实践经验可能是目前最好的证据3. 循证医学发展的背景包括ABCDEA. 按传统方法解决临床问题有一定局限B.繁忙的临床工作与知识的快速更新和扩容形成的尖锐矛盾C.日益尖锐的卫生经济学问题对平衡价格/效益的依据提出了更严格的要求D.临床治疗由单纯的症状控制转向对治疗转归与质量的重视E.市场经济的冲击,使一些医生因追求商业利益而热衷于可能没有验证也没有结果的治疗4. Meta分析的目的是ABCDA.增加检验效能B.定量估计研究效应的平均水平C.评价研究结果的不一致性D.寻找新的假说和研究思路E.估计偏倚大小5.进行Meta分析时,如果纳入和排除标准制定过严,那么ACA.各独立研究的同质性很好B.符合要求的文献很多C.可能会失去增加统计学功效、定量估计研究效应平均水平的意义D.降低了Meta分析结果的可靠性和有效性E.没有影响6.下列说法错误的是BEA. Meta分析是一种观察性研究B. Meta分析能排除原始研究中的偏倚C. Meta分析的目的是比较和综合多个同类研究的结果D.针对随机对照试验所做的Meta分析结论更为可靠E.Meta分析结果的真实性与各个独立研究的质量没有关系7. 下列说法正确的是ABDEA. Meta分析是一种观察性研究B.Meta分析一般不对各独立研究中的每个观察对象的原始数据进行分析C.报告Meta分析结果时，可不考虑研究背景和实际意义D.Meta分析结果的结论推广时应注意分析干预对象特征、干预场所、干预措施以及依从性等方面的差异E. Meta分析可能得不出明确的结论五、简答题1.循证医学的基础是什么?①素质良好的医生;②当前最佳的研究证据;③临床流行病学的基本方法和知识; ④患者的参与及合作;⑤必要的医疗环境和条件。
循证医学历年名解汇总
循证医学历年名解汇总L循证医学(EVidenCe-BaSedMediCille, EBM)：是最好的临床研究证据与临床实践(临床经验、临床决策)以及患者价值观(关注，期望，需求) 的结合。
2.动物实验(animal experiment)：指在实验室内，为了获得有关生物学、医学等方面的新知识或解决具体问题而使用动物进行的科学研究。
动物实验必须由经过培训的、具备研究学位或专业技术能力的人员进行或在其指导下进行。
3.临床研究(CliniCaleXPeriment)：是以疾病的诊断、治疗、预后、病因和预防为主要研究内容，以患者为主要研究对象，以医疗服务机构为主要研究基地，由多学科人员共同参与组织实施的科学研究活动。
4.证据(evidence)：是最接近事实本身的一种信息，其形式取决于具体情况，高质量、方法恰当的研究结果是最佳证据。
由于研究常常不充分、自相矛盾或不可用，其他种类的信息就成为研究的必要补充或替代。
5.严格评价(CritiCal appraisal)：指的是对一个研究证据的质量作科学的鉴别，分析它的真实性的程度，即看是否真实可靠。
如果是真实可靠的话，要进一步评价临床医疗是否有重要价值；如果既真实又有重要的临床价值，最后要看这种(些)证据是否能适用于具体的临床实践，即是否能应用于自己的病人的诊治实践以解决疾病实际问题。
6. ( 1)系统评价(SyStenIatiC review)：针对某一具体的临床问题系统全面地收集全世界所有已发表或末发表的相关的临床研究文章；统一的科学评价标准，筛选出符合标准、质量好的文献，定性或定量的方法进行综合，去粗取精，去伪存真，得出可靠的结论；随着新的临床研究结果的出现及时更新。
7. ( 1) Meta分析(Meta-analysis)：广义：针对某个主题，全面收集所有相关研究并逐个严格评价和分析后，再用定量合成的方法对资料进行统计学处理得出综合结论的全过程。
狭义：指一种单纯定量合成的统计学方法。
循证医学中常用的统计指标
二、分类资料的指标
精品文档
在循证医学的研究与实践中， 除了有效率、死亡率、患病率、发 病率等常用的指标外，相对危险度 （RR）、比值比（OR）及由此导 出的其他指标也是循证医学中富有 特色的指标。
精品文档
目前，在循证医学中分 类资料常用的描述性指标主 要有EER、CER、OR、RR、 RRR、ARR、NNT等。
循证医学中常用的统计指标
精品文档
一、概述
精品文档
数据资料可分为数值资 料（计量）和分类资料（计数 和等级）两大类。统计指标因 而也分为数值资料与分类资料 指标两类。
精品文档
统计指标可用于描述性的统 计分析，也是反映数据基本特征 的统计分析方法。并可使人们准 确、全面地了解数据资料所包涵 的信息，以便于在此基础上完成 资料的进一步统计分析 。
p1(1p1)p2(1p2)
n1
n2
0.1(1 20.1)20.2(1 50.2)50.049
125
120
精品文档
该试验两率差（RD）的可信区间为：
R D uS(E p1p2)
(0.120.2)51.960.049 0.23~0.03
精品文档
该例两率差的可信区 间为-0.23～-0.03，上下限 均小于0（不包含0），两率 有差别。可认为阿斯匹林可 降低心肌梗死的病死率。
精品文档
通常，试验组与对照组 某指标差值或比值的95％可信 区间与为0.05的假设检验等价， 99％的CI与为0.01的假设检验 等价。
精品文档
常用的可信区间有：率 的可信区间、两率差值的可信 区间、均数的可信区间、两均 数差值的可信区间、相对危险 度可信区间等。
精品文档
循证医学中常用的是率 的可信区间、RR或OR的可信 区间、均数的可信区间、两均 数差值的可信区间等。
2009循证医学-2：Part Two Basic Concepts
14
1.8 RBI
RBI，相对获益增加率(relative benefit increase，RBI)，试验组中某有益结果的 发生率为EERg，对照组某有益结果的发生 率为CERg，RBI可按下式计算： RBI=|EERg-CERg |/ CERg
。
4
1.3 RD（率差）
两个发生率的差即为率差，也称危险差 （rate difference，risk difference， RD），如，试验组发生率（EER）与对照 组发生率（CER）的差，其大小可反映试 验效应的大小。
5
1.4 RR
相对危险度RR（relative risk,RR）是前瞻性研 究中较常用的指标，它是试验组某事件发生率p1 与对照组（或低暴露）的发生率p0之比，用于说 明前者是后者的多少倍，常用来表示试验因素与 疾病联系的强度及其在病因学上的意义大小。 其 计算方法为：RR=P1/P0=EER/CER
a+c
b+d a+b+c+d
11
上例20.3的比值比: OR=ad/bc =(178X1206)/(1121X93)=2.06 可认为母亲孕期照射过X线与儿童患癌症
有正关联，母亲孕期照过X线的儿童患癌症 的危险性是母亲孕期末照过X线的儿童的 2.06倍，母亲孕期照射X线是儿童患癌症的 危险因素。
2．不饮酒，有慢性肝病肝硬化行性腹胀1个月来院检查，体检慢性肝病容，肝
掌，无蜘蛛痣，腹轻度隆起，腹软，肝肋下未及，脾肋下刚及，移
动性浊音(+)，踝部水肿(+)，血常规在正常范围，肝功能转氨酶
(ALT、AST)、胆红素(TB、CB)、碱性磷酸酶(AKP) 增高，白蛋白、
循证医学复习背诵
名词解释：循证医学（EBM，evidence-based medicine）：慎重、准确、明智地利用当前所能获得的最佳研究证据，结合临床医生个人的技能和经验，充分尊重患者的价值观和选择，以作出合理的医疗决策。
研究证据是以各种数据形式呈现的效应量。
临床研究:临床研究是以疾病的诊断、治疗、预后、病因和预防为主要研究内容，以患者为主要研究对象，以医疗服务机构为主要研究基地，由多学科人员共同参与组织实施的科学研究活动。
描述性研究（descriptive study）：指利用已有资料（如常规监测记录或专门调查获得的数据资料），按照不同地区、不同时间及不同人群特征进行分组，描述人群中有关疾病或健康状况和暴露因素的分布状况，在此基础上进行比较分析，获得疾病三间（人群、地区和时间）分布的特征，进而获得病因线索，提出病因假设。
主要包括横断面研究、病例报告、病例系列等。
横断面研究（cross-sectional study）：在特定的时点（或期间）和特定的范围，调查收集和分析人群中疾病或健康状况，及其与一些因素或特征的关系，从而为进一步研究提供病因线索。
由于这种研究所得到的频率指标一般为特定时间内调查群体的患病频率，故也称之为患病率研究（prevalence study）如，调查某地区肺癌的患病率并了解影响肺癌的因素。
随机抽样：研究总体中每个个体均有同等的机会被抽取到样本人群中，包括单纯随机抽样，系统抽样，分层抽样，整群抽样，多阶段抽样。
单纯随机抽样：也称简单随机抽样，从总体N个对象中，利用抽签、随机数字表、计算机随机等方式抽取n个，总体中每个对象被抽到的概率相等。
系统抽样：按照一定顺序，机械每隔若干单位抽取一个单位。
方法：将总体各个个体单位按某种标志排列、连续编号，根据总体数N和确定的样本数n ，计算抽样距离（N/n）。
第一段距离内，随机抽取一个号码，作为第一个调查样本单位。
将第一个样本单位的号码加上抽样距离，得到第二个样本单位，以此类推，直至满足样本量。
循证医学中常用的统计指标
循证医学中常用的统计指标在当今的医学领域，循证医学的重要性日益凸显。
它强调依据科学证据来做出医疗决策，而统计指标在评估这些证据的可靠性和有效性方面发挥着关键作用。
接下来，让我们一起深入了解一下循证医学中常用的一些统计指标。
首先，我们来谈谈“相对危险度（Relative Risk，RR）”。
相对危险度用于比较暴露组和非暴露组之间发生某种事件的概率。
比如说，我们想要研究吸烟与肺癌之间的关系，就可以计算吸烟者患肺癌的相对危险度。
如果 RR 大于 1，说明暴露因素与疾病之间存在正相关，即暴露因素可能增加疾病发生的风险；如果 RR 等于 1，则表示暴露因素与疾病无关；RR 小于 1 时，意味着暴露因素可能对疾病有保护作用。
另一个重要的指标是“比值比（Odds Ratio，OR）”。
它常用于病例对照研究中，用来衡量疾病与暴露因素之间的关联强度。
与相对危险度不同，比值比是病例组中暴露与非暴露的比值与对照组中暴露与非暴露比值的比。
在一些情况下，比如当疾病的发生率较低时，OR 可以近似地代表 RR。
“风险比（Hazard Ratio，HR）”也是常见的统计指标之一。
它主要用于生存分析，反映了在一定时间内，暴露组相对于非暴露组发生某种结局（如死亡、疾病复发等）的风险。
HR 大于 1 表示暴露组的风险更高，HR 小于 1 则说明暴露组的风险更低。
“率（Rate）”在循证医学中同样不可或缺。
比如发病率、死亡率、治愈率等。
发病率指在一定时期内，某人群中发生某病新病例的频率；死亡率是在一定时期内，总死亡人数与该人群同期平均人口数之比；治愈率则是治愈的患者数占接受治疗患者总数的比例。
“患病率（Prevalence）”能帮助我们了解在特定时间内，某病患者在人群中所占的比例。
它与发病率不同，发病率关注的是新发病例，而患病率包括了新旧病例。
“可信区间（Confidence Interval，CI）”也是重要的一部分。
它不仅能给出估计值的范围，还能反映估计的精确性。
循证医学中常用的统计方法和指标(1)
循证医学中常用的统计方法和指标(1)循证医学是基于严格的科学方法和批判性思维的医学实践。
在循证医学实践中，统计方法和指标是评价医学证据质量的重要工具。
本文将介绍循证医学中常用的统计方法和指标。
一、描述性统计分析描述性统计分析是用来总结和呈现医学数据的常用方法。
常见的描述性统计分析指标包括平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
在循证医学研究中，描述性统计分析可以用于总结研究样本的基本特征，如人口统计学特征、疾病特征、临床特征等。
二、推断性统计分析推断性统计分析是循证医学中常用的统计方法之一。
它的目的是从研究样本数据推断总体参数。
常见的推断性统计分析方法包括t检验、方差分析、回归分析等。
在循证医学研究中，推断性统计分析方法可以用于分析两组或多组数据之间的差异，如疾病治疗效果、药物副作用等。
三、风险度量指标风险度量指标是循证医学中常用的一类指标，它用于评估某个因素与某种结果发生风险的关系。
常见的风险度量指标包括相对风险、绝对风险、风险差等。
在循证医学研究中，风险度量指标可以用于评估慢性病预防、药物治疗效果等方面的风险。
四、信度分析信度分析是循证医学研究中用于评估测量工具信度的方法。
常见的信度分析指标包括重测信度、内部一致性信度等。
在循证医学研究中，信度分析可以用于评估临床测量工具的可靠性，如症状评估量表、生命质量评估等。
五、效度分析效度分析是循证医学研究中用于评估测量工具效度的方法。
常见的效度分析指标包括内容效度、预测效度、判别效度等。
在循证医学研究中，效度分析可以用于评估临床测量工具的有效性，如诊断工具、疾病分类标准等。
总之，统计方法和指标在循证医学研究中具有重要作用。
正确使用和解读统计方法和指标可以帮助医学研究者评估证据质量、提高研究的科学性和可靠性。
循证医学重点
一、名词解释1.临床实践指南：是基于当前最好的所有相关证据，并结合当地实际情况、患者需要、现有资源和人们的价值取向所制订的医学实践的原则性的指导性建议。
2.系统评价：全面收集全世界所有有关研究，用统一的标准进行严格评价，筛选合格的文献进行综合，得出当前最可靠的结论。
3.发表偏移：由研究结果自身特性或其结果指向而对研究的发表状态产生影响的一类偏倚。
阳性的研究结果发表的机会更多，发表的速度更快，所发表刊物的影响因子更高。
4.临床医学决策：决策就是做出决定的意思，医学决策是针对医疗卫生实践问题制定解决方案的过程——提出需解决的问题，确定解决问题的目标，制定解决问题的备选方案比较备选方案并做出选择。
5.证据质量分级：明确区分和对待不同来源的证据是循证医学的重要特征之一，主要表现为对证据质量进行分级，并在此基础上做出推荐——GRADE系统将证据质量分为高、中、低、极低四个等级，推荐强度分为强、弱两个等级。
证据质量分级的作用与意义：（1）研究质量的高低与研究结果的真实性与可信性成正比，与结果的不确定性成反比；（2）作为文献检索的指引，文献检索应依证据质量高低，由最好的研究开始，自上而下进行，直到检索到有关证据为止；（3）当不同质量的证据同时具备时，决策必须基于最好来源的证据.二、简答题1.证据演进的5S模式➢证据系统（System）：提供决策需要的全部的现有最好的研究证据，以及决策所需要的其他信息的计算机决策支持系统，是证据总结、整理、整合和提供过程的终端，也是证据提供系统的最高形式。
——UpToDate、BMJ Best Practice➢综合证据（Summary）：证据总结，关于某疾病各方面的证据。
优点：临床相关性高、易检索、易理解、证据质量好、较简明——Clinical evidence临床证据、临床实践指南➢证据概要（Synopses）：对原始研究或系统评价进行严格筛选评价后重新撰写的大纲式摘要，篇幅简短，常用一页可刊载。
第二讲 循证医学中常用统计学指标和Meta分析统计过程
异质性检验
❖ 异质性检验( tests for heterogeneity )又称同质性 检验( tests for homogeneity )
❖ 用假设检验得方法检验多个独立研究就是否具有异质性( 同质性),RevMan5、1软件中,用得就是卡方检验。
❖ 试验组得发生率为:a/(a+b) ❖ 对照组得发生率为:c/(c+d) ❖ 两个率得比值:RR=a/(a+b) ÷c/(c+d)
RR得意义
❖ 当RR=1时,可认为试验组得发生率与对照组得发生率相同; ❖ 当RR>1时,可认为试验组得发生率大于对照组; ❖ 当RR<1时,可认为试验组得发生率小于对照组
0、35
45
2、64
0、26
50
2、90
0、45
45
2、81
0、35
45
2、93
0、36
52
2、95
0、46
55
3、27
0、37
46
3、15
0、39
42
3、48
0、48
45
3、47
0、46
51
3、73
0、54
45
3、63
0、38
45
3、81
0、40
42
3、81
0、41
45
4、16
0、42
44
3、99
❖ 种类包括:临床异质性、方法学异质性和统计学异质性。
统计学异质性
❖ 就是指干预效果得评价在不同试验间得变异,她就是研究间得临床和 方法学上变异联合作用得结果。
循证医学统计方法
循证医学统计方法循证医学（Evidence-based medicine）是指基于临床医学证据的科学方法，用来指导医生的决策和指导临床实践。
循证医学的核心在于通过系统性收集、整合和分析临床研究数据和患者相关信息，以指导医生做出更科学和合理的诊断和治疗决策。
循证医学的统计方法是循证医学中至关重要的一部分，它帮助医生对医学数据进行合理的分析和解读，以便获得可靠的证据从而指导临床实践。
下面将详细介绍循证医学中常用的统计方法。
1. 估计与推断：循证医学中的统计方法可以通过对患者数据进行收集和分析，推断出特定治疗干预的效果。
例如，可以通过随机对照试验（RCT）收集患者数据，通过比较干预组和对照组的治疗效果，来估计干预的效果。
2. 随机化：随机化是循证医学中常用的统计方法。
通过随机将患者分配到不同的治疗组或对照组中，可以减少可能的偏倚，从而更好地比较不同治疗干预的效果。
随机化可以降低实验结果的误差，从而提高实验结果的可靠性。
3. 统计显著性检验：循证医学中常使用统计显著性检验来判断研究结果是否具有统计学意义。
统计显著性检验可以通过计算P值来评估研究结果的可靠性，P值小于设定的显著性水平（通常为0.05）时，可以认为差异具有统计学意义。
4. 效果量：效果量是循证医学中用来衡量治疗效果大小的指标。
常见的效果量指标包括相对风险（RR）、绝对风险差（ARD）和标准化均值差（SMD）等。
效果量可以通过计算干预组和对照组的差异，来评估干预的效果大小。
5. 敏感性和特异性：循证医学中常使用敏感性和特异性来评估一种诊断测试的准确性。
敏感性表示测试能够检测到实际患病例的能力，特异性表示测试能够正确排除非患病例的能力。
敏感性和特异性两者都很高，才能保证诊断测试的准确性。
6. 风险比与风险差：循证医学中常使用风险比（RR）和风险差（RD）来比较不同治疗干预对患者风险的影响。
风险比可以说明干预组和对照组之间的患病风险的比较，风险差则表示干预组和对照组的患病率之差。
循证医学试题及答案
循证医学试题及答案一、名词解释1、循证医学：是遵循科学证据的医学，指的是临床医生在获得患者准确的临床依据的前提下，根据自己的临床经验和知识技能,分析并抓住患者的主要临床问题（诊断、治疗、雨后、康复等），应用最佳的和最新的科学证据，做出科学的诊治决策，联系具体的医疗环境，并取得患者的合作和接受，以实践这种诊治决策的具体医疗过程.2、成本-效益分析：将不同的结果换算成流通货币的形式，用货币量作为共同的获利单位进行比较。
3、效用：即用社会效益和个人主观满意度来测量和评价健康效果。
4、药物不良反应：在预防、诊断、治疗疾病或调节生理机能过程中，人接受正常剂量的药物时出现的任何有害的和用药目的无关的反应。
5、证据：主要是指经过试验所得出的结论。
6、系统评价：是一种全新的文献综合评价研究方法，是针对某一临床问题系统全面的手机全世界所有发表或未发表的临床研究结果,采用临床流行病学严格评价文献的原则方法，筛选出符合质量标准的文献,进行定性或定量何处,去粗存精，去伪存真，得出综合可靠地结论.7、ROC曲线：又称受试者工作曲线，以实验的敏感度(真阳性率)为纵坐标，而以1—特异度(假阳性率）为横坐标，依照连续分组测定的数据，分别计算SEN 及SPN,按照平面几何的方法将给出的各点连成曲线。
8、Meta—分析：又称荟萃分析支队具有相同研究题目的多个医学研究进行综合分析的一系列过程，包括提出研究问题，制定纳入和排除的标准，检索相关研究,汇总基本信息，综合分析并报告结果.9、医疗保密：通常是指医生在医疗活动中不向他人泄露有关患者的病情或其他隐私情况，患者的所有个人资料均属保密内容，对患者隐私的保护并不是无限制的,绝对的。
二、填空题1、最佳证据应具备的特性真实性、重要性、实用性。
2、成本－效果分析的表示方法包括成本效果C/E 比或增量效率ΔC/Δ E 比。
3、可作为常用的效用评价指标是质量调整寿命年QALY 和伤残调整寿命年DALY 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ARR的可信区间计算与RD相同
ARR应用条件
满足以下条件，可以使用ARR: （1）试验组-某治疗措施，对照组-安慰剂 （2）主要疗效指标：使用如病死率、复发
率等负性指标 （3）目的：试验组使用某治疗措施后，这
NNT的计算及意义
NNT的其计算公式为：
NNT=1/|EER-CER| =1/ARR 该公式中的EER和CER定义为采用某干预措
施之后，某疗效事件的发生率，如阿斯匹林 预防心肌梗死的病死率。因此，NNT的值越 小，表示该防治效果就越好，其临床意义也 就越大。
NNT的可信区间
NNT的95%的可信区间，由于无法计算 NNT的标准误，但NNT= 1/ARR，故NNT 的95%的可信区间的计算可利用ARR的 95%的可信区间来计算。
NNT95%CI的下限： 1/ARR的上限值 NNT95%CI的上限： 1/ARR的下限值
注意：
NNT中的对照组通常是安慰剂对照，如 果对照组是阳性对照，则不同阳性对照 组的多个NNT间不能比较，如：
CER EER ARR NNT
0.7
0.4
0.3 3.3
0.6
0.4
0.2 5.0
0.5
NNH的计算式为： NNH =1/|EER-CER|=1/ARI
该公式中的EER和CER定义为采用某干 预措施之后，某不利结果的发生率。因 此，NNH的值越小，表示该某治疗措施 引起的不利结果(不良事件或副反应)就越 大。
注意：
NNH中的对照组通常是安慰剂对照，如果 对照组是阳性对照，则不同阳性对照组的 多个NNH间不能比较，如：
1 r1 +
1－ r2
1－ n1
1 n2
=
1 15
+
1 30
－
1 125
－
1 120
=
0.289
实例RR的CI
RR的95%可信区间为： exp[ ln(RR) ±1.96 SE(lnRR) ]
= exp( -0.734 ± 1.96×0.289) = (0.272，0.846) 该例RR的95%可信区间为0.272～0.846
SE(lnRR)=
1 a
+
1 c
－1－1 a+b c+d
RR的实例计算
阿斯匹林治疗组的病死率EER=15/125；对照组的 病死率CER=30/120，其RR和可信区间为：
EER 15/125 RR = CER = 30/120 =0.48
ln(RR)=ln(0.48)= - 0.734
SE(lnRR)=
一、分类资料的指标
分类资料的描述性指标，有大家熟悉 的，如死亡率、患病率、发病率等常 用率的指标外。还有在循证医学的研 究和实践中，经常使用的相对危险度 (RR)、比值比(OR)及由此导出的富有 特色的描述指标，如EER、CER、 RRR、ARR、NNT等。
EER
循证医学的预防和治疗性研究中， 率还可细分为EER和CER两类。
该例两率差的可信区间为-0.23～-0.03，上 下限均小于0（不包含0），两率有差别。可 认为阿斯匹林可降低心肌梗死的病死率。
无统计学意义
试验组<对照组
试验组>对照组
0 无效值
RD的可信区间的图示
ARR及可信区间
ARR
如果率差(RD)为某临床试验疗效事件 发生率(如某病的病死率)的差值，且 EER<CER时，即为绝对危险度减少 率 (absolute risk reduction，ARR)
当RR＜1时，可认为试验组的发 生率小于对照组(EER<CER)
实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RR 为：
RR =
EER CER
=
a/(a+b) c/(c+d)
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RD 为：
RD =EER-CER =0.12-0.25= -0.13 即该例试验组的病死率比对照组少 13%
RD的CI
两率差的可信区间由下式计算： (EER-CER)±uα SE(RD) 即：RD±uα SE(RD)
RD的95%的可信区间为 RD±1.96×SE(RD)
实例RD的标准误
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果EER= 15/125 =12%，CER =30/120 =25%，两率 差的标准误：
SE(RD)=
p1(1-p1) n1
+
p2(1-p2) n2
=
ab cd n13 + n23
=
15×110 1253
+
30×90 1203
=0.049
实例RD的CI
该试验两率差（RD）的可信区间为： (EER-CER)±1.96×SE(RD) =(0.12-0.25)±1.96×0.049= -0.23～-0.03
些事件的发生率是否低于对照组
ARR实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(பைடு நூலகம்) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 RD 为：
ARR =|EER-CER| = |0.12-0.25 |= 0.13
即该例试验组的病死率比对照组少 13%
CER EER ARI NNH
0.3
0.4
0.3 10
0.2
0.4
0.2 5.0
0.1
0.4
0.1 3.3
RR及可信区间
相对危险度(RR)
该两个率的比值叫做相对危险度(relative risk, risk ratio, RR)，是前瞻性研究中较 常用的指标，它是试验组某事件发生率 (EER)与对照组（或低暴露）的发生率 (CER)之比，用于说明试验组的发生率是 对照组的多少倍。
结果(不良事件)的发生率是否大于对照组
NNH及可信区间
NNH
NNH的临床含义为：对病人采用某种 防治措施，比对照组多出现一例不利 结果需要治疗的病例数(the number needed to harm one more patients from the therapy，NNH)。
NNH的计算及意义
回顾性研究的数据表
回顾性研究的数据见下表：
组别 病例组 对照组
合计
暴露 a c
a+c
未暴露 b d
b+d
合计 n1=a+b n2=c+d
N
OR的计算(1)
病例组的暴露与未暴露的比值： odds1=a/b
对照组的暴露与未暴露的比值 odds0=c/d
OR的计算(2)
试验组的比值(odds1)与对照组(odds0) 的比值之比即为比值比（odds ratio、 比数比、机会比、优势比），其计算 公式为：
OR =
odds1 odds0
=
a/b ad c/d = bc
当RD＝0时，可认为试验组的发 生率与对照组的发生率相同
当RD＞0时，可认为试验组的发 生率大于对照组(EER>CER)
当RD＜0时，可认为试验组的发 生率小于对照组(EER<CER)
实例分析
阿斯匹林治疗心肌梗死的效果
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
ARI可用于度量试验组使用某试验因 素后，其不利结果的发生率比对照组 增加的绝对量： ARI=|EER-CER|
ARI的可信区间计算与RD相同
ARI应用条件
满足以下条件可以使用ARI (1)试验组：某治疗措施；对照组：安慰剂 (2)不利结果或不良事件指标：如肝功能异常
率、肾功能异常率等指标 (3)目的：试验组使用某治疗措施后，某不利
NNT 实例的CI
ARR95%的CI为：
0.13±1.96×0.049= 0.03～0.23 NNT95%CI的下限：1/0.23=4.35 NNT95%CI的上限：1/0.03=33.33
ARI及可信区间
ARI
如果率差(RD)为某临床试验不良事件 发生率(如肝功能异常率)的差值， 且 EER>CER时，即为绝对危险度增加率 (absolute risk increase，ARI)
RD及可信区间
率差(RD)
两个发生率的差即为率差，也称危险 差（rate difference，risk difference， RD），如，试验组发生率（EER）与 对照组发生率（CER）的差，其大小 可反映试验组发生率比对照组多或少
的绝对量。其计算公式如下：
RD=EER- CER
RD的意义
组别
死亡
未死亡
合计
试验组 对照组
合计
15(a) 30(c)
45
110(b) 90(d) 200
125(n1) 120(n2) 245(N)
该例的 EER 和 CER 分别为： EER=15/125×100=12% 试验组的病死率(EER)为12% CER=30/120×100=25% 对照组的病死率(CER)为25%