3病因与病因推断总结
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(1)回忆偏倚(recall bias) (2)报告偏倚(reporting bias)
(3)诊断怀疑偏倚和暴露怀疑偏倚 (diagnostic suspicion bias and exposure suspicion bias)
(4)测量偏倚(measuring bias) (5)生态学偏倚(ecologic bias)
Process of establishing causality
第三节、因果推断标准
Criteria for causality
3
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意
金、木、水、火、 土、瘴气
特异疾病与 特异传染物有关
多病因学说
4
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意
金、木、水、火、 土、瘴气
特异疾病与 特异传染物有关
21
充分病因模型与病因强度
流行病学意义上的病因强度是针对人群的 疾病发生率而言: 强病因是指那些在大部分病例中都发挥重 要作用的组份病因， 弱病因则指那些只在小部分病例发病中发 挥作用的组份病因。
22
充分病因模型与病因强度
对病因强弱的估计是建立在由该因素所致的人群 疾病负担基础上的，受不同病因所致疾病负担变 化的影响，因此病因的强弱在不同人群、不同时 期可以不同。
52
点估计和区间估计
点估计只是单一的一个数值，它不能反映 所估计的因素与疾病关系的随机误差，也 不能反映参数估计的不稳定性。
53
病因推断中暴露与疾病关联的解释
统计联系 虚假联系（选择、信息、混杂偏倚）
符合病因推断标准
因果联系
54
虚假关联(spurious association
由各种偏倚引起，可发生在设计和实施阶段，使 原本不存在的关联表现为关联。
7
Koch病因说
(1)在所研究疾病的所有病人中都发现有致病微生
物且该微生物能在体外培养；
(2)非此病病人中不能发现该种微生物；
(3)将该种微生物接种到易感动物，能导致同样的
疾病；
(4)从该被感染的动物身上能重新分离出这一微生
物，并得到鉴定。
8
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意
金、木、水、火、 土、瘴气
病例 暴露 非暴露
充分且必要病因
17
非病例 B D
A C
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
充分且必要病因
18
非病例 0 D
A 0
Rothman的病因定义
可以认为，没有任何一个事件、情形或特征可
以独立地导致某病的发生，也就是说没有哪一 个因素可以是某病的充分病因。实际上这一定 义是对多病因中的1个组分病因（component cause）所作的定义。
对每一个个体的病人来说，只有与之相对应的充 分病因，而没有病因的强弱之分。
23
Koch病因推断三原则
1、病因因素必须存在于每一个病例，即 病因因素是必要病因。 所有的疾病均是多病因的，这些病因多数 既不是必要也不是充分病因。
24
Koch病因推断三原则
2、该因素不可能以非致病的方式存在于 其它疾病病例中。
26
第二节、因果关联的推断
病因研究的逻辑思维方式
观察现象
↓
提出假设
↓
验证假设
↓ 因果推断
27
证明某因子是某病病因的过程
揭示现象
找出原因
提供措施
流行
分布
WHO WHERE WHEN
原因
影响因素
策略
措施
WHY
HOW
28
证明某因子是某病病因的过程
揭示现象 流行 分布 描述流行 病学方法 找出原因 原因 影响因素 分析流行病 学方法 提供措施 策略 措施 实验流行 病学方法
6 5 4 3 2 1 0
5 类推法 疾病分布与某病因已明疾病的分布特征相 似，推测两者有共同病因。 如：非洲的Burkett淋巴瘤的地区分布与 黄热病相似，因而推测两者的病因有可能 一致。 （埃及伊蚊所传播的病毒性疾病）
40
6 剩余法/排除法
Method of Residue
可以看成是差异法的特例。 产生几个假设，逐一排除（最难排除
1
因果关系的推断 Causal inference
公共卫生学院流行病与卫生统计学系
流行病学定义
流行病学是研究人群中疾病与健康状况的 分布及其影响因素，并研究防制疾病及促 进健康的策略和措施的科学。
2
病因推断
Causal inference
第一节、病因概念 Concepts of cause
第二节、因素关联的推断
所以，a是A的影响因素
37
4 共变法
Method of concomitant variations
指注意发现疾病的患病率（或发病率） 波动时有哪些因素也在变动。
38
AFB1摄入量与肝癌死亡率的关系
140 120 100 80 60 40 20 0 高发大队 中发大队 低发大队
39
肝癌死亡率（1/10万） 7 AFB（mg/年/人）
病因的定义
Rothman
当其它因素或条件满足且固定不变时，导致该
病在某一特定时间里所发生的必需因素、特征
或事件。
换句话说，某病的病因指的是在该病发生前的
某一事件、情形或特征，如果没有它，该病将
根本不会发生或至少只能在将来晚的时间里发
生。
11
二、充分病因模型
必要病因necessary cause：缺乏此因素疾 病就不会发生 充分病因sufficient cause：此因素必定会引 起疾病的发生
31
Mill准则
1. 求同法： Direct method of agreement 对不同的场合或事物，找它们的共同 点—正像找发病人群的共同点或找发病地方 的共性。
A B C D occur together with w x y z A E F G occur together with w t u v —————————————————— Therefore A is the cause, the effect, or part of the cause of w.
35
求异法举例
某肝癌高发区
玉米
某肝癌低发区
大米
36
3 同异并用法
Joint method of agreement and difference
即求同法与求异法并用，相当于同一 研究中设有比较（对照）组，用以控制干 扰因素。
（1）求同部分
（2）求异部分
（3）求同与求异两部分比较
———————————————
X
Y
12
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
必要病因
13
非病例 B D
A C
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
必要病因
14
非病例 B D
A 0
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
充分病因
15
非病例 B D
A C
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
充分病因
16
非病例 0 D
A C
必要病因与充分病因
29
因果推断的一般过程
(一)建立病因假设
三间分布
揭示现象
流行
分布
WHO WHERE WHEN
描述流行 病学方法
30
形成假设
Mill准则
求同法：相同事件之间找共同点 求异法：不同事件之间找不同点 共变法：因素出现频率波动时疾病频率或 强度也发生变化 类推法：疾病分布与病因已明的疾病的分布 特征相似，推测两者有共同的病因 排除法：产生几个假设，逐一排除
者作为该病病因假设的可能性最大）
41
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
42
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
43
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
44
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
45
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
46
(二 )检验和验证假设
47
(三)病因推断标准评价
当上述研究证实该病因假设可以成立时， 则可结合生物学、医学及其他自然科学 和社会科学的研究成果，进行病因推断， 明确疾病与因素之间是否存在因果关系
确定暴露和疾病是 否存在统计学联系
无统计学联系
随机误差
是否偏倚所致？
无
有
非因果联系
已知某些因素如吸烟有多种致病效应或引 起多种健康问题，并且可能在不同的疾 病中具有不同的生物学致病机制。
25
Koch病因推断三原则
3、该病因因素必须能从体内分离培养，且能在 易感者中引发新的病例，即病因因素是充分 病因。
应用经典的确定性病因模型对某些因素进行推 断时存在一定的困难，如环境因素、行为因 素等。
(3)伯克森偏倚(Berkson’s bias)
(4)志愿者偏倚(volunteer bias)和健康工人效应 (health worker bias) (5)失访偏倚(loss-to follow-up bias)和无应答偏倚 (non-response bias)
56
信息偏倚 Information bias
特异疾病与 特异wenku.baidu.com染物有关
多病因学说
9
病因的定义
Lilienfeld(1980)的病因定义： 那些能使人群发病概率升 高的因素，就可以认为是病因； 当它们之中一个或多个不存在 时，人群疾病频率就下降。
Lilienfeld AM. （1920-1984） 约翰.霍普金斯大学 流行病学教授
10
概率论的因果观
多病因学说 中医“五行之说” Hippocrates(公元前5世纪)
5
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意 Robert Koch
1843年--1910年
金、木、水、火、 土、瘴气
特异疾病与 特异传染物有关
1905年诺贝尔生理学或医学奖 Koch法则
6
多病因学说
Robert Koch_ Nobel Prize
48
流行病学研究的步骤及其相互关系
49
二、病因推断中暴露与疾病关 联的解释
统计联系 虚假联系（选择、信息、混杂偏倚）
符合病因推断标准
因果联系
50
统计学联系
P<0.05
任何因素和疾病之间的“统计学”上的联 系都有可能是病因、偏倚和机遇造成。
51
随机误差与系统误差（偏倚和机遇）
误差(error)：测得值和真实值之间的偏离，包括： 随机误差(random error) ，又称机遇（Chance） ： 由抽样而产生的误差，可影响研究的精确性，一 般可通过统计学方法予以估计或评价。 系统误差(systematic error)，又称偏倚（Bias） ： 发生在研究的设计、实施、分析、推断等各阶段， 可影响研究的有效性。
32
求同法举例
有偿献血者 同性恋 静脉吸毒 血液/体液可能是HIV危险因素
HIV高发人群
33
求同法举例
肝癌病例中大部分有乙型肝炎病毒感染 标记 乙型肝炎病毒感染可能与肝癌的发生有 关
34
2 求异法
Method of difference
指在相似的事件（或事物）之间找不同点。
A B C D occur together with w x y z B C D occur together with x y z —————————————————— Therefore A is the cause, or the effect, or a part of the cause of w.
57
混杂(confounding)
由于一个或多个外来因素的存在，掩盖或夸大 了研究因素与疾病(或事件)的联系，从而部分 或全部地歪曲了两者之间的真实联系。
58
混杂 Confounding bias
(1)混杂因素必须与所研究疾病的发生有关， 是该疾病的危险因素之一。
(2)混杂因素必须与所研究因素有关。
19
充分病因模型 某病的三个充分病因
A
A
A
F
C
B
E
D
H
G
组份病因A出现在所有充分病因中
A是必要病因
20
充分病因的多因性
充分病因模型强调多种组份病因在疾病 发生过程中的联合作用。 任何一种疾病都是由遗传和非遗传(环境) 因素共同作用所致，但是在疾病发生的 过程中，遗传或环境因素在不同的充分 病因模型中所起的作用大小存在差异。
(3)混杂因素必须不是研究因素与疾病病因 链上的中间环节或中间步骤。
59
病因推断中暴露与疾病关联的解释
统计联系 虚假联系（选择、信息、混杂偏倚）
符合病因推断标准
因果联系
60
第三节、因果推断的标准
因果推断的目的
即是从统计学联系的表面现象中，剔 除虚假联系和间接联系，凸现出真正 的病因联系。
61
因 果 关 系 及 其 推 论 过 程
偏倚的种类 选择偏倚（selection bias） 信息偏倚（information bias） 混杂偏倚（confounding bias）
55
选择偏倚 selection bias
(1)奈曼偏倚(Neyman bias) 又称现患-新发病例偏 倚(prevalence-incidence bias)。 (2)检出偏倚或检出症候偏倚(detection bias/detection signal bias)
(3)诊断怀疑偏倚和暴露怀疑偏倚 (diagnostic suspicion bias and exposure suspicion bias)
(4)测量偏倚(measuring bias) (5)生态学偏倚(ecologic bias)
Process of establishing causality
第三节、因果推断标准
Criteria for causality
3
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意
金、木、水、火、 土、瘴气
特异疾病与 特异传染物有关
多病因学说
4
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意
金、木、水、火、 土、瘴气
特异疾病与 特异传染物有关
21
充分病因模型与病因强度
流行病学意义上的病因强度是针对人群的 疾病发生率而言: 强病因是指那些在大部分病例中都发挥重 要作用的组份病因， 弱病因则指那些只在小部分病例发病中发 挥作用的组份病因。
22
充分病因模型与病因强度
对病因强弱的估计是建立在由该因素所致的人群 疾病负担基础上的，受不同病因所致疾病负担变 化的影响，因此病因的强弱在不同人群、不同时 期可以不同。
52
点估计和区间估计
点估计只是单一的一个数值，它不能反映 所估计的因素与疾病关系的随机误差，也 不能反映参数估计的不稳定性。
53
病因推断中暴露与疾病关联的解释
统计联系 虚假联系（选择、信息、混杂偏倚）
符合病因推断标准
因果联系
54
虚假关联(spurious association
由各种偏倚引起，可发生在设计和实施阶段，使 原本不存在的关联表现为关联。
7
Koch病因说
(1)在所研究疾病的所有病人中都发现有致病微生
物且该微生物能在体外培养；
(2)非此病病人中不能发现该种微生物；
(3)将该种微生物接种到易感动物，能导致同样的
疾病；
(4)从该被感染的动物身上能重新分离出这一微生
物，并得到鉴定。
8
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意
金、木、水、火、 土、瘴气
病例 暴露 非暴露
充分且必要病因
17
非病例 B D
A C
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
充分且必要病因
18
非病例 0 D
A 0
Rothman的病因定义
可以认为，没有任何一个事件、情形或特征可
以独立地导致某病的发生，也就是说没有哪一 个因素可以是某病的充分病因。实际上这一定 义是对多病因中的1个组分病因（component cause）所作的定义。
对每一个个体的病人来说，只有与之相对应的充 分病因，而没有病因的强弱之分。
23
Koch病因推断三原则
1、病因因素必须存在于每一个病例，即 病因因素是必要病因。 所有的疾病均是多病因的，这些病因多数 既不是必要也不是充分病因。
24
Koch病因推断三原则
2、该因素不可能以非致病的方式存在于 其它疾病病例中。
26
第二节、因果关联的推断
病因研究的逻辑思维方式
观察现象
↓
提出假设
↓
验证假设
↓ 因果推断
27
证明某因子是某病病因的过程
揭示现象
找出原因
提供措施
流行
分布
WHO WHERE WHEN
原因
影响因素
策略
措施
WHY
HOW
28
证明某因子是某病病因的过程
揭示现象 流行 分布 描述流行 病学方法 找出原因 原因 影响因素 分析流行病 学方法 提供措施 策略 措施 实验流行 病学方法
6 5 4 3 2 1 0
5 类推法 疾病分布与某病因已明疾病的分布特征相 似，推测两者有共同病因。 如：非洲的Burkett淋巴瘤的地区分布与 黄热病相似，因而推测两者的病因有可能 一致。 （埃及伊蚊所传播的病毒性疾病）
40
6 剩余法/排除法
Method of Residue
可以看成是差异法的特例。 产生几个假设，逐一排除（最难排除
1
因果关系的推断 Causal inference
公共卫生学院流行病与卫生统计学系
流行病学定义
流行病学是研究人群中疾病与健康状况的 分布及其影响因素，并研究防制疾病及促 进健康的策略和措施的科学。
2
病因推断
Causal inference
第一节、病因概念 Concepts of cause
第二节、因素关联的推断
所以，a是A的影响因素
37
4 共变法
Method of concomitant variations
指注意发现疾病的患病率（或发病率） 波动时有哪些因素也在变动。
38
AFB1摄入量与肝癌死亡率的关系
140 120 100 80 60 40 20 0 高发大队 中发大队 低发大队
39
肝癌死亡率（1/10万） 7 AFB（mg/年/人）
病因的定义
Rothman
当其它因素或条件满足且固定不变时，导致该
病在某一特定时间里所发生的必需因素、特征
或事件。
换句话说，某病的病因指的是在该病发生前的
某一事件、情形或特征，如果没有它，该病将
根本不会发生或至少只能在将来晚的时间里发
生。
11
二、充分病因模型
必要病因necessary cause：缺乏此因素疾 病就不会发生 充分病因sufficient cause：此因素必定会引 起疾病的发生
31
Mill准则
1. 求同法： Direct method of agreement 对不同的场合或事物，找它们的共同 点—正像找发病人群的共同点或找发病地方 的共性。
A B C D occur together with w x y z A E F G occur together with w t u v —————————————————— Therefore A is the cause, the effect, or part of the cause of w.
35
求异法举例
某肝癌高发区
玉米
某肝癌低发区
大米
36
3 同异并用法
Joint method of agreement and difference
即求同法与求异法并用，相当于同一 研究中设有比较（对照）组，用以控制干 扰因素。
（1）求同部分
（2）求异部分
（3）求同与求异两部分比较
———————————————
X
Y
12
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
必要病因
13
非病例 B D
A C
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
必要病因
14
非病例 B D
A 0
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
充分病因
15
非病例 B D
A C
必要病因与充分病因
病例 暴露 非暴露
充分病因
16
非病例 0 D
A C
必要病因与充分病因
29
因果推断的一般过程
(一)建立病因假设
三间分布
揭示现象
流行
分布
WHO WHERE WHEN
描述流行 病学方法
30
形成假设
Mill准则
求同法：相同事件之间找共同点 求异法：不同事件之间找不同点 共变法：因素出现频率波动时疾病频率或 强度也发生变化 类推法：疾病分布与病因已明的疾病的分布 特征相似，推测两者有共同的病因 排除法：产生几个假设，逐一排除
者作为该病病因假设的可能性最大）
41
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
42
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
43
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
44
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
45
排除法
食物中毒
米饭
鸡肉
饮料
青菜
四季豆
46
(二 )检验和验证假设
47
(三)病因推断标准评价
当上述研究证实该病因假设可以成立时， 则可结合生物学、医学及其他自然科学 和社会科学的研究成果，进行病因推断， 明确疾病与因素之间是否存在因果关系
确定暴露和疾病是 否存在统计学联系
无统计学联系
随机误差
是否偏倚所致？
无
有
非因果联系
已知某些因素如吸烟有多种致病效应或引 起多种健康问题，并且可能在不同的疾 病中具有不同的生物学致病机制。
25
Koch病因推断三原则
3、该病因因素必须能从体内分离培养，且能在 易感者中引发新的病例，即病因因素是充分 病因。
应用经典的确定性病因模型对某些因素进行推 断时存在一定的困难，如环境因素、行为因 素等。
(3)伯克森偏倚(Berkson’s bias)
(4)志愿者偏倚(volunteer bias)和健康工人效应 (health worker bias) (5)失访偏倚(loss-to follow-up bias)和无应答偏倚 (non-response bias)
56
信息偏倚 Information bias
特异疾病与 特异wenku.baidu.com染物有关
多病因学说
9
病因的定义
Lilienfeld(1980)的病因定义： 那些能使人群发病概率升 高的因素，就可以认为是病因； 当它们之中一个或多个不存在 时，人群疾病频率就下降。
Lilienfeld AM. （1920-1984） 约翰.霍普金斯大学 流行病学教授
10
概率论的因果观
多病因学说 中医“五行之说” Hippocrates(公元前5世纪)
5
一、疾病病因概念的发展
鬼、上帝、天意 Robert Koch
1843年--1910年
金、木、水、火、 土、瘴气
特异疾病与 特异传染物有关
1905年诺贝尔生理学或医学奖 Koch法则
6
多病因学说
Robert Koch_ Nobel Prize
48
流行病学研究的步骤及其相互关系
49
二、病因推断中暴露与疾病关 联的解释
统计联系 虚假联系（选择、信息、混杂偏倚）
符合病因推断标准
因果联系
50
统计学联系
P<0.05
任何因素和疾病之间的“统计学”上的联 系都有可能是病因、偏倚和机遇造成。
51
随机误差与系统误差（偏倚和机遇）
误差(error)：测得值和真实值之间的偏离，包括： 随机误差(random error) ，又称机遇（Chance） ： 由抽样而产生的误差，可影响研究的精确性，一 般可通过统计学方法予以估计或评价。 系统误差(systematic error)，又称偏倚（Bias） ： 发生在研究的设计、实施、分析、推断等各阶段， 可影响研究的有效性。
32
求同法举例
有偿献血者 同性恋 静脉吸毒 血液/体液可能是HIV危险因素
HIV高发人群
33
求同法举例
肝癌病例中大部分有乙型肝炎病毒感染 标记 乙型肝炎病毒感染可能与肝癌的发生有 关
34
2 求异法
Method of difference
指在相似的事件（或事物）之间找不同点。
A B C D occur together with w x y z B C D occur together with x y z —————————————————— Therefore A is the cause, or the effect, or a part of the cause of w.
57
混杂(confounding)
由于一个或多个外来因素的存在，掩盖或夸大 了研究因素与疾病(或事件)的联系，从而部分 或全部地歪曲了两者之间的真实联系。
58
混杂 Confounding bias
(1)混杂因素必须与所研究疾病的发生有关， 是该疾病的危险因素之一。
(2)混杂因素必须与所研究因素有关。
19
充分病因模型 某病的三个充分病因
A
A
A
F
C
B
E
D
H
G
组份病因A出现在所有充分病因中
A是必要病因
20
充分病因的多因性
充分病因模型强调多种组份病因在疾病 发生过程中的联合作用。 任何一种疾病都是由遗传和非遗传(环境) 因素共同作用所致，但是在疾病发生的 过程中，遗传或环境因素在不同的充分 病因模型中所起的作用大小存在差异。
(3)混杂因素必须不是研究因素与疾病病因 链上的中间环节或中间步骤。
59
病因推断中暴露与疾病关联的解释
统计联系 虚假联系（选择、信息、混杂偏倚）
符合病因推断标准
因果联系
60
第三节、因果推断的标准
因果推断的目的
即是从统计学联系的表面现象中，剔 除虚假联系和间接联系，凸现出真正 的病因联系。
61
因 果 关 系 及 其 推 论 过 程
偏倚的种类 选择偏倚（selection bias） 信息偏倚（information bias） 混杂偏倚（confounding bias）
55
选择偏倚 selection bias
(1)奈曼偏倚(Neyman bias) 又称现患-新发病例偏 倚(prevalence-incidence bias)。 (2)检出偏倚或检出症候偏倚(detection bias/detection signal bias)