队列研究设计要点
队列研究设计实施方案
队列研究设计实施方案一、研究目的。
队列是一种常见的数据结构，广泛应用于计算机科学和信息技术领域。
本研究旨在针对队列的特性和应用进行深入探讨，以期能够为相关领域的研究和实践提供参考和指导。
二、研究内容。
1. 队列的基本概念和特性。
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，具有入队和出队两种基本操作。
本研究将对队列的基本概念和特性进行详细介绍，包括队列的定义、基本操作及其实现方式等内容。
2. 队列的应用领域分析。
队列作为一种重要的数据结构，在计算机科学和信息技术领域有着广泛的应用。
本研究将对队列在操作系统、网络通信、算法设计等领域的具体应用进行分析和总结，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
3. 队列设计实施方案。
基于对队列的基本概念和特性以及应用领域的分析，本研究将提出一套队列设计实施方案，包括队列的数据结构设计、操作实现方式、性能优化等方面的具体内容，以期能够为相关领域的研究和实践提供可行的参考方案。
4. 队列相关技术研究。
除了对队列本身的研究外，本研究还将对队列相关的技术进行深入研究，包括队列的并发控制、队列的持久化存储、队列的分布式部署等方面的内容，以期能够为相关领域的技术研究提供新的思路和方法。
三、研究方法。
1. 文献资料法。
通过查阅大量的文献资料，包括书籍、期刊、学术论文等，对队列的基本概念和特性、应用领域、设计实施方案等内容进行系统梳理和总结。
2. 实证调查法。
通过实地走访和在线调查的方式，对队列的实际应用情况进行调查和分析，以期能够深入了解队列在实际应用中的具体情况和存在的问题。
3. 数理统计法。
通过对队列相关数据进行统计和分析，包括队列的性能指标、应用效果等方面的数据进行深入分析，以期能够为队列的设计和优化提供可靠的数据支持。
四、研究成果。
本研究将形成一套完整的队列研究设计实施方案，包括对队列的基本概念和特性、应用领域分析、设计实施方案、相关技术研究等方面的内容进行系统总结和归纳，形成一份具有一定学术和实践价值的研究报告。
流行病学队列研究(研33)
SMR = 1 无联系。
20
（二）率差异的显著性检验
当样本量较大，样本率的频数分布近似正
态分布时，可用卡方检验或μ检验。
如果率比较低，样本率的频数分布不符合
正态分布，可用二项分布或泊松分布检验。
SMR的检验可用卡方检验。
21
（三）联系强度（效应）的估计
1. 相对危险度（relative risk，RR） ( 率比)
指暴露组的发病率或死亡率（I1）与非暴露 组发病率或死亡率（I0）之比，说明暴露组发病 (死亡)危险是非暴露组的多少倍。 RR = I1 / I0 RR值的意义： ①RR>1 危险因素； ②RR<1 保护因素； ③RR=1 无联系。 RR的95%可信区间：
22
23
2. 归因危险度（attributable risk , AR） ( 率差)
17
三、资料整理与分析
首先进行描述性分析:
包括:研究对象的组成、随访经过、
结局发生情况、失访情况等。
再进行关联分析。
18
（一）率的计算
1. 累积发病率 （cumulative incidence rate, CI） 适用于固定队列，用固定人口数作分母， 观察期间发生的新病例作分子来计算。 2. 发病密度（incidence density, ID）
又称特异危险度, 指暴露组的发病率或死 亡率（I1）与非暴露组发病率或死亡率（I0）之 差,表示暴露者中完全由某暴露因素所致的发病 率或死亡率。
或
AR与RR含义不同 ：
• RR是反映病因学意义的指标。 • AR是反映疾病预防和公共卫生学意义的指标。
24
25
队列研究课题设计
队02列研究课题的设计步骤
与方法
明确研究目的与假设
明确研究目的
• 分析暴露因素与结局之间的关系 • 评估暴露因素的风险和保护因素 • 为疾病的预防和控制提供依据
明确研究假设
• 暴露因素与结局之间存在因果关系 • 暴露因素对结局的发生具有剂量-反应关系
选择合适的队列与研究对象
选择合适的队列
• 根据研究目的，选择具有代表性的人群或职业作为队列 • 考虑队列的可比性和可及性，便于数据的收集和随访
模
队列数据的生存分析
生存分析概念
• 生存分析是一种研究事件发生时间和影响因素之间关系的方法 • 适用于研究结局发生、复发等事件的时间分布
生存分析方法
• Kaplan-Meier生存曲线：描述研究对象在不同时间点的生存率 • Cox比例风险模型：分析暴露因素对生存时间的影响
队列数据的因果推断方法
因果推断方法
队列研究的方法
• 抽样方法：如随机抽样、整群抽样等，选择合适的研究对象 • 暴露因素测量：通过问卷调查、实验室检测等方式，收集暴露因素的信息 • 结局测量：通过随访、记录等方式，观察研究对象的结局发生情况
队列研究的优缺点与适用范围
队列研究的适用范围
• 适用于研究慢性病、传染病等疾病的病因和预防 • 适用于研究环境因素、生活习惯等暴露因素对健康的影响
确定测量方法
• 暴露因素测量：通过问卷调查、实验室检测等方式收集暴露因素的信息 • 结局测量：通过随访、记录等方式观察研究对象的结局发生情况
03
队列数据的收集与整理
设计并实施队列数据的收集方案
设计数据收集方案
• 确定数据收集工具，如问卷、记录表等 • 制定数据收集流程，如随访计划、数据清理方法等
队列研究的方法
队列研究的方法队列是一种常见的数据结构，它按照先进先出的原则存储数据，具有广泛的应用。
在计算机科学和算法研究中，队列的研究方法对于优化算法性能和解决实际问题具有重要意义。
本文将介绍队列研究的方法，包括队列的基本概念、常见的研究方法和应用实例。
队列的基本概念。
队列是一种线性数据结构，它具有先进先出的特性。
在队列中，数据元素按照进入队列的顺序排列，首先进入队列的元素将首先被取出。
队列通常包括两个基本操作，入队和出队。
入队操作将元素添加到队列的末尾，而出队操作则从队列的头部取出元素。
队列还具有一个重要的特性，先进入队列的元素将被先取出，这一特性决定了队列在实际应用中的重要性。
队列的研究方法。
在队列的研究中，常见的方法包括性能分析、算法设计和应用实践。
首先，性能分析是队列研究的重要内容之一。
通过对队列的入队、出队操作进行分析，可以评估队列的性能指标，如平均等待时间、最大等待时间等，从而优化队列的设计和应用。
其次，算法设计是队列研究的核心内容之一。
通过设计高效的队列算法，可以提高队列的操作效率和性能表现，满足实际应用的需求。
最后，应用实践是队列研究的重要环节之一。
通过在实际应用中对队列进行测试和验证，可以验证队列算法的有效性和实用性，为队列的进一步优化和改进提供实践基础。
队列的应用实例。
队列在实际应用中具有广泛的应用，例如操作系统调度、网络数据传输、排队系统等。
在操作系统调度中，队列被广泛应用于进程调度和资源分配，通过队列的先进先出特性，可以实现公平的资源分配和高效的进程调度。
在网络数据传输中，队列被用于缓存和传输数据包，通过队列的缓冲功能，可以平衡网络传输的速度和稳定性。
在排队系统中，队列被用于管理顾客的排队顺序，通过队列的先进先出特性，可以实现有序的顾客服务和高效的排队管理。
结语。
队列是一种重要的数据结构，它具有先进先出的特性，广泛应用于计算机科学和算法研究中。
队列的研究方法包括性能分析、算法设计和应用实践，通过对队列的研究和应用，可以优化算法性能和解决实际问题。
队列研究的设计、实施及方法学问题
队列研究的设计、实施及方法学问题【摘要】队列研究在循证医学的证据等级中为ⅱ级证据，仅次于随机对照试验，是临床医疗防治措施评价的重要证据来源之一。
近年来开始在传统医学疗法评价中得到应用。
本文较为系统地介绍了队列研究的基本概念、原理、设计类型、实施步骤以及在中医药领域运用的关键方法学问题，旨在为中医药的临床研究拓宽思路，为新方法的引用提供借鉴。
【关键词】队列研究; 循证医学; 评价研究1 队列研究的历史和概念队列（cohort）是指具有共同经历、暴露或特征的一群人或研究组。
该词起源于拉丁文cohors，字面意思是指封闭的场所中的人群，古罗马时期列队的士兵单位即构成一个队列。
队列研究（cohort study）最早用于研究与疾病发生相关的病因或危险因素，将一群研究对象按是否暴露于某因素分成暴露组和非暴露组，随访适当长的时间，比较两组之间所研究疾病或结局发生率的差异，以研究这个（些）暴露因素与疾病或结局之间的关系。
暴露是一个流行病学概念，是指人群处于某一场景之中接近或接触致病因子，致使其对人体产生有害影响；暴露因素既包括危险因素和致病因素，如吸烟等不良生活习惯，也同时包括保护性因素，如疫苗接种。
暴露的概念已经从传统意义上的外界因素，扩大到机体内在的某种特征。
队列研究中的暴露通常是指当前的暴露状态、既往暴露、将来可能的暴露或不暴露以及暴露程度不同的暴露。
20世纪80年代，人们开始将队列研究用于研究医疗防治措施，此时，暴露指具有预防保健或治疗作用的医疗措施，暴露因素成为有益的保护因素，研究的目的也从疾病发生转为治疗结局的评价。
治疗性队列研究是将特定患病人群根据其是否接受某种（类）治疗措施或接受不同类别的治疗措施分为不同的亚组，然后追踪观察一定时间，比较治疗组和对照组结局事件的发生率（如病死率）或治愈率的差异。
队列研究也可用于预防性措施或方案的评价。
因此，近年来队列研究在国家级中医药防治效果评价研究中开始受到重视并得到采用。
队列研究的设计和实施步骤
队列研究的设计和实施步骤1. 介绍队列是一种常见的数据结构，可用于解决许多实际问题。
队列研究的设计和实施是研究队列的一个重要环节。
本文将介绍队列研究的设计和实施步骤。
2. 设计步骤队列研究的设计步骤包括以下几个方面：•确定研究目标和问题：在进行队列研究之前，需要明确研究目标和问题。
例如，研究队列在大规模数据处理中的应用，可以设定研究目标为提升数据处理效率，问题可以是如何设计高效的队列算法。
•制定研究计划：根据研究目标和问题，制定详细的研究计划。
计划包括研究方法、实验设计和实施步骤等内容。
•收集和整理相关文献：在进行队列研究之前，需要收集和整理相关的文献资料。
这些文献资料可以包括前人的研究成果、相关理论知识和实验数据等。
•选择合适的实验平台：根据研究目标和问题，选择合适的实验平台进行研究。
实验平台可以是计算机模拟、物理实验或实际应用场景等。
•设计实验方案：根据研究目标和问题，设计具体的实验方案。
实验方案需要明确实验对象、实验变量和实验步骤等内容。
•实施实验：根据设计的实验方案，实施队列研究的实验。
在实验过程中，需要记录和整理实验数据。
3. 实施步骤队列研究的实施步骤包括以下几个方面：•准备实验材料和设备：根据实验方案，准备实验所需的材料和设备。
例如，如果实验是在计算机模拟环境下进行，则需要准备计算机和相关软件。
•进行实验：根据实验方案，进行队列研究的实验。
在实验过程中，需要按照实验步骤执行，并记录实验数据。
•整理和分析实验数据：在实验完成后，需要对实验数据进行整理和分析。
可以使用统计方法或数据挖掘算法等对实验数据进行处理和分析。
•得出结论：根据实验数据的分析结果，得出对研究问题的结论。
结论可以是对研究目标的实现，对队列算法性能的评价或对实验结果的解释等。
•撰写研究报告：根据队列研究的设计和实施步骤，撰写研究报告。
报告需要包括研究背景、目标和问题、研究方法、实验设计和实施步骤、实验结果和结论等内容。
17 队列研究的设计与分析
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：01P P RR =∧归因危险度： 01P P AR −=∧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。
(卫生统计学)第十七章 队列研究的设计与分析
1964.2.7 1974.5.16随访情况良好，以后失去联系
1963.10.25 从未随访过
1962.5.15 1976.4.24死于车祸
1964.1.2 到调查日（1988.6.1）仍存活，未发生肝癌
人年数 8.5 10.3 不计 14 24.4
2.人时发病率（强度型）计算
如果以年为计时单位，人年发病率P（也称发病密度，是强度型指标）：
第十七章 队列研究的设计与分析
( the design & analysis of cohort study )
要求： 1.掌握相对危险度和归因危险度的意义、计算以及置信区间的 估计；掌握暴露人年数、人年发病率、发病概率和累计发病 概率的意义、区别与计算。 2.了解队列研究的设计和注意问题。 3.理解相对危险度的假设检验方法、M-H分层分析方法。
统计量 2： 5270 24074473 7 177 1 541175194 815 008 5.520 625 566.303
1
而02.01 1 6.63p0.0,1拒H 绝 0， 两队列的发统 病计 率学 差意 异义 有
相对危险度RR的95%置信区间—Miettinen法
11.96 2
吸烟
N1
d1
23102
2
6333
2
5201
7
3950
11
38586
22
预期死 E的方 亡数 差
E
V
1.34 0.44
1.54 0.36
5.80 1.00
9.86 1.76
18.54 3.56
不吸烟
N0
d0
11266 0
1907 0
1078 0
队列研究设计思路
队列研究设计思路
队列是一种常见的数据结构，它是一种线性结构，遵循先进先出（FIFO）的原则。
队列在计算机科学中有着广泛的应用，如网络通信、操作系统、算法等领域。
而队列研究也是一个非常重要的研究领域，可以帮助我们更好地理解队列的性质和应用。
以下是一些队列研究的设计思路：
1. 队列的基本操作
队列的基本操作包括创建队列、入队、出队、判断队列是否为空以及获取队首或队尾元素等。
在研究队列时，我们需要明确这些基本操作的实现方法，并对它们进行性能分析，比如时间复杂度和空间复杂度等。
2. 队列的应用
队列在实际应用中有着广泛的应用，如任务调度、消息队列、缓存等。
研究这些应用场景可以帮助我们更好地理解队列的实际应用价值，并且可以探究如何优化队列的性能。
3. 队列的算法
队列不仅仅是一种数据结构，还有很多基于队列的算法，如广度优先搜索、矩阵旋转等。
研究这些算法可以帮助我们学习如何借鉴队列的思想来解决实际问题。
4. 队列的优化
队列的性能优化是队列研究中非常重要的一个方面，我们可以通过改进队列的数据结构、优化队列的操作等手段来提高队列的性能。
例如，可以采用循环队列的方式来避免队列的溢出问题，或者采用双向队列的方式来支持队列的双向操作等。
总之，队列研究是一个非常有意义的研究领域，它可以帮助我们更好地理解队列的本质和应用，以及如何优化队列的性能。
队列研究
吸烟时烟吸入肺部的深度与肺癌发生多少也有关系， 吸入愈深，发生肺癌的危险性愈大等等。
7
大多数慢性病都是历时多年的一个过程所 形成。
队列研究通过对某人群在某种疾病尚未明 显发生前，某个（或某些）可能起病因作用或 保护作用的因素的后果进行随访监测，进行从 “因”到“果”的流行病学研究。
临床类型
RR
AR
心肌梗塞
3.57 5.25
致死性心肌梗塞
4.69 3.21
非致死性心肌梗塞
2.74 2.04
心绞痛
1.89 11.60
心电图冠心样改变
1.40 6.10
（七）结论
❖ 长期低剂量（20-30ppm）CS2暴露与冠心病 的发病和死亡存在因果关系。
❖ CS2所致的冠心病，以致死性心肌梗死表现突 出，其他类型也有不同程度的表现。
❖短时间接触高浓度的二硫化碳蒸气可急性中毒。
23
20世纪60年代芬兰职业卫生研究所 Hernberg和Tolonen教授所做的5年前瞻性 队列研究确定了二硫化碳长期低剂量暴露与冠 心病的因果关系。
24
（一）确定研究因素
❖ 研究因素 长期低剂量的CS2暴露
❖ 定义 有CS2暴露，在不至引起急性中毒的
5
每年每1000名35岁及以上男性标准死亡率与最近吸烟量的关系
死亡率
死因
死亡数
总
不吸烟 吸烟 吸烟者平均每日吸烟量
者
者
1-
15- 25-
肺癌
84
0.81 0.07 0.90 0.47 0.86 1.66
其他癌
220
2.02 2.04 2.02 2.01 1.56 2.63
大规模队列研究的设计和分析
大规模队列研究的设计和分析大规模队列研究的设计与分析在大规模队列研究中，设计和分析是至关重要的两个环节。
本文将从设计和分析两个方面探讨大规模队列研究的相关内容，旨在帮助读者全面了解和应用这一研究方法。
一、设计1. 问题定义在进行大规模队列研究之前，需要明确研究的目的和问题。
这涉及确定研究对象、研究领域和研究范围等，以及列出可量化的研究问题或假设。
2. 数据收集数据收集是进行大规模队列研究的基础工作。
在设计阶段，需要确定数据收集的方式和途径，并确保数据的可靠性和准确性。
常用的数据收集方法包括问卷调查、实地观察、实验室实验等。
3. 样本选择样本选择是大规模队列研究中一个关键的环节。
在设计阶段，需要确定样本的数量和组成，并采用合适的抽样方法，以保证样本的代表性和可比性。
4. 实验设计如果研究需要进行实验，设计合理的实验方案是必不可少的。
在设计阶段，需要确定实验的目的、实验变量和实验分组等，并合理安排实验的过程和步骤。
二、分析1. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对收集到的原始数据进行预处理。
这包括清洗数据、缺失值处理、异常值检测和处理等，以确保数据的质量和可靠性。
2. 数据分析方法选择根据研究的目的和问题，选择合适的数据分析方法是十分重要的。
常用的分析方法包括描述统计、参数估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
根据实际情况，可以使用单变量分析或多变量分析等方法。
3. 结果解释和讨论通过对数据分析的结果进行解释和讨论，可以对研究问题做出更深入的分析和解读。
在这一阶段，需要回答研究问题或验证研究假设，并将结果与已有的理论和文献进行比较和讨论。
4. 结论与推进在分析阶段的最后，需要总结研究的主要结论，并提出一些建议和推进方向。
这有助于将研究结果转化为实际应用，并进一步推动相关领域的发展和改进。
总结：大规模队列研究的设计和分析是一个复杂而重要的过程。
通过合理的设计和精确的分析，可以获得可靠和有意义的研究结果，为相关领域的发展和改进提供有力的支持。
分析性临床医学研究：队列研究的设计要点
·临床研究规范·分析性临床医学研究：队列研究的设计要点王瑞平1肇晖2吴颖2李斌1（1. 上海市皮肤病医院临床研究与创新转化中心上海 200443；2. 上海医药行业协会上海 200003）摘要队列研究是分析性流行病学一种重要研究类型，其本质上属于观察法。
队列研究中，研究者不能根据自己的设想对研究进行处理或干预。
通常，应根据研究对象目前或过去某个时期是否暴露于研究的因素或不同的暴露水平将研究对象分为不同组别，如暴露组和非暴露组，高剂量暴露组和低剂量组，再通过采集相关信息并随访观察一段时间后，观察登记不同暴露人群的结局事件发生情况，比较各组结局的发生率，从而评估和检验危险因素与结局的关系。
本文从队列研究的基础概念入手，介绍队列研究的分类、样本量估算、队列研究设计的要点及应用等内容，以期为临床医务人员开展队列研究设计提供参考。
关键词队列研究 回顾性 前瞻性 双向性 设计要点中图分类号：R969.4 文献标志码：C 文章编号：1006-1533(2023)23-0030-02引用本文王瑞平, 肇晖, 吴颖, 等. 分析性临床医学研究：队列研究的设计要点[J]. 上海医药, 2023, 44(23): 30-31; 39.Analytic clinical medical research: key points in the design of cohort studiesWANG Ruiping1, ZHAO Hui2, WU Ying2, LI Bin1(1. Clinical Research & Innovation Center, Shanghai Skin Disease Hospital, Shanghai 200443, China;2. Shanghai Pharmaceutical Profession Association, Shanghai 200003, China)ABSTRACT Cohort study is an important type of study in analytical epidemiology, which is essentially observational in nature. In a cohort study, the researcher cannot treat or intervene in the study as his or her envisions. Usually, the study subjects should be divided into different groups according to whether they are currently or at some time in the past exposed to the factors under study or different levels of exposure, such as exposed and non-exposed groups, high-dose exposure groups and low-dose groups, and then, by collecting relevant information and following up and observing for a period of time, observe and register the occurrence of the outcome events in the different exposed populations, and compare the rates of the outcomes in each group, so as to evaluate and test the relationship between risk factors and outcomes. This article starts from the basic concepts of cohort study and introduces the classification of cohort study, sample size estimation, key points of cohort study design and its application so as to provide reference for clinical medical personnel working on the design of cohort study.KEY WORDS cohort study; retrospective; prospective; bidirectional; design points流行病学（epidemiology）作为一门基础学科，是研究人群中疾病与健康状况分布及其影响因素，并研究防治疾病及促进健康的策略和措施的科学[1]。
队列研究的设计实施及方法学问题
队列研究的设计_实施及方法学问题队列研究是一种常见的研究方法，旨在收集和分析大量的数据。
在进行队列研究时，有一些设计、实施和方法学问题需要考虑。
本文将详细讨论这些问题，并提供最佳的解决方案。
首先，我们来讨论队列研究的设计问题。
队列研究的设计应该符合科学原则，能够回答研究问题。
在设计队列研究时，应该考虑以下几个关键因素。
首先，需要明确研究目的和研究问题。
队列研究可以用于探索性研究和验证性研究。
探索性研究旨在发现新的现象和关系，验证性研究则是对已有的假设进行验证。
明确研究目的和问题有助于确定研究的范围和方法。
其次，需要选择适当的队列类型。
常见的队列类型包括随机队列、非随机队列和匹配队列。
随机队列是通过随机分配来选择参与者的队列类型，非随机队列则是通过某种非随机方法进行选择，匹配队列则是通过匹配参与者的某些特征进行选择。
选择适当的队列类型可以提高研究的准确性和可靠性。
第三，需要确定样本大小。
样本大小的确定应该基于预期效应大小、研究问题的重要性和可行性等因素。
一般来说，样本大小越大，研究结果的可靠性越高。
然而，样本大小也需要考虑资源和时间的限制。
接下来，我们来讨论队列研究的实施问题。
队列研究的实施需要考虑以下几个关键问题。
首先，需要制定详细的研究计划。
研究计划应包括研究的时间安排、研究过程的具体步骤和参与者的招募方法等。
制定详细的研究计划可以帮助研究人员更好地组织和管理研究过程。
其次，需要进行有效的数据收集和记录。
数据收集可以通过问卷调查、观察和访谈等方式进行。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
同时，还需要制定合适的数据记录方法，以便后续的数据分析和解释。
第三，需要确保研究的可靠性和有效性。
为了确保研究的可靠性，可以采用多种方法进行数据的复核和验证。
为了确保研究的有效性，可以采用多种数据分析方法进行数据的解释和解读。
最后，我们来讨论队列研究的方法学问题。
队列研究的方法学问题包括研究方法的选择、数据分析的方法和结果的解释等。
流行病学队列研究
或称人年发病率。适用于动态人群，分子为随访期 间发病人数，分母则是人年数。 人年数 = 观察人口数 × 观察年数
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3.标化死亡比（SMR）
适用于样本小，发病率低的疾病。 SMR：指被研究人群实际死亡人数与以全人口死亡
22
23
2. 归因危险度（attributable risk , AR） ( 率差)
又称特异危险度, 指暴露组的发病率或死亡率 （I1）与非暴露组发病率或死亡率（I0）之差,表 示暴露者中完全由某暴露因素所致的发病率或死 亡率。
或
AR与RR含义不同 ：
• RR是反映病因学意义的指标。 • AR是反映疾病预防和公共卫生学意义的指标。
最好将暴露定量。（界限、分级标准） 同时收集研究对象的人口学特征和混杂因素
资料。
9
（二）确定研究结局
结局：
终极结果（如发病或死亡）或中间结果（如 血清抗体、血糖、血脂等达到某个水平）； 定性或定量。
结局的判定要有明确、统一的标准，并在 研究的全过程中严格遵守。
除主要结局外，可同时收集多种可能与暴 露有关的结局。
①内对照：（可比性好） ②平行对照（外对照）：（研究职业暴露时常用） ③总人口对照：
（在时间、地区及人口构成方面要可比） ④多重（种）对照：
13
（四）确定样本大小
1.影响样本大小的因素：
（1）非暴露人群或一般人群的发病率(P0)； （2）暴露人群发病率(P1)或相对危险度(RR)； （3）要求的显著性水平（α值）； （4）效力或把握度（1－β）。
特点：
1.属于观察性研究范畴。 2.设立对照组。 3.属于由“因”到“果”的研究。 4.能验证暴露因素与结局的因果联系。
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队列研究设计要点
研究对象：暴露组与对照组人群，选择时要考虑除了暴露因素以外，其他因素要尽量均衡。
研究因素：除了暴露因素以外，还会有混杂因素，注意必须设计进去加以分析。
所研究的因素，可以是分类资料，也可以是计量资料。
效应指标：结局的发生，结局可以是一因多果的。
有一类特殊的效应指标，包括结局和到达结局所经历的时间两维信息，要采用生存分析和COX回归的方法。
科学性原则：对照、均衡（依靠三大标准）
病例对照研究设计要点
研究对象：病例组一般采用确诊的新发病例。
对照对象必须来自于产生病例的总体。
研究因素：怀疑与所研究疾病有可能发生联系的因素。
多数情况下是多因素，可以是分类资料，也可以是计量资料。
效应指标：分组依据，病例的概念是广义的，病例要有明确可靠诊断。
明确纳入、排除标准。
科学性原则：对照、均衡（依靠三大标准）
诊断性研究设计要点
确定金标准：确定有可靠的金标准
选择研究对象：包括病例、需要鉴别的人群
盲法、独立和同步比较诊断试验和“金标准”结果
ROC分析：评价诊断价值，寻找诊断临界点。
随机对照试验设计要点
研究对象：随机分组，诊断标准、纳入标准、排除标准是保证研究对象同质性的重要手段。
研究因素：不同的干预方法，应详细介绍干预方法和对照方法的具体细节。
效应指标：效应指标可以有多种选择，需根据专业目的灵活恰当采用。
近期、远期；计量资料、计数资料。
科学性原则：如何实现这些原则（随机、对照、盲法、均衡评价），具体如何操作，应要重点进行设计。
预后研究设计关键点
研究对象：分组，诊断标准、纳入标准、排除标准是保证研究对象同质性的重要手段。
研究因素：不同的影响预后的因素（包括自然形成的干预方法）。
效应指标：效应指标可以有多种选择，需根据专业目的灵活恰当采用。
重点关注失访、与时间相结合的结局指标。
科学性原则：对照、均衡（依靠三大标准）。
定性研究设计要点
常用德尔菲专家法：有数据、有过程。
在医学研究中，一般不单独使用，常作为一个研究项目的组成部分出现。
关注研究过程，重点理解好定性研究的报告规范
卫生经济评价的设计要点
在临床研究中，不要套用管理领域的卫生经济学评价方法，需要与临床作用结合起来评价。
临床研究领域常用成本效果和成本效用分析。
成本的计算有很多停留于理论阶段，实际处理有难度时，可以采用组间均衡的原则进行处理。
研究对象的可比性是直接关系到临床研究中卫生经济学评价结果好坏的关键。
数据挖掘研究设计要点
数据采集：信息真实性，可靠性，代表性
数据预处理：规范整齐的数据是最大的问题，事先确定标准，或者事后按标准进行数据清理。
数据挖掘：不只是描述，需要借助数据挖掘工具。
也不仅是统计，统计是验证假设，数据挖掘是发现规律。
分析工具：用好工具是开展此类研究的关键。
6、简述队列研究的特点。
答：定群调查又称队列研究或前瞻性研究，常在进行病例对照研究的基础上，推测某病与某个危险因素有关联。
为了进一步验证这种关联关系，选择两组人群进行追踪调查，其中一组人群处在这个危险因素影响中，另一组人群除了不处在这个危险因素影响中，其他方面尽可能与前一组人群相同。
通过研究两组人群发病率的差异来判定危险因素与发病有无关联关系以及关联程度的大小。
9、简述设立对照应注意的问题？
答：1.组间应具有可比性 2.以人为试验对象的研究，组间对比时应考虑受试者心理因素的影响。
3.对照组与试验组的例数应尽量相当。
4.自身前后对照应注意评价指标是否随时间的先后而变化。
.受试对象的病理强度应适当
14、简述混杂因素的控制方法
答：（1）配对：是一种常用的避免混杂因素的重要方法。
常用的变量有性别、年龄、病情等。
配对时应注意：①配对项目不应过多，因素越多越难找到合适的对照组。
②不能将研究因素进行配对。
（2）分层分析：也是一种常用的避免混杂因素的重要方法。
分层是指分层抽样选择研究对象，或将研究结果分层分析研究资料。
（3）随机化：严格的随机化方法能够消除各种影响因素在组间的分布差异，使研究结果具有可比性。
在临床试验中最为常用
（4）限制：即对试验组与对照组人员的条件加以某种控制。
在科学研究进行组间比较时，除了研究因素在组间不同外，其它因素均应完全一样。
通过对某些因素的限定，以增强样本的代表性。
15、简述提高试验效率的方法
答：（一）选择患病率高的人群作为受试对象：患病率高，阳性预测值高，诊断出的病人数多，试验效率提高（二）联合试验：
1、平行（并联）试验
同时进行几种诊断目的相同的诊断试验，只要其中一个试验结果为阳性即判断为阳性。
平行试验提高灵敏度及阴性预测值，减少漏诊率，但却增加了误诊率，降低特异度。
当漏掉一个病人后果严重或再进行筛检费人力物力时，要尽量减少漏诊率，可采用此方法。
2、系列（串联）试验
进行一系列诊断目的相同诊断试验，只有所有试验结果都为阳性时判断为阳性。
系列试验可提高特异度和阳性预测值，减少误诊率，但增加漏诊率，降低灵敏度。
当误诊造成严重后果时，采用此方法。
3、混合法
根据指标的性质与质量的高低，将指标有并联有串联结合起来使用，以达到最好效果。