病例对照研究设计

检验混淆因素
• 计算粗比率 • 计算为找出不同混淆因素调整后的比率 • 比较两种结果
如果混淆因素确实存在的话两种结 果将是不同的(实际操作中,自然比 率和调整后比率相差10%以上)
年龄 癌症死亡数 危险人群 0-18 19-64 65+ 总数 (1) 5 10 100 115 (2) 5,000 25,000 15,000 45,000
粗比率 年龄-调整比率 (115/45,000) ×1000 不相等 288,039/226,500,000 ×1000 2.56每1000 1.27每1000
年龄是癌症死亡的混淆因素
评估统计显著性
• 仅仅凭偶然机会获得结果的可能性称为P值 • 很低的p值(<0.05)表明机会是不可能解释实验 结果的 • 95%的置信区间(CI)表明真实值有95%概率 出现的数值范围 • 大容量样本产生小的置信区间 • 小容量样本产生大的置信区间
ASR (1)/(2)=(3) 1.00每1000 0.40每1000 6.67每1000 xxx
1980年美国标准人口 死亡人数估计 (4) 60,500,000 140,300,000 25,700,000 226,500,000 (3)×(4)=(5) 60,500 56,120 171,419 288,039
怎样判断癌症与致病因素之间 的联系是偶然的呢?
理解判断偶然性的标准
原因如下
慢性病以及复杂的条件要求使用希尔假 设
• • • • • 联系的强度 联系的相符性 联系的特殊性 暂时性 生物梯度 •不确定性 •一致性 •实验 •类比
癌症的发病和死亡能在多大程 度上被施加干预而阻止?
理解教育和筛查方案的作用
• 筛选时的错误
确定研究人群以及选择研究对象过程中的错误
• 信息处理时的错误
评估患病状况以及暴露程度时产生 的错误
混淆因素
• 混淆因素是疾病和暴露情况之间一种表 面上的联系,是由未被考虑在内的第三因 素引起的
混淆因素举例
• 研究A发现赌博和肺癌之间的联系.这项 研究可能被吸烟所混淆. • 研究B发现佛罗里达州的自然死亡率比阿 拉斯加高很多.这一比率的不同可能被年 龄结构的不同所混淆.
筛查原则
• 正确性
敏感性:正确确定患病者 特殊性:正确确定非患病者 +预测值:正确的阳性反应所占比例 -预测值:正确的阴性反应所占比例
• 可信性:反应给出给出一致结果 的能力 • 结果:未确认疾病经筛查后予以治 疗的数量
计算正确率
正确诊断
测试结果 阳性 阴性 总数 患病
a c
非患病
b d
a+c
b+d
病例对照研究设计
• 选两组对象，一组是患病者（条件组）， 另一组是非患病者（对照组），与条件 组有着大体相同的身体状况 • 比较两组对象 之前的暴露情况
病例对照研究设计
暴露 患病者（条件组） 未暴露 目标人群 暴露 非患病者（对照组） 未暴露
病例对照研究设计
局限 • 不能获得疾病发生率 ，因为对象是根据 结果挑选出来的 • 对发生率或危险度(RR)的估计 是通过优势比(OR)获得的
评价结果
• RR=1:暴露和未暴露组之间在患病方面没有不同 • OR=1:条件组和控制组之间在暴露情况方面没有 不同 • 举例 RR=1.8(1.6,2.0)具有统计显著性 RR=1.8(0.8,2.9)不具有统计显著性 OR=0.7(0.6,0.8)具有统计显著性 OR=0.7(0.4,1.2)不具有统计显著性
优势比的计算
暴露程度 暴露 A B C D 未暴露 条件组的暴露比 A/C = 优势比（估计相对危险） 对照组的暴露比 B/D
结果 条件组 对照组
比较优势比和危险比
暴露程度 暴露 未暴露
结果 条件组 对照组
70 30 300 700
100
OR=AD/BC=5.44
1000
RR=Ie / In =4.41
局限: 1.对稀有疾病有效 2.相对耗费较少 3.获得结果的速度相对较快
条件-对照
优势: 1.获得结果的速度相对较快 2.对稀有疾病有效 3.相对耗费较少
局限: 1.病发后估计致病因素有出错的可能性 2.在选择控制组时有出错的可能性 3.选定的条件可能无法代表所有病例的暴露情况
随机的临床试验(RCT)
总数 a+b c+d a+b+c+d
敏感性= a/(a+c) 特殊性= d/(b+d)
+预测值= a/(a+b) -预测值= d/(c+d)
举例:乳腺癌的筛查
乳房X射线照片 结果 患病 非患病 总数 阳性 1,115 132 983 45 63,650 63,695 阴性 总计 177 64,633 64,810
金字塔型的标准定群研究
临床试验的图表解释
研究人群 参与者 随机筛选 非参与者
治疗组
对照组
干预或新治疗
实施控制措施
Hale Waihona Puke Baidu
改善
未改善
改善
未改善
交叉设计
• 研究对象被随机化地施与两个或更多个有顺序的处理 • 每个对象都是其自身的控制对象 组别 I II 顺序 A,B B,A 阶段一 A B 阶段二 B A
因子设计
370 730 1100
陈述结果
• OR=5.44 患病者暴露的可能性是非患病者的5.44倍 • RR=4.41 暴露者患病的可能性是非暴露 者的4.41倍
对预期定群和病例－对照组 优势和局限的总结
预期定群
优势: 1有可能在病发前估计危险因素 2.能够研究多样的疾病情况 3.能够估计优势比和危险比
敏感性 = 132/177 = 74.6% 特殊性 = 63,650/64,633 = 98.5% +预测值 = 132/1,115 = 11.8% -预测值 = 63,650/63,695 = 99.9%
筛查的关键
• 敏感性:监测相当数量的潜伏期个例很有帮助 • 普遍性:鉴别高危人群 • 经常性:一次性鉴别不能反映出个体患病风险的 不同或者患病初期的不同 • 参与性:不被目标人群接受的检测结果是不能被 使用的 • 后续措施:要给鉴别呈阳性的人提供有计 划的指导
• 对相同的一组对象施与两种或两种以上 的不同处理并对这些处理同时进行评估
随机选择
处理A
处理B 安慰剂
安慰剂
处理B
安慰剂
怎样评估对癌症的研究是否正确呢?
理解错误和混淆因素
测试寻找正确的组合
• 检验找出错误的方法是否正确 • 检验对混淆因素的分析是否正确 • 检验结果是否具有统计显著性
检验设计实验-找出错误