4 流行病 第四章队列研究

①是否有明确的病因假设；
②所研究疾病的发生率不应低于 5‰；
③暴露因素和结局变量是否能明确规定，相关资料有无 把握获取；
④能否获取足够数量的观察人群，且能被长期随访观察 而取得完整可靠的资料； ⑤要有足够的人力、物力。 历史性队列研究除以上几点外，还应考虑是否有足够数 量的完整可靠的记录或档案材料。
观察对象较多，不知道每个对象进入与退出 的具体时间。 相用平均人数乘以观察年数得到总人年数。。 举例如P89页6－8。
2、动态人群计算人年 应用条件 计算方法
表6-8 人年计算举例 年龄 （岁）
35～
45～
55～64
观察人数
人年数
1951.11.01 1952.11.01 1953.11.01 1954.11.01 1955.11.01 1956.11.01
正态近似检验（E≧10）
(6.4) (6.5)
(二)人时的计算
即观察人数与观察时间的乘积，可为人年数、人月数，常 用人年数。
1、 以个人为单位计算人年
应用条件 观察对象较少，确切知道每个对象进入与 退出的具体时间。
计算方法
计算出每个对象的具体观察时间并相加。 举例如P89页表6－6、6－7。
Dx 4 2 3 2 7 … 0 37
Wx 30 11 8 19 25 … 57
Lx 1425.5 1464.0 1504.5 1521.0 1502.0 … 36.5 13336.5
(二)暴露与疾病关联强度的指标
队列研究资料整理格式: 见表6－10
表6－10 队列研究资料整理归纳表
暴露因素
有 无
心血管疾病
吸烟者
非吸烟者
（1/10万人年） （1/10万人年）
RR 10.8 1.7
AR
（1/10万人年）
48.33 294.67
4.49 169.54
43.84 125.13
3、归因危险度百分比 （attributable risk percent, AR% ）
（1）计算公式
（6. 8）
（2）意义
指观察对象出现了预期的结局事件（如发病或死亡），至 此不再继续观察该对象。
但是出现非预期事件如发生其它疾病者仍应继续随访。
六、资料的分析
（一）率的计算
1、累积发病率（cumulative incidence， CI）
（1）应用条件 观察人口比较稳定，无明显的迁入或迁出，各成员被观察 时间较为一致。 （2）计算方法 无论观察时间长短，均用固定的人口数（一般用观察开始 时的人口数）作分母，整个观察期内发病人数作分子。同样可 计算累积死亡率。
求其反自然对数即RR的95%可信限。
2、归因危险度（attributable risk, AR）
又称特异危险度、超额危险度、率差。 （1）计算公式
AR = Ie - I0
（2）意义
（6. 8）
反映暴露因素使疾病发生率所增加的绝对数值，即
危险特异地归因于暴露因素的程度。
★RR与AR同为反映联系强度的指标，但意义所 不同：
反映暴露人群中由于暴露所引起的发病或死亡占全部病
因的百分比。 如 AR%=90.7% ，说明吸烟者中有 90.7% 的肺癌病人是由 于吸烟所引起。
4、人群归因危险度 （population attributable risk , PAR）
（1）计算公式
PAR = It - I0
（6.11）
It为某具体人群或某实际人群某病的发生率或死亡率。
固定队列 即一个相对稳定的队列，在整个观察 期
内无新成员的加入，人数保持相对稳定。
动态人群 队列在确定以后可以随时增加新的观察
对象。
二、特点
1、属于观察性研究方法
E是自然客观存在的，有别于实验性研究。
2、必须事先设立对照组
与描述流行病学相区别，有均衡的对照组。
3、研究方法是由因及果
前瞻性研究，时间顺序明确。
8836
7117 4094
9149
7257 4212
9287
7381 4375
9414
7351 4601
9710
7215 5057
9796
7191 5243
41211
32156 19909
合计 20097 20618 21043 21366 21982 22230 93276
3、用寿命表法计算人年
（3）SMR的可信区间
, (6.3)


式中Lp、Up为观察（实际)死亡数可信区间上、下限。
当观察死亡数D较大时(D>50），用正态近似法求得； 当D≦50时，可用Possion分布查表法求得。
E(D)为预期死亡人数。
（4）SMR的假设检验 可信区间法 （Lp、 Up）包含E，则无显著性；反之则有。
原理示意图：见图6–1
调查方向：追踪收集资料 暴露 疾病 人数 比较
＋
＋ － 暴露组
a
a/(a+b) b
C C/(C+d)
研究人群
＋ － 非暴露组 （对照组） －
d
队 列
即具有某共同特征或共同暴露于某因素
的一 组人群。在队列研究中，包括两组
队列，其 中具有暴露因素的称暴露组
（队列），另一组为非暴露组。
四、设计类型
1、前瞻性队列研究
队列是在研究开始时才确立的，研究结局需随访观察一 段时间才能得到，又称即时性队列研究，这是其基本形式。
2、历史性队列研究
根据研究对象过去某个时点的暴露资料进行分组，由该 时点的暴露开始追溯到当前的结局情况。
优点：能很快得到研究结果，花费较少，易于实施。
3、双向式队列研究
第四章
队列研究
(cohort study)
重庆医科大学公共卫生与管理学院 流行病学 牟李红
一、基本原理（概念）
又称前瞻性研究、定群研究，是选定暴露及 未暴露于某因素的两组人群，随访观察一定时间，
比较两组人群某种疾病的结局差异（发病率或死
亡率），从而判断该因素与疾病有无关联及关联
大小的一种观察性研究方法。
应用条件 计算方法 计算公式 观察对象较多。 在寿命表中，当年进入队列的人、失访或 出现终点结局的均按0.5人年计算。 (6.6) (6.7)
Lx = Ix + ½(Nx – Dx – Wx) Ix+1=Ix + Nx –Dx – Wx
式中： Lx—为 x时间内暴露人年数
Ix —为x时间开始时的人数


RR说明暴露对于个体发生危险增加的倍数，具有病因学
的意义。 AR则主要针对人群来讲，由于暴露使疾病发生率增加的 绝对数值大小，即去除该因素能使疾病发生率下降的数 值， 具有疾病预防和公共卫生学上的意义。 举例：如表P91页表6-12。
表6–12 吸烟者与非吸烟者不同疾病时的RR与AR
疾病 肺癌
病例
a c
对照
b d
合计
a+b=n1 c+d=n0
合计
a+c=m1
b+d=m0
a+b+c+d=t
1、相对危险度（relative risk, RR）
（1）计算公式
（6.8） （2）意义
暴露组的发病或死亡是非暴露组的多少倍，也称率比。
反映暴露因素与疾病联系强度及其病因学意义的大小。 （3）总体RR的95%可信区间 Var(lnRR)=1/a+1/b+1/c+1/d 同OR。
（二）确定研究因素
常称为暴露因素， 导致疾病事件增加的危险因素
导致疾病事件减少的保护因素。
（三）确定研究结局 结局 指研究者预期出现的结果事件。如研究吸烟与肺癌 的关系，个体发生肺癌即出现了结局。 “ 事件”是广义的，不仅指发病，也可以是死亡或
某种生化指标出现异常。如血脂达到一定水平。
对结局的确定，事先应制定一个明确统一的标准并 严格执行。
2、发病密度（incidence density，ID）
（1）应用条件
观察人口不稳定，观察对象变动较大，每个观察对象随 访时间不同。
（2）计算方法 用观察人时数作分母：观察人时数 = 观察人数×观察时 间，时间可用年、月、日等，常用年作单位，称为人年。
3、标化比
（1）应用条件 发病率或死亡率较低。
常需在该人群之外另设对照组。
③一般人群对照 以当地一般人群资料容易获得，节省费用， 缺点是资料较粗糙，可比性难以保证。
3、样本量估计
（1）影响因素 一般人群预期发生率P0 两组发生率差值（d=P1- P0 ） d↑, n↓ 显著性水平(α)与把握度(1-β)
Nx—为x时间内进入队列的人数 Dx —为x时间内出现终点结局的人数 Wx—为x时间内失访的人数
表6-9 寿命表法计算人年
观察时间 年初人数
年内进入人数 年内发病人数 年内失访人数
暴露人年数
x 1 2 3 4 5 … 11 合计
Ix 1403 1448 1480 1529 1513 … 65
Nx 79 45 60 5 10 … 0
4、检验效能强于病例对照研究
能确证因果联系，能确切计算反映联系强度的指标。
三、目的（用途）
1、检验病因假设
根据是否具有某可疑病原因素分为暴露与非暴露组， 经一个随访期后，如暴露组发病率或死亡率高于对照组， 差异有显著性，则可判断两者之间有因果关联。
2、描述疾病自然史
可观察到疾病在队列人群中发生、发展、演变及转归 的全过程，即人群的疾病自然史。 如对HbsAg阳性者人群中肝癌发生情况的追踪观察。
又称混合型，即在历史性队列研究之后，继续进行一段 时间的前瞻性队列研究。