流行病学第五节病例对照研究

流行病学第五节病例对照研究重点知识总结，包括资料的整理与分析、常见偏倚及其控制两部分内容。

病例对照研究

• 收集已经确诊的患有某特定疾病的一组病人作为病例组，以不患有该病但具有可比性的一组个体作为对照组，通过询问、实验室检查或复查病史，搜集研究对象既往各种可能的危险因素的暴露史，测量并比较病例组与对照组中各因素的暴露比例，经统计学检验，发现因素与疾病之间是否存在着统计学上的关联以及关联程度。 这是一种回顾性的、由结果探索病因的研究方法，是在疾病发生之后去追溯假定的病因因素的方法，是在某种程度上检验病因假说的一种观察性研究方法。
• 资料的整理与分析
  • 病例对照研究资料整理表
    • 子主题
  • OR，也作比数比、优势比、交叉乘积比
    • 病例对照研究中表示疾病与暴露之间关联强度的指标为比值比
    • 病例组的暴露比值为：  对照组的暴露比值为： 
      • 病例对照研究的资料分析中，比较的是病例组和对照组的暴露比例，即a/a＋c和b/b＋d。
    • OR的含义与相对危险度类似，指暴露者的疾病危险性为非暴露者的多少倍。 OR＞1说明疾病的危险度因暴露而增加，暴露与疾病之间为“正”关联；OR＜1说明疾病的危险度因暴露而减少，暴露与疾病之间为“负”关联。
  • 不同类型资料的分析
    • 1.不匹配（成组）不分层资料
      • （1）整理四格表形式 口服避孕药（OC）与心肌梗死（MI）关系  （2）卡方检验：检验病例组与对照组两组的暴露率有无统计学显著性的差异。  已知χ20.01（1）＝6.63，本例χ2＝7.70＞6.63，则P＜0.01。结论为拒绝无效假设，即两组暴露率的差异有统计学意义。 （3）计算关联强度OR  （4）计算OR的可信区间 可信区间中不包括1.0，即可认为该0R值在0.05（95%CI）或0.01（99%CI）水平上有统计学意义。
    • 2.不匹配（成组）分层资料
      • （1）整理四格表形式 按年龄分层的结果  （2）计算各层的OR OR1＝（21×59）/（17×26）＝2.80 OR2＝（18×95）/（7×88）＝2.78 （3）各层0R的同质性检验：当各层OR值接近时，说明资料是同质的（采用Woolf齐性检验）。 （4）用Mantel－Haenszel法计算调整ORMH，χ2MH和0RMH的95%CI。ORMH＝2.79，总的卡方值χ2MH＝11.79，0RMH的95%CI的下限为1.55，上限为5.01。 由以上分析可以看出：经分层调整后的0RMH为2.79，如不进行分层分析，则OR值为2.20，说明由于年龄的作用，减弱了口服避孕药与心肌梗死的关联，使关联强度趋向于1。在这个例子中，年龄是口服避孕药与心肌梗死关联研究中的混杂因素。
    • 3.1：1配对资料
      • （1）整理四格表形式 外源性雌激素与子宫内膜癌关系  （2）卡方检验：用McNemar公式计算  （3）计算0R 本例计算得OR＝29/3＝9.67  （4）计算0R的95%可信区间 下限为3.67，上限为25.44，提示外源性雌激素是子宫内膜癌危险因素。
  • 归因分值即归因危险度百分比（AR%）
    • 指暴露人群内某种疾病的发生中，由该暴露引起的发病占全部发病的比例。
    • Ie为暴露组发病率，I0为非暴露组发病率。在病例对照研究中一般不能获得发病率，只能获得OR。
• 常见偏倚及其控制
  • （一）选择偏倚
    • 1.入院率偏倚，也称Berkson偏倚
      • 利用医院病人作为病例和对照时，由于对照是医院的某一部分病人，又由于病例只是该医院或某些医院的特定病例，因为病人对医院及医院对病人双方都有选择性，所以两组均不是随机样本。
      • 控制：尽量随机选择研究对象或在多个医院选择。
    • 2.现患病例-新发病例偏倚 又称奈曼偏倚。
      • 如果调查对象选自现患病例，很多信息可能只与存活有关，而未必与该病的发病有关，从而高估了某些暴露因素的病因作用。 现患病例改变了生活习惯，从而降低了某个危险因素的水平，或被调查时夸大或缩小了病前生活习惯上的某些特征，导致某一因素与疾病的关联误差。
      • 控制：选择新发病例，可减少偏倚程度。
    • 3.检出症候偏倚 也称暴露偏倚
      • 病人常因某些与致病无关的症状就医，从而提高了早期病例的检出率，致使过高地估计了暴露程度而产生的系统误差。
      • 控制：收集的病例中同时包括早、中、晚期病人，则检出病例中此类暴露的比例会趋于正常。
  • （二）信息偏倚
    • 1.回忆偏倚
    • 2.调查偏倚
  • （三）混杂偏倚
    • 当我们研究某个因素与某种疾病的关联时，由于某个既与疾病有关系，又与所研究的暴露因素有联系的外来因素的影响，掩盖或夸大了所研究的暴露因素与疾病的联系。这种现象叫混杂，造成的偏倚叫混杂偏倚。在设计时利用限制的方法和配比的方法，资料分析阶段采用分层分析或多因素分析模型处理，可适当控制混杂偏倚。
• 人群归因分值记为AFp，也称人群归因危险度百分比（PAR%）  Ip为总人群发病率，I0为非暴露组发病率，Pe为人群的暴露率（或以对照组的暴露代替）。AFp反映暴露对人群发病的影响，表示总人群中某种疾病的发病，由该暴露引起的发病占全部发病的比例。 AFp反映暴露对人群发病的影响，表示总人群中某种疾病的发病，由该暴露引起的发病占全部发病的比例。 例如，HBSAg携带者与肝癌的研究表明，AF＝90.9%，说明表面抗原阳性者中发生肝癌数占该组人群全部肝癌数的90.9%。