队列研究中的相关指标.ppt
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1、队列研究中的相关指标相对危险性(一)概念(一)概念最简单的队列研究资料可归纳为如下表所示表 队列研究资料的归纳模式队列研究中暴露组的发病率(或死亡率)与未暴露组的发病率之比称为相对危险性(度)(relative risk、或risk ratio,RR),也称率比(rate ratio,RR)。其计算公式如下:例如,20世纪6070年代芬兰进行了一项接触二硫化碳工人心肌梗死发病率的队列研究,随访6年,结果见表9-3-5。(二)含义(二)含义RR的含义是指暴露组的发病或死亡危险性为非暴露组的多少倍。RR1.0表示该暴露对疾病(或死亡)的发生有不同程度的危险性,RR越大,危险性也越大;RR1.0但3
2、.0,表示弱危险性。RR1.0表示无危险性。RR1.0表示该暴露对疾病(或死亡)的发生有一定程度的保护作用。按RR值的大小来划分暴露与疾病之间联系的强弱是人为的。表9-3-6的划分方法可供参考。(三)相对危险性的统计学推断相对危险性(RR)的分布不符合正态分布,是偏态的,因此,估计RR的95%可信区间必须先对RR进行对数转换。RR的对数标准误可按下式估计:对上式求反对数即得RR的95%可信区间。如估计RR的99%CI,只需将上二式中的1.96换成2.58即可。可信区间中如不包括1.0,即可认为该RR值在0.05或0.01水平上有显著性。三、标化死亡比(一)概念在队列研究中,尤其是回顾性职业队列
3、研究,暴露队列的死亡(发病)率与人群对照组的死亡率比较时,由于暴露队列的人数较少,对死亡(或发病)率较低的疾病,如癌症,不便计算其年龄别、性别死亡(发病)专率,常用标化死亡(或发病)比(standardized mortality 或incidence ratio,SMR或SIR)这一指标来反映暴露队列的危险程度。SMR是一种综合性统计量和相对指标,是在回顾性队列研究中广泛用作表示相对危险性的一种指标。SMR的相对大小取决于用作参照的标准人口的构成及其死亡(或发病)率。SMR可在不受队列人口的年龄、性别分布影响的条件下,表示职业队列人群的死亡(或发病)频率强度。SMR常用间接法计算。(二)标化
4、死亡比的计算(二)标化死亡比的计算现以某厂接触砷男工人肺癌死亡率队列研究的结果为例说明SMR的计算。一项研究观察某厂长期接触低浓度无机砷的男工2 753人,10年间共观察20 473人-年,发现因肺癌死亡16人,各年龄组的观察人-年数及参照人群各年龄组肺癌死亡专率见表9-3-7。按间接法计算SMR的公式,计算如下:也有人为了表达的方便,减少或消除小数,在计算SMR时乘以100,但其意义不变。上述数据经统计学检验,Z=2.91,P1.0,表示这种暴露有一定的危险性;SMR越大,危险性也越大。SMR1.0,表示该暴露无危险性。SMR1并不意味RR增高。但在一定条件下,可将SMR看作是RR的近似值,
5、这些条件是:1年龄别SMR与年龄别RR可以相等,即某年龄组的SMR可以等于RR。2一般人群中所研究疾病的死亡率较低(100/10万)时,SMR接近RR。3年龄组距适当。死亡率与年龄组距的乘积大小,可影响SMR与RR的近似程度(见表9-3-8)。20岁组与死亡率为50/10万,10岁组与死亡率为100/10万,5岁组与死亡率为200/10万,其乘积均相等,故SMR与RR的近似程度也相似。4观察开始的年龄范围既不应太小,也不应包括老龄人,否则RR被低估。在观察的年龄范围内,研究队列的年龄别死亡率与一般人群的年龄别死亡率的比值应恒定。四、比例死亡比有时,在回顾性队列研究中,根据队列过去保存的记录,无
6、法确定受威胁人年数,也无受威胁人口数和人口特征的资料,唯一可获的资料是死亡记录,这时可计算比例死亡比(proportionate mortality ratio,PMR)。PMR的含义同上述的SMR。PMR常用间接法计算 PMR也是一种综合性统计量,但其反映的是死因构成比(或称比例死亡率proportionate mortality,但不是真正的率)。某种疾病的PMR与其他疾病的PMR并非独立的,PMR只能说明某种死因在全死因中的相对重要性。如队列的总死亡数增加很多,因某种疾病死亡占的比例可能被低估。例如,由于意外事故,某队列各年龄组死亡数翻倍增加,其肺癌的PMR就会减半。某病的PMR增高可能
7、是因其死亡率增高,也可能是因其它疾病死亡率下降。职业队列人群中某病的PMR显著增高,仅提示该职业暴露因素与该病死亡可能有联系,故PMR可用于间接估计暴露引起某病死亡的危险性。用PMR分析时可不考虑健康工人效应。为消除其它死因的干扰,可先除去一些其它死因(如意外事故死亡),再计算PMR。为消除暴露人群年龄构成的影响,在计算总PMR时也应进行调整PMR分析适用于罕见病死因研究,不适用常见病。因常见病死亡危险性稍有增加,总死亡数易发生较大波动。一般,观察死亡数大于5时,才可计算PMR。PMR分析的主要优点是简易、快速、实用,不需人口数据,故不受人口普查与死亡资料提供信息之间差异的影响,与期望寿命也无
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