食物中毒流行病学分析.pdf

食物中毒流行病学分析十堰市痪病预防控制中心 公害性痪病预防控制科主要内容描述性流行病学分析分析性流行病学分析实验性流行病学分析（不 涉及）理论流行病学（不涉及）描述性流行病学概念描述性研究（）指的是对获得的原始观察数 据资料进行三间分布陈述，即直观描述疾病、健康及其可能的相关因素在时间、空间、人间 上的分布，主要是有关疾病、健康和相关因素 分布的频率指标的计算和比较。常用指标基本概念率：是某现象实际发生例数与可能发生总例数的 比，说明某现象发生的强度或频率。（发病率、患 病率等）比例基数（如、。、万等）构成比概念：表示事物内部某一构成成分在全部构成中 所占的比例或是比重（百分比）。.构成比（）-.各部分构成比和为。常用指标 I疾病危险度指标某病发病率=某地某时期某病薪妥病例总遨）该地同期暴露人口数x k某病罹患率=_短时间内流行强度某病患病率=观察期内某病就发病否、_ _ _ X K该地同期暴露人口数某地某时点某病遵病例总教 该地该时点受检人数x k死亡率二nsnsg*-某病病死率=畸需瞪*呼一、描述性流行病学主要内容心可分布：按年、季、月、旬、周、日、时等分 分布理面分布：按地区、国家、省市县、村庄以及环 境等分组人群分布：按性别、年龄、职业、文化程度、民 族、居住环境、八八f,kffi-Fr tlx Ayr 八/rt（一）描述性分析时间分布根据各病例的发病时间列表，绘制流行曲 线（通常采用直方图），判断突发事件的 性质。根据发病曲线和高峰，可基本判断该起食 物中毒性质属同源一次爆发或非同源数次 爆发。同源一次601高峰持续时间短暂0F降(-)描述性分析时间分布流行曲线呈单峰形式，起病极为迅速,提示该起突发事件为一次性同源爆持续同源高峰平台16 n持续同源实例间歇同源间歇同源实例幼儿园放假32学生24 食堂停止供餐 食堂恢复供餐22 26 30 4 8 12 16 20月 月数据来源北京市某区监督所：某幼儿园幼儿、教师鼠伤寒沙门菌感染病例发病时间分布（二）描述性分析空间分布收集病例的居住、工作、进餐等地址分布情况；地图是最好的描述和解释疾病地点分布特征的方式。常用点图、面积图（方向、比例尺）标点地图 标明病例的准确位置 与其他病例的关系 与可疑暴露因素的关系 受影响的家庭、学校、工厂、村、镇等 标记无人居住区 条件：人口密度比较均匀的情况下适用 优点：可以显示丰富的背景信息：河流、公路、高山 缺点：没有考虑到人口（分母）的影响，无法判断病例多的原 因 发病多 人口多 两者皆有0o_aloooo一B3WOKoStreep.ENspUMPso 00vv口J崛X布D&1O/HA qxoMo%CARNABY STREETA,d Q8 8on008 J*G册a t p i s j b y s I!oSa0XX年REGENT street数据来源浙江省：某村诺如病毒感染病例的家庭分布图甲肝病例发病与供水分三马大营梨子新田金星新潭双井幸福黎明,石园同心芦茅红星,水平、城北F.二毕架仲那/.匕大寨 双星：Yr-城西 牌庄乂，城南/1 J城街马厂I 会瞥 民族、/龙缸石板双桥 54%L无桶装水班级21%有桶装水班级（四）描述性分析临床特征分析根据调查资料，制作“食物中毒发病者的症状和体 征频率表”，计算各种临床症状与体征的发生频率,确定中毒患者特征性的临床表现，以此作为确定病 例的主婆依据之一。从症状和体征频率分布特点可大致判断食物中毒的 性质和种类，为样品检验和调查分析提供依据。中毒病人主要临床表现频率分布临床表现人数百分比()泻热痛吐痛晕心寒力胀 腹发腹呕头头恶畏乏腹（五）描述性分析推测中毒餐次-根据症状推测引起发病的餐次，确定中 卷前天（小时）内重点餐次。-对明确诊断或疑似诊断的食物中等，可 以利用该病的潜优期推断引起发病的餐次。（五）描述性分析潜伏期的计算潜伏期定义：是指从摄入受到污染的足以致病的病 原体或毒素的食物开始，直到首次出现症状或 体征的时间间隔。特点：潜伏期的长短不等（抵抗力、摄入量、毒性大小、食物分布等），但是同一病原体或 毒素有其固定的潜伏期。（五）描述性分析潜伏期的计算（）致病因子未知，而暴露时间和发病时间明确潜伏期发病时间暴露时间或潜伏期中位潜伏期（中位数法）(五)描述性分析潜伏期的计算晚餐进餐时间和发病时间已知 可计算疾病的潜伏期中位潜伏期计算方法分别计算33例麓例的潜伏期；按潜伏期由低到高排序计算中位值=(33+1)/2=17;第17位病例的潜伏期即为中位潜伏期（五）描述性分析潜伏期的计算O致病因子和暴露时间均未知，而发病时 间明确，且流行曲线提示为点源暴发平均潜伏期-首末病例发病时间间隔（流行曲 线宽度）暴露时间心从中位数倒退这段时间间隔所得 到的时间点源模式的食品安全事故，如病原未知 可采用WHO推荐方法估计可能暴露时间首末发病时间间隔之平均潜伏期发病时间的中位值资料来源：WHO食品安全事故调查和控制指南（五）描述性分析潜伏期的计算（）致病因子和发病时间明确，且流行曲线 提示为点源暴发根据流行曲线确定可能暴露时间（见下图）点源模式的食品安全事故，如病原已知，可根据疾病的潜伏期推测可能暴露时间|Back|二、分析性流行病学建立病因假设病例系列队列研究（不涉及）病例对照研究卡方检验实例教程检验病因假设r病例系列（Case Ser ies）和暴发相关的一系列病例的审查 收集病例（或者暴露者）所吃食物的详细信息 病例者食用的暗示暴发来源的常见食物（或者其 他暴露）I Back I病例对照研究(CaseContr ol Study)病例对照研究(case-contr ol study)亦称回顾性 研究，是比较患某病者与未患某病的对照者暴露 于某可能危险因素的百分比差异，分析这些因素 是否与该病存在联系。是分析流行病学方法中最 基本的、最重要的研究类型之一病例对照研究（CaseContr ol Study）病例组（患有疾病）和对照组（未患疾病）比较病例组和对照组所吃食物 相对对照组，病例组更常吃的食物可能和疾病相关比值比Odds Ratio(OR)病例对照研究的测量指标 比较病例组中吃某种食物和对照组中吃某种食物 的比例比值比病例组中吃食物的比例对照组吃食物的比例 回答的问题是：“吃某种食物病例组是对照组的 比例是多大？”Odds Ratio病例组对照组吃食物不吃食物 合计比值比a+c b+dabCd（2X2 表）病例组中吃食物的比例对照组吃食物的比例ale b/d比值比77（交叉乘积）U入LOdds Ratio 等于1.0或者接近1.Of所吃食物和疾病不相关 大于1.0,即病例组吃食品的比率大于对照组所吃 的食物的比例-食物可能是危险因素 小于1.0,即病例组吃食品的比率小于对照组所 吃的食物的比例-食物可能是保护因素量级反应的是疾病和所吃食物的关联强度I-Back2c检验在食物中毒流行病学中的应用卡方检验原理：统计样本的实际观测值与 理论推断值之间的偏离程度，实际观测值 与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方 值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方 值越小，偏差越小，越趋于符合，若两个 值完全相等时，卡方值就为，表明理论值 完全符合。注意：卡方检验针对分类变量（定性资料）卡方检验的用途 两个总体率或构成比之间有无差别;多个总体率或构成比之间有无差别;多个样本率间的多重比较；两个分类变量间有无关联性；频数分布拟和优度检验。进行卡方检验操作教程一、四格表用卡方检验：实例二、确切概率法：实例三、配对卡方检验：实例四、分层卡方检验：实例一、四格表用卡方检验：实例实例：某医生用国产吠喃硝胺治疗十二指 肠溃疡，以甲鼠咪月瓜作对照组，请问两方 法治疗效果有无差别处理 未愈合 愈合 合计吠喃硝胺甲氟咪月瓜合计（简单的行列表卡检验）四格表卡方检验：数据输入文件任）编辑（目视图值）数据）转换（D 分析（）直销（M）图形（3 实用程序乜窗口也）帮助:;jH k=j国白0第K19 初-名称类型宽度小数标签值缺失列对齐度量标准角色I 工 Idr ug数值（N）801味喃硝胺无8弃右夕度量（S）、输入2|r esult数值（N）801.未愈合:无8斐右/度量（S）、输入3|count数值（N）80无无8基右岑度量（S）输入4文件 编辑但）视图。数据转换co 分析（2）直销（M）E3 H身国公r1 厮10：|ssEa-|dr ugr esultcount变量1 T 111821254了 21201M122445|四格表卡方检验：指定频数变量文件（D 编辑（目视图。数据）转换分析（4）直销（此图形6）实用程序以）窗口也）帮助名H金国21：Idr ug_12|1|2425I 6|7|89 1011,|12|13|14|15|16|_17_118|19二定义变量属性（Y）设置未知测量级别（口 I复制数据属性）.新建定隔性（切 B定义日期但）.国定义多重响应俵（M）览证（U 用标识重复个案乜）门标识异常个案（!）自排序个案 房排列变量 有转置但）.合并文件&）重组.强分类汇总（事正交设计电）是复制数据集Q）S拆分文件毛）霞选择个案.布加根个案L=BI.liiS3 鬻AU4 W，乏量一口 变量 1 变量变量变量变量1、选择加权个素四格表卡方检验：进行卡方检验文件编辑(目，视图。数据转换分析直销(此 图形 实用程序乜)窗口咆和报告描述统计表(T)比较均值国)一般线性模型9)广义线性模型 混合模型(出 相关()回归(R)对数线性模型9)神经网络 分类 降维度量(S)非参数检验但)预测 生存函数)多重响应Q)L 33!i33回频率(EL 国描述(D a探索但)止交叉表6)比率 口巴干图伊)/51 Q-Q 图(Q)，变量昌圜h rzF 4四格表卡方检验：进行卡方检验四格表卡方检验：进行卡方检验（选择概率计算方法）文件（）编辑（目视图值）M（D）转换分析）直销国）图形（3 实用程序（旦）窗口出帮助毡H坞叫房褊琥I H S3蠢三二肃笺|四格表卡方检验：进行卡方检验（选择统计方法）文件编辑（目视图。数据）转换分析（公 直销晅）图形但）实用程序乜）窗口倒）帮助m h昌圜骂褊墉M SS富：囤Al4，r zTi四格表卡方检验：定义行列表单元格显示指标文件（B 编辑 视图国）数据）转换分析直销（皿图形）实用程序Q）窗口）帮助二H台叫上碑品置旦句画三口需令。阍g rult ount 及量 赃 客量 7里 蚪 要量”量 要量 二至四格表卡方检验：结果解读Case Processing Summary 于艮1rs 日寸i青上兄.CasesValidMissingTotalNPer centNPer centNPer centd r ug*r esult1 261 00.0%0.0%1 261 00.0%Countdrug*result Crosslabulation 歹Hl 自片 卒各r esultTotal未愈合愈合d r ug 唉d南石肖胺85462甲室昧肺204464Total2：5981 2 6双侧近似概率双侧精确概率名吉果解读Chi-Square Te本例选石IContlnuiTy i;or r ectionb Likelih ood Ratio Fish er s Exact Test Linear-by-Linear AssociationN of Valid Cases0舱纸i十量Value，（自卑度）(Asymp Sig.V C2-sided y,Exact Sig(2-、sid ed)J6.1 33n5.1 1 86.3046.0841 2651 110T3,024 01 2.01 4._,01 8口 cells(.0%)have expected count less th an 5 Th e minimum expected count is 1 puted only for a 2x2 table O个格子期望频戮刁、于5,最刁、期望频裁为13.78|Back|二、确切概率法：实例实例：某研究者调查了一批高血压患者的 血压控制情况和肥胖度，结果如下表，请 问两者有无关系。血压控制情况肥胖程度良好 尚可 不良 合计不肥胖轻度肥胖中重度肥胖合计确切概率法：数据输入文件 编辑目 视图（Y）数据（。）转换 分析 直销电）图形回 实用程序乜）窗口）帮助1导目圜因褊墉H画X-.I名称美运-宽度小数标签值缺失列对齐度量标准角色1FAT数值（N）10 0L不肥.，无：8 季右/度量（S）、输入2 _HP数值（N）8 0（1艮好）.8 首右夕度量（S）、输入3COUNT 数值(N)8 0无无8 首右夕度量（S）、输入4_文件编辑（目视图包）数据（5 转换分析（直销国）E目形（与）实用程序乜）窗口耍）帮助M区）靖褊撬H画面矗8:的 IIHP|COUNT变量娈量I变量r变量娈量111 15212 24313 12421 4522 2623 7731 20832 13933 1110确切概率法：指定频数File Edit View Data Tr ansfor m Analyze Gr aphs Utilities Add-ons Window HelpH厚 Define Var iable Pr oper ties.10：喳I Copy Data Pr oper ties.昌全国修6 7 8 9hlevM Custom Attr ibuteDefine Dates.Define Multiple Response Sets.电aE l登Do not weight cases?Weight cases byfr equency Var iable:.夕 COUMTCur r ent Status:Weight cases by COUNT冈确切概率法：进行确切概率计算AnalyzeGr aphs Utilities Add-ons Window HelpBle Edit View Data Tr ansfor mQ昌信Repor tsDescr iptive Statistics1234567891213i.l15FATHPTables111222333Compar e MeansGener al Linear ModelGener alized Linear Models123 Fr equencies.y0!Descr iptives.Q,Explor e.向 Cr osstabs.Ratio.囱 P-P Plots.图 Q-Q Plots.Mixed ModelsCor r elateRegr essionLoglinears?ow(s):/FATNeur al Networ ksClassifyData ReductionScaleNonpar ametr ic TestsT me Ser iesSur vivalMissing Value Analysis.Multiple ResponseComplex Samplesr LayerColumn(s):6 HPMer tPr eou：1 of 1115Quality Contr ol ROC Cur ve.192D5d fear char ts-riLXJ确切概率法：概率计算方法选择确切概率法：统计方法选择确切概率法：结果解读Case Processing SummaryCasesValidMissingTotalNPer centNPer centNPer centFAT*HP1081 00.0%0.0%1081 00.0%FAT*HP CrosstabulationC；u ntHPTotal良好尚可不良FAT 不肥胖1 5241 251轻度肥胖42713中厘度肥胖20131144Total3939301 08Chi-Square TestsValuedfAsymp.Sig.C2-sided)Exact Sig.(2-sided)Exact Sig.(1-sided)Point Pr obabilityPear son Chi-Squar e9.1 99a4.056.056Likelihood Ratio8.8134.066.079Fisher s Exact Test8.463U 072Linear-by-Linear Association71 9b1.397.404.21 7.036N of Valid Cases1 nsa 3 cells(33.3%)have expected count less than 5.The minimum expected count is 3.61.b The standar dized statistic is-.848确切概率法：这么计算对吗?确切概率法：这么计算对吗?Symmetric MeasuresValueAsymp.Std Er r or3Appr ox.TbAor ir ox.SiofExact SiaOr dinal by Or dinalGamma-.114.131-.86938C.411Spear man Cor r elation-.085095-.881.381、Inter val by Inter val N ofValid CasesPear son s R-.0821 US,094-.847.399c,404a Not assuming the null hypothesis.b Using the asymptotic standar d er r or assuming the null hypothesisc.Based on nor mal appr oximation.Chi-square tests上 Back|三、配对卡方检验：实例实例：两位放射科医生对一批矽肺片独自做出矽肺分级诊断，结果如下表，请问他 们的诊断结果是否基本一致，诊断水平有无差别。I级医生乙诊断结果II级 III级 合计医生甲诊断结果级 级 级 计1nITT合配对卡方检验：数据输入文件（D 编辑也）视图（Y）数据）转换（！）分析伯）直销圆）图形9）实用程序收）窗口业）帮助23 H I晶圃褰吃4!名称类型宽度小数 标签值缺失列对齐度量标准角色1doctl数值（N）82 医生甲诊断结果(1.00 I级无8季右夕度量（S）、输入2doct2数值（N）82 医生乙诊断结果1.00 I级无8季右e度量（S）、输入3count数值（N）82无无8季右6度量（S）、输入文件但）编辑（目视图（Y）数据（D）转换（I）分析（因直销时）图形9）实用程序（U）窗口吧）帮助13：doctldoct2count变量变量变量11.001.0032.0021.002.0015.0031.003.000042.001 001 0052.002 0054.0062.003.0012.0073.001.000083.002.007 0093.003.0045.00_JP_配对卡方检验：指定频数File Edit View Data Tr ansfor m Analyze Gr aphs Utilities Add-ons Window Help亡-r岛窗1 doctatlMD M e e InIn efef D DB.电E-星田Define var iable Pr oper ties.Copy Data Pr oper ties.New Custom Attr ibute.曷圭圜 E e，Validation;尊 Identify Duplicate Cases.Identify Unusual Cases.生后亘嚼部Sor t Cases.Sor t Var iable Tr anspose.Restr uctur e.Mer ge Files Aggr egate.1 二i Do not weighft casesDecimalsLabelValuesMissingColumns医生甲诊断结果1皿1级None8医生乙诊断结果1.00,1.None8NoneNone8：圜IS夕医生甲逡断结果doctl f 医生乙诊断结果doct21Ci)Weight cases byFr equency Var iable:夕 countCur r ent Status:Weight cases by count配对卡方检验：进行配对卡方检验Repor tsBle Edit View Data Tr ansfor mAnalyzeGr aphs Utilities Add-ons Window HeP右口值1国if gm耳ENameTy23doctlNumer i(doct2Numer iccountNumer i(LoglinearDescr iptive StatisticsI23 Fr equencies.hTablesDescr iptives.Compar e MeansA Explor e.Gener al Linear Model(fCr osstabs.4Gener alized Linear Models-ftaLRatjn_ _Mixed Models囱 E-P Plots.Cor r elate囱 Q-Q Plots.Regr essionMissing|ColumnsAlignMeasiI级I级None8表 Right夕 ScaleNone8春 Right&ScaleNone8春 Right夕 ScaleNeur al Networ ksClassifyData ReductionScaleNonpar ametr ic TestsTime Ser iesSur vival熨 Missing Value Analysis.Multiple ResponseComplex SamplesQuality Contr ol ROC Cur ve.医生乙诊断结果【doctRow(s):/医生甲诊断结果doctljColumn(s):J Display cluster ed bar char ts i Suppr ess tablesPr eviDiJ：Layer 1 of 1Help配对卡方检验：统计方法选择配对卡方检验：统计结果三吉果1Case Processing SummaryCasesVaidMissingTotaiNPer centNPer centNPer cent医生甲诊断结果*医生乙 诊断结果166100.0%0.0%166100.0%医生甲诊嘶结果*医生乙诊断结果CrosstabulationCount医生乙诊断结果TotalI级II级川级医生甲诊断结果 I级3215047II级1541267III级074552Total3376571 66配对卡方检验：统计结果Chi-Square Tests 结果 2ValuedfAsymp.Sig.(2-sided7Pear son Chi-Squar e1.709E234000Likelihood Ratio174.2984000Linear-by-Linear Association112.2361000McNemar-Bowker Test13,5662001nN ofValld Cases1 66a.0 cells(.0%)have expected count less than 5.The minimum expected count is 9.34.Symmetric MeasuresAsymp.Std.Er r or3Appr ox.TbAcor ox.Sici.Measur e of Agr eement Kappa(N ofValid Cases.6761.04912.291,000a Not assuming the null hypothesis.b.Using the asymptotic standar d er r or assuming the null hypothesis.!1!、分层卡方检验：实例实例：国外某病例对照研究调查口服避孕 药与心肌梗死的情况，考虑到年龄是一个 可能混杂的因素，故也将其纳入调查，结 果如下：年龄V 年龄N服用 未服 服用 未服病例对照合计分层卡方检验：数据输入文件任）编辑目视图（Y）数据Q）转换CD 分析直销（M）图形9）实用程序乜）窗口叱）帮助目Ar9.13芋:|虬3三名称类型宽度小数标签值缺失列对齐度量标准角色10C数值（N）821一00.服用一无*8基右夕度量（S）、输入2case数值（N）82（100,病例）无J8季右/度量（S）、输入3age数值（N）821 00,=4 0岁 oc 服用OC18125不服用oc8895183Total106102208分层卡方检验：结果解读（二）结果2 Risk EstimateaaeValue95%Confidence Inter valLower 一Upper 分层卡方检验结果Under the condition ac e assumption,Cochr an s statistic is asymptotically distr ibuted as a 1 df chi-squar ed distr ibution,only if the number of str ata is fixed,while the Mantel-Haenszel statistic is always asymptotically distr ibuted as a 1 df chi-squar ed distr ibution Note that the continuity cor r ection is r emoved fr om the Mantel-Haenszel statistic when the sum of the differ encesbetween the obser ved and the expected is 0校正年龄混杂作用后的 综合OR值、Mantel-Haenszel Common Odds Ratio EstimateEstimate2.791In(Estimate)1.026Std.Er r or of In(Estimate).306Asymp.Sig.(2-sided)cicnAsymp.95%Confidence Common Odds Ratio Lower Bound1 532Inter val 4.Upper Bound5.084ln(Common Odds Ratio)Lower Bound.427Upper Bound1 62bThe Mantel-Haenszel common odds r atio estimate is asymptotically nor mally distr ibuted under the common odds r atio of 1.000 assumption.So is the natur al log of the estimate.