醫(yī)學(xué)]流行病學(xué)課件總結(jié)(編輯修改稿)
2025-01-31 06:45 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 合并 OR值 ③計算合并 OR與 χ 2值 —— Ｍ antelHaenszel （ MH）方法 32 95%的可信范圍是在 ～ 舉例 33 ? OR=， χ 2 = ? 病例組飲酒者占 %（ 328/435）， 對照組為 %（ 258/451）。 34 35 四、偏倚及其控制 （ selection bias） 主要種類： ①入院率偏倚（伯克森偏倚） ②現(xiàn)患 新發(fā)病例偏倚（奈曼偏倚） 控制方法：合理地選擇病例與對照 ①從各類醫(yī)院、多科室、多病種選擇研究對象； ②選擇新發(fā)病例作為研究對象。 （ information bias） 主要種類： ① 回憶偏倚（ recall bias）：最常見。 ② 報告偏倚 : 也稱說謊偏倚 控制方法： 采用客觀指標(biāo)、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、 “盲法”調(diào)查、采用調(diào)查技巧 36 (confounding bias) 控制方法： ①研究設(shè)計和資料收集階段的控制方法： 包括：限制、匹配方 ②資料分析階段控制混雜因素的方法： 包括：分層分析、多因素分析、標(biāo)準(zhǔn)化法 （一）優(yōu)點 ，研究時間短，節(jié)省人力、物力和財力，出結(jié)果快。 、潛伏期長疾病的研究。 。 ，也可用于藥物不良反應(yīng)等健康事件的研究。 37 （二）缺點 。 ，尤其是回憶偏倚和 選擇偏倚。 ， 驗證因果關(guān)系的力度不如隊列研究。 ， 不能直接分析 RR，只能用 OR來估計 RR。 38 38 臨床療效 和疾病預(yù)后研究 流行病學(xué)實驗 （二）基本特點 （四）主要類型 39 39 隨機對照試驗（ randomized controlled trial , RCT）： 將研究人群隨機分為實驗組和對照組，將研究者所控制的措施給予實驗人群后，隨訪觀察并比較兩組人群的結(jié)局，以判斷措施的效果。（臨床試驗、現(xiàn)場試驗） （六）基本原則 ：可去除非干預(yù)措施的干擾作用。 ：可保證各組除了干預(yù)措施不同，其他因素盡可能相同。 ：可減少或消除由主觀因素產(chǎn)生的偏倚。 40 ： （ 1） 不能預(yù)知的結(jié)局 （ 個體生物學(xué)差異 ） （ 2） 向均數(shù)回歸 （ 療效與自然病程相偶合 ） （ 3） 霍桑效應(yīng) （ 與干預(yù)無關(guān) ， 是一種正向心理 、 生理效應(yīng) ） （ 4） 安慰劑效應(yīng) （ placebo effect） （ 5） 潛在的未知因素的影響 （ 1）標(biāo)準(zhǔn)療法對照（ 2）安慰劑對照（陰性對照）（ 3）交叉對照（ 4）互相對照（ 5）自身對照 41 （六）盲法的應(yīng)用 盲法：指研究對象或研究者不知道研究的分組情況，即不知道某研究對象到底接受什么樣的干預(yù)。 （可減少或消除由于主觀因素所產(chǎn)生的偏倚） ：（研究對象盲）用于主要根據(jù)病人主述決定藥效的實驗。 （ double blind trial）：（研究對象、研究者均盲）主要由醫(yī)生主觀判斷來決定藥效的實驗需用雙盲法。 ：（研究對象、研究者和資料分析者均盲） 開放試驗（ open trial）：多用于有客觀指標(biāo)的臨床試驗。 42 評價療效的主要指標(biāo)： （ 1） 有效率 （ 2） 治愈率 （ 3） 生存率 （ 4） 其它指標(biāo) （十一）偏倚及其控制 包括：選擇偏倚、信息偏倚 控制方法：盲法；提高患者的依從性。 涉及人體研究的倫理學(xué)基本原則 ? 知情同意 （ 尊重 ） ? 有益無害 （ 行善 ） ? 公正 （ 公平 ） 43 （五）預(yù)后研究中常見的偏倚及其控制 （結(jié)合研究方法判定可能發(fā)生的偏倚） 44 第七章 診斷試驗的評價 篩檢試驗與診斷試驗的區(qū)別 篩檢試驗 診斷試驗 對象不同 健康人或無癥狀的病人 可疑有病者或病人 要求不同 快速、簡便、高靈敏度 科學(xué)性、準(zhǔn)確性 目的不同 把病人及可疑病人與無病者區(qū)分開來 病人與可疑有病但實際無病的人區(qū)分開來 費用不同 簡單、廉價 一般花費較貴 處理不同 陽性者須進一步做診斷試驗以便確診 陽性者要加以治療 45 第二節(jié) 診斷試驗的評價 —— ——真實性、可靠性及實用性 (一 )真實性的評價指標(biāo) 靈敏度 假陰性率 特異度 假陽性率 約登指數(shù) 符合率 預(yù)測值 似然比 46 靈敏度 (Se):實際有病的人正確判為患者的概率。 Se=
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