[醫(yī)學]第五章病例對照研究-資料下載頁
2025-10-09 22:53本頁面
【正文】 50 如果 A病和 B病的入院率分別為 50%和20%，因有 X因素 者的入院率為 40%。請再計算 OR值。 51 如果 A病和 B病的入院率分別為 50%和 20%，因有 X因素 者的入院率為 40%。 表 2：不同入院率入院患者與 X因素的關系 OR=(104?400)/(140?160)= 由此可見，由于不同的入院率而使疾病與某因素之間造成虛假關聯(lián)，即 B病與 X因素并不存在真實關聯(lián)，而是 A病、 B病及 X因素引起的入院率差異，使以醫(yī)院患者作為病例對照研究的對象來源所獲得的研究結果產(chǎn)生了偏倚，即 入院率偏倚 疾病 有 X因素 無 X因素 總?cè)藬?shù) X因素 頻率（ %） B（病例） 104 160 264 A（對照） 140 400 540 1 ??? pdf?52 現(xiàn)患病例 新發(fā)病例偏倚 又稱 奈曼偏倚 （ Neyman bias） ，指因現(xiàn)患病例與新病例的構成不同、只研究典型病例而排除輕癥或非典型病例以及現(xiàn)患病例暴露狀態(tài)發(fā)生改變而導致的偏倚。 例如，以醫(yī)院為基礎研究冠心病心肌梗塞發(fā)生的預后情況時，由于急性心肌梗塞發(fā)作后，部分病例在送醫(yī)院前死亡，而常未被計算在該病的總發(fā)病人數(shù)內(nèi)。而部分輕型病例發(fā)作后經(jīng)治療得救，或有些病例因無痛發(fā)作，經(jīng)檢查才發(fā)現(xiàn)。這類病例可能會被排除在研究之外。而影響對心肌梗塞預后研究的判斷，產(chǎn)生偏倚 53 檢出征候偏倚 某因素雖不是病因，但其存在有利于某些癥狀與體征出現(xiàn)，病人常因這些與致病無關的癥狀就醫(yī)，從而提高了早期病例的檢出率，致使過高估計了暴露程度，而產(chǎn)生系統(tǒng)誤差。 54 例如， 1975年有病例對照研究報道子宮內(nèi)膜癌患者的雌激素使用率高于一般人群，由此推斷服用雌激素與子宮內(nèi)膜癌發(fā)生有關。 1979年， Horwitz提出質(zhì)疑，認為這是一種檢出征候偏倚導致的虛假聯(lián)系。 實際上，雌激素服用者 ?易陰道出血 ?早期就診 ?易于被早期發(fā)現(xiàn)患有 子宮內(nèi)膜癌。從而被納入病例組，造成病例組雌激素暴露比例遠高于對照組的假象。 55 控制 盡量隨機選擇研究對象 盡可能以人群為基礎選擇研究對象 ， 或從多家 (類 )醫(yī)院選擇研究對象 調(diào)查時明確規(guī)定納入標準為新發(fā)病例 盡量選擇不同病情 、 不同特征的患者作為病例組 盡量采用敏感的疾病早期檢查技術 56 二 、 信息偏倚 （ information bias） 回憶偏倚 病例對照研究的主要弱點 ， 很難完全避免 57 三、混雜偏倚 （ confounding bias） 是由于混雜因素的影響，掩蓋或夸大了研究因素與疾病之間的聯(lián)系?；祀s因素是指與所研究的暴露因素和所研究的疾病均有關的因素，這些因素如果在病例組和對照組中分布不均，就可能歪曲暴露與疾病之間的真正聯(lián)系。 控制 混雜因素作為匹配因素 分層分析 進行多因素分析 58 匹配研究方法的偏倚 匹配過度 將一些被研究因素或因果鏈的中間變量 ,或?qū)⒁恍┎槐仄ヅ涞囊蛩刈鳛槠ヅ湟蛩囟斐? 匹配過度的影響 可使研究得不出結果 真實的結果被歪曲了 浪費不少工作量 匹配因素 用明確的混雜因素 匹配因素不要過多 如性別 、 年齡 、 種族 、 社會經(jīng)濟水平等 59 第六節(jié) 病例對照研究的優(yōu)缺點 60 病例對照研究的 優(yōu)點 ? 特別適用于少見病 、 罕見病的研究 ? 所需樣本量較小 ， 節(jié)省人力 、 物力 ， 易于組織實施 ? 研究周期短 ， 可以較快獲得結果 ? 可同時探討多種因素與一種疾病的關系 ， 特別適合多病因疾病的病因研究 61 病例對照研究的 局限性 ? 不適于研究暴露比例很低的因素 ? 易發(fā)生各種偏倚 ， 回憶偏倚 、 選擇偏倚難以避免 ? 暴露與疾病時間先后難以判斷 ， 無法直接得出因果關系的結論 ? 不能直接計算發(fā)病率和死亡率 ， 只能估計相對危險度 62 Thank you！ 62
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