分析流行病学在暴发调查中的应用PPT课件.ppt

;引例;爆发调查中有了初步假设，并已经进行了以下步骤，下一步要做什么？;10 steps of an outbreak investigation;设计一个分析性研究来检验假设;分析性流行病学常使用的术语 ;病例对照研究的原理;队列研究基本原理;在人群中，某种暴露与疾病的关系;根据人群数据进行一些基本的流行病学比较;;从同一2X2表也可以计算比值和比值比 Odds and odds ratios may be calculated from the same 2x2 table;暴露比值比与疾病比值比完全相等 Odds ratios from exposure or disease odds are identical;比值比也是病例与非病例的交叉乘积比 OR can be calculated by the cross product of cases and not ill;RR是疾病与总计之间的交叉乘积比 RR can be calculated by the cross product of cases and totals;队列研究中反映疾病和暴露之间关联强度的指标之一：RR（rate ratio，相对危险度）;病例对照研究中反映疾病和暴露之间关联强度的指标： OR（odds ratio，比值比）;比值比(OR)与危险比(RR)之间的关系;如果疾病很罕见，则 ac 很小， OR 和 RR 几乎一致;如果疾病很罕见，则 ac 很小， OR 和 RR 几乎一致;OR高估RR;病例对照与队列研究的比较;回顾性队列研究从暴露开始进行抽样 ;分布结果在表中;抽样比例约除，得到人群的RD, RR, OR;病例对照研究是从疾病状态开始抽样;分布结果在表中;抽样比例约除，得到人群的OR;假定在人群中随机抽取样本作为对照;这种研究称为“病例-参比研究”，或者病例队列研究;此时，交叉积比是人群RR，而非OR ;病例对照研究的用途;病例对照研究的分类;病例对照研究的主要步骤;提出假设;定义并选择病例;病例的来源;疑似病例：2013年5月1日以来，该县年龄在14岁以下，急性起病，发热≥37.5℃，伴头痛或呕吐者（不伴腹泻的呕吐） 可能病例：疑似病例中脑脊液呈病毒性脑炎样改变 确诊病例：疑似病例或可能病例中，从粪便或脑脊液标本中分离出Echo30病毒 ;各年龄组发病率、男女发病率均无统计学差异病例比较分散，14个乡镇都有病例，每个村0-5名病例;根据病例的实际分布，选择主要病例，解释暴发的主要原因;某小学菌痢爆发，各年级均有病例，三间分布提示水源污染，如何选择病例？;不同阶段的病例发病原因可能不同，每个高??要分别选择病例和对照;定义并选择对照;在“封闭的人群”中选择对照;用单纯随机、系统抽样或其他方法来抽样 若各群组罹患率不同，应使病例和对照中各组人数平衡 ;在“开放”人群中选择对照;根据入选标准，从范围较小的人群中选择;举例1：对照要来自病例所在的源人群;举例2：对照要来自病例所在的源人群;举例3，某县发生病毒性脑炎流行， 60名可能病例和30确诊病例;举例4;举例5：在一个工厂中的发生某种疾病的爆发，如何选择病例和对照？;举例6：在一个工厂中的爆发，如何选择病例和对照？;举例7：在一个1,110,000人的城市中有150个病例。需要随机选择对照;但是，分析时却发现病例和对照的分布如下;因为大多数暴露都发生在较小的人群组内;几种常用的对照来源;社区人群对照;医疗机构对照;邻居对照;邻居对照;家庭成员对照;朋友、同学、同事对照;对照的匹配：控制混杂因素的方法之一;匹配的优点 使对照在某些因素（非暴露因素）上与病例保持一致，以达到在设计阶段控制混杂，这样两组的差别就应该是暴露所导致的差别 提高检验效能，减少样本量 匹配的缺点 研究者必须明白匹配的变量，如果对非混杂因素进行匹配，降低效率 不能对匹配的因素与疾病的关联进行分析 多个匹配因素时，增加了选择对照的难度;匹配的种类;;;个体匹配的病例对照研究：随着对照数量的增加，检验效率增加，当比例达到1：4时，选择对照比较困难，而且增加的检验效能甚微;匹配时应注意的问题;病例和对照的样本量大小的确定;样本量和把握度的计算;非匹配的病例对照研究的所需参数;填入需要的五个指标，按F4计算结果;可以更改任何一个变量后按F4重新计算结果;样本量不是越大越好;测量病例和对照的暴露因素;获取暴露信息;习惯性行为的测量使用频数;病例和对照要用同样的方式了解同期内的暴露情况;比较病例和对照的暴露史;单一的暴露因素时，使用单因素分析方法即可 如有多个暴露因素时，需采用分层或多因素分析的方法 有些危险因素可进一步分析剂量反应关系 如：学校菌痢暴发中，饮用生水量越多，发病风险越高 ;1：1配对四格表