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2022年病例对照研究报告【精选推荐】

文章来源:网友投稿 时间:2022-09-09 21:30:13

下面是小编为大家整理的2022年病例对照研究报告【精选推荐】,供大家参考。

2022年病例对照研究报告【精选推荐】

  最近发表了一篇名为《病例对照研究报告》的范文,觉得应该跟大家分享,重新整理了一下发到这里。

下面是小编为大家整理的病例对照研究报告,供大家参考。

 

 第六章

 病例对照研究?

 主要内容

 ?基本原理?研究类型?一般实施步骤?资料的整理与分析?常见偏倚及其控制?优点与局限性

 ?第一节

 概述

 1.病例对照研究

 Case- - control Study,也称为回顾性研究

 retrospective study

 一、

 病例对照研究的概念

 ?病例对照研究选择一组所研究疾病(或临床事件)的患者组成 病例组,以 未患有该疾病者(或 未发生某种临床事件者)为 对照组,回顾性调查过去某个或某些因素的暴露史,通过比较两组暴露史的有无或暴露的剂量,研究暴露因素与所研究疾病(或临床事件)有无关联及关联强度?一种常用于 广泛探索或 初步验证病因假设的分析性流行病学研究方法

 二、病例对照研究的基本原理

 三、病例对照研究的特点

 ?观察性研究,回顾性收集研究对象的暴露情况(人群是自然生病的,无人为干预)

 ?必须设立对照组(?可比,未患某病)

 ?时间顺序:

 从“果”→“因”?一般不能明确因果的时间顺序,但可为前瞻性研究提供线索和方向

 思考:

 病例对照研究和 历史性队列研究的异同点?两种研究设计本质的不同是 分组依据不同、暴露和疾病关系的分析思路不同。病例对照研究按 是否患病分组,范文网站回顾性调查过去暴露情况;
历史性队列研究尽管是“回顾”过去的暴露和疾病发生资料,但分组是 按暴露与否,前瞻性追踪结局-疾病发生与否。前者是回归性的研究设计,后者是前瞻性的研究设计(从暴露和疾病关系的分析思路来说),只不过是过去的资料,有点“回顾”成分而已,容易使人混淆两者。

 适用情况

 ?疾病 比较 罕见,如恶性肿瘤的研究?潜伏期较长的慢性病,如心脑血管研究?深入检验病因假说?对疾病的发生还没有深入了解,可初步探讨病因?研究人群流动性特别大,不适合队列研究

 ?第二节

 研究类型

 一、

 非匹配病例对照研究

 病例和对照之间的关系不作限制和规定 二、匹配病例对照研究 1、成 组匹配 category matching 或称 频数匹配 frequency matching 某些特征或因素在不同组的比例一致 2、个体匹配 individual matching 以个体为单位,对某些特征或因素进行匹配(最多做到 1:4)

 1 1 )病例与对照 匹配的因素

 ◆混杂因素 confounding factor(已知+可疑)(所谓混杂因素就是要与 暴露因素相关且与 疾病结局相关)(比如研究吸烟与肺癌,性别就是一个混杂因素)

  常见因素:年龄+性别?不能匹配的因素

 - 研究因素与疾病因果链中的 中间变量 (比如:高血 脂是脑卒中的一个中间变量)

 - 只与可疑暴露有关,而与疾病无关的变量

 如是否服用避孕药与 XX 信仰有关,但 XX 信仰与所研究的疾病无关,则不应作为匹配因素 2 2 )病例与对照匹配的目的( ◎ 优点)

 ?工作总结范文提高研究效率

  研究效率=2R/(R+1)?控制混杂因素的干扰作用

 3)

 匹配带来的问题?增加工作难度(费用、时间)

 ?限制样本量?匹配因素将无法再进行分析

 ??匹配过头

 overmatching 把与 结局变量关联性很强的独立变量作为匹配条件,从而低估真实病因的作用,称为匹配过头 - 损害统计效率 - 损害真实性 - 损害费用效益

 ?第三节

 一般实施步骤 基本步骤?复习文献,提出假设?明确适宜的研究类型?选择病例及适宜的对照

 ?确定样本量?选定研究因素,获取相关资料?数据整理、分析和结果解释 一、

 提出假设

 二、明确适宜的研究类型 是否进行匹配?根据 研究目的 - 广泛探索病因,可采用不匹配或频数匹配 - 深入探索或验证病因假说,应采用匹配形式?根据 病例数量 - 少 →匹配;
多→

 匹配 或 成组 - 匹配可使用较小的样本获得较高的检验效率

 三、病例与对照的来源与选择

 ※ 病例的选择 1、选择原则 选择的病例能够 代表目标人群中病例的总体 2、选择标准

 - 诊断可靠,使用 金标准

 - 自订标准:宽严适度(假阳性范文大全、假阴性)

 - 为了控制非研究因素的干扰,可对暴露情况作出规定 3、病例的类型

 最好是 新发病例?4、病例的来源

  - Hospital-based(以 医院为基础)

 诊断正确,易获得;
代表性差(容易发生 选择偏倚 )

 - munity or population-based(以 社区为基础)

 普查或抽样调查资料 疾病监测资料 疾病登记报告系统等

 ※ 对照的选择 病例对照研究设计中 最困难、争议最多的方面 1、设置对照的目的:

 - 估计目标人群的暴露比例

 - 与病例组的暴露比例进行比较

 - 平衡研究因素之外的其他因素对研究结果的干扰 2、选择原则:

 - 代表性:能代表目标人群暴露的分布情况

 - 可比性:在某些因素或特征上与病例尽可能一致?对照应满足的条件

 ?对照最好是 全人群的一个无偏样本;
或者是产生病例的 源人群(source population)中全体未患该病者的一个 随机样本?对照一定 未患所研究的疾病,如有可能,应尽可能排除亚临床或处于潜伏期的疾病 代表性强;
不宜获得

 ?对照可为不健康者,但所患疾病病因不应与所研究疾病的病因相同?注意研究因素以外其他因素的 均衡性?无应答者要有统一合理的更换办法,慎重处理 3、常见的对照来源

  1)

 医院对照

 hospital or clinic controls

 优点:容易配合 缺点:代表性差,对照的其他疾病影响 2)

 人群对照

 population controls

 优点:代表性好 缺点:不易实施,不易配合 3)

 特殊对照

 special controls 病例的邻居、朋友、同事、配偶、亲属等,用于匹配研究

 四、估计样本含量

 1、样本量的决定因素:

 1)研究因素在对照人群中的估计暴露率 p 0,及在病例人群中的暴露率 P 1

 d = P 1 - P 0

 ↑→

 样本量↓2)研究因素与疾病关联强度的估计值,即 RR 或 OR

  RR/OR 远离 1 →样本量↓3)假设检验的显著性水平,思想汇报范文即第一类错误 α4)要求的把握度,即 1-β?估算样本量需注意!

 ?总样本量相同的情况下,病例组和对照组样本量相同时,统计学效率最高?公式计算出的是估计值,不精确?样本量大,结果的精确度较好,但也会增加调查工作的负担和费用

 五、研究因素的选定与测量 1、暴露因素的选择 1)描述性研究提出的线索 2)参考前人进行的病例对照研究 3)其他学科领域的研究进展 2、暴露因素的测量

 暴露的定义、暴露水平、暴露方式、测量方法。。。

 ?第四节

 资料的整理与分析 基本步骤

 ?资料的整理 1.原始资料的重新核查 2.资料的分组、归纳,或者编码、输入计算机?数据的统计分析 1.描述性统计 描述研究对象的一般特征,进行均衡性检验 2.关联性的统计推断 数据的统计分析

 (一)描述性统计 1、描述研究对象的一般特征

 如进行了匹配需描述匹配的因素与方法 2、均衡性检验

 检查病例组与对照组是否均衡可比

 如果不可比,在后续分析中需进行调整 (二)统计推断?将资料整理成 表格形式?病例和对照组暴露比例差异的 显著性检

  →即回答 E 和 D 是否有联系??估计暴露因素和疾病之间的联系强度,计算 95%可信区间?结果解释

  →可能存在哪些偏倚?得出什么结论?入党志愿书关联强度分析?

 1、不匹配或成组匹配的资料分析 要记得相应的卡方公式,检验四个表 X2 =(ad-bc) 2 T/m1 *m 0 *n 1 *n 0

 T 表示 a+b+c+d

 病例对照研究用 OR 来表示关联强度

 ?OR :odds ratio,比 数比,交叉乘积比?OR 定义为病例组的 暴露比值和对照组的 暴露比值之比 病例组的暴露比值=a/(a+c)比上 c/(a+c)=a/c,相当于用暴露的除以未暴露的

  对 对 OR 的理解

 ?由于病例对照研究无法得知危险人群的大小,也即无法获得发病率资料,故无法计算相对危险度( RR ),只能通过 OR 估计关联强度,也即 OR 是 RR 的估计值

 ?OR 的意义与 RR 相同,表示的是暴露者发生某种疾病的风险是非暴露者的多少倍

 ?对于 罕见病(发病率 <5% )来说,通过 OR 可以很好估计 RR

 OR 值是一个样本的点估计值,手机版他不能反映总体 OR 值,故需用样本 OR 推测总体 OR 所在范围。

 95% CI 不包括 1,说明 OR =2.97 不是抽样误差,吸烟是肺癌的危险因素 2、1 1 ︰1 1 匹配的资料分析

 OR

 =c/b(病例组/对照组)

 ?第五节

 常见偏倚及其控制?一、选择偏倚

 1、入院率偏倚 admission bias

 也称 Berkson 偏倚?研究对象从医院获得,与一般人群有差异,不同医院来源的对象也有差异?控制方法:设计阶段尽量采用随机抽样方法选择对象,在 多个医院选择病例,在人群中选择对照 暴露因素 病例组 对照组 合计 有 有 a b a+b=n 1

 无 无 c d c+d=n 0

 Total a+c=m 1

 b+d=m 0

 a+b+c+d=n

 bcadd bc aOR??//1:1 对照组

 病例组

  合计

 有暴露史

 无暴露史 有暴露史

  a

  b

 a+b 无暴露史

  c

  d

 c+d 合计

 a+c

 b+d

  T(a+b+c+d) X 2 =(b-c)2 /(b+c)

 2、现患病例- - 新发病例偏倚

 prevalence- - incid ence

 bias,也称奈曼偏倚

 Neyman bias?研究对象多为现患病例,更多提供了与存活相关的信息,且可能改变暴露因素?控制方法:尽量以新发病例为纳入对象,或进行队列研究,同时将暴露程度、暴露时间和暴露结局联系起来进行结论推断 3、检出症候偏倚

 detection bias

 也称暴露偏倚全面的范文参考写作网站

 unmasking bias

 ?有暴露因素者某种与疾病无关的症状而就医,从而提高了早期病例的检出率,导致过高地估计了暴露的作用,产生系统误差?控制方法:如果延长收集病例的时间,使其超过由早期向中、晚期发生的时间,则检出病例中的暴露率会趋于正常 二、信息偏倚?1、回忆偏倚

 recall bias

 ?控制方法:选择不易为人们忘记的重要指标做调查,重视问卷的提问方式和调查技术?2、调查偏倚 investigation bias,包括诱导偏倚和报告偏倚 inducement bias &reporting bias?控制方法:尽量采用客观指标,做好调查员培训,对调查结果进行复查 三、混杂偏倚 控制方法:设计阶段进行限制、匹配,数据分析时进行分层分析、多因素分析

 ?第六节

 优点与局限性 优点?研究效率高,需要的样本量小,省钱、省力、省时间,易于组织实施?适用于发病率低的罕见病的研究?TOP100范文排行可同时研究 多个因素与某种疾病的关系?还可进行疾病预后因素、临床疗效、疫苗免疫效果等多方面的研究 缺点?偏倚对研究结果影响较大,选择研究对象时难以避免选择偏倚,获得既往信息时存在回忆偏倚?不适用于 人群暴露率很低的因素的研究?暴露与疾病的时间先后顺序难以判断,因果推断能力较差,难以验证因果关系 无法计算发病率、RR,只能用 OR 来估计 RR 总结

 ?病例对照研究就是“病例”和“对照”的研究?对象选择的可比性,对象选择的代表性?数据整理分析方法

  以上就是这篇范文的详细内容,涉及到研究、对照、病例、因素、暴露、疾病、匹配、样本等范文相关内容,看完如果觉得有用请记得(CTRL+D)收藏。

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