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預防醫學/病例對照研究資料分析

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一、成組病例對照資料分析

(一)資料整理的構架

成組病例對照研究資料可按表29-2所示的四格表整理。

表29-2 病例對照研究資料整理表

暴露史或特征 病例 對照 合計
a b a+b=n1
c d c+d=n0
合計 a+c=m1 b+d-m0 a+b+c+d=T

從表29-2可見,病例對照研究對比的是病例組的曾暴露率即a/a+c和對照組的曾暴露率b/b+d。如a/a+c>b/b+d,并經統計學檢驗證實差異有統計學意義,則暴露與疾病有聯系。

(二)資料分析

1.比較病例組和對照組的暴露比,并作x2檢驗。最簡單的情況是因素與結局都只分為“有”或“無”兩類,結果可歸納2×2表(表29-4)。

2.測定這兩個比的差異有無統計學意義,可用一般四格表x2檢驗或修正x2檢驗。若兩組差異有統計學意義,說明該暴露因素與疾病存在聯系,則進一步求比值比

3.求比值比某因素與某疾病如存在聯系,則進一步估計其聯系的強度。聯系強度可用比值比(odds ratio,縮寫為OR)估計。

比值(odds)是指某事物發生的概率與不發生的概率之比。從表29-4資料中,病例組和對照組有暴露史與無暴露史的概率分別為a/m1、c/m1、b/m0和d/m0

病例組的比值=a/m1/c/m1=a/c

對照組的比值=b/m0/d/m0=b/d

則比值比(odds ratio)=a/c/b/d=ad/bc

即  OR=ad/bc  公式(29.2)

當OR>1時,說明病例組的暴露頻率大于非病例組的,即暴露有較高的發病危險性;反之,當OR<1時,說明病例組的暴露概率低于非病例組的,即暴露有保護作用。疾病與暴露聯系愈密切,比值比的數值愈大。

4.計算比值比的可信限由于比值比是對這種聯系程度的一個點估計,但是估計值總是有其變異性,計算出這個變異的區間有助于進一步了解聯系的性質及程度,因此,需對OR值估計其可信區間。一般采用95%的可信限。

Guma6p37.jpg (29.3)

Z為正態離差值,

OR 95%可信限Z=1.96

OR 90%可信限Z=1.645

OR可信區間的計算除了有助于估計變異范圍的大小外,還有助于檢驗OR值的判斷意義,如區間跨越大,則判斷暴露與疾病危險聯系強度的作用小。

實例Doll和Hill在1950年報告吸煙與肺癌關系的病例對照研究結果如表29-3。

表29-3 吸煙與肺癌關系

吸煙史 肺癌病人 對照 合計
688 650 1338
21 59 80
合計 709 709 1418

1.x2檢驗

Guma6lpu.jpg


自由度=1,P<0.001

2.計算比值比OR

Guma6s9h.jpg


3.計算OR95%可信限

Guma6vj0.jpg


故OR95%可信限為1.83~4.90

二、1:1配比病例對照資料分析

在病例對照研究中,常常應用配比方法,即將病例與對照按1:1或1:R配成對,在調查或分析時均將此一組病例和對照作為一組而不要拆開。配比對照的目的是排除混雜因素的影響。

(一)資料整理構架

將資料按下列格式整理(表29-4)。

(二)顯著性檢驗

檢驗暴露史是否與疾病有聯系。

表29-4 配比病例對照研究資料整理構架

對照 病例 合計(配比數)
有暴露史 無暴露史
有暴露史 a b a+b
無暴露史 c d c+d
合計(配比數) a+c B+d a+b+c+d=T

Guma6ytw.jpg (29.4)

其校正公式為

Guma6ikb.jpg 公式(29.5)

自由度=1

(三)計算比值比OR

OR=c/b 公式(29.6)

(四)計算比值比的可信限

Guma6p37.jpg 公式(29.7)

實例Sartwell等研究了美國口服避孕藥與婦女患血栓栓塞的關系。共調查了175對病例與對照。對象是在1964~1968年從五個國城市選擇的15~44歲婦女,并以1:1配對方法選擇對照。然后調查她們在入院前一個月內是否使用避孕藥,其調查結果見表29-5。

表29-5 口服避孕藥史與血栓栓塞關系的配對研究

對照 病例 共配對數
有用避孕藥史 無用避孕藥史
有用避孕藥史 10 13 23
無用避孕藥史 57 95 152
共配對數 67 108 175

1.X2檢驗

Guma720h.jpg


自由度=1P<0.001

2.計算比值比OR

OR=c/d=57/13=4.4

3.計算OR95%可信限

Guma6f5x.jpg


故OR95%可信限為2.5~7.6

以上結果說明,所研究的美國某種避孕藥暴露史與婦女患血栓栓塞有聯系。其比值比95%可信限為2.5~7.6。

32 研究因素的收集與測量 | 病例對照研究中的偏倚及其控制 32
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