公共衛(wèi)生研究方法課件

1、公共衛(wèi)生研究方法調查研究 試驗研究評價研究 4. 文獻研究公共衛(wèi)生研究方法調查研究 某一特定現(xiàn)場人群，采用一定的方法收集研究所需資料1）按調查結果：定性，定量2）按調查目的：現(xiàn)況，病因3）按時間序列：回顧，前瞻4）按收集方法：觀察，訪談，信訪5）按調查范圍：全面，非全面公共衛(wèi)生研究方法2. 試驗研究動物試驗，實驗室試驗，臨床試驗，現(xiàn)場試驗和社區(qū)干預試驗社區(qū)干預試驗：普通人群中實施某種干預并與對照人群比較，觀察該干預措施對人們的行為和健康狀況影響。如農村健康保險試驗研究，吸煙干預研究等。公共衛(wèi)生研究方法3.評價研究 健康危險因素評價 生命質量評價 衛(wèi)生服務評價研究方法文獻研究1) Systema

2、tic Review （詢證醫(yī)學）Evidence-based Medicine Cochrane Collaboration (/reviews)2) Meta-analysis / Overview研究方法調查研究 試驗研究評價研究 4. 文獻研究研究的步驟和過程第一步選擇課題，陳述假設第二步制訂研究方案第三步收集資料第四步整理和分析資料第五步解釋結果第一步選擇課題，陳述假設第二步制訂研究方案第三步收集資料第四步整理和分析資料第五步解釋結果 Classification BMI (kg/m2) Risk of Co-morbidities UnderweightBMI =25 kg/m2)

3、 and obesity (BMI=30 kg/m2) for both men and women. Source: Garrow JS & Webber J, 1985; WHO Report, 1997 High correlation with laboratory-based measures of adiposity for population study. Source: Yalloefer et al, 1997 Inexpensive and practical for most clinical settingsBMI DOES NOT ACCOUNT 1) The wi

4、de variation in body fat distribution; 2) The nature of obesity across different individuals and populations;3) The joint relation of body composition and body size to health outcomes Source: Michaels KB, et al, 1998, WHO Report, 1997Body fat distribution is a more powerful predictor for cardiovascu

5、lar risk factor, disease, and mortality than BMIAdditional measurements might usefully supplement BMI in identifying individuals at increased risk due to abdominal fat accumulation （腰圍）Waist circumference (WC) is a convenient and simple measure of abdominal adipose tissue that correlates closely wit

6、h BMI and total body fat, and has an independent association over BMI with cardiovascular disease (CVD) related risksWaist circumferences in white men of 90 and 100 cm and women of 83 and 93 cm represent the same risk of having cardiovascular disease (CVD) as respective BMIs of 25 and 30 kg/m2. Howe

7、ver, WC cutoff points for other race-ethnic groups remain unknown.(Zhu et al, 2002 Am J Clin Nutr) Additional measurements might usefully supplement BMI in identifying individuals at increased risk due to abdominal fat accumulation Source: WHO Report, 1997 Current WHO recommended criteria for WC Ris

8、k of obesity-associated metabolic complications Increased Substantially increased (Action level I) (Action level II)Men (n=904) /= 94 cm (37 inches) /= 102 cm (40 inches)Women (n=1014) /= 80 cm (32 inches) /= 88 cm (35 inches) Cited from Obesity preventing and managing the global epidemic: Report of

9、 A WHO Consultation on Obesity. Men Women Age (yrs) 51.0 (14.1) 50.8 (14.0) Weight (kg) 75.9 (13.7) 65.9 (14.9) Height (cm) 170.7 ( 7.0) 158.2 ( 6.5) BMI (kg/m2) 26.0 ( 4.1) 26.3 ( 5.5) WC (cm) 93.3 (11.9) 82.0 (12.3) Cited from M. Lean et al., BMJ 1995 The Aim of The Study To determine sex-/race et

10、hnicity-specific WC cutoff points by investigating the relationships of BMI and WC with CVD risk factors usinga USA population representative data. 重要性 （Significance）原創(chuàng)性 （Novelty）科學性 （Scientific） Source: National Center for Health Statistic, CDC, 2005 Relative risk of health problems associated with

11、 obesity Source: WHO Report, 1997Greatly increased(RR3)Moderately increased(RR 2-3)Slightly increased(RR 1-2)Diabetes Gallbladder disease HypertensionDyslipidaemiaInsulin resistenceBreathlessnessSleep apneaCoronary heart diseaseOsteoarthritis (knees)Hyperuricemia GoutCancer (breast, endometrial, col

12、on)Reproductive hormone abnormalitiesPolycystic ovary syn.Impaired fertilityLow back painIncreased anesthetic Causes of Death, USA, 2002 Diseases % All diseases N (1) Heart disease 28.5% 696,947 (2) Cancer 22.8% 557,271 (3) Stroke 6.7% 162,672 (4) Chronic lower respiratory disease 5.1% 124,816 (5) U

13、nintentional injuries 4.4% 106,742 (6) Diabetes 3.0% 73,247 (7) Influenza and pneumonia 2.7% 65,681 (8) Alzheimers Disease 2.4% 58,866 (9) Kidney disease 1.7% 40,974 (10) Infection 1.4% 33,865 (11) Suicide 1.3% (12) Liver disease 1.1% (13) Hypertension 0.8% (14) Assault homicide 0.7% (15) All other

14、causes 17.4% Source: Modified from NCHS CDC, and death of cause ()第一步選擇課題，陳述假設第二步制訂研究方案第三步收集資料第四步整理和分析資料第五步解釋結果幾種常見的研究方法1）橫斷面研究2）隊列研究 3）病例對照研究 4）干預研究 樣本抽樣（sampling）它必須遵循隨機化（randomization）的原則。隨機抽樣是研究的樣本由總體中抽取，每個單位都有同等機會被抽中。1）單純隨機抽樣（simple random sampling）最基本方法，對象編號，在用隨機數(shù)字表或抽簽、摸球等進行抽樣。此法用于數(shù)目不大的情況下。2）系

15、統(tǒng)抽樣（systematic sampling），此法是按照一定順序，機械地每隔一定數(shù)量的單位抽取一個單位，又稱間隔抽樣或機械抽樣。3）分層抽樣(stratified sampling)是先將研究對象按主要特征（如性別、年齡、職業(yè)、教育程度等）分為幾層，然后再在各層中進行隨機抽樣。4）整群抽樣（cluster sampling），抽到的不是個體而是由個體所組成的集體（即群體）。如村，班級，居民小組等。便于組織，節(jié)約人力物力，因而多用于大規(guī)模調查。缺點是抽樣誤差大，分析工作量也較大。5）多級抽樣（multistage sampling）又稱多階段抽樣。這是大型調查時常用的一種抽樣方法。例如某學校

16、10000名大學生，16個系。每個系的學生數(shù)相差不多。如要調查800名學生體重，身高和體脂百分比含量，抽樣方法如下：先自16個系隨機抽取2個系，在從這2個系隨機各抽取400名學生，這就是兩級抽樣。1）橫斷面研究(cross-section study )指某個時間斷面（時點或很短的時間內）進行的調查研究，其目的是了解某個時點的現(xiàn)狀，所以也稱為現(xiàn)況研究。在醫(yī)學中通常用于描述某種疾病或健康狀況如肥胖和心血管疾病等的分布特征、探討疾病或健康狀況與某些因素的聯(lián)系如心血管疾病與人體脂肪分布的關系、并評價防治措施的效果等。普查是了解某病患病率或健康狀況，于一定時間內對一定范圍的人群中每一成員所作的調查或檢

17、查。抽樣調查是通過調查某一人群中有代表性的部分（統(tǒng)計學上稱為樣本）。根據(jù)抽取樣本所調查出的結果估計出該人群某病的患病率，或某些特征的情況。抽樣調查較為常用。它的重點在于所選擇的樣本是否具有代表性。 2）對列研究（cohort study）/ 隨訪研究（follow-up study）是將一個范圍明確的人群按是否暴露于某可疑因素及其暴露水平分為不同的亞組，追蹤其各自的結局。前瞻性隊列研究（prospective cohort study）是指研究的確定與分組是根據(jù)研究開始時研究對象的暴露狀況而定。歷史性對列研究（historical cohort study）是指研究對象的確定與分組是根據(jù)研究開

18、始時研究者已掌握的有關研究對象在過去某個時點暴露狀況的歷史材料做出的。雙向隊列研究（ambispective cohort study）也稱混合型隊列研究，即在歷史性隊列研究之后，繼續(xù)前瞻性觀察一段時間。 暴露（exposures）的確定和暴露人群的選擇。人群是否有足夠的數(shù)量，人群是否比較穩(wěn)定以及隨訪是否方便等條件等。在確定暴露人群同時要考慮對照人群的選擇。對照的選擇也要注意與暴露隊列的均衡性和可比性，即除研究的暴露因素外，其它非研究因素，如年齡、性別、職業(yè)、教育、社會經濟狀況等都應盡可能地與暴露因素隊列相似。終結（outcomes）的定義和選擇是一關鍵的步驟。在病因研究中，最靈敏的終結指標是

19、發(fā)病率，反映疾病發(fā)病風險與暴露的關系。但須有檢測系統(tǒng)（疾病發(fā)病登記系統(tǒng)），以確定個體的發(fā)病時點。其次的選擇就是死亡率。一般來說，死亡登記系統(tǒng)在許多地區(qū)較為完善，通過死亡登記系統(tǒng)容易檢測終結事件的發(fā)生。但與發(fā)病率相比，除受暴露危險因素影響外，死亡率還受治療條件和社會環(huán)境的混雜因素的影響。 3）病例-對照研究（case-control study）目標人群中選擇符合研究個體作為病例，以未患該病或不具該條件的個體作為對照，調查他們既往有關因素的暴露情況，估計患病優(yōu)勢比。人群為基礎的病例對照研究（population-based case-control study）和以醫(yī)院為基礎的病例對照研究（ho

20、spital-based case-control study）。前者的目標人群為一自然人群，研究對象是其中符合納入標準的某病確診的病例及可作為對照正常人。后者的目標人群可以理解成為一個特殊人群，即普通人群中凡有病即會來研究所在的醫(yī)院就診的人們，故其對照可以是非研究疾病的其他疾病的病人。非匹配病例對照研究(unmatched case-control study)和匹配病例對照研究(matched case-control study)。一般以性別和年齡匹配為常見。如性別為匹配因素，一個病例為女性，則該病例的對照也必須為女性。其中匹配一個對照者稱1：1配對；匹配多個對照者稱1：R配比，如1：2

21、,1：3匹配等，但一般不應超過1：4匹配。 干預研究（intervention study） 干預研究（1）臨床試驗（clinical trial），臨床試驗研究的對象是病人，包括住院和未住院的病人。常用于對某種藥物或治療方法的效果進行檢驗和評價。隨機化臨床試驗（randomized clinical trial）就是此類試驗中應用最廣的一種，常用于對某種藥物或治療方法的效果進行檢驗和評價。（2）現(xiàn)場實驗（field trial）也叫人群預防試驗，是以尚未患病的人作為研究對象，接受處理或某種預防措施的基本單位與臨床試驗一樣是個人，而不是亞人群。為了提高現(xiàn)場試驗的效率，通常在高危人群中進行研究。

22、（3）社區(qū)試驗（community trial）也叫社區(qū)干預項目，是以人群為整體進行實驗觀察，通常于對某種預防措施或方法進行考核或評價。社區(qū)試驗是現(xiàn)場試驗的一種擴展，二者概念上的區(qū)別在于現(xiàn)場試驗接受干預的基本單位是個人，而社區(qū)試驗接受干預的基本單位是整個社區(qū)，或某一人群的各個亞人群。 干預研究有以下基本特點：1）它是前瞻性研究，即必須直接跟蹤研究對象，這些對象雖不一定從同一天開始，但必須從一個確定的起點開始跟蹤。2）干預研究必須施加一種或多種干預處理，作為處理因素可以是預防某種疾病的疫苗、治療某病的藥物或干預方法措施等。3）研究對象是來自一個總體的抽樣人群，并在分組時采用嚴格的隨機分配原則。4

23、）必須有平行的實驗組和對照組，要求在開始實驗時，兩組在有關各方面必須相當近似或可比，這樣實驗結果的組間差別才能歸于干預處理的效應。 隨機化 在干預研究中，隨機化是一項極為重要的原則，即將研究對象隨機分配到實驗組和對照組。使每個研究對象都有同等的機會被分配到各組去，以平衡實驗組、對照組已知和未知的混雜因素，從而提高兩組的可比性，避免造成偏倚。 對照設立干預研究設計必須有對照(control)，因為干預研究最終要回答的問題是干預措施的效果有或無、高或低。要回答這兩個問題，只有通過合理的對比鑒別才能確定干預措施是否有效，以及有效程度。設立對照的方式主要有以下幾種：（1）安慰劑對照(placebo-c

24、ontrol)：安慰劑通常用乳糖、淀粉、生理鹽水等成分制成。研究的疾病未有效的防治藥物或使用后對病情無影響時才使用。（2）自身對照(self-control)：即實驗前后以同一人群作對比。（3）交叉對照(crossover case-control)：即在實驗過程中將研究對象隨機分為兩組，在第一階段，一組人群給與干預措施，另一組人群為對照組，干預措施結束后，兩組對換試驗。因此，每個研究均兼做實驗組和對照組成員，但這種對照必須有一個前提，即第一階段的干預不能對第二階段的干預效應有影響。影響干預研究因數(shù) 干預研究往往容易出現(xiàn)偏倚。研究對象及研究者退出（drop-out）指研究對象在隨機分配后從實驗

25、組或對照組退出。退出的原因可能有以下幾種：不合格（ineligibility）一般在實驗研究時，研究者對實驗組往往觀察仔細，因此實驗組中的不合格者比較容易發(fā)現(xiàn)，結果造成不合格而被退出的人數(shù)多于對照組。鑒于上述情況，有的學者主張在隨機分配后發(fā)現(xiàn)不符合標準者，可根據(jù)入選標準將研究對象分為“合格者”和“不合格者”兩個亞組分別進行分析，如果兩者結果不一致，則在下結論時應慎重。不依從（noncompliance）是指研究對象在隨機分組后，不遵守實驗所規(guī)定的要求。實驗組成員不遵守干預規(guī)程，相當于退出實驗組，對照組成員不遵守對照規(guī)程而私下接受干預規(guī)程，相當于加入（drop-in）實驗組。研究對象不遵守實驗規(guī)

26、程可能是因為實驗或對照措施有副作用，研究對象對實驗不感興趣，研究對象的情況發(fā)生改變，如病情加重等。 盲法（blinding 或 masking）。單盲（single blind） 是指只有研究者了解分組情況，研究對象不知道自己是試驗組還是對照組。這種盲法的優(yōu)點是研究者可以更好地觀察了解研究對象，在必須時可以及時恰當?shù)靥幚硌芯繉ο罂赡馨l(fā)生的意外問題，使研究對象的安全得到保障。但缺點是避免不了研究者方面帶來的主觀偏倚，易造成試驗組和對照組的處理不均衡。雙盲(double blind) 是指研究對象和研究者都不了解試驗分組情況，而是由研究設計者來安排和控制全部試驗。其優(yōu)點是可能避免研究對象和研究者的

27、主觀因素所帶來的偏倚，缺點是方法復雜，較難實行，且一旦出現(xiàn)意外，較難及時處理。因此，在實驗設計階段就應慎重考慮該方法是否可行。三盲（triple blind）是指不但研究者和研究對象不了解分組情況，而且負責資料收集和分析的人員也不了解分組情況，從而較好地避免了偏倚。其優(yōu)缺點基本上同雙盲，從理論上講該法更合理，但實際實施起來很困難。 倫理問題 為了確保研究對象的人身安全，防止在實驗中自覺或不自覺地發(fā)生不道德行為，必須遵循倫理問題（problem of ethics）。在開始人群實驗前，必要時應先做動物實驗，初步驗證此種實驗方法合理，效果良好并無危害性。特別是設置對照時，必須以不損害受試者身心健康

28、為前提。研究者應將實驗目的、方法、預期效果以及可能出現(xiàn)的危險向所在單位的倫理委員會提出申請并獲得他們的批準。在實驗開始之前將實驗目的、方法、預期效果以及可能出現(xiàn)的危險告知受試者及其家屬，征得他們的書面同意。 Subjects & Methods The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES-III) Design Cross-sectional Setting 89 locations nationwide Baseline survey time 1988 1994 Sample size 18,110

29、Race-ethnicity non-Hispanic black (black) Mexican American (MA) non-Hispanic white (white)第一步選擇課題，陳述假設第二步制訂研究方案第三步收集資料第四步整理和分析資料第五步解釋結果在實施完調查后，和其它的研究一樣要對收集的資料要進行核查，以發(fā)現(xiàn)資料中存在的問題，剔除不合格的調查表格，對于不合格的表格如可能應盡量設法補救。這一工作最好在每一個對象調查完后就進行，以便及時糾正彌補。保證調查資料的高質量，是進行統(tǒng)計分析的基礎和前提。隨后進行資料的分組、歸納或編碼，輸入計算機。這一步是使原始的數(shù)據(jù)系統(tǒng)化和條理化。

30、 資料的種類（Types of Data）:Categorical: nominal data (binary), ordinal data.Numerical: discrete data, continuous data.Derived: percentages, ratios, rates, score.資料的輸入（Data Entry）:Formats for data entry （ASCII，text）.Dates and times （dd/mm/yy).Coding missing values.第一步選擇課題，陳述假設第二步制訂研究方案第三步收集資料第四步整理和分析資料第五步

31、解釋結果1) Error Checking and Outliers:Typing error, Error checking (numerical, categorical, Dates),Handling Missing Data, Outlier2) Displaying Data:Frequency, Average3) Distribution4) Transformations Subjects & Methods The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES-III) Design Cross

32、-sectional Setting 89 locations nationwide Baseline survey time 1988 1994 Sample size 18,110 Race-ethnicity non-Hispanic black (black) Mexican American (MA) non-Hispanic white (white) Age of subjects (yrs) 20 - 90 Exclusion Pregnant women 195 Food/beverages 6-h prior to venipuncture, demographic, SE

33、S, or dietary information missing 6946 Subjects used in analyses 10,969 men: 5313 (black 1337, MA 1564, white 2412) women: 5656 (black 1577, MA 1427, white 2652) Weighted size 120 million Outcome 1: Subjects with one or more of the following risk factors Dyslipidemia LDL 160 mg/dl, HDL35 mg/dl ( 125

34、 mg/dl or Current medication for diabetes High Blood Pressure Systolic 140 mmHg, Diastolic 90 mmHg or Current medication for hypertensionOutcome 2: Subjects with 1 or more, 2 or more, or 3 or more of the following risk factors: (1) Abdominal Obesity waist 102 cm (88 cm for women) (2) Triglyceride 15

35、0 mg/dL (3) HDL Cholesterol 40 mg/dL (110 mg/dL (5) Blood Pressure Systolic 130 or Diastolic 85 mmHg Definition of CVD Risk Factors Developing race-ethnicity specific BMI and WC Odds Ratio Equations 1). Dependent Variable: individuals with CVD risk factors vs. individuals with no risk factors 2). Pr

36、edictor Variables: BMI or WC3). Covariates: Age, interaction of age with BMI or WC, smoking and drinking status, economic status, education level, physical activity, and menopausal statusThe analyses were repeated excluding subjects who had a CVD ordiabetes history (I.e., history of type 2 diabetes,

37、 hypertension, heartattach, congestive heart failure, or stroke) but did not have any at the time of survey.Logistic Regression ModelDeveloping odds ratio equations from regression modelswhere 1 and 2 are coefficient parameters of BMI and WC derived from logistic regression models X ref is the refer

38、ence point (set at BMI of 25th percentile in sex-ethnicity-specific population) Waist Circumference OR WC= Exp 2(X WC X ref)Body Mass Index OR BMI= Exp 1(X BMI X ref)第一步選擇課題，陳述假設第二步制訂研究方案第三步收集資料第四步整理和分析資料第五步解釋結果Mean of subjects characteristics and percentage of subjects with CVD risk factors by sex

39、and race-ethnicity40.7176.483.426.792.3Age (yr)Height (cm)Weight (kg)BMI (kg/m2)WC (cm)41.4163.177.028.992.9Prevalence of CVD risk factors (Outcome 1) Men Black MA WhiteWomen Black MA White High glucose High blood pressure Dyslipidemia Subjects with one or more above items 36.7170.177.926.993.844.91

40、76.583.526.796.638.5157.168.827.990.646.9162.568.826.187.9LDL (mg/dL)HDL (mg/dL)Blood Pressure (mmHg) systolic diastolicGlucose (mg/dL)123.952.0126.478.096.6120.845.5121.775.698.1128.244.8124.876.797.3122.456.9121.673.996.2118.152.0117.071.096.2125.855.8120.772.192.45.414.428.038.85.624.335.748.66.5

41、28.135.150.16.614.438.147.33.724.137.948.65.128.523.943.7Correlation coefficients among WC, BMI, LDL-cho, HDL-cho, diastolic and systolic blood pressure, and glucose by sex and race-ethnicity WC LDL-cho HDL-cho Systolic Diastolic Glucose Men Black WC (cm) - 0.290* -0.329 0.308* 0.268* 0.206* BMI (kg

42、/m2) 0.916 0.241 -0.325 0.186 0.197 0.163 MA WC - 0.168* -0.310 0.314* 0.381* 0.220* BMI 0.907 0.108 -0.319 0.208 0.352 0.177White WC - 0.112* -0.282 0.241* 0.268 0.233* BMI 0.897 0.067 -0.270 0.138 0.258 0.182 WomenBlack WC - 0.211* -0.284 0.304* 0.253* 0.256* BMI 0.907 0.150 -0.277 0.217 0.207 0.1

43、83 MA WC - 0.195* -0.235* 0.339* 0.341* 0.263* BMI 0.883 0.102 -0.263 0.207 0.307 0.214White WC - 0.263* -0.280 0.348* 0.312 0.279* BMI 0.883 0.188 -0.276 0.221 0.296 0.204 BMIBlack Men: Exp 0.119 (X BMI - 23.0) Women: Exp 0.076 (X BMI 23.5)MA Men: Exp 0.155 (X BMI 24.0) Women: Exp 0.100 (X BMI 23.5

44、)White Men: Exp 0.126 (X BMI 23.6) Women: Exp 0.128 (X BMI 21.7) WC Exp 0.049 (X WC 81.3) Exp 0.037 (X WC 79.3) Exp 0.062 (X WC 85.2) Exp 0.049 (X WC 79.1) Exp 0.050 (X WC 87.1) Exp 0.059 (X WC 75.9) Odds ratio equations derived from logistic regression modelsOdds ratios of BMI and WC for CVD risk f

45、actors by race-ethnicity in menOdds ratios of BMI and WC for CVD risk factors by race-ethnicity in womenBMIcut points(kg/m2)Thresholds of WC corresponding to established BMI cut points by sex and race-ethnicity for CVD risk factors (Outcome1) Waist circumference cut points corresponding to BMI cut p

46、oints (cm)Black Mexican American White Mean Rounding of meanMen 18.525303540Women 18.525303540 70.486.498.8111.2123.5 72.488.8101.4113.9126.7 74.691.3104.1116.9129.8 72.488.7101.2113.7126.3 (inch)72 (28)89 (35)101 (40)114 (44)127 (50) 70.083.593.9104.4114.8 69.683.393.9104.4115.1 69.283.494.2105.111

47、6.0 69.683.193.6104.0114.4 (inch) 70 (27)83 (33)94 (37)104 (41)115 (45)Thresholds of WC corresponding to established BMI cut points by sex and race-ethnicity for CVD risk factors (Outcome 2) BMI cut points(kg/m2)WC cut points corresponding to BMI cut points (cm)BlackMexican AmericanWhiteAverageRoundedMenOne or more12586.488.991.388.9893098.8102.4104.3101.8102Two or more12586.388.691.388.7893098.2100.9104.0101.0101Three or more12585.788.891.188.6893096.4101.9103.5100.6101WomenOne or more2583.