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Epiinfo应用二：分析流行病学研究的分析XXX201X-1X-1X病例对照研究中反映疾病和暴露之间关联强度的指标：OR（oddsratio，比值比）比值（Odds）：某事物发生的可能性与不发生的可能性之比病例对照合计暴露aba+b未暴露cdc+d合计a+cb+d比值比OR===ad/bc病例组的暴露的比值对照组的暴露的比值病例组的暴露比值==a/ca/(a+c)c/(a+c)对照组的暴露比值==b/db/(b+d)d/(b+d)a/cb/d病例对照研究中的OR值是四格表的交叉乘积病例对照合计暴露aba+b未暴露cdc+d合计a+cb+dOR=ad/bc病例对照研究的分析•变量类型和赋值：–疾病分组：病例组（1）、对照组（0）–暴露分组：暴露（1）、未暴率（0）计算OR值的点值估计和95%可信区间例：学校腹泻暴发，喝生水与腹泻之间的关系病例对照饮用6035未饮用2045•点值估计：OR=ad/bc=3.9•区间估计：按照一定概率估计的总体参数所在范围，如95%可信区间Epiinfo计算：95%CI:1.97-7.6OR值是否有统计学意义的判断•OR值的95%可信区间是否包括1–包含1，说明暴露与发病无统计学关联–不包含1，说明暴露与发病有统计学关联OR=3.9（95%CI:1.97-7.6）•卡方检验，计算卡方值和相应的p值–p0.05，说明OR值与1有统计学差异–P0.05，说明OR值与1无统计学差异Epiinfo计算X=16，p0.052演示：pairedcaseconrol.xls文件练习•Casecontrol.xls文件•演示：B1与case之间的OR，统计学意义判断•练习：食用小食品B2……B9，vaccine1与发病之间的关系队列研究中计算RR值时，Epiinfo中的0，1变量需小心！！B301TOTAL0Row%8966.94433.1133100.01Row%1828.14671.964100.0TOTALRow%10754.39045.7197100.0CaseExposure病例(1)未发病(0)Total暴露(1)aba+b未暴露(0)cdc+d合计a+cb+dEpiinfo：RR=2.38真实RR=？？a/(a+b)c/(c+d)RR=队列研究中计算RR值时，Epiinfo中的0，1变量需小心！！B301TOTAL0Row%8966.94433.1133100.01Row%1828.14671.964100.0TOTALRow%10754.39045.7197100.0CaseExposureEpiinfo：RR=2.38=真实RR=？？dcbaa/(a+b)c/(c+d)RR=d/(c+d)b/(a+b)病例(1)未发病(0)Total暴露(1)aba+b未暴露(0)cdc+d合计a+cb+d如果在Epiinfo中计算RR值：•暴露为1，未暴率为2，病例为1，非病例为2或者•用Utilities中的statcalc中table（2×2）命令•练习：将B3、B4、B5与发病间的RR值计算出来两个因素间的叉生（分层）分析单因素分析有2个危险因素时需进一步叉生分析（分层分析）可疑吃某种食物的人数未吃某种食物的人数RR95%CI食物发病合计AR发病合计AR鸡腿15219578%133933%2.31.5-3.7汤13918077%265349%1.61.2-2.1大排15421572%111958%1.50.84-2.6青菜10113674%649865%1.10.95-1.4卤蛋14720771%182767%1.10.8-1.4白菜10715569%587973%0.940.79-1.1鸡腿和汤的叉生（分层）分析：先用table命令把4种组合列出表格来鸡腿汤发病未发病RR95%CI++12728+-2515-+1213--112exposure：汤outcome：发病stratify：鸡腿鸡腿和汤的叉生（分层）分析使用Utilities中的Statcalc中的table命令鸡腿汤发病未发病RR95%CI++12728+-2515-+12136.20.9-43--112参照-鸡腿和汤的叉生（分层）分析使用Utilities中的Statcalc中的table命令鸡腿汤发病未发病RR95%CI++12728+-25158.11.2-54-+1213--112参照-鸡腿和汤的叉生（分层）分析使用Utilities中的Statcalc中的table命令鸡腿汤发病未发病RR95%CI++12728111.6-70+-2515-+1213--112参照-鸡腿和汤的叉生（分层）分析使用Utilities中的Statcalc中的table命令鸡腿汤发病未发病RR95%CI++12728111.6-70+-25158.11.2-54-+12136.20.9-43--112参照-使用casecontrol.xls练习B3B4发病未发病OR95%CI+++--+--•使用casecontrol.xls练习B3B4发病未发病OR95%CI++223+-2415-+92--3587剂量反应关系的判断：线性趋势X2检验判断剂量反应关系—线性趋势X2检验•某因素A是危险因素，是否存在剂量反应关系？–在暴露于A因素的人群中–以最低暴露组为参照组，计算不同暴露剂量的OR值–做线图，看是否有上升趋势，再用线性趋势卡方检验例：食用甲鱼与霍乱之间无剂量反应关系用量（筷子）人数病例非病例OR189980参照组1.02638571.25（0.41-3.8）3142121.48（0.19-8.9）≥4193161.67（0.32-7.9）趋势X2=0.627，P=0.43食用甲鱼OR=3.2（95%CI:1.9-8.0）例：饮用生水与菌痢之间存在剂量反应关系饮水量病例对照OR1杯1218参考组2杯20171.83杯15102.3≥4杯1363.3趋势X2=4.1，P0.05饮用生水OR=2.6（95%CI:1.4-6.0）病例对照OR0杯1020参考组1杯20123.332杯20113.64≥3杯24133.69趋势X2=5.7，P0.05这里算出来的是有和没有之间的差异病例对照OR1杯2012参考组2杯20111.09≥3杯24131.11趋势X2=0.04，P0.05暴露杯数OR0123401234剂量反应关系在有暴露的人中计算0123401234Epiinfo中趋势卡方检验依次填入各级的级数和病例和对照数趋势卡方检验的结果匹配的病例对照研究的分析匹配的病例对照研究：控制混杂因素•控制混杂的方法–限制：对研究对象的入选条件进行限制–匹配–随机化–统计方法：分层分析，多因素分析•匹配的原则：对已知的混杂因素进行匹配•匹配的设计需要相应的匹配分析方法•个体匹配：为每个病例按照匹配因素配上1个或多个对照，如年龄、性别、村庄•频数匹配：为一组病例按照匹配因素配上一组对照，如按照年龄组匹配，或者按照性别匹配匹配的种类IdCaseorcontrolSexExposureGroup11M1120F1130F1141M0250F0260M1271M0380F1391F14100M04110M04121F15130M15140F05150F05个体匹配：按照同村和同年龄组匹配是否发病喝生水IdCaseorcontrolSexExposureGroup11M1121M1131M1141M0150M0160M1170M0180M1191F12101F02111F02121F12130F12140F02150F02160F12频组匹配:按照性别匹配匹配的病例对照研究OR值计算•匹配病例对照研究：OR=f/g病例对照暴露未暴露暴露ef未暴率ghEpiinfo计算：暴露变量、结局变量、匹配变量（对子数）使用Epiinfo中的table命令，并选上MatchbyXX演示并练习：pairedcasecontrol.xls文件•按照对子数匹配的MH-OR值•按照性别匹配的MH-OR值，并判断每层之间的OR值有无差异（解释每层的OR以及层间一致性检验）使用Utilities中的statcalc中的table命令也可以计算MH-OR值两个表格的分层分析过程：•录入第一个四格表后，回车，显示第一个四格表的结果•然后按F2键•再输入第二个四格表，回车，显示第二个四格表的结果•再回车，最后给出两个表格的汇总结果输入第一层的四格数字按F4或者回车键计算第一层OR值按F2键要求显示第二层按F2后，显示出第二层的四格输入第二层的四格数字按回车键，显示第二层的OR值如有第三层，继续按F2键如无，则按回车键，显示两层MH-OR结果•练习：pairedcasecontrol.xls文件•分男女性别计算每层OR值以及按照性别调整的MH-OR值