流行病学名词解释.docx
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流行病学名词解释
流行病学名词解释
流行病学（Epidemiology）是研究疾病及健康有关状态在人群中发生、发展的原因和分布的规律，以及制定预防、控制和消灭这些疾病及促进健康的对策与措施，并评价其效果的科学。
疾病分布（distributionofdisease）：
通过观察疾病在人群中的发生、发展和消退，描述疾病不同时间、不同地区和不同人群中的频率与分布的现象。
发病率（incidencerate）：
是一定时期内，特定人群中发生某病新发病例的频率。
新发病例数:
指观察时间内新发生的某病的病人数
暴露人口数:
必须符合两个条件:
必须是观察时间内观察地区内的人群，必须有患所要观察的疾病的可能
罹患率（attackrate）：
量新发病例频率的指标，通常指在某一局限范围内，短时间内的发病率
患病率（prevalencerate）：
又称现患率或流行率，指某特定时间内总人口中某病新旧病例所占的比例。
时点患病率（pointprevalence）:
指群体中个体在某时点为病例的概率
期间患病率（periodprevalence）:
是群体中个体在给定期间内任一时点为病例的概率。
死亡率（mortalityrate）:
指某人群在一定时期内总死亡人数与该人群同期平均人口数之比。
死亡专率按不同特征，如年龄、性别、职业、民族、种族、婚姻状况、病因等分别计算的死亡率。
分母必须是与分子相对应的人口
病死率（fatalityrate）:
指一定时间内，患某病的病人中因该病而死亡者的比值
存活率（survivalrate）
散发（sporadic）:
指某病发病人数不多，病例间无明显的相互传播关系，或在一定地区的发病率呈历年一般水平。
适用于范围较大的地区。
流行（epidemic）:
指某地区某病发病率显著超过历年的散发发病率水平。
大流行（pandemic）:
指某疾病的发病蔓延迅速，涉及地域广，人口比例大，在短时间内可以越过省界国界甚至洲界形成世界性流行。
爆发（outbreak）:
指在集体单位或小居民区短时间内某病发病人数突然大量增多的现象
季节性（seasonality/seasonalvariation）疾病的发病率随季节而变化的现象。
周期性（periodicity）:
疾病有规律地在一定的时间间隔后发生流行的现象。
疾病的周期性变化多见于呼吸道传染病。
长期变异（secularchange）:
是指在一个相当长的时间内（多为几年或几十年），观察探讨疾病的临床表现、发病率、死亡率的变化或它们同时发生的变化情况。
移民流行病学（migrantepidemiology）:
是利用移民人群研究疾病分布，观察某病在移民人群、移居国当地人群及原居住地人群的发病率或死亡率的差别，以探讨该病的发生与遗传和环境的关系，从而找出病因的方法。
描述性研究（descriptivestudy）:
是根据日常记录资料或通过特殊调查所得到的资料（包括实验室检查结果），按照不同地区、不同时间及不同人群特征分组，把疾病或健康状况的分布特点真实地揭示出来，提出关于致病因素的假设和进一步研究方向的观察性研究方法。
现状调查：
是在某一时点或短时期内，按照研究设计的要求，在一定的人群中应用普查或抽样调查的方法，收集有关疾病或健康状况的资料，以描述疾病或健康状况的分布及观察某些因素与疾病或健康状况之间的关联。
普 查（census）:
对特定时间、特定范围的人群中的每一个成员进行的全面调查。
抽样调查（samplingsurvey）:
从研究对象的总体中随机抽取有代表性的一部分人进行调查，以所得的结果估计该人群某病的患病率或某些特征的情况，即以局部推论总体的调查方法。
单纯随机抽样（simplerandomsampling）:
是最基本的抽样方法，也是理解其它抽样方法的基础。
随机数字表是比较简单、可靠的单纯随机抽样方法。
系统抽样（systematicsampling）:
又称机械抽样或等距抽样，是按一定比例或一定间隔抽取调查单位的方法。
优点：
简便易行，如果样本的观察单位在总体中分布均匀，则抽样误差比单纯随机抽样法小。
整群抽样（clustersampling）:
抽样的单位不是个体，而是由个体所组成的集体，如村、车间、班级、连队、居民小组等。
这些群体是从相同类型的群体中随机抽出的，被抽到单位的所有成员都是研究对象。
分层抽样（stratifiedsampling）:
将调查的总体按照不同的特征，例如性别、年龄、居住条件、文化水平、疾病的严重程度等分成若干层，然后在各层中运用单纯随机抽样或系统抽样法抽取一定数量的观察单位，合起来组成样本。
分层的特征：
对观察指标影响较大的因素。
多级抽样（multistagesampling）:
又称为多阶段抽样。
是将上述抽样方法综合运用的方法，进行大规模调查时常用此种抽样方法。
计量资料做抽样调查时应用样本含量计算公式为：
n=（zs/）2
n为样本含量，z为在正态分布中值确定后的z值（如z0.05=1.960，z0.01=2.576），s是总体标准差的估计值，是容许误差。
计数资料做抽样调查时的样本含量计算公式为：
n=（z2QP）/2
n为样本含量，P为估计现患率或阳性率，Q=1-P
如果设＝0.05，z=1.96≈2，=0.1P时，n=（22QP）/（0.1P）2=400Q/P
队列研究（CohortStudy）:
队列研究是选定暴露及未暴露于某因素的两种人群，追踪其各自的发病结局，比较两者发病结局的差异，从而判断暴露因子与发病有无因果关联及关联大小的一种观察性研究方法。
暴露（exposure）:
指接触过某种物质、具备某种特征或处于某种状态
队列（cohort）:
有共同经历或有共同暴露特征的一群人.分为固定队列和动态队列
前瞻性队列研究ProspectiveCohortStudy）:
研究队列的确定是现在（concurrent）,根据研究对象现在暴露分组,需要随访（follow-up）,结局在将来某时刻出现
历史性队列研究HistoricalCohortStudy:
根据研究开始时研究者掌握的有关研究对象在过去某时刻的暴露情况的历史材料分组.不需要随访，研究开始时结局已出现
双向性队列研究ambispectivecohortstudy:
研究队列的确定是过去根据研究对象过去某时刻的暴露情况分组需要随访结局可能已出现
样本大小计算
P1：
暴露组预期发病率
P0：
对照组预期发病率
条件：
暴露组和对照组样本含量相等
观察终点（endpoint）：
指一个研究对象出现了预期的结局，或一项检测指标达到某水平，至此就不再对该研究对象进行继续随访。
观察终止时间（endtime）：
指整个研究工作观察的截止时间。
累计发病率（CumulativeIncidence）
相对危险度（relativerisk，RR）:
是暴露组发病率Ie（或死亡率）与非暴露组发病率I0（或死亡率）的比值。
RR=Ie/I0;当RR大于1时，RR值越大，暴露的效应越大，暴露与结局关联强度越大
归因危险度/特异危险度（AttributableRisk,AR）:
AR＝暴露组发病率－非暴露组发病率;AR值越大，暴露因素消除后所减少的疾病数量越大
人群归因危险度（PopulationAttributableRisk,PAR）:
PAR＝全人口某病发病率（死亡率）－非暴露组某病发病率（死亡率）
标准化死亡比（Standardizedmortalityratio,SMR）
SMR的意义（被研究人群发生（死于）某病的危险性是标准人群的多少倍）
病例对照研究（Case-ControlStudy）:
选择患有某特定疾病的病人作为病例，以不患有该病但具有可比性的个体作为对照，调查他们发病前对某个（些）因素的暴露情况，比较两组中暴露率和暴露水平的差异，研究该疾病与这个（些）因素的关系。
病例与对照不匹配:
又称成组比较法，根据样本的大小，选择一定数量的对照，数量不需成严格的比例关系，但对照的数量等于或多于病例
匹配（Matching）:
匹配又称配比，是以对结果有干扰作用的某些因素或特性作为匹配因素，使对照组与病例组在匹配因素上保持一致的一种限制方法。
成组匹配（categorymatching）:
亦称为频数匹配，指对照组与病例组在匹配因素的比例上相近（匹配因素所占的比例在对照组与病例组一致）
个体匹配（individualmatching）:
是指病例与对照以个体为单位进行匹配。
给每一个病例选择一个或几个对照，配成对（pair）或配成伍，使对照在某些因素或特征（如年龄、性别等）方面与其相配的病例相同或基本相同。
巢式病例对照研究（nestedcase-controlstudy）:
在特定队列中，收集队列中每个成员的暴露信息以及有关资料，采集所研究的生物学标志的组织或体液标本储存备用。
然后随访到出现能满足病例对照研究样本的病例数为止。
将这些病例作为病例组，按病例进入队列的时间、疾病出现的时间，以及性别、年龄等其它匹配条件，从队列中选择1个或数个非病例作为对照，抽取病例与对照的基线资料并检测收集的标本，资料按匹配病例对照研究分析。
匹配过度（Over-matching）:
把不必要的变量加以匹配，企图使病例和对照尽量一致，有可能会丢失信息，增加工作难度，甚至降低研究效率。
非匹配和成组匹配病例组和对照组人数相等的样本含量估计法:
非匹配设计病例组和对照组人数不相等的样本含量估计法
设：
病例数：
对照数=1:
c，则需要的病例数为
配比样本量的计算
m为需要结果不一致的对子数。
则需要的总对子数M为：
其中p0、p1分别为目标人群中对照组和病例组的估计暴露率。
均衡性检验:
检验两组在研究因素以外其它主要特征有否可比性。
两组间非研究因素均衡可比，才能认为两组暴露率差异与发病有关。
均衡性检验，应把两组的这些特征逐一加以比较，必要时作显著性检验
统计学假设检验
比值比（oddsratio,OR）:
用来估计暴露因素与疾病的关联强度的值。
比值（odds）是指某事物发生的可能性与不发生的可能性之比。
若OR值上下限区间跨1，则暴露与疾病无关联
患病率小于5%时，0R是RR的极好近似值
1:
1匹配病例对照研究：
由病例与对照结合成对子，表内的数字a、b、c、d是病例与对照配成对的对子数
a:
为病例组和对照组均有暴露的对子数
d:
为病例组和对照组均无暴露的对子数
c:
为病例组有暴露而对照组无暴露的对子数
b:
为病例组无暴露而对照组有暴露的对子数
统计学假设检验：
计算比值OR：
计算OR可信限：
实验：
指对研究对象要有所“介入”或“安排”，即在人为处置（有所为）下进行观察。
受控实验：
指实验在严格控制的条件下进行，能够稳定地重复，而以不可控的偶然因素起重要作用时的结果不能作为依据。
流行病学实验研究（experimentalepidemiology）：
将来自同一总体的研究人群随机分为实验组和对照组，研究者对实验组人群施加某种干预措施后，随访并比较两组人群的发病（死亡）情况或健康状况有无差别及差别大小，从而判断干预措施效果的一种前瞻性、实验性研究方法。
临床试验（clinicaltrials）:
是运用随机分配的原则将试验对象分为实验组和对照组,给予前者某种治疗措施，不给后者该措施或给予安慰剂，经过一段时间同等地观察后评价该措施产生的效应，其目的是评价临床治疗和预防措施的效果和进行病因研究。
通常应用最广泛的是临床随机对照试验（randomizedcontrolledtrial/randomizedclinicaltrial，RCT）。
四个关键点1.合格人群（eligiblepatients）2.设立同期对照（theneedforconcurrentcontrols）3.随机分配（allocationatrandom）4.应用盲法（blindness）
安慰剂对照（placebocontrol）:
空白对照,对照的类型感官性状（剂型、大小、重量、颜色、气味和口味）与试验药物相似但完全没有药理作用的类似物
单盲：
研究对象不知道所接受措施的具体内容，从而避免了他们主观因素对疗效造成的影响。
双盲：
研究对象和观察检查者均不知患者分组情况和接受治疗措施的具体内容
三盲：
研究对象、观察检查者和监督者或资料分析者均不知道分组和治疗情况，从理论上讲可以完全消除各方面的主观因素，避免了一切信息偏倚，但在临床科研的实施过程非常复杂困难，几乎难以实现。
保护率（protectiverate,PR）效果指数（indexofeffectiveness,IE）
筛检（screening）:
运用快速、简便的检验、检查或其它措施，在健康人群中，发现那些表面健康，但可疑有病或有缺陷的人。
诊断（diagnostictest）:
进一步把病人与可疑有病但实际无病者区别开来。
金标准（goldstandard）：
公认的最可靠、最权威的、可以反映有病或无病实际情况
真实性（validity）效度、准确性（accuracy）:
是指试验的测量值与实际值（金标准的测量值）符合的程度，即正确地判定受试者有病与无病的能力。
灵敏度（sensitivity）:
试验判断为阳性的人数占真正有病人数的比例
假阴性率（falsenegativerate）:
真正有病但被试验判断为阴性的人数占有病者的比例（漏诊率）
特异度（specificity）:
将实际无病的人正确地判为非患者（排除正常人）的能力；试验判断为阴性的人数占真正无病人数的比例（真阴性率）
假阳性率（falsepositiverate）:
真正无病但被试验判断为阳性的人数占无病者的比例（误诊率）
约登指数（Youden’sindex）:
粗一致性（crudeagreement）:
又称符合率，是试验所检出的真阳性和真阴性例数之和占受试人数的百分比。
可靠性（reliability）:
亦称信度或重复性（repeatability）、精确性（precision），是指在相同条件下重复试验获得相同结果的稳定程度。
变异系数（coefficientofvariance）:
该指标适用于计量资料的可靠性分析。
符合率：
两次检测结果相同的人数占受试者总数的百分比。
阳性预测值（positivepredictivevalue）:
指真阳性人数占试验结果阳性人数的百分比。
它表示试验结果阳性者属于真病例的概率。
阴性预测值（negativepredictivevalue）:
指真阴性人数占试验结果阴性人数的百分比。
它表示试验结果阴性者属于非病例的概率。
似然比（likelihoodratio）：
是指患者人群中试验结果的概率与无病人群中试验结果概率之比。
只涉及灵敏度、特异度，不受患病率的影响.
阳性似然比（positivelikelihoodratio）是试验结果真阳性率与假阳性率之比。
阴性似然比（negativelikelihoodratio）:
是诊断试验假阴性率与真阴性率之比。
其值越小，试验结果阴性者为真阴性的可能性越大。
截断值（cutoffvalue）：
即确定试验阳性与阴性的界值。
受试者工作特征曲线（receiveroperatorcharacteristiccurve）ROC曲线
并联试验（paralleltests）:
又称平行试验，是指同时应用多项试验，其中任何一项阳性即视为阳性。
联合灵敏度（并联）=A灵敏度+[（1-A灵敏度）×B灵敏度]
联合特异度（并联）=A特异度×B特异度
串联试验（serialtests）:
又称系列试验，是指同时应用多项试验，当每一项试验均为阳性时才视为阳性。
联合灵敏度（串联）=A灵敏度×B灵敏度
联合特异度（串联）=A特异度＋[（1-A特异度）×B特异度]
内部真实性（Internalvalidity）:
从当前研究对象得到的结果能准确地反映目标/参考/源人群的真实情况的程度.内部真实性是外部真实性的先决条件，我们常说的真实性常指的是内部真实性。
外部真实性/外推性（Externalvalidity/generalizability）:
从当前研究对象得到的结果被外推至目标人群以外的其他人的程度
偏倚（bias）：
任何导致错误估计的系统误差。
偏向正方向，使原来的真值被夸大；偏向负方向，使原来的真值被缩小。
选择偏倚（Selectionbias）
–不同类型（就研究的暴露、结局特征而言）的个体入选研究的概率不同
–使研究对象与目标人群的特征存在系统误差，而使效应估计值与真值之间发生偏差
–既可产生于研究初期对象的入选（病例对照研究和横断面研究），也可产生于收集资料过程中出现失访或无应答（队列研究）
入院率偏倚（admissionrate）/伯克森偏倚（Berkson）：
产生于医院为基础的病例对照研究，病例组和对照组（其他疾病患者）入院率不同，入选的与不入选的暴露率不同
检出征候偏倚（detectionsignalbias）/暴露偏倚（unmaskingbias）：
暴露于某因素较不暴露于某因素会因某些症状而较早较频地就医检查，提高了早期病例的检出率，如果入选病例中早期病例较多的话，则暴露比例必然被虚假的增高
现患病例－新发病例偏倚（prevalence-incidencebias）/奈曼偏倚（Neyman）：
入选的为现患或存活病例（新、旧病例），不包括死亡病例和病程短的病例。
无应答偏倚（non-respondentbias）：
调查对象不合作或因种种原因不能或不愿意参加调查从而降低了应答率。
无应答者的某些特征与应答者存在系统误差，并由此歪曲研究结果。
志愿者偏倚（volunteerbias）：
特殊群体的志愿者，其心理因素和躯体状况与非志愿者有差别，且对研究的依从性可能优于一般人群，以该类人群的样本作为研究对象所获得的暴露结局会明显不同于非志愿者，由此影响结果的真实性，就称为志愿者偏倚。
失访偏倚（withdrawbias）：
研究对象因各种原因从原定的研究队列中退出。
失访者在某些与研究有关的特征上与未失访者存在的系统误差，当失访者发生结局事件的概率不同于未失访者时（即，信息截尾），且信息截尾的程度在不同暴露组间不同。
易感性偏倚（susceptibilitybias）：
在观察性研究中，由于样本人群与总体人群之间或对比组人群之间对所研究疾病的易感性不同而引起的偏倚。
健康工人效应（healthworkereffect）：
由于工作性质，暴露者的健康水平高于非暴露者（也就是暴露者对疾病的易感性低于非暴露者）
实验流行病学研究中涉及的选择偏倚主要来自于随机分配后的“退出”（withdrawal），包括不合格（ineligibility），不依从（noncompliance），失访（losstofollow-up）
信息偏倚（informationBias）：
又称测量偏倚、观察偏倚。
是在收集整理信息过程中由于测量暴露与结局的方法（工具）有缺陷，使收集到的信息不准确（即不完全真实）造成的系统误差。
因此又称为错误分类偏倚（misclassificationbias）
无差异性错分（nondifferentialmisclassification），或均衡性错分：
暴露或疾病的错误分类与研究分组无关，即在各比较组间不存在差异。
差异性错分（differentialnisclassification）或非均衡性错分：
暴露或疾病的错误分类与研究分组有关，即在各比较组间存在差异。
回忆偏倚（recallbias）：
研究对象在回忆以往发生的事件时，比较组间在回忆的准确性和完整性上存在的系统误差。
报告偏倚（reportingbias）：
由于种种原因研究对象回答问题不准确，有意夸大或缩小某些信息而导致的偏倚。
诊断怀疑偏倚（diagnosticsuspicionbias）：
研究者有暴露于某因素者易发生某疾病的现入之见，所以在诊断疾病时对暴露组采取了比非暴露组更认真的方法和态度，致使暴露者更易做出某疾病诊断的情况。
易发生于队列研究
暴露怀疑偏倚（exposuresuspicionbias）：
研究者有某疾病与暴露某因素有关联的先入之见，因而在收集病例组和对照组的暴露信息时采取了不同的方法和态度，致使病例组比对照组更易获得暴露信息的情况。
易发生于病例对照研究
测量偏倚（measurementbias）：
测量工具、检测方法不准确，检测技术操作不规范，工作粗心造成研究结果系统地偏离真值的现象。
发表偏倚（publicationbias）:
指阳性结果的研究比阴性结果的研究更易得到发表，使人们从公开发表的材料上获得的信息与真实情况产生偏差。
混杂因素（confoundingfactor,confounder）：
与研究的因素和研究的疾病均有关，若在比较的人群组中分布不均可以掩盖或夸大因素和疾病之间真正联系的因素。
混杂因素必须：
与所研究的疾病（D）相关与所研究的暴露因素（E）相关，且不是研究因素与研究疾病因果链的中间环节。
比较存在和排除某可疑混杂因素时研究因素与疾病的效应估计值OR粗与OR调整进行判断。
混杂偏倚（confoundingbias）：
由于混杂因素的存在，掩盖或夸大了研究因素与疾病（事件）之间的真实联系。
病因（广义定义）：
–那些使人发病概率升高的因素就可认为是病因，其中某个或多个因素不存在时人群疾病频率就会下降。
病因（流行病学层次）：
一般称为危险因素（riskfactor），含义是使疾病发生概率即风险（risk）升高的因素。
必须确定：
危险因素发生于疾病之前且“升高的概率”未受其他因素的干扰。
流行病学的病因研究是测量某因素使疾病发生率升高的程度。
充分病因（sufficientcause）：
指有某因素存在，必定（概率为100％）导致某疾病的发生。
是一个完整的病因机制，因此，充分病因也可理解为：
是与疾病发生有关的诸因素。
必要病因（necessarycause）：
指有相应疾病发生以前，必定（概率为100％）有该病因存在。
病因对特定疾病而言是必不可少的（各种人类传染病病原体）。
病因X1----病因X2-----疾病Y
X2为直接病因（directcause），它与疾病Y之间没有中间病因
X1为间接病因，它与疾病Y之间有一个X2（或多个）中间病因
病因模型：
是用简捷的概念关系图来表达因果关系，并以此提供因果关系的思维框架及分析路径（通径）。
生态学模型：
该模型将机体与环境作为一个整体来考虑。
常见的有：
流行病学三角（即动因－宿主－环境模型，是指疾病是三大因素相互作用的结果），轮状模型（车轮状。
将宿主置于环境之中，遗传因素又放在宿主之内，即病因不存在于宿主体内便存在于各种环境之中。
环境分为生物、理化和社会三部分。
）
疾病因素模型：
将因素分为两个层次，外围的远因和致病机制的近因
病因网络模型：
根据生态学模型和疾病病因因素模型提供的框架可以寻找多方面的病因（危险因素或影响分布的因素），这些病因（危险因素）相互存在联系，串起来就构成一条病因链，多个病因链交错连接起来就形成一张病因网。
假设演绎法（hypotheticdeductivemethod）
演绎推理：
从一般的假设导出具体个别的事实（证据）–因为假设H，所以推出证据E
归纳推理：
从具体个别事实成立而推出一般的假设成立–因为获得证据E
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