慢性病流行病学研究中Cox回归模型及其进展
4 脑出血并蛛网膜下腔出血NO 的变化
脑出血并蛛网膜下腔出血(SA H)N O 增高的原因为:①红细胞裂解→血红蛋白释放,与N O 直接结合,环磷鸟苷生成受干扰,阻断其舒血管的作用;②SA H 后产生的血管内皮细胞损伤和N O 的变化可引起血流的急剧减少
(14)
;③脑出血
后,血小板粘附于动脉内膜,血管壁水肿,平滑肌坏死,内膜下增生以及血小板释放的血管活性物质引起血管收缩,产生脑血管痉挛,导致脑的供血不足而出现脑水肿、颅内压增高及神经功能的缺失(9)。
5 脑出血并脑室出血NO 的变化
脑出血并脑室出血NO 、N OS 含量高于无合并脑室出血(5),而且与病情的演变、转归和预后有一定关系,其原因为:脑室内血液随脑脊液流动刺激中枢神经系统,激活诱导型N O S,导致N O 的大量产生,向四周扩散并直接透过细胞膜,出现邻近细胞毒性的反应
(15,16)
。
参 考 文 献
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*本课题获四川大学华西公共卫生学院博士研究生基金资助
慢性病流行病学研究中Cox 回归模型及其进展*
广东医学院预防医学教研室(524023) 丁元林 孔丹莉 综述四川大学华西医学中心卫生统计学教研室 倪宗瓒 审校
随着社会经济的飞速发展,人民生活水平的不断提高,生活模式的现代化,人们体力活动日渐减少,加之部分大众自我保健意识相对滞后和人口老龄化,无论是在发达国家还是在发展中国家,人类的疾病谱和死因顺位均发生了明显的改变。过去以传染病、寄生虫病为主要死因的疾病模式已经转变成了以心脑血管疾病、恶性肿瘤和糖尿病等慢性病为主要死因的疾病模式。慢性病给人类造成的危害日益严重,仅靠临床上的治疗和康复远远达不到控制慢性病的目的,因此对慢性病进行流行病学研究,探索疾病预后的影响因素,从而达到二级或三级预防的目的,已日益受到临床医学家、流行病学家以及生物统计学家的高度重视。
自从Cox (1)1972年首次提出比例风险模型(Pro por tional haza rds model,简称“Co x 模型”),迄今已有30余年的历史。作为一种多因素生存分析方法,它在慢性病流行病学研究中起着非常重要的作用。与参数回归模型相比,其适用范围广泛,因为它对基准风险函数的具体分布形式无事先的假定。近些年来,随着慢性病流行病学研究的深入,Cox 回归模型出现了多种拓展形式。本文拟对Cox 回归模型的基本形式和
几种拓展形式作一回顾和总结。
1 基本模型
设λ(t)为某个观察对象生存到时间t的风险函数,λ0(t)为不接触任何暴露因素的个体生存到时间t的风险函数(基准风险函数),X为协变量向量(X1,X2,…,X p),则Cox模型的一般形式为:
λ(t)=λ0(t)ex p(U′X)(1) 式(1)中λ(t0)为基准风险函数,呈任意分布。U为待估参数向量。相应的条件偏似然函数为(2):
L(U)=Πn
i=1
ex p(U′X i)
?
j∈R
i
ex p(U′X j)
W i(2)
式(2)中n为样本含量,R i为危险集(risk set),X i为第i 个观察对象对应的协变量向量(X i1,X i2,…,X ip)。通常采用N ewto n-Ra phso n迭代法对式(2)求导,得到参数U的极大似然估计值及其标准误,然后进行似然比检验、比分检验(scor e test)或W ald检验等,判断各个协变量有无统计学意义。
2 拓展模型
2.1 带时依变量Cox模型(Cox model with time-dependent cov ariates):时依变量(time-dependent cova riate),是指取值随时间变化的协变量。根据变量效应是否发生改变,时依变量通常分为以下两种类型:
1)效应不变的时依变量:是指研究变量在不同的随访期取值不同(如年龄),但在整个研究期间内的效应(U)不变。此时模型的一般形式为(3,4):
λ[t,X(t)]=λ0(t)ex p[U′X(t)](3) 式(3)中X(t)表示时依变量。其偏似然函数为:
L(U)=Πn
i=1
ex p(U′X i(t i)
?
j∈R i
ex p[U′X j(t j)]
W i(4)
2)效应改变的时依变量:是指研究变量对生存时间风险函数的效应随时间而改变,即参数U值随时间而改变。显然,此时“比例风险假设”遭到破坏。其模型的一般通式可表示为(4):
λ[t|x,X(t)]=λ0(t)×f[x,X(t),t](5) 式(5)中X(t)为时依变量,f[x,X(t),t]为协变量x、X (t)与时间t之间的某种函数关系式。最为常用的形式为:f [x,X(t),t]=ex p[U x+V X(t)]或f[x,X(t),t]=ex p(U x)V X (t)]。对于前者,若V=0;对于后者,V=1,则式(5)退化为基本Cox模型。
效应改变的时依变量的作用有时还能线性分解为固定部分以及时间的多次项形式,即f(x,t)=U x+V(x t)+W (x t2)+…。显然,此时可采用基本Cox模型构造似然函数及求解参数的方法进行处理,无非是估计的参数增多,运算量增大而已。其不足之处是结果解释存在一定的困难。
2.2 分组Cox模型(g ro uped Cox model):慢性病流行病学研究中,生存资料常以生存时间分组,列成寿命表的形式,以便估计各个时点的生存率。针对这种寿命表形式的生存资料所建立的Cox模型,即所谓的分组Cox模型(5,6)。假定将生存时间分成K+1个连续区间I i=[t i-1,t i],i=1,2,…,K且t0 =0,t K=T,t K+1=∞;用P i(X)表示具有有协变量X的个体活过时刻t i的概率,用p i(X)表示具有协变量X的个体活过时刻t i-1,再活过时刻t i的概率,则分组Cox模型的一般形式可表示为:
p i(X)=P i(X)
P i-1(X)
=p i ex p(U′X),i=1,2,…,K(6) 式(6)中U为待估参数,p=(p1,p2,…,p K)。相应的似然函数为:
L(U,p)=Π
K
i=1
Π
j∈D i
(1-P i(X t) Π
j∈(R i-D i)
(P i(X t)(7) 式(7)中R i和D i分别表示在时刻t i-1的危险集和区间[t i-1,t i]内观察到的死亡个体集。
2.3 分层Cox模型(stra tified Cox model):分层Co x模型是基于控制混杂偏倚的分层技术发展起来的一种多因素生存分析方法。分层Cox模型中常用的分层方法有两种:其一是对混杂因素采取哑变量的方式分层,使基线风险率在各层中成比例地变化,但函数曲线的形状相似,相对危险度在各个层及各个时点不变;其二是使基线风险率在各个混杂因素层内完全不同,函数曲线在不同层内可有不同形状,但相对危险度在各个时点及层内保持不变。其模型可用通式表示如下(7):
λj(t)=λ0j(t)ex p(U′X)(8) 式(8)中j表示第j层。国外Lagakos(8)对存在一种混杂因素时的分层Cox模型进行了详细讨论。但当混杂因素较多时,不仅计算量大,而且还会给结果的解释带来困难,因此不如直接将混杂因素作为模型中的协变量来处理简便实用。2.4 过失Cox模型(frailty Cox mo del):任何一项科学研究都不可能把所有影响病人结局的因素都观察到,对那些无法观察到或没有观察的因素,研究者将无从评价其作用。这就是所谓的过失或脆弱(frailty)。过失Cox回归模型一般分为连续型和离散型两大类。假定过失项对危险率函数的作用取相乘方式,在基本Co x模型中引入过失项,可构造如下模型(9,10):
λ(t)=Zλ(t0)ex p(U′X)(9) 式(9)中Z为过失项。过失项是一个非负随机变量或混合变量,呈混合分布。如果Z=1,说明过失项对每个个体的作用均为1,此时式(9)便退化为基本Cox模型。因此,实际上过失项就是给每个个体赋一个权重,说明未知因素的作用。1991年M c Gilchrist(10)等详细讨论了过失Co x模型的参数估计和假设检验,同年Clay to n(11)用M o nte Carlo计算机模拟方法深入探讨了过失Cox模型的Bay es ian统计推断方法。1998年Yan氏(12)等对具有时依变量性质过失项的Cox模型亦进行了探讨。但过失项对危险率函数的作用取相加方式或其它作用方式的过失Cox模型,目前尚未见报道。
2.5 多水平Co x模型(multilev el Co x model):慢性病流行病学研究中,诸如个体敏感性等个体因素有时是一个不可忽视
的危险因素,但个体因素在很多情况下是无法测量的,因此国外有些研究者利用随机效应原理,在基本Cox模型中引入一随机效应项,以估计个体因素的效应(13,14)。显然,这种处理方法的实质就是拟合过失Cox模型。但如果资料存在明显的系统层次结构,过失Cox模型就无能为力了,多水平Co x模型则适合处理这种具有系统层次结构同时个体因素又可能是危险因素的生存时间资料。
现以最基本的两水平模型为例介绍一下多水平Co x模型。假定有k个(k=1,2,…,K)水平2单位,j个水平1单位(j=1,2,…,n k),则两水平Cox模型如下式(15):
λ(t jk)=λ0(t jk)ex p(U′k X jk)(10) 式(10)中X jk为水平1单位的解释变量,U k为相应的待估参数。考虑在水平2单位上具有随机效应U jk,则相应的偏似然函数为(15,16):
L(U)=ΠL
l=1ex p(U′k X j′k′+u j′k′)
?
j,k
ex p(U′k X jk+u jk)
(11)
式(11)中l为研究对象发生某失效事件的各时点排序形成的时间区间(l=1,2,…,L),X j′k′为在时间区间l内发生某失效事件对应的解释变量(协变量),U j′k′为相应的随机效应项。
式(11)与基本Cox模型相比,多出了一项水平2单位的随机参数项U jk,因此不宜直接采用极大似然法进行参数估计。但由于基本Co x模型中的对数偏似然函数为各时间区间的对数Poss ion似然函数之和,因此若以时间区间为水平1单位,则可利用Possion似然函数进行参数估计(15,16)。模型中固定参数和随机参数假设检验的原理与一般多水平线性模型的相同。
2.6 多状态Cox模型(multista te Cox model):基本Cox模型是针对只有一项失效时间的数据,如死亡、发病、复发等。但是,随着人们对客观事物观察的不断深入,已经认识到从出生到死亡、从无病到发病或痊愈到复发等,并不是一个简单、同质的发展过程,而是由多个不同质的发展阶段衔接而成,并且不同发展阶段其影响因素可能也不同。比方说,在出生和死亡之间,可能要患病,这样生存过程就变成了无病→患病→死亡。显然,无病阶段和患病阶段性质完全不同,影响其发生和发展的因素可能也不一样。例如,糖尿病人从无病→糖耐量低减→糖尿病→糖尿病合并并发症→死亡,要经历个四个不同质的发展阶段。这类生存数据资料最为突出的一个特点是存在多项失效时间(multiva riate failure time)(17)。显然,对于这种类型的资料不宜采用基本Cox模型及上述一些拓展的Cox模型进行分析,而需要采用多项失效时间的Cox 模型,即多状态Cox模型。
假定用k(k=1,2,…,K)表示失效事件数,W ki为第i个个体发生第k种失效事件的截尾指示变量,则具有协变量X的第i个个体发生第k种失效事件的风险函数可表示为(18,19): λkj(t)=λk0(t)ex p[U′k X k j(t)](12) 式(12)中U k=(U1k,U2k,…,U P k),P为协变量个数。相应的偏似然函数为: L k(U)=Π
n k
i=1
ex p(U′k X i(t))
?
j∈R k
ex p(U′k X j(t))
(13) 式(13)中R k为发生第k种失效事件的风险集。参数U k 的估计方法基于W ei(20)等提出的边缘分布理论。1990年Lin(21)用For tran语言编制了相应的应用软件M U LCOX,使模型的参数估计及假设检验得以实现,但存在不能处理时依变量的局限性。
2.7 带时依变量多状态Cox模型(multistate Cox model with time-dependent cova riates):一般多状态Co x模型中所有协变量都是作为定常协变量来处理的,但是实际应用中有些协变量在事物的不同发展阶段会发生改变,有的甚至发生了质的变化。例如,有些糖尿病患者在患病前嗜好甜食,但一旦确诊为糖尿病后就很少吃或完全不吃甜食了。换言之,“是否嗜好甜食”这个协变量随时间改变而改变,为一时依变量(time-dependent cova riate),因此,对于这种类型资料,一般多状态Cox模型就无能为力了。此时带时依变量多状态Cox模型(multista te Cox model with time-dependent cov aria tes)便是一种较好的选择。
假定有n个研究对象,每个对象经历K种类型的失效事件或K种状态(第K种状态为吸收态)。T ik表示第i个对象经历第k种失效事件的时间(i=1,2,…,n;k=1,2,…,K), C ik为截尾时间,则观察时间X ik=min(T ik,C ik)。令W ik=I(T ik ≤C ik),表示截尾标识变量。W ik=1表示第i个对象经历了第k 种失效事件,W ik=0表示截尾。Z ik(t)={Z1ik(t),Z2ik(t),…, Z pik(t)}表示第i个对象与第k种失效事件有关的p×1维协变量向量。若T ik或Z ik(t)缺失,则令C ik=0,相应地X ik=0,W ik =0。根据K种失效事件发生的基线风险函数是否相同,第i 个对象经历第k种失效事件的风险函数有以下两种形式(22): λk(t j,Z ik)=λ0(t)e U Z ik(t)(14) λk(t j,Z ik)=λ0k(t)e U Z ik(t)(15) 式(14)和(15)中,λ0(t)和λ0k(t)(k=1,2,…,K)均为基线风险函数。前者表示所有K种失效事件的基线风险函数相同,后者表示不同的失效事件k,其基线风险函数不同。U 表示p×1维未知回归系数向量。对于多状态慢性病,基线风险函数往往随着失效事件的不同而发生改变,宜选择模型(15),因此这里对模型(14)不作进一步介绍,感兴趣者可参见文献(22)。模型(15)对应的偏似然函数为:
L(U)=Πn
i=1
Π
K
k=1
e U′Z ik(X ik)
?n j=1Y jk(X ik)e U′Z jk(X ik)
W
ik(16) 实际工作者往往对某个协变量主要作用在疾病的哪个发展阶段或者说在疾病的不同发展阶段某协变量的作用是否相同,更为感兴趣。欲达到此目的,就必须对同一个协变量对应的回归系数U的几个组成成分进行假设检验。此时无效假设可写成如下线性组合的形式:H0∶L U=0。其中,L为常数矩阵。检验上述无效假设是否成立的稳健W ald统计量为(L U∧)′L D(U∧)L′(L U∧)。数理统计学上可以证明,它近似自由度为r的卡方分布。
目前能拟合多状态Co x模型的软件有四种: M U LCOX2(23)、S-PL U S中的Cox ph过程、SA S宏程序以及
SU D A AN。Gao氏(24)对这些软件进行比较后认为,SA S宏程序和Cox ph过程运行速度相对快一些,而M U LCOX2和SU D A AN运行速度相对较慢;M U LCOX2和Cox ph过程具有处理时依变量的优势,SU D AAN则有处理较复杂调查资料的优点。
Cox回归模型及其上述一些拓展形式在慢性病流行病学研究中起着非常重要的作用,但有些问题目前尚未得到很好的解决。例如,协变量效应改变的带时依变量Co x模型的结果如何解释?拟合过失Cox模型时,当过失项对危险率函数的作用取非相乘模式(相加或其它作用模式)时如何处理?多状态Cox模型要求具备准确的状态转移时间资料,但在许多慢性病流行病学研究中,除了病人进入吸收态(如死亡)的时间有准确的记录外,其它状态之间的准确转移时间很难得到。即使在前瞻性的研究中,获得准确的状态转移时间资料也有一定的困难,因为要获得准确的状态转移时间资料,就必须增大随访频次,但是过于频繁的随访在实际工作中显然是不现实的。而且,由于慢性病的发生和发展不仅受生物因素的影响,同时还受心理因素和社会因素的影响,病因复杂,潜伏期长,病情和病程多样化,研究过程中不断地会出现一些新问题,例如新的研究设计类型、新的数据结构等,因此,随着慢性病研究的深入,Co x回归模型必将得到进一步的拓展。
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Ig A肾病与HLA
广西医科大学一附院(530021) 黄 莉 综述 孙安远 审校
Ig A肾病现在已被认为是最常见的肾小球疾病,也是终末期肾功能衰竭的常见原因之一。对Ig A肾病的发病机理是肾小球疾病发病机理最活跃、最丰富的领域之一。近年越来越多的研究表明遗传因素在Ig A肾病的发病中占重要位置。人类白细胞抗原(HL A)是第6号染色体上具有高度多态性的遗传标记,自1976年提出HL A在Ig A肾病的作用以来,随着研究的深入,一些学者发现HL A与Ig A肾病发病、病程进展存在某种关联。本文对Ig A肾病的易感基因、HLA与
cox回归结果解析
筛选变量的方法：第一步，结合临床，临床认为有关的变量均筛选出来。第二步.应用双变量的相关分析，把显著相关的变量筛选出来，保留临床意义更大的那个。第三步，应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线，若曲线存在交叉，则不能应用Cox生存分析（Cox生存分析也称比例风险回归，它包含一个假定，即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定），这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型，这里将不详述了。第四步，单因素分析。可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法，在Option中选择at each step，取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验，等级资料应用双变量相关分析。 最后，将进行Cox回归分析。应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间；在state一栏中选择数据状态（在数据编码中已经介绍），在激活的define event一栏中设定single value为1。这里要强调几个小问题：1，SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应，需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上，这样协变量框中的>a*b>才会被激活。2，分类变量，在这里被称为哑变量，需单击categorical，然后将分类变量选入对话框。 最后得到的结果，B为协变量的系数，Exp（B）为相对危险度。可得到比例风险模型：h（t，x）=h0（t）exp（Σβ ixi）公式1－1 预后指数也称预后得分，PI(prognostic index)= （Σβ ixi） PI=0代表危险率处于平均水平，PI<0，代表危险率低于平均水平；PI>0，代表危险率高于平均水平。由公式1－1可以求得全部病人的预后指数。将所有的预后指数做等级变换，例如分组的界点PI＝-1，0，1，以PI为分类变量做COX回归，并估计生存率，便获得预后指数分类生存率，若样本量很大，或代表性比较好，可用内插法分别估计不同预后指数水平的人群的k年生存率，以及中数生存期，编制成参照表，便可用于临床，根据每个病人的PI值，预测其存活k年的概率，以及期望的生存年数。最后一段摘自方积乾主编的第二版《医学统计学与电脑试验》。如果我们能够象国外一样做大规模多中心前瞻的研究，我一定要做到最后一步。 其实这个问题关键还是在你自己，就是你为何要定义分类变量？如果变量是连续变量或者是具有等级关系的，那么一般是不定义为分类变量的，比如年龄，身高，体重等等。如果变量的数值之间没有等级关系，比如组别，我们用1表示A组，2表示B性，3表现C组，这个在分析的时候是需要定义为分类变量的，因为这个数值的大小是没有意义的。所以关键怎么选择，还是需要看楼主这几个变量所代表的具体意义。 COX回归时如果需要分析的自变量中为有序多分类，为保证结果的准确性，应将其指定为亚变量进行分析(严格的讲，两分类变量也应进行指定，但不指定时的分析结果是等价的)，所以您定义为categorical后的计算结果是可信的 the final multivariate Cox regression model, xx was identified as an independent prognostic factor with an adjusted hazard ratio of 1.60 (95% confidence interval 1.07–2.41)‖,而有的文章则是这样描述―Cox regression indicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk = 2.50, 95% confidence interval = 1.09–5.74, P = 0.031)‖请问这两种描述有什么区别？hazard ratio与relative risk又有什么不同？谢谢大家！
健康生活方式 营养和慢性病防治知识宣传
西安市第七十七中学 健康生活方式、营养和慢性病防治知识宣传资料 慢性病主要指以心脑血管疾病（高血压、冠心病、脑卒中等）、糖尿病、恶性肿瘤、慢性阻塞性肺部疾病（慢性气管炎、肺气肿等）精神异常和精神病等为代表的一组疾病，具有病程长、病因复杂、健康损害和社会危害严重等特点。 一、什么是高血压？ 高血压是一种常见的心血管疾病，指在安静休息时血压增高，收缩压高于140毫米汞柱、舒张压高于90毫米汞柱，并伴有一定的临床症状。 1、如何预防和控制高血压？ 实行科学的生活方式和自我料理是预防和控制高血压的有效方法。 （1）安排好既有规律又富有活力的生活； （2）自我控制精神情绪； （3）适量运动，健身强体； （4）少吃盐，合理饮食与营养； （5）患病者严格执行医嘱，坚持长期合理用药。 二、什么是冠心病？ “冠心病”是冠状动脉粥样硬化性心脏病的简称，主要症状是心绞痛。 1、容易引起冠心病的因素有哪些？ 主要有：长期的血压升高，血液里脂肪含量增高，血糖高，经常吸烟，长期精神紧张、容易冲动，体型肥胖，缺少体力活动等。 2、如何预防冠心病？
（1）预防高血压，高血压是冠心病的主要危险因素。 （2）合理饮食，不要吃太甜太咸的食物，应多吃富含维生素的食品。 （3）坚持体育锻炼，适量运动。 （4）保持精神愉快，性格开朗。 （5）要治疗高脂血症、糖尿病等可能加重冠心病的疾病。 三、脑卒中是怎么回事？ 脑卒中即脑血管意外，俗名中风，系急性脑血管病，是中老年人常见的疾病。一般可分为两大类：一类为缺血性中风，是由于脑部动脉本身的病变所致；一类为出血性中风，如人们熟悉的脑溢血、蛛网膜下腔出血。 1、脑卒中有哪些先兆？ （1）突然头晕； （2）肢麻、面麻和舌发麻； （3）说话吐字不清，流口涎； （4）突然一侧肢体活动不灵活或无力，有的出现肢体抽筋或跳动； （5）头痛程度突然加重； （6）原因不明的跌跤； （7）精神状态发生变化； （8）全身无力伴出汗； （9）恶心、呕吐伴呃逆； （10）嗜睡，整天想睡觉，但呼之就醒； （11）一时性视物不清。 2、如何预防中风？
Cox回归分析—非常详细的SPSS操作介绍
患者生存状态的影响因素分析 ——生存资料的COX回归分析1、问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果，将70名肺癌患者随机分为两组，分别采用该新药和常规药物进行治疗，观察两组肺癌患者的生存情况，共随访2年。研究以死亡为结局，两种治疗方式为主要研究因素，同时考虑调整年龄和性别的影响，比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。 表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 group gender age time survival 0 1 0 22 1 0 1 1 10 1 0 1 1 64 1 0 1 1 12 1 0 1 0 17 1 1 0 0 19 1 1 1 1 4 1 1 0 1 1 2 0 1 0 0 5 0 1 1 1 27 0 2、对数据结构的分析 该研究以死亡为结局，治疗方式为主要研究因素，每个研究对象都有生存时
间（随访开始到死亡、失访或随访结束的时间），同时考虑调整年龄和性别的影响。欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异，可以用Cox比例风险模型（Cox proportional-hazards model，也称为Cox回归）进行分析。 实际上，Cox回归的结局不一定是死亡，也可以是发病、妊娠、再入院等。其共同特点是，不仅考察结局是否发生，还考察结局发生的时间。 在进行Cox回归分析前，如果样本不多而变量较多，建议先通过单变量分析（KM法绘制生存曲线、Logrank检验等）考察所有自变量与因变量之间的关系，筛掉一些可能无意义的变量，再进行多因素分析，这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大，也不建议把所有的变量放入方程直接分析，一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系，确定自变量进入方程的形式，这样才能有效的进行分析。 单因素分析后，应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。一般情况下，建议纳入的变量有：1）单因素分析差异有统计学意义的变量（此时，最好将P值放宽一些，比如0.1或0.15等，避免漏掉一些重要因素）；2）单因素分析时，没有发现差异有统计学意义，但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。 3、SPSS分析方法 （1）数据录入SPSS
常见慢性病的健康讲座内容
常见慢性病的健康讲座内容 慢性非传染性疾病,简称"慢性病",不是特指某种疾病,而是对一组起病时间长,缺乏明确的病因证据,一旦发病即病情迁延不愈的非传染性疾病的概括性总称.慢病是在多个遗传基因轻度异常的基础上,加上不健康的生活习惯及饮食习惯,长期紧张疲劳,忽视自我保健和心理应变平衡逐渐积累并而发生的疾病,其中生活习惯是其主要原因,即使有慢性病(如高血压)的遗传背景,发病与否大部分决定于生活习惯的负荷.在我国,随着人口的老龄化以及社会经济发展所引起的人们生活方式与习惯的变化,慢性病已成为影响人民健康和死亡的首要原因.慢性疾病与生活方式的关系有一些共同的特点,它们都与不健康饮食,体力活动减少,吸烟,饮酒,长期精神紧张,心理压力大等几种危险因素有关.因此,慢性病的健康管理主要从这些危险因素的干预开始.今天主要介绍高血压糖尿病,血脂异常等几种常见慢性病的健康管理. 高血压 高血压是引起心脑血管疾病最重要的危险因素,其并发症脑卒中,冠心病,心力衰竭,肾功能衰竭等疾患具有高度的致死率和致残率,严重危害人体健康.由高血压而引起的心脑血管在我国的疾病负担和死因顺位中均占首位.因此,高血压防治是当前我国慢性病,尤其是心脑血管疾病综合防治的重要课题和中心环节.由于高血压患病率高,血压控制的方法确切而有效,预防带来的
益处巨大以及一般民众对高血压预防的重要性认识不足,因此,通过健康教育与健康管理,使民众建立健康的生活习惯,预防高血压的发生或控制延缓其并发症,对于心脑血管疾病的健康管理和综合防治有着重要的意义. 一,高血压的病因 高血压从病因上分为两种:一种是由其他疾病引起的,有明确的起因,称之为继发性高血压,如:肾实质性高血压,肾血管性高血压,内分泌性高血压,血管性高血压,药物诱发性高血压等.另一种是没有明确特定的原因,由于遗传或/和环境因素(生活习惯)等综合原因所致的高血压,称之为原发性高血压,占高血压患者的95%左右.我们在公共卫生和健康教育中通常所指的高血压就是原发性高血压,是预防和健康教育,健康管理的重点. 二,高血压的流行现状及危害 根据2002年全国营养与健康调查结果[3],我国人群高血压患病率18.8%,比1991年增加了31%,患者增加了近7000多万,全国达到1.6亿.随着人口的老龄化以及生活水平和膳食结构的改变,我国高血压将呈现持续上升趋势. 高血压一般在开始几年或十几年没有明显症状,但高血压使血管和心脏长期处于紧张和高负荷状态,由此引起全身血管的损伤(动脉硬化)及心室肥厚,导致脑卒中,冠心病(心绞痛,心肌梗
SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)
一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失（Sensoring） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数（Survival distribution function） 又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法
1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：
慢性病防治知识宣传内容
慢性病防治知识宣传内容 （盐湖区疾控中心温馨提示） 1、心脑血管病、癌症、糖尿病和慢性呼吸系统疾病等慢性病发病广、致残致死率高，严重危害健康和生命，给个人、家庭和社会带来沉重负担。 2、高血压、高血脂、高血糖、超重肥胖、吸烟、不健康饮食、缺乏运动、过量饮酒是慢性病的重要危险因素。 3、坚持合理饮食、适量运动、戒烟限酒、心理平衡的健康生活方式可以有效预防慢性病。 4、慢性病病人应及时就诊，规范治疗，合理用药，预防并发症，提高生活质量。 5、防治心脑血管疾病的重要措施是预防和控制高血压、高血脂等危险因素，及早发现冠心病和脑卒中的早期症状，及时治疗。 6、糖尿病的治疗不仅要血糖控制达标，还要求血脂、血压正常或接近正常，保持正常体重，坚持血糖监测。 7、避免烟草使用，减少室内外空气污染，是预防慢性呼吸系统疾病发生发展的关键。 8、预防控制慢性病是全社会的共同责任，要做到政府主导，多部门合作，全社会动员、人人参与。 9、日行一万步，吃动两平衡，健康一辈子。 10、“三减三键”健康生活方式是：减盐、减油、减糖，健康口腔、健康体重、健康骨骼。 11、食盐过多可使血压升高，发生心血管疾病风险增加等，推荐每天摄入量是6克。 12、油脂过多可引起脂肪肝、动脉粥样硬化，诱发糖尿病、高血压、高血脂等，推荐每天摄入量是25克。 13、糖摄入过多是龋齿病重要危险因素，增加总能量摄入，造成膳食不平衡，导致体重增加，加剧慢性病风险，推荐每天摄入量是25克以下。 14、预防慢性病，日常生活起居要做到合理膳食，少油、少盐、少糖；控制体重；戒烟限酒；多运动，不熬夜，睡足7小时；保持愉悦心情。
15、吸烟和被动吸烟会导致肺癌、心血管疾病、呼吸系统疾病等多种疾病。 16、成人的正常血压为收缩压低于140毫米汞柱，舒张压低于90毫米汞柱。 17、膳食应以谷物为主，应吃蔬菜水果和薯类，注意荤素搭配。 18、保持正常体重，避免超重与肥胖。 19、平衡膳食是指选择多种食物，经过适当搭配做出的膳食，这种膳食能满足人们对能量及各种营养素的需要。 20、健康不仅是身体没有疾病、不虚弱，而应该包括身体、心理和社会适应三个方面。 健康歌 太阳出来晒晒背，新鲜空气洗洗肺。 五谷杂粮养养胃，漫步走走别太累。 常和朋友聚聚会，喝点小酒别喝醉。 少熬夜来早点睡，争取活到一百岁。 身体健康第一位，送给大家要记牢。 （盐湖区疾控中心提供）
流行病学知识点【完整版】
病因与病因推断 Causation and Causal Inference 病因的概念 Concepts of Disease Causes ?一、病因的定义Definition of Disease Causes 任何一种疾病发生都有其相应的致病因素，即病因（cause of disease）。疾病的种类不同，病因的种类亦不同，如传染性疾病，其病因相对简单；而有些疾病，如慢性非传染病，其病因复杂而且绝大多数疾病的病因尚不完全明确。因此研究病因尤其是研究慢性非传染病的病因，已成为当今医学界的重要内容。也是流行病学研究的重点内容之一。因为只有了解疾病发生的原因，才有可能对其做出正确的诊断，有效的预防和治疗，才有可能采取特异性的干预措施，从而有效地预防和控制疾病。 第一节病因的概念 Section One Concepts of Disease Causes ?Koch病因假说在传染研究中起了很大作用，但随着科学的发展，发现这一学说不能解释许多其他疾病，例如肺结核病，除了肺结核感染外，其他像营养不良，过度疲劳，遗传因素等都可影响肺结核的发生，此外，一些慢性病如恶性肺癌，心血管疾病，糖尿病等更不能用Koch学说来解释，因此，目前人们对病因的认识已发展成“多病因学说”。 ?目前关于流行病学病因的定义为那些能使人们发病概率增加的因素，就可以认为是疾病的病因, 当它们之中的一个或多个不存在时，疾病频率就下降。也系指，能引起人们发病的概率增加的内外环境的因素，一般在非传染病的病因，称为危险因素（risk factors）。 ?其中有直接病因（direct cause），有些是间接病因（indirect cause）；有的是主要病因（primary cause ），有的是辅助病因（auxiliary cause），还有人将病因分为必要病因（necessary cause）和充分病因（sufficient cause）。 ?必要病因指缺乏某种因素即不能引起某疾病，该因素称为该病的必要病因（necessary cause），一般适应于解释传染性疾病，职业病和地方病，都有一个比较明确的必要病因，而大多数的慢性非传染病尚未发现他们的必要病因。 ?充分病因指有某种因素的存在，必然会发生某疾病，该因素称病的充分病因（sufficient cause），如结核杆菌传染只是结核发生的一个必要病因，是必不可缺少的原因而不是结核病的充分病因，因为结核杆菌感染后不一定会发生结核病，如果结核杆菌的存在，再加上营养不良，过度疲劳，年龄等因素存时，才可能发生结核病，这些因素是构成结核病的充分病因。 ?大多数非传染疾病其充分病因不止一个，有的可能多个充分病因，因此这些疾病可能没有必要病因。吸烟既不是肺癌的必要病因，也不是肺癌的充分病因（因为有的肺癌者终身未吸过烟，有许多长年吸烟者并没有发生肺癌）。 ?二、病因模型 A General Model of Causation 在疾病的病因学研究中，用流行病学研究提出了一些疾病发生的模型。 （一）疾病发生的三角模型Epidemiologic triangle ?疾病发生的三角模型，亦称流行病学三角（epidemiologic triangle），该模型由致病因素（agent），宿主（host）和环境（environment）三个要素共同组成，三个要素相当于等边三角形的三个角，三者间保持动态平衡，就不会发生变化，另两者不能产生适应性变化，这种平衡就可能被打破。就会发生疾病。 （二）轮状模型Wheel model 该模型由致病因素，宿主和环境所组成，宿主处于环境的周围之中，好像一个车轮，故称
2017基本药物合理用药培训模拟试题
基本药物合理使用培训测试题 姓名：单位：成绩： 一、填空题（每空1分，共20分） 1、基本药物是指适应卫生需求适宜合理能够供应、公众可获得的药品。 2、政府办医疗卫生机构使用的基本药物实行招标采购配送。 3、《国家基本药物目录》《基层医疗卫生机构配备使用部分》包括和、、、。 4、国家采取实行、、、。 等措施保障基层医疗卫生机构实行药品零差率销售。 5、医疗机构在优先和合理使用基本药物的基础上，可以根据病情实际，使用 省级人民政府统一确定的执行基本药物政策的。 6、，就是指医疗机构在销售药品时，按实际进价销售，不再加价。 7、将下列药物与禁忌证配对： (1).保泰松(2).普萘洛尔（心得安） (3).氯氮平(4).肾上腺素. A. 高血压B .胃溃疡C.血细胞异常D.支气管哮喘 二、单选题（每题2分，共20分） 1、国家基本药物制度首先在哪些医疗机构实施？( ) A. 国家举办的基层医疗卫生机构B .省级举办的基层医疗卫生机构 C .政府举办的基层医疗卫生机构 D .县级举办的基层医疗卫生机构 2、地方可以增加基本药物品种吗( )。 A. 可以B .不可以C .未做规定D .视情况而定 3、国家基本药物目录实行动态调整管理，不断优化基本药物品种、类别与结构比例，原则上几年调整一次？（） A. 一年B .二年C. 三年D. 四年 4、哪些药品可以纳入国家基本药物目录遴选范围？( ) A .主要是常见病、多发病、传染病、慢性病等防治所需药品。 B. 含有国家濒危野生动植物药材的。C .主要用于滋补保健的。 D. 非临床治疗首选的。 5、患儿，女性，15岁，急性胃肠炎，给予某药止痛，病人出现明显的口干等症状。该药物可能是（） A.毛果芸香碱 B.新斯的明 C.氯解磷定 D.阿托品 E.异丙托溴铵 6、可影响幼儿牙釉质和骨骼发育的药物是（） A. 青霉素 B.红霉素 C.林可霉素 D.四环素 E.庆大霉素 7、对长期便秘者应慎用的抗酸药物是（） A. 胃得乐 B.氢氧化铝 C.胃必治 D.碳酸氢钠 E. 氢氧化镁 8、抢救严重有机磷酸酯类中毒，应当使用（） A. 阿托品+新斯的明 B.碘解磷定+新斯的明 C. 碘解磷定+阿托品 D.新斯的明 E.毛果芸香碱 9、处方正文的内容不包括（） A. 药品名称 B.规格 C.数量 D.用法用量 E.药品金额 10、发生消化性溃疡的主要原因是（） A. 大肠杆菌感染 B.精神压力过大 C.幽门螺杆菌感染 D. 沙门菌感染 E.迷走神经过度兴奋
几种主要慢性病相互影响的流行病学研究
几种主要慢性病相互影响的流行病学研究 发表时间：2017-02-07T14:01:34.573Z 来源：《医药前沿》2016年12月第36期作者：张骞 [导读] 慢性疾病作为临床常见与多发疾病，具有高发病率、高致残率、高复发率及高病死率等特点。 （潍坊医学院山东潍坊 261000） 【摘要】目的：研究几种主要慢性病相互影响的流行病学。方法：选取2015年6月—2016年6月某社区的500名居民为研究对象，采用回顾分析法，观察其慢性病患病率、各影响因素及关联性。结果：本组500名居民，慢性病患病率为24.00%（120/500）,慢性病发病与高龄、遗传、肥胖、心理障碍、不良生活习惯等有关；高血压与糖尿病、脑卒中、冠心病有关，脑卒中与冠心病有关。结论：慢性疾病发生率偏高，危险因素繁多，同时各疾病间相互影响，临床上应积极防治。 【关键词】慢性病；相互影响；流行病学 【中图分类号】R18 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2016）36-0188-02 慢性疾病作为临床常见与多发疾病，具有高发病率、高致残率、高复发率及高病死率等特点，不仅降低了患者生存质量，还威胁着其生命安全。据统计，随着我国人口老龄化进程的加速，慢性疾病发病率呈上升趋势，年增长率在3%左右，其作为公共卫生问题，得到了社会各界高度关注。本文以某社区的500名居民为研究对象，经回顾性分析，明确了慢性病流行病学，了解了各疾病间的相互影响，现报道如下。 1.资料及方法 1.1 一般资料 2015年6月—2016年6月，以某社区的500名居民为研究对象，其中男300名，女200名，最小18岁、最大90岁，平均（50.3±3.2）岁。纳入标准：①均无精神疾病；②均无意识、交流障碍；③均具备良好的依从性。 1.2 方法 采用回顾性分析法，统计居民的性别、年龄等。 1.3 观察指标 观察慢性病患病率、各危险因素所占比重及各疾病间的关系[1]。 1.4 统计学处理 以SPSS18.0软件处理资料，其中计量资料表示（x-±s），计数资料表示（n）与（%），组间用t、χ2检验，P＜0.05表示差异有统计学意义。 2.结果 2.1 患病率 本组500名居民，慢性病患病率为24.00%（120/500）,其中男55例，女65例，最小32岁、最大90岁，平均（62.3±2.4）岁。 2.2 危险因素 慢性病组的高龄、遗传、肥胖、心理障碍、不良生活习惯所占比重高于非慢性病组，差异有统计学意义（P＜0.05），见表1。 3.讨论 目前，常见的慢性疾病有高血压、糖尿病、脑卒中与冠心病等，由于其直接影响患者身心健康，因此，临床上应给予积极的防治。但目前，关于主要慢性病相互影响的流行病学研究报道较少。因此，本文以500名社区居民为研究对象，经回顾分析，取得了良好成效。 经调查发现，500名居民中有120例慢性疾病患者，患病率高达24.00%，与相关报道一致。经单因素分析发现，慢性病患者受年龄、体重、遗传、心理状况及生活习惯等影响。高龄患者所占比重偏高，目前，我国人口老龄化特征十分明显，老年人所占比例日渐增大，此类群体的各器官组织功能不断减退，内分泌功能、免疫功能等均大幅度下降，随之增加了患病率。国内学者[2]报道，老年慢性疾病发病与多因素有关，包括生理、心理、社会等，为了改善老年人生活质量，有关部门及人员要注重影响慢性疾病发生与发展的各因素，采取针对性的预防对策，例如：格外关注社区老年群体，为其提供定期诊治与护理，尽量消除其不良情绪及不良习惯，提高其治愈信心，使其养成良好的作息、运动及饮食习惯，以此控制发病率，保证诊治效果，避免并发症发生，减轻慢性病患者的身心负担。
cox回归模型
王江源 SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型 （比例风险模型） 王江源 https://www.360docs.net/doc/5c7585758.html,/u/1153366774 2012-09-22 19:05:29 一、生存分析基本概念 1、事件（Event） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。 3、删失（Sensoring） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 4、生存函数（Survival distribution function） 又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据：
合理检查、合理治疗、合理用药管理措施
泸县中医医院 关于合理检查、合理治疗、合理用药控制措施 为了加强医院的规范化管理，促进医疗卫生事业的健康发展，切实解决老百姓看病贵、看病难的问题，根据《医疗机构药事管理暂行规定》、《抗菌药物临床应用指导原则》、《合理用药制度》以及相关卫生法律法规的有关规定，并结合医院实际，特制定我院合理检查、合理治疗、合理用药的规定及其监控措施。 一、基本原则 1、遵循优质、高效、安全、便捷、经济的服务原则，严禁诱导病人过度医疗。 2、严格执行首诊负责制和因病施治的原则，做到检查、治疗、用药与疾病相符。 3、接诊医师必须将所开药品及所做检查治疗情况，如实填写在门诊病历或住院医嘱上。 4、遵循医疗消费透明化原则。在诊疗过程中，涉及到的检查治疗与用药，主管医师必须向病人详细讲明，特别是自费诊疗项目，要征得病人同意，并履行相关的签字手续，从而避免医疗纠纷的发生。 5、不按医疗原则办事，导致病人拒付医疗费用以及发生医疗纠纷、官司，由主管医师承担，科室领导负管理责任。 二、合理检查规定 1、严格掌握各种检查的指征，遵循先常规后特殊的检查原则，
能用常规检查达到目的，尽量不用特殊检查。 2、住院病人检查三大常规，手术病人五大常规加心电图、胸透等，其他各项检查均应有针对性地进行，不应列为常规检查。 3、遵循医疗资源共享原则。医生要尽可能利用院外检查结果，避免不必要的重复检查，以减轻病人的经济负担。 4、确实需要做特殊检查时，应严格审批程序。下级医生开出的检查单，须由副主任医师及其以上人员或科主任签字认可。特检结果实行指标控制，并与目标考核挂钩。 三、合理治疗规定 1、严格执行各种医疗制度，治疗方案的确定应遵循科学、经济、合理的原则，确保医疗安全。 2、特殊治疗方案的制定，必须在广泛讨论的基础上，由副主任医师及其以上人员或科主任确认。 3、因病情需要安置人工器官或使用昂贵医用材料，须由科室主任提出申请，报医务科、分管院长审批。 四、合理用药规定 1、使用药品严格遵循安全、有效、价廉的原则。能用国产药的不使用进口药，对疗效相似的一律用低价的、国内生产的药品。不开与疾病无关的药，更不能用非治疗药充当治疗药。 2、一次处方量：一般疾病三至四日量，慢性病七日量(中药三至五剂)，每张处方不得超过五种药品，慢性病出院带药不得超过四周量。
慢性病最终版
第一章总论 1.慢性病:是慢性非传染性疾病(NCD)的简称，是指长期的，不能自愈的，并且几乎不能被治愈的一类疾病。在我国，最常见的慢性病有心脑血管疾病、糖尿病、慢性肾脏病、肿瘤、慢性呼吸系统疾病等，它们有着发病率高、知晓率低和控制率低的共同特点。 2.慢性病特点： ①慢性病并不是传统意义上的一种疾病，它是一类有着共同特点的疾病的统称 ②慢性病都没有确切的传染性的生物病因的证据 ③慢性病起病隐匿，诊断时间往往较晚，错过最佳的治疗和控制时间 ④慢性病病程长，病情迁延，即“只能控制，不能断根”。 ⑤慢性病患病率高、知晓率、控制率低 ⑥慢性病各种并发症致残率高、死亡率高 ⑦个体化管理 3.慢性病发病形势：我国的慢性病呈现出“井喷”样增长。 4.慢性病危险因素：不合理膳食、身体活动不足与肥胖、吸烟。 5.中国居民平衡膳食宝塔：①第一层：谷类（米饭、面条、饼干等）200~500g；②第二层：蔬菜类400~500g，水果类100~200g；③第三层：畜禽肉类50~100g，鱼虾类50g，蛋类25~50g； ④奶类及奶制品（牛奶、酸奶等）100g，豆类及豆制品50g；⑤第五层：油脂类25g 5.慢性病三个阶段: ①第一个阶段为单纯的不健康的生活方式阶段 ②第二个阶段生物学指标异常的阶段 ③第三个阶段即是慢性病晚期 6.WHO提出人类健康四大基石'合理膳食、适量运动、戒烟戒酒、心理平衡'即是慢性病一级 7.预防的基本原则三级预防: ①一级预防:针对集体的措施:增强机体抵抗力，戒除不良嗜好，规律的体育锻炼，进行系统的预防接种，定期检查，普及健康知识，提倡合力膳食，做好婚前检查 针对环境的措施:对生物因素、物理因素、化学因素的预防工作，食品、药品的安全工作，对遗传致病因素的预防工作，加强优生优育和围产期的保健工作，包括防止近亲或不恰当的婚配 对社会致病因素的措施:对心理致病因素作好预防工作。不良的心理因素可以引起许多疾病，包括高血压、冠心病、癌症、哮喘、溃疡病等疾病都与心理因素密切有关 ②二级预防:亦称'三早'预防，三早即早发现、早诊断、早治疗，是防止或减缓疾病发展而采取的措施 ③三级预防:亦称临床预防。三级预防可以防止伤残和促进功能恢复，提高生存质量，延长寿命，降低病死率。手段包括对症治疗和康复治疗。 总之，一级预防重点在于'防未病'，二级预防在于早发现病，而三级预防旨在'治已病'。 8.慢性病管理的对象:患者管理、疾病的管理、对慢性病管理团队人员的管理 9.慢性病的管理媒介:健康教育讲座、自建患者随访数据库、网站、微博、患者为主体的活动'肾友故事会' 第二章慢性病患者的营养管理 1.营养:是一种生物学过程，不同于营养物质。营养是指人体摄入、消化、吸收食物和营养物质，并且利用这些物质去满足生长、发育、新陈代谢、组织修复、热能的需要或营养物质，并且利用这些物质去满足生长、发育、新陈代谢、组织修复、热能的需要和维持健康等一系
COX回归模型的样本含量的计算方法及软件实现_徐英
收稿日期:2007-10-20 通讯作者:骆福添 ＊中山大学公共卫生学院卫生统计与流行病学系 The Optimum Analysis with Queuing Theory Model in Hospital Management Han Xinhuan ,e t al (Department o f mathematics and computer ,Nanjing Med ical University ,Nanjing 210029)A bstract This ar ticle analy sed queuing theo ry model and defined suitable medical resoume fo r outpatient services in o rder to receive be st benefit .It o ffered reference that the hospital g overnors improve medical serv -ice with queuing theo ry . Key words queuing theo ry ;random mo del ;hospital manag ement 文章编号:1004-4337(2008)01-0018-02 中图分类号:R195.1 文献标识码:A ·医学数学模型探讨· COX 回归模型的样本含量的计算方法及软件实现 徐 英 骆福添＊ (广东药学院卫生统计学教研室 广州510310) 摘 要: 目前生存分析中COX 回归模型到底需要多少样本量往往靠经验法来估计。旨在介绍并推广生存分析中COX 回归模型所需样本量的计算公式及其目前可以实现该计算方法的软件,并通过实例说明了该公式的应用,以期提高今后研究工作的效率。 关键词: 生存分析; COX 回归模型; 样本量; 统计软件 CO X 回归模型在生存分析中应用非常广泛,然而,关于应用该模型到底需要多少样本含量的问题一直未得到很好地解决。主要原因就是生存分析中往往涉及到数据删失的问题,如果不考虑删失数据,则可以利用率的比较所需样本量的计算公式。但是,简单的忽略这部分数据,往往会造成信息的损失。如果考虑删失数据,则样本量的计算又变得非常复杂,因此,直到今天,这个问题依然是国内外统计学者研究的热点之一。本研究仅介绍其中一种较为成熟的计算方法及其相应的实现软件,并通过实例说明该公式应该逐渐被研究者们广泛应用,从而达到提高研究效率的目的。1 公式介绍 以往,对于CO X 回归模型所需的样本量往往凭经验去估计,即至少需要相当于协变量个数10～15倍的阳性结局事件。1983年,Schoenfeld 在Bio me trics 杂志上撰文,提出了一个计算比例风险模型样本含量的公式[1,2]: D =(Z 1-α+Z β)2[P (1-P )lo g Δ)2 ] -1 这里,D 是指发生阳性结局的总人数,P 是指分配到第一 治疗组人数所占的比例。lo g Δ是指风险比的对数。该公式主要是用来计算随机化分组研究的设计所需的样本量,适用于二分类自变量。同时,当考虑其他协变量对生存时间的影响时,则要求主要感兴趣的研究变量与其他变量间相互独立。 然而,在实际的工作当中,变量之间有时并不能满足独立性。因此,2000年,H sieh 和L avo ri 在Contro lled Clinical T ri -als 上将Schoenfeld 的计算公式进行了扩展[3],现介绍如下: N =(Z 1-α/2+Z 1-β)2 P (1-R 2)σ2B 2 等号左边,N 表示所需要的样本含量。 等号右边Z 1-α/2,Z β表示给定检验水准和检验功效时的z 界值;P 表示整个研究期间阳性结局事件的发生率;B 表示对 数风险比,即lo g Δ;σ2 表示感兴趣的研究因素X 1的方差,这 里假定X 1服从正态分布,对于非正态分布的X 1,如二项分布,可通过p (1-p )进行估计,这里,p 表示X 1取“0”或“1”的比例。与Scho enfeld 的计算公式不同的是,该公式引入了“方差膨胀因子”(V IF ),即1/(1-R 2)。R 2表示X 1对其他协变量作回归分析时的确定系数,取值范围0～1,当取值为“0”时, · 18·Journal o f M athematical M edicine Vo l .21 No .1 2008
各类疾病流行病学调查表汇总
各类疾病流行病学调查表汇总 HIV／AIDS个案调查表 国标码口口口口口口病例编码口口口口1.一般情况： 1.1个案编号口口口口1.2首次确认抗体阳性时间：年月日（或HIV抗体阳性报告编号： ) 1.3姓名：（若同时有几个名宇，均填上） 1.4性别：（1）男（2）女口1.5年龄（周岁）：（或出生日期：年月） 1.6居住地址：市县（市、区）乡（镇）行政村自然村户1.7身份证号码：口口口口口口口口口口口口口口口口口口1.8民族（1）汉族（2）回族（3）其他（请注明）：口1.9职业（1）农民（2）工人（3）个体商（4）驾驶员（5）娱乐餐饮服务员 （6）无业（7）干部（8）其他（请注明）：（9）不详口1.10文化程度（1）文盲（2）小学（3）初中（4）高中或中专 （5）大专或大学及以上（6）不详口1.11受教育年限：年口口 1.12婚姻状况（1）未婚（2）已婚或同居（3）离异或分居（4）丧偶（5）不详口 2.供血史 2.1有无献血（浆）史（1）有（2）无选“（2）无”者，跳至 3.1 口2.2献血类型（1）全血（2）血浆（3）全血＋血浆口2.3首次献血（浆）时间：年月 2.4首次献血（浆）地点（1）本县（2）本市（3）本省（4）外省口2.5最近一次献血（浆）时间：年月 2.6最近一次献血（浆）地点（1）本县（2）本市（3）本省（4）外省口 3.受血和血液制品史 3.1有无受血史（1）有（2）无选“（2）无”者，跳至 4.1 口3.2首次受血时间：年月 3.3首次受血地点： 3.4最近一次受血时间：年月 3.5最近一次受血地点 3.6有无使用过血液制品（1）有（2）无口 3.7最近一次使用血液制品时间：年月 4.性行为 4.1有无性病史（1）有（2）无口4.2有无嫖娼或卖淫史（1）有（2）无口4.3除配偶外，有无其他性伴（1）有（2）无选“（2）无”者，跳至 5.1 口4.4性伴为（1）同性（2）异性（3）双性（同性和异性）口4.5性伴数（除配偶以外的数目）：人口口4.6性伴来自何地（1）本省（2）外省（3）不详口 4.7是否使用避孕套（1）从不用（2）偶尔用（3）每次都用（4）拒绝回答口 5.吸毒行为·
cox回归分析
生存分析之COX回归分析 1.生存分析，是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析的一种统计方法； 2.生存时间，是从规定的观察起点到某一特定终点事件出现的时间，如膀胱癌术后5年存活率研究，及膀胱癌手术为观测起点，死亡为事件终点，两点为生存时间； 3.完全数据，观测起点到终点事件所经历的时间，上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡的时间； 4.删失数据，因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定的终点事件以外的原因而终止观察，不能确定具体生存时间的一类数据； 5.生存概率，表示某时段开始存活的个体到该时段结束仍存活的概率，p=活满某时段的人数/该时段期初有效人口数； 6.生存率，为观察起点起到研究时间点内各个时段的生存概率的累积概率，S(tk)=p1.p2.pk=S(tk-1).pk; 7.生存曲线，以生存时间为横轴，将各个时间点的生存率连在一起的曲线图； 8.中位生存期，又称半数生存期，表示50%的个体存活的时间； 9.PH假定（等比例风险假定），某研究因素对生存的影响不随时间的改变而改变，是COX回归模型建立的前提条件。 1. Cox回归分析及其SPSS操作方法概述 前面我们已经讲过生存分析及KM法的内容，详细可以回复数字26－28查看。但有对统计不太熟悉的“微粉”还不太明白生存分析与一般统计的区别，不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。在我们做研究时，有时我们不仅关心某种结局是否出现，还会关心结局出现的时间，例如肺部手术后观察五年生存率，一个有在1年之后死亡，另外一个人在在4.5后死亡，如果只看第5年时的结局，两者是一样的（均死亡），但是实际我们认为后者的治疗效果可能优于前者，即生存分析同时考虑结局和结局出现的时间，而一般分析只考虑结局。另外在队列随访时，可能有人在没有到5年时就失访了，如迁徙或者电话更改，我们不了解其结局如何，在一般的分析中这种病例无法使用，而中间失访的病例结局可能更差，如果直接扔掉，可能会产生偏倚；而用生存分析，这种病例可以给我们提供部分资料，即我们记录最后一次随访时病例的状态，失访前的资料可以用于分析。 我们先回顾一下生存分析的KM法和寿命表法（回复数字26和27可以查看KM法的详细内容），其共同点是只能分析一种因素与生存率的关系，Log-Rank法也是比较一个因素两种水平间的生存差别，如果生存率的影响因素有很多，我们怎么避免其它混杂因素的影响呢？我们可以使用回归分析方法，但如果使用logistic回归，也是只能观察影响因素与结局的关联，没有考虑结局发生的时间因素。Cox回归可以解决这个问题。Cox回归一般模型假设为 其中h(t,X)是在时刻t的风险函数又可称瞬时死亡率，h(0,t)是基线风险率，其它与logistic回归模型相同。βj大于0则x j越大，病人死亡风险越大，βj小于0则x j越大，病人死亡风险越小，βj等于0则x j越与死亡率没有影响。Exp(β)为危险比（HR）或相对危险度（RR）。 下面以一个例子说明在SPSS中作Cox回归如何操作。
生存分析的cox回归模型案例——spss
生存分析的ｃox回归模型案例——spss
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一、生存分析基本概念 1、事件(Evｅｎt） 指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survｉvaｌtiｍｅ） 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 ３、删失（Ｓｅnsorｉｎg） 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:（1）失访;(2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。 ４、生存函数(Surｖｉval distributioｎfunｃｔioｎ） 又叫累积生存率，表达式为S(ｔ)=Ｐ(T>t）,其中Ｔ为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。ｔ＝０时S(ｔ)=1，随着t的增加S（t)递减(严格的说是不增)，1-Ｓ(t）为累积分布函数，表示生存时间Ｔ不超过t的概率。? 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kapｌan-Meier法和寿命表法。对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型）,利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SＰSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响，收集了下面所示的数据: