药物流行病学研究中因果关系评价

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因果关系评价

因果关系评价

不太可能归因于疾病或其他药品
在临床上停药后有合理的相应的反应
不需要进行激发试验(shìyàn)(再次给药)
23
第二十三页,共55页。
WHO 分类(fēn lèi)(4)
非常可能有关/肯定有关 (Very Likely/ Certain)
事件或实验室检查异常,与药品使用在时间上 有合理的关系
不能由疾病或其他药品解释
19
第十九页,共55页。
因果关系分类(fēn lèi)
▪ 许多分类系统(xìtǒng)被提议采用,但是目前没有 标准的国际化命名法
▪ 被广泛应用的是WHO-乌普萨拉监测中心系统 (xìtǒng)[6] : 6个因果关系术语
▪ 其它的还包括: EU CPMP ABO 系统(xìtǒng) [7]

Karch-Lasagna 分类法 [8]
事件或实验室异常 与药品摄入的时间关系合理 不大可能归因于并发疾病或其他药品 对停药的临床反应合理 不需要进行激发试验
32
第三十二页,共55页。
公司(ɡōnɡ sī) vs. WHO-UMC 种类
世界范围 安全数据库
非常可能 / 确定的
(Very Likely /Certain)
WHO – UMC 种类
“药品在常规剂量下用于预防、诊断、治疗疾病或 改善(gǎishàn)生机能是出现的与用药目的无关 的或意外的有害反应 ”
11
第十一页,共55页。
EU CTD
“对于试验药品(yàopǐn)、由研究者或主办方判断为有 合理可疑的因果关系的所有不良事件为不良反应。 研究者作出的因果关系评价不能被主办方降级。如 果主办方不同意研究者的因果关系评价,那么研究 者和主办方的意见都要被写进研究报告中…”

2463药物不良反应因果关系评定

2463药物不良反应因果关系评定

药物不良反应因果关系评定 宏观评价法
➢ 宏观评价方法中,提出不良事件与药物 相关的假设方法有:差异法,协同法, 共变法,类比法,排除法。 ➢ 常用的宏观评价方法有病例对照研究和 队列研究。
✓ 微观评价法 ✓ 宏观评价法
药物不良反应因果关系评定 微观评价法
• 微观评价:指具体的某一不良事件与药物 之间的因果关系的判断,即个案因果关系 判断。
药物不良反应因果关系评定 微观评价法
在确定药物和不良反应之间的因果关系时通 常采用标准化评价方法
可疑
doubt ful
条件
conditi onal
药物不良反应因果关系评定
诊断药物不良反应的主要依据
➢ 时序性:这种不良事件是否发生在被怀疑的药 物应用之后。
➢ 文献合理性:以前对这种反应是否有结论性 的报告。
➢ 撤药试验:停止使用被怀疑的药物,不良反 应ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ得改善。
➢ 再次使用被怀疑的药物后,这种不良反应又 发生(激惹现象)。
➢ 影响因素甄别
药物不良反应因果关系评定 药物不良反应因果关系评定方法
符合“很可能”的标准
➢ 在药物应用之后有一个合理的时间顺序 ➢ 符合药物已知的反应特点 ➢ 经停药证实,但未经再给药证实 ➢ 病人的疾病不能解释
药物不良反应因果关系评定 微观评价法
计分推算法(Naranjio法)评定因果关系等级
药物不良反应因果关系评定 宏观评价法
• 宏观评价:运用流行病学的研究手段和方 法来验证或驳斥某一不良事件与药物之间 因果关系的假说。
可能 possible
肯定 很可能 definite probable
4
药物不良反应因果关系评定 微观评价法
符合“肯定”的标准

流行病学中的因果关系分析方法研究

流行病学中的因果关系分析方法研究

流行病学中的因果关系分析方法研究随着医学技术的不断发展,流行病学也逐渐走进人们的视野,成为了人们关注的焦点。

流行病学是一门研究人群健康状况、疾病分布、病因、预防及治疗的学科,其核心思想是寻找因果关系。

而因果关系分析方法则是研究流行病学中的关键问题,如何确定某一因素与疾病发生之间的关系。

一、相关性和因果性的区别在流行病学中,相关性和因果性是两个非常重要的概念,但是这两个概念却不是同义词。

相关性是指两个变量之间的关联程度。

在统计学中,相关性指两个变量的值有相似的趋势,但并不说明其中一个变量引起了另一个变量的变化。

因此,相关性不一定意味着因果性。

而因果性则是指一个事件或变量是产生某个结果的直接原因。

在流行病学中,因果性要求能够证明一种因素(如环境因素、生活方式、营养等)在不考虑其他因素的情况下,能够对某个疾病的发生和发展产生有意义的影响,这种影响必须是符合生物学、医学和实验室技术的认识。

二、因果推断的四条准则为了判断某个因素是否是某个疾病的原因,流行病学家发展出了四条因果推断的准则:勾画因果图、假设的时间顺序、削除一些变量、安排实验。

这四条准则是流行病学研究中最基本的工具,下面我们来一一介绍。

1.勾画因果图:勾画因果图是一个循序渐进的过程,以识别可能存在的因果关系,直到确定一个或多个原因与结果之间的潜在路径。

2.假设的时间顺序:根据假设的时间顺序,一个生物过程必须先出现或造成另一个生物过程,在研究中,因果性的方向应该是从先发生的事件到后发生的事件。

3.削除一些变量:如果还有其他可能的共同替代因素,则不能确认一种因素是不是另一种因素的替代,这也是因果关系推理中一个重要的考虑因素。

4.安排实验:对于已存在的因果关系证据,最好实验证明它确实存在。

实验设计应当尽可能控制可能的混淆因素,同时还要尽可能的考虑到每个参与者的安全因素。

三、实施因果关系分析的步骤及注意事项在实施因果关系分析时,我们应该首先了解相关流行病学的基础知识,如选择研究对象、设计研究方案、收集数据、分析结果等。

流行病学研究中的相关性和因果性分析

流行病学研究中的相关性和因果性分析

流行病学研究中的相关性和因果性分析在流行病学研究中,相关性和因果性分析是两个重要且密切相关的概念。

相关性分析关注的是两个或多个变量之间的关联程度,而因果性分析则试图确定某一变量是否会导致另一变量发生改变。

本文将探讨在流行病学研究中相关性和因果性分析的原理、应用和限制。

相关性分析是一种常用且简单的统计方法,用于判断两个或多个变量之间的相关程度。

相关性分析可以通过计算相关系数来量化变量之间的线性关系。

常用的相关系数包括皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)和斯皮尔曼相关系数(Spearman Rank Correlation Coefficient)。

皮尔逊相关系数适用于测量两个连续变量之间的线性关系,而斯皮尔曼相关系数则适用于衡量两个或多个变量在排名上的关联程度。

相关性分析的应用十分广泛。

在流行病学中,相关性分析可用于研究疾病与危险因素之间的关系。

例如,研究者可以使用相关性分析来评估吸烟与肺癌之间的关联程度。

通过收集大量的流行病学数据,包括吸烟史和肺癌患病率,研究者可以计算吸烟与肺癌之间的相关系数,以量化二者之间的线性关系。

然而,相关性并不等同于因果关系。

相关性只能告诉我们两个变量之间是否存在关系,却不能确定其中一个变量是否导致了另一个变量的改变。

这就引出了因果性分析的重要性。

因果性分析旨在确定一个变量是否会导致另一个变量发生改变。

在流行病学研究中,因果性分析常常需要使用更加严格的研究设计,例如前瞻性研究(prospective study)和随机对照试验(randomized controlled trial)。

这些设计可以帮助研究者排除其他潜在的影响因素,准确评估一个变量对另一个变量的影响。

值得注意的是,由于伦理和实践的限制,对某些变量进行随机化试验是不可能或不可行的。

在这种情况下,研究者可以考虑使用观察性研究(observational study)。

流行病学研究中的统计学因果分析

流行病学研究中的统计学因果分析

流行病学研究中的统计学因果分析流行病学是一门研究人群中疾病流行、疾病的分布以及其影响因素的科学。

统计学因果分析是流行病学研究中的重要方法之一,通过分析数据以确定因果关系的存在与否。

本文将探讨流行病学研究中的统计学因果分析的基本原理、方法和应用。

一、统计学因果分析的基本原理统计学因果分析是建立在统计推断的基础上的,其核心原理是排除其他变量的干扰,通过对研究对象进行随机分组,比较不同组之间因变量的差异来确定因果关系的存在。

在流行病学研究中,研究者常常通过对人群进行观察或干预实验来获得数据,并运用统计学方法来推断某种因素与疾病之间的因果关系。

二、统计学因果分析的方法在流行病学研究中,常用的统计学因果分析方法包括回归分析、临床试验、倾向得分匹配等。

1. 回归分析回归分析是一种用于研究因果关系的常用方法。

通过建立数学模型,将自变量与因变量进行回归,求取系数来衡量两者之间的相关性。

常见的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。

例如,在一项研究中,研究者可能使用线性回归分析来探究吸烟与肺癌之间的因果关系。

2. 临床试验临床试验是一种控制实验,旨在评价药物、治疗方法等对疾病结果的影响。

通过将被试随机分配到实验组和对照组,研究者可以比较两组之间的差异,并推断治疗手段的效果。

临床试验常用于评估药物的疗效和副作用,以及其他治疗方法的安全性和有效性。

3. 倾向得分匹配倾向得分匹配是一种流行病学研究中常用的非随机化对照研究设计。

在这种方法中,研究者使用得分来衡量个体接受治疗的概率,并通过匹配实验组和对照组中得分相近的个体来消除潜在的混杂因素,从而得到更准确的因果估计。

三、统计学因果分析的应用统计学因果分析在流行病学研究中有着广泛的应用,既可以用于描述和比较不同群体的疾病发生率和分布情况,也可以用于评估特定因素对疾病的影响。

1. 流行病学调查流行病学调查是为了了解疾病的发生与分布情况而开展的研究。

通过对人群的观察和调查,研究者可以收集相关数据,并应用统计学因果分析方法来推断不同因素与疾病之间的关系。

试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准

试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准

试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准
以《试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准》为标题,流行病学病因研究是一种综合的研究方法,通常用于研究疾病的成因。

一种病的成因可能由多种因素组成,因而在流行病学研究中,为了准确地推断出疾病的病因,就需要运用因果关系的推断标准。

首先要明确的是,我们必须要建立一个系统的调查对象,对其进行相应的流行病学调查,《常见病流行病学调查指南》指出,这种流
行病学调查有三个基本步骤:1)统计发病情况,即定义病例和对照组;2)收集病例和对照组的个体特征,包括人口学特征、健康行为、环境暴露和遗传特征等;3)对病例和对照组进行统计分析,以推断
可能的因果关系。

其次,在确定因果关联的过程中,根据《因果关联有效性指南》,可以依据一致性、集中效应、排斥反论、渐进现象、时间关系和实验研究,结合流行病学研究结果中出现的发病率、流行病学研究结果中出现的临床表现等,判断是否存在因果关联。

第三,在确定因果关联的过程中,可以利用现代统计学的多元统计分析方法来评估因果关系,这里主要包括回归分析、logistic回
归分析和分割回归分析等,这些方法可以有效识别出特定的因子与疾病的关系,从而对疾病的成因有更深入的了解,有助于临床诊断和治疗。

此外,我们在研究因果关联时还要重视不同调查样本之间的差异。

流行病学调查与其他研究方法不同,由于调查样本环境不一致,因此
在解释调查结果时会存在偏差。

药物不良反应评价

药物不良反应评价

2023
药物不良反应评价
药物不良反应概述药物不良反应的评价方法药物不良反应的监测与报告药物不良反应的因果关系分析药物不良反应的风险管理研究展望
contents
目录
药物不良反应概述
01
药物不良反应(Adverse Drug Reactions,ADRs)是指在使用药物过程中引起的有害的、非预期的反应。
总结词
综合评价方法
药物不良反应的监测与报告
03
监测系统
药物不良反应监测系统包括国家药品不良反应监测系统、医院药品不良反应监测系统、药品生产、经营企业药品不良反应监测系统。
监测方法
包括个案报告、重点医院集中监测、重点品种监测与再评价、哨点医院监测与流行病学调查等。
监测系统与监测方法
要素
药品不良反应报告的要素包括可疑药品名称、患者情况、报告来源、不良反应/事件名称、发生时间、持续时间、临床表现、初步诊断等。
案例分析
针对具体药品不良反应案例,进行深入分析,总结经验教训,提出改进措施和建议。
药物不良反应风险管理的实践与案例
研究展望
06
跨学科发展
大数据与人工智能应用
临床试验与真实世界研究
药物不良反应研究的发展趋势
挑战
药物不良反应研究面临着诸多挑战,如复杂性、不可预测性、难以控制等。此外,药品上市后的监测和评价也需要不断完善和加强。
流程
药物不良反应的判断标准与流程
药物不良反应因果关系分析的方法
通过分析不良反应与药物使用的时间关联性,判断不良反应是否与药物使用相关。
关联性分析
排除其他可能的病因,如疾病本身或其他非药物因素的影响。
排除法
分析不良反应与药物剂量之间的量效关系,判断不良反应是否与药物剂量相关。

试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准

试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准

试述在流行病学病因研究中因果关联的推断标准鉴于近年来流行病学研究中发挥着越来越重要的作用,对于流行病学研究中因果关联的推断标准也变得越来越重要。

因果关联是流行病学研究中最基本的原则,是流行病学研究的基础,是理解流行病学现象的重要途径。

因此,流行病学研究中的因果推断标准的研究是非常重要的。

本文旨在介绍流行病学研究中因果关联的推断标准。

因果推断标准(标准)是按照某种数学规则引出某种合乎逻辑的、可验证的因果关系的标准,它可以用来检验研究结果,确定某一变量是否与另一变量有因果关联。

此外,它还可以用来识别可能的多因素并行(confounding)影响,减少可能错误推断的可能性。

在流行病学研究中,因果关联的推断标准主要有两类,分别是评估因果关联的可信度和时间顺序性标准。

评估因果关联的可信度标准是指采取相应措施检验因果关系的可靠性,以确定在因果关联推断中使用的假定是否正确,从而推断出被观察到的观察结果是否真正是因果关联的结果。

时间顺序性标准是指对研究中被观测到的一系列或一连串发病情况进行检验,以确定前因和后果的先后顺序,从而推断出被观察到的观察结果是否真正是因果关联的结果。

在实践中,推断因果关联的标准可以分为五种:(1)实验设计法:在实验设计过程中,实验者应采取严格的控制措施,使实验结果不受外界干扰,从而确定发生变化的是什么变量以及变化的程度,从而实现因果关系的可靠推断;(2)时间序列分析法:通过追踪一系列时间序列观测,研究者可以推断出被观察到的改变是不是由先前的因素引起的;(3)回归分析法:对观测结果进行双变量回归分析,通过分析变量间的统计关系来推断出变量间的因果关系;(4)混合设计法:根据实验设计和时间序列分析法,将其结合起来,以提高研究准确性;(5)潜在模型法:使用模型分析方法,对模型事件和观察到的结果进行检验,从而推断出被观察到的观察结果是否真正是因果关联的结果。

流行病学研究中的因果推断标准可以帮助研究者更好地理解研究的整体脉络,并准确分析研究结果,从而准确预测疾病的发展趋势。

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4.排除法 (method of residues) • 剩余法可以看成是差异法的特例。 • 在研究疾病病因时,例举出已知的几种病因, 采用排除法一一排除,最后保留下来没有任何 排出依据的某一因素可能是引起医学事件的原 因。 • 如:72年湖北农村夫妇不能生育,经过调查, 排除生理性不育、曾做过节育手术、服用避孕 药之外,发现剩下的不育夫妇有食生棉油的现 在史。后研究证实,生棉油中的棉酚有杀灭精 子的作用并影响男女双方生殖系统的正常发育。
反应停与先天性畸形
• 问题1:该研究运用了什么研究方法? • 问题2:该研究运用了哪些因果关系推断 的方法。
非甾体抗炎药与上消化道出血
• 问题1:该研究运用了什么研究方法? • 问题2:该研究运用了哪些因果关系推断 的方法。
咪唑类驱虫药与脑炎综合症
• 问题1:该研究运用了什么研究方法? • 问题2:该研究运用了哪些因果关系推断 的方法。
• (3)混杂因素:所怀疑的药物不良反应是否 可以用患者的病理状况、合用疗法或曾用药、 曾用疗法来解释。 • (4)撤药后的结果:停药或降低剂量后,可 疑药物不良反应是否减轻或消失。 • (5)再次用药的结果:再次接触可疑药品后 是否再次出现同样反应。药物不良反应再现可 肯定因果关系。
药物流行病学研究实例(175页)
三、实验性研究
• 它采用的是随机化分组,有对照组,且为同 步性前瞻性研究,如果所施加的措施对病因 是特异的,那么其结果对病因研究有证明作 用,如果是对病因进行的干预研究,例如, 观察食盐加碘对地方甲状腺肿患病率的影响, 其结果也能对病因假设做出证明。进行氟罗 沙星与氧氟沙星的临床试验疗效比较;现场 试验评价药物、疫苗等的效果。
• 反应停市场销售曲线与短肢畸形病例数的时 间分布曲线平行起落。
第五节
因果关系的判断标准
• 因果联系要以相关因素“因”\“果”的 相关性为依据。
1.关联的时间顺序 怀疑病因X(药物暴露)→疾病Y(不良反应), 则X必须发生于Y之前 实验和队列研究>病例对照和生态学研究>横 断面研究
如孕妇怀孕最初三个月感染风疹病毒与胎儿是否畸形 的关系,即可采用前瞻性的队列研究证明这种顺序。 反应停事件:只有早孕4-8周服药才有导致短肢畸形的
2.求同法(method of agreement) :又称 “异中求同法”。对不同的场合或事物,找 它们的共同点—共性。 • 如果不同情况下或不同的场合的病人均具有 类同的因素时,则这种因素有可能是该病的 病因。 • 例如,咪唑类 脑炎
3.类比法 • 一种病因不明的疾病与另一种病因清楚的疾 病在分布上一致。那么,后一种疾病的病因 就可能是前一种疾病的病因。
• 这种方法比较容易实现,可以一次回顾性 调查多个因素,对于发病率较低的疾病来 说,这种方法可能是唯一可行的方法。 • 由于这种方法是回顾性的由果追因,因此 这种方法只能是寻找统计学上的联系,不 能证明因果关系,但对病因的进一步研究 或证明提供了有力的线索。
二、队列研究
• 这种方法是前瞻性的、由因到果的、观 察自然暴露因素对人群的影响。由于这 种方法能证明自然暴露因素引起的疾病, 所以这种方法能证明因果关系。
可能
时 间 顺 序 合 理 与 已 知 的 ADR相符 患 者 疾 病 或 其它治疗也可 造成这样的结 果
条件
时 间 顺 序 合理 与 已 知 的 ADR相符 不 能 合 理 地以患者疾 病来解释
可疑
不符合 前述各 项标准
我国药物不良反应监测中心制定了因果关系的 分析评价标准,用于全国药物不良反应的统一 评价。 • (1)时间方面的联系:用药与不良反应的出 现有无合理的时间关系。用药在前、药物不良 反应在后。 • (2)既往史:联系的一贯性,可疑药物不良 反应是否符合该药品已知的药物不良反应类型, 有助于确定因果关系。
ADR因果关系评定的五级标准(Karch和Lasagna评定方法) 肯定
时 间 顺 序合理 与 已 知 的ADR相符 停 药 后 反应停止 重 新 用 药反应再 现
很可能
时 间 顺 序 合 理 与 已 知 的 ADR相符 停 药 后 反 应 停止 无 法 用 病 人 疾病来合理解 释
第一节 药物与非预期药物不良反应联系 的多样性
• 不良反应与药物之间存在密切关系时就可认 为两者之间有联系存在。联系并不的等于因 果联系,必须鉴别。 • 非预期不良反应:是指性质和严重程度与文献 报道或上市报批材料不一致,或者根据药物 特性难以预料的不良反应。
一、因果联系
• 直接因果联系:由药物引起的; • 间接因果联系:由药物代谢产物引起的.
满足时间顺序和可重复性
控制各类偏倚的干扰
表 1 研究设计与因果论证强度 研究设计类型 因果论证强度 实验性研究 多个随机化对照试验的系统综述 强 随机化对照试验 多组时间序列试验 非等同对照(个体分配)试验 中 非等同对照(群组分配)试验 单组时间序列试验 无对照前后比较试验 弱 观察性研究 多个队列研究的系统综述 强 前瞻队列研究 历史队列研究 队列巢式病例对照研究 多个病例对照研究的系统综述 中 病例对照研究(用新病例) 横断面研究 (含巢式病例对照研究) 生态学研究 弱 系列病例分析报告(无对照)
(选择、测量或混杂偏倚)
关联
有统计学 意义关联
间接因果关联
(间接病因)
因果关联
(有时间先后)
直接因果关联
(直接病因)
图2
关联分类图
第二节 因果联系的方式
• 1.单因单果:青霉素所致的过敏性休克;链霉素 的耳毒性. • 2.单因多果:异烟肼可引起致死性肝坏死、外周 神经炎和痉挛性疾病发作. • 3.多因单果:联合用药形成的严重药物不良反应。 利福平、异烟肼和吡嗪酰胺治疗结核病引起的肝 毒性,可导致致死性肝炎。多因相加;多音相互 作用。 • 4.多因多果:多种药物,各自产生不良反应,引 起多果:链霉素和异烟肼联合治疗结核病,链霉 素导致重听、异烟肼导致肝毒性;多种药物性相 互作用产生多果:利多卡因与苯妥英钠合用可引 起心力衰竭和窦性停博。
6.关联的合理性
从医学和生物学角度衡量,因果关系的判断是合
理的,符合科学逻辑的。即解释与现有理论知识
不矛盾(客观评价)
高脂血症与冠心病的因果关联,与果吻合;沙
立度胺所致短肢畸形是在母亲怀孕期胎儿胚胎形
成期,容易致畸。
第六节 药物不良反应因果关系评价
• Karch和Lasagna评定方法,被各种评价方法 引为基本准则。 • 因果关系的确实程度分为五级(肯定/很可能/ 可能/条件/可疑)。
因果关系评价复习要点
• 掌握: 1.因果关系的判断标准? 2.我国药物不良反应因果关系评价标准? • 了解: 1.提出事件原因假设的方法 2.药物不良反应评价步骤和内容(自学)
谢谢!
可能;母亲服药后不久就形成了胎儿畸形。
2.关联的强度 关联的强度RR(OR)越大,同弱关联相比, 该关联为因果的可能性就越大 一个强关联如果为混杂因素所致,该混杂因 素与疾病的关联将更强 弱的关联更可能是未识别的偏倚所致
研究的因果论证强度
设计类型与它的论证强度密切相关
实验性研究>观察性研究 有对照的研究>无对照的研究 以个体为分析单位的研究>以群组为分析单 位(生态学)的研究。
二、间接联系
• 间接联系不等于间接的因果联系 • 不良反应之间的相关性不能代表药物与 非预期药物不良反应之间的因果联系。
三、虚假联系
• 主要由于偏倚和混杂引起。
统计关联到因果关联
E与D
提出假设 排除偶然
有统计关联否
有偏倚否
排除虚假
有时间先后否
前因后果
图10-4 因果关系判断进程
偶然 关联 非因果关联
5.剂量反应关系
某因素量的增加或减少引起人群发病率(或相 对危险度)趋势性变化,则二者之间有可能有 因果关系。
剂量增大;生物利用度大;用药时间长都代表 着增加用药剂量。
以剂量-效应曲线显示出效应随剂量增加而增大 的生物学图像,就说明因果联系是存在的。
饮水型地方性氟中毒病区的饮水氟含量与儿童 氟斑牙患病率的关系。
5.共变法(method concomitant variation) 某因素量的改变,引起疾病发病率或死亡率 的变化,则此因素为可能的致病因素。是求 同法的特例。 • 某一个因素的量变引起某病发病率变化时, 则这种因素有可能成为该病的病因。 • 例如,龋齿严重的地区饮水中氟含量很低, 所以怀疑低氟可能是龋齿的病因。相反,儿 童斑釉牙检出率随饮水氟含量升高而升高, 故怀疑饮水高氟可能是斑釉牙的病因。
第四节 提出事件原因假设的方法
差异法 协同法 类比法 排除法 共变法
1.求异法(method of difference)又称差异法、 “同中求异法”。这是指在相似的事件(或 事物)之间找不同点(重要的差异) • 如果两组人群某病发病率有明显不同,而两 组人群在某种因素上也有差异,则这种因素 很可能成为该病的原因。 • 例如,胺碘酮 治疗心律失常 发生扭转性室 速
3.联系的一致性 在不同的人群、地区和时间可以重复观察到某药 物引起的医学事件。
特点 观察性研究>实验性研究
可重复性使因果关联的可能性增加
少数或个别研究的不同不能简单反驳因果假设
META分析在当前医学事件评估中,是对联系 一致性进行评定的一项很好的方法。
4.联系的特异性 联系的特异性是指某种药物会引起某种医学 事件。如:沙立度胺致短肢畸形。 停药或减量后反应是否消失或减轻 联系的特异性可加强因果关系推断的说服力, 但当不存在联系的特异性时也不可因此排出 因果联系。
药物流行病学研究中因果关系评价
研究的假说涉及到因果 关系问题,从研究结果如何 做出正确的因果推断,是非 常重要的。
在群体中通过特定的研究方法评 估药物与医学事件之间的因果关系时, 还可同时计算出某一医学事件在药物 暴露的群体中的发生率,及其在不同年 龄\不同性别\不同民族\不同地域等的 分布状况,所有这些都是个例药物不良 反应因果关系评估所不能解决的问题.
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