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本文目录

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目录

O型血更易感染 510万人的超大规模研究证实血型与疾病风险之间的联系

例子1:假设检验及临床优效性检验

一研究者宣布找到一种治疗某病的新药,试验结果如下,问:该新药是否值得推广?

例子2:分析中混杂因素的控制

英国某年全人口统计资料如下,矛盾:移民组的发病率在各个年龄组均高于英格兰和威尔士组,为什么它的合计发病率反而低?

例子3:假设检验及判别诊断

为鉴别胃癌、胃炎、非胃病患者,各测定了50名患者的铜兰蛋白等指标,其中铜兰蛋白的观察结果如下,问:三种人的铜兰蛋白有无不同?能否根据测定的铜兰蛋白数据对患者进行初步诊断?

例子4:影响因素筛选-回归分析

研究心肌梗死患者预后的的影响因素,以是否发生心性死亡作为观察结果指标,对116名心梗患者的22个可能影响预后的因素进行观察和记录。

结局指标:心性死亡

预后因素:年龄、性别、高血压病、心梗位置、心梗分级、传导阻滞、溶栓治疗,……等

问:哪些预后因素与发生心性死亡有关系?关系的强度如何?

【瑞麟】研究目的(4)+设计类型(4)+数据类型(3)+数据特征(4)→统计方法

——↑瑞麟总结——

医学统计分析方法选择的核心三要素(3-5-3)

"方法看变量、设计看类型、目的定乾坤"

“大怕踢、二怕镖、老三怕剪刀”

老大指数值型变量、老二指等级变量、老三指无序分类变量

大怕踢:T(脚踢)、F(旋风腿)

数值型变量一般选用t检验(两组变量)、方差分析(3组及以上资料)

二怕镖:非参数(飞镖)

等级变量一般选用非参数检验

老三怕剪刀:卡方(剪刀)

无序分类变量一般选用卡方检验

统计指标、统计图或统计表

如,均数、中位数、标准差、百分比、频数分布等

参数估计、假设检验

估计总体参数、95%可信区间

对几组资料进行差异性检验

假设检验方法,如,t检验、卡方检验、方差分析、秩和检验等

研究某因素与另一因素的依存关系

探讨变量之间的关系及影响大小

具体说,探讨自变量(影响因素)对应变量(结果变量)的影响大小

多变量分析方法

如,线性相关、线性回归、Logistic回归、Cox回归、生存分析等。

最常见,最易实施的实验设计方案

将研究对象随机分配到几个组,然后做实验

将具有相似特征的研究对象配成对子,然后再将每个对子的对象随机分配到两个组进行实验

常见形式:同源配对(如样品一分为二);异源配对(按性别、体重、年龄进行配对);自身前后配对(试验前后的对比)

同时研究多个实验因素对结果的影响

例如,研究药物剂量(3mg、6mg)及给药方式(口服、肌注)对结果的影响,每种组合均需要做试验(3mg+口服,3mg+肌注,6mg+口服,6mg+肌注)

同一对象在不同时间点上进行某个指标的观测,以分析该指标在时间上的变化。

【瑞麟疑问】如只进行两个时间点上的测量,是否与自身前后配对的设计相同?

每一个观察对象都有一个数值,且大小差异有意义。

例如,血红蛋白(g/L)、住院天数、产前检查次数、住院费用等。

数值变量资料的描述

论文中最常用的组合

以比代率,即误将构成比(proportion)当作率(rate)来描述某病发生的强度和频率。

把各种不同的率相混淆,如把患病率与发病率、死亡率与病死率等概念混同。

指类别或属性间无顺序、程度之分。

例如,性别(男、女)为二分类、血型(A、B、AB、O)为多分类。

指类别间存在着次序,或程度上的差异。

例如,治疗效果(无效、好转、显效、治愈)、实验室检验(-、+、++、+++)

分类变量资料的描述:通常需要描述各个类别的频数及频率(百分比)

任何统计方法都有自己的适用条件,只有当某个或某些条件满足时,统计计算公式才成立。

适用条件可根据数据特征来判断

数值变量资料的描述:通过绘制直方图可以直观了解数据的分布

研究中,右偏态分布更常见,如住院时间、住院费用、病程等;左偏态分布较少见,如考生成绩有时呈左偏态分布。

R语言中如何进行频数分布直方图

得到的图表如下

方差是否齐同(相等)

粗略判断:两组标准差之比在2.5倍以上,就得警惕方差不齐

假设检验是反证法原理的统计应用

假设两个样本均数可能来源于同一总体,然后计算出在此假设下的某个统计量的大小,当这个统计量在其分布中的概率较小时(如p≤0.05)我们就拒绝其假设,而接受其对立假设,认为两样本分别来自不同的总体。

1)当p≤α时,做出“拒绝其无差别的假设,可认为各总体间有差别”的结论时就有可能犯错误,这类错误称为第一类错误(type I error)。其犯错误的概率用α表示,若α取0.05,此时犯I型错误的概率≤0.05,若假设检验的p值比0.05越小,犯第一类错误的概率就越小。

2)当p>α时,做出“不拒绝其无差别的假设,还不能认为各总体间有差别”的结论时就有可能犯第二类错误(type II error)。其犯错误的概念用β表示,通常β为未知数,但假设检验p值越大,犯第二类错误的概率就越小。

计量资料的假设检验:t检验、F检验(方差分析)、Z检验、秩和检验(Wilcoxon秩和检验、H检验、Friedman检验)等。

计数资料的假设检验:卡方检验、Z检验(瑞麟疑问:z检验即u检验?)

等级资料的假设检验:秩和检验(Wilcoxon秩和检验、H检验、Friedman检验)

单个自变量资料

两个或以上自变量资料

两组比较:t检验、u检验、两组秩和检验、四格表和较正四格表的卡方检验等

多组比较:方差分析、多组秩和检验、行×列卡方检验等。

差异分析/数据资料的比较,是同一指标在不同处理间的比较。

临床研究中,经常需要分析某些因素与疾病之间的关系,探讨疾病的危险因素。

注意,相关关系并不等于因果关系。

前瞻性研究:相对危险度(RR)、归因危险度(AR)

回顾性研究:比值比(OR)

参数检验:积矩相关系数(Pearson's sγ)

非参数检验:Spearman等级相关系数

1)确定金标准

诊断性试验的金标准(gold standard)是指当前临床医师公认的诊断疾病最可靠的方法,也称为标准诊断。应用金标准可以正确区分“有病”和“无病”。

拟评价的诊断性试验对疾病的诊断,必须有金标准为依据,所谓金标准包括活检、手术发现、细菌培养、尸检、特殊检查和影像诊断,以及长期随访的结果。

2)选择研究对象

诊断性试验的研究对象,应当包括两组:一组是用金标准确诊“有病”的病例组,另一组是用金标准证实为“无病”的患者,称为对照组。所谓“无病”的患者,是指没有金标准诊断的目标疾病,而不是完全无病的正常人。

病例组应包括各型病例:如典型和不典型的,早、中与晚期病例,轻、中与重型的,有和无并发症者等,以便使诊断性试验的结果更具有临床实用价值。

对照组可选用金标准证实没有目标疾病的其他病例,特别是与该病容易混淆的病例,以期明确其鉴别诊断价值。正常人一般不宜纳入对照组。

3)盲法比较诊断性试验与金标准的结果

评价诊断性试验时,采用盲法具有十分重要的意义,即要求判断试验结果的人,不能预先知道该病例用金标准划分为“有病”还是“无病”,以免发生疑诊偏倚。

新的诊断性试验,对疾病的诊断结果应当与金标准诊断的结果进行同步对比,并且列出格表,以便进一步评估,其方法如下:

①用金标准诊断为“有病”的病例数为a+c;

②上述“有病”的病例经诊断性试验检测,结果阳性者为a,阴性者为c;

③金标准诊断“无病”的倒数为b+d,其中经诊断性试验检测阳性者为b,阴性者为d;

④列出四格表,将a,b,c,d的倒数分别填入下列四格表。

敏感度(sensitivity, SN)是正确诊断的真阳性病例在中风组中所占的百分率,计算公式为为:SN=a/(a+c)×100%

特异度(specificity, SP)是正确诊断的真阴性部分所占百分率,计算公式为:SP=d/(b+d)×100%

准确性(accuracy,AC)反映了诊断试验结果与金标准试验结果的符合或一致程度,计算公式为:AC=(a+d)/N

阳性预测值(positive predictive value,PPV)是诊断试验为阳性结果中金标准证实患中风者所占的百分率,计算公式为: PPV= a/(a+b)×100%

阴性预测值(negative predictive value,NPV)是诊断试验为阴性结果中金标准证实未患中风者所占的百分率,计算公式为:NPV= d/(c+d)×100%.

阳性似然比(positive likelihood ratio, LR+)为患中风组真阳性率和未患中风组假阳性率的比值,计算公式为:LR+=SN/(1-SP),表明诊断性试验为阳性时患病于不患病的比值,比值越大则患病的概率越大.

阴性似然比(negative likelihood ratio, LR-)为患中风组假阴性率与未患中风真阴性率的比值,计算公式为:LR-=(1-SN)/SP,表明诊断试验为阴性时,患病与不患病时机会的比值.

1)ROC曲线

ROC曲线(receiver operator characteeristic curve)又称受试者工作特征曲线,在诊断性试验中,用于正常值临界点的选择,对临床实验室工作尤为重要.

诊断资料可以按资料的等级或性质归纳成2X2表(四格表)或行列表。一般地说,如果诊断资料本身为二值变量,即诊断的结果为阳性和阴性,则归纳成四格表最合理。如果诊断资料为等级或连续变量,归纳成四格表就会造成信息的浪费,所以,最好将资料归纳成行列表,这样可以最大限度地利用信息。

如果诊断实验的资料为连续变量,可以将资料按一定的等级分级,归纳成行列表进行分析。

像这样的行列表,我们可以将其分割成表3形式的四格表,分别计算各指标,计算的结果见表3。

由表3可见,灵敏度和假阳性率随界值的降低而生高,但特异度则随界值的降低而降低。根据这样的关系,我们可以用假阳性率为横坐标,灵敏度为纵坐标做ROC曲线,见下图。

曲线左上角灵敏度是1.0(100%),假阳性率是0,即所有的病人全部被确诊,所有无病者都不会误诊。距左上角距离越近的曲线实验效果越好;

在ROC曲线上,靠坐上角距离最近的界点作为界值最好。(Q:为什么?)

在左上角处(灵敏度+特异度)/2的值最大,可以根据此及实际工作的需要来确定具体诊断实验的界值。

用ROC曲线可以比较不同诊断实验的优劣(Q:解释理由)。

2)似然比的临床应用

似然比(likelihood ratio)是诊断试验综合评价的理想指标,它综合了敏感度与特异度的临床意义,而且可依据试验结果的阳性或阴性,计算患病的概率,便于在诊断试验检测后,更确切地对患者作出诊断.

真阳性率越高,则阳性似然比越大.

参考文献:

1.《临床研究中统计方法的选择》,(微信公众号)临床科研与meta分析,2015-12-18

2.武松《SPSS中级统计实战教程》之《医学统计方法选择秘籍(5秒判读法)》(丁香园公开课),2018-3-6

3.鸡小贩.临床科研中如何选择统计学方法(PPT).百度文库.2014-3-13

一个人可以有两种血型吗

血型的遗传

血型是一种人类遗传的性状,从狭义来说,它是专指细胞抗原的差异,但从广义来说也包括白细胞、血小板、血浆等血液成分抗原的不同。近年来,由于临床的需要,在输血、器官移植各方面作了深入的研究,因此新的血型抗原不断发现,血型抗体和血型抗原的化学结构及其相互作用也有所了解,血型在医学各方面的应用日趋广泛。我国民间,早在13世纪就开始采用滴血法,在法医上作亲子的鉴定,这方法虽受当时条件的限制,在试验技术和理论方面都不成熟,但这是世界上最早的血型交叉试验的尝试。17世纪欧洲人将动物的血液输入人体,其目的是想治愈疾病,结果病人即往往死亡。其后改用人的血液,结果对某些疾病得到良好的效果,但对多数疾病效果仍不好,而且也会招致病人死亡,死亡的原因当时是无法理解的。自从1900年发现了ABO血型以来,人们对这种现象才有了初步的了解。

迄今已经发现20多个红细胞血型系统。在人体红细胞表面的种种不同血型中,最早被发现和确定的、最为重要的和常见的是ABO血型。因为为这系统的抗体是天然存在的,不是经诱发才产生的。血型种类很多,在血清学研究方面和输血的反应上也比较复杂,但从遗传学的角度来看,其遗传方式即比较简单。一个人的血型是指该个体红细胞表面存在着各种血型抗原,这些抗原均系由遗传物质--基因所决定。如一个人存在有A基因,则可肯定这个体的红细胞表面存在A抗原。而且,血型基因对血型抗原产生的关系是单一的,即肯定存在着与抗原有关的某一基因。此外,基因与血型抗原表现的关系,一般不受环境条件的影响。一般地说,有关血型的基因多属于等显性基因,即一些常染色体上的等位基因,彼此间没有显性和隐性的关系,在杂合状态时,两种基因的作用同样得以表现,分别独立地产生基因产物,这种遗传方式称为共显性或等显性,ABO血型的遗传是一种共显性遗传。ABO血型有四个主要的血型,即A、B、O和AB型,这四种血型在世界上不同地区和不同人种的分布是不相同的。据统计,人群中ABO血型的比例是A型占27.51%,B型占32.33%,O型占36.49%,AB型仅占 9.67%。

在医学和遗传学上,常利用父母的血型来推断子女血型,如父母双方均为O型,其子女必为O型血而不可能出现别的血型。又如父母一方为O型,另一方为B型,其子女可为B型或O型。但有时就难以判断,例如父母中一方为A型,另一方为B型,子女中就可以出现四种血型中任何一种类型。碰上这种情况就要借助别的血型和技术综合鉴别。ABO血型系统是人们所熟悉的,系输血工作上极其主要的一种血型,忽视ABO血型的鉴定,或鉴定方法出现差错,都会造成溶血性输血反应,严重的可以招致死亡。双亲和子女之间ABO血型遗传的关系见表。

人类的血型除了ABO血型外,还有其他各种血型,如Rh、MN及Xg等多种血型。人类红细胞的各种血型,它们都是由不同染色体的基因所决定的,现在已知决定ABO血型的基因在第九对染色体上,而决定Rh血型的基因则在第一对染色体上。Rh血型是人类另一种血型,Rh血型可以分为二种,即Rh阳性和Rh阴性,它们分别由二个等位基因所决定。Rh阳性的基因显性,用Rh或D表示;Rh阴性的基因是隐性,用rh或d表示。Rh阳性个体在中国人中占99%以上,而在白种人中只占85%;Rh阴性个体在中国人中只占1%左右,而杂白种人中要占15%左右。因而白种人由胎母Rh血型的不亲和而引起的新生儿溶血症要比中国人高得多。Rh血型发现在临床上有很大的意义,一方面使输血技术更臻完善,另一方面解决了由于Rh抗原--抗体反应所引起的新生儿溶血症的诊断。

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