复习笔记(方便自己查看)

流行病学的定义:流行病学是研究人群中疾病与健康状况的分布及其影响因素,并研究防制疾病及促进健康的策略和措施的科学

资料来源和数据收集

经常性资料

常见的经常性资料有:来自医院临床的日常工作记录、疾病预防工作中的报告资料、疾病监测资料、人口学资料。

经常性资料的优缺点:

  • 优点:容易获得;可用于动态分析、可同时用于多项目的分析比较。
  • 缺点:可靠性、完整性较差;标准不一,造成资料统计分析与比较的困难;反映情况不够及时;提供信息的范围有一定的限制,通常难以满足流行病学的需要。
一时性资料

是指专门通过专题调查或实验获取的资料。

一时性资料的优缺点:

  • 优点:根据研究目的与需要收集所需的系统、完整的资料;可通过质量控制,保证资料的可靠性。
  • 缺点:花费的人力、物力、财力较大。

布雷图指数(Breteau Index)是评价一个地区伊蚊密度的指标,也就是平均每百户内有伊蚊幼虫(孑孓)孳生的容器数。
<5(正常);5-20(异常);>20(高度危险)

暴露测量

暴露:与一种致病因子接近和(或)接触,从而可能使致病因子发生有效传播或产生致病因子的有害作用。指研究对象的任何特征,或其接触的任何可能与其健康有关的因素。

暴露分类:
  1. 人口社会学
  2. 饮食及生活习惯
  3. 人体及其相关生物指标
  4. 医药因素
  5. 生殖及性行为
  6. 社会心理因素
  7. 职业因素
  8. 社会,物理环境因素
  9. 致病微生物
测量数据类型——硬数据和软数据

硬数据(hard data):即客观指标,基于化学、物理和其他计量仪器得到的测量指标,由于测量结果能够精确计量,称之为硬数据。

软数据(soft data):即主观指标,基于面谈、问卷、量表等方法得到的测量指标,由于测量结果不能够精确计量,称之为软数据。

测量尺度
  1. 名义尺度(nominal scale)。如男、女、+、–、A、B、O、AB等
  2. 等级尺度(ordinal scale)。这里的数字只是表示变量的等级顺序,它们之间的差别并不是测量值之间的真正差异(绝对值)
  3. 定距尺度(interval scale)。给不同分类或不同个体指定一个相对数值,其反映了两个基本测量值的真正(确切)差异
  4. 比例尺度(ratio scale)。这是通过计算一个比值对两个测量值进行有效的比较,也就是将一个测量值说成是另一个测量值的倍数。

混杂偏倚及控制方法

混杂偏倚(confounding bias)或称混杂(confounding),是指在流行病学研究中,由于一个或多个潜在的混杂因素的影响,掩盖或夸大了研究因素与疾病(或事件)之间的联系,从而使两者之间的真正联系被错误地估计。

混杂因素(confounding factor):亦称混杂因子或外来因素(extraneous factor),是指与研究因素和研究疾病均有关,若在比较的人群组中分布不均,导致歪曲(夸大或缩小)研究因素与疾病之间真正联系的因素。
混杂因素:

  • 必须是所研究疾病的独立危险因子
  • 必须与研究因素(暴露因素)有关联(有统计学联系)
  • 一定不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量
混杂因素的识别与选择
  • 单因素分析法
  • 效应改变法(change in estimations,CIE)
  • 有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)
1.单因素分析法

常见的做法是对备选的混杂因素和研究因素或者结局变量进行单因素分析(如方差、卡方等),并将单因素分析结果有统计学显著性的变量(P是否<0.05、0.1、0.2)纳入后续模型进行分析。

可通过比较含有该因素时研究因素与疾病的效应估计值(如RR、OR),与排除该因素后的效应估计值来实现。

设含有某可疑混杂因素(f)时,研究因素与研究疾病的效应估计值为cRR或cOR,称作粗RR或粗OR;

按该可疑混杂因素调整后的效应估计值,即排除掉该因素的可能混杂作用后的效应估计值为aRR(f)或aOR(f),称作调整RR或调整OR(可用Mantel-Haenszel分层分析方法计算)

  • 若cRR=aRR(f),则f无混杂作用,cRR不存在f的混杂偏倚。
  • 若cRR≠aRR(f),则f有混杂作用,cRR存在f的混杂偏倚。
  • 若cRR>aRR(f),为正混杂(positive confounding),亦称阳性混杂,即由于f的混杂作用,使cRR高估了研究因素与研究疾病之间的联系。
  • 若cRR<aRR(f),为负混杂(negative confounding),亦称阴性混杂,即由于f的混杂作用,使cRR低估了因素与研究疾病之间的联系。
    混杂偏倚=\frac{cRR-aRR\left ( f \right ) }{aRR\left ( f \right ) }
2.效应改变法(change in estimations,CIE)

也叫称为CIE原则,是根据控制变量对暴露因素与结局变量的之间影响是否足够大来判断是否纳入模型。

比较常见的做法是一个变量纳入多因素分析模型后,观察暴露因素与结局变量的β变化量是否>10%,若>10%则保留,否则剔除。

3.有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)

基本原理

首先将箭头连接节点构成有方向的路径,但并不形成封闭的循环,由这些节点以及连接节点的箭头组成的图形,即为有向无环图。

其中节点表示变量,箭头表示变量间因果关系的方向(原因→结果),一个箭头代表一个变量对另一变量的直接因果效应。DAG研究变量间因果关系的假设是定性和非参数的。

构建DAG就是构建一个潜在的因果关系图,显示图中哪些变量之间存在统计学关联。这些关联可以通过开放路径传递,也随着路径的阻断而消失。因此只有暴露与结局同时处于一条开放路径中,暴露与结局才会产生关联,如果二者间的路径是阻断路径,那么暴露与结局无关。

阻断路径:至少包含一个冲撞点的路径,冲撞点不能传递关联。

阻断路径

开放路径:不包含冲撞点的路径。

开放路径

根据研究目的,原始DAG中的路径可分为因果路径非因果路径,后者称为后门路径(backdoor path)

因果路径:箭头从暴露E出发,每一个箭头的方向不变,最后指向结局D的路径,此时,暴露与结局产生因果关系。 如E→M→D。

非因果路径(后门路径):若暴露E到结局D的某条路径有一个变量箭头指向E,那么该路径是从暴露E到结局D的后门路径。如,路径“E←P→D”就是一条从暴露E到结局D的后门路径。

识别混杂因素的步骤

  1. 识别是否存在混杂
    • 删除所有从暴露出发的箭头;
    • 查看是否有任何从暴露到疾病的开放路径。
    • 若结果为否,该研究中不存在混杂;反之,代表存在混杂,需进一步识别混杂因素。
  2. 判断某变量集是否足以控制混杂
    • 充分调整集(sufficient adjustment sets),即S集,指如果调控的一个、几个或全部变量足以控制所有混杂,那么这些需要控制的混杂变量组成的集合。
    • 识别控制混杂的最小充分调整集。控制混杂的最小充分调整集(minimally sufficient adjustment sets),即Q集。确定S集后,删除S集的某些变量可能仍然足以控制混杂。如果调整Q集,可以将混杂消除,且其没有子集可以将混杂消除,那么Q集就称为控制混杂的最小充分调整集。Q集通常是S集的子集或本身,DAG中可能有n个不同的最小充分调整集。为了找到Q集,可以循序地从S集中删除变量,直到没有新的能被删除的变量为止,即没有新的变量集能够满足后门试验或六部法则的要求。

用Shrier和Platt的六步法则识别S集:

  • S集中的任意变量都不是暴露E的后代;
  • 将既不是暴露E或结局D的祖先或父代,也不是S集的祖先或父代的变量删除;
  • 删除所有从暴露E发出的箭头;
  • 如果S集变量中有冲撞点,应连接冲撞点的父代;
  • 删除连线的所有箭头;
  • 删除所有与S集的变量相连的连线。

优缺点

  • 优点:
    • 可将复杂的因果关系可视化,为识别混杂及控制混杂的Q集提供了直观手段,可用于研究的设计和分析阶段;
    • 可识别和消除所有混杂的因素集,有助于选择所有的混杂因素,消除因果效应估计的混杂偏倚,充分有效地揭示尽可能真实的因果关系;
    • 可定性识别混杂因素,其过程中不涉及统计学分析,数据分析时如与传统的流行病学分析方法(分层分析、回归模型等)结合更能真实地揭示因果关联。
  • 缺点:
    • 使用因果关系图识别混杂因素的前提是根据先验知识(查找文献等)绘制出正确的因果关系图,但出于病因研究的复杂性,有的因果关系假设可能不确定,从而得到几个DAG,且无法判断正确性,此时应绘制出每一个可能的DAG,并识别各图的Q集,并给予相应的解释。
混杂偏倚的控制

就是阻止暴露-混杂因素和疾病-混杂因素之间至少一条关联。控制混杂因子的意义就是保证研究结果的真实性与可靠性。

具体方法:

  • 研究设计方面
    • 限制
    • 随机化
    • 匹配
  • 资料分析方面
    • 分层分析
    • 多因素调整分析
    • 倾向性评分分析
    • 工具变量分析

分子流行病学的定义:分子流行病学是研究人群和生物群体中医学相关生物标志的分布及其与疾病/健康的关系和影响因素,并研究防制疾病、促进健康的策略和措施的科学。

全基因组关联研究(Genome-Wide Association Studies,GWAS):是指在全基因组层面上,开展多中心、大样本、反复验证的基因与疾病的关联研究,是通过对大规模的群体DNA样本进行全基因组高密度遗传标记(如SNP或CNV等)分型,从而寻找与复杂疾病相关的遗传因素的研究方法,全面揭示疾病发生、发展与治疗相关的遗传基因。

基因组学(Genomics):以基因组分析为手段,对所有基因进行基因组作图、核苷酸序列分析、基因定位、时序表达模式和基因功能分析的一门学科。

转录组学(transcriptomics):研究不同组织或细胞中基因转录的总体特征;不同组织或细胞在不同时间基因的转录有数量和表达程度的差异。

营养流行病学概述

营养流行病学:营养流行病学是研究人群中营养要素的分布及其与疾病和健康的关系和影响因素,并研究防制疾病、促进健康的策略和措施的科学。

  1. 起源与发展:营养流行病学的研究最初起源于针对极度匮乏的食物摄入的研究,如维生素C缺乏与坏血病的关联。时至今日,营养流行病学的研究重点已转向更小差异的、更长时间的、更大范围的、更多病因的研究,当前的研究多是着眼于长期膳食摄入对于多病因、不可逆的慢性疾病的影响。
  2. 挑战:营养流行病学的最大挑战是膳食测量的信度与效度。个体的膳食构成收到地域、时间、心情等多因素影响,其复杂性使得其测量面临众多挑战,因此,提升膳食测量的信度与效度也是营养流行病学的研究方向之一。当前已经有较为准确、成本较为低廉的膳食测量方法出现。
  3. 营养流行病学研究方法
    1. (生态学)相关性研究:使用宏观数据检视人群之间食物摄入和疾病发生的相关性。这一研究方法最主要的问题在于,由于存在众多膳食以外的因素与疾病相关,这些混淆因素(confounding factors)可能会使得数据呈现虚假关联。这一方法的第二个问题是宏观膳食数据的不精准性。此外,这一研究方法往往也不可重复,因为宏观数据整体上是不变的。总体来看,生态学研究仍然具有重要的提示价值,但其研究证据层级并不高。
    2. 特殊人群研究:由于宗教信仰、生活环境等差异,部分人群可能存在极高或极低的某种食物摄入,特殊人群研究即着眼于这一部分人的健康状况。与生态学研究类似,这样的研究方法也无法区分膳食和非膳食因素的影响。
    3. 流动人口研究和长期趋势:与前两种研究方法对比,流动人口研究能够有效地解决人口中基因与饮食的高度相关性。长期趋势研究着眼于人口中趋势的变化,能够为因果关系的解读提供更多证据。
    4. 病例-对照研究和队列研究:在病例-对照研究和队列研究中,以上方法中存在的混淆因素可通过实验设计(如匹配)或分析(如校正)来解决。二者相比,病例-对照研究通常能够在短时间内提供较多信息,而队列研究通常需要较长时间的数据收集,但是前者往往存在诸多回忆偏倚。与此同时,病例-对照研究中,对照组的选择也存在诸多风险。前瞻性的队列研究能够在很大程度上规避这些风险,但由于长期随访的可行性限制,往往较难获得高质量的数据。
    5. 临床试验:检验膳食与疾病关联假设的金标准是临床试验。通过随机分组,混淆因素在各组之间平衡,但这一方法仍然存在局限性。对于长期结局,如慢性疾病而言,长时间的临床试验可行性较低,受试者的选择也存在应答偏倚,在很多情况下,出于伦理学和可行性原则,临床试验无法在人群中开展(如吸烟对疾病的影响)。
  4. 流行病学数据解读:流行病学相关性的解读最核心的问题是因果关系是否成立。Hill法则认为,因果关系的成立需要满足多个条件——关联足够强,多项研究的验证,剂量-反应梯度,时间先后,生物学可信度,与现有数据的一致性。但营养流行病学研究通常难以同时满足以上条件,因此以上条件也并非必要。即便明确了因果关系,政策和个体决策仍然需要更加充分的考量,如关注剂量-反应关系,关注膳食改变的效应而非膳食状态的效应等。与此同时,统计学的不显著性也并非全无意义,可能的原因有人群差异较小、测量不精准、统计学效力不足、潜在发展时期的影响、其他变量的影响等,基于此,p值和置信区间的解读也应当保守为佳。在多元分析中,需要关注变量系数的解读是否符合统计学模型的固有特征。在新兴的遗传学领域,例如孟德尔随机化等方法提供了因果关系解读的新视角,但由于多数基因的效应并未得到揭示,并且基因-摄入-效应的这一路径可能只是膳食-疾病关联的很小一部分,因此从遗传学证据中获得的数据也应当被谨慎对待。

膳食测量

膳食数据的特点:

  • 食物中的化学成分:基本营养成分(矿物质、维生素、脂质、氨基酸等)、主要供能物质(蛋白质、脂肪、碳水化合物、酒精等)、添加剂(盐等)、农药残留污染、微生物毒素污染、无机污染物、烹调加工过程中形成的物质、天然毒素和其他化合物。截至目前,多数营养流行病学研究集中于前两类物质的健康效应,近年来,针对添加剂、农药残留等风险因素的研究也在逐步开展。
  • 使用营养素与食物来描述膳食各有优劣:使用营养素描述膳食能够直接联系到生物学基础认识;使用食物描述膳食能够启发营养素与健康状态的关联,相同的营养素构成可能意味着截然不同的生理学作用(如牛奶和酸奶),使用食物描述膳食能够更直接地形成膳食指导。
  • 膳食的变异性。在大多数流行病学研究中,长期膳食摄入水平比短期膳食记录更能正确代表有关的暴露情况。

膳食数据的测量:

  • 24小时(或近期)膳食回忆与记录
  • 食物频率法。
  • 远期膳食摄入回忆
  • 膳食摄入的生物化学指标
  • 人体测量和身体构成

营养流行病学中的体力活动、总能量摄入

营养监测和调查

膳食分析中的遗传学

药物流行病学

药物流行病学:药物流行病学应用流行病学的原理和方法,研究人群中药物的利用及其效应,通过发展和评估风险管理策略,优化药品、疫苗、医疗器械的效应风险比,以达到提高医疗保健质量的目的。

药物不良反应(adverse drug reaction, ADR):合格药品在正常用法用量下出现的与用药目的无光的或意外的有害反应。

药品不良事件(adverse drug events, ADE):指在药物治疗过程中出现的不利的临床事件,但该事件不一定与药物有因果关系。

药源性损害(drug misadventures):泛指任何与药物有关的医源性灾害或事件。既包含药物不良反应也包含不合理用药或用药差错导致的严重后果。

药物流行病学的研究内容

  1. 药物安全性评价
  2. 药物有效性评价
  3. 药物利用研究
  4. 药物经济学评价

ADR因果关系评价

ADR因果关系判定准则
  • 时间方面的联系
  • 联系的普遍性
  • 联系的特异性
  • 是否存在在激发阳性
  • 是否有其他原因或混杂因素

肿瘤流行病学

肿瘤流行病学(cancer epidemiology):主要研究恶性肿瘤在人群中的分布及其影响因素,探索恶性肿瘤的病因,制定相应的防治策略和措施并加以评价,最终达到降低人群恶性肿瘤发病率和死亡率的目的。

肿瘤流行病学的研究内容

  1. 肿瘤监测
  2. 病因研究
  3. 干预研究

恶性肿瘤的危险因素

1.环境致癌因子

环境致癌因子包括物理因素、化学因素、生物学因素

  1. 物理因素
    包括电离辐射、紫外线照射、石棉纤维、煤尘、石英尘
  2. 化学因素
    烟草、饮酒、饮用水、食物、药物、职业化学致癌因子以及工农业生产过程。
  3. 生物学因素
    病毒、细菌、寄生虫
2.机体内源性因素
  1. 免疫、内分泌及社会心理因素
  2. 遗传因素

环境流行病学

环境流行病学(Environmental epidemiology):研究环境因素危害人群健康的规律,尤其环境因素和人体健康之间的相关关系和因果关联,即阐明暴露-效应关系,以便为制定环境卫生标准和采取预防措施提供依据。

遗传流行病学

遗传流行病学是研究遗传因素在决定家庭和人群健康和疾病中的作用,以及这些遗传因素与环境因素的相互作用。遗传流行病学旨在对遗传学如何在大群体中发挥作用进行统计和定量分析。

传统上,遗传学在疾病中的作用的研究通过以下研究设计进行,每一个都回答了一个略有不同的问题:

  • 家族聚集研究:疾病是否有遗传成分,基因和环境的相对贡献是什么?
  • 隔离研究:疾病的遗传模式是什么(例如显性或隐性)?
  • 连锁研究:疾病基因位于染色体的哪一部分?
  • 关联研究:哪个基因的哪个等位基因与疾病相关?

事实证明,这种传统方法在识别单基因疾病和定位相关基因方面非常成功。

最近,遗传流行病学的范围已经扩大到包括许多基因各自贡献较小的常见疾病(多基因、多因素或多基因疾病)。这在人类基因组计划完成后的 21 世纪头十年迅速发展,因为基因分型技术的进步和相关的成本降低使得进行大规模的全基因组关联研究成为可能,对数千个单基因进行基因分型数以千计的个体中的核苷酸多态性。这些导致了许多遗传多态性的发现这会影响发生许多常见疾病的风险。遗传流行病学也可能因在分子进化过程中诱导负选择的进化压力的存在而产生偏差。这种负选择可以通过跟踪具有假定严重影响的突变分布与具有假定轻微或不存在影响的突变分布的偏度来确定。

遗传流行病学研究遵循 3 个谨慎的步骤:

  1. 确定该疾病有遗传成分。
  2. 确定遗传效应相对于疾病风险的其他变异来源(环境影响,如宫内环境、物理和化学影响以及行为和社会方面)的相对大小。
  3. 识别负责遗传成分的基因。

生殖流行病学

运用流行病学方法研究人群与生殖有关的行为、环境和健康保健方面的
问题,探索有关危险因素,提出促进生殖健康的策略和措施,最大限度
地提高人群生殖健康水平科学。

研究范畴

  • 胚胎发育
  • 生殖系统成熟
  • 怀孕和妊娠
  • 分娩和子代健康
  • 生殖衰老
  • 近10年,辅助生殖治疗的安全性,有效性逐渐成为生殖流行病学的研
    究热点

主要应用包括:

  • 描述生殖现象的流行状况
  • 识别生殖健康问题的病因与危险因素
  • 发现和确定生殖健康问题高危人群
  • 辅助生殖治疗的安全性和效果评价
  • 评价避孕节育方法的效果
  • 提供预防和控制生殖健康问题的策略及措施

行为流行病学

行为流行病学(behavioral epidemiology):应用流行病学方法,研究影响人群疾病或健康的行为因素,探讨其在人群中的分布以及影响因素,并应用于行为改善(干预)以防治疾病和促进健康的学科。

  • 健康促进行为 (health-promoted behavior):个人或群体表现出的客观上有利于自身或他人健康的一组行为,具有有利性、规律性、和谐性、一致性和适宜性的特征。
  • 危害健康行为 (health-risky behavior):又称自损行为,是一类对自己、他人和社会的健康有直接或间接、明显或潜在危害健康的行为。这类行为的特点是对健康危害有相对的稳定性,即有一定的作用强度和持续时间,并且是在后头生活经历中习得的,故又称“自我制造的危险因素”。

应激(Stress):应激是人与环境的一种关系,其中环境(应激源)被评价为超过机体正常能力或资源而成为重负或压力,并对机体的健康构成威胁时,个体所产生的一类非特异性心理、生理和行为反应。同时机体通过适应反应来对抗这些威胁,力图恢复或维持稳态。

应激源 (Stressor):应激源是指引起应激反应的各种生理、心理或社会刺激。在行为流行病学研究中主要关注心理社会应激源,即被个体评价为紧张刺激和压力的心理社会因素。

应激反应 (Stress response):亦称应激状态,是指个体在应激源压力下出现的一系列非特异性的生理、心理和行为改变。

行为类型

研究者根据行为特点以及与疾病之间的关系,将人的行为类型分为A、B、C和D四种类型。

  • A型行为:特性:易恼火(Aggravation)、激动(Irritation)、发怒(Anger)和急躁(Impatience)。大量研究表明。“A型行为”与几种常见的心身疾病如冠心病、高血压、糖尿病的患病有密切联系。
  • B型行为:顺从、随遇而安、乐观等称为B型行为。被视为最理想的行为模式,不易患有上述疾病。
  • C型行为:C型行为来自Cancer的第一个字母,该类型行为与肿瘤的发病相关。少年时形成的压抑、内心痛苦不向外表达,过分压抑自己的负性情绪,过分忍让;倾向于悲观消极,易产生失望、无助的感觉;谦虚、调和行为、息事宁人、容易满足,生活中没有主意和目标,缺乏自信、这些个体常常因无力应对生活压力而感到绝望和孤立无援。
  • D型行为:行为表现为孤僻、消沉,经常无缘故地产生焦虑情绪,心情总是很恶劣,爱发脾气。

精神卫生流行病学

精神卫生流行病学 (mental health epidemiology):研究精神疾病以及精神健康有关状态在人群中发生,发展的原因和分布规律,从而制定预防和控制精神障碍,同时探讨保障,促进人群心理健康的策略和措施的科学。

常模是一种供比较的标准量数,由标准化样本测试结果计算而来,即某一标准化样本的平均数和标准差。它是心理测评用于比较和解释测验结果时的参照分数标准。测验分数必须与某种标准比较,才能显示出它所代表的意义。

行为测量:

  1. 观察
  2. 行为访谈
  3. 量表测定
  4. 实验室测量
  5. 计算机技术
  6. 敏感问题调查技术:也被称为随机应答技术(Randomized response technique,RRT)

生命历程流行病学

生命历程流行病学(life course epidemiology,LCE):是将生命历程研究理论及方法应用于流行病学研究之中,探讨孕期、儿童期、青少年期、青年期和成年期的环境因素暴露对未来健康与疾病的影响,其目的就是阐明个人生命过程中或上代所经历生物、行为和心理社会因素对疾病发生的影响。

DOHaD (Developmental Origins of Health and Disease,音译“都哈”),即“健康与疾病的发育起源”,是一个近年来国内外专家通过大量流行病学研究后提出的关于人类疾病起源的新的医学概念。

DOHaD理论:除了成人期的生活方式和基因遗传之外,生命早期的环境因素包括营养也会影响某些成人非传染性疾病的发生风险。

生命历程流行病学研究的几个重要术语

情境因素(context):是指个体赖以生存的特定的时间、空间、自然、社会、人文及行为环境。因为情境因素可能会影响暴露,因此探讨情境因素的不同及其对健康的影响是生命历程研究内容之一。同一个体在不同生命历程的各个阶段,情境因素也会有所不同。

关键暴露期(critical period):尽管关键期与敏惑期有相同之处,而文献中往往被交换使用,但两者不是同义词。关键期往往是在胎婴儿阶段。

比如,如果胎儿前三个月母亲感染风疹(German measles),会导致婴儿先天性白内障。而在胎儿后期,母亲感染风疹则不会导致先天性白内障。

敏感暴露期(sensitive period):敏感期是指生命历程中特殊时间段外界因素对机体的影响比其他时间段更大。

诱导期(induction period):是指人体暴露于致病危险开始到疾病过程开始的时间。

滞后期(latency period):也称亚临床期,是指从机体出现病变开始到临床诊断的时间。

出生队列效应(birth cohort effects):是指同一出生队列的人群在其成长阶段所经历的外界环境暴露及社会环境类似,这些共同的暴露也可能在未来成人健康及疾病发生上表现出来。

暴露迟发效应(delayed effects of exposure):是指在接触致病暴露因素后需要一段很长的时间才能发病或出现症状。

传染病流行病学

传染病 (Infectious diseases):是由各种病原体引起的,能在人与人、动物与动物或人与动物之间相互传播的疾病。病原体(细菌、病毒、立克次体、螺旋体、寄生虫等)通过感染人、动物或储存宿主直接或间接地引起传播,感染易感者。

传染病流行病学(Infectious diseases epidemiology):是研究传染病在人群中的发生、流行过程和传播规律,探讨影响传染病流行的因 素,制定预防和控制传染病流行的策略与措施的一门学科。

病原体

病原体的特性:

  1. 传染力(Infectivity):病原体引起易感宿主(susceptible hosts)发生感染的能力。传染力大小可通过引发感染所需的最小病原体的数量来衡量,也可通过人群中二代发病率(the secondary attack rate)来评价。
  2. 致病力(Pathogenicity):病原体侵入宿主后引起临床疾病的能力。
  3. 毒力(Virulence):病原体感染机体后引起严重病变的能力。可用病死率(mortality rate)和重症病例比例(proportion of severe cases)来表示。
  4. 抗原性或免疫原性(Antigenicity or immunogenicity):指病原体引起宿主产生特异性免疫的能力。

传染过程

感染谱(spectrum of infection ): 感染谱亦称感染梯度(gradient of infection),是指宿主对病原体传染过程反应的轻重程度,包括隐性感染、显性感染、严重临床症状或死亡。

流行过程

流行过程(Epidemic process)是病原体从传染源排出,经过一定的传播途径,侵入易感者机体形成新的感染,并不断发生、发展的过程。流行过程必须具备传染源(source of infection)、传播途径(route of transmission)和易感人群(susceptible population)三个基本环节。

疫源地(epidemic focus):是指传染源及其排出的病原体向周围播散所能波及的范围。

形成疫源地需要有传染源和病原体能够持续传播的条件。

疫源地被消灭需同时具备下列条件:

  1. 传染源被移走(死亡、住院或移至他处)或不再排出病原体(治愈)。
  2. 通过各种措施消灭了传染源排出到外环境的病原体。
  3. 传染源周围的所有易感接触者经过该病最长潜伏期没有出现新病例或新感染者。

当同时具备这三个条件时,针对疫源地的各种防疫措施可以结束。

早发现、早诊断、早报告、早隔离、早治疗

突发公共卫生事件

暴发调查:

  1. 准备和组织
  2. 核实诊断
  3. 确定暴发存在
  4. 病例定义
  5. 病例发现与核实
  6. 描述疾病的三间分布
  7. 建立假设即验证假设
  8. 完善现场调查
  9. 实施控制措施
  10. 总结报告

疫苗技术与评价

疫苗:含有免疫原性物质,能够诱导机体产生特异性、主动性和保护性的宿主免疫,能够预防感染性疾病的一类异源性药学产品。

疫苗的效果评价
  1. 疫苗接种反应评价
    主要包括:一般反应和异常反应
    • 一般反应:是在免疫接种过程后发生的,由生物制品本身所固有的特性引起,对机体只会造成一过性生理功能障碍分为局部反应和全身反应两类;根据反应强度又可分为强、中、弱三级。
    • 异常反应:是指合格的疫苗在实施规范接种过程中或实施规范接种后造成受种者机体组织器官、功能损害,相关各方均无过错的药品不良反应。
    • 异常疫苗接种反应评价方法与指标:
      收集记录疫苗接种后不良反应病例报告和该疫苗接种人数并计算不良反应的发生率并作出评价
  2. 疫苗的免疫学效果评价
    抗体样转率=抗体阳性人数/疫苗接种人数
    抗体阳转:通常定义为抗体较接种前有4倍及以上增高
  3. 疫苗的流行病学效果评价——现场试验
    • 疫苗保护率(protection rate,PR):
      保护率=(对照组发病率−接种组发病率)/对照组发病率
    • 效果指数(index of effectiveness,IE):
      疫苗效果指数=对照组发病率/接种组发病率
    • 利用检测-阴性设计计算OR值再计算疫苗效果
      VE=1-OR
    • 队列研究方法
      RR=VAR /NVAR
      VE = 1 – RR
      VAR: 接种组发病率;NVAR:未接种组发病率
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