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科学松鼠会

让我们剥开科学的坚果

 
 
 

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什么是科学松鼠会? 我们认为,对于部分人来说,科学就像一枚枚难以开启的坚果,虽味美却不易入口。 我们希望自己能够像松鼠一样,打开科学的坚硬外壳,将有营养的果仁剥出来,让人们能够领略到科学的美妙。 我们试图让科学传播并且流行起来。

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探索真相的工具  

2013-01-05 07:54:50|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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本文作者:八爪网

作者:KIWI

在临床工作与文献阅读中,我们经常会遇到一些医学以外的流行病学、统计学上的概念疑点,比如:怎么区分发病率与患病率?这两者又如何计算?一个检查的敏感性和特异性各说明了什么?这些问题着实让人挠头。其实,无论是流行病学还是临床医学,其共同点都是对现实真相的认识和应用。然而,现实真相扑朔迷离,唯有抽丝剥茧、去伪存真,方能一一辨明。在其中,掌握几件利器,实为必需。

与临床迥异的流行病学

通过了医学院的流行病学考试后,医生们通常就把流行病学这四个字抛到脑后了,医生们不熟悉流行病学的概念这是真的,也难怪,大夫在临床工作中接触的都是一位位的病人,思考的都是「症状、体征、诊断、治疗」这些问题,而流行病学则具有完全不同的思维,它关注的不再是病人个体的属性,而是寻求由这一个个个体组成的群体之特征。

如果说临床医学是「向内看」透病人的话,那么流行病学可以说是具有「向外看」到整个人群的广阔视野,它经由个体发现群体的规律。由于是聚焦于群体,因此我们的必备工具是——数字。

说起数字,可能又会令一些读者头疼了,不过我们这里就当是跟平时买菜算账一样拿数字话话家常,并不讨论那种高深的数学问题。

在流行病学中,数字是成双成对出现的,而流行病学家的主要任务就是找到那两个对的数字,对这两个数字进行简单的相除,即得出流行病学中最重要的概念:比率。

「用实际的得病人数」去除以「有潜在得病风险的人数」,就得到了「比率」,这是用流行病学的语言对疾病进行的描述。

比率=实际得病数/有潜在得病风险的人数

由于实际得病的人数这个数字比较好确定,由此带来的问题是,如何确定有潜在得病风险的人数?

比如我们想调查北京地区乳腺癌的患病率,分子的「患病人数」可以从实际调查中获得,那么应该用这个数除以哪个分母呢?是北京地区的所有人?还是北京地区的所有女性?或是另有别的考虑。

要回答这个问题并正确算出乳腺癌的比例,我们需要明确哪些人群是有「潜在的有得病风险」。我们知道,乳腺癌基本上是专属于女性的烦恼,男性虽然也会得,但是其患病率相当低,且发病机制跟女性的有所不同,在统计时应另当别论。因此,我们在确定「潜在的有得病风险」的人群时,应首先将男性这个群体剔除;另外,并不是所有年龄的女性都是乳腺癌的好发人群,只有30岁以上的女性才容易罹患。这样我们就锁定了「潜在的有得病风险」的人群,即是北京地区年龄超过30岁的女性,这也就确定了分母。

由此,我们今后在解读有关「比率」问题的时候,可要留个心,根据分母人群的选取,我们就能判断这个比率是不是个有水分的数字。

患病率与发病率,一对纠缠不清的主儿

患病率与发病率,这对在上学考试时就纠缠不清的一对主儿,在临床工作中依然时不时地跳出来混淆视听。其实,经过下面的讲述,了解过这两位的真面目后,你也许就会更好地理解它们了!

这一对兄弟描述的都是疾病在好发人群中的分布情况,之所以用两个不同的词,是要区分描述两种不同类型的疾病,即慢性病与急性病。其中,「患病率」用于描述的慢性病的得病率,而「发病率」描述的则是急性疾病的。

「发病率」与「患病率」的计算依然会用到比率这个式子,比率=实际患病数/有潜在患病风险的人数。

用这个式子算患病率与发病率,它们的不同体现在分子上。患病率的分子是所有得病的人,这更适于描述慢性病,比如统计糖尿病患者在好发人群中所占的比例时,我们只需要知道有多少人有糖尿病即可,而到底多少人是新得的,多少人是老病号的区分,对于糖尿病这种慢性疾病的粗略统计来说并无太大意义。

相比之下,发病率的分子则是新发病例的数量,这更适于急性病的描述,如流感,由于急性病通常患者的病情变化较快,可能待统计时已有患者痊愈或死亡,因此在计算得病率时,以新发病例代表此病的流行情况。

打个比方来说,以在房间里代表得病,在一个房间里原来有5个人,又新进来了3个人,那么在计算患病率时的分子就是用8(房间里的所有人)除以分母,而计算发病率时是用3(新来的人)做分子。

「发病率」与「患病率」这两个词仅有一字之差,依然很容易将两者混淆,有没有什么帮助记忆的方法呢?发病率中的「发」字,有发生之意,更强调一种正在发生中的动态,会使人联想起急性病的新发人群。而患病率中的「患」,有结果之意,它侧重的则是所有的得病人群。若用英文助记,则两者更易区分:「发病率」译自Incidence,这个词以「in」开头,有刚刚进入的意向;「患病率」来自英文的Prevalence ,这个词中有「al」这两个字母,容易联想到「all」这个表示全部的词,因此「Prevalence」即意指慢性病中所有得病的人。有了这个助记法,下次在中文或英文文献中遇到这两个词,就不会再措手不及了。

判断检验的两只砝码:敏感性与特异性

人不是造物主,无法凭肉眼判断一个人是否得了什么样的病,因此临床医生常会为患者开检查,就是为了帮我们排除或确诊疾病。然而这些手段并非尽善尽美,它们各有优劣,因此有一些评判工具可以帮助我们选择最佳的检查手段,敏感性和特异性就是其中重要的两只砝码。

举个常见的例子,你的一位65岁的男性患者在体检时发现了大便潜血阳性,他想知道自己是否得了肠癌,CT发现他的降结肠处有一个肿物,最终经病理证实为结肠腺癌。

这个不幸的患者在体检时进行的大便潜血试验属于筛查试验,它的特点是敏感性很高,也就是说阳性的结果不一定有病,而阴性结果则一定没病。就像警察通过一些线索锁定了很多犯罪嫌疑人一样,没被怀疑的肯定不是罪犯,而被怀疑的却不一定犯罪,这个筛查试验也是同样的,宁可错抓一千,不能漏掉一个。这种敏感性高的筛查试验常用于体检筛查,除了上面说的大便潜血试验用于胃肠道肿瘤的筛查外,还有宫颈防癌涂片用于宫颈癌的筛查等。它可以用于除外一种疾病,但不能判断是否真的患有此病。

因此,为了明确这位患者是否真的患有肠癌,还需要进一步行确证试验,病理就是一种特异性很高的检查手段。一个检查的特异性越高,就有越大的把握确定:检查结果为阳性的病例确实患有此病。

有了以上的例子,我们能看出,敏感性和特异性是评判一个试验手段是否有效的两个重要的砝码,即便并不是每个试验都有令人满意的高敏感性与高特异性,我们依然能将每个检验各自的优势为我所用。总而言之,高敏感性的试验(如癌症的筛查试验)可用于排除疾病,特异性高的试验(如病理等确证检查)可用于确诊疾病。

已发表于《全科医学周刊》

关于本文

本文转载自八爪

题图出处:http://www.bazhua.org/2012/02/epidemiology.html

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