流行病學/流行病現況調查

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流行病學

流行病學描述性研究
- 流行病學相關性研究
- 個例調查和病例報告
- 流行病現況調查
- 爆發與流行的調查

現況調查（prevalencesurvey）又稱現患調查或橫斷面調查（cross-sectional survey），是在一個確定的人群中，在某一時點或短時期內，同時評價暴露與疾病的狀況，或在某特定時點（如參加工作前，入學或退休時）所做的體檢等調查。現況調查是通過完成某特定時間該人群健康經歷的一個「快照」，提供某病頻率和特徵的信息。

（一）目的和用途

1.查明當前某地區某種疾病的流行強度和該病在該地區的分布特點　以便分析患病頻率與哪些環境因素、人群特徵以及防病措施的質量等因素有關，有何關係。這些資料對公共衛生管理人員估價某人群健康狀況和衛生保健的需求有很大價值。

2.現況調查的結果　可以提供某病的病因線索，供分析流行病學研究；還可用於提供某些職業中疾病的患病或其他健康結局的信息。現況調查適宜於對不會發生改變的暴露因素如血型、膚色、種族、性別等的研究；也適宜於對能發揮長期、慢性累積影響的暴露因素的研究，如高血壓與冠心病的關係，糖尿病與動脈粥樣硬化的關係等。對於這樣一些因素，現況調查可以提供真實的暴露與疾病聯繫的證據。

3.早期發現病人　利用普查、篩檢等手段，可以早期發現病人，利於早期治療。例如高血壓普查。

4.評價疾病的防治效果　如果定期地在某一人群中進行橫斷面研究，收集有關暴露與疾病的資料，該研究結果類似於前瞻性研究結果。將現況研究的結果與同一地區幾年以前或幾年以後的同類調查結果進行比較，則可評價某些疾病的防治效果。

（二）局限性

1.由於是在同一時點估價暴露和疾病狀況，很多情況下難以判斷孰前孰後、孰因孰果這是橫斷面研究作為病因研究的一個主要弱點。例如人們多次發現低社會階層的人比高社會階層的人精神紊亂患病率高。然而，到底是低社會階層的人易發生精神疾患，還是患精神疾患的人易於落入低社會階層呢，還值得研究。

同時，橫斷面研究的病人是「現存」病人，而不是新發病例，因此獲得的資料不僅反映了病因學的因素，同時還有決定存活的因素。很快痊癒或死亡的病例包括在病例組的機會較少。如果病程短或很快致死的病例與病程長的病例的特徵有所不同，則現況調查中觀察到的聯繫不能代表實際的聯繫。例如，美國Evans縣研究資料表明，黑人比白人冠心病（CHD）患病率低。由於這隻反映了調查時人群的現況，它不意味著黑人中發生CHD低。因為如果黑人CHD的發生和死亡均高於白人，與某一時點上黑人患病率低並不矛盾，而橫斷面調查不能區分這種現象。

2.許多慢性病都有相對惡化和緩解期，現況研究可能把緩解期的病例錯劃為無病。此外，必須注意經過治療或正在治療的病例。這些病例在調查時可能沒有疾病的表現，但是如果不治療，則大部分可能歸為病人。應當根據研究的目的對這部分人進行分類。一般在研究過程中，對這部分人應有所標明，以便分析中能適當地對待他們。

總之，現況調查對於病程短的病不能充分發現，對於急性非致死性或迅速致死的疾病都難以提供正確的分布情況。所以現況調查主要用於慢性病的研究。評價那些不會發生改變的暴露因素與疾病的聯繫，橫斷面研究並不亞於分析性研究。有時也可利用血清學檢驗、生化實驗等進行感染率、帶菌狀況或免疫水平等的調查，以及生理、解剖、生化等指標的調查。

（三）研究設計要點

1.明確調查目的　是考核預防、治療措施的效果，還是探索病因或危險因素；描述疾病的分布為社區診斷提供基線資料，為衛生保健工作決策提供參考，還是確定高危人群，等等。

2.掌握有關的背景資料　只有充分地掌握背景資料，了解該問題現有的知識水平，國內、外進展情況，才能闡明該研究的科學性、創新性和可行性，才能估價其社會效益和經濟效益。掌握背景資料有三種途徑：①自己經驗的總結；②向有關專家請教；③查閱文獻資料。這項工作不僅是制訂計劃時的工作，而且應當貫穿於研究的全過程，是一個十分重要的環節。

3.確定研究人群　調查者往往是在抽樣後才測量暴露。這時可在一個確定的地理區域內的人口、家庭或其他單位抽取樣本。有時根據暴露狀態選擇人群，特別是暴露容易識別時。例如，想比較天津市不同區的精神紊亂患病率，則可從不同區抽樣。如果對某職業暴露有興趣，可選擇有暴露的工廠的工人與無暴露的工廠的工人，比較其患病率；或選擇工廠中有暴露的部分工人與另一部分無暴露的工人比較。如果是相對小的人群，則可包括全部人群；如果不實際或花費太大，則可選擇暴露組與非暴露組。

在橫斷面研究中，抽樣過程使調查者有可能得到最有效的研究設計，以能代表將結果推及的目標人群為原則。

4.暴露的測量　暴露即我們所研究的因素，研究對象所具有的特徵，所發生的事件。暴露並不僅限於與研究對象有關的外界因素，同時也包括機體內部的因素如遺傳因素、內分泌因素和精神因素等。暴露又稱變數。暴露必須有明確的定義和測量尺度。應盡量採用定量或半定量尺度和客觀的指標。用調查表、記錄、實驗室檢查、體檢和其他手段來測量暴露。知道暴露於這些因素多長時間，什麼時候暴露很重要。例如調查者常想知道是否吸煙時間越長，疾病患病率越高。

5.疾病發生的測量　在人群中進行現況調查時，應盡量採用簡單、易行的技術和靈敏度高的方法。同時需注意檢驗結果中的假陽性，特別在患病率較低的疾病的現況研究中尤為重要。例如，某項方法檢出肺癌，其假陽性率為1％。假定調查人群肺癌患病率為5/10萬，也即調查10萬人有5名病人，而同時在其餘99995名中檢出假陽性病人999.95人，即1000人。這時，如不能鑒別5例病人和1000名假陽性病人，就會誤認為患病率為1000/10萬或1％。由此可見，在人群中通過現況調查研究發現病人與在醫院中診斷一例病人是性質不同的兩件事。

對疾病必須提前建立嚴格的診斷標準，標準要利於不同地區的比較。調查表、體檢或一些特殊檢查常聯合應用。如果可能，應測定疾病首次症状發作的時間。有時由於疾病系逐漸發生難於確定發作時點，或直到現況調查時才知道疾病存在。

對有惡化期或緩解期的疾病，重要的是詢問沒有症状或體征的人過去是否曾有過症状。雖然調查者或許不能據此肯定他們是否有病，但可以考慮他們可能有病或分析時將他們分開分析。

6.擬定調查表　調查表又稱問卷（questionnaise），是流行病學調查的主要工具。調查表設計的好壞，對調查結果有著舉足輕重的影響。調查表沒有固定的格式，內容的繁簡、提問和回答的方式應服從於調查的目的，並適應於整理和分析資料的要求。現在普遍採用的格式是把擬收集的數據項目用恰當的措詞構成一系列的問題。

調查表的主要內容分為兩類。一是一般性項目或叫識別項目，包括姓名、性別、年齡、出生年月、出生地、文化程度、民族、職業、工作單位、現住址等。另一部分即調查研究項目或叫研究變數。這是調查研究的實質部分。編寫這部分內容時應注意以下幾項原則：

（1）措詞要準確、簡練、通俗易懂、易於回答，儘可能不用專業術語，避免引起被調查者的誤解或不同理解。

（2）與本次調查有關的項目一項也不能缺，而與本次調查無關的項目一項也不應有。

（3）問題按邏輯順序和心理反應排列，先易後難，先一般後隱私。不能遺漏可能的答案。例如詢問「你愛吃酸還是愛吃辣」，如果供選擇的答案只有「愛吃酸」和「愛吃辣」兩項，則漏了「酸辣都愛吃」「和酸辣都不愛吃」兩種答案。正確的設計應列出全部四種答案。

（4）盡量獲取客觀和定量的指標。例如詢問「你吃水果是經常吃、不常吃還是偶爾吃」，不如問「你每月吃多少水果？21斤以上，11～20斤，10斤及以下」更好些。

調查表中提問的方式主要分「封閉式」和「開放式」兩種。「封閉式」即在問題後列出若干互斥的備選答案，供被調查者選定其中的一個。答案的範圍相當於測量的尺度。「開放式」指年齡、出生日期、吸煙支數等一些不能明確限定答案尺度的問題。有時也可將兩種方式結合起來提問。

準備用計算機處理的調查表，常在每項數據後留出編碼用方框以便於編碼輸機。

一般說，一個完善的調查表並不是一次就可以擬就的。如有可能，最好做幾次包括設計人員參加的預調查，須幾經試用和修改方可臻完善。

7.對調查員的要求　對調查員的最基本要求是實事求是的科學工作態度和高度的責任心。調查員要有一定的文化水平，但是並非醫學水平越高的人越適於做調查工作。相反，有醫學知識的人易於摻入自己的假設和看法，調查時易於誘導性地提問題而產生信息上的偏倚。從這個意義上講，倒不如非醫務人員調查更客觀。對調查員應經過嚴格的培訓和考核再決定取捨。

（四）普查、篩檢及抽樣調查

1.普查和篩檢　現況調查若是為了早期診斷、治療病人，在特定時間、特定範圍內進行全面調查稱為普查（censns）。特定時間應當較短，甚至指某時點。特定範圍指某個地區或具有某種特徵的人群。

普查的目的除了早期發現和治療病人之外（如各地開展宮頸癌的普查），有時還是為了了解疾病和健康狀況的分布而進行的。前者如了解血吸蟲病、高血壓病、冠心病等的分布；後者如對兒童發育、營養的調查等。

普查不適用於發病率很低或無簡易診斷手段的疾病。因是橫斷面調查，故一般只能獲得陽性率或現患率而得不到發病率資料。同時，還應注意普查的成本和收益問題。如過去用拍胸部小於X線片來普查肺結核，成本高、收益少，現已不再使用。

篩檢（screening）的目的主要是為了早期發現可疑患者，以便能進一步確診，達到早期治療的目的。篩檢實際可看做普查過程中一個較早的組成部分。其方法及評價見第五章。

2.抽樣調查　如果現況調查的目的是為了查明現患情況或當前某病的流行強度，則可用抽樣辦法進行調查，即抽樣調查。例如我們要研究某個地區某病現患率，該目標地區的總體人群即目標人群（target population）或叫抽樣框架（sampling frame），按統計學原則從其中抽取部分人作為調查對象，即樣本人群或研究人群（study population）。然後，可根據樣本人群的結果推斷目標人群的現患率。

抽樣調查比普查費用少、速度快、覆蓋面大、正確性高。

抽樣調查的缺點是不適用於患病率低的疾病，不適用於個體間變異過大的資料，並且設計、實施和資料的分析均較複雜。

抽樣必須隨機化，樣本必須足夠大，這兩點是抽樣調查的基本原則。

（1）抽樣方法：目前在流行病學調查中使用的抽樣方法有單純隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣、整群抽樣和多級抽樣。在現況調查中，後三種方法較常用。

1）單純隨機抽樣（simple random sampling）：這種方法的基本原則是每個抽樣單元被抽中選入樣本的機會是相等的。簡便、易行的科學分組方法是利用隨機數字表。抽籤、抓鬮的方法嚴格地說不能達到完全隨機化，但因其簡單、實用，小範圍的抽樣仍可使用。簡單隨機抽樣首先要有一份所有研究對象排列成序的編號名單，再用隨機的方法選出進入樣本的號碼，已經入選的號碼一般不能再次列入，直至達到預定的樣本含量為止。

單純隨機抽樣的優點是簡便易行。其缺點是在抽樣範圍較大時，工作量太大難以採用；以及抽樣比例較小而樣本含量較小時，所得樣本代表性差。

2）系統抽樣（systematic sampling）：此法是按照一定順序，機械地每隔一定數量的單位抽取一個單位進入樣本。每次抽樣的起點必須是隨機的，這樣系統抽樣才是一種隨機抽樣的方法。例如，擬選一個％的樣本（即抽樣比為1/20），可先從1～20間隨機選一個數，設為14，這就是選出的起點，再加上20，得34，34加20得54，……。這樣，14，34，54，74，94就是第一個號中入選的數字，以後依次類推。

系統抽樣代表性較好，但必須事先對總體的結構有所了解才能恰當地應用。

3）分層抽樣（stratified sampling）：這是從分布不均勻的研究人群中抽取有代表性樣本的方法。先按照某些人口學特徵或某些標誌（如年齡、性別、住址、職業、教育程度、民族等）將研究人群分為若干組（統計學上稱為層），然後從每層抽取一個隨機樣本。分層抽樣又分為兩類：一類叫按比例分配分層隨機抽樣，即各層內抽樣比例相同；另一類叫最優分配分層隨機抽樣，即各層抽樣比例不同，內部變異小的層抽樣比例小，內部變異大的層抽樣比例大，此時獲得的樣本均數或樣本率的方差最小。

分層抽樣要求層內變異越小越好，層間變異越大越好，因而可以提高每層的精確度，而且便於層間進行比較。

4）整群抽樣（cluster sampling）：抽樣單位不是個體而是群體，如居民區、班級、連隊、鄉、村、縣、工廠、學校等。然後用以上幾種方法從相同類型的群體中隨機抽樣。抽到的樣本包括若干個群體，對群體內所有個體均給以調查。群內個體數可以相等，也可以不等。

這種方法的優點是，在實際工作中易為群眾所接受，抽樣和調查均比較方便，還可節約人力、物力和時間，因而適於大規模調查。但整群抽樣要求群間的變異越小越好，否則抽樣誤差較大，不能提供總體的可靠信息。

5）兩級或多級抽樣（two-stage or multi-stage sampling）：這是大型調查時常用的一種抽樣方法。從總體中先抽取範圍較大的單元，稱為一級抽樣單元（例如縣、市），再從抽中的一級單元中抽取範圍較小的二級單元（如區、街），這就是兩級抽樣。還可依次再抽取範圍更小的單元，即為多級抽樣。

多級抽樣常與上述各種基本抽樣方法結合使用。

（2）樣本含量

1）對均數做抽樣調查時的樣本含量公式：

n=(u_aσ/δ)²（式3-1）

式中n為樣本含量，u_α為常態分佈中自左至右的累積機率為σ/2時的u值（如u_0.05=1.960，u_0.01=2.576）,σ是標準差，δ是允許誤差。也可用如下公式：

n= (t_as/δ）²（式3-2）

式中s為樣本標準差代替總體標準差σ，以t分布中的t_α代替常態分佈中的u_α。當樣本含量n<30時，用後一個式更合適。

例：欲調查某病病人血紅蛋白含量，據以往的經驗，σ=3.0g/100ml，要求誤差不超過0.5g/100ml，並定α=0.05，則該調查樣本大小為：

n=(t_as/δ)²=1.960×3.0/0.5)²≈139(人）

2）對率做抽樣調查時的樣本含量公式：

N=K×Q/P（式3-3）

N為調查例數，P為預期陽性率，Q=1-P。當容許誤差為10％時，k=400；容許誤差為15％時，k=178；容許誤差為20％時，k=100。（見表3-2）。

表3-2　按不同預期陽性率和容許誤差時現況調查樣本大小

預期陽性率	容　許　誤　差
預期陽性率	0.1P	0.15P	0.2P
0.05	7600	3382	1900
0.075	4933	2193	1328
0.10	3600	1602	900
0.15	2264	1000	566
0.20	1600	712	400
0.25	1200	533	300
0.30	930	415	233
0.35	743	330	186