流行病学

人体解剖学 - 人体生理学 组织学 - 胚胎学 人体寄生虫学 - 免疫学 病理学 - 病理生理学 细胞学 - 营养学 流行病学 - 药理学 - 毒理学流行病学是一门探讨影响人类群体健康及疾病的学问，是公共卫生及预防医学的基石。它被视为公共卫生研究的基础方法论， 同时在循证医学中做为辨别疾病因素和最佳临床治疗途径的科学理论。在研究传染病及非传染性疾病时，流行病学家从事众多事项，包含爆发调查、研究设计、数据搜集及分析（如创建统计模组）等。流行病学家须跨足并使用不同领域的知识，如生物学、生物计量学、地理信息系统和社会科学。流行病学不仅研究传染病，其他如慢性病（像癌症、心脏病、糖尿病、高血压等等）、精神疾病、自杀与意外事件等等健康议题，甚至各种疾病的危险因子（如抽烟、肥胖、营养摄取状态、生活型态等），都可成为流行病学研究的主题。1854年，伦敦爆发霍乱，10天内夺去了500多人的生命。根据当时流行的观点，霍乱是经空气传播的。但是约翰·斯诺（John Snow）医师并不相信这种说法，他认为霍乱是经水传播的。斯诺用标点地图的方法研究了当地水井分布和霍乱患者分布之间的关系，发现在宽街（Broad Street，或译作布劳德大街）的一口水井供水范围内霍乱罹患率明显较高，最终凭此线索找到该次霍乱爆发的原因：一个已污染的水泵。人们把水泵的把手卸掉后不久，霍乱的发病明显下降。约翰·斯诺在这次事件中的工作被认为是流行病学的开端。1948年-1952年期间，理查·多尔（Richard Doll）和布拉德福·希尔（Bradford Hill）合作进行了一项病例-对照研究（Case-Control Study），通过对癌症患者吸烟史的调查，他们宣布吸烟和肺癌之间有因果联系。其后20多年，他们进行的队列研究（Cohort Study）进一步加强了这一结论。 他们的成果为控烟行动提供了科学依据。流行病学研究方法分为观察法和实验法两大类：通过调查，了解疾病和健康状况在时间、空间和人群间的分布情况，为研究和控制疾病提供线索，为制定卫生政策提供参考。通过观察和询问，对可能的疾病相关因素进行检验。分析性研究主要包括病例-对照研究（case-control study）和世代研究（cohort study，也叫定群研究或队列研究）病例-对照研究选取一组患某病的人（病例），再选取另一组没有患某病的另一组人（对照），收集两个组人中某一或某几个因素存在的情况，再以统计学方法来确定某一因素是否和该疾病有关及其关联的程度如何。世代研究则是选取一组曝露于某种因素的人和另一组不曝露于于该因素的人，再经过一段时间后以统计学方法比较两组人患某病的情况（如肺癌），以确定某因素是否和某病有关。一般来说，世代研究比病例-对照研究的结论较可靠，但世代研究耗时很长（如研究吸烟和肺癌的关系要数十年的时间），需要更多的资源。将研究对象分为实验组和对照组后，在实验组实施干预措施，在对照组中不采取措施或者应用安慰剂，通过一段时间的随访后，观察各组实验结果的差异，以此评估该干预措施的效果。根据研究对象的不同，该方法分为临床实验（clinical trial）和社区实验（community trial）两种。Case-control studies将由疾病的状态选择研究例子，是一种回溯型研究。一群是实验组(有发病者)，一组是对照组(无发病者)，两组人应尽量找相同母群体的人来研究。接下来对照两组间过去所受到的危险因子暴露程度，如下方表格所显示。(A)暴露实验组 (B)暴露对照组 (C)无暴露实验组 (D)无暴露对照组这些统计数字可以用基本的对比值(odds ratio)，比较(A/C)及(B/D) 来了解有无暴露造成的增加风险，i.e. OR = (AD/BC)因子如果OR 大于1 则"可得这些疾病很可能跟暴露危险有关"，反之如果接近 1 则两者可能没有相关，如果小于 1 则可能是保护因子(暴露后可以降低发病率)案例对照的研究，比起案例比起世代研究更具经济效益，但容易受到误差(bias)影响(回想误差、选择性误差)。另一个挑战是选择适当的控制组，母群体的例子应该平均的分配在控制组和实验组中以降低误差(the distribution of exposure among the control group should be representative of the distribution in the population that gave rise to the cases. )，这可以以随机抽样的方式从母群体抽样比，有一个争论是如果控制组包含了正在发病的案例。则这个疾病就有可能比算出的值其实有更高的侵袭率。另一个挑战是，为了统计数据的正确，最起码的案例数，必须符合95̬% 区间相对于对比值，详细如下列方程式total cases = (a+c) = (1.96)^2×(1+N)×(1÷ln(OR))^2×((OR+2√OR+1)÷√OR)≈15.5×(1+N)×(1÷ln(OR))^2N = 控制组的案例比率当对比值接近1或是0 ，对照研究就会产生出极低的对比值，举例，一个对比值 1.5 的案例，而且对照组及实验组的人数接近，其数据如下所示For an odds ratio of 1.1: