如何理解流行病学调查中校正的“率”

谷鸿秋， 李卫

如何理解流行病学调查中校正的“率”

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谷鸿秋， 李卫

校正；标准化；率

在阅读大样本的流行病学调查文章时，我们经常会看到“经 XX校正的 XX率”，如“经性别校正的死亡率”、“经年龄校正的患病率”等诸如此类的术语。那么校正究竟是怎么一回事？什么是校正？为什么要校正？如何做校正？本文将对这些问题作一简单介绍。

校正是一种统计学的数据处理过程，常用于性别、年龄等人口结构不同的人群间的健康结局的比较。通常由于人们在生理、心理、社会等各个方面的变化会综合反应于性别和年龄，因而健康结局在不同的性别、年龄中都会存在差异[1]。例如，乳腺癌多见于女性，在男性中则很少见。大部分的慢性病（高血压、糖尿病、肿瘤）常见于老年人群，而各种伤害（溺水、烫伤、交通事故）则多见于儿童。因此，如果两个人群的性别、年龄结构存在差异，就有可能“歪曲” 健康结局在这两个人群中的真实反应。这也就是流行病学中常常被提及的混杂因素。例如，表1中，在各个年龄段基本都是甲县的肺癌死亡率低于乙县，但是总体上却是甲县的高于乙县[2]，出现 这种不一致结果的原因就是：①肺癌在各年龄层中的死亡率不同（大体上是年龄越高，肺癌死亡率越高）；②两县的人口结构不同（甲县的人口结构偏老龄化）。甲县因有更多的老年人从而使整体的死亡率被拉高。因此，直接比较两县的肺癌死亡率是不恰当的，我们需要“平衡”两县的年龄结构，然后再做比较其死亡率。由于两县的人口结构不同，我们可以用一个统一的标准（常用两县的整个人口分布作为标准），对其人口结构进行调整，然后按此标准在各个年龄层对粗死亡率进行调整，最后合计调整的率就可以获得经年龄标化的死亡率。如此，可见甲县的肺癌标化死亡率是低于乙县。具体过程如表2 所示。

此外，还有一种情况是我们想获得某地某病的患病率，于是做抽样调查，但是抽样获得的人群年龄结构与总体的人群年龄结构有差异，此时我们也经常用总体的人群结构去调整我们调查所得的率，以此来更好的估计总体人群的患病率。例如，2002 年中国居民营养与健康状况调查时，便对调查结果用 2000 年全国的人口数据进行了年龄和地区的调整[3]。

表1 甲乙两县各年龄组人口及肺癌死亡率（1/10 万 ）

表2 甲乙两县各年龄组肺癌粗死亡率及标化死亡率（1/10 万 ）

以上“率的校正”的方法都是“标准化法”，需要以一个“标准人群”对所研究人群的率在各年龄层进行调整。另一种方法便是“模型调整法 ”，利用 Logistic 回归模型、广义线性模型，混合效应模型等统计模型调整多个因素（甚至包括随机效应）后，依据模型估算我们需要的率，从而得到经多因素校正的率。这种方法可以控制多个“混杂”因素，可以在“平衡”多个因素后来比较率的大小。限于篇幅，具体方法在此不做详细介绍，感兴趣的读者可以查阅相关资料来学习。

简而言之，校正的率使“率”在同一个平台上，增加了可比性，也使得样本信息更好的反映了总体的情况。在阅读流行病学调查报告时，在比较不同流行病学调查结果时，我们应注意校正率背后的隐含信息。

[1]Kleinbaum D G, Kupper L L, Morgenstern H. Epidemiologic Research:Principles and Quantitative Mefhods[M].Wiley.1982.

[2]方积乾 . 卫生统计学 [M]. 第 5 版 . 北京 : 人民卫生出版社 , 2006.

[3]杨晓光 , 孔灵芝 , 翟凤英 , 等 . 中国居民营养与健康状况调查的总体方案 [J]. 中华流行病学杂志 , 2005,7:471-474.

2013-02-15)

（编辑：梅平）

100037 北京市，中国医学科学院 北京协和医学院 心血管病研究所 阜外心血管病医院 国家心血管病中心医学研究统计中心

谷鸿秋 博士 主要从事生物统计学研究 Email: guhongqiu@yeah.net 通讯作者：李卫 Email: Liwei@mrbc-nccd.com

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1000-3614（2013）02-0155-01

10.3969/j.issn.1000-3614.2013.02.022