医学统计学案例分析范例

医学统计学案例分析范例

医学统计学案例分析评述医学期刊论著：《口岸出入境人员预防接种统计分析》【题目】口岸出入境人员预防接种统计分析【研究目标】对口岸出入境人员的预防接种情况进行统计分析，为各种跨国传染性疾病的预防提供参考数据。【研究人群】2010年1月--2012年5月口岸接受预防接种的出入境人员6870位，其基本资料如下：男3678人，女3021人；年龄在3-79岁之间，平均年龄45.6岁。经免疫前检查和询问，研究对象均无严重的疾病，且无接种疫苗过敏史及禁忌症。【资料类型】本资料是计数资料。（1）原文：研究对象：选择我处2010年1月-2011年4月，2011年5月-2012年5月两个时间段6870位出入境人员，将其按公务人员、船员、劳务人员、留学人员、旅游探亲及商务等进行分组。（2）问题：①文献中未明确“我处”的具体含义，没有明确研究对象的来源。②文献中未提及“6870位出入境人员”是如何产生的，即是普查，还是抽样调查？如果是抽样调查，未明确抽样的方法，是如何应用随机抽样的方法选择这6870位研究对象的？【统计方法】（1）本论著未明确使用了何种统计学方法，我们组认为：首先应对资料进行正态性检验和方差齐性检验，若满足正态、方差齐，选择χ2检验，否则应选用秩和检验。一篇论文结论的正确与否，需根据该篇论文所选用的检验方法和检验结果进行判断。如果没有检验方法或检验方法不合理，就无法知道检验结果是否出错，也就无法对结论进行准确判断。（2）文献尽管在“1.4统计学处理”中提及了“使用SPSSl5.2软件进行统计学分析”，注明所采用的统计软件，但方法中未注明统计推断方法，没有明确\n采用了那种统计方法，即是卡方检验还是秩和检验等。（1）在没有提及统计方法的前提下，全文也没有表示统计结果，即具体的计算值和相对应的P值，只有P<0.05，表述不完整。正确的统计分析方法、具体的统计量值和Ｐ值是最终准确推断结论的重要依据，三者缺一不可。所以，具体的Ｐ值和统计量应在论文表格或文字描述中说明。（4）统计符号书写不规范：检验水准表述有误，原文“检验水平取P=0.05”，应改为“检验水准ɑ=0.05”。【结果表达】（1）在“2.1不同时间段接种人数比较”中：①原文：研究将研究对象按照2010年1月-2011年4月，2011年5月-2012年5月分为两个时间段进行研究，第一个时间段接种人数为4606人，第二时间段接种人数为2264人。第二时间段较第一时间段接种人数明显减少，且具有显著差异性（P＜0.05）。②错误：结果表述有误：“第二时间段较第一时间段接种人数明显减少，且具有显著差异性”。2个时间段研究对象数量不同，通过统计分析不能得出“人数明显较少”的结论，应表述为：按ɑ=0.05水准，差别有统计学意义，可以认为2个时间段接种人数不同。（2）在“结果2.2和2.3”的结论中：①错误：均未明确具体的统计值及相对应的P值，“具有显著性差异”应改为“差别有统计学意义”。（3）统计表表示不正确:①统计表为三线表，在有“合计”一项时，应加一条分隔线。\n《小剂量米非司酮在子宫腺肌病治疗中的临床疗效分析》【题目】《小剂量米非司酮在子宫腺肌病治疗中的临床疗效分析》【研究目标】探讨米非司酮治疗子宫腺肌病的临床疗效。【研究人群】：72例依临床症状、彩色超声或腔镜检查诊断为子宫腺肌病的患者【资料类型】：此资料为计量资料【所用统计分析方法名称】：t检验【结果表达规范情况】：统计表有问题。首先，无数字的地方没有用“—”表示，而是直接空格。其次，P值表达的意思与文中所论述的不同，文中说是将治疗后3个月与6个月分别与治疗前比较得出P值，而表格中表达出的含义是P值是由三组数据一起比较得出的。再次，统计表并不能完整地表达文中所论述的情况，例数为什么减少这个信息这个并没有在表格中表达出来。虽然文章中说明了情况，但是信息有些杂乱，使用统计表可以使重要的信息一目了然，为读者提供便利。【应用的分析方法是否正确】：个人认为应用的分析方法不正确。首先，它并未说做过方差齐性检验，其次，它看不出使用的是哪种t检验，不是单样本资料的t检验，也不是独立样本的t检验，若说是配对样本的t检验，它每次的观察例数不相同，治疗前是72例，治疗后3个月是56例，治疗后6个月又变成62例。再次，它将治疗后3个月与6个月分别与治疗前比较，割裂了原来的整体设计方案,\n资料的利用率及结论的可靠性低,应采用方差分析进行处理。【结果解释是否正确】：结果描述中，“32例病人的月经情况与治疗前比较差异有统计学意义”这句话中，32例病人来的莫名其妙，看不出是从哪里来的，可能是笔误。【如何修正】：应采用方差分析进行处理。医学期刊论著研究案例分析2010年中国60岁以上居民高血压和糖尿病及血脂异常状况调查一、论文题目《2010年中国60岁以上居民高血压和糖尿病及血脂异常状况调查》二、研究目的凋查2010年中困60岁以上居民高血压、糖尿病及血脂异常状况。随着我国人口老龄化程度的加剧，高血压、糖尿病和心脑血管疾病等慢性病的患病率逐年增长。高血压与脑卒中关系密切，70％以上脑卒巾患者患有高血压弘。。糖尿病患者发生高血压的风险是非糖尿病患者的2～3倍，糖尿病患者的脑梗死发生率也明显高于非糖尿病者。血清TC或LDL—C升高均是冠心病和缺血性脑卒中的独立危险。笔者利用2010年中国慢性病监测数据，分析了我国不同地区60岁以上居民的高血压、糖尿病及血脂异常状况。三、研究人群对象：2010年在中国内地31个省(自治区、直辖市)及新疆建设兵团开展了中国慢性病及其危险因素监测调查。该调查采用多阶段整群随机抽样方法，在全国疾病监测系统的162个监测点进行。调查对象为监测点18岁以上的常住居民(在该地区居住6个月以上的居民)，纳人分析的有效样本量共为97187名，其中60岁以上居民共19\n981名。所有调查对象均签署了知情同意书，本研究通过巾国CDC伦理委员会审查。四、资料类型本次调查项目包括问卷调查，体重、身高和血压测量，以及血糖与血脂的检测。问卷调查：包括家庭问卷和个人问卷。家庭问卷内容包括家庭成员人口学基本信息、家庭经济和饮食状况；个人问卷内容主要包括吸烟、饮酒、饮食、身体活动状况，以及高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺病(COPD)、肿瘤等主要慢性病的患病情况。计量资料：体重、身高、血压、血糖、血脂二分类变量：性别、是否患病五、统计分析方法统计学分析：对≥60岁居民监测数据，以性别、年龄、城乡和地域(东、中、西部)作为分层因素进行统计分析。按照同家统计局的分类方法，将全国所有的县(区)按照地域分成东、中、西部；将县、县级市和旗定义为农村(参与本次调查的新疆建设兵团某部被定义为农村)，其他为城市。采用患病率指标，运用检验分析各层内及各年龄组之间的高血压、糖尿病以及血脂异常的差别。所有结果(患病率)均经过复杂加权调整，按照2010年中国慢性病监测的抽样方案计算了抽样权重，计算权重的过程和方法详见文献。应用SAS9．2统计软件进行数据分析，以P<0．05为差异有统计学意义。纠错：统计学分析方法中说明了本文使用检验来分析各层内及各年龄组之间的高血压、糖尿病以及血脂异常的差别。虽然没有什么错误。但我认为最好先说明资料类型之后再说明具体使用哪种检验才比较合适。六、结果表达（1）高血压、糖尿病及各项血脂异常患病情况：经过复杂加权计算后，我国60岁以上居民高血压患病率为66．9％，东部高于西部；糖尿病患病率为19．6％，东部高于西部，城市高于农村，女性高于男性；3项血脂异常患病率均呈现女性高于男性，城市高于农村，高甘油三酯血症是血脂异常的主要类型，患病率为10．8％(表1)。\n结论：高血压患病率为66．9％，东部高于西部(分别为67．9％和62．5％)(P<0．05)，城乡差异无统计学意义(P>0．05)。糖尿病患病率为19．6％，东部高于西部(分别为21．5％和17．7％)(P<0．05)，城市高于农村(分别为25．O％和17．0％)(P<0．05)。纠错：（1）假设检验结果结果正确表达方法：应写出描述性统计量，如样本均数、率、相关系数、回归系数、相对危险度、半数效量等，以及可信区间、检验统计量、P值；然后根据P值做出统计学推断，并作出相应的医学专业结论。以上面的结论为例：对于高血压患病率东部高于西部这个结论来说，不仅没有给出统计量卡方值，也没有写出在α=0.05的检验水准。而且在下面的表1中是对东、西、中部进行了卡方检验，并没有看到两两比较的结果，这显然是不对的，而且也没有给出95%可信区间。（2）线条使用错误：至少用三条线，表格的顶线和底线将表格与文章的其它部分分隔开来，纵标目下横线将标目的文字区与表格的数字区分隔开来。部分表格可再用横线将合计分隔开，或用横线将两重纵标目分割开。其它竖线和斜线一概省去。本篇文章的统计表违背了三线表的基本原则。（3）组段分组方法错误：本例中组段为为60~64,65~69,70~74,75~79这样划分年组段的问题是：64岁零几个月的人就不能归到任何一个年龄组中，这是不对的。而本文列表中的表述方法，实际只是各相应年龄组，而不是组段。根据组段划分原则：1、确定各组段上下限时，各组段要连续但不重叠。除去最后一个组段，其余组段应包含下限值，不包含上限值。2、同时分组不宜过粗，也不宜过细。通常分为10～15个组。本文中的组段较少，应再细分。\n3、第一组段应包含最小值，最后一组段应包含最大值。本例中最后一组并无最大值。