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肿瘤预防试验中年发病率是如何计算的?

文章来源:未知 发布日期:2021-08-19 14:51 点击次数:
  在肿瘤预防试验的队列研究中,通常观察的时间较长,往往持续数年、十数年、甚至数十年。在这个期间内由于观察对象的流动(加入或退出),各人所受的观察时间长短不一,不便计算以人数为分母的年发病率。这时采用暴露人年为分母,用发病人数为分子计算人年发病率。每人暴露1年就是1人年。1人暴露10年或10人每人暴露1年都计算为10人年。人年发病率的计算公式为︰
 

      式中m为人年发病率,D为观察期内的新发病人数,W为观察总人年数。这是一个平均指标。也可以和年发病率一样,将观察年份分为不同的时间段,计算每一段内的人年发病率。例如分为k段,在第t段内的新病例数为Dt,观察总人年数为Wt,则第t年的人年发病率计算为
 
 
 
   人年发病率m,的概率含义是表示瞬时密度( instantaneous density )或瞬时速率,在假定服从指数分布条件下,它与年发病率pt的关系可表示为∶
 
Pt=1 - exp ( - mt× ( t ) )               ( 11-8 )

       式中△( t)表示在第t个区间的时间跨度,通常定为△( t )=1。再用式(11-5)计算累计发病概率Pk。

       例假设有一个临床疗效观察的队列研究资料,观察终点为复发。用图表示整个队列病例的进出情况如下︰

 
资料计算人年发病率
 
 
 
    注∶表中第(8)列的累积发病概率Px中的下标k为累计区间。如K=2表示区间t =1及区间t =2的长度之和。

       在1985年初有3名病人进入观察,第1例观察两年半后疾病复发,他贡献的人年数为2.5人年和一个复发事件,第2例贡献的人年数为3.5人年和1个复发事件,第3例贡献1.5人年和1个失访事件。第4例和第5例都于1986年初加入队列,分别贡献1.5人年和4.0人年和2个失访事件。将12例观察对象按观察起点重新排列的结果列于图11-2中。

       将区间跨度定为1年、即A ( t ) =1,对例资料计算的每个区间的人年数、各区间人年发病率、区间(年)发病率、以及累积发病概率的计算结果列于表11-1中。

       表中第(6 )列中的各区间人年发病率的计算如︰

       m=1/11.0 =0.091,m2=1/8.5 =0.118

       区间(年)发病率的计算如︰

    P1=1 - exp ( - m ) =1 - exp ( -0.091 )=0.087
    P2=1 - exp ( - m2 ) =1 - exp ( -0.118 ) =0.111

       用公式(11-5)将区间(年)发病率转换成从观察起点开始直至区间t截止时的累积发病概率Px的计算结果列于该表的第(7)列中。

       例如∶

 


追踪年数
 
       从这个随访资料得到一个病人从随访开始到满4年的复发概率估计值为0.675。即在此随访期内复发的可能性为67.5%。