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测量疾病与暴露相关性的概念(二)

前面,我们给出了一些非常重要的定义(prevalence, incidence, IRR, CIR, AR, PAR...);这些概念或是为了描述暴露或健康事件的分布状态,或是用来描述暴露与健康间的关联。为了更加接近真实的测量这些具有健康意义的指标,我们需要引入一些实验设计和统计分析的方法。接下来,我们会从分析干扰因素、试验设计、统计学方法等多个方面对流行病学进行全面介绍,先讲讲因果推断(causal inference)
你知道么?其实因果性(causality)在我们还未学会说话前就已经掌握了。比如,小孩饿的时候就会啼哭以吸引母亲喂食。但这样的理解是不成系统的,因此,在流行病学中就产生了理论模型用来讨论因果性。
充分病因模型 (sufficient-component cause model)
病因(cause):一般称为危险因素,是指使疾病发生概率升高的因素,这里的危险是指不利事件,或某种条件,或某种特质。
充分病因(sufficient cause): 必然导致疾病发生的最少条件的一个事件组合。也就是说所有的因素在一个sufficient cause中都是导致疾病所必需的。如下图,假设病人甲得了HIV是因为病因A、B、C和D(A=HIV病毒暴露,B=未知,C=捐血,D=交叉使用针头);病人乙得了HIV是因为病因A、B、E和F;病人丙得了HIV是因为病因A、C、G和H。
  • 组分病因(component cause):特定sufficient cause里面的一个事件,或一个条件,或一个特质。比如,病因A~H。
    必要病因(necessary cause):在所有sufficient cause里面都存在的某一个事件,或某一个条件,或某一个特质。比如,病因A=HIV病毒暴露。
    个体病因关系 (individual causal inference)
    使用以上模型可以有助于我们认识个体病因关系。
    场景:病人甲交叉使用针头,导致了HIV;病人乙没有交叉使用针头,也获得了HIV.
    交叉使用针头 假设使用 假设不使用
    病人甲
    病人乙
    • *是:得HIV;
    • 否:没得HIV。
    推断合理的情况如下:
    交叉使用针头 假设使用 假设不使用
    病人甲
    病人乙
    所以我们可以发现:交叉使用针头是病人甲的病因,却不是病人乙的病因。但是对于任何一个人,我们始终只能接受一种措施,并产生一种结果;而不能假设采取另一种措施后可能产生的结果。所以,对于个人,病因产生的效应是无法获取的。
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