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    2021年6月25日 星期五 農歷辛丑年五月十六
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    O/E法在出生缺陷監測中的應用
    來源:本站原創發布時間:2005-08-21

      以醫院為基礎的出生缺陷監測收集的資料,可用于描述出生缺陷的流行病學特點,但其主要目的是探測環境致畸物的突然介入,動態觀察某些先天畸形發生的消長情況。先天畸形發生的突然增加,通常提示有新的致畸物進入環境。在出生缺陷監測中,常用基于Poisson分布的O/E法來探測和評價出生缺陷的異常變化。國際出生缺陷情報交換所在其季度和年度報告中均使用O/E方法,本文僅對該法的具體使用作一簡要介紹。

    1. 原理

      用單位時內(如季,月)的實際發生數(即觀察數Observed number),與按基線求得的預期發生數(即預期數Expected number)之比O/E作為統計量R,按Poisson分布原理求得一定可信度下R的界值RL和RU,亦稱顯著性因子(Significance factors),根據RL-RU是否包含R值來判定發生數或率的變化有無統計學意義。

    2. 步驟

      (1)確定觀察的時間單位,常用季度或月;計算出圍產兒數與畸形發生數即O值。

      (2)求單位時間內的預期數E。E=np 0,n為出生數,p0為某種畸形的基線率。

      (3)求各單位時間的R值,R=O/E。

      (4)查R界值表,并作出結論。若RLU,則認為觀察期內該畸形的變化與基線期相比無統計學意義;RL,表明降低有統計學意義;RL>RU,表明升高有統計學意義,此時應進行追蹤,以探明畸形發生率異常升高的原因。

    3.舉例

      表一為1997年我國部分省份第二季度幾種畸形的發生情況。以無腦畸形為例,圍產兒總數n為68332,發生數O為31,基線率p0為6.64/萬,預期數E=np 0=68332×6.64/10000=45.80,R=O/E=31÷45.80=0.68。查附表,知觀察期內無腦畸形發生率與基線率比較,其變化無統計學意義。以相同步驟處理,下列其余畸形的變化也無統計學意義。

    表一、部分省份1997年第二季度幾種畸形的發生情況

    畸形

    基線率p 0

    1/萬

    預期數E

    發生數O

    1/萬

    發生率P

    O/E值R

    無腦畸形

    6.64

    45.80

    31

    4.49

    0.68

    脊柱裂

    7.32

    50.49

    55

    7.97

    1.09

    腦積水

    6.33

    43.66

    46

    6.67

    1.05

    腭裂

    1.86

    12.83

    16

    2.32

    1.25

    總唇裂

    14.09

    97.18

    98

    14.20

    1.01

    食道狹窄或閉鎖

    0.71

    4.90

    3

    0.43

    0.61

    直腸肛門狹窄或閉鎖

    2.68

    18.49

    17

    2.46

    0.92

    尿道下裂

    3.01

    20.76

    17

    2.46

    0.82

    肢體短縮

    4.81

    33.18

    28

    4.06

    0.84

    (基線期為1996年,圍產兒數295200)

    注意事項:

      (1) RL及RU的計算 RL和RU的計算較為復雜,常用的精確計算法有Fisher法和Miettinen法,近似算法有Byar法、平方根法、正態近似法等。已有根據Fisher法求出的R界值表(表二),供大家查用。這里對RL和RU的具體計算方法不作討論。

      (2)處理R=0的情況 表二未給出觀察數為0時R的界值。當觀察期內畸形發生數為0時,R即為0??蛇\用Poisson分布原理進行假設檢驗。Poisson 分布的概率函數P(X)=e-μ. (μX/X!),X=0,1,2,3...,則有P(0)=e-μ,μ=E=np 0 .

      例:某省一季度圍產兒數n為3213,若食道狹窄或閉鎖畸形的基線率為0.65/萬,實際發生數為0,按α檢驗水準求發生0例的概率P(0)。 P(0)=e-3213×0.65/10000=0.81,按α=0.05 或α=0.01檢驗水準判定變化無統計學意義。又:若總唇裂基線率為13.89/萬,觀察值為0,P(0)=e-3213×13.89/10000=0.015,則按α=0.05水準,可認為該季度總唇裂發生率低于基線期,按α=0.01水準,還不能認為該季度總唇裂發生率低于基線期。

      此外,尚可多累積幾個觀察單位的發生數,使其值不為0,然后利用界值表進行判定。

      (3)O/E法簡單明了,容易理解,易于操作。但僅適用于服從Poisson分布的資料。對于服從其他分布的出生缺陷資料,如負二項分布,使用本法會引起一定偏差?,F有研究表明,大多數出生缺陷都服從Poisson分布,可用本法進行處理。

      但O/E法僅利用一個觀察單位的信息,準確性不高,易引起誤報和漏報。其準確性依賴于可靠的基線 。因此,基線應具有較好的可比性和穩定性??杀刃灾富€期資料與監測期資料基本條件應保持一致;穩定性指基線期應有足夠的圍產兒數據,以及畸形數據具有穩定的方差,穩定的長期趨勢,穩定的周期波動。實際經驗表明,圍產兒數20000/年,以兩年監測資料確立的基線率對一些發生率較高的先天畸形來說基本適用。通常是逐步累積若干年的數據,以得到較穩定的基線率。

    (代禮 吳艷喬)

    表二、Poisson 分布R(O/E)的界值表

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    觀察數

    95%可信度

    99%可信度

     

    下界RL

    上界RU

    下界RL

    上界RU

    1

    0.180

    39.53

    0.135

    199.60

    2

    0.277

    8.26

    0.216

    19.42

    3

    0.342

    4.85

    0.273

    8.88

    4

    0.391

    3.67

    0.318

    5.95

    5

    0.428

    3.09

    0.353

    4.63

    6

    0.459

    2.73

    0.383

    3.90

    7

    0.485

    2.49

    0.409

    3.43

    8

    0.508

    2.32

    0.431

    3.11

    9

    0.527

    2.18

    0.450

    2.88

    10

    0.544

    2.08

    0.467

    2.69

    11

    0.559

    2.00

    0.483

    2.55

    12

    0.573

    1.94

    0.497

    2.43

    13

    0.585

    1.88

    0.510

    2.33

    14

    0.596

    1.83

    0.522

    2.25

    15

    0.606

    1.79

    0.533

    2.18

    16

    0.616

    1.75

    0.543

    2.11

    17

    0.625

    1.72

    0.552

    2.06

    18

    0.633

    1.69

    0.561

    2.01

    19

    0.640

    1.66

    0.569

    1.97

    20

    0.647

    1.64

    0.577

    1.93

    21

    0.654

    1.62

    0.584

    1.90

    22

    0.660

    1.60

    0.591

    1.87

    23

    0.666

    1.58

    0.598

    1.84

    24

    0.672

    1.56

    0.604

    1.81

    25

    0.678

    1.55

    0.610

    1.79

    26

    0.682

    1.53

    0.615

    1.76

    27

    0.687

    1.52

    0.621

    1.74

    28

    0.692

    1.50

    0.626

    1.72

    29

    0.696

    1.49

    0.631

    1.71

    30

    0.700

    1.48

    0.635

    1.69

    35

    0.719

    1.44

    0.656

    1.62

    40

    0.734

    1.40

    0.674

    1.56

    45

    0.747

    1.37

    0.689

    1.52

    50

    0.758

    1.35

    0.702

    1.49

    60

    0.777

    1.31

    0.723

    1.43

    70

    0.791

    1.28

    0.740

    1.39

    80



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