连续性危险因素暴露的人群归因危险度精确计算及统计软件实现

摘要：

人群归因危险度( population attributable fraction, PAF)是一种广泛用于评估人群暴露对健康影响的流行病学指标[1].其计算过程是通过对实际人群中危险因素暴露的分布与理论最小分布比较,若人群中危险因素暴露降低到理论最小分布,估计疾病或死亡降低的比例[2].从数据类型看,人群危险因素暴露主要分为两大类:分类变量和连续性变量.当人群危险因素暴露水平为分类变量时,人群归因危险度计算过程比较简单[3];但人群中危险因素暴露呈连续性分布的情况也广泛存在,如人群中呈正态(近似正态)分布的收缩压,目前的研究通常采用离散求和的方式来近似估计其对疾病的人群归因危险度,估算过程较繁琐复杂,尚无可供直接实现此类计算的统计软件或程序模块,其应用的普及受到一定影响.本文将通过理论推导,实现危险因素暴露呈正态分布时人群归因危险度的快速精确计算,并在Excel和RStudio软件中以收缩压( SBP)导致缺血性心脏病( IHD)为例,编制程序快速实现其人群归因危险度计算,旨在为疾病负担研究中提高相关指标的运算效率和通过Excel/RStudio等统计软件实现这一过程操作提供帮助.

所属期刊栏目：38

分类号：R181.3(流行病学与防疫)

资助基金：上海市医学领军人才;国家自然科学基金项目

在线出版日期：2021-03-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：141-143