1、浙江大学浙江大学 陈陈 坤坤(一)从只研究传染病到研究所有疾病(二)从疾病到健康(三)从“流行(Epidemic)”的定义引申到 “分布(Distribution)”的定义(四)从应用医学科学到方法学(五)新的分支学科不断涌现(六)以传染病为中心建立起来的流行过程 理论已不能适应本学科新的发展第一部分历史回顾六个方面(一)从只研究传染病到研究所有疾病流行病学的历史概况单病因学说与多病因学说(二)从疾病到健康流行病学学科涉及的领域不断扩大，除了从传染病扩展到包括非传染病在内的所有疾病之外，还产生了从疾病引申到生理状态、心理卫生、优生优育、人类遗传、意外伤害等非疾病的问题。遗传流行病学、代谢流行病
2、学、意外伤害(车祸、自杀等)流行病学等健康流行病学(三)从“流行”的定义引申到“分布”的定义现代流行病学的定义从只研究流行、爆发(多发病)也研究少数 疾病(少见病)流行的定义、分布的定义(四)从应用医学科学到方法学流行病学作为一门应用医学科学在防病灭病中所作的贡献早为人所共知。流行病学是一门预防医学中的方法学，也是医学科研中的方法学(如DME等)流行病学方法本身的研究进展也非常快，如：快速流行病学评价方法(五)新的分支学科不断涌现 由于本学科的研究内容越来越多，领域越来越广，特别是由于免疫学、遗传学等学科的迅速发展及一些新学科如分子生物学、评估学等的的出现，进一步促进了流行病学原有内容的逐步衍
3、化：(五)新的分支学科不断涌现血清流行病学 代谢流行病学职业流行病学 环境流行病学地理流行病学 评估流行病学行为流行病学 管理流行病学分子流行病学(前沿阵地)健康流行病学(群体健康机理学)理论流行病学等因病种命名之者如肿瘤流行病学等则更是不一而足，名目繁多(六)以传染病为中心建立起来的流行过程理论已不能适应本学科新的发展前苏联学者：传染病流行过程的三个环节两个影响因素的理论从生态学角度提出以致病因子(Agent)、宿主(Host)和环境(Environment)三方面的相互影响来归纳疾病发生发展的机理上述何种理论才能更好地解释所有疾病的流行规律，才能更好地适应本学科当今的发展，尚需在不断实践中
4、获得答案第二部分流行病学最新进展1、方法学上的长足进步2、微观与宏观齐头并进3、分支学科不断涌现流行病学作为预防医学的分支学科，作为医学基础学科的最新进展主要表现在以下三个方面：一、方法学上长足进步 快速流行病学评估(REA)方法研究的五个领域：1、区域调查及抽样方法 2、监测方法 3、个体危险度的测定 4、社区危险度及健康状况的指标 5、病例对照方法实例：恶性肿瘤危险度数量化评估Arizona大学：癌症危险度记分法大肠癌危险因素数量化评估方法冠心病、脑卒中、糖尿病的危险因素数量化评估数量化评估方法的用途：1、筛检：人群筛检与医院筛检2、健康教育：个体与群体一、方法学上长足进步 研究类型(方法
5、)不断更新(1)巢式病例-对照研究(nested case-control study)(2)病例-队列研究(case-cohort study)(3)病例-病例研究(case-case study)(4)单病例研究(case-only study)(5)病例交叉设计(case cross-over design)(1)巢式病例对照研究 又称队列中的病例对照研究，嵌入式病例对照研究，是一种将队列研究和病例对照研究相结合的一种分析性研究方法。其原理是首先建立研究队列，然后收集每个队列成员的暴露信息以及有关的混杂资料，并进行随访观察，以观察期内出现的病例为病例组，并从该队列未发病的个体中以一定的要
6、求随机抽取对照，进行病例对照研究，后续的资料分析与传统意义的病例对照研究相同。(2)病例队列研究 是巢式病例对照研究的一种设计类型，同样是病例对照研究和队列研究相结合的一种分析性方法，是指在确定研究队列后，按一定比例和要求随机从队列中选出一个有代表性的样本作为对照组，而后在该队列中进行的多个研究的病例组均以其作为对照组，进行研究分析。(3)病例病例研究 是传统病例对照研究应用上的发展，是指将具有某特定特征的病例与无该特征的该病病例(如是否携带某多态位点)进行比较，以发现针对有该特征的特殊病因因子。(4)单病例研究 是病例对照研究的衍生类型，最初是遗传流行病学研究中分析的一种设计，即分析病例组中
7、环境因素与遗传标志二者分布的差异即以是否具有研究的环境因素和遗传标志进行分组统计病例数(N11 N10 N01 N00)，而后计算OR值，分析环境与遗传因素在疾病发生中的作用和关系。已广泛应用于遗传流行病学、肿瘤流行病学以及相关慢性流行病学研究分析。(5)病例交叉设计 该方法首先由Maclure M 于1991年提出(Am J Epidemiol 1991;133:144-53)，是病例对照研究的衍生类型，用于研究短暂暴露因素是否为疾病的危险因素，该研究与前瞻性交叉设计有关，但其暴露因素不是人为给予的，是以发病个体自身前后进行对照的研究。病例交叉设计的资料如果以人时计数可同于队列研究的资料分析
8、。有关其详细介绍可参阅http:/www.pitt.edu/super1/lecture/lec0821/001.htm 一、方法学上长足进步循证医学与Meta分析：流行病学是循证医学产生和发展的动因 临床流行病学与循证医学实践 文献(研究成果)的综合评估Meta分析(1)循证医学实践的步骤过程 提出需解决的临床问题；检索和收集最好的相关证据；评估文献的方法学质量、效果大小和结 论的外推性；综合证据和其它相关因素，制订病人的处理方案；评估上述4项的效果和效率，不断改进。(2)关于干预效果的质量分级随机对照试验的系统综述 随机对照试验 非随机对照试验 无对照病例系列个人经验和观点高质量低质量方法
9、学(3)Meta分析 定义：国内又译为元分析或荟萃分析。即对以往的同一研究目的的研究结果进行系统的综合的定量分析的统计学分析方法。在医学研究中的应用：Meta-analysis方法应用到医学有关的文献第1篇发表于1955年，是由Beecher 在JAMA上发表的The powerful placebo （JAMA,1955,159(17)：1602），之后该方法在医学科研中得到了广泛应用，其方法也不断得到改进。(3)Meta分析 Meta分析的基本步骤包括：查找文献；相关研究的质量评定和取舍即确定文献的入选标准和排除标准；入选研究数据的记录和综合；资料的统计分析包括资料的同质性检验和效应指标的
10、综合分析；灵敏度分析；最后是总结成文。近年来，有关Meta分析在医学科学中的应用无论是方法学本身还是应用范围都有了很大进步，具体可参阅由Ralf Schulze 主编的“Meta-Analysis:New Developments and Applications in Medical and Social Sciences”一书。二、微观与宏观齐头并进 分子流行病学与人类基因组流行病学 现场流行病学：古老但仍然生命力旺盛 大数据与流行病学(1)分子流行病学定义 Kilbourne(1972)流感的分子流行病学 Schulte(1993)Molecular Epidemiology首部专著 徐
11、德忠(1998)国内首部分子流行病学专著(1)分子流行病学 内容外暴露(环境)体内剂量生物学有效剂量机体紊乱早期疾病(临床前期)临床疾病 (1)分子流行病学特点l是以病因研究为主体的流行病学趋于成熟的重要标志；l是现代流行病学的一个前沿阵地。其使体外和体内暴露的剂量能准确地测量其使机体内微细的形态和功能变化能早期觉察其使错误分类和错误诊断的现象大大减少其使预防和干预手段更加先进、有效(2)人类基因组流行病学l人类基因组计划的发现如何尽快转化为维护人类健康的应用？l已用于临床检测、治疗的基因方法综合效果如何？l所谓的疾病危险基因及其变异在人类疾病和健康中的贡献率有多大？人类基因组流行病学应运而生
12、(2)人类基因组流行病学定义 运用系统的流行病学研究观点和方法，探讨人类基因突变对人群健康状况和疾病危险度的影响，阐明基因基因、基因环境间交互作用的定量关系，并为临床诊断、治疗和行为、环境干预等提供依据。(3)现场流行病学CFETP与ZFETP应急反应有效组织调查与处理工作 疾病监测的管理和评价 及时提供决策依据 与媒体和大众的交流(4)大数据与流行病学 概概 念念 大数据（大数据（big data）是指成批大规模的、复杂的、可链接的数据信）是指成批大规模的、复杂的、可链接的数据信息，并无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管理、存储、息，并无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管
13、理、存储、检索、共享、传输和分析的数据集。检索、共享、传输和分析的数据集。(4)大数据与流行病学 特特 点：点：“4V”特征特征 Volume:数据量巨大，单位以数据量巨大，单位以EB计算计算Variety:数据类型繁多，覆盖文本、音频、图片、地理位置信息等数据类型繁多，覆盖文本、音频、图片、地理位置信息等Value:可供研究的价值大，对数据可供研究的价值大，对数据“提纯提纯”提出了更高要求提出了更高要求Velocity:区别于传统数据挖掘最显著的特征，产生更新速度快，要求区别于传统数据挖掘最显著的特征，产生更新速度快，要求 有更高的处理效率。有更高的处理效率。(4)大数据与流行病学大数据分析
14、 揭示数字间的奥秘(4)大数据与流行病学神经计算机 第六代计算机(4)大数据与流行病学数据可视化 数据之视觉形成的研究大数据带给流行病学的机遇大数据带给流行病学的机遇IBM公司的超级计算机华生公司的超级计算机华生 疾病预测模型疾病预测模型Google Trends 对某些地区的流感进行预测对某些地区的流感进行预测数据来源：Google 流感趋势(http:/www.google.org/flutrends)38大数据带给流行病学的机遇大数据带给流行病学的机遇大数据提供了更多的流行病学研究资料大数据提供了更多的流行病学研究资料 疾病的病因和结局疾病的病因和结局 药物靶点药物靶点 疾病的早期预测和
15、预防能力疾病的早期预测和预防能力大数据带给流行病学的机遇大数据带给流行病学的机遇 大样本减少随机误差大样本减少随机误差 客观数据减少回忆偏倚客观数据减少回忆偏倚 研究不同数据架构之间的相关研究不同数据架构之间的相关大数据提高了流行病学研究效能大数据提高了流行病学研究效能大数据时代面临的问题大数据时代面临的问题l 2013年美国对流感影响程度的过高估计年美国对流感影响程度的过高估计l 用于生产蜂蜜的蜂群数量与因吸食大麻而被逮捕的用于生产蜂蜜的蜂群数量与因吸食大麻而被逮捕的青少年数量呈负相关青少年数量呈负相关数据来源：Google 流感趋势(http:/www.google.org/flutren
16、ds)42大数据时代面临的问题大数据时代面临的问题n 虚假关联虚假关联n 生态学谬误生态学谬误大数据时代面临的问题大数据时代面临的问题 伦理学问题：隐私保护与数据安全伦理学问题：隐私保护与数据安全 数据的存储：更新快、数据量庞大数据的存储：更新快、数据量庞大 数据的处理：标准化与规范化数据的处理：标准化与规范化 数据的分析：受制于大数据技术的发展数据的分析：受制于大数据技术的发展 数据的挖掘：缺乏交叉学科的复合型人才数据的挖掘：缺乏交叉学科的复合型人才 数据的共享：不同数据库间的链接与整合数据的共享：不同数据库间的链接与整合大数据时代的流行病学大数据时代的流行病学 个体化健康管理开始流行个体化
17、健康管理开始流行 利用先进的传感器设备，为个体健康监测与评估实施连利用先进的传感器设备，为个体健康监测与评估实施连续、续、实时的信息；实时的信息；针对不同人群实施个体化预防、诊断与治疗方案针对不同人群实施个体化预防、诊断与治疗方案大数据时代的流行病学大数据时代的流行病学超大规模队列研究具有超大规模队列研究具有大样本大样本（数十万）、（数十万）、随访时间长随访时间长（数十年）、（数十年）、综合学科综合学科（预防、临床、基础等）、（预防、临床、基础等）、多病种多病种、多因素多因素、整合性整合性（多个数据库来源）、（多个数据库来源）、共享性共享性（数据资源（数据资源可分享）等特点可分享）等特点在大数
18、据时代如何提高促进健康和预防疾病的应用潜力？在大数据时代如何提高促进健康和预防疾病的应用潜力？大数据时代的流行病学大数据时代的流行病学 建立更强大的流行病学研究基础建立更强大的流行病学研究基础 观察性数据观察性数据 人群的代表性人群的代表性 ClinGen项目：在临床方面对注释基因进行汇总，创建项目：在临床方面对注释基因进行汇总，创建集成式资源集成式资源 NIH设立的生物医学数据设立的生物医学数据知识奖项知识奖项:有助于开发出适有助于开发出适用于大数据分析的新工具和人员培训系统用于大数据分析的新工具和人员培训系统大数据时代的流行病学大数据时代的流行病学大数据时代的流行病学大数据时代的流行病学
19、采用随机临床试验和其他实验设计采用随机临床试验和其他实验设计 采用干预性研究检验以大数据信号为基础的新兴疗法采用干预性研究检验以大数据信号为基础的新兴疗法三、分支学科不断涌现 除了分子流行病学等近1020年发展起来的分支外，还出现了如管理流行病学、行为流行病学等新名称。三、分支学科突发事件流行病学 突发事件的定义：狭义指突发公共卫生事件，指突然发生、已造成或可能造成社会公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他严重影响公众健康的事件。突发事件流行病学是指运用流行病学原理和方法分析突发事件发生的原因及危险因素，提出干预和防治措施，并对措施效果做出评价的一门流行病学新兴的分支学科。三、分支学科管理流行病学 定义：是现代流行病学的一个新兴的重要分支，是将流行病学的原理和方法与卫生管理实践相结合来研究卫生管理领域中的相关问题，如卫生项目的计划、实施和评估，临床工作的质量控制和制定规范化的工作指南等。三、分支学科管理流行病学用途l收集卫生信息，为卫生决策提供依据l进行社区诊断，掌握基线资料l制定卫生计划，确定策略和措施l实施卫生计划，进行质量控制l开展评价和监督，提高管理水平l影响决策过程，提高决策水平流行病学的展望1.宏观与微观并举2.传染病与非传染病并重3.重视人群健康研究4.发展应急流行病学5.巩固循证浪潮中流行病学的作用
