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流行病學(xué):六、預(yù)后的判斷

預(yù)后(prognosis)是對疾病結(jié)局的概率預(yù)測,也就是指發(fā)病后疾病未來過程的一種預(yù)先估計(jì)。疾病的預(yù)后不僅是簡單的治愈及死亡,尚包括并發(fā)癥、致殘、惡化、復(fù)發(fā)、緩解、遷延、存活期限(如五年存活率)及生存質(zhì)量等病情發(fā)生某種變化或達(dá)到新的穩(wěn)定狀態(tài)的情況。認(rèn)清疾病的自…

預(yù)后(prognosis)是對疾病結(jié)局的概率預(yù)測,也就是指發(fā)病后疾病未來過程的一種預(yù)先估計(jì)。疾病的預(yù)后不僅是簡單的治愈及死亡,尚包括并發(fā)癥、致殘、惡化、復(fù)發(fā)、緩解、遷延、存活期限(如五年存活率)及生存質(zhì)量等病情發(fā)生某種變化或達(dá)到新的穩(wěn)定狀態(tài)的情況。認(rèn)清疾病的自然史,對各種疾病的預(yù)后判斷很有幫助。疾病的自然史是指不受任何治療措施的干預(yù)時疾病的過程與結(jié)局。但除了解疾病的自然史外,還應(yīng)了解某些公認(rèn)的治療措施干預(yù)后的疾病發(fā)展過程,如某種腫瘤擴(kuò)大根治術(shù)后的五年存活率等。為了準(zhǔn)確做出預(yù)后判斷,必須注意減少或排除誤差,向病人及其家屬提供預(yù)后情況,應(yīng)在群體水平上用流行病學(xué)方法給以概率的概念。

(一)預(yù)后判斷的誤差

1.選擇偏倚 一項(xiàng)預(yù)后研究中所觀察到的病例,僅是樣本,而研究目的是將結(jié)論推至它的總體。最能代表總體的樣本,應(yīng)該是從它的總體中隨機(jī)抽取的。但在教學(xué)醫(yī)院或省級醫(yī)院所收留的病人,他們通常病情比較重或復(fù)雜,他們的預(yù)后往往比人群中的病人較嚴(yán)重一些。選擇這些病人做樣本而將其預(yù)后來推至其他病人就會有很大的偏倚。

2.“零時刻”不同 零時刻是指被觀察的疾病的起始時刻,全部觀察對象雖不可能同時得病,但對每個對象觀察的起始時刻應(yīng)當(dāng)是該疾病發(fā)展的同一起始階段,否則預(yù)后的結(jié)果就會產(chǎn)生偏倚。例如腎結(jié)石的復(fù)發(fā)率,有人僅從患腎結(jié)石住院手術(shù)的病人中了解既往有無腎結(jié)石史,發(fā)現(xiàn)腎結(jié)石復(fù)發(fā)者可以高達(dá)30%。如果以此結(jié)論,將會使腎結(jié)石病人思想負(fù)擔(dān)很大。住院病人因觀察的零時刻不一樣,不能將初發(fā)者、復(fù)發(fā)者劃入同一組去觀察預(yù)后。

3.附加因素不同 即使“零時刻”相似,但結(jié)局并不一定相同。因?yàn)榻Y(jié)局和患者精神心理狀態(tài)、治療條件、有無合并癥、原來的健康狀況和性別、年齡等因素均有關(guān)。

4.隨訪時間、對象不同 隨訪的目的是確定每一研究對象在觀察期內(nèi)的結(jié)局。如只研究經(jīng);蒯t(yī)院治療的患者預(yù)后情況,就無法得到全面結(jié)論。必須對所有的治療的病人組織較好的隨訪,才可以了解較確切的預(yù)后。如對腫瘤治療療效的預(yù)后觀察一般也要隨訪3年或3年以上。

(二)預(yù)后的常用指標(biāo)

預(yù)后指標(biāo)是指用來描述、估計(jì)、比較預(yù)后的指標(biāo)。選擇有效而可靠的預(yù)后指標(biāo),是研究預(yù)后的前提。預(yù)后既包括生命延長情況,也應(yīng)包括生命質(zhì)量改善情況。

對于病程短,可以治愈的疾病,其預(yù)后指標(biāo)多用治愈率。病程長、不易治愈的病可用復(fù)發(fā)率、緩解率等。對于嚴(yán)重的疾病多用病死率(或存活率)、致殘率等。

1.病死率 一般用于在短期內(nèi)可見結(jié)局的疾病。病死率是指患有某病的人之死亡率。在比較病死率時應(yīng)注意年齡、性別、病情等方面的可比性,還應(yīng)注意失訪偏倚。把早日出院的病人排除于計(jì)算范圍之外,其本質(zhì)上也是一種失訪。

2.反應(yīng)率 給予某種治療后,疾病呈現(xiàn)某種好轉(zhuǎn)證據(jù)的病人所占百分比。

3.緩解率 進(jìn)入疾病證據(jù)消失期的病人百分比。

4.復(fù)發(fā)率 在經(jīng)過一段疾病證據(jù)消失期后,又出現(xiàn)疾病證據(jù)的病人百分比。

以上四種率在規(guī)定期內(nèi),或觀察期很長,足以包括所有可以發(fā)生的結(jié)果。

5.5年存活率 從病程某時點(diǎn)起存活5年病人的比例。但用該率來表示預(yù)后常常會丟失許多有用的信息。圖6-7中,A、B、C、D四種情況的5年存活率均為10%,但實(shí)際的預(yù)后有明顯不同。

圖6-7 五年生存率的局限性,四種五年生存率同為10%(Rh Fletcher,1982)

A、存在孤立肺部結(jié)節(jié)的肺癌患者,開始時死亡比以后多,早期死亡是由于肺瘤所致。以后死于腫瘤的危險性下降。

B、壁間動脈瘤切割后早期死亡率甚高,但如患者經(jīng)歷數(shù)月仍然存活,則以后該病引起死亡的可能極小。

C、表示慢性粒細(xì)胞白血病在診斷后的頭幾年內(nèi)對生存率的影響相對較小,但以后死亡危險逐漸增高,至第5年時,大部分病人均已死亡。

D、一般人群中活至百歲者的5年生存率,代表一種基本水平。其五年生存率亦與A、B、C三組病人相似。

6.生存隊(duì)列jfsoft.net.cn/kuaiji/ 用生存率分析的方法來描述疾病的預(yù)后,可以知道隨訪過程中各時刻病人死亡或生存的可能性,這就提供了更多的預(yù)后信息。分析生存情況,可以先收集一組病人,從病程的同一點(diǎn)(如某種癥狀或體征的出現(xiàn)、診斷的確立或開始某特定治療后)開始隨訪,直至全部病例陸續(xù)出現(xiàn)該結(jié)果為止。以隨訪時間為橫座標(biāo),生存例數(shù)為縱座標(biāo)作圖,即可獲得階梯形的生存曲線。圖6-8為9例成纖維細(xì)胞肉瘤患者開始接受BCNU治療后的生存曲線。由圖可得到任何一天的存活人數(shù)。當(dāng)隨訪例數(shù)相當(dāng)多時,生存曲線由階梯型變?yōu)楣饣那。但多數(shù)情況并不如此簡單,并非每一個病例都會得到完整的隨訪,即使經(jīng)過努力,還會有中途失訪的病例。而且,只有等到全部病例都完成隨訪,才能作出生存率分析。為了有效地應(yīng)用所得到的隨訪資料進(jìn)行生存率分析,一般可使用壽命表方法。

7.壽命表法 生存分析中最常用的方法是壽命表法,它是用以描述人群中死亡和生存情況的一種概括方法,可有效地利用所有資料。它是通過研究一隊(duì)列人群在其整個生命過程中,當(dāng)按照一定的年齡別死亡率死亡時,所獲得的在特定時間內(nèi)的累積生存概率。臨床常用的壽命表是根據(jù)暴露史將人群分組,然后描述各組結(jié)局的情況,它說明各組人群任一時點(diǎn)平均發(fā)生某一結(jié)局的可能性。即求出病人在治療后活過X年后,再活過下一年的可能性。

圖6-8 BCNU治療9例成纖維細(xì)胞

肉瘤患者的生存情況

如100例手術(shù)病人術(shù)后第一年內(nèi)死亡20例;年末存活80例,則術(shù)后第一年的生存率P0=80/100=0.80;第二年此80例又有10例死亡,70例生存,則第二年的生存概率為P1=70/80=0.875。求兩年累積生存率為70/100。此數(shù)值也可由第一年及第二年的生存概率相乘求得:

P2=P0·P1=0.80×0.875=0.70

兩種方法計(jì)算結(jié)果相同。n年之累積生存率為

Px+1=P0·P1·P2…Pn(式6-8)

在用壽命表法時,任一時點(diǎn)存活的機(jī)會,是用活過那一時點(diǎn)之前每段時間的累積存活率估計(jì)的。在間隔期內(nèi)無人死亡,則生存率為1,間隔期內(nèi)可能有一個或多個病人死亡,這個期間內(nèi)的生存概率可以用存活數(shù)與有死亡危險的人數(shù)之比來計(jì)算。間隔期內(nèi)如無一人死亡,則生存概率不變。有些病人早已死亡,已退出研究或在那個時候還沒有隨訪到,因此都不算暴露人數(shù),它們也就不作估計(jì)間隔存活情況之用。因此實(shí)際上生存概率僅在間隔期內(nèi)有死亡者才需重新算過。然后以概率論的乘法定律將各年的生存的概率相乘,即得其活過各年的累積生存率。

實(shí)例:1965年某市腫瘤醫(yī)院總結(jié)曾在該院作過手術(shù)的607例乳腺癌病例隨訪10年的累積生存率,結(jié)果見表6-9。

表6-9 607例乳腺癌術(shù)后生存率計(jì)算表

術(shù)后年數(shù)X(1)期內(nèi)失訪人數(shù)Wx(2)期內(nèi)死亡人數(shù)dx(3)期初觀察人數(shù)Nx(4)訂正觀察人數(shù)Nx(5)期間死亡概率qx(6)期間生存概率Px(7)(X+1)年累積生存率P(X+1)(8)生存率的標(biāo)準(zhǔn)誤Sp(X+1)(9)
0-6359607575.50.10250.89750.89750.0126
1-7169485449.50.15350.84650.75970.0186
2-5543345317.50.13540.86460.65680.0218
3-3830247228.00.13160.86840.57040.0239
4-3113179163.50.07950.90250.52500.0252
5-267135122.00.05740.94260.49490.0261
6-211410291.50.15300.84700.41920.0288
7-1146761.50.06500.93500.39200.0301
8-1635244.50.06740.93260.36560.0317
9-1203428.00.00001.00000.36560.0317

醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法。上海科學(xué)技術(shù)出版社,1978

表6-9的幾點(diǎn)說明:

Wx表示X~(X+1)年期間的失訪及中斷觀察人數(shù),由于這些人都隨訪了X年以上,但不滿(X+1)年,所以計(jì)算時作1/2人數(shù)計(jì)算,即算作平均隨訪了(X+1/2)年。

dx是專指死于乳腺癌的人數(shù),不包括其他死因死亡的人數(shù)。

N′x為訂正觀察人數(shù),含有實(shí)際觀察人數(shù)的意思。

N′x=Nx=1/2wx

N′O=NO-WO/2=607-(63÷2)=575.5

qx=dx/ N′x為死亡概率

例 “0-”組死亡概率q0=dx/ N′x=59/575.5=0.1025

px=1-qx為期間生存頻率,意指活過X年的可能性,“0-”組生存概率P0=1-0.1025=0.8975

(X+1)年累積生存率P(x+1)是根據(jù)概率的乘法定律將各個期間生存率相乘而得。

(X+1)年的累積生存率P(x+1)=P0·P1·P2……Px

術(shù)后活滿1年的累積生存率P(0+1)=0.8975

術(shù)后活滿2年的累積生存率P(1+1)=P0·P1

P(2+1)P3=P0·P1·P2=0.7597×0.8646=0.6568

余類推。生存率的標(biāo)準(zhǔn)誤按下式計(jì)算:

(式6-9)

例如3年累積生存率的標(biāo)準(zhǔn)誤

經(jīng)壽命表法計(jì)算出的生存率資料可以制作生存率曲線圖。以橫座標(biāo)為時間(年或月),縱座標(biāo)為生存率(%)作圖,將各年生存率按年份點(diǎn)入圖中,并用直線連接即可得出生存率曲線。

現(xiàn)以上述607例乳腺癌術(shù)后逐年生存資料為例作生存率曲線圖(見圖6-9)。

圖6-9 607例乳腺癌術(shù)后生存率曲線

(醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法,上?茖W(xué)技術(shù)出版社,1978)

預(yù)后是用疾病過程中出現(xiàn)某種事件結(jié)果的概率來描述。原則上,可通過隊(duì)列觀察,直到所有受觀察者都出現(xiàn)該事件結(jié)果為止。但是,這種方法失訪率高、效率低,故常用壽命表分析法,可較少受到失訪的影響。壽命表法應(yīng)用于死亡和尚存,也就是說這些被觀察和隨訪的病人判定的終點(diǎn)。有時不一定用死亡,而是用某些事前明確規(guī)定的癥狀的出現(xiàn)作為終點(diǎn)。如我們可以觀察或隨訪癌癥病人手術(shù)后復(fù)發(fā)率取代死亡率等。因此,壽命表法不僅可用于生命分析,還可用于對其他結(jié)局:如腫瘤的復(fù)發(fā)、排斥或再感染等任何定期隨訪獲得的事件的計(jì)數(shù)資料指標(biāo)的分析比較。只要該事件是兩分的(即不是……就是)而且在隨訪期間只發(fā)生一次,均能用壽命表法加以研究。

附表1 兩組百分比相差顯著時所需例數(shù)(Ⅰ)

甲組百分比乙 組 百 分 比
05101520253035404550556065707580859095100
02001006045363026231816151413101099886
5200480160956050383327201171613121211998
10100480720220120775840362826201816151412998
1560160720940272140866049383225201916151212119
20459522094011203101639565483930252019151514129
253660120272112012803521751006851403126201916151210
303050771403101280140037018010673504030262019161310
352638588616335214001500400180113745140312520181613
402333406095175370150015604101901147450403025201714
45182736496510018040015601580415190113735139jfsoft.net.cn/shouyi/32261915
5016202838486810618041015801580410180106684838282016

附表2 兩組百分比相差非常顯著時所需例數(shù)(Ⅱ)

甲組百分比乙組百分比
05101520253035404550556065707580859095100
0300150100705647383329242220171615141212119
5300780260155100775840383430272519181715141211
1015078012203601881208968544037302725201817151412
15100260220158046022014098765846393326242018171512
2070155360158019005202551501057860453934282420181714
25561001884601900218058028016810880604840352824201815
30477712022052021802380630296170119806050403426251916
35385889140255580238025406743081801208560483933272517
40334868981502806302540266068031518012080604539302720
452938547610516829667426602700693315180119806046373022
502434405878108170308680270027006803081701087858403424

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