マインドマップギャラリー 疫学 - 記述的研究
疫学における記述研究は、疫学研究手法の最も基本的なタイプであり、主に集団内の病気や健康状態、曝露要因の分布を記述するために使用され、原因仮説を提案し、さらなる調査や研究のための手がかりを提供することを目的としています。それは分析研究の基礎です。
2023-12-21 15:05:47 に編集されました記述的研究
記述的研究
特徴
観察が主な研究手法であり、研究対象者への介入は一切行われません。
曝露量はランダムに割り当てられておらず、研究の開始時に対照群はありません。
因果関係の推論はできない
タイプ
現状調査(横断調査)
目的
病気や健康状態を表す三次元分布
原因の手がかりを発見する
病気の二次予防(早期発見、早期診断、早期治療)に適しています。
高リスクグループを特定する
監視、予防、制御措置の有効性を評価する
特徴
観察研究であり、研究対象者に対して介入措置は講じられていない
曝露係数の割り当てはランダムではなく、対照群も確立されていません
因果関係の推論はできない
特定の時間(短時間)
研究対象者に固有の曝露要因(性別、人種、年齢)について因果関係を推論することができます。
過去のエクスポージャを現在のエクスポージャに置き換えるか、推定します。
状態
現在、曝露量は過去の状況とよく相関しているか、ほとんど変化しないことが示されています
元のエクスポージャと比較した現在のエクスポージャの既知の傾向
思い出される過去への暴露は非常に信頼性が低い
定期的に繰り返して発生率データを取得します
通常、短期間の病気には使用されません
研究の種類
国勢調査
目的(国勢調査と国勢調査)
早期発見、早期診断、早期治療が必要です
慢性疾患の有病率と急性感染症の分布を把握する
住民の健康状態を把握する
さまざまな生理学的および生化学的指標の正常値の範囲を理解する
適用条件
有病率の高い病気
病気の検出方法はシンプルで実装が容易で、高い感度と特異性を備えています。
人的、物的、財政的リソースがある
調査範囲が小さく、人数が少ない場合は、国勢調査をそのまま利用できます。
一定の国勢調査率(通常は 80% 以上)を確保する必要がある。
国勢調査率 = 実際に調査された人の数/調査される人の数
アドバンテージ
全体として、サンプリングエラーはありません
複数の病気や健康状態の分布を同時に調査
「三朝」予防を実現
欠点がある
有病率が低く、簡単な診断方法がない病気には適していません
仕事量が多く、検査漏れは避けられない
人的資源と物的資源を費やす
サンプル調査
原則として
ランダム化
サンプルサイズは適切です
アドバンテージ
人的、財政的、物的資源を節約する
調査作業量が少ない
欠点がある
サンプル調査の設計と実施は複雑です
情報の重複や漏れが発見されにくい
研究対象のバリエーションが多すぎて使用に適さない。
普及率が低すぎるため適用できません
サンプルサイズはランダム化が難しく、十分なサイズである
サンプリング方法
単純なランダムサンプリング
アドバンテージ
シンプルかつベーシック
各オブジェクトが描画される確率は等しい
欠点がある
全体のボリュームが大きいと実装が困難
体系的なサンプリング
アドバンテージ
母集団を知らなくてもサンプリングできる
ライブの群衆の中でもパフォーマンスが容易になる
サンプルの分布は比較的均一で、代表的です。
欠点がある
母集団内の各ユニットの分布に周期的な傾向があり、抽出間隔がたまたまこの周期と一致した場合、偏差が発生する可能性があります。
集落抽出
アドバンテージ
人的資源と物的資源を節約する
欠点がある
サンプリング誤差が大きい
層化抽出法
分類
部分的に分けられる
最適な配分
アドバンテージ
正確な
欠点がある
層別要素の選択が不適切だと、層別化の意味が失われます。
多段階サンプリング
アドバンテージ
それぞれのサンプリング方法の利点を最大限に活用する
欠点がある
サンプリングの前に、あらゆるレベルの調査単位の人口統計情報と特性を理解する必要があります。
サイズオーダーの間違い
クラスターサンプリング > 単純ランダムサンプリング > 系統的サンプリング > 層化サンプリング
調査方法
対面での面接が最も信頼できる
嘆願書、オンライン調査、電話インタビュー、自己記入式アンケート、身体検査および臨床検査
設計と実装
調査の目的を明確にする
調査対象を決定する
調査の種類と方法を決定する
サンプルサイズの推定
サンプルサイズを決定する要因
全体的な病気の有病率 (π)
π が小さいほど、必要なサンプル サイズは大きくなります
許容誤差(d)
許容誤差が小さいほど、サンプルサイズは大きくなります
有意水準(a)
aが小さいほど、サンプルサイズは大きくなります
計算方法
計量データ(計測)
n=4S*2/d*2
S: 母集団標準偏差の推定値
d:許容誤差
カウントデータ(レート)
n=Za*2PQ/d*2
P: 推定有病率
Q:1-P
許容できるエラー
研究変数を決定し、アンケートを設計する
データ収集
一般的な登録と報告
手紙調査
臨床検査データ
データの編集と分析
バイアス
制御方法
研究課題のコンプライアンスと検査率を向上させる
サンプリング方法を厳密に遵守する
測定ツールと測定方法の正しい選択
交絡因子を特定するための統計分析
現状調査におけるバイアスの可能性
選択バイアス
研究対象者の不適切な選定方法による偏り
応答バイアスなし (応答率 90% 以上)
生存者バイアス
情報バイアス
回答者のバイアス
研究者の偏見
測定バイアス
長所と短所
アドバンテージ
よく使われるサンプル調査
結果が比較できるように、同じ集団から自然に発生した同時期の対照グループが存在します。
複数の曝露要因を同時に観察可能
欠点がある
原因と結果の時間的関係を判断するのは困難
発生率データは利用できない
研究対象者は前臨床段階にあり、誤って正常なものとして分類される可能性があります。
症例報告症例報告
ケースシリーズ分析 ケースシリーズ分析
事件捜査 事件捜査
調査方法
訪問と現地調査
生態学的な研究生態学的な研究
特徴
観察や分析の単位として個人を使用するのではなく、グループを単位として使用します。
個人の曝露と病気の関係を知ることができない
大まかな記述的研究
使用
原因の手がかりを提供し、原因に関する仮説を生成する
集団ベースの介入の有効性を評価する
タイプ
生態比較研究
生態動向調査
アドバンテージ
人的資源と物的資源を節約する
未知の原因を研究すると、原因の手がかりが得られる可能性があります
個人の被ばく線量が測定できない場合に利用できる唯一の調査方法
集団ベースの介入の評価
生態学的傾向調査により、特定の病気の発生傾向を推定することができます
欠点がある
生態学的誤謬 - 暴露レベルは個人にとって真実ではない
交絡因子を制御するのは難しい
原因と結果を特定するのが難しい