健康医疗大数据为肿瘤流行病学研究提供机遇

<正>本期基于大数据的肿瘤流行病学研究专刊在《中华肿瘤防治杂志》的大力支持和各位作者的努力下,经过近一年的准备,终于和各位读者见面了。基于健康医疗大数据解答肿瘤流行病学问题的研究范式目前非常活跃,相关进展性工作是肿瘤领域研究者高度关注的热门话题。相关论文数量逐渐增多的同时,研究者对研究质量的追求也随之提升,必须要认识到,健康医疗大数据在提供研究便捷的同时,也引入了新的挑战和困难(如结局的验证、混杂偏倚的控制等)。     

上海市社区人群高血压危险因素聚集与患病关系的研究

目的 <\b>研究超重与中心型肥胖、家族遗传史、不适量饮酒、吸烟、血脂异常和高血糖6项危险因素的聚集与高血压患病间的关系.方法 <\b>利用2008-2011年对15 158名35 ～ 74岁上海市社区居民进行的心脑血管疾病社区综合防治研究项目数据,采用单因素和多因素统计方法,描述危险因素聚集与高血压之间的相关性,使用纵向队列进一步对因果关系进行探讨.结果 <\b>基线调查高血压总现患率为41.9％.随着高血压危险因素聚集数目的增加,与高血压患病关联的OR值(按年龄调整)增大.聚集数目为1～5项及以上的男性其OR值依次为3.157 (95％CI:2.152 ～ 4.630)、6.428 (95％CI:4.435 ～ 9.319)、11.797 (95％CI:8.135～ 17.105)、19.723 (95％CI:13.414 ～ 29.000)、33.051 (95％ CI:21.449～50.930),聚集数目为1～4项的女性其OR值依次为2.917 (95％CI:2.374～ 3.585)、6.499 (95％CI:5.307～ 7.959)、15.717 (95％CI:12.609～ 19.591)、31.719(95％CI:21.744～ 46.270).在纵向队列中,男性和女性的2年发病率分别为1.9％和1.6％.同无危险因素人群相比,聚集数目较多的人群2年发病率较高,女性中当聚集数目为2及3项时其RR值分别为2.111(95％CI:1.024 ～ 4.350)、3.000(95％CI:1.287 ～ 6.995),差异有统计学意义.结论 <\b>随着危险因素聚集数目的增加,高血压患病风险升高,应对危险因素进行综合防控.     

国内外药品上市后安全性研究的方法学要求比较

摘要：事先制定方法学规范是保障研究流程化开展,增强研究结果真实性和可重复性的最重要措施,也是研究方案的核心内容。本文依据各国和不同国际组织的药品上市后安全性研究（PASS）指南性文件,在已发表的系列专题文章所梳理的PASS方法学内容覆盖和详尽程度差异基础上,进一步比较研究范畴与研究目的、设计类型、数据来源、设计要素、统计分析计划和各环节质量控制的方法学技术规范,提出推荐性方法学实践标准,为我国PASS方法学指南制定提供理论依据。     

杭州市超市消费者预包装食品营养标签行为流行病学调查

目的 了解杭州市超市消费者对预包装食品营养标签的认知、态度、行为的现状及其影响因素.方法 采用自行拟定的调查量表,选取杭州市某大型超市,随机抽取顾客进行面对面访谈.结果 在访谈的586(男202、女384)人中,平均年龄(41.6±17.23)岁.消费者对6种营养素的模拟购物题应答正确率依次为膳食纤维(71.84%)、脂肪(70.99%)、钙(60.75%)、盐(58.36%)、能量(50.85%)和糖(39.42%);对标识营养成分表、营养声称和希望了解相关知识的3个态度指标中,认同率分别为90.44%、87.03%和77.13%;对首次购买某食品阅读营养成分表和营养标签的2个行为指标中,阅读率分别为58.36%和80.03%.经logistic建模分析,男性、青少年、低教育人群是营养标签阅读行为的危险因素.结论 消费者营养标签阅读、理解和正确应用营养标签的能力不高,亟待改进营养标签与声称的可读性和权威性,应制定全国营养知识健康教育规划.

Abstract：

Objective To study the prevalence rates of knowledge,attitudes and use of the nutrition labeling and related influential factors in Hangzhou supermarket consumers.Methods Using a self-developed survey questionnaire,randomly selected customers were conducted a face-toface interview program in a large supermarket of Hangzhou city.Results 586 people were interviewed,including 202 males and 384 females,with the mean age as 41.6±17.23 years.The Facts Labels'were as follows:dietary fiber(71.84%),fat(70.99%),calcium(60.75%),salt (58.36%),energy(50.85%)and sugar(39.42%).The support rates of the three attitudes indicators were"support marking the Nutrition Facts Label"(90.44%)."support marking the nutrition claims"(87.03%)and"want to know more relative knowledge"(77.13%).There were 58.36% and 80.03%first-time buyers who would read the Nutrition Facts Food Labels and the Nutrition Claims.Through logistic model analysis,male,youth,low-educated people were found to be the risk factors related to the nutrition label reading behavior.Conclusion The capacity of the reading,understanding and correct application of nutrition labeling among consumers was not satisfactory.Improvement on the readability and the authority of nutrition labeling and the development of the national nutrition knowledge and health education programs were in urgent needs.     

数字教材在流行病学教学中的应用及进展

本文旨在调查国内外流行病学领域的数字教材在教学中的应用以及发展情况。研究采用网站和文献库检索,梳理了国内外流行病学数字教材的建设情况。目前我国流行病学数字教材主要采用纸质书附加二维码的形式,提供视频、习题等教学资源,但存在交互程度不足等问题。国外较好的流行病学数字教材更注重个性化、交互性和富媒体技术的应用,通过实时笔记、互动动画、答题等功能提升教材的数字化程度和学习效果,值得借鉴。本研究为流行病学教学的数字化转型提供一定的参考。     

常用药品不良反应信号检测方法比较研究

通过对报告比值比、比例报告比、信息成分法、(多项)伽玛泊松分布缩减法4种常用药品不良反应信号检测方法进行了分析比较,提出在我国开展信号检测研究的建议。     

真实世界数据适用性评价方法的研究进展与前景挑战

对真实世界数据开展适用性评价是从数据使用角度出发,保证健康医疗大数据质量并确保数据范畴与研究假设紧密相关的重要途径。基于此开展的研究也将具有更好的样本代表性和证据外推性,产出高可信度的真实世界证据。本文总结各国家、国际组织真实世界数据适用性文件,对真实世界数据适用性的概念、范畴、评价维度、指标细则、评价方式及已开展研究...     

基于医疗保险数据的数据库准确性验证方法学进展

医疗保险数据库蕴藏着丰富的信息,是研究人群疾病特征、疾病负担、提供管理政策制定依据的重要来源。在医保数据库中,通常利用疾病编码和名称构建算法来识别患者,因此,数据库准确性的验证对判断算法是否正确识别所研究疾病或某种暴露因素的人群十分重要。本文介绍国外传统的病历审查方法,并结合机器学习、自然语言处理及数据库链接等新兴辅助验证技术,探讨适合我国现况的验证方法,为促进我国医疗大数据的应用和基于医疗保险数据库开展相关研究提供参考。     

健康医疗大数据互联互通模式的经验与挑战

互联互通是目前全球各国健康医疗大数据使用面临的最大壁垒。互联互通涉及业务、安全、伦理、语义和技术5个维度,本文在比较政府主导、企业主导和研究机构主导3种常见互联互通模式的基础上,结合中国健康医疗大数据的发展现状,提出高校牵头、企业助力和政府支持的工作模式。同时,归纳出目前我国健康医疗大数据互联互通面临的3大挑战：行业标准与规范、数据安全与伦理、激励机制与考核。唯有采用切实可行的模式,攻克相关关键技术,真正将数据打通共享,才能最大限度的整合多来源数据,挖掘多应用场景,培育多业态模式,全面提升人口健康科学决策和服务管理水平。     

解决多中心药品安全性研究中变量丰度不同的策略及应用概述

当药品上市后安全性研究所关注的不良结局事件较为罕见时，开展多中心研究是解决此问题的必要措施。但多中心研究常受困于不同中心变量丰富程度不同的问题，尤其是分中心关键变量的完全缺失，导致研究无法在调整混杂时充分利用各中心的全部信息。近年提出的倾向性评分校正和迁移学习是处理分中心某些变量完全缺失的可用策略，其中倾向性评分校正已应用于药物流行病学领域，但尚未见迁移学习在该领域的报道。本文将概述两种方法的特点及应用，并重点梳理可用于解决此类问题的几类迁移学习方法，为迁移学习在多中心药品安全性评价的深入研究提供参考。