流行病学（epidemiology）是一门什么样的学科？ 第1页

谢邀！

前言：生统流病PhD，Szklo的Epidemiology Beyond the Basics 和Rothman的Modern Epidemiology两本书翻黑了。对于这个学科算是有一点点概念，写下来跟大家共同探讨。对于完全没有接触过这个学科的朋友，希望这篇文章能有助于你了解这个学科大概是干什么的。而学过的朋友，有助于重新梳理一遍知识结构。文短情长，挂一漏万，就请不要纠结我这个没讲那个没提了：）

这篇文章不会具体到每一个很细的概念，重点是梳理这门学科内主干知识之间的关系，努力呈现一个整体的形态。它将以risk为核心，组织流行病学这个学科的知识体系，兼顾提及生物统计的一点知识。当然也有其他的组织方法，本文仅是个人观点。

另外，文章里面的术语都是英文，其他都尽量用中文表达。一方面是我不知道对应的中文术语是什么，另一方面，某些术语翻译得实在有点烂，内心吐槽很久。

Part 1. 流行病学是什么 ？

流行病学（Epidemiology，简称Epi），首先要澄清这并不仅仅是关于“流行的疾病”的科学。Epidemiology源自希腊语（epi=upon，demos=common people，logy=study），意指“关于民众中间发生了什么的学科”。古时的老百姓最关心的是生老病死，所以这个学科自诞生之日就与健康相关。公认的开山祖师是古希腊医生希波克拉底，因为他是目前已知第一个研究疾病与环境之间关系的人，尽管理论和方法都与现在相差甚远。随后的漫长岁月，有一些著名医生（Villalba，Fracastoro，Thomas Sydenham等等）各自对这个学科做了贡献，但总体而言发展很慢。如此直到19世纪，John Snow的出现。John Snow是公认的现代流行病学的创建者。他的事迹，详见我的另一个回答：

目前统计学在国内外的发展现状是怎样的？都有哪些分支？今后的研究方向大致是向哪里走？ - 姜大山的回答

一个年轻有为的医生，John Snow，这时已经是伦敦皇家外科医学院和伦敦皇家内科医学院的双料成员，盯上了这个问题。他不太相信空气传播霍乱的说法，认为水里携带的细菌才是主因。他用几年时间，走遍伦敦进行调研和病情记录，绘制了一系列的点图。

这就很大程度上挑战了“空气传染”说，因为如果是空气传染的话，霍乱的发生应该是比较均匀的才对。同时这个研究也提供了很强的证据支持霍乱是水传播的。就在图的中心，Snow将传染源锁定为一个公共抽水机（从被污染了的泰晤士河里取水），并说服政府将抽水机挪走。尽管这个研究后来还有一些波折，这里按下不表，无论如何，Snow的工作大大开拓了当时的研究视野。

Snow对于伦敦霍乱问题的研究，启发了一代统计学家和医生。自他以后，对于健康现象及其原因的研究开始飞速增长，流行病学终于成为我们今天看到的模样。

流行病学，是研究一切健康现象与其原因之间的关系的学科。Wikipedia上对epi的定义是研究健康现象和疾病的“patterns，causes，and effects”，Szklo在书里说epi是健康状态和健康事件的“distribution and determinants”的学科。其实都一样，对象是健康现象和它的原因，核心是它们之间的关系，这个关系经常用风险Risk来描述。我们通过搞清楚各种分布、趋势、决定因素和作用，实现控制健康风险的目的。

可以这样进行简单的梳理：以risk为核心，我们定义了一些基本的指标；为了测量这些指标，我们发明了一系列的实验设计和统计方法；因为这些实验和方法有可能受到各种各样的干扰，所以才有了bias, confounding和effect modification的研究来分析这些干扰来自什么地方；正是为了抵消这样的干扰，我们才有了matching，stratification和adjustment等手段。总之在某种意义上，出发点是risk，落脚点也是risk。通过对真实的risk的追求，我们清楚了事物之间的因果关系，在这个基础上，我们才有可能采取措施，控制那些原因，达到维持人类健康的目的。下文一一论述。

Part 2. 什么是 Risk ？

Risk顾名思义指风险，在流行病学里指“发生某种健康问题的风险”，也就是发生某种健康问题的可能性。健康问题不一定是疾病，也可能是肥胖，吸烟，喝酒，吸毒等等。

Risk的测量是来自于对以往事件的统计，这体现了一个基本的思想：过去是什么风险水平，未来的“一段时间之内”仍然“很有可能”面临同样的风险水平，除非我们使用一些手段去改变现状。

Risk有两个最基本的指标：incidence 和 prevalence。Incidence指的是人群中“新的”的健康事件发生的比率（incidence = number of new events / population at risk），是最直接反映risk的指标。比如，A市今年发生了比去年更多的感冒事件，那么今年的incidence就比去年高，也就意味着今年面临着更大的感冒的风险。

Incidence有两个地方一定要明确指出：必须统计new events，以前发生的不算；必须是population at risk，那些与risk无关的人口不算。比如，统计上海今年的感冒incidence，那么去年及以前的感冒事件就不必计入，非上海居民也不必计入。

Incidence有几种：cumulative incidence，incidence proportion，incidence density。区别在于对分母的处理：简单来说，考虑人口的变动，就是第一个，如何考虑，有各种correction技术；不考虑人口的变动，就是第二个；将每一个人在统计期内停留的时间考虑在内，就是第三个。不能说某一种绝对比其他的好用，要根据具体问题具体分析，这里就不展开了。

第二个基本的指标是prevalence，人群中现存的健康事件相对于人群中所占的比例（existing events / population）。分为两种： point prevalence和period prevalence。前者是某一个时间点上的数据，后者则是某一个时间段内的数据（需要根据人口的波动来调整分母）。各有各的用处。比如得病时间长的疾病，用point prevalence就可以估测出真实情况，取数据方便又便宜。而对于得病时间短的疾病，则应选用period prevalence，比如感冒，如果只在一个时间点上测量prevalence，那么那些得了感冒又痊愈了的人，就不会被计算在分子内，这显然低估了真实的风险。

如果人群A患感冒的比例高于B人群，我们倾向于相信A人群有更高的感冒的“风险”。但这只是“倾向于”，并不意味着我们一定会这么认为。玄机在于existing events是一个存量的概念，而incidence涉及的new events是一个流量的概念。我们更关心的是流量，是新事件。如果一种疾病在现有人群中所占比例很高，但是再也不发生新的病例了，那么这种病对我们来说，就是低风险甚至无风险的，反正再也不会有人得病了嘛。反之，如果一种疾病目前在人群中比例很低，但是每年都有大量新病例发生，这就是高风险。所以在risk的两个基本指标中，incidence是主要使用的，prevalence是辅助使用的，incidence和prevalence的类型要根据情况选用最合适的。这一点一定要搞清楚，因为使用的指标并不是越多越好！我们使用它们，究其根本还是为了揭示真实的“风险”水平。

Part 3. 如何使用 Risk 来表达 exposure 与 outcome 之间的关系 ？

上一部分反复举例，就是在比较不同人群的risk。Risk 不同，意味着某个人群遭遇过使他们更容易得病的一种原因。所以我们要引入两个新的东西：exposure和outcome。Exposure 不一定是致病（或治病）的主要原因，但有可能是增加（或降低）风险的原因，比如吸烟增加了得肺癌的风险，或者一种新型手术降低了得肺癌之后死亡的风险，等等。

由于一群人经受了exposure，而另一群人没有，两组人面临的risk往往是不同的。如何衡量这种不同呢？我们有这么几种基本的指标：

1. Relative Risk （也叫Risk Ratio，RR）。两组的risk相除即得到relative risk。

2. Attributable Risk （AR）。两组的risk相减即可。

3. Odds Ration （OR）。Odds是一个人群中得病人数与未得病人数之比值，而OR是两个人群的Odds的比值。

4. Rate Ratio （也简称RR）。常常把Rate Ratio与Relative Risk混为一谈，但实际上还是有细微的差别。Rate Ratio是两个Rate之间的比值，而这个rate可以是任何rate，不一定指risk。比如常用的一个指标是prevalence rate ratio，这里rate指的是prevalence rate，并不是risk。

各个指标还有不同的变形，比如AR有Percent AR（%AR），Population AR（PAR），和Percent Population AR （%PAR）。OR又根据实验设计的不同，计算公式也不一样。

Part 4. 如何测量 risk ？

如何测量Risk是整个流行病学最核心的方法论。某种程度上可以简单地认为，流行病学是研究如何通过实验拿到数据，而生物统计是拿到数据后如何分析数据（实际情况比这复杂的多）。两者是上下游的关系，合在一起构成公共卫生的两个基本的支柱。虽然本文是关于流行病学的介绍，顺便也说一部分生物统计的知识。

首先，为了测量risk，我们需要各种实验设计。最好的study design是RCT。其次是observational study，包括cohort study，case-control study，cross-sectional study。再次是Ecological study。本质上都是两组人（或者多组人）相互比较risk，但区别还是很大的。下面分别解释一下（下列图片来自于Gordis的教材和网络）。

RCT全称是Randomized Control Study。这个实验将吸收进来的人们随机的分为两组，观察在不同的exposure（此处的exposure是治疗手段）之下，人们的风险是否改变（此处是病的症状是否缓解）。RCT之所以最好，是因为红字标注的“Randomly assigned”（又称randomization）。这个过程可以理解为通过随机分组，使得两组人从总整体上看“几乎一模一样”，也就不会因为两组人具备不同的特征而导致治疗的结果受到干扰。比如，5000名20岁的人跟5000名50岁的人，没法比。但是一旦将这10000个人随机分成两组，则两组人的平均年龄就都约等于35岁，这就可以比较了。