目的中断时间序列(interrupted time series,ITS)方法是评估公共卫生干预效果的常用方法。本文详细介绍该方法的基本理论及统计分析中需重点关注的问题,并通过实例数据分析进一步阐述。方法探讨ITS分析中时间序列数据的过度离散、长期...目的中断时间序列(interrupted time series,ITS)方法是评估公共卫生干预效果的常用方法。本文详细介绍该方法的基本理论及统计分析中需重点关注的问题,并通过实例数据分析进一步阐述。方法探讨ITS分析中时间序列数据的过度离散、长期趋势和季节性的控制、非线性效应以及潜在的残差自相关等问题的解决方案。实例分析中,基于2002-2006年的西西里岛0~69岁人群的急性冠状动脉事件(acute coronary events,ACEs)数据,采用Quasi-Poisson回归评价2005年1月颁布的公共场所禁烟政策对ACEs住院率的影响,采用超额风险(excess risk,ER)和超额住院率(excess hospitalization rate,EHR)两个指标来反映干预的效应。结果基于不同的研究目的和数据特点,ITS统计建模时有不同的处理策略。西西里岛的禁烟政策使得ACE住院率下降12.28%(95%CI:7.40%~16.91%)。每年因此而避免发生的ACEs共有1440例,相当于每十万人口中避免396例(95%eCI:240~541)。结论ITS方法能够基于时间序列数据有效地估计公共卫生干预的效果,该方法也普遍适用于环境、医院管理和疫苗接种等领域的干预评估,但运用该方法时若相关统计问题处理不当可能导致结果偏差。展开更多