急性冠状动脉综合征患者围术期负荷剂量他汀不能减少30天心血管事件——从统计学视角解读SECURE-PCI研究结果

最近,《美国医学会杂志（JAMA）》发表了SECURE-PCI（Statins Evaluation in Coronary Procedures and Revascularization）随机、双盲、安慰剂对照临床试验结果^（[1]）,国内有些学者解读时不够全面,以亚组结果替代整组结果,给读者造成误导。为了使读者对该研究有一完整、准确的理解,本文从统计学角度对该研究进行解读。

我国东中西部地区及城乡社区人群心血管疾病发病率及病死率分析

目的探讨我国东中西部地区城乡社区人群心血管疾病发病率及病死率情况。方法本研究基于前瞻性城乡流行病学研究(PURE)中国队列数据,选取其中基线年龄、性别资料齐全且至少完成1次随访的参与者,收集一般人口学、心血管危险因素、心血管疾病防治情况等信息。采用PURE全球研究统一的标准化病例报告表进行随访采集心血管疾病及死亡事件,以评估我国东中西部地区及城乡社区心血管疾病发病率及病死率。结果共纳入东中西部12个省份115个城乡社区的47262名参与者,年龄(51.1±9.6)岁,女性27529例(58.2%)。在11.9(9.5,12.6)年的随访期中,共记录了2686例死亡事件及5873例心血管事件,心血管疾病发病率为[11.90(95%CI:11.60~12.21)/1000人年]。不同地区心血管疾病发病率及病死率呈现出明显差异(P趋势<0.001)。西部地区心血管疾病发病风险最高[13.99(95%CI:13.33~14.65)/1000人年],东部地区次之[11.92(95%CI:11.52~12.33)/1000人年],中部地区最低[8.87(95%CI:8.25~9.50)/1000人年];而心血管疾病1年病死率呈现出从东到西依次递增的趋势[东部:10.20%(95%CI:6.95~14.73);中部:13.50%(95%CI:9.90~18.14);西部:18.62%(95%CI:14.95~22.94);P趋势<0.001]。农村地区主要心血管疾病发病率在东中西部地区均高于城市地区(东部P<0.001,中部P=0.01,西部P<0.001),1年病死率在东部(P<0.001)及西部(P=0.02)均高于城市地区。结论我国中老年人群心血管疾病发病率和病死率高,其中社会经济水平较低的西部地区以及农村地区尤为明显。

中国城乡地区烹饪用燃料和高血压患病率的关联

目的:探索中国城乡地区烹饪用燃料和高血压患病率之间的关联。方法:本研究依托于前瞻性城乡流行病学研究(PURE研究)中国地区(PURE-China研究)。于2005年5月至2009年12月期间,在12个省级行政区的城乡地区招募年龄在35~70岁之间的参与者,采用基线问卷和体格检查收集的数据。烹饪燃料来源分为固体燃料(煤、木材、农作物、动物粪便和灌木)和清洁燃料(电、天然气或沼气)。研究结局指标为高血压。采用以社区为随机效应的广义线性混合效应模型,调整的变量包括:年龄、性别、吸烟、饮酒、教育程度、财富指数、体重指数、体力活动、能量摄入、通风设备、做饭位置、PM2.5。报告校正比值比(AOR)和95%CI。结果:本研究共招募115个城市和农村社区的47 677名参与者,最终45 144名纳入分析,包含农村地区参与者22686名,城市地区参与者22 458名。农村地区采用固体燃料烹饪比例显著高于城市(72.8%vs. 3.4%,P<0.05)。农村地区使用清洁燃料人群的高血压患病率高于使用固体燃料的高血压患病率(44.1%vs. 41.0%,P<0.01)。城市地区使用清洁燃料人群的高血压患病率低于使用固体燃料的高血压患病率(41.7%vs. 42.7%,P<0.01)。采用广义线性混合模型评估显示:以清洁燃料作为参照,农村地区采用固体燃料烹饪与高血压患病率无相关(AOR=0.99,95%CI:0.92~1.08,P=0.892);以清洁燃料作为参照,城市地区采用固体燃料烹饪与高血压患病率无相关(AOR=0.92,95%CI:0.77~1.11,P=0.382)。结论:在中国城乡地区烹饪用燃料和高血压患病率无相关。

临床试验的统计学设计与评价

临床试验的统计学设计多聚焦在样本量的计算过程,其核心是提出与临床设定相对应的统计学考虑,其中预期效应值的合理假设是决定试验规模的关键。而在试验的统计分析阶段,实际观察到的效应值决定了统计检验的结果,观察效应值与预期效应值间的对应程度,是决定试验结论和临床意义合理解读的基础。本文将就上述临床试验设计与评价阶段的关键方法学考虑进行介绍。

线性回归中回归稀释偏倚校正的模拟研究

目的比较Peto-MacMahon非参数法(PM)和Rosner回归校准法(RC)对线性回归中回归稀释偏倚的校正效果,同时讨论不同情况下得到回归系数最佳校正效果时所需要的最小样本量。方法用Matlab软件随机模拟产生重复测量数据,建立线性回归模型,用PM法和RC法进行校正,比较设定的真实系数与校正前、后回归系数,评价校正效果。结果总体样本量很大时(大于10000),无论测量误差的大小,当重复测量样本量达到总体样本量的10%~30%,回归系数能达到最佳校正效果;两种方法稳定性差异无统计学意义,但PM法在计算上有更大的优势。总体样本量较小时(小于300),无论测量误差的大小,当重复测量样本量达到总体样本量的15%~30%,回归系数能达到最佳校正效果;但当测量误差很大,样本量小于50时,RC法更稳定。结论无论测量误差的大小,当重复测量数据达到一定样本量时,两种方法对回归系数的校正均有很好效果。在测量误差很大,且重复测量数据很少时,建议采用RC法进行校正;在其他情况下,建议采用PM法。

骨质疏松症与冠状动脉钙化相关性的Meta分析

目的:利用Meta分析探讨骨质疏松症与冠状动脉钙化(CAC)的相关性。方法:系统性检索Medline、Embase和Cochrane Library数据库中探讨骨质疏松症与CAC相关性的临床研究,依照纳入标准仔细筛选、评估文献。采用随机效应模型计算汇总数据的OR和95%CI来评估骨质疏松症与CAC的相关性。根据性别、骨质疏松症诊断部位进行亚组分析。结果:共纳入8项横断面研究、5946例受试者,其中558例(9.4%)诊断为骨质疏松症,1773例(29.8%)存在CAC。Meta分析结果显示,骨质疏松症与CAC显著相关(OR=1.71,95%CI:1.29~2.25,P<0.001),且在不同诊断部位亚组中均如此(腰椎亚组:OR=2.35,95%CI:1.59~3.48,P<0.001;腰椎或股骨近端亚组:OR=1.48,95%CI:1.03~2.13,P=0.036)。在女性亚组中,骨质疏松症对CAC的影响更显著(OR=2.31,95%CI:1.78~3.00,P<0.001),但在男性亚组中两者无明显关联(OR=1.48,95%CI:0.28~7.74,P=0.645)。结论:骨质疏松症与CAC显著相关,女性骨质疏松症患者和腰椎骨质疏松症患者具有更高的CAC风险。

临床意义与统计学意义结合的临床试验结果分类方法及评价研究

目的统计学意义在临床试验结果解读中发挥重要作用,但在获得有统计学意义结果时,临床意义的评估常被忽略,本研究尝试提出一种简单且明确的试验结果新分类方法,重点针对已获得统计学阳性的试验,评估其结果是否具有临床意义。方法以2019年美国心脏病学会(ACC)和欧洲心脏病学会(ESC)大会公布结果的临床试验为研究对象,通过荟萃流行病学方法,提取研究水平的特征变量。主要评价指标包括试验设计阶段假设的目标效应值及试验结果所得的观察效应值,基于两者间的差异,对已获得统计学阳性的试验进行细分,识别出临床意义可能不充分的研究;并基于检验把握度的理论提出阈值,作为对该类问题进行识别的基础。结果最终纳入分析的12项临床试验多发表于顶尖专业期刊、具有较高的研究设计与报告质量;观察效应值与目标效应值间有一定相关性(r=0.892),但基于两者间的差异,并聚焦获得了有统计学意义结果的7项试验,其中被分类为临床意义不充分的共2项,按ACC和ESC公布的试验进行划分,有统计学意义却可能无临床意义的研究各1项(1/3和1/4)。结论已获得统计学阳性结果的试验,仍有必要对其临床意义的充分性进行评估,本研究提出一种新的将临床意义与统计学意义结合的分类标准及在其基础上对临床试验结果可靠性进行评估的方法,辅助研究者识别因临床意义不充分导致的潜在风险,为临床研究结果的合理解读提供一定的参考和帮助。

ROC曲线和PR曲线在临床诊断试验评估中的应用

本研究对受试者特征工作(ROC)曲线和查准率-查全(PR)曲线的概念和性质进行概括回顾, 结合模拟数据结果, 基于患病率对ROC曲线和PR曲线的应用做出建议。研究显示, ROC曲线和PR曲线具有不同的性质, 可以从不同的侧面反映诊断方法的性能, 应结合患病率和临床场景进行选择。当患病率小于20%, 尤其是小于5%时, 应重视PR曲线的应用。