يشمل علم الأوبئة قياس حدوث المرض وتحديد الارتباطات بين الأمراض وحالات التعرض.

مقاييس حدوث المرض

يمكن قياس حدوث المرض من خلال الترددات (التهم) ولكن أفضل وصف بواسطة ممتازة، والتي تتكون من ثلاثة عناصر: عدد الأشخاص المتأثرين (البسط) ، وعدد الأشخاص في المصدر أو المجموعة السكانية الأساسية (أي السكان المعرضون للخطر) التي يأتي منها الأشخاص المتأثرون ، والفترة الزمنية التي يغطيها. مقام المعدل هو إجمالي وقت الشخص الذي يمر به السكان المصدر. تسمح المعدلات بإجراء مقارنات أكثر إفادة بين المجموعات السكانية ذات الأحجام المختلفة عن الأعداد وحدها. المخاطرة، فإن احتمال إصابة الفرد بمرض خلال فترة زمنية محددة ، هو نسبة تتراوح من 0 إلى 1 ، وليست نسبة في حد ذاته. معدل الهجوم، نسبة الأشخاص المتأثرين من السكان خلال فترة زمنية محددة ، هي تقنيًا مقياسًا للمخاطر ، وليس معدلًا.

تشمل المراضة الخاصة بالمرض حدوث، والذي يشير إلى عدد الأشخاص الذين تم تشخيصهم حديثًا بمرض الاهتمام. انتشار يشير إلى عدد الحالات الموجودة. معدل الوفيات يشير إلى عدد الأشخاص الذين يموتون.

حدوث يتم تعريفه على أنه عدد الحالات التي تم تشخيصها حديثًا خلال فترة زمنية محددة ، في حين أن معدل الإصابة هل هذا الرقم مقسومًا على إجمالي وقت الشخص الذي يمر به السكان المصدر (الجدول 1). بالنسبة للسرطان ، عادةً ما يتم التعبير عن المعدلات كمعدلات سنوية لكل 100,000 شخص. يمكن التعبير عن معدلات الإصابة بأمراض أخرى أكثر شيوعًا لكل عدد أقل من الأشخاص. على سبيل المثال ، عادة ما يتم التعبير عن معدلات العيوب الخلقية لكل 1,000 مولود حي. الحدوث التراكمي، نسبة الأشخاص الذين أصبحوا قضايا خلال فترة زمنية محددة ، هي مقياس لمتوسط ​​المخاطر بالنسبة للسكان. 

الجدول 1. مقاييس حدوث المرض: تمت ملاحظة السكان الافتراضي لمدة خمس سنوات

* لتبسيط العمليات الحسابية ، يفترض هذا المثال أن جميع الوفيات حدثت في نهاية فترة الخمس سنوات بحيث كان جميع الأشخاص المائة من السكان على قيد الحياة لمدة خمس سنوات كاملة.

انتشار يشمل انتشار النقطة، وعدد حالات المرض في وقت معين ، و انتشار الفترة، العدد الإجمالي لحالات المرض المعروف أنه كان موجودًا في وقت ما خلال فترة محددة.

معدل الوفيات، التي تتعلق بالوفيات بدلاً من حالات المرض التي تم تشخيصها حديثًا ، تعكس العوامل التي تسبب المرض بالإضافة إلى العوامل المتعلقة بجودة الرعاية الطبية ، مثل الفحص ، والحصول على الرعاية الطبية ، وتوافر العلاجات الفعالة. وبالتالي ، قد تكون جهود توليد الفرضيات والبحوث المسببة للأمراض أكثر إفادة وأسهل في التفسير عندما تستند إلى الوقوع بدلاً من بيانات الوفيات. ومع ذلك ، فإن بيانات الوفيات غالبًا ما تكون متاحة بسهولة أكبر على عدد كبير من السكان من بيانات الحدوث.

على المدى معدل الوفيات من المقبول عمومًا أن يعني معدل الوفيات من جميع الأسباب مجتمعة ، بينما معدل الوفيات هو معدل الوفيات من سبب محدد. بالنسبة لمرض معين ، فإن معدل الوفيات (من الناحية الفنية نسبة ، وليس معدل) هو عدد الأشخاص الذين يموتون بسبب المرض خلال فترة زمنية محددة مقسومًا على عدد الأشخاص المصابين بالمرض. تكملة معدل إماتة الحالات هو معدل البقاء على قيد الحياة. يعد معدل البقاء على قيد الحياة لمدة خمس سنوات معيارًا شائعًا للأمراض المزمنة مثل السرطان.

قد يختلف حدوث المرض عبر مجموعات فرعية من السكان أو بمرور الوقت. يُطلق على مقياس المرض لجميع السكان ، دون النظر إلى أي مجموعات فرعية ، أ معدل الخام. على سبيل المثال ، معدل الحدوث لجميع الفئات العمرية مجتمعة هو معدل خام. معدلات الفئات العمرية الفردية هي معدلات خاصة بالعمر. لمقارنة مجموعتين أو أكثر من السكان بتوزيعات عمرية مختلفة ، حسب العمر (أو، معيار العمر) يجب حساب المعدلات لكل مجموعة من السكان بضرب كل معدل محدد للعمر في النسبة المئوية للسكان القياسيين (على سبيل المثال ، أحد السكان قيد الدراسة ، سكان الولايات المتحدة عام 1970) في تلك الفئة العمرية ، ثم جمع جميع الفئات العمرية إنتاج معدل إجمالي مُعدَّل حسب العمر. يمكن تعديل المعدلات لعوامل أخرى غير العمر ، مثل العرق أو الجنس أو حالة التدخين ، إذا كانت المعدلات الخاصة بالفئة معروفة.

يمكن أن يوفر ترصد وتقييم البيانات الوصفية أدلة على مسببات المرض ، وتحديد المجموعات الفرعية عالية الخطورة التي قد تكون مناسبة للتدخل أو برامج الفحص ، وتوفير بيانات عن فعالية هذه البرامج. تشمل مصادر المعلومات التي تم استخدامها لأنشطة المراقبة شهادات الوفاة والسجلات الطبية وسجلات السرطان وسجلات الأمراض الأخرى (على سبيل المثال ، سجلات العيوب الخلقية وسجلات أمراض الكلى في نهاية المرحلة) وسجلات التعرض المهني وسجلات التأمين الصحي أو التأمين ضد العجز وتعويض العمال السجلات.

مقاييس الارتباط

يحاول علم الأوبئة تحديد وتقدير العوامل التي تؤثر على المرض. في أبسط نهج ، يتم مقارنة حدوث المرض بين الأشخاص المعرضين لعامل مشتبه به مع حدوثه بين الأشخاص غير المعرضين. يمكن التعبير عن حجم الارتباط بين التعرض والمرض بأي منهما مطلق or نسبي مصطلحات. (راجع أيضًا "دراسة الحالة: الإجراءات").

يتم قياس التأثيرات المطلقة بواسطة فروق الأسعار و اختلافات المخاطر (الجدول 2). أ فرق السعر هو معدل واحد مطروحًا منه معدل ثانٍ. على سبيل المثال ، إذا كان معدل الإصابة بسرطان الدم بين العمال المعرضين للبنزين هو 72 لكل 100,000 شخص - سنة ، والمعدل بين العمال غير المعرضين هو 12 لكل 100,000 شخص - سنة ، فإن فرق المعدل هو 60 لكل 100,000 شخص - سنة. أ فرق المخاطر هو اختلاف في المخاطر أو الحدوث التراكمي ويمكن أن يتراوح من -1 إلى 1. 

الجدول 2. مقاييس الارتباط لدراسة الأتراب

فرق السعر (RD) = 500 / 100,000،250 - 100,000 / XNUMX،XNUMX

= 250 / 100,000،XNUMX في السنة

(146.06 / 100,000،353.94 - 100,000 / XNUMX،XNUMX) *

نسبة السعر (أو الخطر النسبي) (RR) =  

المخاطر المنسوبة في المكشوف (AR_e) = 100 / 20,000،200 - 80,000 / XNUMX،XNUMX

= 250 / 100,000،XNUMX في السنة

النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة في المنطقة المعرضة (AR_e٪) =

 خطر السكان المنسوب (PAR) = 300 / 100,000،200 - 80,000 / XNUMX،XNUMX

= 50 / 100,000،XNUMX في السنة

النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة إلى السكان (PAR٪) =

 * بين قوسين 95٪ يتم حساب فترات الثقة باستخدام الصيغ الموجودة في المربعات.

التأثيرات النسبية تستند إلى نسب المعدلات أو مقاييس المخاطر ، بدلاً من الفروق. أ معدل النسبه هي نسبة معدل في مجتمع ما إلى معدل في مجتمع آخر. تم استدعاء نسبة المعدل أيضًا نسبة خطر, خطر نسبي, المعدل النسبيو حدوث (أو معدل الوفيات) معدل النسبه. المقياس بلا أبعاد ويتراوح من 0 إلى ما لا نهاية. عندما يكون المعدل في مجموعتين متشابهًا (أي لا يوجد تأثير من التعرض) ، فإن معدل النسبه تساوي الوحدة (1). قد ينتج عن التعرض الذي يزيد من المخاطر نسبة معدل أكبر من الوحدة ، بينما ينتج عن عامل الحماية نسبة بين 0 و 1. المخاطر النسبية الزائدة هو الخطر النسبي ناقص 1. على سبيل المثال ، يمكن أيضًا التعبير عن الخطر النسبي البالغ 1.4 كخطر نسبي زائد بنسبة 40٪.

في دراسات الحالات والشواهد (وتسمى أيضًا دراسات إحالة الحالات) ، يتم تحديد الأشخاص المصابين بالمرض (الحالات) ويتم تحديد الأشخاص غير المصابين بمرض (الضوابط أو الإحالات). تتم مقارنة حالات التعرض السابقة للمجموعتين. تتم مقارنة احتمالات كونها حالة مكشوفة باحتمالات كونها عنصر تحكم مكشوف. لا تتوفر تعدادات كاملة لمجموعات المصدر للأشخاص المعرضين وغير المعرضين ، لذلك لا يمكن حساب معدلات المرض. بدلاً من ذلك ، يمكن مقارنة الحالات المكشوفة بعناصر التحكم المكشوفة عن طريق حساب احتمالات نسبية، أو نسبة الاحتمالات (الجدول 3). 

الجدول 3. مقاييس الارتباط لدراسات الحالة والشواهد: التعرض لغبار الخشب والسرطان الغدي في تجويف الأنف والجيوب الأنفية

الاحتمالات النسبية (نسبة الأرجحية) (OR) =

النسبة المئوية للمخاطر التي يمكن عزوها للمعرضين () =

النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة إلى السكان (PAR٪) =

أين = نسبة الضوابط المكشوفة = 55/195 = 0.28

* بين قوسين ، تم حساب 95٪ من فترات الثقة باستخدام الصيغ الموجودة في المربع الموجود على ظهر الصفحة.

المصدر: مقتبس من Hayes et al. 1986.

يتم استخدام مقاييس التأثير النسبية بشكل متكرر أكثر من التدابير المطلقة للإبلاغ عن قوة الارتباط. ومع ذلك ، قد توفر التدابير المطلقة مؤشراً أفضل لتأثير الجمعية على الصحة العامة. قد تؤثر الزيادة النسبية الصغيرة في مرض شائع ، مثل أمراض القلب ، على عدد أكبر من الأشخاص (اختلاف كبير في المخاطر) ويكون لها تأثير أكبر على الصحة العامة من زيادة نسبية كبيرة (ولكن فرق صغير مطلق) في مرض نادر ، مثل ساركوما وعائية في الكبد.

اختبار الأهمية

غالبًا ما يتم إجراء اختبار الأهمية الإحصائية على مقاييس التأثير لتقييم احتمالية اختلاف التأثير الملحوظ عن فرضية العدم (أي عدم وجود تأثير). في حين أن العديد من الدراسات ، لا سيما في مجالات أخرى من البحوث الطبية الحيوية ، قد تعبر عن أهمية من خلال ف القيم، الدراسات الوبائية موجودة عادة فترات الثقة (CI) (تسمى أيضًا حدود الثقة). فاصل الثقة 95٪ ، على سبيل المثال ، هو نطاق من القيم لمقياس التأثير الذي يتضمن المقياس المقدر الذي تم الحصول عليه من بيانات الدراسة والذي يحتوي على احتمالية 95٪ لتضمين القيمة الحقيقية. من غير المحتمل أن تتضمن القيم خارج الفاصل الزمني المقياس الحقيقي للتأثير. إذا كان CI لنسبة معدل يتضمن الوحدة ، فلا يوجد فرق ذو دلالة إحصائية بين المجموعات التي تتم مقارنتها.

تعد فترات الثقة أكثر إفادة من قيم p وحدها. يتم تحديد حجم القيمة الاحتمالية من خلال أحد أو كلا السببين. إما أن يكون مقياس الارتباط (على سبيل المثال ، نسبة المعدل ، فرق المخاطر) كبيرًا أو أن عدد السكان قيد الدراسة كبير. على سبيل المثال ، قد ينتج عن اختلاف بسيط في معدلات المرض التي لوحظت في عدد كبير من السكان قيمة ف عالية الأهمية. لا يمكن تحديد أسباب القيمة الاحتمالية الكبيرة من القيمة الاحتمالية وحدها. ومع ذلك ، تسمح لنا فترات الثقة بفصل هذين العاملين. أولاً ، يمكن تمييز حجم التأثير من خلال قيم قياس التأثير والأرقام التي يشملها الفاصل الزمني. تشير نسب الخطر الأكبر ، على سبيل المثال ، إلى تأثير أقوى. ثانيًا ، يؤثر حجم المحتوى على عرض فاصل الثقة. المجموعات السكانية الصغيرة ذات التقديرات غير المستقرة إحصائيًا تولد فترات ثقة أوسع من المجموعات السكانية الأكبر.

مستوى الثقة الذي تم اختياره للتعبير عن تباين النتائج ("الأهمية الإحصائية") اعتباطي ، ولكنه كان تقليديًا 95٪ ، وهو ما يتوافق مع قيمة p تبلغ 0.05. فاصل الثقة 95٪ لديه احتمال 95٪ لاحتواء المقياس الحقيقي للتأثير. يتم استخدام مستويات أخرى من الثقة أحيانًا ، مثل 90٪.

يمكن أن تكون التعرضات ثنائية التفرع (على سبيل المثال ، مكشوفة وغير معرّضة) ، أو قد تنطوي على مستويات عديدة من التعرض. يمكن أن تختلف مقاييس التأثير (أي الاستجابة) حسب مستوى التعرض. التقييم التعرض للاستجابة العلاقات جزء مهم من تفسير البيانات الوبائية. النظير للتعرض والاستجابة في الدراسات على الحيوانات هو "الاستجابة للجرعة". إذا زادت الاستجابة مع مستوى التعرض ، فمن المرجح أن يكون الارتباط سببيًا أكثر من عدم ملاحظة أي اتجاه. تشمل الاختبارات الإحصائية لتقييم علاقات التعرض والاستجابة اختبار تمديد Mantel واختبار اتجاه مربع كاي.

التقييس

لمراعاة عوامل أخرى غير التعرض الأولي للفائدة والمرض ، قد تكون مقاييس الارتباط موحدة من خلال تقنيات التقسيم الطبقي أو الانحدار. التقسيم الطبقي يعني تقسيم السكان إلى مجموعات متجانسة فيما يتعلق بالعامل (على سبيل المثال ، مجموعات الجنس ، والفئات العمرية ، ومجموعات التدخين). يتم حساب نسب المخاطر أو نسب الأرجحية لكل طبقة ويتم حساب المتوسطات المرجحة الإجمالية لنسب المخاطر أو نسب الأرجحية. تعكس هذه القيم الإجمالية الارتباط بين التعرض الأولي والمرض ، بعد تعديلها وفقًا لعامل التقسيم ، أي إزالة الارتباط بآثار عامل التقسيم الطبقي.

A نسبة معدل موحدة (SRR) هي نسبة اثنين من المعدلات المعيارية. وبعبارة أخرى ، فإن SRR هو متوسط ​​مرجح لنسب المعدل الخاصة بالطبقة حيث تكون أوزان كل طبقة هي توزيع وقت الشخص للمجموعة غير المكشوفة أو المرجعية. يمكن مقارنة SRR لمجموعتين أو أكثر إذا تم استخدام نفس الأوزان. يمكن إنشاء فترات الثقة لـ SRRs كما هو الحال بالنسبة لنسب المعدل.

• نسبة الوفيات الموحدة (SMR) هو متوسط ​​مرجح لنسب المعدل الخاصة بالعمر حيث تأتي الأوزان (على سبيل المثال ، وقت الشخص في خطر) من المجموعة قيد الدراسة والمعدلات تأتي من السكان المرجعين ، على عكس الوضع في SRR. السكان المرجعون المعتادون هم عموم السكان ، الذين قد تكون معدلات وفياتهم متاحة بسهولة وتعتمد على أعداد كبيرة ، وبالتالي فهي أكثر استقرارًا من استخدام معدلات من مجموعة غير مكشوفة أو مجموعة فرعية من السكان المهنيين قيد الدراسة. يُطلق على استخدام الأوزان من المجموعة بدلاً من السكان المرجعين التوحيد القياسي غير المباشر. SMR هي نسبة عدد الوفيات المرصودة في المجموعة إلى العدد المتوقع ، بناءً على المعدلات من السكان الإحالة (عادةً ما يتم ضرب النسبة في 100 للعرض التقديمي). في حالة عدم وجود ارتباط ، فإن SMR تساوي 100. وتجدر الإشارة إلى أنه نظرًا لأن المعدلات تأتي من المجموعة المرجعية وتأتي الأوزان من مجموعة الدراسة ، فإن اثنين أو أكثر من SMRs تميل إلى أن تكون غير قابلة للمقارنة. غالبًا ما يتم تجاهل عدم القابلية للمقارنة في تفسير البيانات الوبائية ، ويمكن استخلاص استنتاجات خاطئة.

تأثير العامل الصحي

من الشائع جدًا أن يكون إجمالي الوفيات بين الأفواج المهنية أقل من إجمالي عدد السكان ، حتى لو كان العمال معرضين لخطر متزايد لأسباب وفاة مختارة من التعرض في مكان العمل. هذه الظاهرة تسمى تأثير عامل صحي، يعكس حقيقة أن أي مجموعة من العاملين من المرجح أن تكون أكثر صحة ، في المتوسط ​​، من عامة السكان ، بما في ذلك العمال والأشخاص غير القادرين على العمل بسبب الأمراض والإعاقات. يميل معدل الوفيات الإجمالي في عموم السكان إلى أن يكون أعلى من معدل العمال. يختلف التأثير في القوة حسب سبب الوفاة. على سبيل المثال ، يبدو أنه أقل أهمية بالنسبة للسرطان بشكل عام من مرض الانسداد الرئوي المزمن. أحد أسباب ذلك هو أنه من المحتمل أن معظم السرطانات لم تكن لتتطور من أي ميل نحو اختيار الوظيفة / الوظيفة الأساسية للسرطان في سن أصغر. يميل تأثير العامل الصحي في مجموعة معينة من العمال إلى التضاؤل ​​بمرور الوقت.

معدل الوفيات النسبي

في بعض الأحيان ، لا تتوفر جدولة كاملة لمجموعة (أي وقت الشخص المعرض للخطر) وهناك معلومات فقط عن الوفيات أو مجموعة فرعية من الوفيات التي تعرضت لها المجموعة (على سبيل المثال ، الوفيات بين المتقاعدين والموظفين النشطين ، ولكن ليس بين العمال الذين تركوا العمل قبل أن يصبحوا مؤهلين للحصول على معاش تقاعدي). يتطلب حساب سنوات الشخص طرقًا خاصة للتعامل مع تقييم وقت الشخص ، بما في ذلك أساليب جدول الحياة. بدون معلومات إجمالي وقت الشخص على جميع أعضاء المجموعة ، بغض النظر عن حالة المرض ، لا يمكن حساب SMRs و SRRs. بدلاً من، نسب الوفيات النسبية (PMRs) يمكن استخدامها. معدل PMR هو نسبة عدد الوفيات المرصودة بسبب سبب محدد مقارنة بالعدد المتوقع ، بناءً على نسبة إجمالي الوفيات بسبب السبب المحدد في المجموعة السكانية المرجعية ، مضروبة في عدد الوفيات الإجمالية في الدراسة المجموعة مضروبة في 100.

نظرًا لأن نسبة الوفيات من جميع الأسباب مجتمعة يجب أن تساوي 1 (PMR = 100) ، فقد تبدو بعض تقارير PMR زائدة ، ولكنها في الواقع تضخم بشكل مصطنع بسبب عجز حقيقي في أسباب الوفاة الأخرى. وبالمثل ، قد تعكس بعض حالات العجز الظاهرة مجرد تجاوزات حقيقية لأسباب الوفاة الأخرى. على سبيل المثال ، إذا كان لدى مطبقي مبيدات الآفات الجوية زيادة حقيقية كبيرة في الوفيات بسبب الحوادث ، فإن الشرط الرياضي الذي يقضي بأن معدل PMR لجميع الأسباب مجتمعة يساوي 100 قد يتسبب في ظهور سبب أو أسباب أخرى للوفاة على أنها ناقصة حتى لو كانت الوفيات مفرطة. لتخفيف هذه المشكلة المحتملة ، يمكن للباحثين المهتمين في المقام الأول بالسرطان حسابها نسب الوفيات الناجمة عن السرطان (PCMRs). تقارن PCMRs العدد الملحوظ لوفيات السرطان بالعدد المتوقع بناءً على نسبة إجمالي وفيات السرطان (بدلاً من جميع الوفيات) للسرطان محل الاهتمام في المجموعة المرجعية مضروبًا في العدد الإجمالي لوفيات السرطان في مجموعة الدراسة ، مضروبًا في 100. وبالتالي ، لن يتأثر PCMR بالانحراف (الزائد أو العجز) في سبب غير سرطاني للوفاة ، مثل الحوادث أو أمراض القلب أو أمراض الرئة غير الخبيثة.

يمكن تحليل دراسات PMR بشكل أفضل باستخدام نسب الأرجحية للوفيات (MORs) ، في جوهرها تحليل البيانات كما لو كانت من دراسة الحالات والشواهد. "الضوابط" هي الوفيات الناجمة عن مجموعة فرعية من جميع الوفيات التي يعتقد أنها لا علاقة لها بالتعرض قيد الدراسة. على سبيل المثال ، إذا كان الاهتمام الرئيسي للدراسة هو السرطان ، فيمكن حساب نسب احتمالات الوفاة بمقارنة التعرض بين وفيات السرطان للتعرض بين الوفيات القلبية الوعائية. هذا النهج ، مثل PCMR ، يتجنب المشاكل مع PMR التي تنشأ عندما يؤثر التقلب في سبب وفاة واحد على خطر واضح لآخر ببساطة لأن إجمالي PMR يجب أن يساوي 100. اختيار أسباب السيطرة للوفاة أمر بالغ الأهمية ، ولكن . كما ذكر أعلاه ، يجب ألا تكون مرتبطة بالتعرض ، ولكن العلاقة المحتملة بين التعرض والمرض قد لا تكون معروفة للعديد من أمراض المكافحة المحتملة.

المخاطر التي تعزى

هناك مقاييس متاحة توضح مقدار المرض الذي يمكن أن يُعزى إلى التعرض إذا كان الارتباط الملحوظ بين التعرض والمرض سببيًا. ال المخاطر المنسوبة في المعرض (ع_e) هو معدل المرض في المعرض مطروحًا منه المعدل في غير المعرض. لأن معدلات المرض لا يمكن قياسها مباشرة في دراسات الحالات والشواهد ، AR_e يمكن حسابه فقط للدراسات الأترابية. مقياس ذو صلة ، أكثر سهولة ، هو النسبة المئوية للمخاطر المنسوبة في المكشوف (ع_e٪) ، يمكن الحصول عليها من أي من تصميم الدراسة. AR_eالنسبة المئوية هي نسبة الحالات التي تنشأ في السكان المعرضين والتي تُعزى إلى التعرض (انظر الجدول 2 والجدول 3 للحصول على الصيغة). AR_e٪ هي نسبة السعر (أو نسبة الأرجحية) ناقص 1 ، مقسومة على نسبة السعر (أو نسبة الأرجحية) ، مضروبة في 100.

• خطر يعزى إلى السكان (PAR) و النسبة المئوية للمخاطر التي تعزى إلى السكان (PAR٪) أو جزء المسببات المرضية، تعبر عن مقدار المرض في إجمالي السكان ، والذي يتكون من الأشخاص المعرضين وغير المعرضين ، وذلك بسبب التعرض إذا كان الارتباط الملحوظ سببيًا. يمكن الحصول على PAR من دراسات الأتراب (الجدول 28.3) ويمكن حساب نسبة PAR٪ في كل من دراسات الأتراب والحالات والشواهد (الجدول 2 والجدول 3).

التمثيلية

هناك العديد من مقاييس المخاطر التي تم وصفها. يفترض كل منها الأساليب الأساسية لحساب الأحداث وفي ممثلي هذه الأحداث لمجموعة محددة. عند مقارنة النتائج عبر الدراسات ، يكون فهم الأساليب المستخدمة أمرًا ضروريًا لشرح أي اختلافات ملحوظة.

الرجوع