连续性危险因素暴露的人群归因危险度精确计算及统计软件实现  

作　　者：刘晓侠[1] 王春芳[1] 汪晶[1] 虞慧婷[1] 郑杨[1] 刘丹妮 杨群娣[1] 施燕[1] 

机构地区：[1]上海市疾病预防控制中心,200336

出　　处：《中国卫生统计》2021年第1期141-143,共3页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：上海市医学领军人才(2019LJ24);国家自然科学基金项目(31971485)。

摘　　要：人群归因危险度(population attributable fraction,PAF)是一种广泛用于评估人群暴露对健康影响的流行病学指标[1]。其计算过程是通过对实际人群中危险因素暴露的分布与理论最小分布比较,若人群中危险因素暴露降低到理论最小分布,估计疾病或死亡降低的比例[2]。从数据类型看,人群危险因素暴露主要分为两大类:分类变量和连续性变量。当人群危险因素暴露水平为分类变量时,人群归因危险度计算过程比较简单[3];但人群中危险因素暴露呈连续性分布的情况也广泛存在,如人群中呈正态(近似正态)分布的收缩压,目前的研究通常采用离散求和的方式来近似估计其对疾病的人群归因危险度,估算过程较繁琐复杂,尚无可供直接实现此类计算的统计软件或程序模块,其应用的普及受到一定影响。

关 键 词：人群归因危险度 危险因素 分类变量 连续性变量 流行病学 近似估计 人群暴露 数据类型 

分 类 号：R181.3[医药卫生—流行病学]