薛寒冰

安邦人壽保險(xiǎn)股份有限公司，北京100022

核保醫(yī)學(xué)研究中關(guān)于混雜因素的探討

薛寒冰

安邦人壽保險(xiǎn)股份有限公司，北京100022

核保醫(yī)學(xué)應(yīng)用中對(duì)混雜因素的識(shí)別和控制非常重要，可以把混雜理解為在分析的過(guò)程中所遇到的一種邏輯現(xiàn)象，同時(shí)也是影響分析結(jié)果的重要因素。每個(gè)人健康狀況的變化也并非歸因于某一孤立的因素，這些因素相互影響和制約，構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，而忽視混雜因素會(huì)不可避免的導(dǎo)致核保分析出現(xiàn)混雜偏倚，如何對(duì)混雜因素進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和有效控制將是未來(lái)核保醫(yī)學(xué)重點(diǎn)關(guān)注的研究?jī)?nèi)容。

核保醫(yī)學(xué)；混雜因素；混雜偏倚

核保醫(yī)學(xué)通過(guò)對(duì)各類(lèi)與風(fēng)險(xiǎn)結(jié)局相關(guān)的健康因素進(jìn)行分析的方式完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如評(píng)估高血壓作為風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)重大疾病發(fā)生率的影響、酗酒行為對(duì)意外死亡發(fā)生的影響等等。針對(duì)被保險(xiǎn)人健康因素分析的結(jié)論是基于對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行評(píng)估的結(jié)果，使人群發(fā)生率升高的因素，可以認(rèn)為是影響發(fā)生率的危險(xiǎn)因素，控制其中某個(gè)或多個(gè)因素時(shí)，事件發(fā)生率就會(huì)下降。而每個(gè)人健康狀況的變化也并非歸因于某一孤立的因素，而是一系列的因素相互作用的結(jié)果，這些因素相互影響和制約，構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。

核保醫(yī)學(xué)屬于觀察性研究，需要從應(yīng)用角度利用專(zhuān)業(yè)知識(shí)進(jìn)行分析，判斷某一外部因素與暴露因素是否有關(guān)，對(duì)結(jié)局的發(fā)生是否會(huì)產(chǎn)生影響。其中混雜因素的識(shí)別和控制非常重要，也是影響分析結(jié)果的重要因素。某些因素是否為混雜因素?是否需要調(diào)整?調(diào)整后所得到的結(jié)果是接近真實(shí)結(jié)果還是更加背離真實(shí)結(jié)果?這些問(wèn)題都是在核保應(yīng)用研究方面所重點(diǎn)關(guān)注的。

1 混雜的識(shí)別和判斷

在學(xué)術(shù)領(lǐng)域關(guān)于混雜的概念，至今仍沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)的、確切的定義，目前在核保領(lǐng)域能夠被接受的定義為：“因一個(gè)或多個(gè)外來(lái)因素的存在，掩蓋或夸大了研究因素與疾病的聯(lián)系，從而部分或全部地歪曲了兩者之間的真實(shí)聯(lián)系，稱(chēng)為混雜偏倚，引起混雜偏倚的外來(lái)因素稱(chēng)為混雜因素[1]。”如體能鍛煉缺乏作為不良生活行為的一部分是否會(huì)影響2型糖尿病發(fā)生率，是否作為混雜因素進(jìn)行評(píng)價(jià)[2]。

混雜不完全被認(rèn)為是一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域的概念，對(duì)于混雜的認(rèn)識(shí)和理解，同樣反映了科學(xué)推理的邏輯性，而在核保醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域可以把混雜理解為在分析的過(guò)程中所遇到的一種邏輯現(xiàn)象，假設(shè)在靜止條件下的某一觀察性研究結(jié)局事件是發(fā)生或者沒(méi)有發(fā)生，那么在這兩種情況下除了某一種或幾種現(xiàn)象以外，其他現(xiàn)象都相同，那么這就是事件發(fā)生的影響因素，而控制其中的某一因素會(huì)使混雜偏倚減小。

對(duì)混雜因素的有效判斷是核保醫(yī)學(xué)研究中的重要環(huán)節(jié)，忽視混雜因素會(huì)不可避免的導(dǎo)致推斷結(jié)論出現(xiàn)混雜偏倚。一般認(rèn)為混雜的判定原則大致歸為“混雜因素的可壓縮原則”和“可比較原則”兩種準(zhǔn)則?？蓧嚎s原則可歸納為：某外部因素在各水平上的關(guān)聯(lián)測(cè)度與邊緣上的一致，如不一致則該外部因素為混雜因素?；祀s因素可比較原則中混雜因素的成立須滿(mǎn)足:該因素是一個(gè)獨(dú)立的危險(xiǎn)因素、該因素在暴露總體與在非暴露總體中的分布不同，并且該因素不是病因鏈中的一環(huán)[3]。

表1 兩地區(qū)惡性腫瘤病人的病死率情況（按照類(lèi)型、分期分層）

例如，非暴露總體=X1，暴露總體=X2，X1和X2在無(wú)暴露的情況下結(jié)局Y的分布相同，則可以認(rèn)為不存在混雜因素。這時(shí)可以直接評(píng)價(jià)X對(duì)Y的因果作用。例如，假設(shè)乙肝患病人群當(dāng)初沒(méi)有感染乙肝，其肝硬化發(fā)病率等于未感染乙肝人群的發(fā)病率。那么，比較感染乙肝的肝硬化發(fā)病率與未感染乙肝人群的發(fā)病率，可以得到感染乙肝對(duì)于肝硬化結(jié)局的因果作用。例如，血脂異常和腹型肥胖是中老年男性高尿酸血癥的危險(xiǎn)因素，但如果不對(duì)年齡、性別、飲酒等背景因素進(jìn)行控制，會(huì)影響結(jié)論的推導(dǎo)[4]。如果高血壓患者系統(tǒng)性的治療高血壓，控制血壓能夠增加尿酸的清除率，這對(duì)高尿酸血癥與心血管危險(xiǎn)因素的相關(guān)性而言，則屬于混雜因素[5]。如果結(jié)局分布不同，則需要對(duì)一些背景變量進(jìn)行總體分層后，使暴露因子總體與非暴露因子總體具備可比性。

但是從嚴(yán)格意義上講，無(wú)論是可比較原則還是可壓縮原則都有其一定的局限性，可比較原則只能判斷哪些變量不是混雜因子，而不能確定哪些變量一定是混雜因子。而可壓縮性準(zhǔn)則須依賴(lài)于使用相關(guān)測(cè)度和背景因素的水平尺度[6]。采用虛擬事實(shí)模型理論給出的混雜的形式定義，完善了關(guān)于混雜的理論，并證明可壓縮性和可比較性?xún)深?lèi)準(zhǔn)則是互補(bǔ)、而不矛盾的準(zhǔn)則[7]。

2 混雜因素的控制

從方法學(xué)角度控制混雜因素的方法包括：分層分析、隊(duì)列研究、病例匹配、標(biāo)準(zhǔn)化和多因素分析等。其中分層分析是最常用、也最為有效的方法。

舉例：假設(shè)我們對(duì)某保險(xiǎn)公司對(duì)承保A地區(qū)和B地區(qū)患惡性腫瘤病人的5年生存率進(jìn)行比較，總體來(lái)看，A地區(qū)600例惡性腫瘤病人中5年內(nèi)死亡369例（61.5%），B地區(qū)的1200例病人中死亡636例（53%），粗病死率分析，B地區(qū)病死率低于A地區(qū)。但進(jìn)行分層分析，按照腫瘤惡性程度、分期以及其它一些特征，把病人的風(fēng)險(xiǎn)程度分成不同等級(jí)（見(jiàn)表1），然后再比較不同危險(xiǎn)等級(jí)層內(nèi)的病死率，則B地區(qū)病死率高于于A地區(qū)。

表1顯示兩個(gè)地區(qū)高危險(xiǎn)組和中等危險(xiǎn)組病死率同樣為82%和55%，低危險(xiǎn)組A地區(qū)有36%，而B(niǎo)地區(qū)為42%，這樣兩個(gè)地區(qū)病人危險(xiǎn)程度成做混雜因素，其存在的明顯差異給粗病死率分析造成了誤導(dǎo)，而通過(guò)分層分析，我們能夠得到不同危險(xiǎn)水平病人的病死率。

標(biāo)準(zhǔn)化因涉及變量過(guò)于復(fù)雜，實(shí)際操作難度較大；隊(duì)列研究可以很好地控制混雜，但存在周期長(zhǎng)和失訪(fǎng)問(wèn)題，其局限性會(huì)影響結(jié)論外推；在病例對(duì)照研究中應(yīng)用匹配方法容易引入系統(tǒng)性偏倚，因此分層分析是相對(duì)容易控制的方法。同時(shí)需要考慮的是，如果認(rèn)為某因素可能造成混雜，很多人認(rèn)為直接做分層調(diào)整一定比粗測(cè)量準(zhǔn)確，或者認(rèn)為多因素分析可以更為容易的解決混雜問(wèn)題，實(shí)際上會(huì)給分析造成更多的困難。首先進(jìn)行粗測(cè)量是非常重要的，其次是分層分析，然后才是多因素分析[6]，而如果考慮采用多因素分析，需要慎重考慮其適用條件，如風(fēng)險(xiǎn)因素的獨(dú)立性、分布以及共線(xiàn)性問(wèn)題等等。

[1]任濤,詹思延,沈霞,等.流行病學(xué)研究中的偏倚與混雜[J].中華流行病學(xué)雜志,2004,25(9):811-813.

[2]Maarit A.Laaksonen,Paul Knekt,Harri Rissanen,S The relative importance of modifiable potential risk factors of type 2 diabetes:a metaanalysis of two cohorts[J].European Journal of Epidemiology，2010，25（2）：115-124.

[3]Miettinen OS,Cook EF.Confounding:essence and detection[J].Am Journal Epidemiology，1981，114(4):593-603.

[4]松婷,戴輝,林愛(ài)華.中老年人群高尿酸血癥與心血管危險(xiǎn)因素關(guān)系[J].中國(guó)公共衛(wèi)生，2014，30(2):144-148.

[5]McAdams DeMarco MA,Maynard JW,Baer AN,et al.Diuretic use,increased serum urate levels,and risk of incident gout in a populationbased study of adults with hypertension:the Atherosclerosis Risk in Communities cohort study[J].Arthritis Rheum，2012,64(1):121-129.

[6]胡永華,耿直.關(guān)于混雜概念的討論[J].中華流行病學(xué)雜志,2001,22(6): 459-461.

[7]廖瑩,許奕華,聶紹發(fā).流行病學(xué)研究中低危險(xiǎn)度的評(píng)價(jià)方法[J].湖北預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志,2007,18(2):107-109.

The Discussion about Confounding Factors of Underwriting Medicine Research

XUE Hanbing
Anbang Life Insurance Co.，Beijing，100022，China

It is very important to identify and control the confounding factor in underwriting medicine,the“confounding”can be considered as a logical phenomenon during analyzing,it is also the important factor can affect the analyze result.Everybody’s physical condition changes cannot be attributed to any isolated factor;all those factors influenced and restricted each other and formed an intricate network,therefore,if confounding factors were neglected,underwriting analyzing must be affected and will be caused confounding bias inevitably.In consequence,how to accurately identify the confounding factors and effectively control medical underwriting will be the future focus on the research contents.

Underwriting medicine;Confounding factor;Confounding bias

R19

A

1672-5654（2015）02（a）-0153-02

2014-11-03）

薛寒冰，男，39歲，天津人，醫(yī)學(xué)碩士，安邦人壽保險(xiǎn)股份有限公司首席核保人，研究方向：核保醫(yī)學(xué)。