第九章 病因和病因推断

　　一、病因的概念

　　(一)、病因的定义

　　病因：又称危险因素(Risk factor)，使人群疾病发生概率升高的因素。

　　(二)、病因模型

　　病因模型是用简洁的概念关系图来表达因果关系

　　1、生态学模型：将机体与环境作为一个整体来考虑。简明、整体性强，但失之于笼统。

　　流行病学三角、轮状模型。

　　2、疾病因素模型：将因素分为两个层次：外围的远因和致病机制的近因。流行病学的危险因素主要指外围的远因。

　　3、病因网(web of causation)模型：病因相互存在联系，按时间先后联接起来就构成一条病因链，多个病因链交错联接起来就形成一张病因网，这就是病因网络模型。提供因果关系的完整路径，表达清晰具体，系统性强，能很好地阐述复杂的因果关系。

　　4、因果联系方式：单因单果、单因多果、多因单果、多因多果、以及直接/间接病因。

　　5、寻找病因的条目指南

　　(三)、充分病因和必要病因

　　1、充分和必要病因的概念

　　充分病因：是指有该病因存在，必定(概率为100%)导致疾病发生。

　　必要病因：是指有相应疾病发生，以前必定(概率为100%)有该病因存在。

　　病因可以分为以下四类：①充分而且必要病因;②必要但不充分病因;③充分但不必要病因;④不充分又不必要病因。

　　2、充分和必要病因的局限性

　　(1)、充分病因几乎是不存在的。流行病学的病因研究不可能也不需要追求充分病因，而是测量危险因素“使疾病发生率升高”的程度。

　　(2)、对于一般的慢性病，从病的字面或定义上，我们不可能得到“必要病因”的启示。流行病学研究中，我们可以测量病因的必要性或必要程度，而不必刻意追求“必要病因”。

　　二、因果推断的逻辑方法

　　1、假设演绎法

　　推理形式：

　　①演绎推理：得到假设H，并且如果H则证据E，所以推出证据E。

　　②归纳推理：获得证据E，并且如果H则证据E;所以假设H成立。

　　假设演义法的整个推论过程为：从假设演义地导出具体的证据，然后用观察或实验检验这个证据，如果证据成立，则假设就可成立。

　　2、Mill准则

　　(1)、求同法

　　是指在发生相同事件的不同群体之间寻找共同点，根据同种疾病的不同患者的共同特点，寻找可能的病因。

　　(2)、求异法

　　是指在事件发生的不同情况的不同群体之间寻找不同点。对群体而言，发病率高与低之间会有差异;对个体而言，发病与不发病会有差异。

　　(3)、同异并用法

　　某件事情与某因素之间的关联既符合求同法，又符合求异法。

　　(4)、共变法

　　如果某因素出现的频率或强度发生变化时，某事件发生的频率和强度也随之变化，则该因素很可能与该事件呈因果关联。

　　(5)、剩余法

　　是指当某事件的发生是由多种因素所致时，把已知有关联的因素去掉后，仍不能排除的因素就有可能是病因。

　　(6)、归纳统计推理

三、统计关联到因果关联

　　1、狭义的统计学关联(association)：指分类资料的相关;广义的关联等同于相关，包括分类、等级和计量资料，即是有关联。

　　2、因果关联(causal association)：暴露与疾病有时间先后顺序的相关，还排除了各种偏倚的干扰。

　　3、虚假关联

　　4、间接关联：

　　四、因果关联的推断标准

　　1、关联的时间顺序：如果怀疑病因X引起疾病Y，则X必须发生于Y之前。

　　2、关联的强度：一般而言，关联的强度越大，该关联为因果的可能性就越大。

　　(1)、针对分类资料：0R(病例对照研究)、RR(队列研究)、预防分数PF(实验研究);

　　(2)、针对等级资料：剂量反应关系

　　(3)、针对群组资料：生态学相关

　　3、关联的可重复性：在不同的人群、地区和时间可以重复观察到

　　(1)、观察性研究<实验性研究;

　　(2)、可重复性使因果关联的可能性增加;

　　(3)、少数或个别研究的不同不能简单反驳因果假设。

　　4、关联的合理性

　　①对于关联的解释与现有理论知识不矛盾，符合疾病的自然史和生物学原理，这相当于客观评价;

　　②研究者或评价者从自身的知识背景出发，支持因果假设的把握度，这相当于主观评价。

　　5、研究的因果论证强度

　　(1)、实验性研究 > 观察性研究;

　　(2)、有对照研究 > 无对照研究;

　　(3)、个体分析 > 群体分析。