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队列研究资料发病率的贝叶斯估计

张艳芳,  魏永越,  陈峰,  张肖敏

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文章导航 > 中华疾病控制杂志  > 2012 >  16(8): 721-723
张艳芳, 魏永越, 陈峰, 张肖敏. 队列研究资料发病率的贝叶斯估计[J]. 中华疾病控制杂志, 2012, 16(8): 721-723.
引用本文: 张艳芳, 魏永越, 陈峰, 张肖敏. 队列研究资料发病率的贝叶斯估计[J]. 中华疾病控制杂志, 2012, 16(8): 721-723.
shu

队列研究资料发病率的贝叶斯估计

  • 1. 南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系

  • 2. 江苏省人口和计划生育委员会

基金项目: 江苏省科技支撑计划(社会发展项目)(BS2007080)；
详细信息

  • 中图分类号: R737.33

    摘要
  • 摘要: 目的以某一模拟队列资料的宫颈上皮内瘤变Ⅱ级(cervical intraepithelial neoplasia,CINⅡ°)及以上(CINⅢ°、宫颈癌)的发病率估计为例,探讨Bayse法在队列研究资料发病率估计中的应用。方法假设某地区进行宫颈癌基线筛查8万人,对其中5万基线筛查阴性者进行隔年随访,总计随访10万人年。其中1 000人细胞学阳性,需要做病理学检查,最终收到900份病理报告,检出CINⅡ°及以上者120例,通过Bayse法估计该地区CINⅡ°及以上的发病情况。结果通过Bayse法考虑病理检查随访人群中的失访病例以及细胞学检查阴性人群中的漏诊病例,估计该队列CINⅡ°及以上的发病率为180.23/10万,95%CI为(146.59/10万～226.06/10万)。结论基于Bayse法,考虑了病理检查随访人群中的失访病例以及细胞学检查阴性人群中的漏诊病例,估计得到的该地区CINⅡ°及以上的发病率更合理、更准确。
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