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评估公共卫生干预效果的中断时间序列方法及其应用

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目的 中断时间序列(interrupted time series,ITS)方法是评估公共卫生干预效果的常用方法.本文详细介绍该方法的基本理论及统计分析中需重点关注的问题,并通过实例数据分析进一步阐述.方法 探讨ITS分析中时间序列数据的过度离散、长期趋势和季节性的控制、非线性效应以及潜在的残差自相关等问题的解决方案.实例分析中,基于2002-2006年的西西里岛0～69岁人群的急性冠状动脉事件(acute coronary events,ACEs)数据,采用Quasi-Poisson回归评价2005年1月颁布的公共场所禁烟政策对ACEs住院率的影响,采用超额风险(excess risk,ER)和超额住院率(ex-cess hospitalization rate,EHR)两个指标来反映干预的效应.结果 基于不同的研究目的和数据特点,ITS统计建模时有不同的处理策略.西西里岛的禁烟政策使得ACE住院率下降12.28％(95％CI:7.40％～16.91％).每年因此而避免发生的ACEs共有1440例,相当于每十万人口中避免396例(95％eCI:240～541).结论 ITS方法能够基于时间序列数据有效地估计公共卫生干预的效果,该方法也普遍适用于环境、医院管理和疫苗接种等领域的干预评估,但运用该方法时若相关统计问题处理不当可能导致结果偏差.
An Introduction to Interrupted Time Series Design in Evaluating the Effect of Public Health Interventions and its Application

徐笑寒、欧春泉

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南方医科大学公共卫生学院生物统计学系 510515

中断时间序列 公共卫生干预 Poisson回归

国家自然科学基金

81973140

2023

10.11783/j.issn.1002-3674.2023.01.009

中国卫生统计
中国卫生信息学会 中国医科大学

中国卫生统计

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.172
ISSN：1002-3674
年,卷(期)：2023.40(1)
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