交互作用与效应修饰

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1、交互作用与效应修饰交互作用(interaction)指两个或多个因素相互依赖发生作用而产生的一种效应。生物学上是指两个或多个因素互相依赖发生作用而引起疾病或预防和控制疾病。即生物学交互作用(biologicalinteraction).研究资料中各研究因素间存在交互作用时，说明各研究因素的作用不是独立的，一个因素水平改变时与它有交互作用的因素之效应也将发生改变。交互作用是描述资料本身所表现出来的关于两个或多个暴露因素联合效应的一个统计学术语，并不表示一定具有生物学意义。有交互作用可能有生物学意义，也可能没有生物学意义。效应修饰作用当暴露因素按第三变量分层后估计暴

2、露在每一层中与疾病的联系强度时，效应修正被定义为暴露因素在各层中与疾病的联系强度(测量的效应)因第三变量的存在情况不同而大小不同。该第三变量称为效应修正因素(effectmodificationfactor）。第三变量在一项研究中是否成为效应修正因素，取决于选用判断暴露和疾病之间联系的指标是用率差(ratedifference,RD)还是用率比(rateratio,RR)。又称效应变异（effectvariation），或效应不一致性或异质性（heterogeneityofeffect）。例如，性别与髋骨骨折的联系受到年龄的修饰；女性髋骨骨折危险性为男性的2至3

3、倍年轻组：男性髋骨骨折危险性高于女性年老组：女性髋骨骨折危险性明显高于男性说明性别与骨折的联系被年龄修饰。体重与乳癌的联系受到绝经状态的修饰；肥胖与乳癌之间的联系被绝经状态修饰，肥胖是绝经后妇女乳癌的危险因素，肥胖不是绝经前妇女乳癌的危险因素。孕妇吸烟与婴儿低出生体重的联系吸烟对出生低体重的有害影响在高龄孕妇较低龄孕妇更为明显。母亲年龄是修饰因素。EB病毒感染与非洲儿童淋巴瘤的联系生命早期感染EB病毒与非洲儿童Burkitt淋巴瘤的联系多见于幼年生活在疟疾广泛流行区的儿童，少见于疟疾非流行区。当地普遍存在疟疾是一种效应修饰因素。效应修饰与混杂混杂是一种偏倚，是研

4、究者希望避免的，或在必要时希望从资料中消除的。效应修饰是对效应本身的详细描述，它是一种需要报告的发现，而不是一种需避免的偏倚。流行病学分析总目的是消除混杂，并发现和描述效应修饰。混杂是否存在取决于研究设计。混杂源于选择研究对象的源人群中混杂变量与研究因素的相关性。因此，在选择研究对象时对研究对象进行适当限制，可以防止一个变量成为混杂因素。效应修饰并不取决于研究设计，是一种与研究设计无关的自然现象，是研究欲尽可能揭示和描述的现象，它超出了恒定的研究设计概念。效应修饰是一种恒定的自然现象，这是一种相对（非绝对）的概念，故其并不与任何生物学特性相对应。在研究效应修饰时

5、必须规定欲测量的是何种效应。广义上讲，效应修饰是指对一种效应的修饰，但并未指明修饰何种效应测量。流行病学中有两种常用的危险性效应测量，即率差和率比，以及其它一些不常用的测量。如果不规定修饰何种测量（率差或率比），效应修饰的概念就太模糊，使人无法描述其特性。暴露组与非暴露组之间的发病率比在不同年龄组是恒定的。但其发病率差则随年龄而增加。以率差为指标，年龄是效应修饰因素。暴露组与非暴露组之间的发病率差在不同年龄时是恒定的。对率比这个效应来说，年龄修饰暴露效应。如果每天喝5杯咖啡，可使男性心肌梗死发生率增加40%，（率比RR=1.4），但使女性心肌梗死发生率只增加10

6、%（RR=1.1），这种情况称作性别对RR的修饰（或RR的性别变异或性别的RR不一致性），性别即为喝咖啡致心肌梗死RR的修饰因素。例如又例如，每天喝5杯咖啡，可使男性心肌梗死发生率增加到400/10万人年，但只使女性心肌梗死发生率增加到40/10万人年。这种情况称为性别对率差（AR）的修饰，性别即为喝咖啡致心肌梗死AR的修饰因素。再一例子，如果每天喝5杯咖啡，无论对男性或女性，都可使心肌梗死发生率增加22%（RR=1.22），这种情况称为性别间的RR一致性（homogeneity），也即性别不存在效应修饰。需注意的是，效应修饰和效应不一致性并非效应的固有特性，而

7、仅是效应测量方法的一个特征。例如，每天喝5杯咖啡，可使男性心肌梗死发生率从1000/10万人年增加到1220/10万人年，而使女性心肌梗死发生率从400/10万人年增加到488/10万人年，男女性的RR均=1.22，呈现一致性。男性的AR=220/10万人年，女性AR=88/10万人年，男女性的AR不一致或AR被性别所修饰。这个例子说明，效应修饰不一定等于生物学的交互作用（interaction）（如协同或拮抗作用）。效应修饰作用的分析效应修饰可采用分层的方法进行分析，估计每层的效应，并进行比较。但如果每层观察对象的数目太少，使每层的效应不稳定，尤其在调整了混杂

8、因素后。这样，由于随机误