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引言
上两期我们聊了患病率（Prevalence）和发病率（Incidence）的其中一种形式－累积发病率（Cumulative incidence）。Cumulative incidence的两个重大前提就是：固定的随访时间期间和closed cohort；然而，因为不可避免的loss to follow-up 和 competing risks都将影响研究人群的随访时间；出于研究目的和方法的不同，有时候也需要使用open cohort进行研究。所以，今天我们继续发病率（Incidence）的另一种形式，即发病密度（incidence density）／（incidence rate）。
正文
发病密度（Incidence density）
定义：在指定研究时期内，某人群在单位时间内发生某病／某健康事件的比例。或者，在指定随访时间期间内，某人群中每单位人时（person-time）发生新病例数量。
公式：
＊观察时间单位可根据所研究的疾病病种及研究问题的特点决定，通常以年表示。
例子：
Over 4,155,256 person-years of follow-up, 1541 incident first primary pancreatic cancers occurred. (引用: A prospective study of coffee intake and pancreatic cancer: results from the NIH-AARP Diet and Health Study. Guertin KA, et.al 2015)
Incidence rate
=1541/4155256
=3.7/10000 person-y
新概念：
人时（person-time）：在随访过程中，所有受试者在研究人群中暴露的时间的总和，即：每一个成员的具体观察年数的总和。在closed cohort和open cohort中都可以计算，人时的单位为：年、月、日、小时等，最长使用的是人年（person-years）。
例如：
Person-years＝ 2 1 1＋1 = 5 person-years
1.如何计算人年数（person-year）？
Closed cohort：每一成员的观察年数时从观察开始算起到终点事件出现或研究结束时讲过的年数；
Open cohort：
1）精确计算：如果样本量不大，则可以根据以上例子的方式进行精确计算；
2）近似计算：平均人数＊观察年数；
3）寿命表法：观察人数较多却又需要一定的精确度时，原理为从观察对象中剔除死亡、迁移及失访的人数，补充新加入的人数来折算。
2.Incidence rate：可以解决cumulative incidence的局限，比如subject 4在2011/01失访，原因可能为loss to follow-up／competing risk；但是subject 4已经贡献了其在该人群中的person-year。
3.报告方式：不是一个比率，可以是0-无穷大;报告时必须同时报告单位；
4.统计学方法：incidence rate不是一个比例（proportion），而是rate；因此，常使用泊松分布（Poisson distribution）进行统计学分析。
发病率和患病率的转换
患病率Prevalence（P）依赖于两个因素，即疾病平均持续时间duration（D）和发病密度incidence rate（I）。如果研究人群处于稳定状态，
累积发病率和发病密度的转换
即使incidence rate可以很好的解决累积发病率的局限性，但是临床医生却更喜欢使用cumulative incidence更直观的表现疾病的风险。因此，我们需要考虑对这两个概念的转换。累积发病cumulative incidence（C）在t年随访期间内，假设在随访期间内发病密度incidence rate（I）保持稳定状态：
预告
回归概念：流行病学（epidemiology）就是研究特定人群中疾病、健康状况的分布及其决定因素。我们使用risk相关的一些列概念来描述特定人群中疾病、健康状况的分布，接下去我们自然要来看看如何研究人群中疾病等健康状况的决定因素。下面几期《哈佛流行病学理论》所感，就从研究风险因素的基本概念开始。
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