最適宜社群開展的研究型別是什麼？

在筆者的認知中，社群開展最多的橫斷面研究，即現況調查，與科學研究設計4原則（隨機化、設對照、用盲法、可重複）是相去甚遠的。

並不是想指摘什麼或者貶低誰，只是本人基於觀察後的管窺之見，屬於直觀感受。

一

所以大夥談及社群能做什麼時，筆者始終堅持：監測先行！

目前，各類監測千條萬線。即便在小小的社群，資料彙總起來也可汗牛充棟。

那麼這麼多資料，是否完全可以滿足社群診斷的需求了呢？

結果要搞科研的，都異口同聲地提出要完善社群診斷，那就得加幾張調查表，這就是為了科研而科研了。

因為調查完後，絕大多數會像太監一樣，下面就沒有了。

那麼理論上下面應該是什麼玩意兒呢？

應該是個真傢伙，那就是針對性的干預專案。

可惜的是，真正談得上社群干預試驗的專案實在太少。

最多見的恐怕還是健康教育領域的課程前後評估，考察“知—信—行”的改變程度，可惜基本上都是走完第一步就Game Over的。

在筆者看來，監測工作是大而淺，干預研究是小而深，重點是完全可以融合在一起的。

在監測工作日益完善，現況和既往趨勢資料足夠掌握到可以推論未來時，監測工作算是到了老驥伏櫪、志在千里的年紀。

而且由於整個系統的完善，各項環節的暢通，肯定要進入一個人力、財力和時間成本都儘可能降到最低的新階段。

如今已經迎來了干預研究專案的時代。

二

什麼？病例-對照和佇列研究呢？

其實大家都能理解，病例-對照和佇列研究是教科書裡常見的病因學探索，那麼單個社群能適宜開展類似所有的專案嗎？筆者以為夠懸乎。

二種型別調查的多社群聯合開展倒是可行，但需要更強有力的領導者來設計組織和協調彙總，那麼社群就做好參與者的角色就OK了。

接下來，筆者直截了當的說：最適宜社群開展的研究型別是社群干預試驗。

本人是這樣理解的，社群干預試驗是病例-對照和佇列研究的結合體，TA像佇列研究一樣是前瞻性的，起碼要隨訪一定的時間，但納入佇列的不是一支，而要起碼分出病例和對照2支，也就是干預組和對照組。

如果幹預手段不止一種，那麼還可以設定多個干預組。

至於說設不設對照組，就同一批人干預前後比較時可以不可以呢？在學時老師的回答尤記得是“不是不可以”。

過去，筆者一直覺得設空白對照就是勞民傷財，但是後來發現某些專案的干預前評估，竟然會起到健康教育和健康促進的作用，所以連單次調查都有“汙染”干預效果評估的可能。

不少干預物件還會對初始調查就印象深刻，因為很多問題提的聞所未聞、想所未想的。

一經問候後，有居民自己就把干預措施給跟上了。所以設立對照真是免不了的。

三

至於社群干預試驗如何開展、如何配對、如何實施、如何分析評價，既要視研究內容來定，也是相對簡單。

讓人稍感困惑的是樣本量的計算。不少社群就很聰明，說干預組是某區域的全部病例，對照組是隔壁區域的全部病例，採取群組配對，期間只有拒訪和失訪的問題。最後資料彙總下，自覺資料還可以，真得就能如此過關了嗎？

非也！因社群干預試驗極其消耗資源和時間，所以特別強調要重視抽樣：

剛開始專案時，建議使用兩組獨立樣本率的非劣效檢驗（或等效檢驗，兩者計算公式一致）方法來確定樣本量。

研究假設是一定時間後，干預組要比對照組干預得當，疾病率值下降才有意義。

比如做個社群心理干預專案，干預前的抑鬱焦慮比例是15%，那麼不抑鬱焦慮比例是85%。干預後不抑鬱焦慮比例不應<85%。

設T組為干預組，C組為對照組，

進行兩組檢出率的非劣效檢驗，

設pT和pC分別為兩組率，且兩組比例為nT：nC=1：1

兩組總體率相等，即pT=pC=p

計算公式為

已知抑鬱焦慮比例為15%，不抑鬱焦慮比例為85%，p=0。85

取非劣效界值δ一般為0。15，令檢驗水準α=0。05，檢驗效能1-β=0。80，兩組比例為1：1，代入公式：

nT=nC=2（-1。96-0。84）2×0。85（1-0。85）/0。152=89

即每組的最小樣本量為89。

那麼這樣的樣本量要求是十分適宜社群開展的。

四

做完以上研究，假如結果確實是非劣效的，才能夠更進一步瞭解情況。

要透過擴大調查樣本量，來提升干預措施的身價，因為接下來應開展優效檢驗的方法。

即使用兩組獨立樣本率的優效檢驗方法來確定樣本量。

同樣干預前的抑鬱焦慮比例是15%，那麼不抑鬱焦慮比例是85%。干預後不抑鬱焦慮比例應>85%，此時公式大變：

設T組為干預組，C組為對照組，

進行兩組檢出率的優效檢驗，

設pT和pC分別為兩組率，且兩組比例為nT：nC=1：1，

兩組總體率pT>pC

計算公式為

已知抑鬱焦慮比例為15%，pC=0。85

pT是多少才算起效呢？一般要透過查文獻和前期調查結果來確定引數。

比如前面的研究就探索出pT=0。95，也就是說可以將抑鬱焦慮比例降到5%才算有效。

優效界值δ一般都取0；σ=0。5。

令檢驗水準α=0。05，檢驗效能1-β=0。80，兩組比例為1：1，代入公式：

nT=nC=2（-1。96-0。84）2×0。52/（0。95-0。85-0）2=421

即每組的最小樣本量為421。這就有點大了，心理難以承受。

這裡有個關鍵：要查pT和σ，pT越大，樣本量越小，σ越大，樣本量越大。

σ越大表示干預或對照組的個體效應不穩定。

顯然，優效性設計比非劣效設計需要的引數要多，沒有可靠文獻怎麼辦？

先按非劣效設計的樣本量做，做好了就得到了pT、pC和σ，也就可以做優效性設計了。

所以一般開拓性的科研專案，都應先做非劣效，根據結果再考慮做優效。

本文是春曉醫生參與

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