流行病学（epidemiology）是一门什么样的学科？
谢邀！  前言：曾经把Szklo的Epidemiology Beyond the Basics 和Rothman的Modern Epidemiology两本书翻来覆去看了很多遍，对这个学科算是有一点概念，写下来跟大家共同探讨。对于完全没有接触过这个学科的朋友，希望这篇文章能有助于你了解这个学科大概是干什么的。而学过的朋友，有助于重新梳理一遍知识结构。挂一漏万，没有讲到的地方请谅解。  这篇文章不会具体到每一个很细的概念，重点是梳理这门学科内主干知识之间的关系，努力呈现一个整体的形态。它将以risk为核心，组织流行病学这个学科的知识体系，兼顾提及生物统计的一点知识。当然也有其他的组织方法，本文仅是个人观点。  另外，文章里面的术语都是英文，其他都尽量用中文表达。一方面是我不知道对应的中文术语是什么，另一方面，某些术语翻译得实在有点烂，内心吐槽很久。  Part 1. 流行病学是什么？ 流行病学（Epidemiology，简称Epi），首先要澄清这并不仅仅是关于“流行的疾病”的科学。Epidemiology源自希腊语（epi=upon，demos=commonpeople，logy=study），意指“关于民众中间发生了什么的学科”。古时的老百姓最关心的是生老病死，所以这个学科自诞生之日就与健康相关。公认的开山祖师是古希腊医生希波克拉底，因为他是目前已知第一个研究疾病与环境之间关系的人，尽管理论和方法都与现在相差甚远。随后的漫长岁月，有一些著名医生（Villalba，Fracastoro，Thomas Sydenham等等）各自对这个学科做了贡献，但总体而言发展很慢。如此直到19世纪，John Snow的出现。John Snow是公认的现代流行病学的创建者。他的事迹，详见我的另一个回答：  目前统计学在国内外的发展现状是怎样的？都有哪些分支？今后的研究方向大致是向哪里走？ - 姜大山的回答 Snow对于伦敦霍乱问题的研究，启发了一代统计学家和医生。自他以后，对于健康现象及其原因的研究开始飞速增长，流行病学终于成为我们今天看到的模样。  流行病学，是研究一切健康现象与其原因之间的关系的学科。Wikipedia上对epi的定义是研究健康现象和疾病的“patterns，causes，and effects”，Szklo在书里说epi是健康状态和健康事件的“distributionand determinants”的学科。其实都一样，对象是健康现象和它的原因，核心是它们之间的关系，这个关系经常用风险Risk来描述。我们通过搞清楚各种分布、趋势、决定因素和作用，实现控制健康风险的目的。  可以这样进行简单的梳理：以risk为核心，我们定义了一些基本的指标；为了测量这些指标，我们发明了一系列的实验设计和统计方法；因为这些实验和方法有可能受到各种各样的干扰，所以才有了bias,confounding和effect modification的研究来分析这些干扰来自什么地方；正是为了抵消这样的干扰，我们才有了matching，stratification和adjustment等手段。总之在某种意义上，出发点是risk，落脚点也是risk。通过对真实的risk的追求，我们清楚了事物之间的因果关系，在这个基础上，我们才有可能采取措施，控制那些原因，达到维持人类健康的目的。下文一一论述。  Part 2. 什么是Risk？ Risk顾名思义指风险，在流行病学里指“发生某种健康问题的风险”，也就是发生某种健康问题的可能性。健康问题不一定是疾病，也可能是肥胖，吸烟，喝酒，吸毒等等。  Risk的测量是来自于对以往事件的统计，这体现了一个基本的思想：过去是什么风险水平，未来的“一段时间之内”仍然“很有可能”面临同样的风险水平，除非我们使用一些手段去改变现状。  Risk有两个最基本的指标：incidence 和 prevalence。Incidence指的是人群中“新的”的健康事件发生的比率（incidence =number of new events / population at risk），是最直接反映risk的指标。比如，A市今年发生了比去年更多的感冒事件，那么今年的incidence就比去年高，也就意味着今年面临着更大的感冒的风险。  Incidence有两个地方一定要明确指出：必须统计newevents，以前发生的不算；必须是population at risk，那些与risk无关的人口不算。比如，统计上海今年的感冒incidence，那么去年及以前的感冒事件就不必计入，非上海居民也不必计入。  Incidence有几种：cumulative incidence，incidence proportion，incidencedensity。区别在于对分母的处理：简单来说，考虑人口的变动，就是第一个，如何考虑，有各种correction技术；不考虑人口的变动，就是第二个；将每一个人在统计期内停留的时间考虑在内，就是第三个。不能说某一种绝对比其他的好用，要根据具体问题具体分析，这里就不展开了。  第二个基本的指标是prevalence，人群中现存的健康事件相对于人群中所占的比例（existing events / population）。分为两种： point prevalence和periodprevalence。前者是某一个时间点上的数据，后者则是某一个时间段内的数据（需要根据人口的波动来调整分母）。各有各的用处。比如得病时间长的疾病，用pointprevalence就可以估测出真实情况，取数据方便又便宜。而对于得病时间短的疾病，则应选用periodprevalence，比如感冒，如果只在一个时间点上测量prevalence，那么那些得了感冒又痊愈了的人，就不会被计算在分子内，这显然低估了真实的风险。  如果人群A患感冒的比例高于B人群，我们倾向于相信A人群有更高的感冒的“风险”。但这只是“倾向于”，并不意味着我们一定会这么认为。玄机在于existing events是一个存量的概念，而incidence涉及的new events是一个流量的概念。我们更关心的是流量，是新事件。如果一种疾病在现有人群中所占比例很高，但是再也不发生新的病例了，那么这种病对我们来说，就是低风险甚至无风险的，反正再也不会有人得病了嘛。反之，如果一种疾病目前在人群中比例很低，但是每年都有大量新病例发生，这就是高风险。所以在risk的两个基本指标中，incidence是主要使用的，prevalence是辅助使用的，incidence和prevalence的类型要根据情况选用最合适的。这一点一定要搞清楚，因为使用的指标并不是越多越好！我们使用它们，究其根本还是为了揭示真实的“风险”水平。  Part 3. 如何使用Risk来表达exposure与outcome之间的关系？ 上一部分反复举例，就是在比较不同人群的risk。Risk 不同，意味着某个人群遭遇过使他们更容易得病的一种原因。所以我们要引入两个新的东西：exposure和outcome。Exposure 不一定是致病（或治病）的主要原因，但有可能是增加（或降低）风险的原因，比如吸烟增加了得肺癌的风险，或者一种新型手术降低了得肺癌之后死亡的风险，等等。  由于一群人经受了exposure，而另一群人没有，两组人面临的risk往往是不同的。如何衡量这种不同呢？我们有这么几种基本的指标： 1.   Relative Risk （也叫RiskRatio，RR）。两组的risk相除即得到relative risk。 2.   Attributable Risk （AR）。两组的risk相减即可。 3.   Odds Ration （OR）。Odds是一个人群中得病人数与未得病人数之比值，而OR是两个人群的Odds的比值。 4.   Rate Ratio （也简称RR）。常常把Rate Ratio与Relative Risk混为一谈，但实际上还是有细微的差别。Rate Ratio是两个Rate之间的比值，而这个rate可以是任何rate，不一定指risk。比如常用的一个指标是prevalence rateratio，这里rate指的是prevalence rate，并不是risk。 各个指标还有不同的变形，比如AR有Percent AR（%AR），PopulationAR（PAR），和Percent Population AR （%PAR）。OR又根据实验设计的不同，计算公式也不一样。  Part 4. 如何测量risk？ 如何测量Risk是整个流行病学最核心的方法论。某种程度上可以简单地认为，流行病学是研究如何通过实验拿到数据，而生物统计是拿到数据后如何分析数据（实际情况比这复杂的多）。两者是上下游的关系，合在一起构成公共卫生的两个基本的支柱。虽然本文是关于流行病学的介绍，顺便也说一部分生物统计的知识。  首先，为了测量risk，我们需要各种实验设计。最好的study design是RCT。其次是observational study，包括cohort study，case-controlstudy，cross-sectional study。再次是Ecological study。本质上都是两组人（或者多组人）相互比较risk，但区别还是很大的。下面分别解释一下（下列图片来自于Gordis的教材和网络）。 RCT全称是Randomized Control Study。这个实验将吸收进来的人们随机的分为两组，观察在不同的exposure（此处的exposure是治疗手段）之下，人们的风险是否改变（此处是病的症状是否缓解）。RCT之所以最好，是因为红字标注的“Randomly assigned”（又称randomization）。这个过程可以理解为通过随机分组，使得两组人从总整体上看“几乎一模一样”，也就不会因为两组人具备不同的特征而导致治疗的结果受到干扰。比如，5000名20岁的人跟5000名50岁的人，没法比。但是一旦将这10000个人随机分成两组，则两组人的平均年龄就都约等于35岁，这就可以比较了。  然而，RCT总是很贵的，想找那么多的实验者，总不能把人家绑过来吧？一般都是用钱来吸引。再一个就是从实验前到实验中再到实验后，都有一系列要严格遵循的规范，并且要控制各种外界因素的干扰，这本身也是很耗钱和精力的。所以我们需要一些不那么耗钱的实验方法来进行流行病学研究，即unexperimentalstudy，包括cohort study，case-controlstudy和cross sectional study。  Cohort study的大致流程如下图。一组人有exposure，另一组人没有，经过一段时间的跟踪之后，我们比较两组的risk。这个方法的优势在于事先确定好了exposure，并且跟踪了一段时间（此处不再解释retrospective和mixedstructure），所以对于exposure和outcome的测量还是比较准确的。这个实验的逻辑很容易理解，但由于exposed group 和unexposedgroup并没有经过随机分配，有可能本身的差异是比较大的，从而影响了实验结果。  下一类实验是case-control study。与cohort study不同，case-control study是从得病的情况出发，研究得病的人和没得病的人，各自exposure的情况。这类实验比cohort先天不足的地方在于，受到selection bias和informationbias干扰比较严重。为了矫正这种先天不足，有两个变形：nested case-control study和case-cohort study，不再展开。Case-controlstudy又是被使用最广泛的方法，主要原因还是它简单、便宜，因为一般来说不需要跟踪，只需要回溯以往的数据。  再往下是cross-sectional study。这个实验简单来说就是在某个时间点上截取横截面数据，同时获得exposure和outcome的信息，来比较不同exposure情况下的risk。这个比前两种都要差一些，因为横截面数据很有可能无法反映真实情况。比如，我们想研究穿衣和感冒的关系，由于感冒痊愈快，那些得过感冒又好了的人，就会被归为没得病的人群，这就大大影响了我们对于risk的判断。   如果我们无法获得每个人的数据，连cross-sectionalstudy都进行不了，就只剩下最后的选择了：ecological study。这类方法使用aggregatedata来研究risk的变化，比如一个地方感冒十年来incidence的曲线。如果incidence越来越高，我们倾向于认为风险在增加。但这种研究比较粗糙，往往作为pilotstudy来寻找可以深入研究的课题。因为aggregate data的变化容易受到太多因素的影响了。  上述这些实验方法只是第一步：如何拿到数据。而拿到数据后，首先要把outcome和 exposure以及实验中所有测量过的东西，都变形成能够处理的variables（outcome variables和explanatoryvariables），然后如何分析，则需要用到生物统计学的知识，这是我们的第二步。我们在这里简要把各种方法陈述一下。  1.   当outcome是continuousvariable，explanatory variable是categorical variable的时候，我们使用t-test，WilcoxonRank-Sum test，ANOVA，Friedman'stest, Kruskal-Wallis test, ANCOVA，MANOVA，MANCOVA等等。每种方法都各有具体的前提条件，要辨别清楚根据情况使用。  2.   当outcome是categoricalvariable，explanatory variable也是categorical variable的时候，可选择的方法包括：chi-squaretest，McNemar test，Fisher'sexact test，用contingency table直接计算OR，RR，AR，PAR，%PAR等等。  3.   当outcome是continuousvariable，explanatory variable也是continuousvariable的时候，可以使用：Pearson correlation，Spearmancorrelation，linear regression，等等。  4.   当outcome是categoricalvariable，explanatory variable是continuousvariable的时候，可以使用logistic regression。  5.   当outcome是rate或者count时，可以使用poisson regression。  6.   当outcome是timeto event，使用survival analysis，包括Cox Proportional Hazard Model，ExponentialModel，Weibull Model，generalizedgamma model等等。  上述方法使用中的各种前提和细节不再详述。  通过上述方法，我们可以估计出outcome与explanatory variable之间的association，而这种association正体现了risk在不同exposure程度下的变化。为了估计这种association的精确程度，我们使用confidence interval和GoodnessOf Fit（GOF）。  Part 5. 影响risk真实性的因素有哪些？ 上文讲述了risk及其指标，以及如何测量risk。但是我们测量得到的risk就一定是真实的risk吗？并不一定。事实上在研究中，我们经常受到三类因素的迷惑：  1.   Bias。要么是选的样本不合适，要么是搞错了信息，要么是混淆了序列关系，总之在实验的各个环节都有可能出现偏差，影响我们对于risk的测量。  2.   Confounding。有一类variable同时与exposure和outcome有关系，并且不在他们因果链条上，这就是confounder。他们严重干扰我们对于risk的估计，所以必须想办法控制这些variable。  3.   Effect modification。有一类variable能改变（放大或缩小）exposure和outcome之间的关系，举个不恰当的例子：假如一年之内吸烟1000支会导致年底得肺癌，但如果规定一天只能吸一支烟，则“吸烟”和“肺癌”之间的关系就被改变了，可能五年之后才得肺癌。这个“规定”就是外界的effect modifier，影响着exposure和outcome之间的关系。  如何去减轻这三类东西对我们测量的risk的迷惑？这就是我们在研究中要考虑的事情。如果说第四部分是Epi的核心方法论，那么第五和第六部分才是Epi真正的“艺术性”的体现。所谓艺术性，往往意味着我们在科学研究中融入了某种“主观”的选择。比如confounding variable，理想的情况自然是考虑一切confounder，但现实中这是不可能的：我们没有那么多数据！所以如何尽可能合理地使用手上的数据，使用哪些作为confounder，抛弃哪些，最终确定什么样的模型，这是一种艺术。  Part 6. 如何确保测量得到的Risk是可靠且有效的？ 先来介绍两个东西：reliability和validity。这是我们做Epi研究希望实现的两个目标。  上面这个图生动地体现了reliability和validity的含义。测量risk如同打靶，我们希望多次测量的结果都比较一致（紧密围绕在靶上某个位置），这就是reliability，我们也希望多次测量的平均值正好是真实的risk，这就是validity。如果这两点同时做到，我们就基本上枪枪都在10环附近了。  有几个手段能帮助我们实现这一点： 1.   matching， 指的是将实验组和对照组根据某些因素匹配起来，比如让他们在同样的自然环境中，这样就避免了不同的组身处不同的自然环境，而对实验结果产生影响。  2.   stratification，是指根据某类（某几类）因素，将实验结果分成几层，在每一层之内，对risk进行比较和分析。这样就避免了这些因素对于risk测量的干扰。举例如下图，我们比较肥胖对于心血管病患病risk的影响，最好是根据家族心血管病史来分成两层各自进行比较，否则家族病史就会对risk的测量产生干扰。  3.   adjustment，统称各种用来调节干扰因素的手段。比如ageadjustment，是对年龄进行调节，Standardized Mortality Ratio，是对一个人群中各组的比例进行调节，从而计算标准化的mortality ratio（注意：不是死亡率！而是实际发生的死亡率与期望的死亡率之间的比值）。最常见的adjustment是将一个variable放入regression model中。  与Part 5类似，这一部分也体现了某种艺术性。比如，我们不可能match所有的variable，那样会导致可研究的样本非常少，但也不可能不match，那么match哪些，或者根据哪些因素stratify，这就是实际操作中的艺术。  Part 7. Risk的测量与因果关系 我们测量Risk，归根结底还是为了判定一个因素是不是一种健康问题的原因。这个判定不是随意，被广泛遵循的原则来自BradfordHill： 显然，对risk的测量和验证几乎贯穿在每一条原则之中。  Part 8. 流行病学可能发生的变革 流行病学经过了百余年的发展，不断容纳新的知识和技术而获得发展。在互联网时代，理应容纳现在的新技术，对方法论的部分进行变革。以我不成熟的认识，我认为这种变革将会集中在两个方面。  第一，从“由实验获取数据”变为“依靠实验和互联网共同获取数据”。在互联网时代，人们的信息在网上越来越多，而且随着移动健康设备的火热，企业积累了大量的个人健康和运动（及睡眠）数据。如果能使用这些数据，无疑会给流行病学带来革命性的变化，也许很多结论要推翻重来。  第二，从“依靠经验筛选模型”变为“依靠经验和计算机共同筛选模型”。这一块在computerscience其实早就有人在做，比如用遗传算法之类的来筛选最佳的模型。但流行病学至今仍然是依靠科学家的经验来筛选较好的模型。当然，这里面有数据的限制。但是如果我们突破了数据的限制，那么由计算机来辅助进行模型筛选，无疑会大大提高研究的效率。一个反面的观点是，我们建立模型，是为了估计risk，是为了搞清楚原因和结果之间的关系，并不需要模型过于繁琐酷炫。但是，计算机筛选就一定会得到繁琐的模型吗？并且，假如数据的暴增和知识的发展突破了我们已有的框架，也许我们今天认为“正确而优美”的模型，那时都不再成立了。  后记 总之，这篇文章的目的是梳理流行病学的结构，介绍这门学科的知识。同时也是想说明一个观点，不能用统一的逻辑串联起来的知识体系不值得传播。  Reference 1. Szklo, Moyses, and F. Javier Nieto. Epidemiology: beyond the basics. Jones & Bartlett Publishers, 2014. 2. Rothman, Kenneth J., Sander Greenland, and Timothy L. Lash, eds. Modern epidemiology. Lippincott Williams & Wilkins, 2008. 3. Gordis L. Epidemiology: W.B. Saunders; 2000.   