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穆晓汐老师 07月17日 19:00-21:30
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穆晓汐老师 07月3日 19:30-21:00
入口口腔健康状况调查是口腔执业助理医师资格考试中口腔预防医学必考的考点,医学教育网编辑为大家整理搜集了相关的内容如下:
在一个特定的时间内收集一个人群患口腔疾病的频率、流行强度、分布及流行规律的资料。
横断面调查
(一)目的
·查明口腔疾病在特定时间内的发生频率和分布特征及其流行规律。
·了解和分析影响口腔健康的有关因素。
·为探讨病因,建立和验证病因假设提供依据。
·选择预防保健措施和评价预防保健措施的效果。
·评估治疗与人力需要。
(二)调查项目
·一般项目—背景状况信息,用于统计和信息管理
·健康状况项目—客观检查
·问卷调查项目—主观问题
(三)指数和标准
·龋病指数有DMFT、DMFS
·牙周健康状况用CPI指数
·冠龋的诊断标准是:牙的窝沟或光滑面有底部发软的病损,釉质有潜在损害或沟壁软化者。
·根龋的诊断标准是:用CPI探针在牙根面探及软的或皮革样的损害。
·牙周病流行病学诊断标准:CPI指数
·氟牙症诊断标准:Dean指数,以釉质表面光泽度、颜色改变程度、缺损程度和侵犯面积作为依据。
(四)方法
·普查
·抽样调查
·预调查
·捷径调查
1.普查(massexamination)
在特定时间范围内,一般为1~2天或1~2周。对特定人群中的每一个成员进行的调查或检查,又称全面调查。
最大优点:发现调查人群中的全部病例。
应查率>95%;漏查率高结果可靠性差。
最大缺点:工作量大,成本高,适用较小范围内。
2.抽样调查(samplingsurvey)
抽样:从目标地区的总体人群中,按统计学随机抽样原则抽取部分人群作为调查对象。被抽到的人群称为样本人群。
用样本人群调查的结果,推断总体人群的现患病情况。
前提条件是抽取的数量足够大,调查的数据可靠。
优点:节省时间、人力和经费,所得资料具有代表性。
抽样方法
1)单纯随机抽样(simplerandomsampling)
抽签、随机数字表
2)系统抽样(systematicsampling)
间隔抽样,机械抽样。将抽样对象按次序编号,先随机抽取第一个调查对象,再按一定间隔随机抽样。
3)分层抽样(stratifiedsampling)
将总体按某种特征分成若干个“层”,即组别或类型等,再在每个层中用随机方式抽取调查对象,再将每个层所有抽取的调查对象合成一个样本。
4)整群抽样(clustersampling)
以整群为抽样对象。
5)多级抽样(multistagesampling)多阶段抽样
分为几个阶段,每个阶段采用单纯随机抽样
3.捷径调查(pathfindersurvey)
WHO推荐的一种调查方法,可在短期内了解某人群的口腔健康状况,并估计在该人群开展口腔保健工作所需的人力、物力和财力。
5年龄组:乳牙列患龋水平
12年龄组:全球龋病监测年龄组
15年龄组:评价全球牙周病指征
35~44:监测成年人口腔健康状况
65~74:监测老年人口腔健康状况
4.试点调查(pilotsurvey)(预调查)
在调查前初步了解被调查群体患病特点,制订调查计划,有时须先进行试点调查。
通常为12岁组,加另一个年龄组,以获得少量的参考资料,以便制订调查计划。
(五)样本含量
N=K×Q/P
Q=1-P
P为某病预期患病率
当允许误差为10%(0.1P)时,K=400,当允许误差为15%(0.15P)时,K=178,当允许误差为20%(0.2P)时,K=100.
(六)误差
随机误差(randomerror)
不能完全避免,可以测量并通过合理设计和扩大样本加以控制
偏倚(偏性,bias)
是一种错误,由于某些原因造成检查结果与实际情况不符,属于系统误差,应该设法防止。
偏倚
1.选择性偏倚(selectionbias)
样本人群的选择
2.无应答偏倚(nonresponsebias)
漏查
3.信息偏倚(informationbias)
1)因检查器械等造成的测量偏倚
2)因调查对象引起的偏倚:回忆偏倚(recallbias)、报告偏倚(reportingbias)
3)因检查者引起的偏倚:
检查者之间偏性(inter-examinerbias)
检查者本身偏性(intra-examinerbias)
防止检查者偏性的办法是
疾病的诊断标准要准确;
调查前认真培训,对诊断标准统一认识;
调查前要做标准一致性试验。
4)标准一致性试验
√可靠度的检验
检查者本身可靠度检验
检查者之间可靠度检验
√Kappa统计法
Kappa统计法
选15~20名受检者,由检查者及1名参考检查者对受检者各做1次口腔检查,检查者于隔日上午再做1次检查,然后每个检查者的检查结果按相同牙位与参考检查者比较,观察检查者之间技术误差大小,检查者2次检查结果比较,观察本身诊断误差大小。
评估检查者之间一致性的方法
0.40以下可靠度不合格
0.41~0.60可靠度中等
0.61~0.80可靠度优
0.81~1.0完全可靠
(七)数据的整理和统计
1.数据整理
核对
分组
把调查资料按照一定的特性或程度进行归类。
计算
资料分组后,就可以清点每组中的频数。
2.变量计算——统计指标
平均数(average)
标准差(standarddeviation)
用来说明一组观察值之间的变异程度,即离散度。
标准误(standarderror):表示抽样误差的大小。
可信区间(confidenceinterval):总体均数有95%或99%的概率在此区间范围内
率(rate):某种现象发生的频率或强度。
构成比:某事物内部各构成部分所占的比重。
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