近年来，随着医学科学技术的快速发展，在环境流行病学研究中出现了越来越多可供应用的、能够反映环境危险因素暴露、环境健康效应以及人群易感性的生物标志物。在将这些新的指标和技术应用于疾病诊断和人群筛检时，需要对其进行客观评价。当前，对有金标准的诊断和筛检实验评价方法已有较多研究，但对无金标准的诊断和筛检实验评价方法则缺乏认识。在此情况下，突破传统思想，应用贝叶斯原理，探索无金标准下诊断和筛检实验评价方法，将为环境流行病学的人群筛检和疾病诊断评价研究提供新思路，增添新方法。 1、诊断和筛检实验中的贝叶斯方法研究 通过对条件独立模型和条件相关模型的研究，探讨了多个诊断实验联合应用时贝叶斯模型的构建方法。通过整合同一层次下的平行实验和不同层次下的系列实验，研究了诊断和筛检实验评价多层次贝叶斯模型的构建方法。 1.1条件独立模型 设向量a=(a11，a10，a01，a00)代表两个诊断实验的实际结果(1为阳性，0为阴性)，向量t=(t11，t10，t01，t00)代表a所对应的潜在真值，向量a对应的概率值为P=(P11，P10，P01，P00)；记第一和第二个实验的灵敏度分别为Se1和Se2，特异度分别为SP1和SP2，患病率为π。向量a服从多维分布(multinomial distributions，multi)，n为抽样的总例数，则： A～multi((P11，P10，P01，P00)，n) 其中 由此构造两个诊断实验在独立性条件下的似然函数为 由二项分布的共轭分布为贝塔分布(Beta distrubution)，可得灵敏度、特异度、患病率的先验分布为 根据贝叶斯原理，整合先验分布与似然函数，导出全条件分布中各参数的后验密度。上述方法可自然推广到3个和3个以上诊断和筛检实验评价模型的构造。 1.2相关模型 设CovDp为真值阳性条件下的协方差，CovDn为真值阴性条件下的协方差，向量a服从于多维分布，n为抽样的总例数，采用和1.1同样的标记符号，则： 由此可构造相关模型的似然函数为 由于CovDp，CovDn常常缺乏可供利用的先验信息，且它们是在有限范围(0，(min(S1，S2)-Se1Se2))和(0，(min(SP1，SP2)-Sp1SP2))内变动的随机变量，故取先验分布为： 其它指标先验分布和先验参数的确定方法同独立性模型。 1.3多层次贝叶斯模型构建 在诊断和筛检实验多层次模型构建中，下一层次的检验结果可为上一层次的评价提供信息。这种信息的利用可通过两种方式实现：1)同一层次的平行实验(Parallel tests)；2)不同层次的系列实验(Series tests)。对平行实验，可根据1.1和1.2给出的方法，在获得Se1，SP1，Se2，SP2和相关系数后验密度的基础上，求出平行实验的灵敏度(SeJE)和特异度(SpJE)，将其带入相关或独立模型。对系列实验，则令向量a=(a11，a10，a0.)，其中a11代表第一个实验和第二个实验同时为阳性的观察个数；a10代表实验1阳性，实验2阴性的个数；a0.代表实验1阴性的观察个数。设向量a服从于多维分布，n为抽样的总例数，则： a～multi((P11，P10，P0.)，n) 其中 由此可构造系列实验的似然函数。根据“今天的后验是明天的先验”的贝叶斯原理，由实验1和实验2的后验确定系列实验的先验，然后根据贝叶斯公式，采用MCMC方法，构造Markov链并使其收敛于稳定分布，估计后验密度。 1.4计算软件及编程方法 本课题的所有计算均采用WinBUGS软件和SAS软件完成。对WinBUGS软件，首先用图形构造出模型的框架，然后在此基础上，手工编写代码，完成程序的编写。 2、诊断和筛检实验评价中先验分布及超参数的确定 在客观性较强的先验信息获取上，本研究系统收集了世界卫生组织和中国疾病预防控制中心的抗-HIV诊断试剂评价数据，应用Meta分析方法，获得了不同年代、不同方法、进口和国产试剂的综合灵敏度、综合特异度。研究发现，在世界卫生组织的26项评价和中国疾病预防控制中心的58项评价中，均未发现阈值效应。使用逆方差加权(Inverse Variance weights)，限制性最大似然法(Restricted Maximum Likelihood estimation，REML)对WHO和中国CDC报告的诊断实验评价指标多因素Meta回归分析发现，影响WHO HIV抗体检测试剂的因素为检验方法；影响中国CDC HIV抗体检测试剂的因素有试剂年度和试剂来源。主观性先验信息通过专家评分法获得。 在先验信息的定量上，主要围绕两个方面展开研究。一是如何确定适当的先验分布类型，二是怎样估计合理的先验参数。研究表明，在诊断和筛检实验评价研究中，根据研究指标的不同，可采用共轭分布，均匀分布、混合分布等；先验参数的确定则可通过先验矩法、定义法、双分位数法、众数与分位数法等获得。 3、模型应用与验证研究 本课题以徐州市2004年1月至2008年6月234602人次无偿献血员抗-HIV筛检大样本数据，通过构造贝叶斯多层次模型对我国献血员抗-HIV筛检与确证方案进行了评价。根据联合实验原理，本研究首次提出将这一复杂系统细化为5个层次的观点。对第一层次的研究发现，平行实验1的联合灵敏度较单个试剂增高(P<0.05)，特异度较单个试剂降低(P<0.05)，但特异度降低的幅度明显小于灵敏度增高的幅度，平行实验1假阴性预测值为1.727×10-7，提示漏检的可能性很小；但需注意的是，平行实验1的假阳性预测值高达96％，因此对这一层次的抗-HIV检测阳性者，必须进行确证实验。由平行实验1估计的人群感染率为3.827/10万，这一结果与本次调查的最终结果(WB确证实验)2.9847/10万较为接近。 第二层次的研究发现，由平行实验2估计的感染率(3.225％)和假阳性预测值(54.50％)均与实际值(3.196％，56.25％)接近。结果提示，本次建立的贝叶斯多层次模型即使在样本含量不太大的情况下也能较好地反映实际情况。 第三层次的研究提示，系列实验1的灵敏度为99.47％，特异度为99.9964％，假阴性预测值为1.685×10-7，这些指标均说明经过血液中心和疾控中心的联合检测，献血员HIV的筛检质量已达到了相当高的水平。另外发现，由系列实验1估计的HIV感染率和假阳性预测值与实际值接近，显示模型符合实际。 第四、第五层次的研究均提示，系列实验的灵敏度低于平行实验和免疫印迹实验(WB)，但特异度高于平行实验和WB实验，这一结果与系列实验的理论相一致。第五层次(系列实验3)的研究发现，系列实验3的灵敏度为96.81％.特异度为99-9999％，HIV估计感染率为3.251×10-5，相对误差为8.91％，较第一层次有了显著减少。另外值得注意的是，第五层次的假阳性预测值为1.987％，较第一层次(平行实验1)96％的假阳性预测值有了明显减少。提示随着筛检信息的积累，模型评价的质量不断提高。 综合上述分析后认为，本研究建立的多层次贝叶斯模型与实际情况吻合良好。 4、创新点 4.1为利用诊断和筛检实验评价中的多类型多来源信息提供了新思路 在目前的诊断和筛检实验评价中，研究者习惯使用当次检测结果提供的信息评价诊断实验效果和分析疾病流行水平，而未能整合既往检测信息(如试剂灵敏度、特异度等)估计感染率：至于定量(而非定性)整合带有主观性的先验信息阐明流行规律的研究则更为少见。本课题研究了与诊断和筛检实验评价有关的先验信息的定量方法及模型纳入方法，这为充分利用诊断和筛检实验评价中的确定和不确定，客观和主观多类型多来源信息提供了新思路。 4.2为构建流行病学模型增添了新方法 目前使用经典统计学构建多层次模型时，无法使用带有不确定性和主观性的先验信息。本项目以献血员艾滋病感染率、灵敏度、特异度、假阳性预测值、假阴性预测值估计为例，探索使用贝叶斯统计方法将具有不确定性和主观性的信息以先验分布、超参数和隐变量形式定量纳入模型中，这种方式为流行病学模型研究增添了新方法。 5、局限性 5.1理论研究有待进—步深入 5.2应用研究有待进—步扩展 6、结论 将贝叶斯统计方法引入诊断和筛检实验评价，将有助于解决目前诊断和筛检实验评价方法学研究中经典统计学派尚未解决的问题。有可能从观念(主要是对金标准的认识)、方法(主要为贝叶斯原理+MCMC方法)上产生一套与经典统计方法相对应新的诊断和筛检实验评价体系。这将为环境流行病学中的疾病诊断和人群筛检研究提供新的统计分析方法，从而对提高环境流行病学研究水平产生积极影响。