摘要：目的探讨反向配比设计在流行病学研究中的应用。方法以评价基因-环境交互作用的乳腺癌病因学研究为实例,介绍反向配比的设计方法和统计分析方法。结果该实例说明当人群中基因突变和感兴趣的环境暴露因素均为罕见因素时,使用反向配比设计可提高研究基因与环境交互作用的潜能。结论反向配比设计比传统的流行病学方法更适合研究包括罕见因素在内的交互作用。

摘要：目的评估新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情对我国医患关系的影响及医务工作者感动我国人民群众的程度.方法2020年2月18日至2020年3月11日通过“问卷星”平台,采用横断面研究,对问卷进行结构化设计并开展调查.结果共收集9891份问卷,有效率99.78%;疫情发生后,完全尊重和信任医务工作者的比例分别由38.84%上升至61.15%、28.59%上升至35.53%,除地区分布外,其他人口学特征人群对医务人员的尊重和信任程度均增加,差异有统计学意义(P<0.05);超过40%调查对象不认同医务工作者是服务行业,特别是疫情发生后,48.9%调查对象完全不认同该观点,18.82%调查对象对该观点的认同程度降低,各人口学特征人群对该观点的认同程度降低,差异有显著统计学意义(P<0.01);各亚组人群以被医务工作者感动程度上升为主,差异有统计学意义(P<0.05).结论在COVID-19疫情中,医务工作者通过牺牲和奉献营造了良好的医患氛围,COVID-19疫情或能成为改善医患关系的契机.

摘要：目的：探讨HLA-DRB1基因rs2308765、rs9269186和rs3135388位点多态性及环境因素与原发性高血压（EH）的关系,阐明HLA-DRB1基因与EH发病的关联性。方法：采用病例-对照研究设计,选取161例EH患者为病例组,147名健康人为对照组。收集EH相关因素,并应用PCR-LDR技术进行HLA-DRB1基因rs2308765、rs9269186和rs3135388 3个位点的多态性检测。结果：病例组患者体质量指数（BMI）、腰围（WC）、血糖（BG）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）水平均明显高于对照组（P〈0.05或P〈0.01）,而高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）水平明显低于对照组（P〈0.01）。调整混杂因素后Logistic回归分析,高BMI（OR=1.140,95%CI：1.040-1.249）和高TG（OR=1.215,95%CI：1.016-1.452）是EH的独立危险因素。病例组患者rs2308765位点GG基因型频数和G等位基因频数均明显低于对照组（χ^2=4.666,P=0.031;χ^2=4.485,P=0.034）;病例组患者rs3135388位点CC和CT基因型频数及rs9269186位点CC、CG和GG基因型频数与对照组比较差异均无统计学意义（P〉0.05）,C和T等位基因频数、C和G等位基因频数比较差异均无统计学意义（P〉0.05）。BMI、TG、TC和HDL-C 4个环境因素中,除rs2308765位点多态性与TG存在交互作用（P〈0.05）外,rs2308765位点多态性与其他3个环境因素无交互作用（P〉0.05）;rs3135388和rs9269186位点多态性与4个环境因素均无交互作用（P〉0.05）。结论：BMI、TG水平和HLA-DRB1基因rs2308765位点多态性与EH存在关联,高BMI和高TG是EH的危险因素,rs2308765位点G→T突变可能是EH的危险因素。

摘要：Meta分析是对原始研究的二次综合分析与评价,其质量受纳入原始研究质量、评价的方法、评价者的知识水平及观点的影响.若Meta分析纳入的原始研究质量低,且未对原始研究方法学质量进行正确评价,Meta分析的结果和结论可能是不正确的,从而对临床实践造成误导[1].因此,对Meta分析纳入的原始研究质量进行严格的评价尤为重要.原始研究质量评价工具主要根据研究设计、实施、结果分析整个过程中可能出现偏倚的各个因素而确定,目前出现的评价工具较多,主要有单个评价条目（components/items）、清单（checklist/list）和量表（scale）三种类型.前面我们已经对Meta分析的类型[2]、Meta分析的软件[3]进行了介绍,本文将在简要回顾原始研究类型的基础上,对随机对照试验（randomized controlled trail,RCT）常用的质量评价工具进行简要分析.