职业流行病学中关键数据缺失情况下归因分数(AF)的评估限度与优化策略研究

来自《美国流行病学杂志》的研究人员针对Ghoroubi等学者提出的工作相关因素全因死亡率归因分数(AF)间接估算法展开评述，指出该方法在数据选择（暴露流行率与相对风险RR）、因果假设验证及多暴露共存时的独立性处理等关键环节的局限性，为职业流行病学领域优化AF估算提供了系统性指导。

　　

最新研究对Ghoroubi团队发表于《美国流行病学杂志》(Am J Epidemiol)的间接归因分数(AF)估算法展开深度剖析。该团队曾尝试量化工作相关因素对全因死亡率的影响，但评论指出其方法存在显著局限——核心在于暴露流行率与相对风险(RR)数据的选取必须满足时间跨度、人群特征及暴露定义的三重可比性。当涉及多因素共存时，还需严格验证暴露间独立性假设并控制混杂因素。尽管该研究为单一工作因素提供了概念验证，但系统性文献综述结合meta分析才是获取可靠RR估计的金标准。这项讨论为职业健康领域如何科学运用AF公式绘制了路线图，强调因果证据链构建与数据质量把控的不可替代性。