本文详细介绍了人群归因分数（PAF）的概念，它是衡量暴露因素在人群中导致特定疾病比例的流行病学指标。通过实例解析了PAF的计算方法，包括前瞻性研究中的公式，并探讨了与风险比（RR）和比值比（OR）的关系。此外，还提到了在实际研究中如何使用R进行PAF的计算。文章最后鼓励读者通过计算实例加深理解，并提供数据集和学习资料下载。
今天在论文中看到个这么一个术语Population Attributable Fraction，中文叫人群归因分数，意思是暴露如果被取消，某个结局减少的比例，比如我知道了孤独感对抑郁有影响，计算PAF可以得出，如果孤独感被干预，抑郁人群比例会下降多少：
PAF; the proportionof cases of depression that could be prevented if the influence of loneliness was removed
这么一个指标在经济评价的文章也有见过，就是我预防了人群某个风险因素之后我能为国家省多少医疗支出。
写研究意义的用得上哦。
今天就给大家介绍一下这个指标：
人群归因分数初识
这个指标也叫做人群归因比Population Attributable Proportion或者归因比Attributable Proportion Among the Total Population
(Also called the Population Attributable Proportion or Attributable Proportion Among the Total Population)
PAF是一个评估暴露的人群作用的非常常见的流行病学指标，表达的意思是如果某个暴露取消，结局会减少的百分比。
PAF is the estimated fraction of all cases that would not have occurred if there had been no exposure
这个指标基本的原理就是用可以归因为暴露的病例数，除以总的病例数（O）。
可以归因为暴露的病例数则计算为总病例数(O)减去不能归因暴露的病例数(E)
所以总的PAF的理论表达就是
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