呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的匹配策略與偏倚防控演講人01呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的匹配策略與偏倚防控02呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的核心價值與研究挑戰(zhàn)03匹配策略的設(shè)計與優(yōu)化：精準控制混雜的核心環(huán)節(jié)04呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究中常見偏倚的類型與識別05偏倚的系統(tǒng)防控措施：從設(shè)計到實施的全流程管理06研究質(zhì)量評價與結(jié)果解讀：偏倚防控效果的最終檢驗07總結(jié)：匹配策略與偏倚防控是呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的基石目錄01呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的匹配策略與偏倚防控02呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的核心價值與研究挑戰(zhàn)呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的核心價值與研究挑戰(zhàn)呼吸系統(tǒng)疾病是全球范圍內(nèi)威脅公眾健康的重要疾病類別，涵蓋慢性阻塞性肺疾病（COPD）、哮喘、肺癌、肺炎等多種疾病，其病因復(fù)雜多樣，涉及遺傳易感性、環(huán)境暴露（如吸煙、空氣污染、職業(yè)粉塵）、生活方式及感染等多種因素。病例對照研究作為一種經(jīng)典的觀察性研究設(shè)計，因其在高效探索疾病危險因素、控制研究成本及適用于罕見疾病研究等方面的優(yōu)勢，成為呼吸系統(tǒng)疾病病因?qū)W探究的重要方法。然而，病例對照研究的本質(zhì)是“由果及因”的回顧性研究，其研究結(jié)果極易受到各種偏倚的干擾，尤其是混雜偏倚、選擇偏倚和信息偏倚，可能導(dǎo)致暴露與疾病的關(guān)聯(lián)被歪曲或夸大。在呼吸系統(tǒng)疾病研究中，由于暴露因素的異質(zhì)性強（如不同地區(qū)空氣污染物成分差異、吸煙類型與劑量的復(fù)雜性）以及疾病本身的臨床特征多樣性（如哮喘的表型異質(zhì)性、肺癌的病理分型差異），研究設(shè)計的嚴謹性對結(jié)果可靠性至關(guān)重要。呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究的核心價值與研究挑戰(zhàn)匹配策略作為控制混雜偏倚的核心手段，其科學(xué)性與合理性直接關(guān)系到研究結(jié)果的內(nèi)部真實性；而偏倚防控則貫穿于研究設(shè)計、實施與分析的全過程，是確保研究結(jié)果經(jīng)得起推敲的關(guān)鍵。本文將從匹配策略的設(shè)計與優(yōu)化、常見偏倚的類型與識別、系統(tǒng)防控措施及研究質(zhì)量評價等方面，結(jié)合呼吸系統(tǒng)疾病研究特點，深入探討病例對照研究中的關(guān)鍵問題，以期為提升研究質(zhì)量提供方法論參考。03匹配策略的設(shè)計與優(yōu)化：精準控制混雜的核心環(huán)節(jié)匹配策略的設(shè)計與優(yōu)化：精準控制混雜的核心環(huán)節(jié)匹配（Matching）是病例對照研究中控制已知混雜因素的常用方法，其核心是通過在對照中選擇與病例在certain混雜因素上相似的個體，確保病例組與對照組在混雜因素分布上一致，從而消除該因素對暴露-疾病關(guān)聯(lián)的干擾。然而，匹配并非“越多越好”，過度匹配可能導(dǎo)致匹配過頭（Over-matching），掩蓋真實關(guān)聯(lián)或增加研究難度；匹配不足則無法有效控制混雜。因此，匹配策略的設(shè)計需基于研究目的、疾病特征及現(xiàn)有科學(xué)證據(jù)，進行系統(tǒng)優(yōu)化。匹配的目的與基本原則匹配的核心目的匹配的主要目的是控制混雜偏倚（ConfoundingBias）?；祀s偏倚是指某個既與暴露相關(guān)，又與疾病相關(guān)的第三方因素，若在病例組與對照組中分布不均，會歪曲暴露與疾病的真實關(guān)聯(lián)。例如，在研究“吸煙與肺癌”的關(guān)系時，年齡是重要的混雜因素：隨著年齡增長，吸煙率增加，肺癌發(fā)病率也升高，若病例組（肺癌患者）平均年齡顯著大于對照組（非肺癌人群），則可能高估吸煙與肺癌的關(guān)聯(lián)。通過匹配，確保病例組與對照組在年齡分布上一致，即可消除年齡的混雜效應(yīng)。此外，匹配還可提高研究效率。通過匹配使病例與對照組在混雜因素上均衡，可減少統(tǒng)計分析中需調(diào)整的變量數(shù)量，增加統(tǒng)計學(xué)檢驗效能，尤其是在樣本量有限的情況下。匹配的目的與基本原則匹配的基本原則-必要性原則：僅對已知的、強混雜因素進行匹配，避免對中間變量或與暴露無關(guān)的變量匹配。例如，在研究“空氣污染與哮喘”時，遺傳易感性可能是哮喘的危險因素，但若遺傳因素與空氣污染暴露無關(guān)聯(lián)，則無需匹配；反之，若空氣污染暴露與socioeconomicstatus（SES）相關(guān)，而SES又與哮喘發(fā)生相關(guān)，則SES應(yīng)作為匹配因素。-可行性原則：匹配因素需在研究對象中可測量且易于獲取。例如，職業(yè)暴露史需通過問卷或職業(yè)檔案確認，若無法準確測量，則無法作為匹配因素。-比例適宜原則：匹配比例（Case-ControlRatio）需根據(jù)疾病rarity和樣本量確定。通常采用1:1或1:2匹配，1:2匹配可提高效率，但超過1:2后效率提升有限，反而增加研究成本。匹配的類型與選擇根據(jù)匹配的嚴格程度，可分為個體匹配（IndividualMatching）與頻數(shù)匹配（FrequencyMatching，又稱成組匹配），二者的選擇需結(jié)合研究目的與可行性。匹配的類型與選擇個體匹配個體匹配是為每個病例選擇1個或多個在特定混雜因素上完全相同的對照，形成“對子”（Pair）。例如，在研究“石棉暴露與間皮瘤”時，可為每個間皮瘤病例匹配1名同性別、同年齡（±5歲）、同居住區(qū)域的對照。-優(yōu)點：可嚴格控制混雜因素，尤其適用于樣本量較小或混雜因素效應(yīng)較強的情況。-缺點：當(dāng)匹配因素較多時，難以找到完全匹配的對照，可能導(dǎo)致對照丟失或研究效率下降；若匹配因素包含與暴露相關(guān)的變量，可能造成“匹配過頭”（如匹配吸煙史，則無法分析吸煙與疾病的關(guān)聯(lián)）。匹配的類型與選擇頻數(shù)匹配頻數(shù)匹配是使對照組中混雜因素的分布與總體病例組的分布一致，而非每個個體完全匹配。例如，若病例組中60歲及以上者占40%，則在對照組中確保60歲及以上者也占40%。01-優(yōu)點：操作靈活性高，適用于大樣本研究，可避免個體匹配中因嚴格匹配導(dǎo)致的對照丟失。02-缺點：控制混雜的精度略低于個體匹配，需在分析階段通過分層或多因素模型進一步調(diào)整。03在呼吸系統(tǒng)疾病研究中，個體匹配常用于探索罕見危險因素（如職業(yè)暴露與特定類型肺癌），而頻數(shù)匹配更適用于大樣本社區(qū)研究（如空氣污染物與COPD的關(guān)聯(lián)研究）。04匹配變量的選擇與注意事項匹配變量的選擇是匹配策略的核心，需基于現(xiàn)有文獻、病理生理機制及前期研究結(jié)果綜合確定，避免盲目匹配。匹配變量的選擇與注意事項匹配變量的選擇依據(jù)-已知強混雜因素：如年齡、性別在多數(shù)呼吸系統(tǒng)疾病中是強混雜因素（如男性肺癌發(fā)病率高于女性，年齡隨增長肺癌風(fēng)險增加），通常需優(yōu)先匹配。-疾病危險因素且與暴露相關(guān)：如在研究“PM2.5與哮喘急性發(fā)作”時，過敏性鼻炎是哮喘的危險因素，且過敏性鼻炎可能與居住環(huán)境（如室內(nèi)過敏原暴露）相關(guān)，若PM2.5暴露與居住環(huán)境相關(guān)，則過敏性鼻炎可能成為混雜因素，需考慮匹配。-避免匹配中間變量：中間變量位于暴露與疾病的因果pathway上，匹配中間變量會阻斷暴露對疾病的作用，低估真實關(guān)聯(lián)。例如，在研究“吸煙→慢性支氣管炎→COPD”的因果鏈中，慢性支氣管炎是吸煙導(dǎo)致COPD的中間變量，若匹配慢性支氣管炎，則無法分析吸煙與COPD的關(guān)聯(lián)。匹配變量的選擇與注意事項匹配的注意事項-避免過度匹配：過度匹配是指對與暴露無關(guān)或弱相關(guān)的變量進行匹配，或?qū)Ρ┞蹲兞勘旧磉M行匹配。例如，在研究“吸煙與肺癌”時，若匹配吸煙史，則病例組與對照組吸煙率相同，無法計算OR值，導(dǎo)致研究失敗。01-匹配后的數(shù)據(jù)限制：匹配后，匹配因素在病例組與對照組中無差異，無法分析其與疾病的關(guān)聯(lián)，故需謹慎選擇匹配變量，確保不排除重要的研究目標。03-動態(tài)調(diào)整匹配變量：在研究設(shè)計階段，若對某變量是否為混雜因素不確定，可通過預(yù)試驗或文獻回顧評估其與暴露及疾病的相關(guān)性，再決定是否匹配。0204呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究中常見偏倚的類型與識別呼吸系統(tǒng)疾病病例對照研究中常見偏倚的類型與識別偏倚（Bias）是指研究結(jié)果系統(tǒng)性地偏離真實值的情況，在病例對照研究中尤為常見。根據(jù)偏倚產(chǎn)生的階段，可分為選擇偏倚、信息偏倚和混雜偏倚三類，其識別與防控是確保研究質(zhì)量的關(guān)鍵。選擇偏倚：源于研究對象選擇的系統(tǒng)性誤差選擇偏倚（SelectionBias）是由于研究對象的選取方式不當(dāng)，導(dǎo)致病例組或?qū)φ战M不能代表目標總體，從而使暴露與疾病的關(guān)聯(lián)被歪曲。在呼吸系統(tǒng)疾病研究中，常見的選擇偏倚包括以下類型：選擇偏倚：源于研究對象選擇的系統(tǒng)性誤差入院率偏倚（Berkson'sBias）定義：當(dāng)病例與對照均來自醫(yī)院時，因不同疾病入院率不同導(dǎo)致的偏倚。例如，在研究“吸煙與慢性阻塞性肺疾病（COPD）”時，若病例組來自呼吸科COPD患者，對照組來自骨科骨折患者，吸煙者可能因其他疾病（如心血管疾?。└鬃≡?，導(dǎo)致對照組中吸煙率高于一般人群，從而高估吸煙與COPD的關(guān)聯(lián)。識別方法：比較對照組中暴露因素的分布是否與一般人群一致（如通過社區(qū)數(shù)據(jù)）；分析不同來源對照（如醫(yī)院對照、社區(qū)對照）對結(jié)果的影響。呼吸系統(tǒng)疾病中的表現(xiàn)：在呼吸專科醫(yī)院開展研究時，易因患者病情嚴重程度（如重度COPD患者更易住院）導(dǎo)致選擇偏倚，例如住院COPD患者可能有更多職業(yè)暴露史，若對照選擇輕癥患者或非呼吸疾病患者，可能夸大職業(yè)暴露與COPD的關(guān)聯(lián)。選擇偏倚：源于研究對象選擇的系統(tǒng)性誤差時間效應(yīng)偏倚（TimeEffectBias）定義：疾病的發(fā)生發(fā)展與時間相關(guān)，若病例納入時處于疾病的不同階段（如早期肺癌與晚期肺癌），或暴露與疾病之間存在時間滯后，可能導(dǎo)致偏倚。例如，在研究“空氣污染與哮喘”時，若僅納入新發(fā)哮喘病例，而對照組為長期暴露未發(fā)病者，可能因“健康工人效應(yīng)”（健康人群對污染耐受）低估暴露風(fēng)險。識別方法：明確病例的診斷時間（如新發(fā)病例、現(xiàn)患病例），分析不同病程病例對結(jié)果的影響；收集暴露時間信息，確保暴露先于疾病發(fā)生。呼吸系統(tǒng)疾病中的表現(xiàn)：慢性疾病（如COPD、哮喘）的病程較長，若病例納入時不區(qū)分病程（如納入穩(wěn)定期與急性加重期患者），可能導(dǎo)致暴露評估偏差（如急性加重期患者可能近期有感染暴露，而穩(wěn)定期患者暴露史不同）。選擇偏倚：源于研究對象選擇的系統(tǒng)性誤差存活病例偏倚（SurvivalBias）定義：當(dāng)研究納入的病例僅能代表存活病例時，可能導(dǎo)致偏倚。例如，在研究“吸煙與肺癌死亡風(fēng)險”時，若病例組僅納入存活肺癌患者，而吸煙患者預(yù)后更差，可能導(dǎo)致對照組中吸煙率相對較高，低估吸煙與肺癌死亡的關(guān)聯(lián)。識別方法：比較納入病例與未納入病例（如死亡病例）的暴露特征；明確研究結(jié)局（如incidencevsmortality）。信息偏倚：源于暴露或疾病信息收集的誤差信息偏倚（InformationBias）是由于在收集病例組和對照組的暴露或疾病信息時，測量方法不一致或存在系統(tǒng)誤差，導(dǎo)致暴露或疾病狀態(tài)分類錯誤。在呼吸系統(tǒng)疾病研究中，信息偏倚的主要來源包括：信息偏倚：源于暴露或疾病信息收集的誤差回憶偏倚（RecallBias）定義：病例與對照組對暴露史的回憶準確性或完整性存在差異。例如，肺癌患者可能因疾病診斷而更詳細回憶吸煙史（如開始吸煙年齡、日均吸煙量），而對照可能低估或遺忘吸煙史，導(dǎo)致高估吸煙與肺癌的關(guān)聯(lián)。識別方法：比較病例與對照組暴露信息的詳盡程度；使用客觀指標（如血清尼古丁代謝物、碳血紅蛋白）驗證回憶準確性；分析回憶偏倚的方向（病例是否更易報告暴露）。呼吸系統(tǒng)疾病中的表現(xiàn)：在研究職業(yè)暴露與塵肺的關(guān)系時，塵肺患者可能因明確診斷為職業(yè)相關(guān)疾病而詳細回憶粉塵接觸史，而對照可能忽略輕度暴露，導(dǎo)致OR值高估。123信息偏倚：源于暴露或疾病信息收集的誤差調(diào)查者偏倚（InterviewerBias）定義：調(diào)查者對病例和對照組的態(tài)度、提問方式不同，導(dǎo)致信息收集誤差。例如，在研究“室內(nèi)霉菌與兒童哮喘”時，若調(diào)查者對哮喘兒童家庭更傾向于深入詢問霉菌暴露細節(jié)（如“是否發(fā)現(xiàn)墻角有霉斑？”），而對對照僅詢問“是否有潮濕？”，可能導(dǎo)致病例組霉菌暴露率被高估。識別方法：對調(diào)查者進行統(tǒng)一培訓(xùn)，使用標準化問卷；采用盲法（調(diào)查者不知道研究對象分組）；由多名調(diào)查者獨立收集數(shù)據(jù)，評估一致性。信息偏倚：源于暴露或疾病信息收集的誤差測量偏倚（MeasurementBias）定義：由于測量工具或方法不當(dāng)導(dǎo)致的誤差。例如，在研究“PM2.5暴露與哮喘急性發(fā)作”時，若使用不同地區(qū)的空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)（如城區(qū)監(jiān)測站數(shù)據(jù)代表農(nóng)村居民暴露），可能導(dǎo)致暴露測量誤差；肺功能檢測儀校準不準可能導(dǎo)致哮喘診斷錯誤。識別方法：使用統(tǒng)一的測量工具（如標準化的肺功能儀、相同的問卷版本）；對測量人員進行培訓(xùn)，確保操作一致性；評估測量誤差對結(jié)果的影響（如敏感性分析）?；祀s偏倚：第三方因素的干擾混雜偏倚（Confounding）是混雜因素（Confounder）同時與暴露和疾病相關(guān)，且不在因果pathway上的因素，導(dǎo)致暴露與疾病的關(guān)聯(lián)被歪曲。例如，在研究“空氣污染與哮喘”時，SES（社會經(jīng)濟地位）可能與空氣污染暴露相關(guān)（低收入人群可能居住在污染嚴重區(qū)域），同時SES又與醫(yī)療資源獲取、居住環(huán)境等相關(guān)，從而影響哮喘發(fā)生，若未控制SES，可能高估空氣污染與哮喘的關(guān)聯(lián)。識別方法：-文獻回顧：基于現(xiàn)有證據(jù)判斷潛在混雜因素（如年齡、性別、SES、吸煙史等）。-數(shù)據(jù)分析：比較病例組與對照組混雜因素的分布差異（如t檢驗、χ2檢驗）；若混雜因素在兩組間分布不均，需在分析階段調(diào)整。混雜偏倚：第三方因素的干擾-因果圖法（DAG）：通過有向無環(huán)圖（DirectedAcyclicGraph）可視化變量間的關(guān)系，識別混雜因素（如是否是暴露與疾病的共同原因，且不在因果pathway上）。05偏倚的系統(tǒng)防控措施：從設(shè)計到實施的全流程管理偏倚的系統(tǒng)防控措施：從設(shè)計到實施的全流程管理偏倚防控需貫穿病例對照研究的全流程，包括研究設(shè)計階段的預(yù)防、實施階段的控制及分析階段的調(diào)整，針對不同類型偏倚采取針對性措施。選擇偏倚的防控策略研究設(shè)計階段-明確研究對象的納入與排除標準：基于診斷標準（如肺癌需經(jīng)病理確診，哮喘需符合GINA指南）嚴格定義病例；對照應(yīng)來源于病例的源人群（SourcePopulation），即產(chǎn)生病例的總體，如社區(qū)人群、醫(yī)院同期就診的其他疾病患者（非呼吸系統(tǒng)疾病），避免“入院率偏倚”。例如，在研究“吸煙與COPD”時，對照可選擇醫(yī)院同期就診的骨折患者（與COPD無共同危險因素），而非呼吸科其他疾病患者（如肺炎，可能與吸煙相關(guān)）。-采用多源對照：結(jié)合醫(yī)院對照與社區(qū)對照，提高對照的代表性。例如，在“空氣污染與哮喘”研究中，同時納入醫(yī)院哮喘患者和社區(qū)人群作為對照，比較不同來源對照的結(jié)果一致性。選擇偏倚的防控策略研究設(shè)計階段-控制時間效應(yīng)：納入新發(fā)病例（IncidentCases）而非現(xiàn)患病例（PrevalentCases），確保暴露先于疾病發(fā)生；明確暴露時間窗（如職業(yè)暴露需在疾病診斷前一定年限內(nèi)）。選擇偏倚的防控策略實施階段-提高應(yīng)答率：通過多種方式聯(lián)系研究對象（電話、信函、社區(qū)動員），減少無應(yīng)答偏倚（Non-responseBias）。例如，在社區(qū)研究中，可與社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心合作，利用居民健康檔案提高參與率。-避免“志愿者偏倚”：若研究對象通過志愿者招募，可能導(dǎo)致病例組與對照組在健康意識上存在差異（如健康志愿者更愿意參與對照），需通過隨機抽樣確保樣本代表性。信息偏倚的防控策略研究設(shè)計階段-使用客觀指標：盡量采用客觀方法測量暴露，如生物標志物（血清尼古丁、尿可替寧評估吸煙暴露；PM2.5個人暴露監(jiān)測儀評估空氣污染暴露）、醫(yī)療記錄（診斷證明、用藥史）等，減少回憶偏倚。例如，在研究“職業(yè)粉塵與塵肺”時，可通過工廠工作檔案記錄粉塵接觸濃度，而非僅依賴回憶。-標準化調(diào)查工具：制定統(tǒng)一的問卷、訪談提綱及測量流程，避免調(diào)查者偏倚。例如，在“室內(nèi)霉菌與兒童哮喘”研究中，使用標準化問卷詢問霉菌暴露（如“過去一年內(nèi)，家中是否有墻角、浴室發(fā)霉？”），而非開放性問題。信息偏倚的防控策略實施階段-盲法（Blinding）：采用單盲或雙盲設(shè)計，使調(diào)查者不知道研究對象分組（病例/對照），研究對象不知道研究假設(shè)，減少主觀偏差。例如，在評估肺功能時，操作者不知道受試者是否為哮喘病例。01-重復(fù)測量：對關(guān)鍵暴露指標進行重復(fù)測量（如兩次詢問吸煙史），取平均值或評估一致性（Kappa值），提高測量可靠性。02-培訓(xùn)與質(zhì)控：對調(diào)查人員進行統(tǒng)一培訓(xùn)，確保操作一致性；通過抽查（如10%的問卷復(fù)核）評估調(diào)查質(zhì)量，及時糾正偏差。03混雜偏倚的防控策略研究設(shè)計階段：匹配如前所述，通過個體匹配或頻數(shù)匹配控制已知混雜因素。例如，在研究“空氣污染與肺癌”時，匹配年齡、性別、SES、吸煙史等混雜因素，確保病例組與對照組在這些因素上均衡?；祀s偏倚的防控策略分析階段：統(tǒng)計調(diào)整-分層分析（StratifiedAnalysis）：按混雜因素分層后，計算各層的OR值及95%CI，若各層OR值相近，則計算合并OR值（Mantel-Haenszel方法）；若各層OR值差異較大，則存在效應(yīng)修飾（EffectModification），需分層報告。例如，在“吸煙與肺癌”研究中，按年齡分層（<50歲、≥50歲），分析吸煙在不同年齡層的效應(yīng)。-多因素回歸模型：采用Logistic回歸模型，納入混雜因素作為協(xié)變量，調(diào)整混雜效應(yīng)。例如，在模型中納入年齡、性別、SES、吸煙史等，計算調(diào)整后的OR值（AdjustedOR）。-傾向性評分匹配（PSM）：當(dāng)混雜因素較多時，可采用PSM為每個病例尋找在混雜因素上相似的對照，實現(xiàn)均衡。例如，在“職業(yè)暴露與COPD”研究中，通過PSM匹配病例與對照在年齡、性別、SES、吸煙史等方面的得分，減少混雜偏倚。06研究質(zhì)量評價與結(jié)果解讀：偏倚防控效果的最終檢驗研究質(zhì)量評價與結(jié)果解讀：偏倚防控效果的最終檢驗完成病例對照研究后，需對研究質(zhì)量進行系統(tǒng)評價，評估偏倚防控措施的有效性，并對結(jié)果進行科學(xué)解讀，避免過度推斷。研究質(zhì)量評價工具1.NOS量表（Newcastle-OttawaScale）NOS量表是廣泛應(yīng)用于病例對照研究質(zhì)量評價的工具，從三個維度評分：選擇（病例與對照的選擇方法，共4分）、可比性（病例與對照在混雜因素上的均衡性，共2分）、暴露（暴露因素的測量方法，共3分），總分9分，≥7分為高質(zhì)量研究。例如，在“吸煙與肺癌”研究中，若病例為病理確診的肺癌患者，對照為社區(qū)隨機抽取的健康人群，匹配年齡、性別，暴露通過血清尼古丁水平測量，則NOS評分較高。2.STROBE聲明（StrengtheningtheReportingofObservationalStudiesinEpidemiology研究質(zhì)量評價工具）STROBE聲明是觀察性研究報告的規(guī)范，包含22個條目，涵蓋研究設(shè)計、方法、結(jié)果、討論等部分，要求研究者詳細報告偏倚防控措施（如匹配方法、盲法使用、混雜因素調(diào)整）。遵循STROBE聲明可提高研究的透明度和可重復(fù)性。結(jié)果解讀的注意事項區(qū)分關(guān)聯(lián)與因果病例對照研究只能探索暴露與疾病的統(tǒng)計學(xué)關(guān)聯(lián)，無法確定因果關(guān)系。解讀結(jié)果時需結(jié)合BradfordHill標準（關(guān)聯(lián)的時間順序、劑量反應(yīng)關(guān)系、生物學(xué)合理性等），避免將關(guān)聯(lián)誤認為因果