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文檔簡介

1、醫(yī)學科研中常見的偏倚類型及控制方法 (Bias and Control),Department of Health Statistics,SMMU,2012.06.09,主要內容,偏倚的類型 混雜因素與交互作用 偏倚的控制,偏倚的類型,誤差(error) 定義: 指對事物某一特征的度量值偏離真實值的部分,即測量值與真實值之差。 分類: 隨機誤差(random error) 系統(tǒng)誤差(systematic error),即偏倚(bias),舉例:用動脈血壓計測量某人血壓(實際值為80mmHg),各次測量的均值為100mmHg。下圖為系統(tǒng)誤差和隨機誤差的示意圖。,隨機誤差 定義: 指由于個體差異和

2、在研究過程中許多微小的不可控制因素造成的誤差(測量誤差和個體差異) 特點: 不可避免 具有規(guī)律性,一般呈正態(tài)分布 重復是控制和縮小隨機誤差的主要方法,偏倚(系統(tǒng)誤差) 定義: 指由于對實驗因素或條件控制不嚴而發(fā)生的一種誤差 特點: 研究結果系統(tǒng)的偏離真實情況 研究結果具有一定傾向性和周期性 研究過程中應加以控制甚至消除 分類: 選擇偏倚、信息偏倚、混雜偏倚,一、選擇偏倚(selection bias) 研究者在挑選研究對象時由于選擇條件受限制或設計失誤所致的系統(tǒng)誤差。 常見種類: 就診機會偏倚 現患病例-新發(fā)病例偏倚 診斷信息偏倚 ,就診機會偏倚,又稱伯克森偏倚(Berkson rate bi

3、as),或入院率偏倚,指利用醫(yī)院門診或住院病人作為研究對象時,由于患者就醫(yī)機會不同導致研究結果的偏差 患者是否就醫(yī)取決于就醫(yī)條件和對某醫(yī)療單位的信任等多種因素,而患者就醫(yī)機會不同將造成研究的結果不同,用住院病例進行研究時可能沒有包括: 搶救不及時而死亡的病例 距離醫(yī)院遠的病例 無錢住院的病例 病情輕的病例,表1 呼吸道疾病與骨骼運動器官疾病的關系(一般人群),表1 呼吸道疾病與骨骼運動器官疾病的關系(住院6個月以上病人),現患病例新發(fā)病例偏倚,又稱奈曼氏偏倚(Neymans bias),主要是由于研究中所用的病例類型不同所產生的差別 病例對照研究結果與隊列研究的結果會有差異,表2 冠心病與高膽

4、固醇血癥的關系(病例對照研究),表2 冠心病與高膽固醇血癥的關系(隊列研究),診斷信息偏倚(detection signal bias),指某疾病與暴露因素之外存在另外一個臨床癥狀或體征,這種癥狀或體征不是該疾病的危險因素,但人們往往因為這種癥狀或體征就診,從而間接提高了該疾病早期病例的檢出率,但過高估計了暴露因素的程度,造成暴露因素和該疾病關系的偏倚,表3a 婦女絕經期服用雌激素與子宮內膜癌的關系(以陰道出血就診的病例),表3b 婦女絕經期服用雌激素與子宮內膜癌的關系(以刮宮和子宮切除的病例),選擇偏倚的控制,對研究過程中可能出現的偏倚有充分的了解,在設計時考慮周全 嚴格掌握研究對象的納入和

5、排除標準,保障較好的代表性 病例對照研究中首選新病例,對照組不應為慢性病病例 隊列研究中增大樣本量,降低失訪,必要時將失訪人群特征與未失訪人群對照 采用多重對照,二、信息偏倚(information bias) 在對研究對象的信息收集、測量時出現的系統(tǒng)誤差 可以來自被研究對象 也可以來自研究者本身 非盲法研究較易發(fā)生,信息偏倚常見的種類,無應答偏倚 回憶偏倚 說謊偏倚 診斷懷疑偏倚 沾染偏倚 測量偏倚,來自被調查對象,來自調查者本身,來自研究對象的偏倚之無應答偏倚,無應答偏倚:研究對象拒絕回答或因研究對象失訪而缺失答案所造成的偏倚 是否有無應答偏倚取決于無應答者在疾病暴露因素方面的特征是否與應

6、答者有差異,美國曾采用郵寄問卷形式,調查美國退伍軍人吸煙習慣。30天后總結收集的回復,結果發(fā)現,不吸煙者有85%回復了問卷,而吸煙者僅67% 對于一些敏感問題的調查,容易引起不應答偏倚,例如我國南方調查農村嬰兒死亡原因,有28%的人拒絕提供嬰兒死亡原因,來自研究對象的偏倚之回憶偏倚,回憶偏倚:因研究對象的記憶失真或記憶不完整所造成的研究結果偏倚 病例對照研究和回顧性隊列研究最容易出現回憶偏倚 回憶偏倚的產生與調查時間至事件發(fā)生時間、以及與事件的重要性有關,同時也與調查員的調查過程和詢問技術有關,Wilcox等在調查流產回憶準確性時發(fā)現,調查10年前流產的有82%回憶完整,調查20年前流產的有7

7、3%回憶完整。在受孕前6周流產者能回憶起來的有54%,而在受孕13周流產者能回憶起來的有93% 病例組和對照組的回憶誤差也可能不一致,病例組往往比對照組記憶準確。原因是調查事件的重要性對兩組人是不一樣的,選擇不易忘記的指標做調查,并重視問卷和詢問技術,有助于減少的回憶偏倚,來自研究對象的偏倚之說謊偏倚,說謊偏倚:研究對象故意造成的 容易發(fā)生在敏感問題上,如吸毒史、性行為和中、小學生吸煙等 與研究對象個人目的有關,來自研究者的偏倚之診斷懷疑偏倚,診斷懷疑偏倚:研究者已知研究對象的某些情況,因而在診斷過程中刻意尋求某種結果而造成的偏倚 非盲法研究和隊列研究中容易發(fā)生,在研究口服避孕藥與下肢血栓性靜

8、脈炎關系的隊列研究中,觀察者會對口服避孕藥的婦女更加頻繁、仔細的收尋靜脈炎證據,尤其是對病情較輕,需仔細檢查才能確診的病例。而對未口服避孕藥的婦女檢查較馬虎,造成暴露與疾病結果的偏倚 在開放性的藥物臨床試驗中,也容易發(fā)生診斷懷疑偏倚,來自研究者的偏倚之沾染偏倚,沾染偏倚:研究對象有意或無意地接受了研究內容不允許接受的措施而造成的研究結果偏倚 對照組接受試驗組的措施,導致組間差異縮小 試驗組接受更好的支持治療,研究結果偏向試驗因素,稱為干擾偏倚,來自研究者的偏倚之測量偏倚,測量偏倚:研究者對研究的指標和數據進行測量時產生的系統(tǒng)誤差 常見的情況有:使用的儀器未校正、測定方法的標準和操作規(guī)范不統(tǒng)一、

9、操作人員技術不熟練等,信息偏倚的控制,嚴格的調查設計和研究人員的科學態(tài)度,嚴格的質量控制措施 盡量采用“盲法”收集資料 盡量收集客觀指標的資料 采用調查技巧避免無應答、回憶和說謊偏倚 收集資料的范圍可以適當廣泛些,借以分散調查人員和研究對象對某項因素的注意力,減少某些偏見帶來的偏倚,三、混雜偏倚(confounder bias) 暴露因素與疾病發(fā)生的關聯程度受到其他因素的歪曲或干擾而造成的系統(tǒng)誤差,在研究設計階段和資料分析階段未能對混雜因素加以控制或未進行校正,使得研究結果與真實情況不符 混雜偏倚會影響病因研究的因果關系、疾病治療的效果和預后因素的評價,混雜因素存在的條件,混雜因素對研究結果有

10、影響 混雜因素與暴露因素伴隨存在 混雜因素在比較人群中的分布不均衡,表4 心梗與維生素E的關系的隊列研究,表5 維生素E與吸煙的關系,表7 控制吸煙因素后心梗與維生素E的關系,表6 控制維生素E因素后心梗與吸煙的關系,混雜因素與交互作用,交互作用,暴露因素按第三個因素分層后,暴露因素和疾病的關聯強度在層間明顯不同,此時稱第三個因素有交互作用,稱為效應修正因子(effect-modification factor),表8 暴露與疾病的關系,表9a 暴露與疾病的關系(F因素不存在),表9b 暴露與疾病的關系(F因素存在),表10 某疾病與暴露因素的關系,表11a 疾病與暴露的關系(F因素不存在),

11、表11b 疾病與暴露的關系(F因素存在),混雜因子和交互因子的區(qū)別,概念區(qū)別:混雜因子歪曲了暴露因素與疾病的關系,應防止和控制;交互因子揭示了某種效應,應加以挖掘 識別方法:分層分析 下結論前應進行統(tǒng)計學檢驗,偏倚的控制,偏倚可出現在整個研究過程,應當在各個階段進行控制,將偏倚的影響減少到最低程度,力求研究結論的真實可靠,偏倚的控制,設計階段控制:限制、隨機分組和配對 測量和結果判斷的控制:盲法 資料分析階段的控制:分層分析、標準化分析、多因素分析,設計階段的控制,限制(restrict):指在設計階段對研究對象的納入標準加以限制 使研究對象選取限制在一定范圍內,范圍越窄,研究對象彼此的差別越

12、小,越利于觀察因素作出結論,由于對混雜因素進行限制,研究的結果使得研究者不可能對暴露與混雜因素的交互作用加以分析和度量,只能對暴露和疾病之間的關系進行研究 限制的缺點還在于,在限制混雜因素的同時,對暴露和疾病發(fā)生的范圍也進行了限制,不能觀察到疾病影響的全貌,設計階段的控制,隨機分配(randomized allocation):主要適用實驗研究,即將研究對象隨機分配到試驗組和對照組 隨機分配的目的:使研究對象的非處理因素和混雜因素在各組間趨于均衡,組間基線情況有良好的可比性,而使得處理因素的真實差別得以顯示,設計階段的控制,配對或匹配(matching): 配對是控制混雜因素常用的方法,特別在

13、病例-對照研究中較常用 匹配病例組和對照組的研究對象,匹配的特征一般包括年齡、性別、病情等因素 配對的缺點: 配對因素較多會使部分病例找不到對照,致 使信息的浪費 過度配對會掩蓋暴露的真實作用 不能對配對掉的混雜因子及交互作用做分析,測量和結果判斷的偏倚控制,盲法(blinding):是指病人、醫(yī)生或研究者不知道病人接受的是治療藥或對照藥的前提下,觀察或測量研究對象結果的方法 盲法是避免觀察者和被觀察對象發(fā)生信息偏倚最有效的方法。特別是判斷結果是主觀的評價指標(頭痛、腹痛、乏力)尤為重要,資料分析混雜因素的控制,分層分析:是資料分析階段控制混雜因素常用的方法。即將觀察對象按照相似性的特點,分成亞組后再進行試驗組和對照組的比較 分層因素主要為與比較指標有關的因

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