临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是为了探究特定治疗方法的有效性和安全性而进行的科学研究。
然而，由于人类研究的复杂性和不确定性，所得结果可能存在偏倚（Bias）。
偏倚是指在研究设计、数据收集、数据分析和结果报告过程中，由于意外或有意的错误，导致了对真实效应的错误解释。
偏倚的存在可能导致结果的不准确性和不可靠性，从而影响临床决策和指导实践。
常见的临床研究偏倚包括：1. 选择偏倚（Selection Bias）：指研究中选择样本的方式与研究目标或总体特征不一致，导致样本无法代表目标总体。
例如，使用方便采样（Convenience Sampling）而非随机抽样可能导致选择偏倚。
2. 信息偏倚（Information Bias）：指研究中信息的收集和报告存在错误或不完整，导致结果产生误导性。
信息偏倚可以分为观察时偏倚（Observational Bias）和报告偏倚（Reporting Bias）。
观察时偏倚可能由于测量方法、测量工具或观察者主观判断等因素引起。
报告偏倚可能是由于研究结果的重要性、正向结果的偏好或权威压力等原因导致重要结果未能完整报告。
3. 记忆偏倚（Recall Bias）：指研究参与者回忆过去事件或情况时存在的系统性错误。
例如，研究关注过去暴露与结果的关系，参与者的回忆可能不准确或受先入为主的认知影响。
4. 探测偏倚（Detection Bias）：指评估结果的方法对不同干预或参与者有不同的敏感性，导致研究结果的估计值存在误差。
例如，如果评估员知道受试者接受的治疗方法，可能在测量结果时有意无意地做出倾向性判断。
为了控制这些偏倚，研究者可以采取一些方法：1. 随机分组（Randomization）：随机分组可以减少选择偏倚，并使得不同组之间的人口学和疾病特征基本相似，从而降低混杂因素的影响。
2. 盲法（Blinding）：盲法分为单盲和双盲。
单盲指研究参与者或评估结果的人员不知道干预措施的分组情况；双盲指干预的研究人员和参与者都不知道他们所处的组别。
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究中常见偏倚及其控制1.引言在临床研究中，偏倚（bias）是一个非常重要的概念。
它指的是在研究过程中可能导致研究结果与真实情况不一致的因素。
控制偏倚是确保研究结果的可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床研究中常见的偏倚类型及其控制方法。
2.偏倚类型2.1 选择偏倚（Selection bias）选择偏倚是指参与研究的样本群体与目标总体不完全一致，从而导致研究结果的错误。
控制选择偏倚的方法包括：- 随机抽样：通过随机选择样本，减少选择偏倚的可能性。
- 匹配：在研究设计阶段根据特定标准选取对照组样本，使其与受试组样本在某些特征上匹配，减少选择偏倚的影响。
- 敏感性分析：通过分析不同样本选择策略下的研究结果，评估选择偏倚的影响程度。
2.2 测量偏倚（Measurement bias）测量偏倚是指在对研究对象进行测量时，存在的误差或倾向性，导致测量结果与实际情况存在偏差。
控制测量偏倚的方法包括： - 标准化测量工具：使用标准化的测量工具或问卷，确保测量结果的准确性和可比性。
- 培训和校准：对参与测量的研究人员进行培训和校准，提高测量的一致性和准确性。
- 双盲设计：在实验研究中，采用双盲设计，使研究人员和受试者在不知道实际处理情况的情况下进行评估，减少主观判断的干扰。
2.3 回忆偏倚（Recall bias）回忆偏倚是指在调查研究中，受试者对过去事件的回忆存在偏差，导致研究结果的失真。
控制回忆偏倚的方法包括： - 限定回溯时期：对受试者进行限定回溯时期，减少过远过近的回忆，提高回忆的准确性。
- 不透露假设：在调查过程中，不透露研究者的假设和研究目的，减少受试者对回忆的主观干扰。
- 避免听证：避免向受试者介绍其他受试者的回忆情况，以免互相影响。
3.控制偏倚的方法3.1 随机化随机化是控制偏倚的重要手段，它可以通过评估和平衡干扰因素的分布，减少干扰因素对研究结果的影响。
在临床研究中，常用的随机化方法有简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究中的偏倚及控制讲解1. 引言临床研究是评估医学干预效果的重要手段，然而，随机化试验以外的研究设计通常会受到偏倚的影响。
本文将对临床研究中常见的偏倚进行讲解，并介绍相关的控制方法。
2. 偏倚类型2.1 选择偏倚选择偏倚是指研究中参与者的选择不是随机的，从而导致结果的估计偏离真实值。
常见的选择偏倚包括队列研究中的伪相关性偏倚和回顾性研究中的回顾性因果偏倚。
控制方法包括随机化试验和配对设计等。
2.2 信息偏倚信息偏倚是指研究中对暴露和结果的测量有误差，导致结果的估计偏离真实值。
常见的信息偏倚包括回忆偏倚和测量偏倚。
控制方法包括使用标准问卷和准确测量工具，以及对测量误差的进行校正。
2.3 注意力偏倚注意力偏倚是指研究中对某些因素的关注程度高于其他因素，导致结果的估计偏离真实值。
常见的注意力偏倚包括报道偏倚和分析偏倚。
控制方法包括制定预先确定的分析方案和进行多重比较校正。
2.4 报告偏倚报告偏倚是指研究中结果选择性地报告，导致对真实效果的估计存在偏差。
常见的报告偏倚包括发表偏倚和选择性报告偏倚。
控制方法包括事先注册研究协议和完整报告研究结果。
3. 偏倚控制方法3.1 随机化试验随机化试验是控制选择偏倚最有效的方法，通过随机分配参与者到不同的干预组和对照组，可以保证两组之间的比较具有可信度。
3.2 配对设计配对设计是在研究中选择受试者进行配对，使得每对受试者在某些重要特征上相似。
通过在配对设计中进行随机分组，可以减少选择偏倚的影响。
3.3 分层设计分层设计是在研究中将受试者按照某些重要特征进行分层，然后在每个层次内进行随机分组。
分层设计可以减少选择偏倚，并且在不同子组之间进行比较具有更高的可信度。
3.4 标准化标准化是用来调整不同组之间的比较，以消除由于组间差异而导致的结果偏倚。
常见的标准化方法包括直接标准化和间接标准化。
4. 附件本文档涉及的附件包括图表、数据表格及案例研究等，详细内容请参考附件部分。
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是医学领域发展的重要驱动力，旨在探索疾病的治疗方法、改善患者生活质量以及促进医学知识的积累。
然而，在临床研究过程中，常常会出现各种偏倚，影响研究的可靠性和准确性。
本文将探讨临床研究中常见的偏倚及其控制方法。
在临床研究中，偏倚是指在研究过程中出现的系统性误差，导致研究结果偏离真实情况。
偏倚通常源于研究设计、实施、数据分析以及结果解释等环节。
以下是一些常见的偏倚类型：1、选择偏倚：选择研究对象时，研究队列的代表性不足，导致研究结果不能推广到更大的人群。
例如，一项仅针对男性患者的研究结果可能不适用于女性患者。
2、信息偏倚：在收集或记录数据时出现误差，导致信息质量下降。
例如，在观察性研究中，患者未能准确报告其生活方式或病史可能导致信息偏倚。
3、检测偏倚：在测量或评估研究变量时出现的误差，导致测量结果不准确。
例如，在评估药物疗效时，若未采用双盲试验，医生可能主观地调整剂量或给予额外治疗，从而影响结果的客观性。
4、失访偏倚：在研究过程中，研究对象由于各种原因未能完成试验或未能提供必要的数据，导致数据分析不完整。
例如，在长期研究中，患者因病情恶化退出试验，可能导致研究结果的不完整性。
为了控制上述偏倚，研究人员可采取以下措施：1、研究设计阶段：明确研究目的和纳入标准，制定详细的研究方案，并采用随机、对照、双盲等设计方法，以减少偏倚的发生。
2、数据分析阶段：采用适当的统计方法对数据进行处理和分析，以减少偏倚的影响。
例如，通过匹配对照组、增加样本量或进行敏感性分析等方法来控制选择偏倚。
3、实施阶段：确保研究过程的标准化和规范化，提高数据质量。
例如，制定详细的操作流程和培训研究人员，以减少信息和质量偏倚。
4、长期随访和失访管理：在研究设计中考虑失访情况，制定相应的应对策略，如定期与研究对象保持联系、进行随访等。
总之，偏倚是临床研究中常见的问题，对研究结果的可靠性和准确性产生负面影响。
临床科研中的偏倚和控制讲解
Southern Medical University
二、信息偏倚（观察偏倚）
定义： 临床研究收集资料阶段， 由于测量暴露或测量结局的方法有 缺陷，使各比较组所获得的信息产 生的系统误差。
Southern Medical University
信息偏倚的主要来源
诊断标准不明确 诊断方法敏感性和特异差 测量（调查）方法不准确 仪器不准确 原始记录不完整 伪造实验数据 统计分析方法不正确
Southern Medical University
Southern Medical University
诊断怀疑偏倚
对于前瞻性研究，在结局判断时容易 发生，特别是结局的判断主要靠主观判 断时。
Southern Medical University
暴露怀疑偏倚
在回顾性研究中容易发生，特别是通过主 观方法判断暴露时。
Southern Medical University
回忆偏倚
研究对象在回忆以往发生的事情或经 历时, 由于在准确性和完整性上的不同 而产生的误差。
Southern Medical University
吸烟
喝酒
肺癌
在该研究中，吸烟可能是混杂因素
Southern Medical University
籍贯
吃早餐
2型糖尿病
在该研究中，籍贯可能不是混杂因素
偏倚的控制
研究者对在整个研究中可能会出现的 各种偏倚应有充分的了解、掌握 针对可能出现的偏倚采取措施
Southern Medical University
混杂因素
因素
肥胖
在该研究中，饮食是可能的混杂因素，可能 影响研究因素的真实效应
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法在临床科研过程中，我们都致力于一点，就是让分析所得的关联性（association）尽量接近病因性（causation）。
除了应用统计学方法以外，非常重要的就是从根本上分析造成偏倚（bias）的原因并控制误差和偏倚。
正如LinkLab前文所提及的，我们需要重点分析和排除的误差包括：随机误差和系统误差（bias），以及发现和解释效应修正（effect modification）。
其中随机误差是随机分布且不可预测的，因此除了增加样本量或重复测量取均值外别无他法。
但对于系统误差和效应修正却可以得到控制或解释，帮助理解所得结论。
系统误差包括：混淆偏倚（confounding）、选择偏倚（selection bias）和信息偏倚（information bias）。
其中，信息偏倚(information bias)是指在研究的实施阶段中从研究对象获取研究所需的信息时产生的系统误差，其原因是由于诊断疾病、测量暴露或结局的方法有问题，导致被比较各组间收集的信息有差异而引入的误差。
本文将不对其进行描述。
阅读此文前强烈建议您阅读LinkLab 2015年11月6日《流行病学也好玩（四）：一种方法教会你理清科研思路》，之后就能轻松理解清楚误差和偏倚，以及有效的解决方法。
混淆偏倚（confounding）E：暴露变量（exposure）；Y：结果变量（outcome）；C：混淆因素在研究暴露与疾病的联系时，C作为混淆因素（confounder）必须满足：1）与exposure相关联；2）与outcome相关联且不是因为exposure；3）不在E和Y的因果链上。
但并不是满足这三个条件就是混淆因素。
由于混杂变量的存在，造成了观察到的联系强度偏离了实际情况，则称为混杂偏倚。
小测试：假设A＝exposure，Y＝outcome，哪些图的L不是混淆因素呢？答案就是最后一个图。
混淆因素严重干扰我们对于risk的估计，所以必须想办法控制这些variable。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究是评估新药治疗效果或疾病预防策略有效性等的重要手段，但由于研究设计和实施过程中的一些因素的存在，可能会引入偏倚（bias），导致研究结果的误差。
为了减小偏倚对研究结果的影响，研究人员需要在研究设计和分析中进行偏倚的控制。
本文将就临床研究中的常见偏倚及其控制方法进行讲解。
1. 选择偏倚（Selection Bias）选择偏倚是由于研究对象的选择不是随机的，而是与研究目标相关的因素导致的偏倚。
为了控制选择偏倚，应采取以下措施：-采用随机分组方法：通过随机分组，可以使得研究对象的分组与其自身特征无关，从而减小选择偏倚的风险。
-需要制定明确的入组和排除标准：研究对象的选择应该严格遵守预定的入组和排除标准，避免人为的选择操作。
-多中心研究：多中心研究可以增加样本的代表性，从而减小选择偏倚的可能。
2. 配置偏倚（Allocation Bias）配置偏倚是指由于随机分组的不完全或不严格导致的偏倚。
为了控制配置偏倚，应采取以下措施：-采用适当的随机化方法：应采用随机数字生成、随机封号等方法以实现随机分组，从而减小分组差异的可能性。
-实施隐藏分组：应确保在研究对象入组前，研究人员无法预测下一个分组的具体分组方法，以保证分组的随机性。
-进行双盲或者三盲研究：盲法是控制配置偏倚的有效手段之一，可以减少研究人员对研究对象的知情和预期。
3. 报告偏倚（Reporting Bias）报告偏倚是由于一些研究结果未被完整地报告或被错误地报告而引入的偏倚。
为了控制报告偏倚，应采取以下措施：-注册研究计划：在开始临床研究之前，应该注册研究计划，并明确预先确定的主要研究结局指标，以减小结果报告的选择性。
-完整报告结果：无论结果是积极的还是消极的，都需要完整地报告，以确保研究结果的透明和客观性。
-准确描述研究方法：应该准确地描述研究的设计和方法，包括分析方法和样本大小等，避免结果解读的误导。
4. 记忆偏倚（Recall Bias）记忆偏倚是由于研究对象回忆自身的信息时，受到主观记忆和偏好的影响而引入的偏倚。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解在医学领域，临床研究对于推动医学进步、改善医疗质量至关重要。
然而，在临床研究的过程中，偏倚的存在可能会导致研究结果的不准确和不可靠，从而影响临床决策和患者的治疗效果。
因此，了解和控制临床研究中的偏倚是至关重要的。
一、什么是临床研究中的偏倚偏倚，简单来说，就是在研究过程中，由于各种因素的影响，导致研究结果偏离了真实情况。
在临床研究中，偏倚可能来自研究设计、研究对象的选择、数据的收集和分析等多个环节。
常见的偏倚类型包括选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚。
选择偏倚发生在研究对象的选择过程中。
例如，如果研究某种疾病的治疗效果，但只选择了病情较轻的患者，那么得出的治疗效果可能会过于乐观，无法反映真实情况。
信息偏倚则与数据的收集有关。
比如，患者回忆病史时不准确，或者医生在诊断和评估时存在主观偏差，都可能导致信息偏倚。
混杂偏倚是指除了研究因素之外，还有其他因素同时影响了研究结果。
比如，在研究吸烟与肺癌的关系时，如果没有考虑到空气污染这个混杂因素，可能会得出错误的结论。
二、偏倚产生的原因1、研究设计不合理研究方案不完善，如样本量不足、对照组选择不当、随访时间过短等，都可能导致偏倚的产生。
2、研究对象的选择偏差如果纳入和排除标准不明确，或者在招募研究对象时存在倾向性，就可能导致研究对象不能代表总体人群，从而产生偏倚。
3、测量误差在收集数据时，使用的测量工具不准确、测量方法不一致或者观察者的主观判断差异，都可能引入测量误差，进而导致偏倚。
4、随访丢失在长期的随访研究中，部分研究对象失去联系或拒绝继续参与，导致数据不完整，也可能产生偏倚。
5、数据分析方法不当错误的统计分析方法或不合理的数据分析策略，可能会放大或掩盖偏倚的影响。
三、偏倚对临床研究的影响偏倚会严重影响临床研究的质量和可靠性。
如果研究结果存在偏倚，可能会导致错误的临床决策，浪费医疗资源，甚至对患者的健康造成危害。
例如，一项关于某种新药物疗效的研究，如果因为选择偏倚只纳入了对药物反应良好的患者，可能会高估药物的疗效，从而使医生在临床实践中过度使用该药物，而实际上它对大多数患者可能并没有那么有效。
临床研究中常见偏倚及其控制
（四）选择偏倚的控制
1．控制选择偏倚的基本方法 ❖ 1）研究者对整个研究过程可能出现的各种选择偏
倚应有充分的了解、掌握 即在选择研究对象、研究方法等过程中是
否存在产生选择偏倚的原因？是什么原因？在设 计时应周密考虑，并采取针对性措施在相应的环 节降低其产生的可能性，以减少或避免其产生。 ❖ 2）严格掌握研究对象的纳入与排除标准，随机化
病例组：子宫内膜癌患者，对照：无子宫内膜癌患 者；
结果：子宫内膜癌患者口腹雌激素比例高； 结论：口服雌激素是子宫内膜癌的危险因素。
偏倚：无症状早期子宫内膜癌病人服雌激素后 易致出血就诊。服雌激素人群比一般人群该病 的检出率高。
3.现患-新病例偏倚（Neyman偏倚）
❖ 1）概念：指采用现患病例作为研究对象时由于现 患病例与总体病例对某因素的暴露率不同而导致 的系统误差。以称存活偏倚或患病率发病率偏倚。
❖ 有学者比较了孕妇接受X线照射的医院记录与其回忆 结果，发现两者一致率仅73%。
2.诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bias）
❖ 1）概念：研究者若事先知道研究对象的某种暴露 或预后因素，就怀疑其已具有某种结局，或在主 观上倾向于应出现某结局，于是在作诊断或分析 时，倾向于自己的判断，此即诊断怀疑偏倚。
❖ 2）例如，对暴露组或实验组进行非常细微的检查， 而对非暴露组或对照组则不然，从而使研究结果 出现偏差。
❖ 3）常见于队列研究和临床试验，特别是在诊断亚 临床病例、判断药物副反应时，这种偏倚最容易 产生。
3.暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）
❖ 如研究某因素与一种疾病的关系时，研究者从主观 上认为两者有联系并希望出现阳性结果，在收集基 本情况或随访信息时，会在下意识中充分挖掘病例 组的暴露信息而忽略对照组的暴露信息。
医学科研中常见的偏倚类型及控制方法
信息偏倚的控制
严格的调查设计和研究人员的科学态度，严 格的质量控制措施 尽量采用“盲法”收集资料 尽量收集客观指标的资料 采用调查技巧避免无应答、回忆和说谎偏倚 收集资料的范围可以适当广泛些，借以分散 调查人员和研究对象对某项因素的注意力， 减少某些偏见带来的偏倚
三、混杂偏倚(confounder bias)
暴露因素与疾病发生的关联程度受到其他因 素的歪曲或干扰而造成的系统误差
在研究设计阶段和资料分析阶段未能对混杂因 素加以控制或未进行校正，使得研究结果与真 实情况不符
混杂偏倚会影响病因研究的因果关系、疾病治 疗的效果和预后因素的评价
混杂因素存在的条件
混杂因素对研究结果有影响 混杂因素与暴露因素伴随存在 混杂因素在比较人群中的分布不均衡
Wilcox等人在调查流产回忆准确性的研究中 发现，调查10年前流产的有82%的回忆完整， 调查20年前流产的有73%人回忆完整。在受 孕前6周流产者能回忆起来的有54%。而在受 孕13周流产者能回忆起来的有93%
病例组和对照组的回忆误差也可能不一致，病 例组往往比对照组记忆准确。原因是调查事件 的重要性对两组人是不一样的，选择不易忘记 的指标做调查，并重视问卷和询问技术，有助 于减少调查中的回忆偏倚
主要内容
偏倚的类型 混杂因素与交互作用 偏倚的控制
误差(error)
➢定义：
指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分， 即测量值与真实值之差
➢分类：
随机误差(random error) 系统误差(systematic error)，即偏倚(bias)
举例：用动脉血压计测量某人血压(实际值 为80mmHg)，各次测量的均值为 100mmHg。下图为系统误差和随机误差的 示意图
临床研究中的偏倚及控制讲解
bias) 指在研究的实施阶段判断研究对象的暴露或疾病状况
时发生的的系统误差。
可发生于各种类型的流行病学研究 可来自研究对象、研究者本身、用于测量的仪器、设备和方法
Your site here
CTC
信息偏倚常见种类
回忆偏倚 报告偏倚 测量偏倚 调查者偏倚 错分偏倚
Your site here
错误分类数据 高脂肪膳 食 60 32 低脂肪 膳食 40 68
定义：研究对象有意夸大或缩小某些信息所导致的偏倚，称报告偏倚。
查者可能会隐瞒实情。但当调查职业病对健康的危害或环境污染时，
被调查者可能会夸大某些信息。 控制方法：采用敏感问题随机应答技术；或者间隔一段时间重复调查。
Your site here
CTC
测量偏倚
定义：由于研究中所用的仪器、设备、试剂、方法和检验
皮肤癌 实际人群 有高血压 75 75 150 1 1 外伤 合计 OR P
无高血压
合计
425
500
425
500
850
1000
75*25%+(7575*25%)*40%
75*60％+[(75-75*60%)*40%]
住院率（皮肤癌=60%；外伤=25%；高血压＝40％） 有高血压 57 41 98 0.578 <0.001
呼吸道疾病与骨关节疾病关系研究 骨关节疾病 一般人群 住院病人 呼吸道疾病 case control case control ＋ 17 207 5 15 _ 184 2376 18 219 OR=1.06 OR=4.06
Your site here
CTC
因不同住院率而住院的A、B病患者及其与因素X的关系
临床研究中常见偏倚及其控制概述
（一）临床研究中的一些基本概念
1.总体：同质个体所构成的全体。
2.目标人群：又称靶人群，是样本人群来源的总体， 即样本人群研究结果用以说明或推广应用的总体人 群。 3.样本：从总体中取出的部分个体。
（二）抽样及其抽样误差
1.抽样
从总体中取出部分个体进行研究的过程。
2.抽样的原因
（二）选择偏倚产生环节与原因
产生环节：主要发生于研究设计阶段，亦 可发生于资料收集阶段。 产生原因：被选入对象同落选对象间在与 研究有关的特征方面有系统差别，同时在 比较组间除研究因素外，其他一些有关因 素存在差别亦导致结果偏离真实情况。
（三）常见选择偏倚
1.入院率偏倚（Berkson偏倚） 2.检出征候偏倚（detection signal bias） 3.存活病例偏倚（Neyman偏倚） 4.无应答偏倚（non-respondent bias） 5.志愿者偏倚（volunteer bias） 6.失访偏倚（withdraw bias） 7.健康工人（效应）偏倚（healthy worker bias） 8.转组偏倚（migration bias） 9.非同期对照偏倚（non contemporary bias） 10.异地对照偏倚 11.易感性偏倚（susceptibility bias） 12.时间效应偏倚（time effect bias） 13.领先时间偏倚（lead time bias） 14.选择性转诊偏倚 15.集合偏倚（assembly bias） 16.零点偏倚（zero time bias） 17.排除偏倚（exclusive bias） 18.错误分类偏倚（miscassification bias） 19.成员偏倚（menbership bias） 20.诊断机会偏倚diagnostic enter bias）
临床科研中常见偏倚及防止方法
临床科研中常见偏倚及防止方法在临床科研中，常见的偏倚（bias）是指一种系统性的偏离真实情况的错误或偏见。
这些偏倚可能影响到研究结果的准确性和可靠性，因此在科研中需要采取相应的方法来防止这些偏倚的产生。
下面将介绍一些常见的偏倚以及防止方法。
1. 选择偏倚（Selection bias）：选择偏倚是指由于研究对象或样本的选择导致的偏倚。
例如，研究对象的选择过程中可能存在随机性不足或者非随机性选择的情况，导致样本在性别、年龄、疾病严重程度等特征上存在偏差。
为了避免选择偏倚，可以采取以下方法：- 使用随机抽样（random sampling）来选择研究对象，以确保样本能够代表总体。
- 使用对照组（control group）进行比较，确保研究组和对照组之间在特征上的均衡。
2. 信息偏倚（Information bias）：信息偏倚是指由于信息收集、记录或报告存在的错误或偏见。
例如，可能存在记忆偏倚（recall bias）：在回顾性研究中，研究对象可能无法准确回忆过去的信息，导致结果产生错误。
为了防止信息偏倚，可以采取以下方法：-使用标准化的数据收集工具和流程，确保信息能够准确、一致地收集。
- 采用盲法（blinding）：在部分研究中，将研究对象、研究人员或评估者对处理组和对照组的干预或评估透明化，以减少主观因素的影响。
3. 报告偏倚（Reporting bias）：报告偏倚是指研究结果的选择性报告或者不完全、不准确报告的偏差。
例如，研究者可能倾向于报告结果显著的部分，而隐藏或忽略结果不显著的部分。
为了避免报告偏倚，可以采取以下方法：-提前注册研究计划和分析方案，避免后期的选择性报道。
-发表研究结果时，尽量完整和准确地报告研究的所有主要发现，无论结果是否显著。
4. 记忆偏倚（Memory bias）：记忆偏倚是指在回顾性研究中，研究对象可能会对曾经发生的事件或体验产生记忆偏差。
例如，研究对象可能会忘记或错误回忆过去的病史或治疗过程。
临床科研中常见偏倚及其防止方法第十二章
临床科研中常见偏倚及其防止方法第十二章引言：在临床科研中，偏倚（bias）是指对实验或研究结果产生系统性的误差。
这些误差可能会导致偏离真实的效应大小或关联性。
因此，为了保证研究结果的准确性和可靠性，科研人员需要了解并重视常见的偏倚，并采取相应的防止方法。
一、选择偏倚（Selection Bias）：选择偏倚指的是研究对象在进入研究中的选择过程中存在偏差。
例如，如果研究对象的选取方式不能代表目标人群，研究结果就有可能受到选择偏倚的影响。
防止方法：1.随机分配：采用随机分配方法可以消除选择偏倚。
例如，在实验研究中，可以使用随机数字表或随机数字生成器将研究对象分配到不同组别，确保每个组别的特征分布相似，减小选择偏倚的可能性。
2.大样本容量：增加样本容量可以提高研究的代表性，减小选择偏倚的影响。
因此，在研究设计阶段，应合理确定样本容量大小。
3.多中心研究：多中心研究可以扩大研究对象的范围，减小选择偏倚的可能性。
在多中心研究中，应确保各个研究中心的研究对象符合相同的招募标准，并进行标准化培训，以减小中心间的差异。
二、信息偏倚（Information Bias）：信息偏倚指的是在数据收集和分析过程中存在系统误差，导致研究结果产生偏差。
例如，如果调查问卷中的问题设计不合理，或者数据收集方法存在偏差的可能性，研究结果就可能受到信息偏倚的影响。
防止方法：1.问卷设计：在进行调查问卷设计时，应仔细考虑问题的表达方式和内容选择。
问题的设计应简明扼要，避免引导回答或产生歧义，以减小信息偏倚的可能性。
2.严格控制数据质量：在数据收集过程中，应严格控制数据的质量，确保数据的准确性和可靠性。
例如，可以进行双重录入、逻辑校验和数据清洗等步骤，排除或修正存在的错误或异常数据。
3.多种数据源：为了减小信息偏倚的可能性，研究人员可以采用多种数据源进行数据收集。
通过与背景信息、医疗记录等数据的交叉比对，可以减小信息偏倚的影响。
三、回忆偏倚（Recall Bias）：回忆偏倚是指在研究对象回顾或重新回顾已发生事件时，其回忆结果可能存在偏差。
最新临床研究中常见偏倚及其控制
偏倚 机遇 研究结论
外部真实性：外推到样本所属总体或其他人群
实例：美国退伍军人高血压治疗临床试验
研究对象是143例30~73岁退役军人，平均舒张压 115~129mmHg，均无高血压并发症。研究设计严谨，采用 随机分组、双盲观察，研究对象始终配合很好，统计学处 理正确。研究结果发现采用双氢克尿噻与利血平联合用药 能明显降低心、脑、肾等并发症。
临床研究中常见偏倚及其 控制
提纲
一、概述 二、选择偏倚及其控制 三、信息偏倚及其控制 四、混杂偏倚及其控制
3.机遇对研究结果的影响
1）假阳性：如实际上两种方法治疗疗效相同，如少数病人 的抽样研究发现甲、乙两方法疗效不同，这是由于机遇的 影响而发生的假阳性错误，统计上称一类错误，用α表示。 弃真
人群A、B两病及C因素分布
病种 有C因素 无C因素 总人数
A病 750
4250
5000
B病 750
4250
5000
OR＝(750×4250)/(4250×750)＝1
假设：A病入院率60％，B病25％，危险因素C的入 院率40％
病种 有C因素
无C因素 总人数
A病
750×60％=450
4250×60％ 3120
750×40％×40％=120
＝570
＝2550
B病 750 750×25％=188
4250×25％ 1476
750×75％×40％=225
＝413
＝1063
OR＝(570×1063)/(2550×413)＝0.575
2.检出症候偏倚
1）概念：指某因素与某病在病因学上虽无关联， 但由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的 出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导 致该人群较高的检出率，以至得出该因素与该疾 病相关联的错误结论。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究中的偏倚及控制讲解引言：临床研究是评估医学干预措施安全性和有效性的重要方法。
然而，在进行临床研究时，由于各种原因，可能会产生偏倚，影响研究结果的准确性和可靠性。
因此，了解和控制研究中的偏倚是临床研究的关键之一。
本文将详细介绍临床研究中常见的偏倚类型和控制方法。
一、选择偏倚选择偏倚是由于研究对象选择不当引起的偏倚。
常见的选择偏倚包括：1、非随机选择：研究对象的选择不是随机进行的，可能导致对研究对象特点的错误估计。
2、丢失追踪偏倚：研究对象在随访过程中丢失或失去追踪，导致结果缺失或不全。
3、剔除偏倚：研究者在分析数据时，剔除了某些不符合要求或不完整的数据，导致结果偏向某一方向。
控制选择偏倚的方法包括：1、随机分组：通过随机分组，尽可能减少选择偏倚的可能性。
2、利用对照组：设立对照组，与干预组进行比较，尽可能减少干预因素对结果的干扰。
3、进行完整性分析：对丢失追踪的研究对象进行完整性分析，尽可能充分利用已有的数据。
二、观察偏倚观察偏倚是由于研究者观察方法不当引起的偏倚。
常见的观察偏倚包括：1、信息偏倚：研究者因为主观经验或期望影响了数据的收集和分析。
2、回忆偏倚：研究对象在回顾过去事件时，由于记忆衰退或个人主观因素，记忆出现偏差。
控制观察偏倚的方法包括：1、盲法：对研究者、研究对象和数据分析者进行盲法设计，减少主观因素的干扰。
2、使用标准操作程序：在数据收集时使用标准操作程序，减少信息偏倚和回忆偏倚的可能性。
3、多中心研究：在多个研究中心进行研究，减少个体观察偏倚的影响。
三、报告偏倚报告偏倚是由于研究结果的报道不全面或不准确引起的偏倚。
常见的报告偏倚包括：1、发表偏倚：研究者倾向于发表阳性结果而忽视或压制阴性结果。
2、结果选择性偏倚：只报告某些结果或指标，而忽略其他不利于研究者假设的结果。
控制报告偏倚的方法包括：1、完整报告结果：尽可能完整地报告所有研究结果，包括阳性和阴性结果。
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法临床研究中的偏倚是指研究结果偏离真实情况的可能性。
偏倚可能导致对研究问题的有偏估计，因此在临床研究中，需要采取一系列的控制方法来降低偏倚的影响。
首先，随机化是控制偏倚的一种重要方法。
随机化是指通过随机的方式将研究对象分配到干预组和对照组，从而降低可能出现的系统性偏差。
随机化可以有效地减少干扰因素对结果的影响，使得干预与对照组之间的差异更有可能是由于干预措施引起的。
其次，对照组的选择和配对也是控制偏倚的重要手段。
对照组的选择要符合研究目的，通常可以选择与干预组相似的人群作为对照组，以确保与干预组的比较更具可比性。
在一些情况下，使用配对的对照组可以进一步减少存在的混杂因素，例如通过相同年龄、性别等进行配对。
此外，盲法是降低偏倚的常用方法之一、单盲或双盲试验可以减少研究人员和受试者对治疗干预或评估结果的期望，从而减少主观因素对结果的影响。
特别是在主观结果评估中，如疼痛感受、生活质量等，采用盲法能够更客观地评估干预效果。
此外，适当的样本大小计算也是控制偏倚的重要手段。
样本大小的确定要根据研究目的、研究设计和预期效应大小来确定。
适当的样本大小可以提高研究的统计能力，减少因样本小而引起的偏倚。
在临床研究中，有时还会使用隐性随访和揭示研究设计等方法来降低偏倚。
通过隐性随访，研究者可以减少与干预相关的期望、降低受试者的依从性，从而更真实地反映干预效果。
而揭示研究设计是指研究结束后，将研究组别和干预方式对受试者进行揭示，这样可以降低研究者和受试者在干预期间的偏倚。
此外，在临床研究中，还存在一些专门用于控制偏倚的设计和分析方法，如多重比较校正、倾向评分匹配、子集分析等。
这些方法可以进一步减少混杂因素的影响，提高研究结果的可靠性。
总之，临床研究中的偏倚是不可忽视的因素，它可能导致研究结果的偏离。
为了降低偏倚的影响，采取一系列控制方法是十分必要的，如随机化、对照组选择和配对、盲法、适当的样本大小计算等，可以有效地减少偏倚的影响，提高研究结果的可靠性和可解释性。
临床科研中常见偏倚及防止方法
第九章临床科研中常见偏倚及其控制方法第一节真实性、偏倚与机遇的概念一、真实性指一项观察或研究所推论观点的正确性及可靠程度,即所得结果反映研究对象的真实情况。
临床医学研究的目的是从样本人群,通过观察或研究,努力取得研究变量同结果变量间的真实联系,并将此真实联系推广到样本人群及其所属目标人群(或参照人群)范围内。
流行病学上将能正确反映样本人群及目标人群真实状况的研究结果的外延性称作内部真实性,若将该项研究成果推广到目标人群以外的其他人群仍然得到同样的结果,表明该项研究成果不但具有内部真实性,而且同时具有外部真实性。
一项没有内部真实的研究结果,不可能具有外部真实性,但有内部真实性的研究成果,不一定具有外部真实性。
样本偏倚是临床科研中特别值得注意的问题,许多临床研究是在三级医院中进行的,而三级医院是重病集中的场所,容易将疾病描绘得严重一些,在三级医院中所获得的研究结论有时并不适用于一般人群。
例如急性心肌梗死病死率,三级医院的资料常低于一般社会人群,原因是心肌梗死死亡的病人50%是发生在未送医院之前。
样本偏倚与后面要讲的选择性偏倚不同,样本偏倚仅涉及将医院里的研究结论推广到群体时产生,而不涉及内部真实性,而选择性偏倚涉及内部真实性,因此,临床工作者必须注意树立群体观点。
(见图9-1)(图9-1内部真实性与外部真实性二、偏倚指研究所得资料的推论偏离真值。
或者说，自样本人群所得变量与结果变量的联系，不能反映目标人群的暴露变量与结果变量的真实联系。
在临床科研中，偏倚是在研究对象各组间某变量有否差异的过程中产生的一种系统误差。
例如，甲治疗组的疗效优于乙治疗组；急性心肌梗死范围大的患者其预后比梗死范围小的患者要差；CT诊断脑瘤的符合率比放射性核素扫描为高等。
临床研究中所获得之各组变量间的差异，有时并非代表真实情况，这种现象就是偏倚（对真实情况的偏离）。
必须指出，与基础科学研究相比较，临床科研特别容易产生偏倚，因为临床科研的对象是人，不可能象动物那样做到组间基本情况均相等，而且病人还有心理变化，拒绝试验或中途退出试验等影响科研结果正确性的情况。
临床科研中常见的偏倚及其防止
其中20％吸烟
A病有吸烟者
6000×20％＝1200例
B病有吸烟者
6000×20％＝1200例
A病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
B病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
入院率
A病60％
B病25％
吸烟者40％
住院病人中 A病有吸烟者
【1200×60％＝720】＋【（1200－720）×40％】＝912
临床科研中常见的偏倚及其防 止
偏倚（Bias）
偏倚是组间变量差异时产生的系统误差。是对真实情况的偏离, 导致研究结果不能真实地(validly),精确地(precisely)反映实际正确 的结果. 是选择研究对象，收集资料及分析资料过程中人为产生的。
临床科研的特点决定了Bias的普遍性和不可避免性。 在科研设计阶段、实施阶段设法防止它的形成，或资料分析阶段 用统计学的方法加以纠正。
B病有吸烟者
【1200×25％＝300】＋【（1200－300）×40％】＝660
A病不伴吸烟者
4800×60％＝2880
B病不伴吸烟者
4800×25％＝1200
A病总数：
912＋2880＝3792
B病总数：
660＋1200＝1860
A病人中有吸烟者： 912/3792=24.1%
B病人中吸烟者： 660/1860=35.5%
准确度（Validity）
TG 于白人男性无并发症，前壁心梗中进行
研究
III
4/4(100)
前瞻性调查中的移动偏倚
7/13(54)
在科研设计阶段、实施阶段设法防止它的形成，或资料分析阶段用统计学的方法加以纠正。
研究结论的正确性 一病例对照调查发现大量饮用咖啡者心梗发病危险性是其他人的两倍。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
皮肤癌
实际人群
有高血压
75
无高血压
425
合计
500
外伤
75 425 500
合计
150 850 1000
75*60％ +[(75-75*60%)*40%]
75*25%+(75-
75*25%)*40%
住院率（皮肤癌=60%；外伤=25%；高血压＝40％）
有高血压 无高血压
合计
(500-75)*60%
57 255 312
Your site here
CTC 一、选择偏倚
? 选择偏倚 (selection bias)：由被选入的研究对象与 未被选入者特征上的差异所造成的系统误差。
? 主要产生于研究的设计阶段 ? 多见于病例对照研究和现况研究 ? 资料收集过程中的失访、无应答
Your site here
CTC
一、选择偏倚 常发生在研究的设计阶段
41 106 147
98 361 459
(500-75)*25%
OR
P
1
1
0.578 <0.001
Your site here
CTC 入院率偏倚的 控制
? 尽量从一般人群中获取样本 ? 多个医院 解决办法： 1.选取社区病人，或选择两个或两个以上的对照组，一个来自于社
区，一个对照组来自于医院不同科室的病人，对不同对照组的结 果进行比较来判断是否存在选择偏倚。 2.病例的选择尽量不要在同一所医院，尽量在不同等级的医院中随 机抽样，样本的代表性好些。
Your site here
CTC 入院率偏倚（admission rate bias）
? 又称伯克森偏倚 (Berkson's bias)，利用医院就诊 或住院病人作为研究对象时，由于入院率或就诊 机会不同而导致的偏倚
? 医院对患者的选择 ? 患者对医院的选择
Your site here
CTC
? 现患病例与新病例的暴露状况、病情、病型、病程和预后等都不尽相同 ? 现患病例可能是“生物学上的强者” ? 患病例往往对自身所患疾病有所了解，有时会主动更改其对危险因素的暴露，导
致了对危险因素与疾病关系的低估
Your site here
CTC 患病率或发病率偏倚
轻症病例 一般病例 重症病例 死亡病例
Your site here
CTC 选择偏倚的常见种类
? 入院率偏倚(admission rate bias) ? 现患病例-新病例偏倚(prevalence-incidence bias) ? 无应答偏倚(non-respondent bias) ? 志愿者偏倚(volunteer bias) ? 检出征候偏倚(detection signal bias) ? 时间效应偏倚 ? 排除偏倚(exclusive bias) ? 易感性偏倚(susceptibility bias)
? 系统误差特点：
? 有方向性 ? 可消除
Your site here
CTC 二、随机误差和系统误差的区别
来源 方向 大小 控制方法
随机误差 随机测量、抽样
无固定方向 不固定
增加样本量
系统误差/偏倚 众多
有固定方向 固定
针对性采取相应措施
Your site here
CTC
临床科学研究中的误差与样本的关系
临床研究中的偏倚及控制
中山大学肿瘤医院 临床试验研究中心
CTC
第一部分 流行病学研究中的误差
? 误差(error) ：实际观察值与客观真实值之差 ? 分类：
? 随机误差（random error）:随机测量误差和随机抽样误差 ? 系统误差/偏倚（systematic error/bias）
临床科研中的各种系统误差被 称为偏倚(bias)
Your site here
CTC 举例：用动脉血压计测量某人血压 （实际值为 80mmHg），各次读数的均值为100mmHg
系统误差
测
量
频
次
随机误差
80
100
系统误差与随机误差间的关系
舒张压（mmHg）
Your site here
CTC
一 两类误差特点
? 随机误差特点：
? 没有固定方向和固定大小，一般呈正态分布 ? 难以避免 ? 可以用统计学方法控制、分析、估计
Your site here
CTC
例：Framingham心血管疾病研究
? 队列研究：高胆固醇者患冠心病OR值=2.4(有统计学意义) ? 病例对照研究：高胆固醇者患冠心病OR值=1.16(无统计学意义)
原因:
? 冠心病存活者改变生活习惯（戒烟、体育锻炼、注意饮食） ? 冠心病存活者本身的胆固醇水平就低于死亡者
Your site here
CTC 现患病例-新病例偏倚(prevalence-incidence bias)
? 又称奈曼偏倚（Neyman bias）：研究中选择现患病例为研究对象时， 由于他们与新病例在某些特征或行为上的差异，而造成研究结果的偏 倚。
? 病例对照或现况研究中的病例为现患典型病例，不包括死亡、病程短、轻型 或不典型病例，致使调查结果出现的系统误差。
入院率偏倚 (Berkson's bias)
呼吸道疾病与骨关节疾病关系研究
骨关节疾病
呼吸道疾病
一般人群
住院病人
case control case control
＋
17
207
5
15
_
184 2376 18
219
OR=1.06
OR=4.06
Your site here
CTC
因不同住院率而住院的A、B病患者及其与因素X的关系
选择统计分析方法进行统计分析
估计并分析 混杂因素
统计和专业结论
Your site here
CTC
第二部分 偏倚
?可以发生在设计、实施、分析和推论的各个阶段， 种类很多，一般分为：
?三大类
? 选择偏倚（selection bias） ? 信息偏倚(information bias) ? 混杂偏倚(confounding bias)
Your site here
CTC
偏倚产生的原因
设计不合理 实施不严格 资料分析不正确YLeabharlann ur site hereCTC
总体
防止选择性偏倚的措施
规定纳入标准 和排出标准
确定适宜纳入试验的对象
确定样本含量 试验组
按照随机化原则 对照组 分配试验对象
得出试验结果
防止测量性偏倚， 避免干扰、沾染、 采用盲法增加依从性
?控制：
? 在病例对照研究和现况研究的病例选择时，尽量选择新发病例
Your site here
CTC 无应答偏倚（non-respondent bias ）