现况调查的偏倚及其控制

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8偏倚及其控制

8偏倚及其控制


184 2376 2560
18 219
237
合计
201 2583 2784
23 234
257
OR
1.06
4.06
2.现患-新发病例偏倚
也叫奈曼偏倚,凡因现患病例与新病 例的构成不同,只调查典型病例或者现患 病例的暴露情况,致使调查结果出现的系 统误差都属于这类偏倚。在病例对照研究 中的病例组和现况调查中的调查对象一般 选择现患病例,而在队列研究中的病例是 新发病例,两类病例疾病状况肯定会有差 别。所得到的某因素与某病的关系就会出 现偏倚,即为现患-新发病例偏倚。
合计
≥75 85
462
547
38
34
72
<75 116
1511 1627 113
117 230
合计 201
1973 2174 151 151 302
OR
2.40
1.16
3.无应答偏倚
在流行病学调查研究中,那些因各 种原因不回答或不能回答所提出问题的 人称为无应答者,任何一项流行病学调 查研究都可能有一定比例的无应答者, 无应答者可能在某些重要的特征或暴露 方面与应答者有区别。如果无应答者超 过一定的比例,将会影响研究结果的真 实性,由此产生的偏倚称为无应答偏倚。
6.诱导偏倚 在调查过程中,调查者询问 技术不当,或者为取得阳性结论,诱导 调查对象做某一倾向性的回答,从而使 调查到的结果偏离真实情况,由此产生 的偏倚称诱导偏倚。诱导偏倚往往表现 为对病例组做诱导而对对照组不诱导或 进行负诱导,其结果只能产生虚假的结 论。
(三)混杂偏倚
1.混杂因素的特征 2.混杂因素的测量 3.混杂偏倚的方向
成为混杂因素必须具备以下三个基本特征:

第九章 流行病学研究中的偏倚及其控制

第九章  流行病学研究中的偏倚及其控制

检出症候偏倚

某人进行了一项更年期服用雌激素与子宫内膜 癌关系的病例对照研究,分别在同一个医院的 不同科室选择了研究对象,经分析得到下表结 果
检出症候偏倚

在肿瘤科,子宫内膜癌病人多由于她们服用雌激素后出 现子宫出血而到医院检查,能及早发现该人群中的子宫 内膜癌病人,且多为早期的病人,而没有服用者,由于 没有子宫出血症状,减少了就诊机会,使该病不易及早 被诊断出来,因而能得出雌激素和子宫内膜癌之间相关 联的结论 在妇科,这些患者大多数接受妇科检查,因此子宫内膜 癌的检出与是否服用雌激素使妇科检查几率增加之间没 有关系

健康工人效应

为了探讨职业暴露对人类健康的危害,McMichael等在 美国俄亥俄州的一个轮胎生产工厂,选择在岗及退休男 性工人6678人作为暴露组,进行了回顾性队列研究。观 察期间为1964~1972年共9年时间。以国家卫生统计中 心编制的1968年美国男性年龄别死亡率作参比 下表是同时期与钢铁工人、俄亥俄州人口及美国全国人 口相比较的橡胶工人全死因死亡率(1/10万人年)

现患-新发病例偏倚

现患病例-新病例偏倚的测量可依据队列研究 和病例对照研究两研究不同的联系强度来估计 假设队列研究的联系强度为OR1,病例对照研 究的联系强度为OR2,现患病例-新病例偏倚
OR2 OR1 1.16 2.40 选择偏倚= 0.517 OR1 2.40

为负值,说明由于该偏倚的存在,使得病例对 照研究中高血胆固醇与冠心病之间的联系强度 降低了51.7%

假如在人群进行一项病例对照研究,以B病为对照,研 究A病与某因素X的关系。设人群中患A病与B病者各为 5000人,暴露于因素X者各为750人,不暴露于因素X者 各为4250人,X 在A、B患者中的暴露率均为15% 暴露X 有 无 A病 750 4250 B病 750 4250 合计 1500 8500

临床科研常见偏倚及其控制(201303)

临床科研常见偏倚及其控制(201303)

控制脱落和失访(1/2)



事先选择患者来源地:限于厦门市、漳州市区、泉 州市区,且为常住人口; 充分尊重患者知情权和选择权:纳入时向所有拟纳 入患者说明抗病毒治疗的必要性以及IFNα、聚乙 二醇IFNα各自特点、拉米夫定、阿德福韦、ETV可 能的疗效、不良反应、疗程、费用、随访须知等, 与患者共同制定符合其自身特点的治疗方案,取得 患者理解和配合,患者签署知情同意书后才开始治 疗;(同时是伦理的要求) 向患者充分说明并使其理解随访对监测和处理不良 反应、及时调整治疗方案、早期发现复发、及时再 治疗的必要性和重要性,争得患者主动按时来医院 随访;
控制脱落和失访(2/2)


志愿者偏倚(volunteer bias)


志愿者往往具有某些特征倾向,他们和非志愿者 在对健康关心程度、饮食卫生习惯、禁烟禁酒、 体育锻炼等方面有系统差异,而志愿者常被选为 观察对象,非志愿者常落选,故研究结果肯定存 在选择偏倚。如在体育锻炼预防冠心病的研究中 ,参加者都是志愿者,对照组为非志愿者,这样 的研究自然不能得出正确结论。 应将志愿者随机纳入观察组和对照组。
OR =(100 × 1800)/(200 × 900)= 1.0。 表3 入院率一致时基于医院的病例对照研究 HBsAg(+) HBsAg(-) 合计
胆石症 慢性胃炎
(100 × 0.5 =) 50 (200 × 0.5 =)100
(900 × 0.3 =)270 (1800 × 0.3 =)540



知道偏倚的方向,可估计偏倚了的结论是否仍然 有效。如,当真实的 RR = 5.0 ,而偏离了的 RR’ = 3.0 ,且经检验 RR’ = 3.0 有统计学意义,说明 RR’ = 3.0是低估了真实值 RR = 5.0,若将该偏倚纠正 ,则一定RR > RR’,且统计学意义更显著,此乃负 偏倚。反之是夸大偏倚(正偏倚),虽然被高估 了的 RR’ 有统计学意义,但很难保证纠正了偏倚的 RR真值仍有统计学意义。 实际工作中应避免偏倚,实在做不到时应尽力避 免正偏倚,代价是不得不忍受负偏倚,此即所谓 “忍负避正”原则。 颠倒偏倚很难纠正或补偿。

偏倚及其控制

偏倚及其控制
2
第一节 误差
一、误差概念 二、误差的种类
3
一、误差的概念
误差是指对事物某一特征的测量值偏 离真实值的部分。因此,必须有“金标准” 或相对可靠的标准来测量真实值,才能度 量误差。
4
二、误差的种类
临床研究中常见的误差有两类: 随机误差 系统误差
5
1.随机误差 指随机抽样所得样本统计量 与总体参数的差异,也称抽样误差。
合计
≥75 85
462
547
38
34
72
<75 116
1511 1627 113
117 230
合计 201
1973 2174 151 151 302
OR
2.40
1.16
18
3.无应答偏倚 在流行病学调查研究中,那些因各
种原因不回答或不能回答所提出问题的 人称为无应答者,任何一项流行病学调 查研究都可能有一定比例的无应答者, 无应答者可能在某些重要的特征或暴露 方面与应答者有区别。如果无应答者超 过一定的比例,将会影响研究结果的真 实性,由此产生的偏倚称为无应答偏倚。
22
还应注意,如无应答率较高, 即使无大的差别,仍有发生偏倚的 可能,所以应设法提高应答率。为 了满足研究结果真实性的标准,公 认的应答率最低限应为80%。
23
4.检出征候偏倚 亦称揭露伪装偏倚。指某因素与某疾
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症的出现,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,以致得出该因素与 该疾病相关联的错误结论,这种现象称为 检出征候偏倚。
19
举例
研究人员调查美国西北部铁路职工冠 心病分布情况。(Taylor1966年报告的无 应答偏倚的一个例子)

流行病学中常见的偏倚及其控制

流行病学中常见的偏倚及其控制
流行病学中常见的 偏倚及其控制
Biases and Their Control 吴库生
汕头大学医学院预防医学教研室
1
误差 (error)
对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。 随机误差 (random error ) 系统误差 (systematic error )
2
随机误差
指随机抽样所得的均值与总体参数的差异,也称 抽样误差。只能减少,不能避免。
舒张压 (mmHg)
12
随机误差和系统误差的区别
假设一项研究可以将样本量增至无穷大,如果 研究样本无穷大能使误差减小到零,则此误差 为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响, 因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系 统误差;
适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机 误差,但不能减少系统误差。
控制方法 选取具体环节或已选取人群的具体特征 分析研究对象的选取是否同暴露或处理因素有关
22
常见的选择偏倚
1、入院率偏倚(admission rate bias) 亦称伯克森偏倚(Berkson’s bias),是指利用 医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院 率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。
15
1.θ>1时: (1) θ’>θ>1时,夸大危险效应,为正偏倚。 (2)θ>θ’>1时,缩小危险效应,为负偏倚。
2.θ<1时: (1) θ’<θ<1时,夸大 保护效应,为正偏倚。 (2)θ<θ’<1时,缩小保护效应,为负偏倚。
16
(二)趋向无效值偏倚、远离无效值偏倚或颠 倒偏倚:无效值指产生零效应的值。例如, 对于RR或OR等于1时即无效值。就RR或OR 而言:

临床科研中偏倚及其控制

临床科研中偏倚及其控制
2)原因:造成无应答的原因是多方面的,如身体健康状 况、对健康的关心程度、对调查内容是否感兴趣、年龄、 受教育程度等。
4)常发生此偏倚的研究设计类型:在观察性与实验性研 究中均可发生。 实例:调查吸烟在男女人群中的比例
人群调查表返回: 男性应答率90 %以上;女性应答率50 %,且多数为 女性吸烟者未回答。 结果:低估女性吸烟率 。 5.志愿者偏倚
限定研究的环境条件; 限定干预措施。
❖ 定义 研究结果与推论对象真实情况的符合程度,又称
普遍性,回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。 有内部真实性的结果推广到靶人群以外的其他人群仍然
有效,称之为具有外部真实性。 ❖ 影响因素
研究人群与其他人群的特征差异、研究对象类型 等因素的影响。 ❖ 改善措施
增加研究对象的异质性 没有内部真实性的结果必定没有外部真实性,具有内部真实
性的结果也未必都有外部真实性。 增加研究对象的同质性(如限制类型如年龄、职业、体质特
征或疾病分型等),可改善内部真实性。 增加研究对象的异质性,可改善外部真实性。 在研究中经常将只有内部真实性而无外部真实性的结果任意
推广应用至靶人群以外的其他人群,导致张冠李戴、南辕北 辙、贻误时机。 在实际研究中需综合考虑研究对象的同质性和异质性问题。
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。
2)本质:病例发现机会(时间)不同→联系强度变化
3)原因:某因素如果能引起或促进某症候的出现,使患者
因此去就医,这就提高了该病的检出机会。
4)常发生此偏倚的研究设计类型:在对肿瘤、动脉硬化、
结石等采用病例对照研究进行病因学研究时容易发生。
=570
=2550

误差、偏倚控制

误差、偏倚控制
入院率偏倚 现患病例——新病例偏倚 检出征侯偏倚 无应答偏倚 观察性和实验性研究都可能发生 易感性偏倚 志愿者偏倚 排除偏倚
10
入院率偏倚
也称Berkson偏倚,指以医院为基础的病例对照研 究中,目标疾病的入院率因待研究的暴露因素的 存在与否或暴露水平的不同而存在差异,由此而 引起的误差。
11
• Roberts (J Chron Dis, 1978) 研究了三个社区内几种疾病与一 些可疑病因之间的关系。
◘ 研究对象:2784名成人;257名住院病人 ◘ 研究内容:医学事件与影响因素关系
Roberts根据以人群为基础的研究所获得 OR值,显著地不同于 仅以住院病例所获的结果,认为Berkson偏倚是存在的。
患者*
人数 148
平均胆固醇值 (mg/ml)
第一次 第六次 检查值 检查值
243.6 246.1
变动值 +2.5
非患者 1620
220.0
241.5
+21.5
* 患者为第六次检查时现存的患者
17
检出症候偏倚 (Detection signal bias) :
检出症候偏倚,也叫暴露偏倚。病人常常因为一些与疾病无 关的症状而去就医,从而提高了早期病例的检出率,导致过 高的估计了暴露程度而产生的系统误差。
a / (a+b)
RR = ----------------------
c / (c+d)
29
♦ RR值的真实性评价: 此RR值是否真实地反映了氡气与肺癌之间的 关联强度,完全取决于下述条件: (1) 氡气暴露人群(E)和未暴露人群(Ē)之
间在产生肺癌的易感性方面是否可比
(2)导致肺癌的其它危险因素在两组人群之间 的分布频率是否可比。

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

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
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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
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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。
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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
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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

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)

偏倚及其控制

偏倚及其控制

流行病学中常见的偏倚及其控制误差(error)对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。

包括随机误差、系统误差随机误差:指随机抽样所得的均值与总体参数的差异,也称抽样误差。

只能减少,不能避免。

随机误差的两个特点1、样本的观察值都在平均值上下分布,从许多无偏倚样本中得到的观察值均数,假如数量较大,总是趋向于接近总体值;2、随机误差的范围可以用可信区间估计,当保持随机方法而加大样本时,样本均值逐渐向总体均值接近。

系统误差:当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时,所得均值与总体间的真实性也会产生误差,如果误差向量的方向一致或基本一致时,这种误差称为系统误差。

随机误差和系统误差的区别1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大,如果研究样本无穷大能使误差减小到零,则此误差为随机误差。

系统误差不受样本量增加的影响,因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差;2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差,但不能减少系统误差。

偏倚(bias):指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值,使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差,这是由系统误差造成的。

选择偏倚(selection bias ):指被选入到研究中的研究对象与没有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,在各类流行病学研究中均可能发生,以在病例对照研究与现况研究中为常见。

常见的选择偏倚1、入院率偏倚(admission rate bias)亦称伯克森偏倚(Berkson’s bias),是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。

用住院病例进行研究时可能没有包括:1)抢救不及时死亡的病例2)距离医院远的病例3)无钱住院的病例4)病情轻的病例2、现患-新发病例偏倚(Prevalence-incidence bias)又称奈曼偏倚(Neyman bias),凡因现患病例与新病例的构成不同,只调查典型病例或现患病例的暴露状况,致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。

常见偏倚及其控制

常见偏倚及其控制
整理资料时 对于有缺项或漏项的对象进行补查
3
3、信息偏倚(information bias) 在获取暴露、结局或其他信息时所出现的系统
误差或偏差叫信息偏倚。信息偏倚又称为错分偏 倚(misclassification bias)
错分偏倚(misclasfication bias):暴露错分; 疾病错分;联合错分 原因:仪器不准;检验技术不熟;定义不明 影响:无差异错分;有差异错分
常见偏倚(bias)及其控制
1、选择偏倚(selection bias) :
有人拒绝参加; 有些人的档案丢失了或记录不全; 研究对象由志愿者组成,他们往往或是较健康的或是有 某种特殊倾向或习惯的; 早期病人,在研究开始时未能发现等。
控制: 预防为主,抽样方法正确,严格按规定标准选择对象
1
2、失访偏倚(lost to follow-up) 这是队列研究中不可避免的偏倚。失访从本质上是
4
控制
➢ 提高临床诊断技术、明确各项标准 ➢ 选择精确稳定的测量方法 ➢ 事前调准仪器 ➢ 严格实验操作规程 ➢ 同等对待每个研究对象 ➢ 培训调查员,提高技巧,统一标准
5
4、混杂偏倚:由于混杂因子的影响造成
控制 研究化或多因素分析
6
破坏了原有样本的代表性,因而实质上属于选择偏倚。 一项研究的失访率最好不超过10%。
队列研究最常见、最不易控制的偏倚 原因:迁出;外出;不再合作;死亡(不>10% ) 影响:失访率;失访者特征;两组失访差异
2
控制
设计时 选择便于随访的人群 在计算的研究样本的基础上扩大10%
实施时 加强对随访员的管理 制定随访计划和监测措施 期中分析

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

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。

第9章 偏倚及其控制

第9章  偏倚及其控制
• 被调查事件发生时间已久,研究对象记忆不清 • 被调查事件发生频率很低,未留下深刻印象 • 研究对象对调查内容关心程度不同导致回忆认真程 度不同
– 病例常常努力回忆暴露来理解为什么会得病 – 对照可能不大记得起暴露,因为那对他们不重要
常见的信息偏倚
2. 报告偏倚(reporting bias)
– 在研究信息收集时,由于某些原因,研究对象有意 夸大或缩小某些信息而导致的系统误差
常见的选择偏倚
2. 检出症侯偏倚
– 某一因素与某一疾病并无因果联系,但因该因素能 促进类似的症状和体征出现,使病人急于求医,医 生注意这种临床表现和疾病的早期诊断,使该病的 检出率大为提高,从而得出某因素与该病有因果关 系的联系 – 该偏倚常发生在以医院为基础的病例对照研究
Байду номын сангаас
雌激素
导致
子宫出血
虚假关联
• 涉及劳保、福利时,职业人群可能会夸大某些有害 因素的暴露信息 • 涉及健康状况时,研究对象可能为继续从事该项工 作而有意掩盖某些患病信息 • 盲法使用不当导致研究对象知道分组情况,可能有 意夸大或缩小疗效或不良反应 • 敏感问题的调查较易出现瞒报
• 度量
– 金标准
【知识点9-2】
(1) 偏倚是指在研究过程中,由于某种或某组因素的 影响,使研究的结果或结论系统地偏离真实情况, 其偏离的方向一致或基本一致,这种系统误差称 为偏倚 (2) 偏倚有两个方向:正偏倚和负偏倚
第 2 节 偏倚的分类及其产生的原因
Section 2 Categories and Causes of Bias
• 研究的真实性或效度(validity)
– 研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观真实 值的符合程度 – 测量值与真实值之间的差异来源于误差 – 误差

最新临床研究中常见偏倚及其控制

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。

实习偏倚及其控制

实习偏倚及其控制
差异性错误分类
暴露或疾病的错误分类同研究分组有关,各比 较组间存在差异;造成高估或低估效应值
无差异性错误分类
研究真实数据 高 脂 肪 膳食 60 40 低脂肪 膳食 40 60 错误分类数据 高 脂 肪 膳 食 48 32 低脂肪 膳食 52 68
心肌梗死 对 照
心肌梗死 对 照
O R = (6 0 ╳ 6 0 )/(4 0 ╳ 4 0 )= 2 .3 差异性错误分类
O R = (6 0 ╳ 6 8 )/(4 0 ╳ 3 2 )= 3 .2
图 3
无差异性错误分类和差异性错误分类的示例
无差异性错误分类
研究真实数据 高脂肪 膳食 60 40 低脂肪 膳食 40 60 错误分类数据 高脂肪 膳 食 48 32 低脂肪 膳食 52 68
心肌梗死 对 照
心肌梗死 对 照
OR= (60╳60)/(40╳40)=2.3 差异性错误分类
严格掌握研究对象纳入排除标准
取得研究对象合作,减少无应答、失访
尽量采用多种对照
信息偏倚常见种类
暴露怀疑偏倚

诊断怀疑偏倚 测量偏倚 报告偏倚 回忆偏倚 归类错误偏倚 诱导偏倚
两种结果
无差异性错误分类
暴露或疾病的错误分类同研究分组无关,各比 较组间不存在差异;在多数情况下模糊了研究 组的差异,使OR偏低
偏倚方向和大小的测量
(混杂)偏倚 = [cOR-aOR(f)] / aOR(f)
饮酒与肺癌的病例对照研究(吸烟为可能的混杂因素) 混杂偏倚 =(3.69-1.57)/ 1.57=1.35
表明由于吸烟的混杂作用,使饮酒对肺癌的危险性高估 了135%。
例:某地区居民队列研究发现,BMI>25.0的人群 患高血压的危险性为其他人群的2.8倍(有统计学 意义);而该地病例对照研究中发现, BMI>25.0 的人群患高血压的OR为1.22(无统计学意义)。 进一步研究表明此差异的原因是,病人诊断为高 血压后,开始注意饮食、体育锻炼等。引起上述 队列研究与病例对照研究结果之间差异的偏倚为? A 纳入偏倚 D 无应答偏倚 B 奈曼偏倚 E 易感性偏倚 C 检出偏倚
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四、现况调查的偏倚及其控制影响现况调查资料的真实性和可靠性的是系统误差和抽样误差。

抽样误差是不可避免的,但可以测量其误差大小加以评价,且可以通过扩大样本量和抽样设计来适当控制;而系统误差使调查结果产生偏倚,是人为造成的错误,一旦认识到即可以通过相应的方法防止产生。

现况调查中存在的偏倚及其控制方法如下。

(一)选择偏倚(selection bias)选择偏倚是由于不正确地选择了研究对象组成研究组,使从研究开始的时候,研究组与其所代表的人群就存在除研究因素以外的其它因素分布的不均衡性,即选择出的研究对象或样本人群与其代表的总体间的某些特征具有系统的差别,因而导致研究结果与真实情况之间产生差异。

在各种流行病学研究设计中都可能产生选择偏倚,应用随机化的方法选择研究对象和严格诊断标准等措施可以有效地防止选择偏倚。

根据选择偏倚产生的原因,介绍以下两种偏倚。

1.无应答偏倚(non-response bias) 由于各种原因对访问调查或通信调查未提供答案者称为无应答者,他们常不同于一般调查对象。

如果无应答者比例很高,例如在抽样调查中达到30%,其调查结果就可能不同于真实情况,因而产生偏倚,称为无应答偏倚。

产生此偏倚的原因及对策有以下几方面:(1)调查对象对调查的意义不认识。

有的认为自己健康状况良好,或有的患其它慢性病或高龄不愿外人打扰,因而拒绝调查或检查,甚至有意躲避。

故应在调查前及调查实施过程中做好宣教工作和组织工作,从关心被调查者的健康出发,耐心地作好解释工作。

(2)调查方法或调查内容不适当,不能得到调查对象的密切配合。

因此应结合调查工作的需要,改进调查工作方法。

在拟定调查内容、制订调查表时,对调查内容必须认真考虑。

(3)调查对象因各种原因,如出差、探亲等而在调查时未能会见,遇该情况应设法补救,再次进行补查。

2.志愿者偏倚(volunteer bias)来自特殊群体的志愿者,其心理因素和躯体状况与非志愿者有差别,且对研究的依从性可能优于一般人群,以该类人群的样本作为研究对象所获得的资料会明显不同于非志愿者,由此影响了结果的真实性,称为志愿者偏倚。

例如,在预防冠心病的研究中,志愿者非常关注自我保健,主动进行体育锻炼,并采用低脂饮食;而非志愿者多是社会经济和健康状况较差的人群,其中许多人可能患慢性病。

显而易见,志愿者与非志愿者两组人群存在明显差别,由他们组成不同的调查对象组,其研究结果无疑会产生偏倚。

防止的方法是随机选择研究对象。

(二)信息偏倚(information bias)在资料收集阶段,由于观察和测量方法上有缺陷,使各比较组所获得的信息产生系统误差,即为信息偏倚,又称为观察偏倚(observation bias)或测量偏倚(measurement bias)。

产生信息偏倚的原因主要是诊断或判断结果的标准不明确、既往资料不准确或遗漏、对各比较组采用了不一致的观察或测量方法,以致获得错误信息影响了结果的真实性。

认真培训调查员、尽量使用客观指标、广泛地收集各种信息等措施可以控制信息偏倚。

根据信息偏倚产生的原因,描述以下几种情形,以利于充分认识其作用和影响。

1.回忆偏倚(recall bias)当询问调查对象有关疾病、既往病史、个人习惯、特征或暴露史时,由于多种原因使回答不准确而引起的偏倚称为回忆偏倚。

当询问病人某种暴露史,病人因自己患病而对暴露史记忆犹新,而健康人则由于不在意而遗忘。

因而调查中应尽量询问近期的情况。

2.报告偏倚(reporting bias)由于调查对象不愿意提供敏感性的真实情况而引起的误差称为报告偏倚。

因此调查时应作好解释工作,尽可能消除调查对象的顾虑。

3.观察者偏倚(observer bias)在实际观察中由于观察者变异(observer variation)而产生的错误称为观察者偏倚。

此偏倚可分两种:(1)观察者间变异:是由于不同观察者观察同—一名调查对象的调查或检查结果存在差异所造成的错误,例如血压测量、细胞计数等。

(2)观察者自身变异:是同一名观察者对不同调查对象前后两次检查或调查结果不同所造成的错误。

防止观察者偏倚产生的方法包括对疾病诊断和阳性结果应有明确的标准;对参加调查和检查的人员应经过统一的培训,采用统一的标准;提高调查工作人员的水平和责任心。

4,测量偏倚(measurement bias)由于检查器械或仪器本身不准确,试剂不符合规格,或试验条件不稳定等都可引起测量误差。

例如,测量血压因仪器、测量与标准的误差容易产生偏倚;血红蛋白计未标化,亦可引起偏倚。

防止这种偏倚的产生主要在于使用前对仪器进行标定,试验、检验方法应有详细规定并要求严格遵循。

5.预期偏倚(expecting bias)调查者在调查时希望获得预期的结果,因而无意识地或有意识地收集有选择性的材料。

例如调查者希望获得“阳性”结果因而有选择性地收集资料。

为此,要求调查者具有严谨的科学作风,客观的对待调查工作,以保证调查资料的真实性。

选择性偏倚(selectionbias)主要发生在研究病例组成的初始阶段。

测量性偏倚(measurementbias)发生在临床观察过程中,对观察组及对照组的观察力度差异而造成观察结果的人为差异。

混杂性偏倚(confoundingbias)发生在对观察结果的分析阶段。

(一)选择性偏倚在研究的开始阶段,由于研究者的偏见或特别的兴趣,有意识地去选择符合自己企求的研究对象,并且不正确的组成了观察组及对照组,使两组患者在观察开始时已存在除诊疗措施以外的差异,直接导致最终结果的不同,并非诊疗措施的效果。

现举例说明如下。

1.组成成员偏倚(membershipbias) 某一队列研究欲观察体力活动与心血管并发症的关系。

纳人对象为60岁以上的老年人,以自愿入组方式组成观察组,规律地参加冬季门前积雪的体力活动。

而对照组则不参加任何体力活动。

经整个冬季观察的结果,观察组发生急性心血管并发症就诊者明显低于对照组。

研究的结论认为适当规律的参加体力劳动可减少急性心血管并发症的发生。

但经过分析发现,出现这种差别,是因为愿意参加铲雪的观察组的成员,具有明显更好的健康状况。

当另一研究采用病例对照研究,观察体力劳动与冠心病死亡的关系时,发现其并无明显相关(表10一1)。

表10—l体力劳动与冠心病死亡关系的病例一对照研究2.诊断信息偏倚(detectionsignalbias或unmaskingbias)在选择纳入观察病例时,可因某种与观察内容无直接关系的症状或体征,加速或促成本病的发现,而错误的判定因果关系。

例如某研究观察经绝期妇女服用雌激素与子宫内膜癌发生的关系。

结果显示服用雌激素可增加子宫内膜癌的发生,并将服用雌激素定为发生子宫内膜癌的危险因素。

后经分析发现,服用雌激素可引起经绝期妇女不规则的子宫出血,而子宫出血作为一种诊断信息,可使其及时就诊而增加了发现子宫内膜癌的机会。

当以刮宫或手术确定为子宫内膜癌为纳入对象时,再分析其是否服用雌激素,则未发现两者有明显因果关系(表10一2)。

表10—2对同一批患者按两种方式研究经绝期妇女服用雌激素与子宫内膜癌的关系服用雌激素未服用雌激素(二)测量性偏倚衡量性偏倚发生在对观察组及治疗组进行衡量观察的过程中。

由于对两组的观察强度和频度存在差异,或者对实验非规范化操作或对影像学资料判断或量化差异,导致最终评价的结果偏离真实的情况。

现举例予以说明。

1.疑诊偏倚(diagnostic—suspiciousbias)在研究El服避孕药与下肢血栓性静脉炎相北;第一节偏倚181关关系时,观察者因事先怀疑口服避孕药可能与下肢血栓性静脉炎有关。

因而会对口服避孕药的妇女更加注意和更加频繁的仔细搜集下肢静脉炎的证据。

除更认真的体检外,会对更多怀疑有静脉炎的妇女作进一步的诊断检查,增加了发现病例的机会。

相反,会较草率的检查未服避孕药的妇女,漏掉病状轻微的早期病例。

结果为人为造成两组病例发病率上的差异。

此种偏倚亦常发生在临床病理学家或影像学家对检查结果的解释和判定。

对某些不太肯定的发现,他们会受到已知的临床情况的影响,作出符合临床要求的解释,故亦称期望偏倚。

2.沾染性偏倚(contaminationbias)此种偏倚亦发生在临床研究的观察阶段。

由于对照组成员意外地服用了观察组的药物,导致两组最后的结果差异缩小。

亦可能因观察者已知哪些是观察组的患者,而给予了更多的关照和咨询,导致直接提高了诊疗的反应。

或由此关照使被观察者会采用一些影响疗效的协同措施,导致疗效的提高而偏离了真实的结果。

对后一类情况称之为干扰性偏倚(co-interventionbias)。

(三)混杂性偏倚(confoundingbias) 混杂性偏倚简称混杂,虽然可存在于整个临床研究中,但在I临床研究结束后的资料分析阶段被发现和分析出来。

由于同时存在两种以上影响最后结果的因素混杂一起,可能错误的判定最终结果是由某一单一因素引起,并因此会夸大其效果,导致真值的偏离。

混杂亦可因某种降低疗效的因素存在,而使最终疗效减小的结果。

也有可能将没有作用的混杂因素错误地判定为有效。

从严格的定义上,混杂因素本身应是一种独立的危险因素。

它虽不是观察研究真正要评价的对象,但它应与最终结局有关。

预防和控制偏倚的策略偏倚发生在临床试验的全部过程中,如未能防控则无法纠正和克服,它将使整个临床研究结果偏离真实性,从而完全失去其应用价值。

因此,应充分认识各类偏倚的特点,采取针对性的防控措施,使之对临床试验结果的影响减到最小,力求最终结果的真实可靠。

常用控制偏倚的方法如下。

(一)设计方案的选择在研究初始组成具有良好可比性的观察组和对照组十分重要,亦是控制偏倚最关键的阶段。

采用随机对照试验的研究方案,特别是将适合的研究对象分层后再随机分配人组,可以确保观察组及对照组在基线特点上保持相似。

如加上应用双盲方法下进行观察,则可最大限度地避免偏倚的影响。

实现观察组及对照组的良好可比性,以及对两组病例衡量观察上的均衡性,是采用随机双盲临床试验获得真实结果的保证,亦是此种设计方案论证强度最高的原因。

但是前已述及,如为确保观察对照组间的可比性,特别是在无法纳入足够大量的病例时,常会采用严格的纳入标准,限于较典型的、对治疗反应及依从性好的病例,在有经验的专家密切监控下,即一种较理想的试验情况进行观察,使临床研究接近于典型的说明解释性试验。

这类试验的结果仅反映特定的条件和特定的观察对象显示的效果,缺乏对整个疾病群体在常规条件下的效果。

除非扩大观察对象的数量,实现不同病情观察者的分层。

或者进行不同病情观察者的多个随机对照试验,亦可对相关的随机对照试验进行荟萃分析。

实际上,临床受到诸多因素限制,作随机对照试验是有一定难度的。

虽然其对防止偏倚因素的影响最好,采用此种设计方案者仍相对较少。

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