临床科研中常见的偏倚及其防止
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。
临床科研中常见偏倚及其防止方法第十二章
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3、奈曼偏倚或患病率发病率偏倚 (prevalence-incidence bias): 病例对照研究中所收集的患者肯定都是 存活的,而存活者中又有新发生和现患 病例。存活的同已死亡者在所研究的因 素方面往往有系统差异,同样新病例和 现患病例间也有这类系统差异从而酿成。
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4、无应答偏倚 non-response bias
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5、 志愿者偏倚
volunteer bias
志愿参加观察研究者同非志愿者在关心健康、注意饮食卫
生及营养食疗、禁烟禁酒、坚持锻炼等方面有系统差异,因志
愿者常被入选为观察对象,而非志愿者常落选,故这样的观察
或研究结果肯定存在选择偏倚,这种偏倚称为志愿者偏倚。 例如,在体育锻炼预防冠心病的观察研究中,志愿参 加者作为试验组,而将非志愿者作为对照,以比较该项措 施的效果。这当然是得不出正确结论的。
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6、 失访偏倚 loss to follow-up bias
由于失访而引起的偏倚称为失访偏倚。失访也
是一种特殊的无应答形式,只是它主要发生在前 瞻性队列研究及临床试验中。
失访基本上有两种:
失访—被动失访,一般同所观察的暴露因素或结果 无关,统计学处理 时将这种失访当作截尾数据处理,若数量不大,不至于引起偏倚。 退出—主动退出,一般同所研究的暴露因素或结果关,统计处理时也 当作截尾数据处理。若数量较大,且与研究中的有关变量牵连, 则将产生偏倚。
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二、偏倚的方向: 是一种系统误差,它或偏向正方向,使原 来的真值被夸大或偏向负方向使原来的真值 被缩小,有方向性。向一个方向系统地发生 偏差而不能反映真实情况。 假定:研究中的真实效应用RR(θ)表示, 当RR(θ) =1.0,即为空效应;当RR(θ)>1 为危险效应;RR(θ)<1为保护效应。 为偏 ˆ 。 倚的 RR
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。
临床科研中常见偏倚及其预防
机遇与偏倚(1)
机遇:是观察结果的精确性及可重复性受到影
响;机遇是一种随机误差。
– 任何观察所固有,只能设法缩小,不能避免。
偏倚:观察结果系统地、向一个方向(或大、
或小)发生偏差而不能反映真实情况。
– 在科研设计、实施和分析阶段避免或校正。
机遇与偏倚(2)
机遇与偏倚反映了一项研究或测量结果的两方 面:精确性(随机误差)和真实度(系统误差)
– 选择偏倚:发生在设计阶段;
– 测量偏倚:发生在观察、研究、测量等实施阶段;
– 混杂偏倚:又称外来因素的影响,发生在设计阶段,
可通过统计方法加以纠正。
选择性偏倚
产生环节:设计阶段;
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,其他一些有关因素也分
真实度高 真实度低
精 确 度 高 精 确 度 低
机遇对研究结果的影响
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。
假阴性:如实际两种治疗一种比另一种好,但由于抽
样研究中机遇的影响,两者疗效十分相近而作出 直接估计机遇在临床研究中的作用大小; 表明机遇所致的围绕真实值变动的范围,
通常用95%或99%可信区间表示;
变动范围越窄,真实值越稳定。
真实性
指一项研究或观察所作推论的正确及可靠程度,
即结果反映观测对象的真实情况;
内部真实性:为正确反映研究人群或靶人群真
实状况的研究结果的外延部分;
临床研究中常见偏倚及其控制
暴露怀疑偏倚往往会夸大研究因素与研究结果间的联系,造成正偏。
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。
4.测量偏倚(measurement bias)
临床研究中常见偏倚 及其控制
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提纲
概述
选择偏倚及其控制
信息偏倚及其控制
混杂偏倚及其控制
/CONTENTS
一、概述
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)
调查手段要简便易行,对调查内容中的敏感问题采取适当的处理技巧。
尽量在一般人群中选择研究对象 能够代表源人群
PART ONE
2.在应用具体研究方法是控制选择偏倚的主要针对性措施
在横断面调查时,采用随机抽样,并保证一定的样本含量,以增强样本的代表性,必要时可采用分层随机抽样的方法,尽量提高应答率。 在病例对照研究中,最好用人群中全部新发病或新发病的随机样本;对照应能代表产生病例的人群。若难以做到,则在多个医院选择病例,同时选择医院与社区对照,并尽可能选用新病例,不用死亡病例和老弱对象。
二、选择偏倚及其控制
选择偏倚概念
选择偏倚产生环节与原因
常见选择偏倚
选择偏倚的控制
(一)选择偏倚概念
选择偏倚:是指所选择的研究对象(样本)与所研究的目标人群之间在某些特征方面存在的系统误差。 本质:是研究对象缺乏代表性。常见于病例对照研究、临床试验和横断面调查。
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。
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
临床科研中偏倚及其控制
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
临床科研中常见偏倚及其预防
临床科研中常见偏倚及其预防陈世耀复旦大学临床流行病学中心?高血压与急性心梗预后研究设计:队列研究;病例:1985-1998年急性心梗住院病人543例; 分组:按有无高血压分两组;结果测量:两组病人住院病死率;结果:高血压组病死率高于无高血压组;结论:高血压是影响急性心梗预后的重要因素。
临床研究中的一些基本概念总体:同质个体所构成的全体;样本:从总体中取出的部分个体; 目的:从样本估计总体目标人群:又称靶人群,是样本人群来源的总体,也是样本人群研究结果用以说明或推广应用的总体人群;抽样及其抽样误差抽样:从总体中取出部分个体(进行研究)的过程。
原因:–我们不可能获得总体的全部资料;–我们没有足够的人力、物力研究总体;抽样误差:样本与总体之间由于抽样过程引起的差异,在统计学上称为抽样误差。
偏倚的定义偏倚是从样本研究中所得结果不能如实反映目标人群真实结果的一种系统误差; 临床研究比基础研究更容易产生偏倚:–两组可比性、心里因素、中途退出研究等; 偏倚的控制:–科研的设计和实施阶段;–统计学方法纠正。
机遇与偏倚(1)机遇:是观察结果的精确性及可重复性受到影响;机遇是一种随机误差。
–任何观察所固有,只能设法缩小,不能避免。
偏倚:观察结果系统地、向一个方向(或大、或小)发生偏差而不能反映真实情况。
–在科研设计、实施和分析阶段避免或校正。
机遇与偏倚(2)机遇与偏倚反映了一项研究或测量结果的两方面:精确性(随机误差)和真实度(系统误差)真实度高真实度低精确度高精确度低机遇对研究结果的影响假阳性: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。
假阴性:如实际两种治疗一种比另一种好,但由于抽样研究中机遇的影响,两者疗效十分相近而作出假阴性的错误判断;统计上称二类错误,用β表示。
可信区间直接估计机遇在临床研究中的作用大小; 表明机遇所致的围绕真实值变动的范围,通常用95%或99%可信区间表示;变动范围越窄,真实值越稳定。
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。
流行病学-临床科研中常见的偏倚
常大于个体变异
根据群体的变异范围确定“正常值”范围,用于判定
个体测得值是否“正常”
群体水平的变异性受测量误差影响
样本水平的变异性
通过不同样本研究所得结果的差异性
为什么高水平的血清总胆固醇是不利的或不健康
的? 这可以在关于血清总胆固醇与心血管死亡风险呈 正相关的研究中找到答案。 如Framingham心脏研究。
解决办法:不同类型 的多家医院
入院病人
入院率不同的原因
特别是用住院病人进行研究时,很容易产 生这种偏倚,主要是因为住院病人作为研究对 象时可能没有包括: (1)抢救不及时而死亡的病例
(2)距离医院远的病例
(3)无钱住院的病例 (4)病情轻的病例
(5)此外不同医院的技术专长、专业水平也会
造成不同疾病在不同的医院的就诊断或住院率 的差别。
内部真实性
内部真实性(internal validity) 定义 研究结果与实际研究对象真实情况的 符合程度 , 它回答一个研究本身是否真实或有效。 改善措施 限制研究对象的类型和研究的环境条件。
外部真实性
外部真实性(external validity)
定义
研究结果与推论对象真实情况的符合
程度,又称为普遍性( generalizability )。它回答 一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。 改善措施 增加研究对象的异质性,使得研究对象的代表 性范围扩大。
研究误差
研究误差是真实性的反面,变异可以是真实的(如生物学个体变异), 而反映研究误差的变异肯定是不真实的。
研究误差的两种常见类型
系统误差:因研究设计或实施过程不恰当、或结果分析错误所致,也称为偏 倚。来自于对象选取、测量和统计分析等的方法学缺陷,有固定方向和固定大
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。
临床试验偏倚控制方法
临床试验偏倚控制方法临床试验的目的是评价新药或新疗法的安全性和疗效。
然而,由于多种因素的影响,临床试验的结果可能受到偏倚的影响。
为了减少偏倚的影响,临床试验需要采用一些控制方法。
以下是常见的临床试验偏倚控制方法:1.随机分组:随机分组是最常用的临床试验偏倚控制方法之一、通过随机分配受试者到不同的治疗组和对照组,可以减少个体差异的影响,从而减少偏倚的可能性。
2.盲法:盲法是另一种常见的临床试验偏倚控制方法。
盲法可以分为单盲、双盲和三盲。
单盲是指试验参与者不知道他们所接受的治疗方式;双盲是指试验参与者和研究人员都不知道他们所接受的治疗方式;三盲是指试验参与者、研究人员和数据分析者都不知道他们所接受的治疗方式。
通过盲法,可以减少主观因素对试验结果的影响,从而减少偏倚的可能性。
3.配对设计:配对设计是一种控制个体差异的方法。
在配对设计中,试验参与者被按照一些特征(例如年龄、性别、疾病严重程度等)进行匹配,然后随机分配到治疗组和对照组。
通过配对设计,可以减少个体差异的影响,从而减少偏倚的可能性。
4.筛选指标:在临床试验中,筛选指标的选择也是一种偏倚控制的方法。
筛选指标应该是客观、准确、可重复和无偏的,可以帮助评价治疗效果的主要指标。
通过选择合理的筛选指标,可以减少因次要指标或次要结果产生的偏倚。
5.数据分析方法:在临床试验的数据分析中,也可以采用一些偏倚控制的方法。
例如,可以使用多元回归分析来调整潜在的混杂因素;可以使用敏感性分析来评估试验结果对偏倚的敏感性;还可以使用倾向评分匹配等方法来修正处理选择偏倚等。
综上所述,临床试验偏倚控制方法的选择应根据具体的试验设计和目标来确定。
在试验设计和执行过程中,应注意采取多种方法来减少偏倚的影响,以确保试验结果的准确性和可靠性。
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。
临床科研中常见的偏倚和常用的防止方法
如每年把工种分类一次,观察一次并经 和其他因素校正后,证明坐着的工种冠心病 发生率为强劳力的2倍.
6.在自然病程有波动或有自限性的疾 病,采用自身对照考核疗效时所产 生的偏倚。如研究某些治疗感冒药 物。
7. 临床试验中选择对照的时间和 地点不同的偏倚
不同时间的对照(历史对照) 不同地点(医院间对照)
冠心病监护室的效果
抗凝剂治疗急性心梗
监护室:
(22所医院):
建立前 病死率 25% 21天病死率 0-40%
建立后 病死率 15% 医院间差别>药物本身疗
同期做RCT发现CCUS病
效差别
死率并不降低
二、测量偏倚(观察性偏倚)
两组测量或观察方法不一致造成系统误 差,产生于科研的实施阶段
外部变量往往是危险因子
是系统误差,可发生在设计阶段,在分析阶段易暴露 出来,可用分层方法加以消除,而一般偏倚则不易消 除,混杂不易在设计阶段识别加以均衡
存在混杂的几种情况:
E
E
E
D
D
D
F
F
F
三、混杂性偏倚(续)
分层 STRATIFICATION
心梗 对照
饮酒 有 无
合计
71 52 29 48 100 100
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。如做医院内病例对照 调查却不能获此结论。因为50%心梗病例未调查 到。
防止方法:采用新发病例作为调查对象
4. 健康工人偏倚
发生在职业性肿瘤的前瞻性病因调查时
5. 前瞻性调查中的移动偏倚
研究运动和冠心病的关系 (Am J Epid,1979 110:52)
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七、多变量分析
Mantel-Haenszel法只能平衡个别少数的 混杂因素,且对连续性的变量只能用等级分层 法(不太合理)。 60年代起,Comfield提出了Logistic回归 模型进行多变量分析,能在复杂关系中平衡多 种混杂因素的作用,进一步筛选出主要的危险 因素或预后因素,决定在病因及预后中的相对 比重。
三、混杂性偏倚(续)
不存在混杂的几种情况: E E E D D D F F F 【例】:饮酒和心梗关系 TG是冠心病的病因吗? TG CHD Ch
E D
F
四、几种偏倚可同时存在
选择性偏倚(Selection bias)
测量性偏倚(Measurement bias) 混杂性偏倚(Confounding bias)
1.样本病人 样本偏倚 机遇 3.进行测量 2.将病人编组
选择性偏倚 机遇
测量性偏倚 机遇
混杂性偏倚
4.分析结果自 样本得出结论 5.将结论推广,应 用于其他病人。
内部准确度
样本偏倚(Sampling Bias)
80 70
急性心肌梗塞的病死率 人群为基础统计 三级医院统计
癫 痫 发 生 率 %
60 50 40 30 20 10 0
二、随机化的方法和盲法
真正的随机化方法,随机化分组后比较两组的 基本特征 双盲法-- 考核疗效,实验室报告,调查性 研究
三、限制(Restriction)
理论上:两组进行比较,除研究因素外, 其他因素两组应相同 事实上不可能 可采用限制法,其缺点是结论的局限性。 如: 研究年龄对急性心梗预后的影响,可限 于白人男性无并发症,前壁心梗中进行 研究。
经性别和年龄校正后的相对危险度(RR)或比数比(OR) RRmh ORmh
冠脉搭桥手术病死率比较(虚构资料)
术前危险 甲医院(高危42%) 因素(年龄、 心功能, 病人 死亡 % 梗塞程度 高 中 低 500 400 300 30 16 2 6 4 0.67 乙医院(高危17%) 病人 死亡 %
400 800 1200
三、混杂性偏倚(续)
分层 STRATIFICATION
饮酒 有 无 合计 心梗 71 29 100 对照 52 48 100 吸烟 心梗 对照 63 36 7 4 70 40 RR=2.26 X² =7.62 P=0.006
不吸烟 心梗 对照 饮酒 有 8 16 无 22 44 合计 30 60
RR=1 RR=1
因入院率不同导致的偏倚 防止方法:采用人群对照 A 为肺癌患者 B为冠心病患者
A病在人群中共6000例 其中20%吸烟 B病在人群中共6000例 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 A病60% B病25% 吸烟者40% A病有吸烟者 【1200×60%=720】+【(1200-720)×40%】=912 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 912+2880=3792 B病总数: 660+1200=1860 B病人中吸烟者: 660/1860=35.5%
四、配对(Matching)
配对常可消除可能存在的混杂偏倚 经常配对的因素为年龄,性别和种族,其他因 素也可配对,如研究预后,病期、严重度、先 前治疗也可配对
四、配对(Matching)
过度配对(Over matching) 研究镰状细胞特征(HbAS)是否比正常Hb(HbAA) 婴儿的生长发育、智力发育为差? 作者将七项因素进行配对: 种族、性别、出生日期、出生时体重、胎龄、5分钟 Apgar积分、社会经济状况 50例HbAS,50例HbAA,从出生随访到3-5岁 结论:两组在生长发育上并无差异
偏倚的防止和处理
一、强调严格的科研设计
多数偏倚发生于科研设计阶段,来源于选择研 究对象或对照的不妥,如抽样方法不正确,诊断标 准不统一,样本大小不适当,使观察组和对照组缺 乏可比性。
也可来源于决定调查方法和资料收集方法时考虑 不周,如调查表格设计不好,实验室指标缺乏质控 ,判断结果缺乏客观方法。这些偏倚如一旦发生, 很难在资料分析阶段加以消除。
发生在考核治疗效果时 特别是志愿者(volunteer)
三、混杂性偏倚
(第三者)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
外部变量全部或部分地掩盖或夸大了所研究的暴露因 子和研究结果间的真实联系 外部变量往往是危险因子 是系统误差,可发生在设计阶段,在分析阶段易暴露 出来,可用分层方法加以消除,而一般偏倚则不易消 除,混杂不易在设计阶段识别加以均衡 存在混杂的几种情况: E E E D D D F F F
临床科研中常见的偏倚及其防止方法
偏倚、机遇和准确度 临床科研结果的错误来自二个方面: 偏倚(Bias)和机遇(Chance)
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。
谢 谢!
二、测量偏倚(观察性偏倚)
两组测量或观察方法不一致造成系统误 差,产生于科研的实施阶段
防止方法:采用严格的盲法
(Interviewer Bias, Observer Bias)
发生在采集病史记录做病因调查,采用了 解科研目的观察者,询问病例和对照采用不同
1.
询问者偏倚或观察者偏倚
询问法。如研究氯霉素和再障的关系。
24 32 8
6 4 0.67
合计
1200
48
4
2400
64
2.6
六、标准化(Standardization)
比较两个率,如两组对象内部构成不同,可用 率标准化加以校正
甲乙医院所用的权相等
甲医院标准率=(1/3×0.06)+(1/3×0.04)+(1/3×0.0067) =0.036 乙医院标准率=(1/3×0.06)+(1/3×0.04)+(1/3×0.0067) =0.036
6.在自然病程有波动或有自限性的疾 病,采用自身对照考核疗效时所产 生的偏倚。如研究某些治疗感冒药 物。
7. 临床试验中选择对照的时间和 地点不同的偏倚
不同时间的对照(历史对照) 不同地点(医院间对照) 冠心病监护室的效果 抗凝剂治疗急性心梗 监护室: (22所医院): 建立前 病死率 25% 21天病死率 0-40% 建立后 病死率 15% 医院间差别>药物本身疗 同期做RCT发现CCUS病 效差别 死率并不降低
4. 健康工人偏倚
发生在职业性肿瘤的前瞻性病因调查时
5. 前瞻性调查中的移动偏倚
研究运动和冠心病的关系 (Am J Epid,1979 110:52) 码头工人3975人,按劳动强度分组,随 访22年。发现各组冠心病发生率差别不大. 如每年把工种分类一次,观察一次并经 和其他因素校正后,证明坐着的工种冠心病 发生率为强劳力的2倍.
包括作为判断科研结果的主要实验室指标 的打报告者。
2. 回忆偏倚(Recall Bias)
类风湿性关节炎的家族史调查
关节炎家族史 关节炎 对照(%) 类风关病人(%) RA同胞兄弟(%)
双亲均无 55 双亲之一有 37 双亲均有 8
27 58 15
50 42 8
3. 霍桑效应(Hawthome effect)
纠正方法: 强调严格的科研设计 强调随机化原则进行分组
1. 检测偏倚(Detection Bias)
服用雌激素和子宫内膜癌发病的关系OR=9.8 结论错误原因: 服用雌激素导致一些无症状的病人发生阴 道流血,从而较早去就医造成检出率提高。
2. BerKson’s Bias
例如 :
人群中 调查
医院的 调查
婴儿高热惊厥,以后癫痫的发生率(JAMA 1980; 243:1337)
群体观念 的重要性
临床科研中常见的偏倚
选择性偏倚(Selection bias) 测量性偏倚(Measurement bias) 混杂性偏倚(Confounding bias)
一、选择性偏倚
在选择研究对象时方法的不正确所致,产 生于研究设计阶段。
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。 识别和防止Bias是科研工作者的基本功。
机遇(Chance)
机遇是观察结果的精确性(precision)及可重复性( reproducibility, reliability)受到影响
是各测量结果间受机会影响的变异度的大小。使样本的 实际观察结果和总体人群的真实情况相偏离 是一种随机抽样误差 偏倚可在设计,实施和分析阶段设法避免,但机遇所致 的随机误差只能缩小,不能避免
准确度(Validity)
研究结论的正确性
分为内部准确度和外部准确度
准确度(Validity)
外部准确度
入院率 住院病人中
A病总数:
A病人中有吸烟者: 912/3792=24.1%
3. Neyman’s Bias
发生于调查时间距离初诊时间过长,有不少 调查对象已死亡,而被调查者只是那些幸存者。 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。如做医院内病例对照 调查却不能获此结论。因为50%心梗病例未调查 到。 防止方法:采用新发病例作为调查对象