最新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。
流行病学中常见的偏倚及其控制
膳膳食食改改良组组
降降低胆胆固固醇醇药品物组组
0
5
10
15
图 8-2 膳食与药物预防心机梗死的样本变异性示例
流行病学中常见的偏倚及其控制
五年内发生 心肌梗死风险（%）
7
第7页
如图8-2, 研究A和B中膳食改良组五年内发生心机梗死风险为 9%, 而降胆固醇药品组为6%。
研究A样本较小（200人）, 两组效应指标（心肌梗死风险） 95%可信限较大, 发生重合, 无显著性差异。
若θ<θ’<1,则为趋向无效值偏倚。
（三）不论θ>1或θ<1，若θ和θ’在1两侧，则 为颠倒偏倚。
流行病学中常见的偏倚及其控制
17
第17页
3.举例: （1）RR＝1.5 RR’=2.0时，为远离无效值
正偏倚。
（2）RR＝0.6 RR’=0.8时，为趋向无效值 负偏倚。
（3）RR=1.2 RR’=0.9时，为颠倒负偏倚。
流行病学中常见的偏倚及其控制
28
第28页
在美国弗明汉地域对心血管系统疾病研究中发觉: 男性居民在队列研究中，含有高胆固醇水平者，患 冠心病OR 值为2.4，而在病例对照研究中，病例 组和对照组却无显著差异（OR =1.16）。
原因: 病例对照研究中现患病例已改变了他们高胆固
醇饮食习惯。
流行病学中常见的偏倚及其控制
Hale Waihona Puke 流行病学中常见的偏倚及其控制
36
第36页
有些人以病例对照研究发觉, 子宫内膜癌患者雌 激素百分比显著高于对照组, 认为子宫内膜癌与服 用雌激素亲密相关。
流行病学中常见的偏倚及其控制
37
第37页
1978年，Horwitz和Feinstein: 口服雌激 素与子宫内膜癌高度关联是虚假，是一个 检出偏倚。
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本文将详细介绍临床研究中常见的偏倚及其控制方法。
通过对每个章节进行细化，提供给您一个最新最全的范本供参考使用。
1. 背景介绍1.1 研究背景1.2 目的和意义2. 偏倚概述2.1 偏倚的定义2.2 偏倚的分类2.2.1 选择偏倚2.2.2 信息偏倚2.2.3 测量偏倚2.2.4 报告偏倚3. 偏倚的常见类型及控制方法3.1 随机选择偏倚3.1.1 简单随机抽样3.1.2 分层随机抽样3.1.3 整群随机抽样3.2 信息偏倚3.2.1 研究设计的优化3.2.2 信息获取的规范化3.2.3 数据分析的准确性3.3 测量偏倚3.3.1 测量工具的校准和验证3.3.2 测量人员的培训和准确性控制 3.4 报告偏倚3.4.1 发表结果的完整性3.4.2 结果的透明度和准确性4. 偏倚控制的实施步骤4.1 制定研究方案前的偏倚控制计划4.2 研究实施过程中的偏倚监控和管理 4.3 结果统计和分析中的偏倚检验和调整4.4 结果报告和发表时的偏倚审查与修正5. 偏倚控制的案例分析5.1 案例一：随机选择偏倚的控制5.2 案例二：信息偏倚的控制5.3 案例三：测量偏倚的控制5.4 案例四：报告偏倚的控制附件：本文档涉及的附件如下：- 附件一：随机抽样表格- 附件二：测量工具校准记录表- 附件三：报告结果完整性检查清单注释：1. 偏倚（Bias）：在研究设计、数据采集和数据分析过程中对真实结果的系统性偏离。
2. 选择偏倚（Selection Bias）：研究对象在选择上存在偏差，导致样本不具有代表性。
3. 信息偏倚（Information Bias）：研究过程中对信息的收集和处理存在偏差，影响结果的准确性。
4. 测量偏倚（Measurement Bias）：研究过程中对测量指标的采集和记录存在偏差，影响结果的可信度和准确性。
5. 报告偏倚（Reporting Bias）：对研究结果的选择性报告和歪曲，导致研究结论的失真。
医学研究中的误差与偏倚及其控制方法
医学研究中的误差与偏倚及其控制方法下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢！本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注！Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!医学研究中的误差与偏倚及其控制方法医学研究中的误差与偏倚是影响研究结果可靠性的重要因素。
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
单击添加副标题
单击此处添加文本具体内容，简明扼要地阐述你的观点
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。
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。
临床科研中常见的偏倚和常用的防止方法
2. BerKson’s Bias
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
例如 ：
入院率 住院病人中 A病总数：
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
结论：两组在生长发育上并无差异
五、分层（Stratification）
分分析阶段。
如何杰金病预后和初诊时纵隔肿块大小有关。经 过根治性淋巴结放疗进入缓解期，但复发率不同。
肿块大者：74％，肿块小者：27％，无者：19％。
五、分层（Stratification）
400 24
6
800 32
4
1200 8 0.67
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
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。
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
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。
临床研究中常见偏倚及其控制
汇报人：
202X-12-28
CATALOGUE
目 录
• 临床研究中的偏倚概述 • 常见偏倚类型及控制方法 • 临床研究中的伦理问题与偏倚控制 • 临床研究中的质量控制与偏倚控制 • 临床研究中偏倚控制的未来展望
01
CATALOGUE
临床研究中的偏倚概述
偏倚的定义与分类
由于研究对象的选取标准或方法 不严谨，导致研究结果偏离真实 情况。控制方法：采用随机抽样 、扩大样本量、提高研究对象的 代表性等。
信息偏倚
由于信息采集或记录不准确、不 完整，导致研究结果出现误差。 控制方法：采用标准化操作规程 、提高数据采集和记录的准确性 等。
实施偏倚
由于研究过程中的操作或执行不 当，导致研究结果偏离真实情况 。控制方法：采用标准化操作规 程、加强培训和监督等。
偏倚可能干扰对因果关系的判断，导 致错误地认为某些因素与疾病之间存 在关联。
偏倚的识别与控制
识别方法
通过文献回顾、专家咨询、预实验等方法 来识别可能存在的偏倚。
样本量估算
Hale Waihona Puke 合理估算样本量，确保研究具有足够的代 表性，减少抽样误差对结果的影响。
控制方法
采取科学的研究设计、严谨的实验操作、 准确的数据采集和合理的统计分析等措施 来控制偏倚的产生。
应用价值。
04
CATALOGUE
临床研究中的质量控制与偏倚 控制
研究设计阶段的质量控制
明确研究目的和假设
在研究开始前，应清晰地定义研究目的和假 设，确保研究具有科学性和可行性。
科学选择样本
根据研究目的和假设，选择合适的样本来源和样本 量，确保样本具有代表性和可靠性。
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的目标是评估医疗措施的效果和安全性，以指导临床实践或政策制定。
然而，由于人类实验的复杂性和伦理限制，临床研究中存在着多种偏倚（即误差）的可能性，这可能导致研究结论的失真。
因此，为了减少偏倚并提高研究的可靠性，在设计和进行临床研究时需要采取相应的控制方法。
一、随机分组设计：偏倚：选择性偏倚，指研究者可能倾向于将更严重的患者分配到他们认为较好的治疗方法组，或将健康状况较好的患者分配到他们认为较差的治疗方法组。
控制方法：随机分组设计能够将受试者随机分配到不同的治疗组中，以减少选择性偏倚的可能性。
通过随机分组可以保证研究组和对照组之间的可比性，控制其他潜在的干扰因素。
二、盲法：偏倚：知识偏倚，即治疗组和对照组中患者或研究者对受试者的知识或期望有所差异，从而影响了研究结果的评估。
控制方法：单盲法和双盲法是常用的方法。
单盲法指受试者不知道自己所接受的是哪种治疗方法；双盲法指受试者和研究者均不知道其所接受的治疗方法。
盲法能够降低知识偏倚对研究结果的影响，使研究结果更加客观和可靠。
三、对照组选择和匹配：偏倚：记忆偏倚，指回顾性对照研究中，受试者和对照组之间基线特征存在差异，从而影响了研究结果的比较。
控制方法：对照组的选择要与实验组相匹配，以控制其他可能的潜在干扰因素。
匹配可根据年龄、性别、病情严重程度等因素进行。
此外，区组随机设计和块随机设计是一种经常使用的对照组配对方法，可以进一步控制潜在的干扰因素。
四、分层随机：偏倚：混杂因素偏倚，即伴随其他疾病或因素而导致的干扰因素。
控制方法：分层随机法可以将混杂因素作为分层变量，使其在不同的实验组中均匀分布，从而减少混杂因素对研究结果的影响。
五、交叉设计：偏倚：演化偏倚，即研究对象在不同时期因为疾病的发展、治疗的效果等因素而导致结果的改变。
控制方法：交叉设计可以在相同受试者中比较不同治疗方法的效果，消除演化偏倚的影响。
研究对象在不同时期接受不同治疗方法，从而使得个体间的差异及干扰因素得到消除或降低。
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）
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。
- 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)。
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。
4）常发生此偏倚的研究设计类型：病例对照研究，尤其是 以医院为基础的病例对照研究。
1）研究某危险因素是否与A病有关，A病来源于住院病人，对照为同 期住院的其他病人(B病)；
2）A病与B病由于各种因素在该医院入院率不同； 3）危险因素具有一定独立性，存在与疾病无关的入院率。 4）例如，A病：糖尿病；B病：肿瘤；危险因素：高血压
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
bias） 19.成员偏倚（menbership bias） 20.诊断机会偏倚diagnostic enter
bias）
1.入院率偏倚(Berkson bias)
1）概念：指利用医院就诊病人作为研究对象时，由于入院 率不同而导致的偏差。
2）本质：入院率不同→暴露率变化→联系强度变化
3）原因： （1）不同医院的技术专长； （2）患者疾病的严重程度； （3）患者的经济状况； （4）就诊的方便程度等。
（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
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
（五）真实性
➢ 真实性是指一项研究或观察所作推论的正确及可靠程度，即 结果反映研究对象的真实情况。
➢ 内部真实性：能正确反映研究人群或靶人群真实状况的研究 结果，称之为具有内部真实性；它受研究环境条件、研究对 象范围（类型的多少）等因素影响。
➢ 外部真实性：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。它受研究人群与其 他人群临床特点的差异、研究对象类型等因素的影响。
该研究全过程采取措施防止了偏倚发生，因而公认其结论 内部真实性较高。但是，该结论对于女性或非退役军人是 否有效？对于舒张压不在115~129mmHg范围内或已有高血 压并发症的病人是否也有效呢？该研究是无法解决这些问 题的。
（六）研究偏倚的意义
临床流行病学研究中少不得“中庸之道”，即 不偏不倚。偏倚可发生在研究设计、实施、分析 以至推论的各个阶段。加大样本量并不能使之减 少。只有深入研究，才能了解、认识各类偏倚， 以便在研究过程中尽量加以避免或控制，从而保 证研究结果的真实性。
➢ 具有内部真实性的结果未必都有外部真实性，当没有内部真 实性的结果一定也没有外部真实性。
➢ 临床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、贻误患者治疗时机。
内部真实性和外部真实性
病人总体 (包括其他设施中的人群)
样本
内部真实性
样本
二、选择偏倚及其控制
（一）选择偏倚概念 （二）选择偏倚产生环节与原因 （三）常见选择偏倚 （四）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。
2）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。取伪
3）可信区间是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；用于直接估计机遇在临床 研究中的作用大小；变动范围越窄，真实值越稳定。