【势力抢分点】2018公卫医师【逆袭之路】流行病学【墙裂推举】☨第8章☨
2018年01月25日 来源:来学网第八章 偏倚及其控制
一、研究结果的变异性
(一)、概述
包括描述性、分析性数据的变动或波动
来源:生物学变异和测量误差、随机误差和系统误差
(二)、个体水平的变异
1、个体真值的变化;
2、测量误差引起的误差;
3、环境因素改变;
4、测量者记录误差。
(三)、群体水平误差
(四)、样本水平的差异性
二、研究的真实性
1、内部真实性:研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度;
2、外部真实性:研究结果与外推对象真实情况的符合程度。
三、常见偏倚的种类
偏倚(Bias):研究误差中的系统误差部分称为偏倚。
1、选择偏倚(Selection bias):研究对象选取过程中,由于选取方式的不当,导致入选对象与未入选对象之间存在系统误差。各类流行病学研究中均可发生选择偏倚,以病例对照研究中较为常见。常见的有以下六种。
(1)入院率偏倚(Berkson’s bias):是指利用医院就诊或住院病人为研究对象时,由于入院率的不同而造成的偏差。
(2)现患病例-新发病例偏倚(Neyman bias):在病例对照或现况研究中,用于研究的病例一般为现患典型病例,不包括某些不典型病例;另外,某些病人患病以后可能会改变其原来某些因素的暴露情况。而在队列研究和实验流行病学研究所用的多是新病例,由此而产生的偏倚称为现患病例-新发病例偏倚。
(3)检出征候偏倚:某因素在病因学上与某疾病本无关联,但可引起所研究疾病的症状或体征,从而促使患者及早就诊,提高了早期病例检出率,从而过高地估计了暴露程度,得出因素与疾病关联的错误结论。
(4)易感性偏倚:某些因素可直接或间接地影响研究对象对所研究疾病的易感性,导致该因素与研究的疾病出现虚假关联。
(5)排除偏倚:由于未严格按对等原则或标准选择研究对象,而是自观察组或对照组中排除某些研究对象,从而错误估计了因素与疾病之间的联系。
(6)无应答偏倚:研究对象未按要求回答调查内容,而无应答者的患病或因素的暴露情况与应答者又不同,从而造成该偏倚。
2、信息偏倚(Information bias)
又称测量偏倚或观察偏倚。是来自于测量或资料收集方法的问题,使得资料存在系统误差。
无差异错分:暴露或疾病的错分同研究分组无关,即在各比较组间不存在差异。使得研究效应估计值偏低。
差异错分:暴露或疾病的错分同研究分组有关,即在各比较组间存在差异。使得研究效应估计值低估或者高估。
差异性信息偏倚常见于:回忆偏倚、调查者偏倚
(1)回忆偏倚:由于研究对象不能准确、完整地回忆以往发生的事情和经历时所产生的差异。
回忆偏倚主要原因:
1)、研究对象对调查的内容关心程度不同;
2)、调查的事件或因素发生的频率较低,未给研究对象留下深刻印象而遗忘;
3)、调查事件是很久以前发生的事情,研究对象记忆不清。
(2)报告偏倚:由于研究对象有意扩大或缩小某些信息造成的偏倚。它与回忆偏倚是不同的。常见 于敏感问题,如未成年人的吸烟史。对于一些职业危害进行调查,研究对象因涉及劳保福利等原 因可能会夸大某些暴露信息。
(3)诊断怀疑偏倚:由于研究者和被研究者事先了解被研究者的暴露或分组情况,怀疑被研究者已 经患病,或希望出现阳性结果,因而在诊断或分析时做出带倾向性的判断而造成的偏倚。此类偏 倚多见于队列研究和临床试验。
(4)暴露怀疑偏倚:研究者事先了解研究对象的患病情况或结局,可能会对其使用与对照组不可比 的方法探寻认为与某病或结局有关的因素,而对同一组研究对象以不同的方法调查。这样,结果 会出现很大差异。见于病例对照研究,对两组对象以不同的调查方法进行调查,从而产生偏倚。
(5)测量偏倚:是指对研究所需指标或数据进行测量时产生的偏倚。
3、混杂偏倚(Confounding bias):在研究某因素与某疾病关联时,由于一个或多个混杂因素的影响,掩盖或扩大了所研究的因素与疾病的联系,从而错误地估计了二者之间的真正联系。
混杂因素的基本特点:
(1)必须是研究疾病的独立危险因子;
(2)必须与研究因素有关;
(3)不是研究因素与疾病因果链上的中间变量,混杂因素在比较组间分布不均衡,即可产生混杂。
混杂偏倚引起的假关联:
(1)、继发关联:怀疑的病因E和疾病D存在共同的原因C。
(2)、直接因果关联的扭曲:病因和疾病既存在直接关联又存在间接关联。
二、流行病学研究中常见偏倚的控制
1、选择偏倚的控制
(1)、注意研究对象的代表性,避免有问题的选取方式;
(2)、严格掌握研究对象的纳入和排除标准;
(3)、尽量提高应答率,降低失访率。
2、信息偏倚的控制
(1)、尽量采用“盲法”收集资料;
(2)、尽量采用客观指标或记录;
(3)、利用其它来源的信息加以核查。
3、混杂偏倚的控制
研究设计阶段控制:
(1)、限制:针对某一或某些可能的混杂因素,在研究设计时限制研究对象的入选条件,得到同质研究对象,可防止某些混杂偏倚;
(2)、匹配(配比):在为指示研究对象选择对照时,使其针对一个或多个潜在的混杂因素与指示研究对象相同或接近,从而消除混杂因素对研究结果的影响。匹配的方法在实验和非实验研究中均可应用;
(3)、随机化:常用于实验流行病学研究,使研究对象以同等的概率分配到各处理组中,从而使潜在的混杂因素也在各组中均匀分配;
资料处理阶段:
(1)、分层分析;(2)、标准化率分析;(3)、多变量分析。
三、流行病学研究中常见偏倚的测量
1、选择偏倚的测量
可通过比较总人群的比值比(OR)与实际抽样人群的比值比(OR0)来测量选择偏倚的大小和方向。选择偏倚=(OR0-OR)/OR,若得值=0,无选择偏倚,OR0=OR;若>0,有选择偏倚,OR0>OR,若<0,有选择偏倚,OR0
2、信息偏倚的测量
可通过比较一定研究对象中调查所得的信息和实际信息予以测量信息偏倚的大小和方向。信息偏倚=(ORx-OR)/OR,若得值=0,则无信息偏倚,ORx=OR;若>0,则有信息偏倚,ORx>OR;若<0,则有信息偏倚,ORx
3、混杂偏倚的测量
可将含有该因素时的研究因素与疾病的效应估计值(cRR、cOR)与排除该因素时的研究因素与疾病的效应估计值[aRR(f)、aOR(f)]进行比较。
混杂偏倚= [cRR -aRR(f)]/ aRR(f),若该值=0, 则无混杂;若该值为正值,则为正混杂;若该值为负值,则为负混杂。