流行病学研究中的偏倚及其控制课件VIP

流行病学研究中的偏倚及其控制包括：1 .研究结果的可变性2。研究的真实性。三大偏见及其控制。1.研究结果的可变性。1.可变性概述。研究结果包括描述性和分析性数据(指标)的变化或波动。它可以存在于不同的层面，包括个体层面、群体层面和样本(研究)层面。变异的来源可以分为两个层次：1 .生物(真实)变化和测量变化：例如，在个体水平上，患者的真实血压值在一定时间内波动(生物变化);同时，血压测量过程中也存在一些测量误差(测量偏差)。患者血压值的总变化包括生物变化和测量变化。2.随机变化和系统变化：随机变化的绝对值和方向(符号)交替变化，在一定范围内呈正态分布。系统变化的绝对值和方向保持不变。(1)个体水平的可变性个体水平的可变性是指个体特征的测量值的变化，它可以是个体真实值随时间的变化或由测量误差引起的变化。表8-2总结了单个水平上测量值的变化来源。人口水平1的可变性。群体水平的变异可以被视为个体的累积变异，因为构成群体的个体具有不同的遗传品质，并受到不同环境的影响。2.种群的变异程度往往大于个体。一般来说，“正常值”范围可以根据人群的变化范围来确定，用于确定个体测量值是否“正常”。如果患者的血清总胆固醇具有一定的测量值，则可以根据该组血清总胆固醇的变化范围来确定患者的总胆固醇是否处于“正常”水平。3.人口水平的可变性也受到测量误差的影响。(3)样本水平的变异性样本(研究)水平的变异性是指不同样本研究结果的差异。然而，该研究通常不是针对整个群体进行的，而是通过引入抽样变异(误差)的样本群体进行的。通过不同样本的研究获得的总体结果的估计值将不同。如果排除测量误差，这些样本的估计值和总体的实际值之间的差值(由所有样本的估计值的平均值表示)就是采样误差。当样品含量增加时，取样误差将减小。(1)真实性概述研究的真实性或有效性是指研究收集的数据、分析结果和结论符合客观现实的程度。如果研究结果与客观现实不一致，这就是研究错误，这与研究真实性相反。研究误差可分为两部分：系统误差和随机误差：系统误差是指由对象选择、测量和统计分析等方法缺陷造成的固定方向和固定大小的误差。然而，随机误差没有固定的方向和大小，而是正态分布的。它来自随机抽样变异和测量随机变异。系统误差部分称为偏差。随机抽样误差可以通过统计方法来估计，并且可以通过增加样本含量来减少。变异可能是真实的(例如生物个体变异)，而反映研究错误的变异肯定是不真实的。研究真实性的对立面应该包括系统误差和随机误差。(2)内部真实性，内部真实性：指研究成果与实际研究对象真实情况的符合程度。它回答了研究本身是真实的还是有效的。如果研究为实际研究对象提供了真实的描述频率或效果估计，即随机误差和系统误差很小，则研究是真实的或有效的。如果一项研究本身是不真实或无效的，那么很难将其应用到其他群体。改进措施包括：提高研究对象的同质性，如限制年龄、职业、身体特征或疾病分类等。因为这可以降低人口水平的可变性，或者使因果机制趋于一致，它回答了一项研究是否可以扩展到研究对象以外的人。如果研究对象不代表推理对象，尽管其内部真实性可能是好的，但其外部真实性肯定是差的。增加研究对象的异质性，扩大研究对象的代表性范围，可以提高外部真实性。在确定实际研究对象时，必须综合考虑研究对象的同质性和异质性。第三，研究偏差，即研究误差的系统误差部分，被称为偏差。最著名的早期偏倚研究是由Berkson进行的，他在1946年证实，使用医院病人的病例对照研究容易受到潜在的选择偏倚的影响，这是因为病人的入院风险与病人的各种情况有关，也被称为Berkson偏倚。1976年，米蒂宁详细讨论了偏差的定义，并给出了一个分类框架，即广泛接受的选择偏差、信息偏差和混合偏差三种分类。(1)选择偏差的定义是指被选择的研究对象和未被选择的群体在某些特征上的系统性差异所导致的误差。它主要发生在设计阶段，但也发生在数据收集阶段，如丢失访问、无响应等。这在病例对照研究和横断面研究中很常见。(1)入院率偏差，由各种疾病的不同入院率引起。这里有一个例子。一名研究人员计划研究甲类疾病和X因素之间的关系。病例A取自某医院。同时，他从同一家医院随机选择相应数量的B患者作为对照组。or=1，2检验无显著性差异，表明疾病a与x因子无关。假设甲类疾病的住院率为25%，乙类疾病的住院率为60%，并且存在一定的40%的住院率，并带有X因子。根据上述不同的入院率，住院病人数计算如下：无X因子的甲类疾病住院病人数=48000.25=1200；甲类疾病住院患者数因子=12000.25(1200-300)0.4=660；无X因子的乙类疾病住院患者数=48000.6=2800；X因子=12000.6 (1200-720) 0.4=912的住院乙类疾病患者数。表6-2基于医院的病例对照研究，P0，即1，具有正选择偏差，偏差0，即1，具有负选择偏差。(2)选择偏差的控制首先，研究人员应充分了解整个研究中可能出现的各种选择偏差，并严格掌握纳入和排除研究对象的标准。对照的纳入原则：不患有研究中的疾病，并可能暴露于研究因素；未患与研究因素相关的其他疾病；在某些方面与病例组相比，(2)选择偏差的控制在研究中采取相应的措施，争取研究对象的合作，从而获得尽可能高的应答率，减少无应答率、队列研究中的漏访和实验研究中的中途退出等。尝试使用多个控件。例如，在病例对照研究中，理想的研究对象应该是人群中的所有病例、非病例和正常人，或者它们的代表性样本，但通常很难做到这一点。(2)信息偏差信息偏差：也称为观察偏差，是指在研究实施阶段，从研究对象获取研究所需信息时产生的系统误差。信息偏差可以来自研究对象、研究者本身，以及用于测量的仪器、设备和方法。回忆偏差是指当受试者回忆过去的事件或经历时，由于准确性和完整性的差异而导致的系统性错误。回忆偏见在病例对照研究中最为常见。原因：被调查的事件或因素发生的频率很低，没有打动研究对象，被遗忘了。调查事件发生在很久以前，受试者记不清楚。调查内容或事件涉及的主体不同，召回的严重性也不同。报道偏见是指研究对象故意夸大或缩小某些信息而造成的偏见，因此也称为说谎偏见。3.由于研究者事先知道研究对象对研究因素的暴露，怀疑研究对象患有某种疾病，或者主观上倾向于有某种积极的结果，所以在进行诊断或分析时，他们往往会做出自己的判断。由此产生的偏差被称为诊断可疑偏差。临床试验和队列研究中常见可疑诊断偏差，病例对照研究或受试者中也可能出现这种偏差。如果暴露怀疑偏见的研究人员事先知道研究对象的疾病情况或某些结果，他可能会以与对照组不可比的方式找出与某些疾病或某些结果相关的因素。例如，他可能会多次仔细调查和询问病例组中某些因素的暴露史，而不经意地调查和询问对照组，从而得出错误的结论，即被暴露的疑似偏倚。5.检测偏差测量偏差是指测量或测量研究所需的指标或数据时产生的偏差。旧仪器设备校准不正确，试剂不符合要求，使用方法标准或程序不一致，分析测试条件不一致，操作人员技术问题等。都可能导致不正确的测量结果和测量结果与真实值的偏差。问卷的科学设计、记录的完整性、调查人员工作的严肃性、访谈的方式和态度等。也会导致不准确的信息和测量偏差。(1)信息偏差的类型，无反应偏差，回忆偏差，报告偏差(说谎偏差)，社会期望偏差，诊断偏差，怀疑偏差，测量偏差，来自应答者，来自调查者，来自测量仪器，和(2)信息偏差的测量研究数据中是否存在信息偏差，偏差的方向和大小可以通过比较和分析从调查中获得的信息和实际信息(如客观检查，记录等)来测量。)在某个研究对象中。病例组：灵敏度=54/60=0.90特异性=28/40=0.70对照组：灵敏度=27/30=0.90特异性=40/70=0.70这种由信息偏差引起的误分类在两组中同样发生，称为非差异误分类(非特定误分类)。当错误分类没有差异时，数据的效应估计值(或RR)低于实际值，使得效应估计值趋于无效，低估了研究因素与疾病之间的关系。信息偏差=(ORx-OR)/或如果值为=0，则不存在信息偏差；如果该值大于0，则存在信息偏差，ORX大于或；如果该值小于0，则存在信息偏差，ORX小于或。or=(6070)/(3040)=3.5 orx=(6652)/(3448)=2.1信息偏差=(orx-or)/or=(2.1-3.5)/3.5=-0.40。如果计算的两组的敏感性和特异性不同，则称之为差异误分类(特异性误分类)。当出现差异错误分类时，数据的估计效果高于或低于实际值。有可能高估或低估因素和疾病之间的关系。信息偏差=(ORx-OR)/或如果值为=0，则不存在信息偏差；如果该值大于0，则存在信息偏差，ORX大于或；如果该值小于0，则存在信息偏差，ORX小于或。or=(600700)/(300400)=3.5 orx=(660750)/(340250)=5.8信息偏差=(orx-or)/or=(5.8-3.5)/3.5=0.66，3。信息偏差控制1。研究人员应该为将要进行的研究制定详细的数据收集方法和严格的质量控制方法。使用“盲法”尽可能多地收集数据3。尽可能使用客观的索引信息4。回忆偏差：这可以通过某些调查技术来避免，例如选择一个与暴露历史相关的独特的记忆目标来帮助他们联想记忆等。此外，在条件允许时询问的暴露历史应尽可能用客观记录进行验证。敏感问题：通过对内部人员的调查或相应的调查技术，可以获得正确的信息。(3)混杂偏差混杂偏差或混杂的定义是指在流行病学研究中，由于一个或多个潜在混杂因素的影响，研究因素与疾病(或事件)之间的关系被掩盖或夸大，从而使研究因素与疾病(或事件)之间的真实关系变得模糊不清特征必须是所研究疾病的独立风险因素。必须与研究因素(暴露因素)(统计相关)相关；它不能是研究因素和疾病因果链中的中间变量。(3)测量混杂偏差1。测量方法可以通过比较研究因素和疾病的估计效果(如RR、OR)来实现，当该因素包含在排除该因素后的估计效果中时。当包含一个可疑的混杂因素(F)时，研究因素和研究疾病的估计效果为cRR或cOR，称为粗RR或粗OR；根据可疑混杂因素的调整后效果估计值，即排除该因素可能的混杂效果后的效果估计值为aRR(f)或aor(f)，称为调整后RR或调整后OR(通过Mantel-Haenszel层次分析法计算)。答：如果cRR=aRR(f)，则F没有混杂效应，并且cRR没有混杂偏倚。如果cRRaRR(f)，则f具有混杂效应，并且cRR具有混杂偏倚，如果cRR arr (f)，则为正混杂，也称为正混杂，即由于f的混杂效应，cRR高估了研究因素和研究疾病之间的关系。如果cRR arr (f)，则为负混杂，也称为负混杂，即由于f的混杂效应，cRR低估了因素和研究疾病之间的关系。混合偏倚=cRR-aRR(f)/aRR(f)，口服避孕药与心肌梗死关系的病例对照研究结果，按年龄分层的结果，Ormh=(Aidi/ti)/(bici/ti)Ormh=2.79 x2 MH