观察性研究设计与分析

观察性研究的统计学设计与分析

方积乾中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系2013.10两类医学研究

干预性研究

研究者主动地决定给部分实验对象某种处理，给另部分实验对象某种对照处理的研究设计形式。例如,随机对照试验

(RandomizedControlledTrials，RCT）观察性研究

不对研究对象施加任何干预。通过对研究对象的客观观察和记录，描述观察结果,并分析因素之间的关系。

随机对照试验的局限性对象许多RCT的患者是高度选择的，未必代表典型患者的特征，例如，医生平时所看的病人可能较年轻、病不重、合并症少；显示功效(efficacy),而不是效果(effectiveness)RCT通常是新疗法和安慰剂比较，而不是和现有最好的疗法比，医生难以区别不同疗法；昂贵、短期、对象少不可能观察较多患者、随访较长时间，因而有可能漏掉很普遍的副反应和较长时间才出现的事件，低估它们的发生率。

----虽然RCT很重要，也有必要进行观察性研究，以提供有关日常临床决策的更多信息。观察性研究的实践性

欲比较多种药物在“真实世界”的有效性，必须广泛收集在各种级别和类型的医疗机构使用各种药物的效果。对于临床上普遍而强烈地认可的某种意见（例如，糖尿病应早用胰岛素），出于伦理或其他原因，不可能随机地令一部分患者晚用或不用。对于罕见不良事件（致癌），只有长期观察才能出现事件。随机对照试验面对的挑战观察性研究的优势观察性研究与随机对照试验

互相补充TIMP-1研究肿瘤组织基质金属蛋白酶组织抑制因子-1（TIMP-1)水平与绝经前淋巴结阳性乳癌患者辅助化疗结局：回顾性研究假说前已报告，在转移性乳癌患者中，肿瘤组织高TIMP-1水平与CMF和蒽环类药物化疗没有或有限临床疗效有关；现拓广研究绝经前淋巴结阳性患者辅助化疗的结局，假设高TIMP-1水平肿瘤对化疗低敏感，从而患者生存时间缩短。设计从先前收集的肿瘤标本中，选择一组525例绝经前淋巴结阳性患者：

CMF辅助治疗324例蒽环类药物治疗99例无辅助化疗102例利用ELISA测定TIMP-1水平，以中位数为界，分成两组：高TIMP-1和低TIMP-1以单变量和多变量模型，分析辅助化疗的效果；终点：无病生存（disease-freesurvival，DFS)

总生存（overallsurvival，OS)三组基线未化疗患者蒽环类药物治疗患者CMF辅助治疗患者结论接受化疗的绝经前淋巴结阳性患者中，TIMP-1高水平与低水平相比，治疗后生存时间较短，但仅蒽环类药物治疗者的OS具有统计学意义；肿瘤组织TIMP-1高水平者，经典辅助化疗受益减少；我们的发现需要较大规模前瞻性研究加以核实。早期乳癌乳房保留术和根治术比较随机化研究的20年随访设计1973-80年,701例妇女，乳癌不大于2cm,随机分为：根治术349例保乳术352例1976年后，两组中，腋下淋巴结阳性者均接受辅助化疗：环磷酰胺、甲氨蝶呤、氟尿嘧啶基线均衡同侧局部复发率比较生存率比较生存率比较（按原癌大小）结论保乳术妇女和根治术妇女长期生存率相同；相对小乳癌患者应选择保乳术。环磷酰胺代谢酶研究环磷酰胺代谢酶多态性与淋巴结阳性乳癌辅助化疗后生存结局：回顾性队列研究BreastCancerResearch2010,12:R26方法回顾性队列研究，参加一项多中心、随机化辅助化疗研究的350例妇,接受了环磷酰胺(C)、阿霉素(A)和氟尿嘧啶(F)随机分两组，单纯观察(CAF)和后加高剂量化疗(CAF+HDC)；随访她们，同时利用存档的血液或骨髓干细胞标本，测定她们的基因型；用Cox回归模型在校正临床变量混杂的情形下，确定CYP2B6,CYP2C9,CYP2D6,CYP3A4,CP3A5,GSTM1,GSTT1和GSTP1的多态性与无病生存(DFS)、总生存(OS)的联系。样本代表性好未校正Cox回归校正后校正混杂结论在接受辅助化疗的乳癌患者中，环磷酰胺代谢酶CYP3A4的多态性独立地影响环磷酰胺治疗的结局；需要前瞻性研究进一步评估遗传药理学用药方法可否改善疗效。设计理想的观察性研究

1.明确研究的理由和方法观察性研究要遵从医学研究的基本原则:伦理、GCP、STROBE，研究计划必须充分反映关于所研究疾病和治疗的背景知识，包括还欠缺哪些知识以及本研究的理由。研究计划：研究人群、暴露、结局、统计方法统计方法：计划要做的统计检验；欲检验的主要结局、次要结局；如何处理混杂变量；确失数据如何补上。TIMP-1研究我们以前曾展示，转移乳癌患者CMF和蒽环类药化疗没有效果或效果较差和肿瘤组织的高水平TIMP-1有关。现我们进一步探索TIMP-1和绝经前淋巴结阳性患者辅助化疗后结局的联系。我们假设TIMP-1高的肿瘤对化疗欠敏感，从而与较短生存相联系。环磷酰胺代谢酶研究环磷酰胺为基础的辅助化疗是淋巴结阳性乳癌妇女的主流治疗，但并非总能预防复发。药物遗传变异性是治疗失败的可能机制之一。我们假设，激活或代谢环磷酰胺的药物代谢酶(DMEs)中的单核苷酸多态性(SNPs)能部分说明观察到的疾病结局的多样性。2.选择一个具有临床意义的研究群体观察性研究的重要优点之一是选择RCT很少涉及的研究群体。诸如,有多种共患疾病、服用多种药物、全职雇员、或着研究者认为那些不容易坚持RCT研究的人。观察性研究的纳入标准要规定好，但必须十分广泛，使研究人群能代表所关注的一般人群。TIMP-1研究这里仅包括淋巴结阳性的绝经前乳癌患者。这是因为收集这些样本的时候，很少绝经后和淋巴结阴性的乳癌患者接受辅助化疗。而且，仅包括了接受CMF,CEF,CAF或单药A辅助化疗或者没有辅助化疗或内分泌治疗的患者。环磷酰胺代谢酶研究我们利用参加高剂量与标准剂量化疗比较的多中心临床试验INT-0121(E2190/SWOG9061/CALGB9496)的乳癌患者的DNA和临床资料进行这项回顾性队列研究。先前随机对照试验INT-0121的知情同意书曾强调，剩下的生物学标本将用于未来的乳癌研究。3.研究规模的重要性观察性研究的优点是每一个参加者的运行成本比RCT低很多，可以招募更多参加者，因而有能力发现罕见副反应事件。如果副反应事件发生率为1/1000，要发现1例，需要观察3000例，要发现3例，需要观察6500例。例如，从市场撤下的胰岛素增效酮(troglitazone）以1/50000的机会引起肝脏损伤，其观察的规模之大可以想见。例1

罕见病，利用全部病例

‘‘研究期间该地区的病例数决定我们的样本量’’

[皮肤利什曼病].例2

通常，需要计算决定

‘‘该地区的一项关于潜在抑郁症的调查，报告患病率为19.8%。我们假定正常体重儿童的母亲中20%患抑郁症，而营养不良儿童的母亲患抑郁症的优势比为3，功效设为80%，检验水准设为5%。我们需要72对病例-对照（一个病例对配一个对照）。”

4.考虑偏倚

对观察性研究的批评主要是存在偏倚，且偏倚是隐蔽的。队列研究的主要偏倚是患者的选择和失访。例如，口服降糖治疗，单一药物好？药物组合好？临床实践：给病轻者单一药物，病重者多种药物。

失访常与疗效差或耐受性差有关。要尽量减少失访。

针对潜在偏倚来源所做的努力选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚研究者最好在订计划时就认真考虑潜在的偏倚来源。写报告时，建议作者评估有多大可能出现有关的偏倚。尤其，要讨论偏倚的方向和大小，可能的话，再估计一下。例：中国自杀的危险因素在多数自杀的病例-对照研究中，对照组由活着的个体组成，但是我们决定以死于其他原因的个体为对照组。以已故个体为对照，用以评估其危险因素的信息来自死者的家庭成员或亲密关系者，因此和自杀者的信息来源更具有可比性。

----属于哪一类偏倚？

5.重视混杂当一个变量既和你感性趣的变量有关,又和你关注的结局有关,这个变量就插足“捣乱”了。常见混杂变量有：年龄、性别、种族、吸烟状况，这些可以测量并作统计学校正。更多混杂变量是隐蔽的、未知的，尽管研究者努力了，还可能有残余的混杂变量及其效应。二型糖尿病和原发性青光眼

“如果二型糖尿病妇女比一般妇女更多地进行眼科检查，检测偏倚可能会影响二型糖尿病与原发性青光眼之间的关系。我们比较了患糖尿病和未患糖尿病妇女报告的眼科检查的平均次数。我们还控制了与较认真的眼科检查有关的一些协变量，重新计算了青光眼的相对危险度。’’

----谁是混杂变量？6.基线必须均衡两组数据比较时，基线必须均衡，否则，存在Bias;两组数据比较时，若基线不均衡，必须设法使得基线基本均衡，或校正不均衡导致的Bias；干预性研究可通过随机化分组，使基线基本均衡;观察性研究不可以随机化分组，基线往往不均衡。基线不均衡具有倾向性基线状况，一定程度上决定个体归属哪一组例如，病重的个体，医生倾向于用新药;

又如，疗效不理想，医生倾向于加大剂量;

再如，年老患者，医生倾向于避免创伤性治疗;基线状况和个体归属哪一组之间的联系，可以用“倾向性概率”或“倾向性得分”来反映倾向性概率Logistic回归：设有A和B两组样本，以重要协变量为解释变量，基于个体基线数据和所属组别作logistic回归，得到个体属于A组的概率表达式，称为个体属于A组的倾向性概率，记为P倾向性概率可以作为个体的倾向性得分。45倾向性得分的应用1）校正法，直接将倾向性得分纳入模型；2）分层法，按倾向得分将研究对象分为若干层，在每层内比较两组；3）匹配法

(propensitymatching）所有研究对象各有一个倾向性得分；为干预组中每位个体，到对照组中匹配一个倾向性得分最接近的个体;4）概率倒数加权法

(inverseprobabilityweighting)例两种肺癌手术方式的比较

为研究两种不同的手术方式A和B对肺癌患者生存时间的影响，共有902名患者参与研究。其中562名患者采用A手术方式(63.3%),340名患者采用B手术方式(37.7%)。协变量在两组间分布不均衡。倾向性得分根据个体基线数据，计算每个个体属于A组的倾向性概率，以此为个体的倾向性得分;若个体属于A组的倾向性概率为P,则该个体属于B组的概率为1-P;哪个组为A组？由研究者决定，实际上，哪个组都可以。倾向性得分组内排序将个体按照倾向性得分在本组内由小到大依次列在下表。倾向性匹配以人数较少的一组为准，例如B，将B中每个个体与A中倾向性得分最接近者配成一对优点：1:1完美匹配，基线差异最小匹配前基线比较匹配后基线比较缺点：两组中，许多个体未能利用概率倒数加权

计算每个个体的倾向性概率;以个体在所属组内的(概率)-1为其权重，提高或压低该个体的基线在数据分析中的混杂效应概率倒数加权权重0.5/PA10.5/PA20.5/PA30.5/PA40.5/PA50.5/PA6…权重0.5/(1-PB1)0.5/(1-PB2)0.5/(1-PB3)…优点：所有个体全部利用缺点：计算量较大概率倒数加权目的何在？

是通过权重的大小来压低或提高个体的基线在数据分析中的混杂效应：倾向于本组的概率较大的个体(例如，0.8)0.5/0.8=0.625—一人顶0.625个倾向于他组概率较大(例如，0.8)，而倾向于本组的概率较小的个体，(1-0.8)=0.20.5/0.2

=2.5—一人顶2