偏倚的控制与病因推断

第四章

偏倚的控制与病因推断2第一节流行病学研究的偏倚研究的变异和真实性研究的偏倚3一、研究的变异性和真实性

（一）研究的变异性个体水平的变异性个体特征测量值的变化患者血清总胆固醇群体水平的变异性个体变异的累计，受遗传素质、环境因素影响

群体血清总胆固醇正常值范围样本水平的变异性抽样误差4真实性（Validity）：指研究所得的结论与客观实际的符合程度。internalvalidity：指研究结果能够准确反映目标人群真实状况的程度；externalvalidity：指研究结果被外推至不同时间、地区、人群的程度。误差（Error）

：是观察值与真实值之差。Randomerror;systematicerror（二）研究的真实性5二、偏倚（bias）是研究或推论过程中存在的系统误差，使获得的结果系统地偏离真实值。危害：影响流行病学研究的内部真实性6偏倚（bias）方向

偏倚是一种系统误差，因此具有方向性。当研究结果因偏倚而被夸大时，称正偏倚当研究结果因偏倚而被缩小时，称负偏倚7偏倚的类型

选择偏倚

Selectionbias

信息偏倚

Informationbias

混杂偏倚

Confoundingbias8（一）

Selectionbias由于研究对象的确定、诊断、选择等方法不正确，使被选入的研究对象与目标人群的重要特征具有系统的差异，或对比组之间的研究对象不均衡而产生偏倚。9常见SelectionbiasBerkson’sbiasNeymanbiasdetectionsignalbiasnon-responsebiaslosstofollow-upbiassusceptibilitybiasleadtimebias101.

伯克森偏倚（Berkson’sbias）

指利用医院就诊或住院病人作为病例对照研究对象时，因病例和对照入院率不同而导致的偏倚。

Selectionbias

产生的实例以社区为基础的因素X与A病关系的病例对照研究暴露（有X）非暴露（无X）合计病例组（A病）2008001000对照组（非A病）200800100012假设下列条件成立因A病的入院率为20％；因B病的入院率为50％；因X因素入院率为40％。则上表中的数字变为：13患A病暴露于X的入院人数＝200×0.2＋（200-（200×0.2））×0.4＝104患A病未暴露于X的入院人数＝800×0.2＝160患B病暴露于X的入院人数＝200×0.5＋（200－（200×0.5））×0.4＝140患B病未暴露于X的入院人数＝800×0.5＝400暴露（有X）非暴露（无X）合计病例组（A病）

200

8001000对照组（非A病）

200

800100014以医院为基础的因素X与A病关系的病例对照研究暴露（有X）非暴露（无X）合计病例组（A病）104140244对照组（非A病）160400560OR=(104×400)/(140×160)=1.86152.检出症候偏倚（detectionsignalbias）

由于某因素的存在而引起某种症候出现，患者提早就诊，导致该病的检出率增高，造成所研究因素与疾病有关的假象。雌激素与子宫内膜癌163.奈曼偏倚(Neymanbias)

现患病例-新发病例偏倚。纳入现患病例或存活病例，而不包括死亡或病程短的病例。与由新病例构成的样本在病情、病型、病程和预后等方面存在差异，从而不能成为所研究疾病的有代表性的样本。174.无应答偏倚（non-responsebias）在流行病学研究中，无应答者是指由于种种原因那些没有对调查信息予以应答的研究对象。在特定研究样本中，无应答者的患病状况以及对某些研究因素的暴露情况与应答者可能会不尽相同，从而导致系统误差。185.易感性偏倚（susceptibilitybias）研究对象暴露于某可疑致病因素与否，与许多主、客观原因有关，其有可能直接或间接地影响研究对象对所研究疾病的易感程度，从而导致某因素与某疾病间的虚假联系。健康工人效应（healthyworkereffect）

19Selectionbias的控制

采用严格的科学研究设计随机化、提高应答率、降低失访率20（二）

informationbias又称观察偏倚(ObservationBias)指在流行病学调查收集资料阶段，由于测量暴露或测量结局的方法有缺陷，使各比较组所获得的信息产生的系统误差。21错误分类偏倚（misclassificationbias）

由于在测量暴露和疾病时标准不统一或者方法不当，导致在病例组与非病例组,暴露组与非暴露组之间的错误分组，从而引起的偏倚。分类:随机错分(无差异错分)偏倚非随机错分(有差异错分)偏倚22无差异性错误分类和差异性错误分类 错误分类数据 错误分类数据

研究真实数据

研究真实数据23常见informationbiasdiagnosticsuspicionbiasexposuresuspicionbiasreportingbiasrecallbiasmeasurementbias24回忆偏倚（recallbias）指研究对象在回忆以往研究因素的暴露情况等信息时，由于准确性或完整性上的差异而导致的系统误差。25类风湿关节炎家族史病例组对照组患者同胞双亲均无275550双亲之一有583742双亲均有1588（SchullandCobb，1969）类风湿关节炎家族史调查结果26报告偏倚（reportingbias）

在研究信息收集时，由于某些原因，研究对象有意夸大或缩小某些信息而导致的系统误差。测量偏倚（detectionbias）

研究者对研究所需数据进行测量时所产生的系统误差。27

诊断怀疑偏倚（diagnosticsuspicionbias）

主要发生在随访性质的研究，研究者事先已经知道了研究对象对研究因素的暴露情况，因而会在研究过程中对暴露组会更加仔细的寻找某种结果，但对于对照组的研究对象则不会这样，从而产生偏倚。

队列研究、临床实验中出现28

暴露怀疑偏倚（exposuresuspicionbias）

主要发生于研究者事先知道研究对象患有某种疾病，而在资料收集过程中会对患病者比对未患病者更仔细收集暴露因素，而产生偏倚。易发生于病例对照研究29informationbias的控制

严格的科研设计

暴露因素必须有严格的、客观的定义，指标力求定量化。

加强资料收集过程中的质量控制

严格培训调查员、采用盲法、所用仪器试剂要统一校准，统一批次等。30（三）

confoundingbias

流行病学研究中，由于一个或多个外来因素的存在，掩盖或夸大了研究因素与疾病的联系，从而部分或全部地歪曲了两者间的真实联系，称之为混杂偏倚(confoundingbias)或混杂(confounding)。引起混杂的因素称为混杂因子(confounder)。31混杂因素满足下述三个条件（1）混杂因子F必须与所研究疾病有关，是该疾病的危险因素之一。（2）混杂因子F必须与所研究的因素有统计学联系。（3）混杂因子F必须不是研究因素与疾病病因链上的中间环节。32混杂偏倚和混杂因素的判别:根据专业知识①人口统计学有关的因素（如年龄,性别）；②暴露因素以外的其它危险因子

。332.利用分层分析判断未分层前称为粗RR或粗OR,用cRR或cOR分层后称为调整RR或OR值,用aRR(f）或aOR(f）

判别条件如下:cRR＝aRR(f)cRR≠aRR(f)34肺癌病例非肺癌对照携带火柴820340不携带火柴180660

携带火柴与肺癌的关系OR=(820×660)/(340×180)=8.8

（7.2,10.9）35病例对照携带火柴810270不携带火柴9030

吸烟者携带火柴与肺癌的关系OR=(810×30)/(270×90)=1.0

（0.6,1.5）36病例对照携带火柴1070不携带火柴90630

不吸烟者携带火柴与肺癌的关系OR=(10×630)/(70×90)=1.0

（0.5,2.0）37病例对照吸烟900300不吸烟100700

吸烟与肺癌的关系OR=(900×700)/(300×100)=21.038病例对照吸烟90270不吸烟10630

不携带火柴者吸烟与肺癌的关系OR=(90×630)/(270×10)=21.039病例对照吸烟81030不吸烟9070

携带火柴者吸烟与肺癌的关系OR=(810×70)/(90×30)=21.040confoundingbias的控制随机化限制配比盲法标准化分层分析多因素分析41第二节病因及其推断42现代流行病学病因定义病因（causationofdisease）定义：那些能使人群发病概率增加的因素，就可以认为是疾病的病因，其中某个或多个不存在时，人群疾病发生频率就会下降。43充分病因和必要病因充分病因(sufficientcause)：最低限度导致疾病发生的一系列条件、因素和事件。必要病因(necessarycause)：某种疾病的发生必须具有的某种因素，这种因素缺乏，疾病就不可能发生。但是有该因素的存在，却并不会一定导致疾病的发生。4445充分病因与必需病因传统哲学观点认为，凡效应都有“必需条件”和“充分条件”，疾病也不例外。我们应放弃决定论的充分病因和必需病因，而对病因的充分性和必需性进行概率测量。46在复杂病因所致疾病或未明确病因时，相关致病因素常被称为危险因素。

危险因素（risk

factor）定义：47流行病学对病因的认识在疾病防控上的重要意义伦敦宽街霍乱爆发死亡病例的地区分布（1854年）不必等待把某种疾病的所有危险因素都搞清楚后再进行防控，一旦从流行病学角度清楚了某种病因作用，即可针对该病因采取措施48病因分类宿主因素环境因素先天因素congenitalfactors后天因素acquiredfactors遗传基因、染色体、性别差异等免疫状况、年龄、发育、营养状况、心理行为特征等生物因素biologicalfactors物理因素physicalfactors化学因素chemicalfactors社会因素socialfactors49病因链和病因网模型病因链(chainofcausation)：指一种疾病的发生常是多种致病因素先后或同时连续作用的结果病因网(webofcausation)：指一种疾病的发生和流行，可能是两条以上病因链并行作用，并彼此纵横交错，交织如网50病因链模型根据不同病因所在病因链上的位置分类近端病因（proximalcause）远端病因（distalcause）中间病因（intermediatecause）病因51常见慢性病的病因链远端病因中间病因近端病因疾病-全球化-城市化-人口老龄化…-高血压-高血糖-超重/肥胖…-合理膳食-少体力活动-吸烟…-冠心病-糖尿病-肿瘤…52大多数疾病由多因素所致相应的防控措施也应该是综合性的针对病因链和病因网中的某些关键和薄弱环节采取措施，就可能降低疾病发生率多因素病因理论的实际意义53

病因的作用方式多因多病多种因素引起多种疾病的发生一因一病一种因素仅引起一种疾病的发生多因一病多种因素导致一种疾病的发生一因多病一种因素可以引起几种疾病的发生病因的作用方式5455E与D有统计关联否有偏倚否有时间先后否因果关系判断进程提出假设排除偶然排除虚假前因后果56三、统计关联和因果关联57（一）统计学关联

狭义的统计学关联（association）指分类资料的相关

广义的关联等同于相关，包括分类、等级和计量资料，即是有关联58