科研设计与统计常见错误解析.ppt

1、科研设计与统计中常见错误分析，李光伟，中日友好医院，1。选题、临床研究是指以患者为研究对象的医学科学研究，其目的是提高诊断水平和治疗效果，改善预后，对疾病病因进行宏观研究。选题是临床科研的起点，体现了科研设计和实施的指导思想，影响着临床科研的全过程，因此在科研过程中始终处于主导地位。从这个角度来看，选题比科研方法更重要。选题就是要正确地发现和提出问题。这些问题有的来自临床实践，有的来自文献。所谓的正确性意味着这些问题应该符合科学理解的规律。提出新问题和新假设比完成一项科学研究工作更困难。没有好的科研假设，不管科研方法有多好，都不会有好的科研成果。提出了新的问题，医生们同意冠心病来自已知的危险因

2、素。但是为什么没有已知危险因素的人会有冠心病呢？冠心病患者血液中同型半胱氨酸水平显著升高。同型半胱氨酸是冠心病的新危险因素吗？它会降低患冠心病的风险吗？话题：同型半胱氨酸是冠心病的新危险因素吗？临床科研选题的原则是，首先，研究应涉及我国的常见病、多发病和危害人民健康的严重疾病。第二个原则是选题要有创造性和先进性，对前人没有解决或没有完全解决的问题要进行筛选。这项研究的结果应该是未知的或不完全清楚的前人。开创性的研究是最有价值的。发展研究和竞争研究也有一定的价值。他们没有探索精神，缺乏创造力。他们只是重复前人所做的工作，不能被认为是好的科学研究。选题必须科学。提出的新问题、新假设和新观念必须符合

3、客观规律。临床实践是临床科学研究中选定课题的来源。在日常的临床实践中，人们总是面临着许多问题，如诊断、治疗、病因和预后的判断等。诊断方法和治疗措施需要进行科学和系统的评估，其中许多课题可能具有很高的研究价值。临床医学已经发展成为一门综合性学科，不仅涉及生物医学，还涉及临床经济学和医学社会等。在这方面有许多临床问题需要研究。最后一个原则是可行性，即实现研究项目主要技术指标的可能性。选择题目时，我们必须考虑完成题目的条件，包括人力和物力。如果这些条件不能满足或根本没有条件，即使选择的主题是创造性的、科学的和有临床价值的，也没有成功的希望。临床科研选题应注意以下几点：前沿性、新颖性、最佳性和实用性(

4、最近5-10年是否有类似的工作，或是否存在一些问题)，涉及人体健康的重大问题(疾病的危险因素，提出新的诊断方法)，建立新的实验方法(提供新的研究方法)，确定新药的疗效和副作用，无疾病的针对性。第二，研究设计是科学研究的灵魂，严谨的设计是获得有价值成果的前提。许多内容包罗万象的回顾性分析，是没有主题的研究的反映。在研究之初，研究者对要解决的问题有无数的想法，即主要方向，他们对研究报告的态度是什么都不是，不想通过研究解决某个具体问题，或者不知道什么问题可以通过研究解决。这些研究缺乏严格的设计或没有设计，即使在这些研究中有重要的发现，它们也是偶然的。几年前，成千上万的人接受了糖尿病调查，400例糖尿

5、病和500例葡萄糖受损高达50%的失访率将导致严重的信息偏差):如果有问题的人随叫随到，发生率将被高估；如果严重的病人去了医院却不去，只有轻微的病人会来，这就低估了疾病的发病率。例如，许多糖尿病患者并发高血压和高脂血症。许多人已经服药很长时间了。有些人只是偶尔服药。有些人已经很好地控制了血压或血脂。有些人时差反应很好。此时，无论随访的血压和血脂指标还是上次随访的指标，都不能反映干预对疾病的影响。由于这些重要混杂因素的干扰，分析结果往往与实际情况相差甚远，且最终事件太少。一些研究人员出于某种原因希望尽快公布他们的研究结果，并且只进行很短时间的随访(半年或一年)。只有几个或十几个最终事件(如死亡)

6、通过多种因素进行分析，以找出风险因素。这种没有太多最终事件的分析可能看起来有条不紊，但结果往往不可靠。应延长随访时间，并应在分析导航器研究设计之前添加结束事件，当有1000个结束事件时，问题将被关闭。为了保证科学研究的成功，一个完整的科学研究设计应该包括以下几个方面：个具有理论或实践价值的课题，选择合适的研究对象，制定可靠的测量指标，选择科学的统计分析方法，如果结果能够得到恰当的描述，就会得出一个切实可行的结论。随机化分组在大多数情况下非常重要，但是随机化并不总是有益和合理的。在某些情况下，有比随机化更重要的事情，即满足适应症的要求。适应症不合理，随机化使结果更糟。女性激素替代疗法的循证研究(

7、WHI)，19世纪70年代。结论：雌激素加孕激素能有效缓解更年期症状，治疗泌尿生殖道萎缩，预防骨质疏松。但不会增加子宫内膜癌风险。WHI(大规模，多中心，随机对照)结论：雌激素和孕激素联合治疗不适合预防绝经后妇女的心血管疾病，在预防骨质疏松症时应考虑乳腺和心血管疾病的风险。弊大于利！心脏事件29%，中风41%，乳腺癌26%，结肠癌37%，髋部骨折34%，妇女健康倡议研究(WHI)-即使是最好的研究也是有缺陷的！忽视了激素替代疗法最明显的好处：(缓解更年期症状，治疗泌尿生殖器萎缩，预防骨质疏松症)，未能遵循处方药应严格掌握适应症的原则(低性激素，并非所有老年妇女，甚至健康状况较差的老年妇女。在这

8、项研究中，超过80%的妇女是没有更年期症状的老年妇女。没有激素替代疗法指征的结论不应随意扩大(种类、剂量、种族)。与一些风险相比，WHI所述的各种事件的人力资源培训的绝对风险非常低。(1)确定研究者的观点，确定纳入和排除的标准，是选择合理研究对象的关键一步。1.研究对象应具有代表性，以调查疾病流行率，随机化原则可确保研究样本是整个人群的“缩影”，从而避免结果的失真。如果从某个局部区域的“整个人体”调查的“比率”扩展到一般认识，它应该表明局部“整个”人口与全球人口结构相似。1.具有代表性受试者的随机抽样的缺点是受试者在地理上是分散的，并且每个单元中只有几个病例，这对于介入治疗的前瞻性研究的患者管

9、理是极其不利的，这消耗了更多的人力并且经常使得研究不可能进行。然而，如果在一个人口众多的社区进行“聚类”调查，将在相对较小的区域发现较大的样本，这有利于干预治疗的管理。如果人口结构接近全球人口，其统计“比率”也具有重要的参考价值。2.样本量的估计队列研究是一项前瞻性研究，应考虑失去随访的可能性，因此通常有必要增加10%如果随访丢失与暴露或疾病有关，即使随访率达到80%以上，也很难防止偏差的发生。3。从生物医学原理(在种群结构上不犯错误)中选择研究对象中观察变量的梯度，例1，看生长激素水平与身高的关系：2574岁人群的生长激素水平与身高的测量结果表明，生长激素与身高无关，这肯定是错误的，因为由于

10、种群选择不当，生长激素最重要的作用是促进生长，而生长激素在身高生长期间促进生长，即儿童成人的身高不再增加。为了研究肥胖和糖尿病之间的关系，我们不应该只选择超重和肥胖的人(BMI 25-30)，因为BMI 25-27和BMI 27-30之间的糖尿病患病率可能没有明显的差异，但是BMI24和BMI 24之间有显著的差异。变量的梯度是成功的关键。4.在各种研究中观察到，制定适当的纳入和排除标准可以防止混合因素的干扰，并确保科学研究结果。例如，观察血压和胰岛之间的关系，患有心脏功能障碍和肾脏疾病的患者不应包括在内，否则结果可能会有偏差。4.设定适当的纳入和排除标准，以及入选研究对象的获取指标，是保证研

11、究质量的最重要和最基本的条件，必须在研究设计和发表的作品中详细说明。然而，这一排除标准应该是现实的，而不是苛刻的。在制定纳入和排除标准时，在保证研究质量的前提下，必须考虑研究成果的代表性和推广研究成果的效益。在病例：中，有一个关键项目，该项目仅考虑对登记病例诊断的严格排除标准，但设计了17个合格的纳入对象，约占全部患者人口的10%，约90%的患者被排除。即使这项研究的结果具有高度的内部效度，其代表性也只有10%左右。过度严格的选择会导致轻症患者被排除在外，从而导致研究结果的偏差。示例：冠心病和胰岛素之间的关系仅使用冠状动脉造影数据作为诊断标准。结果：冠状动脉造影(-): FINS 22毫米/毫

12、升冠状动脉造影():FINS 23毫米/毫升结论：冠心病与胰岛素无关。有什么问题吗？问题在于“诊断标准”:冠状动脉造影术(-)，为什么人们能接受这种危险的检查？因为这些人已经有很多危险因素了！或者有轻微的狭窄，但不符合“狭窄”定义的分界点没有达到“狭窄”的分界点，但时间仍然很短。这并不意味着胰岛素与冠心病无关。(2)选择测试效果的测试指标：对测量方法和指标的要求敏感：对于治疗的客观反应，要敏感到发现和量化，灵敏度越高越好；(2)选择测试效果的测试指标：选择要求、相关性：指标本质上与研究目的相关，应准确反映治疗因素的作用。其生物学意义是合理的：通过冠状动脉造影、HbA1c来看降糖药的疗效。敏感性

13、：该指数能够正确反映最小数量或水平的影响变化。特异性：应准确测量和确定治疗反应的阳性结果，特异性越强越好；尽量选择客观指标作为主要观察指标。准确性：包括准确性(有效性)和精确性(可靠性)。稳定性：变异程度经济可行：在考虑敏感性和特异性的基础上，应在各种方法的比较中选择经济可行的试验方法和指标。指标的选择应该少而精。第三，统计分析。在我国临床科研的统计应用中，在统计方法的选择上，存在着过分强调统计检验而忽视统计估计的倾向，存在着统计方法越复杂越好的片面观点。在已发表的医学论文中，大多数都强调这种差异是否是统计上的目前，国际医学期刊上发表的大多数论文都要求作者同时给出点估计、区间估计和具体的检验统

14、计量，如相对风险(Relative Risk)，RR，RR值是暴露人群与非暴露人群的发病率之比，即a/(a b)与c/(c b)之比，RR和P值的95%置信限。95%置信限等区间估计可以提供更有价值的信息，但在我国临床研究的统计应用中还没有引起足够的重视。片面地说，统计方法越复杂越好，而忽略了统计检验方法的适用性和适当性。描述性统计描述性统计分析是统计检验的基础，可以提供数据的总体特征。无论描述性统计分析的结果在最终论文报告中占多大比重，它都是实际数据分析过程的起点。它为选择进一步的分析方法，如选择合理的变量提供了重要的信息。发现原始数据中的错误和忽略必要的描述性统计分析是统计方法应用不当的原

15、因。从简单到复杂，最基本的分析形式是对单因素的不匹配和分层数据集的分析，这是病例对照研究的推断统计的基础。比较病例组和对照组的危险因素分布，分析危险因素与疾病的关系。由于病例和对照仅代表整体情况，不可能直接计算真实患病率和相对风险值，因此可以估计相对风险或并用其代替相对风险。(2)统计分析中变量的选择和变量的确定：本研究的目的是重新审视两个变量之间的关系(假设一个原因和一个结果)；高血压是原因，而冠心病是结果。识别变量的性质，关注变量是否为正态分布。在分析变量的正态分布时，血胰岛素、血脂、生长激素、皮质醇、微量白蛋白尿、骨密度等。通常是非正态分布。非正态分布的变量不能用原始数据进行统计分析，不

16、规范的结论是无法识别的。确定重要变量(包括混杂因素)的数量，1。首先，根据我自己在研究领域的专业知识，我可以初步筛选出：例糖尿病人群中对氧磷酶基因多态性与冠心病的病例。对照组、糖尿病组和冠心病组的病例数为38 36 39男/女29/9 24/12 36/3年龄70.8 10.8 64.8 11.9 72.7 8.3高血压(有/无)30/8 19/17 17/22体重指数23.86 3.41 24.96 3.14 25.29 2.56？DM课程0？药物0？PON-192 BB的13.2%、11.1%、30.8%是必须调整的混杂因素。2。然后添加文献中类似研究中必须包含的变量。3.使用逐步回归分析，我们也可以找出应该选择哪些变量。有些研究把所有的测量变量都包含在分析中，做多因素逐步回归分析，或者认为计算机选择的变量是最好的变量，这是一种误解。计算机选择的变量受到许多因素的影响，而一些没有被计算器选择的变量有时是非常重要的(比如年龄和性别)。如果这些变量不包含在所选变量中，分析结果可能无法识别。决定是使用等级变量还是连续变量。将本应视为连续变量的参数更改为等级变量有时会丢失许多有