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临床研究中常见偏倚及其控制临床研究中常见偏倚及其控制1.引言在临床研究中，偏倚（bias）是一个非常重要的概念。
它指的是在研究过程中可能导致研究结果与真实情况不一致的因素。
控制偏倚是确保研究结果的可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床研究中常见的偏倚类型及其控制方法。
2.偏倚类型2.1 选择偏倚（Selection bias）选择偏倚是指参与研究的样本群体与目标总体不完全一致，从而导致研究结果的错误。
控制选择偏倚的方法包括：- 随机抽样：通过随机选择样本，减少选择偏倚的可能性。
- 匹配：在研究设计阶段根据特定标准选取对照组样本，使其与受试组样本在某些特征上匹配，减少选择偏倚的影响。
- 敏感性分析：通过分析不同样本选择策略下的研究结果，评估选择偏倚的影响程度。
2.2 测量偏倚（Measurement bias）测量偏倚是指在对研究对象进行测量时，存在的误差或倾向性，导致测量结果与实际情况存在偏差。
控制测量偏倚的方法包括： - 标准化测量工具：使用标准化的测量工具或问卷，确保测量结果的准确性和可比性。
- 培训和校准：对参与测量的研究人员进行培训和校准，提高测量的一致性和准确性。
- 双盲设计：在实验研究中，采用双盲设计，使研究人员和受试者在不知道实际处理情况的情况下进行评估，减少主观判断的干扰。
2.3 回忆偏倚（Recall bias）回忆偏倚是指在调查研究中，受试者对过去事件的回忆存在偏差，导致研究结果的失真。
控制回忆偏倚的方法包括： - 限定回溯时期：对受试者进行限定回溯时期，减少过远过近的回忆，提高回忆的准确性。
- 不透露假设：在调查过程中，不透露研究者的假设和研究目的，减少受试者对回忆的主观干扰。
- 避免听证：避免向受试者介绍其他受试者的回忆情况，以免互相影响。
3.控制偏倚的方法3.1 随机化随机化是控制偏倚的重要手段，它可以通过评估和平衡干扰因素的分布，减少干扰因素对研究结果的影响。
在临床研究中，常用的随机化方法有简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
第⼗⼀章常见偏倚及其控制教案常见偏倚及其控制（Biases and Their Control）流⾏病学研究结果的真实性（validity）是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。
进⾏流⾏病学研究时，不论采⽤任何研究⽅法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。
造成这种偏差的原因，归纳起来有两个⽅⾯：⼀是随机误差（random error），⼆是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。
因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发⽣，减少随机误差以提⾼研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提⾼研究的真实性（validity）。
随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学⽅法予以减少与评价。
偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发⽣于研究的各个环节，有⽅向性，理论上可以避免。
偏倚的种类很多，⼀般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。
【案例⼀】某研究者计划研究恶性⿊⾊瘤同⾼⾎脂的关系，恶性⿊⾊瘤病例取⾃医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应⼈数的⾻折患者作为对照。
在某⼈群中，发现恶性⿊⾊瘤患者共6000例，⾻折患者也是6000例，在恶性⿊⾊瘤患者或⾻折患者中各有20%的⼈同时患有⾼⾎脂。
并假定恶性⿊⾊瘤、⾻折、⾼⾎脂三者之间⽆任何关联，三者的⼊院率是相对独⽴。
恶性⿊⾊瘤和⾻折相对于⾼⾎脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0表明⼈群中恶性⿊⾊瘤、⾻折、⾼⾎脂三者之间并⽆关联。
若该⼈群患恶性⿊⾊瘤、⾻折和⾼⾎脂的患者⼊院率分别为60%、25%、40%，那么以⼊院病⼈作为对象来研究恶性⿊⾊瘤与⾼⾎脂和⾻折与⾼⾎脂的关系，就可以得出以下的调查结果。
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是医学领域发展的重要驱动力，旨在探索疾病的治疗方法、改善患者生活质量以及促进医学知识的积累。
然而，在临床研究过程中，常常会出现各种偏倚，影响研究的可靠性和准确性。
本文将探讨临床研究中常见的偏倚及其控制方法。
在临床研究中，偏倚是指在研究过程中出现的系统性误差，导致研究结果偏离真实情况。
偏倚通常源于研究设计、实施、数据分析以及结果解释等环节。
以下是一些常见的偏倚类型：1、选择偏倚：选择研究对象时，研究队列的代表性不足，导致研究结果不能推广到更大的人群。
例如，一项仅针对男性患者的研究结果可能不适用于女性患者。
2、信息偏倚：在收集或记录数据时出现误差，导致信息质量下降。
例如，在观察性研究中，患者未能准确报告其生活方式或病史可能导致信息偏倚。
3、检测偏倚：在测量或评估研究变量时出现的误差，导致测量结果不准确。
例如，在评估药物疗效时，若未采用双盲试验，医生可能主观地调整剂量或给予额外治疗，从而影响结果的客观性。
4、失访偏倚：在研究过程中，研究对象由于各种原因未能完成试验或未能提供必要的数据，导致数据分析不完整。
例如，在长期研究中，患者因病情恶化退出试验，可能导致研究结果的不完整性。
为了控制上述偏倚，研究人员可采取以下措施：1、研究设计阶段：明确研究目的和纳入标准，制定详细的研究方案，并采用随机、对照、双盲等设计方法，以减少偏倚的发生。
2、数据分析阶段：采用适当的统计方法对数据进行处理和分析，以减少偏倚的影响。
例如，通过匹配对照组、增加样本量或进行敏感性分析等方法来控制选择偏倚。
3、实施阶段：确保研究过程的标准化和规范化，提高数据质量。
例如，制定详细的操作流程和培训研究人员，以减少信息和质量偏倚。
4、长期随访和失访管理：在研究设计中考虑失访情况，制定相应的应对策略，如定期与研究对象保持联系、进行随访等。
总之，偏倚是临床研究中常见的问题，对研究结果的可靠性和准确性产生负面影响。
常见偏倚及其控制（Biases and Their Control）流行病学研究结果的真实性（validity）是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。
进行流行病学研究时，不论采用任何研究方法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。
造成这种偏差的原因，归纳起来有两个方面：一是随机误差（random error），二是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。
因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发生，减少随机误差以提高研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提高研究的真实性（validity）。
随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学方法予以减少与评价。
偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发生于研究的各个环节，有方向性，理论上可以避免。
偏倚的种类很多，一般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。
【案例一】某研究者计划研究恶性黑色瘤同高血脂的关系，恶性黑色瘤病例取自医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应人数的骨折患者作为对照。
在某人群中，发现恶性黑色瘤患者共6000例，骨折患者也是6000例，在恶性黑色瘤患者或骨折患者中各有20%的人同时患有高血脂。
并假定恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间无任何关联，三者的入院率是相对独立。
恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0表明人群中恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间并无关联。
若该人群患恶性黑色瘤、骨折和高血脂的患者入院率分别为60%、25%、40%，那么以入院病人作为对象来研究恶性黑色瘤与高血脂和骨折与高血脂的关系，就可以得出以下的调查结果。
恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=81.25，P=0.0000；OR=912×1200/660×2880=0.58表明人群中高血脂是恶性黑色瘤的保护因素，而对骨折是一个危险因素。
【问题的提出】一、流行病学中的偏倚及其种类？研究的真实性或效度（validity）是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。
研究结果与客观实际存在不符合的地方，这就是研究误差，它是研究真实性的反面。
研究误差可以分为系统误差和随机误差两部分：系统误差是指有固定方向和固定大小的误差，来自于对象选取、测量和统计分析等的方法学缺陷；而随机误差没有固定方向和固定大小，一般呈正态分布，来自于随机抽样变异和测量随机变异等。
研究误差中的系统误差部分，称为偏倚（bias）。
流行病学研究从研究设计、实施、分析至推断过程中均可发生偏倚。
偏倚可存在各种流行病学研究类型，如现况研究、病例对照研究、回顾性或前瞻性队列研究和实验流行病学研究。
偏倚发生的环节繁多，形式各异，大致可分为3大类。
选择偏倚（selection bias）主要发生在研究的设计阶段，如入院率偏倚、奈曼偏倚和检出症候偏倚等。
信息偏倚（information bias）主要发生在研究的实施阶段，如回忆偏倚、报告偏倚和调查者偏倚等。
混杂偏倚（confounding bias）主要发生在研究的设计和分析阶段。
二、本次研究是否存在偏倚？偏倚在流行病学中的来源如何？社区样本人群中恶性黑色瘤同高血脂本无任何关联，而以医院病例作为样本所得观察结果，高血脂是恶性黑色瘤的保护因素，而对骨折是一个危险因素。
则研究中得出的结论与真实情况不符即偏倚。
研究结果具有变异性，变异性(variability)指的是结果包括描述性和分析性数据（指标）的变动或波动，变异可存在于不同的水平，包括个体水平、群体水平和样本（研究）水平。
变异的来源可以分为两个层次：1.生物学（真实）变异和测量变异，生物学变异反映真实的客观变异，测量的变异反映测量过程的误差；2.随机变异和系统变异，随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。
系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。
上述的测量误差，就可以再分出随机误差和系统误差。
研究误差中的系统误差部分为偏倚。
三、本次研究若存在偏倚，其方向如何？本次研究中，本来恶性黑色瘤同高血脂本无任何关联，现在高血脂是恶性黑色瘤的保护因素。
则是夸大了其保护效应，或可以说造成了虚假的效应，不管它是危险效应还是保护效应，该偏倚是正偏倚。
偏倚是一种系统误差，它或偏向正方向，使原来的真值被夸大了，或偏向负方向，使原来的真值被缩小了，因此偏倚是有方向的。
偏倚的方向有两种（如果某一特征的真实值为θ，而测量值为θ’）正向偏倚：当θ’>θ>1或θ’<θ<1时，为正偏倚。
正偏倚则会夸大研究的结果；负向偏倚：当1<θ’<θ或θ<θ’<1时，为负偏倚。
负偏倚则会缩小研究的结果。
四、本次研究若存在偏倚，其在流行病学中的类别如何？此次研究的偏倚是选择偏倚中的入院率偏倚，因恶性黑色瘤和骨折入院率不同而导致的偏倚。
选择偏倚(selection bias)指被选定的研究对象与未被抽取的人群在某些特征上存在系统差异而出现的误差。
主要发生在设计阶段，也产生于资料收集阶段的失访、无应答等。
以在病例对照研究与现况研究中为常见。
选择偏倚中包括入院率偏倚（admission rate bias）、现患-新发病例偏倚（prevalence-incidence bias）、检出症候偏倚（detection signal bias）、易感性偏倚（susceptibility bias）、排除偏倚（exclusive bias）、无应答偏倚（non-respondent bias）、失访偏倚(loss to follow up bias)、志愿者偏倚(volunteer bias)和健康工人效应等。
入院率偏倚亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias），是指在以医院为基础的病例对照研究中，由于所比较各组入院率的不同而导致的偏倚。
五、如何测量此类偏倚或选择偏倚？测量方法：总人群比值比样本比值比以α、β、γ、δ分别代表A、B、C、D的样本选择概率，（α=a/A，β=b/B，γ=c/C，δ=d/D）选择偏倚= 或（1）若得值=0，即=1，则不存在选择偏倚；（2）若得值>0，即>1，则存在选择偏倚，为正偏倚；（3）若得值<0，即<1，则存在选择偏倚，为负偏倚。
六、流行病学如何控制此类偏倚或选择偏倚？（1）首先研究者对在整个研究中可能会出现的各种选择偏倚应有充分的了解、掌握。
（2）严格掌握研究对象纳入与排除的标准。
对照的入选原则为：不患所研究的疾病且有暴露于研究因素的可能；不患有与研究因素有关的其他病；在某些方面与病例组的可比等。
（3）在研究中采取相应措施，尽量取得研究对象的合作，以获得尽可能高的应答率，减少无应答率及队列研究中的失访和实验性研究中的中途退出等。
（4）尽量采用多种对照如在病例对照研究中，理想的研究对象应是人群中的全体病例和非该病病例及正常人，或其有代表性的样本。
虽然医院病例容易有Berkson’s偏倚，但由于方便、易行、应答率高等的优点，在实际研究中常常采用。
此时最好选用两个或两个以上的对照，如不同病种对照，其中之一最好取自社区一般人群。
通过不同对照的结果，可对是否存在偏倚进行判断，并对结果的真实性进行估计。
【案例二】研究者设计病了对照研究中，选取病例组和对照组各100人进行研究，结果表3、4、5。
注：真实OR=（60×70）/（40×30）=3.5注：无差异性错分后的OR=（66×52）/（48×34）=2.1表5 差异性错分的暴露状况注：差异性错分后的OR=（66×75）/（25×34）=5.8【问题的提出】一、此研究中可能存在偏倚？此研究中存在信息偏倚，信息偏倚（information bias)，又称观察偏倚(observational bias）或错分偏倚（misclassification bias），是指在研究的实施阶段从研究对象获取研究所需的信息时所产生的系统误差。
由于所收集的有关暴露或疾病的信息不准确或不完整，造成对研究对象的归类错误，这种不准确性在各组中的发生程度可以相同，也可以不同，其对研究结果的影响程度取决于各比较组受累程度的差别。
二、此研究中若存在偏倚，其种类和来源如何？信息偏倚的种类包括：回忆偏倚（recall bias）、报告偏倚（reporting bias）、诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bias）、暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）和测量偏倚（detection bias）等等。
信息偏倚可来自于研究对象、研究者本身，也可来自用于测量的仪器、设备、方法等。
其中不应答偏倚、回忆偏倚、报告偏倚(说谎偏倚)、社会期望偏倚来自于被调查者；诊断怀疑偏倚、暴露怀疑偏倚来自于调查者；测量偏倚来自于测量仪器。
三、此研究中表4与表3相比表明什么？此研究中表四表示错分是无差异性的，无差异性错分后的OR值小于真实OR值，说明资料的效应估计值低于实际值，使效应估计值趋于无效值，低估研究因素与疾病之间的联系。
无差异错误分（nondifferential misclassfication）指暴露或疾病的错误分类同研究分组无关，即在各比较组间不存在差异。
她大多数情况下模糊了研究组间的差异，一般使效应值的估计值偏低。
四、此研究中表5表3相比表明什么？此研究中表四表示错分是差异性的，差异性错分后的OR值大于真实OR值，说明资料的效应估计值高于实际值，使效应估计值远离无效值，高估研究因素与疾病之间的联系。
差异性错分(differential misclassffication)指暴露或疾病的错误分类同研究分组有关，即在各比较组间存在差异。
由于错误分类在组间存在的差异的偏向可能不同，所以它造成高估或低估研究效应值。
五、流行病学中此类偏倚如何测量？信息偏倚的测量重测一致性：测量与评价信息偏倚的常用方法是对调查获得的信息予以重复调查（测量），根据调查与重复调查数据计算Kappa (K)值，来评价重测的一致性（consistency），以作为研究结果内部真实性评价的依据。
κ值判断一致性强度的标准，一般认为：>0.8，很好；0.6~0.8，较好；0.4~0.6，中度；<0.4，较差。
偏倚程度与方向：信息偏倚若得值=0，则不存在信息偏倚；若得值>0，则存在信息偏倚，此时ORO>ORT，为正偏倚；若得值<0，则存在信息偏倚，此时ORO<ort，为负偏倚。
