流行病学-第九章-常见偏倚及其控制
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临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是为了探究特定治疗方法的有效性和安全性而进行的科学研究。
然而,由于人类研究的复杂性和不确定性,所得结果可能存在偏倚(Bias)。
偏倚是指在研究设计、数据收集、数据分析和结果报告过程中,由于意外或有意的错误,导致了对真实效应的错误解释。
偏倚的存在可能导致结果的不准确性和不可靠性,从而影响临床决策和指导实践。
常见的临床研究偏倚包括:1. 选择偏倚(Selection Bias):指研究中选择样本的方式与研究目标或总体特征不一致,导致样本无法代表目标总体。
例如,使用方便采样(Convenience Sampling)而非随机抽样可能导致选择偏倚。
2. 信息偏倚(Information Bias):指研究中信息的收集和报告存在错误或不完整,导致结果产生误导性。
信息偏倚可以分为观察时偏倚(Observational Bias)和报告偏倚(Reporting Bias)。
观察时偏倚可能由于测量方法、测量工具或观察者主观判断等因素引起。
报告偏倚可能是由于研究结果的重要性、正向结果的偏好或权威压力等原因导致重要结果未能完整报告。
3. 记忆偏倚(Recall Bias):指研究参与者回忆过去事件或情况时存在的系统性错误。
例如,研究关注过去暴露与结果的关系,参与者的回忆可能不准确或受先入为主的认知影响。
4. 探测偏倚(Detection Bias):指评估结果的方法对不同干预或参与者有不同的敏感性,导致研究结果的估计值存在误差。
例如,如果评估员知道受试者接受的治疗方法,可能在测量结果时有意无意地做出倾向性判断。
为了控制这些偏倚,研究者可以采取一些方法:1. 随机分组(Randomization):随机分组可以减少选择偏倚,并使得不同组之间的人口学和疾病特征基本相似,从而降低混杂因素的影响。
2. 盲法(Blinding):盲法分为单盲和双盲。
单盲指研究参与者或评估结果的人员不知道干预措施的分组情况;双盲指干预的研究人员和参与者都不知道他们所处的组别。