偏倚及其控制

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。

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。

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。

临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究是评估新药治疗效果或疾病预防策略有效性等的重要手段，但由于研究设计和实施过程中的一些因素的存在，可能会引入偏倚（bias），导致研究结果的误差。

为了减小偏倚对研究结果的影响，研究人员需要在研究设计和分析中进行偏倚的控制。

本文将就临床研究中的常见偏倚及其控制方法进行讲解。

1. 选择偏倚（Selection Bias）选择偏倚是由于研究对象的选择不是随机的，而是与研究目标相关的因素导致的偏倚。

为了控制选择偏倚，应采取以下措施：-采用随机分组方法：通过随机分组，可以使得研究对象的分组与其自身特征无关，从而减小选择偏倚的风险。

-需要制定明确的入组和排除标准：研究对象的选择应该严格遵守预定的入组和排除标准，避免人为的选择操作。

-多中心研究：多中心研究可以增加样本的代表性，从而减小选择偏倚的可能。

2. 配置偏倚（Allocation Bias）配置偏倚是指由于随机分组的不完全或不严格导致的偏倚。

为了控制配置偏倚，应采取以下措施：-采用适当的随机化方法：应采用随机数字生成、随机封号等方法以实现随机分组，从而减小分组差异的可能性。

-实施隐藏分组：应确保在研究对象入组前，研究人员无法预测下一个分组的具体分组方法，以保证分组的随机性。

-进行双盲或者三盲研究：盲法是控制配置偏倚的有效手段之一，可以减少研究人员对研究对象的知情和预期。

3. 报告偏倚（Reporting Bias）报告偏倚是由于一些研究结果未被完整地报告或被错误地报告而引入的偏倚。

为了控制报告偏倚，应采取以下措施：-注册研究计划：在开始临床研究之前，应该注册研究计划，并明确预先确定的主要研究结局指标，以减小结果报告的选择性。

-完整报告结果：无论结果是积极的还是消极的，都需要完整地报告，以确保研究结果的透明和客观性。

-准确描述研究方法：应该准确地描述研究的设计和方法，包括分析方法和样本大小等，避免结果解读的误导。

4. 记忆偏倚（Recall Bias）记忆偏倚是由于研究对象回忆自身的信息时，受到主观记忆和偏好的影响而引入的偏倚。

流行病学中常见的偏倚及其控制误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。

包括随机误差、系统误差随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。

只能减少，不能避免。

随机误差的两个特点1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值；2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。

系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。

随机误差和系统误差的区别1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。

系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差；2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。

偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。

选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。

主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。

常见的选择偏倚1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。

用住院病例进行研究时可能没有包括：1)抢救不及时死亡的病例2)距离医院远的病例3)无钱住院的病例4)病情轻的病例2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。

第九章偏倚及其控制一、学习要求1. 应掌握内容偏倚的概念，以及流行病学三种主要偏倚的概念；控制混杂偏倚的分层分析方法的基本思路。

2. 需熟悉的内容研究真实性的概念，分类；选择偏倚、信息偏倚及混杂偏倚产生的原因及对结果真实性的影响。

3. 需了解的内容研究结果变异的概念及来源；分层分析的计算方法。

二、学习要点（一）研究结果的变异性1. 变异性的概念研究结果包括描述性和分析性数据（指标）的变动或波动，称为研究结果的变异性（variability）。

2. 变异性的来源与水平（1）变异的来源：包括生物学真实变异和测量误差，其中测量误差可再分为随机误差和系统误差。

（2）变异的水平：包括个体水平、群体水平和样本水平三个层次。

个体水平的变异性是指某个体特征测量值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由于测量误差引起的变化。

群体水平的变异性可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质并受到不同的环境影响。

样本（研究）水平的变异性是指通过不同样本的研究所得结果的差异性。

（二）研究的真实性1. 真实性的概念及与研究变异性的关系（1）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。

（2）研究的误差是研究真实性的反面，反映了研究数据的测量误差的程度，因此包括系统误差和随机误差两部分。

研究中的系统误差部分称为偏倚（bias）。

研究中的随机误差大小用信度（reliability）来反映，信度越高则随机误差越小，反之则随机误差越大。

2. 内部真实性和外部真实性（1）内部真实性（internal validity）：是指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度，它回答一个研究本身是否真实或有效。

（2）外部真实性（external validity）：是指研究结果与推论对象真实情况的符合程度，它回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。

（三）研究的偏倚1. 偏倚（bias）的概念研究误差中的系统误差部分称为偏倚。