真实性与可靠性09

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1、.,第六章 临床研究中的 真实性和可靠性,.,第一节 研究的真实性 第二节 研究的可靠性,.,第一节 研究的真实性,一、真实性二、偏倚 三、选择偏倚四、信息偏倚五、混杂偏倚六、交互作用,.,.,一、真实性,真实性 一系列观察或研究所作推论的正确及可靠程度，即所得结果反映了欲测试对象的真实情况。 研究的真实性 在充分考虑了各种影响结论或推断的因素后，将研究结果外推至样本以外人群时的真实程度，包括内部真实性和外部真实性。,.,内部真实性 internal validity 指一项能正确反映研究 人群及目标人群真实状况的 研究结果的外延性。 内部真实性强调研究结 果是否无偏地反映了所研究 因素与疾病

2、的真实联系。通 常受误差（随机误差和系统误差）影响。,外部真实性 external validity 从研究中得出的联系可否被外推至不同时间、不同地区的不同人群。,.,二、偏倚,误差可分为随机误差和系统误差。,以测量血压为例说明随机误差与系统误差之间的关系。,.,某技术熟练医师测量某人舒张压,先由动脉内插管反复测量，各次读数的均值为80mmHg。此法虽 然准确但在实际应用中有困难。 再用血压计反复测量，各次测量结果均在套管法测量值的右侧， 其均值为90mmHg。由血压计测量个体血压所得的数值相对于套管法测量的误差， 即为系统误差，这显然是由于检查器械和方法的不同所引起的。但是无论单用插管法测量

3、还是单用血压计法依然有误差，这是 随机误差，是由于机体血压本身就有瞬时变化和测量中的偶然因 素所引起的，各自的变异结果均服从随机分布。,.,观 察 系统误差 次 数 随机误差 80 90 舒张压（mmHg） 图1 动脉内插管法和血压计法测量舒张压值的分布,动脉内插管法,血压计法,随机误差,.,第一节 研究的真实性,一、真实性二、偏倚 三、选择偏倚四、信息偏倚五、混杂偏倚六、交互作用,.,二、偏倚,（一）偏倚的定义 对所得观察资料的推理偏离真实值，或自样本人群所得暴露变量与结果变量的联系不能反映目标人群的暴露变量与结果变量间的真实联系即谓之偏倚。,.,偏倚是一种系统误差，具有方向性。 正方向，使

4、原来的真实值被夸大， 负方向，使原来的真实值被缩小。,（二）偏倚的方向,偏向,.,A.,B.,C.,.,颠倒偏倚 switchover bias 当 RR()0.5， RR( )1.5，或反之，即所产生的偏倚跨过零效应值1.0，由保护效应偏离为危险效应，或由危险效应偏离为保护效应。,颠倒偏倚使偏倚的结论走向原真实情况的反面，歪曲了真相。,.,（三）偏倚的种类,临床研究从设计、实施、分析至推断过程中均可发生偏倚。偏倚可存在于各种类型的研究中。偏倚发生的环节繁多，形式各异，大致可分为以下三类： 1.选择偏倚：主要发生在研究的设计阶段 如入院率偏倚、奈曼偏倚和检出征候偏倚等。 2.信息偏倚：主要发生

5、在研究的实施阶段 如报告偏倚、调查者偏倚和回忆偏倚等。 3.混杂偏倚：主要发生在研究的设计和分析阶段,.,第一节 研究的真实性,一、真实性二、偏倚 三、选择偏倚四、信息偏倚五、混杂偏倚六、交互作用,.,三、选择偏倚 selection bias,（一）定义 医学研究过程中，从按一定的条件纳入的研究对象中获得的有关因素与疾病的联系，不同于目标人群中该因素与疾病之间的真实联系，即认为有选择偏倚存在。,.,（二）种类 1.检出征候偏倚 detection signal bias 由于某因素的存在而引起某种疾病症候出现，使患者提早就诊，导致该病的检出率增高，形成所研究因素与疾病有关的假象。 口服雌激素

6、子宫内膜癌的关系 服雌激素者易发生子宫出血而去医院就诊从而被发现子宫内膜癌而被选入病例组，因而病例组中选择地纳入大量口服雌激素的子宫内膜癌患者。进一步分析可见服用雌激素的病人中79为早期子宫内膜癌病人，未服用病例中早期病例为55。,.,2.诊断偏倚 diagnostic bias,当临床医生对暴露者与非暴露者采用不同的诊断或报告标准时，例如，疾病没有严格的统一诊断标准时，临床医生可能根据所掌握的有关危险因素与疾病发生的知识诊断病人，从而使病例对照研究中病例的暴露史在研究开始前就部分设定。由此造成的诊断上的偏倚称为诊断偏倚。 内用卫生棉条中毒性休克综合征 医生获得上述两者之间的关系后，会有意或无

7、意地将经期且使用内用卫生棉条有相关症状的妇女诊断为中毒性休克综合征；对有同样症状而近期无使用卫生棉条史的妇女，较少获得同样的诊断。因而夸大了内用卫生棉条与中毒性休克综合征间的关系。,.,3.入院率偏倚 admission rate bias 伯克森偏倚 Berksons bias,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不同而导致的偏倚。,.,表1 以社区为基础的病例对照研究中吸烟与疾病A的关系 吸烟 不吸烟 总人数 吸烟者的比例 病例（A） 200 800 1000 20 对照（B) 200 800 1000 20 OR=(200800)/(200800)=1,设:某人群中患A

8、病和患B病者各为1000人,患A病和B病的患者中各有20%的人吸烟。 如表所示。,.,1A病又吸烟的200人中， (1)因A病住院率为50，其住院人数为100人（20050%） (2)吸烟者入院率为40%，则余下的100人（200-100） 中，40人（10040）住院， 合计: A病又吸烟者住院人数140人(100+40)。 2.病而不吸烟的800人中， 因A病住院率为50%，住院人数为400人（80050%）。,设: 患A病的入院率为50%，B病的入院率为20%，吸烟者入院率为40%，这样实际住院人数应为：,.,3B病又吸烟的200人中， (1)因B病住院率为20，其住院人数为40人（20

9、020%）； (2)吸烟者入院率为40%，则余下的160人（200-40）中， 64人（16040）住院， 合计: B病又吸烟者住院人数104人(40+64)。 4B病而不吸烟的800人中， 因B病住院率为20%，住院人数为160人（80020%）。 表2 以医院为基础的病例对照研究中吸烟与疾病A的关系 疾病 吸烟者 不吸烟者 总人数 吸烟者的比例 病例（A） 140 400 540 25.93 对照（B） 104 160 264 39.39 OR=(140160)/(400104)=0.54,OR=1,.,.,5.现患病例新发病例偏倚 prevalence-incidence bias,奈曼

10、偏倚，Neyman bias 病例对照研究 队列研究 结论不一致,往往只纳入现患病例或存活病例，即同时纳入新、旧病例.,而不包括死亡病例和那些病程短的病例。,新发病例,病情、病型、病程 和预后等都不尽相 同，既往暴露状况 也各有特点。,现患病例: 相当部分可能为“生物学上的强者” 有时会主动更改对危险因素的暴露,.,P.174,.,6.无应答偏倚 nonresponse bias,现况调查中由于调查对象不合作或不参加调查，降低了研究的应答率，或在病例对照研究和队列研究中各比较组应答率的不同，从应答人群中得出的有关研究因素与疾病的联系不能反映两者间的真实联系。 无应答偏倚不仅影响对象的代表性，当

11、使用缺损值处理软件来处理无应答者和失访者资料时，产生的偏倚可同时涉及选择偏倚和信息偏倚。,.,7. 志愿者偏倚 volunteer bias 志愿参加观察研究者同非志愿者在关心健康、注意饮食卫生及营养食疗、禁烟禁酒、坚持锻炼等方面有系统差异，因志愿者常被入选为观察对象，而非志愿者常落选，故这样的观察或研究结果肯定存在选择偏倚，这种偏倚称为志愿者偏倚。,例如，在体育锻炼预防冠心病的观察研究中，志愿参加者作为试验组，而将非志愿者作为对照，以比较该项措施的效果。这当然是得不出正确结论的。,.,8.失访偏倚 loss to follow-up bias,由于失访而引起的偏倚称为失访偏倚。 失访也是一种

12、特殊的无应答形式，只是它主要发生在前瞻性队列研究及临床试验中。 失访基本上有两种： 失访 被动失访，一般同所观察的暴露因素或结果 无关，统计学处理时将这种失访当作截尾数据 处理，若数量不大，不至于引起偏倚。 退出主动退出，一般同所研究的暴露因素或结果有关， 统计处理时也当作截尾数据处理。若数量较大， 且与研究中的有关变量牵连，则将产生偏倚。,.,不能因为A组和B组失访人数相同而采纳，而应了解各组失访的可能原因及结局，从而纠正编倚。 失访产生的偏倚可同时涉及选择偏倚和信息偏倚。,(50/500)/(20/500)=2.5,(30/450)/(20/450)=1.5,P.129,.,9.健康工人效

13、应 healthy worker bias,在进行职业流行病学研究时，当选择接触某种职业危险因素的工人作为观察对象时，很可能这些工人都是留下来不易患所研究疾病的人群，而对该危险因素敏感的那些工人可能早已转出而失访，由此可能会发现暴露于该因素者，某些疾病的死亡率或发病率反而比一般人群低，这种偏倚称为健康工人效应。,.,这并不能表明，木尘暴露可降低呼吸系统疾病的危险性。相反，这可能反映出健康工人效应。 因为非暴露组人群中包括未从事家具制造业的人员或由于工种（劳动强度较大）的要求被排除在外的人员（身体条件较差或危险人群），因此所比较结果很可能是一种负偏倚。,有人开展了一项历史性队列研究，来评价接触木

14、尘对呼吸系统疾病死亡率的影响。,家具制造厂的工人 暴露组,全人群,非暴露组,（年龄、性别和种族等可比）,呼吸系统疾病的死亡率,.,10.时间效应偏倚 time effect bias,许多慢性病，自接触有效暴露之日起至出现临床表现止，其间经过一段漫长的潜隐过程，在此期间他们实际上是有暴露史但未出现症状或未能用现有检查手段发现疾病的病人，因此，常被归入健康对照组内。如此产生的偏倚称为时间效应偏倚。,.,11.领先时间偏倚 lead time bias,有些慢性病，比如肿瘤，自临床表现出现并被诊断后，经治疗，它的平均存活期是2年。若在健康人群中进行筛检这类疾病，使这类病人在其症状出现前3个月被检出

15、，并被诊断和治疗，平均存活期约2年3个月，于是认为，筛检能使该病延长生存期平均约3个月。这实际上为领先时间偏倚。因为延长的 3个月是我们提早发现病人的时间，即领先时间，实际上病人的生存期自出现临床表现算起并未延长。,筛检,症状出现,诊断时间,存活时间,2年,3个月,2年3个月,.,(三)选择偏倚的控制,1. 研究设计阶段 (1)建立健全的健康监测系统 控制选择偏倚的关键在于获取有代表性的研究样本，而只有建立健全的健康监测系统（health information system，HIS），掌握全人群有关暴露和疾病的信息，才能最大限度地获取人群中有代表性的样本。,.,（2）采用严格科学的研究设计,

16、在研究设计过程中应明确定义目标人群和研究人群，根据研究的性质预测样本建立过程中可能产生的各种选择性偏倚，并采取相应的措施以减少或控制选择性偏倚的发生。若选择性偏倚可能与潜在的混杂因素有联系，则可通过对研究对象加以限制或精确地测量该因素，以便在分析过程中加以控制。 临床试验: 随机分组 病例对照研究: 病例类型 两种以上的对照 队列研究: 多个比较组,.,所有纳入研究的对象都必须符合事先设立的纳入标准，包括疾病诊断标准和暴露判别标准。 应尽可能选取合格的新发病例，避免来自存活者的偏倚。,(3)明确对象纳入标准、 统一疾病诊断和监测程序,.,2.资料收集阶段,（1）加强随访，提高应答率 在队列研究和干预试验的实施过程中应动态地掌握整个队列的变迁，定期随访、记录队列中有关暴露与疾病的变化，做好研究的宣传和解释工作，减少中途退出和失访。