(流行病学研究中的偏倚.ppt

 学习要点 1.偏倚、误差的概念 2.偏倚的种类 3.常见偏倚产生的原因 4.常见偏倚的控制 图2，研究A和研究B中膳食改良组五年内发生心梗死的风险为9%，降胆固醇药物组为6% A样本较小（200人），两组效应指标（心肌梗死风险）的95%可信限较大，从而发生重叠，统计检验无显著性差异 研究B样本较大（2000人），两组效应指标的95%可信限较小，从而未发生重叠，统计检验有显著性差异 一般而言，研究样本越大，效应估计值的抽样误差越小（95%可信限越小），统计检验能发现的两组间效应差值越小 Bias (600-540BC) Bias是古希腊时代七贤人之一 Lydia的国王克利萨斯向Bias咨询建造、部署战舰防御爱奥尼亚人的最好方法 Bias为了避免战争、流血，骗克利萨斯国王说，爱奥尼亚人正在买马准备陆地战 后来，Bias向克利萨斯国王承认，他说了谎，爱奥尼亚人实际上也在建造战舰 克利萨斯国王对Bias的本意表示赞许，与爱奥尼亚人讲和 后人将“背离事实”称为bias (Hunter D. Father of all bias? BMJ 2002;324:1071) 选择偏倚(Selection Bias) 常见的选择偏倚 选 择 偏 倚 无应答偏倚：调查对象不合作或因种种原因不能或不愿意参加，从而降低了应答率，以后亦未补查。如应答率低于70％就较难以调查结果来估计整个研究人群的现况。 失访偏倚 应控制在5%以下，若超过10%，作出结论应慎重。 如果暴露组与未暴露组的失访率相似，失访者与未失访者的结局发生率也相似，则失访将不会产生偏倚。比较现实可行的方法是把失访者与未失访者的基线资料中的一些特征加以比较，如差别不大，则可假定结局发生率的差别可能也不大。否则，对选择偏倚可能产生的影响应有充分估计。 选择偏倚的控制 充分了解可能的选择偏倚的来源，在研究的设计过程中尽量避免。 在病例对照研究和现况研究中，尽量选择新发病例而不是现患病例。 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。 尽量采用多种对照。 信息偏倚 (Information Bias) 又称分类偏倚、观察偏倚。是在收集信息过程中由于测量暴露与结局的方法(工具)有缺陷，使采集到的信息不准确(即不完全真实)，从而引起偏倚。 常见偏倚 回忆偏倚 (recall bias)：病例对照研究 报告偏倚（reporting bias) 调查者偏倚（interviewer bias） 调查工具、手段等引起的偏倚 错分是测量不准确导致的最直接的结果。 信息偏倚的控制 校准测量工具 统一资料收集方法和人群分类标准 采用盲法收集资料 收集客观资料 广泛收集资料 严格的设计和保证研究人员的科学态度 吸烟、火柴与肺癌 烟草公司的研究者坚持认为火柴暴露可以引起肺癌 他们开展了一项大型的病例对照研究来检验这个假说 研究者通过人群登记系统找到了1000名肺癌病例，其中820人曾携带过火柴 从人群中随机抽取了1000名对照，经X线确认未患肺癌，其中340人曾携带过火柴 根据这批数据，定量估计火柴与肺癌之间的关联 想分别了解一下吸烟者与不吸烟者中火柴与肺癌的关系 结果发现在1000名病例中，900名为吸烟者，其中810名曾携带火柴 在1000名对照中，300名为吸烟者，其中270名曾携带火柴 分层绘制2×2表，计算火柴与肺癌的关联效应值 这个例子说明：即使本来没有任何效应，混杂也可以引起明显的效应 在火柴与肺癌的关系中，吸烟就是一个混杂因素(confounding factor, confounder) 吸烟混淆了火柴与肺癌之间的真实关系 问题：火柴对于吸烟与肺癌的关系是不是一个混杂因素 夜灯 夜灯与近视 (Quinn et al. Nature 1999) 夜灯与近视 后来，还是在Nature上，又发表了2篇文章，说夜灯与近视的发生没有关联 (Zadnik et al. and Gwiazda et al. Nature, 2000) 什么样的因素是混杂因素? 下 章 案 例 2002年11月在中国广东省部分地区陆续出现一些不明原因肺炎病例，最初称为传染性非典型肺炎。2003年1月起疫情加速扩散，2月已呈全球流行态势。3月15日，世界卫生组织（WHO）将其名称公布为严重急性呼吸道综合症（severe acute respiratory syndrome,缩写为SARS）。4月16日，WHO宣布SARS是由一种新的冠状病毒感染所引起。 下 章 案 例 SARS发病主要集中在2003年3月至5月，6月疫情逐渐平息。截止到当年8月7日，全球累计报告SARS病例8422例，死亡916例，病例分布于各