08章 偏倚及其控制.ppt

病例组：灵敏度=18/24=0.75; 特异度=164/166=0.99 对照组：灵敏度=12/14=0.86; 特异度=149/151=0.99 OR0=20×151/(170×14)=1.27 ORT=24×151/(166×14)=1.56 信息偏倚=(1.27-1.56)/1.56=-0.19 得值≠0，存在有差异错误分类信息偏倚。根据自我陈述调查资料计算的OR值低估了他汀类药物暴露与乳腺癌之间的关系，程度为19%。 信息偏倚的控制 严格信息标准 盲法收集信息 采用客观指标 调查技术的应用 统计学处理 统计学处理 根据信息重测κ值校正 校正公式如下：ORT= (κ+ORO-1)/ κ 根据前面资料已经获得κ值为0.833，计算 所得OR（ORo）为1.51（Elwood,2007）; 则，ORT= (0.833+1.51-1)/0.833=1.61 根据信息获取灵敏度、特异度校正 表8-5 调查数据与根据不同暴露测量灵敏度、特异度校正的OR值 病例组 对照组 OR A.调查数据 暴露 200 100 2.67 非暴露 300 400 合计 500 500 B.校正数据（有差异错误分类） 暴露 209 132 2.00 非暴露 291 368 合计 500 500 灵敏度 0.86 0.70 特异度 0.93 0.98 （Elwood JM，2007） 校正方法如下： 研究对象实际暴露例数= [暴露观测值-(1-特异度) ×合计数 ]/(灵敏度+特异度-1) 研究对象实际非暴露例数=合计数–实际暴露例数 病例组: 实际暴露例数=[200-(1-0.93)×500] /(0.86+0.93-1)= 209 实际非暴露例数=500-209=291 对照组: 实际暴露例数=[100-(1-0.98) ×500] /(0.70+0.98-1)=132 实际非暴露例数=500-132=368 则校正后的OR=209×368/(132×291)=2.00 第三节 混杂偏倚 混杂偏倚或称混杂（confounding） 指在流行病学研究中, 由于一个或多个潜在的混杂因素（confounding factor）的影响，掩盖或夸大了研究因素与研究疾病（事件）之间的联系，从而使两者之间的真正联系被错误地估计的系统误差。 混杂因素及其特点 亦称外来因素（extraneous factor）、混杂因子或混杂变量。 定义：与研究因素和研究疾病均有关, 若在比较的人群组中分布不均衡，可以歪曲（缩小或夸大）研究因素与疾病之间真实联系的因素。 特点： 是所研究疾病的危险因素； 与所研究的因素有关； 不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。 混杂偏倚的测量 以效应估计值RR为例： 若cRR=aRR(f)；f无混杂作用, cRR不存在f的混杂偏倚。 若cRR≠aRR(f)；f有混杂作用, cRR存在f的混杂偏倚。 若cRRaRR(f)；为正混杂（positive confounding） 若cRRaRR(f)；为负混杂（negative confounding） 混杂偏倚的程度与方向可用下式测量: 混杂偏倚 = (cRR-aRR(f))/ aRR(f) 若得值=0，为无混杂。 当得值≠0时，若为正值，为正混杂; 若为负值