[医药卫生]流行病学研究中的偏倚问题.ppt

流行病学研究中的偏倚问题?一、引言  任何科学研究往往会因种种原因而在研究的设计、数据的测量和结果的分析过程中产生误差(error)，严重的误差有时会使所研究的结果失去真实意义。因此，在医学研究，特别是流行病学研究中，应对各类误差的影响给予充分的重视及正确的估价。如果可能，应尽力避免减少其对真实结果的影响。 1) 现患病例 - 新发病例偏倚 ( Prevalence -incidence rate bias ) 在进行病例对照研究时，所选用的病例如果不包括已死亡的病例、病情轻微的非典型病例、已痊愈的病例(病程短)，仅仅选用典型的现患病人，那么这类现患病人的暴露特征可能不同于未选用的病例。此外，当病人得知某因素(如吸烟)与其患病有关，可能改变原来的暴露水平(如戒烟)。这将使所获得的结论不同于定群研究。上述原因产生的偏倚称为现患病例与新发病例偏倚。 第二节 观察偏倚 ? 观察偏倚 (observation bias) ： 又称测量偏倚(measurement bias)，也称信息偏倚(information bias)。 信息偏倚是指因测量、诊断、询问或抄录过程中收集资料不当，使被观察对象的某些特征被错误分类而产生的误差，一般有两种情况： 1．暴露错分：指对病例和非病例做测量或调查时，由于测量仪器的不准确，调查员的主观倾向或过失，被调查者缺乏合作或记忆不准确等原因，造成暴露情况的判别或分类不符合事实。 表6为比较医院记录和病人回忆两种方法确定X - 线暴露史的实例。此例说明了病人回忆所产生的暴露错分。病人回忆的方法导致调查暴露率(26/75)低于真实暴露率 (37/75)。 2) 病例错分： 指对病例和非病例的诊断因使用了不相同的诊断标准，或使用了不相同的实验室测量方法，而产生错误分类。 表7 给出的是一模拟的情况。 第三节 混杂偏倚 ? 一、混杂偏倚的概念 在对某病的病因学研究中，当对所关心的某种暴露因素 (E) 与某种疾病 (D) 之间的关联进行定量估计时，由于其他因子 (F) 的影响，致使 E 和 D 之间关联的真实性被歪曲，关联强度被放大或缩小，这种歪曲关联真实性的作用被称作混杂作用(confounding effect)，起到混杂作用的因子被称为混杂因子(confounder或confounding factor, F)。 上述混杂作用是一种人为造成的偏倚，是在研究的设计阶段未对混杂因子加以控制或资料分析时未能进行正确校正所致。混杂偏倚是研究中完全可以避免和控制的一种系统误差。 (一)混杂因子成立的条件 (1)必须是所研究疾病的危险因素或保护性因素； (2)必须和暴露因素之间存在统计学关联； (3)一定不是暴露因素与疾病因果链上的中间变量。 (二) 混杂偏倚产生的机理 例:氡气与肺癌的定群研究 以RR值来描述暴露于氡气人群与不暴露 于氡气人群在肺癌发生频率之间的关联强度。 此RR值是否真实地反映了氡气与肺癌之间的关联强度，完全取决于下述条件： (1)氡气暴露人群（E）和未暴露人群（ē）之间在产生肺癌的易感性方面是否可比； (2)导致肺癌的其它危险因素在两组人群之间的分布频率是否可比。 暴露人群发生的 a 例肺癌可归因于下述可能性： （A）由氡气所致； （B）由吸烟所致 （研究者已知道的致肺 癌因素）； （C）由其它未知因素所致。 ? 非暴露人群发生的 c 例肺癌可归因于下述可能性： （B）由吸烟所致 ； （C）由其它未知因素所致。 ? 因此，相对危险度RR在本项研究中包含有三种效应： （A）氡气的致癌效应； （B）吸烟的致癌效应； （C）其它未知因素的致癌效应。 此项研究中混杂效应产生的原因： 研究设计阶段：未保证吸烟者在两人群中的均衡性； 分析阶段：未先将两人群按吸烟和未吸烟分层，然后再按每一层去确定氡气暴露和肺癌之间的关联。完全是人为因素，是人为产生的偏倚。 该研究中混杂偏倚产生的机理是由于吸烟这一因素（导致肺癌产生的另一因素）在两组人群中分布不均衡所致。 二、混杂偏倚和混杂因子的判别 ? （一）根据专业知识提出研究中