流行病学研究的真实性与偏倚

流行病学研究的真实性与偏倚

1第一节研究的真实性、偏倚和机遇23目标人群、目标总体、靶人群（targetpopulation）：某项研究所规定的对象总体。打算推论的个体、项目、或测量的集合体；计划进行干预试验的人群。研究人群（studypopulation）：为研究选定的人群。即按照研究设计及其所要求的样本量随机抽样或选定的供研究的对象为研究人群。4目标人群研究人群外部真实性？测得值内部真实性推论总体抽样研究人群？调查5真实性(validity)：是指指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对象的真实情况。内部真实性(internalvalidity)：是指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度。

外部真实性(externalvalidity)/普遍性(generalizability)：是研究结果与推论对象真实情况的符合程度。即正确反映研究（样本）人群与目标人群真实情况的研究结果的外延性。6研究结果与客观实际存在不符合的地方，称为研究误差，是真实性的反面。随机误差(randomerror)系统误差(systematicerror)7随机误差抽样误差（samplingerror）、或机遇（chance）：在随机抽样研究中由于个体差异导致样本与总体的实际情况不完全一致，这种由于随机抽样导致的误差称为。无方向性可采取适当措施减少，但不能消除8影响抽样误差的因素：研究对象的个体差异样本量的大小抽样方法：整群抽样>单纯随机抽样>系统抽样>分层抽样9系统误差系统误差，也称偏倚(bias)，指在研究的设计、实施、分析和推论过程中，由于一些因素的存在使得样本的结果与总体的真实情况有差异。特点：系统误差或偏倚，有方向性，要么偏向正方向，夸大了真实情况；要么偏向负方向，缩小了真实情况。类型：选择性偏倚、信息偏倚、混杂偏倚1011

第二节选择偏倚

选择偏倚(selectionbias)指被选定的研究对象与未被抽取的人群在某些特征上存在系统差异而出现的误差。主要发生在设计阶段，也产生于资料收集阶段的失访、无应答等。以在病例对照研究与现况研究中为常见。12（一）入院率偏倚（admissionratebias）

亦称伯克森偏倚（Berkson’sbias），是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同而导致的偏差。13A、B病患者及其与因素X的关系疾病暴露于X非暴露X合计X暴露率A：对照200800100020%B：病例200800100020%合计4001600200020%OR=1.00P>0.0514

再设A、B两病的患病率住院率不同，A病为50%，B病为20%，暴露于X的为40%。如A病、B病及因素X相互独立，实际住院人数应为：15100人因A入院（50%）100人

A病（X+）140人（200人）100人因X入院（40%）40人A病（1000人）

A病（X-）因A入院（50%）400人（800人）

100人因B入院（20%）40人

B病（X+）104人（200人）100人因X入院（40%）64人B病（1000人）

B病（X-）因A入院（20%）160人（800人）16住院的A、B病患者及其与因素X的关系疾病暴露于X非暴露X合计X暴露率A：对9%B：病例10416026439.4%合计24456080430.4%OR=1.86P<0.0117（二）现患-新发病例偏倚（prevalence-incidencebias）

奈曼偏倚（Neymanbias）研究病例一般是现患病人，不包括死亡病例和那些病程短、轻型、不典型的病例。某些病人在患病后，有可能会改变其原来的某些因素的暴露状况。

这样用于研究的病例类型（现患病例）与队列研究或实验研究的病例不同，它们多用新病例，由此而产生的偏倚即为现患病例-新病例偏倚。18美国弗明汉地区居民血胆固醇水平与冠心病关系研究胆固醇百分位队列研究（第6次）病例对照研究（第6次）冠心病非冠心病合计冠心病非冠心病合计＞7585462547383472≤7511615111627113117230合计20119732174151151302RR=2.40OR=1.1619（三）检出偏倚

或称检出症候偏倚（detectionsignalbias），指某因素与某疾病在病因学上虽无关联，但由于该因素的存在而引起该疾病症状或体征的出现，从而使患者及早就医，接受多种检查，导致该人群较高的检出率，以致得出该因素与该疾病相关联的错误结论。使用雌激素,刺激子宫内膜生长,导致容易出血,而频繁就医,导致容易发现子宫内膜癌。20（四）易感性偏倚（susceptibilitybias）

有些因素可能直接或间接地影响观察人群或对照人群对所研究疾病的易感性，导致某因素与某疾病间的虚假联系，由此而产生的偏倚称为易感性偏倚。如职业性疾病研究中的健康工人效应（healthyworkereffect）。21（五）排除偏倚（exclusivebias）

在研究对象的确定过程中，没有按照对等的原则或标准，而自观察组或对照组中排除某些研究对象，这样导致因素与疾病之间联系的错误估计，称为排除偏倚。22（六）无应答偏倚（non-respondentbias）

是指研究对象中那些没有按照研究设计对被调查的内容予以应答者。某个特定样本中的无应答者的患病状况，以及对某一或某些研究因素的暴露情况与应答者可能不同，由此而产生的偏简称为无应答偏倚。无应答偏倚在观察性研究或实验性研究中均可发生。23（七）失访偏倚(losstofollowupbias)

由于失访而引起的偏倚称为失访偏倚。失访：是指在追踪观察的过程中，某些对象由于种种原因而脱离了观察（迁走、与本病无关的死亡及本人退出实验等），观察者无法了解到他们的结局。24(八）志愿者偏倚(volunteerbias)

志愿参加观察者同非志愿者在关心健康、注意饮食及营养食疗、禁烟、禁酒、坚持体育锻炼等方面有系统差异，因支援志愿者被入选为观察对象，而非志愿者落选，由此产生的选择性偏倚，称为志愿者偏倚。25三、选择偏倚的控制◆首先研究者对在整个研究中可能会出现的各种选择偏倚应有充分的了解、掌握。◆严格掌握研究对象纳入与排除的标准。◆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。26第三节信息偏倚

信息偏倚（informationbias):又称观察偏倚(observationalbias），是指在研究的实施阶段从研究对象获取研究所需的信息时所产生的系统误差。信息偏倚可来自于研究对象、研究者本身，也可来自用于测量的仪器、设备、方法等。信息偏倚的表现是使研究对象的某种特征被错误分类（misclassification）。27（－）回忆偏倚（recallbias）

指研究对象在回忆以往发生的事情或经历时，由于在准确性和完整性上的差异所致的系统误差。回忆偏倚在病例对照研究中最常见。

◆调查的事件或因素发生的频率甚低，未给研究对象留下深刻印象而被遗忘；

◆调查事件是很久以前发生的事情，研究对象记忆不清；

◆研究对象对调查的内容或事件关心程度不同，因而回忆的认真程度有异。28（二）报告偏倚（reportingbias）

指由研究对象有意的夸大或缩小某些信息而导致的偏倚，因此亦被称作说谎偏倚。29（三）诊断怀疑偏倚（diagnosticsuspicionbias）

由于研究者事先了解研究对象对研究因素的暴露情况，怀疑其已患某病，或主观上倾向于应该出现某种阳性结果，于是在作诊断或分析时，倾向于自己的判断。由此而造成的偏倚称为诊断怀疑偏倚。诊断怀疑偏倚多见于临床试验和队列研究，在病例对照研究中也可产生,亦可发生于研究对象。30（四）暴露怀疑偏倚（exposuresuspicionbias）

研究者若事先了解研究对象的患病情况或某种结局，可能会对其以与对照组不可比的方法探寻认为与某病或某结局有关的因素，如多次认真地调查和询问病例组某因素的暴露史，而漫不经心地调查和询问对照组，从而导致错误结论，此即暴露怀疑偏倚。31（五）测量偏倚（detectionbias）

测量偏倚指对研究所需指标或数据进行测定或测量时产生的偏差。

32三、信息偏倚的控制研究者对拟进行的研究要制定明细的资料收集方法和严格的质量控制方法尽可能采用‘盲法’收集资料尽且采用客观指标的信息适当的调查方法和技巧33第四节混杂偏倚

混杂偏倚或称混杂(confounding)，是指在流行病学研究中，由于一个或多个潜在的混杂因素(confoundingfactor)的影响，掩盖或夸大了研究因素与疾病（或事件）之间的联系，从而使两者之间的真正联系被错误地估计。34混杂因素

亦称混杂因子或外来因素(extraneousfactor)，是指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，可以歪曲（掩盖或夸大）因素与疾病之间真正联系的因素。

◆必须是所研究疾病的独立危险因子；

◆必须与研究因素（暴露因素）有关联（有统计学联系）；

◆一定不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。3536混杂偏倚的测量

可通过比较含有该因素时研究因素与疾病的效应估计值，(如RR，OR)，与排除该因素后的效应估计值来实现。设含有某可疑混杂因素(f)时，研究因素与研究疾病的效应估计值为cRR或cOR，称作粗RR或粗OR；按该可疑混杂因素调整后的效应估计值，即排除掉该因素的可能混杂作用后的效应估计值为aRR(f)或aOR(f)，称作调整RR或调整OR(可用Mantel-Haenszel分层分析方法计算)371.若cRR=aRR(f)，则f无混杂作用，cRR不存在f的混杂偏倚。2.若cRR≠aRR(f),则f有混杂作用，cRR存在f的混杂偏倚。3.若cRR＞aRR(f),为正混杂(positiveconfounding)，亦称阳性混杂，即由于f的混杂作用，使cRR高估了研究因素与研究疾病之间的联系。4.若cRR＜aRR(f)，为负混杂(negativeconfounding)，亦称阴性混杂，即由于f的混杂作用，使cRR低估了因素与研究疾病之间的联系。

混杂偏倚=[cRR-aRR(f)]/aRR(f)38口服避孕药（OC）与心肌梗死（MI）关系的病例对照研究结果病例（MI）对照合计服OC392463未服OC114154268合计153178331cOR=2.20(1.26-3.84)(x2=7.70,P<0.01)39按年龄分层的结果<40岁≥40岁服OC未服OC合计服OC未服OC合计病例21(a1)26(b1)47(m11)18(a2)88(b2)106(m12)对照17(c1)59(d1)76(m01)7(c2)95(d2)102(m