医学科研设计的基本知识

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更新时间：2012-5-22

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熊国强贺石林

关键词研究设计；医学；作写

医学科研是在专业理论的指导下，围绕人类身心健康对尚未研究或尚未深入研究的事物进行探讨，旨在于揭示事物矛盾的内部联系与客观规律，比较正确地回答和解决所提出的新观点、新技术。

1医学科研设计的分类及其特点

医学科研设计的类型取决于医学专业的各自特点、研究目的、研究对象等条件。

1.1医学研究的分类及其设计类型现代医学研究的分类可以沿自然科学的分类，分为基础医学、临床医学、预防医学和卫生事业管理学研究。研究对象包括正常人、病人、动物(实验动物)和生物体赖以生存的自然和社会环境。包括①调查研究：研究者为了解人群的健康状况(疾病的分布、患病率、发病率、病死率和死亡率的水平①抓住实验研究中的主要因素。研究中的主要因素是按以往研究基础上(本人或他人)提出的某些假设和要求来决定的。一次实验涉及的处理因素不宜太多，否则会使分组增多，受试对象的例数增多，在实施中难以控制误差。然而，处理因素过少，又难以提高实验的广度和深度。因此，需根据研究目的的需要与实施的可能来确定带有关键性的因素。②找出非处理因素。除了确定的处理因素以外，凡是影响实验结果的其他因素都称为非处理因素，所产生的混杂效应也影响了处理因素产生的效应对比和分析，这些非处理因素又称混杂因素。例如上述两种不同药物治疗缺铁性贫血病人的试验，非处理因素可能有年龄、性别、营养状况等。如果两组病人的年龄、性别、营养等构成不一，则可能影响药物疗效的比较。因此设计时便设法控制这些非处理因素，只有这样才能消除它们的干扰作用，减小实验误差。③处理因素必须标准化。处理因素的强度、频率、持续时间与施加方法等，都要通过查阅文献和预备试验找出各自的最适条件，然后订出有关规定和制度，并使之相对固定，否则会影响试验结果的评价。如处理因素是药物，必须正确选择批号，给药途径和时间也应标准化和相对固定化。

2.2受试对象(研究对象)受试对象的选择十分重要，对实验结果有着极为重要的影响。大多数医学科研的受试对象是动物和人，也可以是器官、细胞或分子。但中药种植中培育品系的研究则将药用植物列为受试对象。

在医学科研中，作为受试对象的前提是所选对象必须同时满足两个基本条件：①必须对处理因素敏感；②反应必须稳定。因此，在观察新药的临床疗效试验中，应当选择中等程度中青年患者，只有这样才能显示疗效率高低的差别。受试对象的疾病应诊断明确(依照国内或国际统一的诊断标准)，且表现具有典型性。研究者必须深知病人的心理状况、情绪起落、病情程度、病程长短、生活习惯、个人嗜好、家庭经济收入、食品种类等都不同程度地影响疗效，这些影响因素必须很好地加以控制，使组间均衡化。根据研究目的不同，对实验动物的选择要求也不同。动物的选择应有针对性地注意种类、品系、年龄(月龄)、性别、体重、窝别和营养状况等。为保证实验效应的精确性，某些动物的生活环境还有严格要求。

2.3试验效应试验效应内容包括试验指标的选择和观察方法两个部分。指标的选择有以下要求：①指标的关联性，选用的指标必须与所研究的题目具有本质性联系，且能确切反映被试因素的效应。所选指标是否具有关联性，充分反映了研究者的专业知识与技术水平。②指标的客观性，指标数据来源决定它的主、客观性质。主观性指标来自观察者或受试对象，易受心理状态与暗示作用的影响，在科研中一般尽量少用。客观性指标是指通过精密设备或仪器测定的数据，能真实显示试验效应的大小或性质；排除了人为因素的干扰。③指标的灵敏度，通常是由该指标所能正确反映的最小数量级或水平来确定。如溶液中物质含量的测定，除测出下限值以外，还可测出最低改变浓度来反映灵敏度。一般要求其灵敏度能正确反映处理因素对受试对象所引起的反应就够了，并非灵敏度越高越好。④测定值的精确性，精确性具有指标的精密度与准确度双重含义。准确度是测定值与真实值接近的程度。精密度是重复测定值的集中程度。从设计角度来分析，第一强调准确，第二要求精密。既准确又精密最好，准确但精密度不理想尚可，而精密度高但准确度低则不行。应当强调指标的精确性除与检测指标的方法、仪器、试剂及试验条件有关外，还取决于研究者的技术水平及操作情况。⑤指标的有效性，指标的有效性是由该指标的敏感性(敏感度)与特异性(特异度)来决定的。医学中，理想的试验是阳性只出现在患有本病的条件下，未患本病时的试验是阴性。但是绝大多数生物学与医学试验，由于生物个体之间存在差异与试验结果呈正态分布或偏态分布，从试验结果来分析，患者与非患本病者通常在分布上存在不同程度的交错重叠现象。例如测定年龄、性别、民族、地区相同三群人的身高(巨人症、正常人、呆小病)，不难发现正常人中个别高个子与巨人症中的矮个子的身高值有重叠，正常人中的矮个子又与呆小症中的高个子身高值有重叠。对于大多数试验而言，在样本含量确定的条件下，敏感性与特异性存在反变关系。因此，在选择指标时，宜将二者综合起来考虑。

3实验设计的三大原则

在医学科研中，通过专业设计正确而科学地解决三大要素中各环节的复杂问题以后，在进行具体实验以前还必须进行实验设计，例如对受试对象如何分组、怎样合理估计各处理组(处理组合)中样本例数、如何对非处理因素的控制等方面作进一步的操作和安排。对照、随机与重复是实验设计中的三大原则，这是任何实验都应当高度注意和遵循的。

3.1对照的原则对照是实验设计的首要原则。有比较才能鉴别，对照是比较的基础。除了受观察处理因素外，其它影响效应指标的一切条件在实验组与对照组中应尽量齐同，要有高度的可比性，才能排除混杂因素的影响，对试验观察的项目作出科学结论。对照的种类有很多，可根据研究目的和内容加以选择。常用的有以下几种：①空白对照，对照组不施加任何处理因素。这种方法简单易行，但容易引起实验组与对照组在心理上的差异，从而影响实验效应的测定。临床疗效观察一般不宜采用此种对照。②安慰剂对照，对照组采用一种无药理作用的安慰剂，药物剂型或处置上不能为受试对象识别。因为精神心理因素也可通过神经与内分泌多途径对机体与疾病产生重要影响。据估计临床疗效约30%来自病人对医护人员与医疗措施的心理效应。但务必注意在临床科研中务必遵循病人利益第一的原则。一般认为只有无特效治疗的慢性病，方可使用安慰剂。③实验条件对照，对照组不施加处理因素，但施加某种与处理因素相同的实验条件。实验条件包括操作技术、被试因素的溶媒或容量等。凡对试验效应产生影响的实验条件，宜采用此法。④标准对照，用现有的标准方法或常规方法做对照。在观察评价某种药物或疗法对某病的疗效时，为不延误病人的治疗，对于急性病、危重病和有特殊治疗办法的疾病，均应用已知的有效药物、有效疗法或公认的标准疗法作对照。

应当指出：临床疗效判断仅有自身前后对照是不够的，因为许多疾病的发生、发展与时间、季节等因素有关。其次，对于绝大多数疾病而言，历史对照也是次要的，因为随着年代的变迁，许多条件发生了明显变化；但目前认为的“不治之症”的疾病，还可以历史作为潜在对照。

3.2随机化原则在实验研究中，不仅要求有对照，还要求各组间除了处理因素外，其他可能产生混杂效应的非处理因素在各组中(对照和实验组)尽可能保持一致，保持各组的均衡性。贯彻随机化原则是提高组间的均衡性的一个重要手段；也是资料统计分析时，进行统计推断的前提。随机化抽样的目的就是要使总体中每一个研究对象都有同等机会被抽取分配到实验组或对照组。随机抽样又根据医学研究的范围大小、专业类型和研究对象的不同而有所区别。如用流行病学方法研究人群中的流病和非流病题目采用单纯随机、系统、整群与分层抽样。实验研究时，采用完全随机分配或分层随机分配；小动物实验大多数先配对或配伍组，然后“对”内或“伍”内进行随机分配，但大动物多半先分层后在层内随机分配。随机化抽样的基本方法有随机数学表、计算器随机数学法和抽签法等，研究者可视具体情况而定。

3.3重复的原则要使统计量(样本指标)代表参数(总体指标)，除用随机抽样方法缩小误差外，重复实验是保证实验结果可靠的另一基本方法，这是实验设计的另一基本原则。实验要求一定重复数，其目的是使均数逼真，并稳定标准差，只有这样来自样本的统计量才能代表总体的参数，统计推断才具有可靠的前提。

重复例数(样本例数)的决定因素包括处理的效果的明显性、实验误差的大小、生物个体变异的大小、资料性质、确定的第一类误差(α)和第二类误差(β)的大小和实验设计的类型。总之，样本例数太多或太少都不利于揭示事物间的差别。为此，应该在保证实验结果具有一定可靠性的条件下，确定最低的样本例数，以便节约人力和经费。

4样本例数的估计

假设检验(显著性检验)时所需样本例数的估计方法，可通过公式计算或查表求得，但两者均需要事先确定如下指标。①所比较的两个总体参数间的差值。若无法得到参数的信息，可作预试验或用专业上公认的差值代替。②总体标准差，常用预试的样本标准差来估计。③第一类误差的概率(α)，即检验水准。α越小，所需样本例数越多。结合专业要求判断是单侧检验还是双侧检验。④检验效能(1-β)，即在特定的α水准下，若总体间