临床流行病学(11章）.pptVIP

practice 南通大学流行病学教研室 蓝绍颖教授 第十一章 临床科研中常见偏倚与控制 第一节 概述 一、真实性与可靠性 1、真实性(validity) 研究结果与真实情况符合的程度。（系统误差大小） 内部真实性（internal validity) 外部真实性 (external validity) 内部真实性（internal validity)： 强调在一项研究课题中，能够排除或避免了各种偏倚的干扰和影响，保证所取得的研究结果和结论是真实的，而不是虚假的，是可以被重复的。此真实性可推广到样本人群极其所属靶人群范围内称为 外部真实性(external validity) ： 强调一项研究的结果能够在相应的疾病、对象和不同的环境中（靶人群以外样本所属总体或其他地区人群）推广应用、并能取得相同（似）的效果，因而都可被重复 2、可靠性（精确度、随机误差大小） 是一项研究或测量能够多次获得同一结论的稳定程度。受随机误差的制约，与样本含量的大小，测量的次数有关。 真实性与可靠性的关系 二、随机误差和系统误差 1、随机误差（random error) 是各种观察所固有的，它既可由于测量方法本身产生的随机变异， 又可由于被测量的生物学随机变异引起的。从平均值来看，观察值由于随机变异的结果，可能低于真值，也可能高于真值，总是围绕真值左右波动。 2、系统误差(systematic error) 即观察值与其真值之间的偏离（或都偏高、或都偏低）。 第二节 偏倚 由系统误差（Systematic error）所致的错误, 是人为造成的误差，可以通过一定的手段加以防止、控制或消除。 一、选择性偏倚 1、入院率偏倚（住院偏倚）Admission rate bias.又称伯克森氏偏倚 (Berkson bias) 例如 假定人群中有1000人患A病（对照），1000人患B病（病例），患两种病的人同样是20％具有某因素X,因此B病与因素X无真正的联系。 假定具有A病、B病与因素X的患者入院率不同，A病入院率为50％，B病入院率为20％，具有X因素入院率40％。实际入院人数应是 ⑴具有A及X的人 200×50％＋（200－200×50％）×40％＝140人 ⑵具有A无X的人 800×50％＝400人 ⑶具有B及X的人 200×20％＋（200－200×20％）×40％＝104人 ⑷具有B无X的人 800×20％＝160人 结论：由于入院率的不同，原来B病与X因素无联系，结果产生了有联系这种联系是虚假的联系，是由于入院率偏倚产生的。 举例： 2、诊断信息偏倚（Detection signal bias）又称检出症候偏倚。 某因素和某一疾病并无因果联系，但这因素能促进类似该病的症状和体征的出现，使患者急于就医，医生注意到这种临床表现，注意该病的诊断，使该病的检出率大为提高，从而得出某因素与该病有因果联系，这种因某因素促进该病的检出率提高而造成的虚假因果联系称之。 3、患病率及发病率偏倚（Prevalence-incidence bias或Neyman bias） 此种偏倚常发生在严重的致命性疾病并具有较短的疾病过程，如同时又存在轻型和无症状亚临床病例时更易出现。 如： 病例对照研究时，常因冠心病心肌梗塞而死亡的病例往往已被排除，而已确定有冠心病（轻、中型）仍然存活者，可能更加注意其饮食控制，会使血胆固醇水平逐步下降，或它们本身的胆固醇水平就比死亡者低，造成病例对照研究中，两者之间轻微关联的假象(OR=1.16)。 4、无应答偏倚（Non-respondent bias） 在临床流行病学调查中，不论信访、电话询问、当面调查，均会出现无应答现象，而且无应答与应答者存在系统差异，这种偏倚称无应答偏倚。 5、自愿者偏倚（volunteer bias) 来自于特殊人群的自愿者，其心理素质和群体情况与非志愿者有差别，且对研究的依从性可能优于一般人群，以该人群作为研究对象将会影响结果的真实性。 6、错误分类偏倚 由于疾病的诊断标准不明确，或诊断方法不完善，结果错误地将病例归类成对照组，将非病例归类成病例组。 7、失访偏倚（Withdraw bias） 在队列研究及干预研究中，由于观察时间较长，有的退出、有的迁出居住区、有的死亡，尤其在慢性病治疗中，因药物的副作用而退出治疗，这样最后分析结果的人数，远远少于进入观察的人数，这样出现的偏倚称为失访偏倚。 8、易感性偏倚（susceptibility bias) 9、成员偏倚（m