临床科研中常见偏倚及其预防
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究是为了探究特定治疗方法的有效性和安全性而进行的科学研究。
然而，由于人类研究的复杂性和不确定性，所得结果可能存在偏倚（Bias）。
偏倚是指在研究设计、数据收集、数据分析和结果报告过程中，由于意外或有意的错误，导致了对真实效应的错误解释。
偏倚的存在可能导致结果的不准确性和不可靠性，从而影响临床决策和指导实践。
常见的临床研究偏倚包括：1. 选择偏倚（Selection Bias）：指研究中选择样本的方式与研究目标或总体特征不一致，导致样本无法代表目标总体。
例如，使用方便采样（Convenience Sampling）而非随机抽样可能导致选择偏倚。
2. 信息偏倚（Information Bias）：指研究中信息的收集和报告存在错误或不完整，导致结果产生误导性。
信息偏倚可以分为观察时偏倚（Observational Bias）和报告偏倚（Reporting Bias）。
观察时偏倚可能由于测量方法、测量工具或观察者主观判断等因素引起。
报告偏倚可能是由于研究结果的重要性、正向结果的偏好或权威压力等原因导致重要结果未能完整报告。
3. 记忆偏倚（Recall Bias）：指研究参与者回忆过去事件或情况时存在的系统性错误。
例如，研究关注过去暴露与结果的关系，参与者的回忆可能不准确或受先入为主的认知影响。
4. 探测偏倚（Detection Bias）：指评估结果的方法对不同干预或参与者有不同的敏感性，导致研究结果的估计值存在误差。
例如，如果评估员知道受试者接受的治疗方法，可能在测量结果时有意无意地做出倾向性判断。
为了控制这些偏倚，研究者可以采取一些方法：1. 随机分组（Randomization）：随机分组可以减少选择偏倚，并使得不同组之间的人口学和疾病特征基本相似，从而降低混杂因素的影响。
2. 盲法（Blinding）：盲法分为单盲和双盲。
单盲指研究参与者或评估结果的人员不知道干预措施的分组情况；双盲指干预的研究人员和参与者都不知道他们所处的组别。
临床科研中常见偏倚及防止方法
第九章临床科研中常见偏倚及其控制方法第一节真实性、偏倚与机遇的概念一、真实性指一项观察或研究所推论观点的正确性及可靠程度,即所得结果反映研究对象的真实情况。
临床医学研究的目的是从样本人群,通过观察或研究,努力取得研究变量同结果变量间的真实联系,并将此真实联系推广到样本人群及其所属目标人群(或参照人群)范围内。
流行病学上将能正确反映样本人群及目标人群真实状况的研究结果的外延性称作内部真实性,若将该项研究成果推广到目标人群以外的其他人群仍然得到同样的结果,表明该项研究成果不但具有内部真实性,而且同时具有外部真实性。
一项没有内部真实的研究结果,不可能具有外部真实性,但有内部真实性的研究成果,不一定具有外部真实性。
样本偏倚是临床科研中特别值得注意的问题,许多临床研究是在三级医院中进行的,而三级医院是重病集中的场所,容易将疾病描绘得严重一些,在三级医院中所获得的研究结论有时并不适用于一般人群。
例如急性心肌梗死病死率,三级医院的资料常低于一般社会人群,原因是心肌梗死死亡的病人50%是发生在未送医院之前。
样本偏倚与后面要讲的选择性偏倚不同,样本偏倚仅涉及将医院里的研究结论推广到群体时产生,而不涉及内部真实性,而选择性偏倚涉及内部真实性,因此,临床工作者必须注意树立群体观点。
(见图9-1)(图9-1内部真实性与外部真实性二、偏倚指研究所得资料的推论偏离真值。
或者说，自样本人群所得变量与结果变量的联系，不能反映目标人群的暴露变量与结果变量的真实联系。
在临床科研中，偏倚是在研究对象各组间某变量有否差异的过程中产生的一种系统误差。
例如，甲治疗组的疗效优于乙治疗组；急性心肌梗死范围大的患者其预后比梗死范围小的患者要差；CT诊断脑瘤的符合率比放射性核素扫描为高等。
临床研究中所获得之各组变量间的差异，有时并非代表真实情况，这种现象就是偏倚（对真实情况的偏离）。
必须指出，与基础科学研究相比较，临床科研特别容易产生偏倚，因为临床科研的对象是人，不可能象动物那样做到组间基本情况均相等，而且病人还有心理变化，拒绝试验或中途退出试验等影响科研结果正确性的情况。
临床研究中常见偏倚及其控制
临床研究中常见偏倚及其控制临床研究中常见偏倚及其控制1.引言在临床研究中，偏倚（bias）是一个非常重要的概念。
它指的是在研究过程中可能导致研究结果与真实情况不一致的因素。
控制偏倚是确保研究结果的可靠性和有效性的关键步骤。
本文将介绍临床研究中常见的偏倚类型及其控制方法。
2.偏倚类型2.1 选择偏倚（Selection bias）选择偏倚是指参与研究的样本群体与目标总体不完全一致，从而导致研究结果的错误。
控制选择偏倚的方法包括：- 随机抽样：通过随机选择样本，减少选择偏倚的可能性。
- 匹配：在研究设计阶段根据特定标准选取对照组样本，使其与受试组样本在某些特征上匹配，减少选择偏倚的影响。
- 敏感性分析：通过分析不同样本选择策略下的研究结果，评估选择偏倚的影响程度。
2.2 测量偏倚（Measurement bias）测量偏倚是指在对研究对象进行测量时，存在的误差或倾向性，导致测量结果与实际情况存在偏差。
控制测量偏倚的方法包括： - 标准化测量工具：使用标准化的测量工具或问卷，确保测量结果的准确性和可比性。
- 培训和校准：对参与测量的研究人员进行培训和校准，提高测量的一致性和准确性。
- 双盲设计：在实验研究中，采用双盲设计，使研究人员和受试者在不知道实际处理情况的情况下进行评估，减少主观判断的干扰。
2.3 回忆偏倚（Recall bias）回忆偏倚是指在调查研究中，受试者对过去事件的回忆存在偏差，导致研究结果的失真。
控制回忆偏倚的方法包括： - 限定回溯时期：对受试者进行限定回溯时期，减少过远过近的回忆，提高回忆的准确性。
- 不透露假设：在调查过程中，不透露研究者的假设和研究目的，减少受试者对回忆的主观干扰。
- 避免听证：避免向受试者介绍其他受试者的回忆情况，以免互相影响。
3.控制偏倚的方法3.1 随机化随机化是控制偏倚的重要手段，它可以通过评估和平衡干扰因素的分布，减少干扰因素对研究结果的影响。
在临床研究中，常用的随机化方法有简单随机化、分层随机化、区组随机化等。
临床研究中的偏倚及控制讲解
临床研究中的偏倚及控制讲解临床研究中的偏倚及控制讲解1. 引言临床研究是评估医学干预效果的重要手段，然而，随机化试验以外的研究设计通常会受到偏倚的影响。
本文将对临床研究中常见的偏倚进行讲解，并介绍相关的控制方法。
2. 偏倚类型2.1 选择偏倚选择偏倚是指研究中参与者的选择不是随机的，从而导致结果的估计偏离真实值。
常见的选择偏倚包括队列研究中的伪相关性偏倚和回顾性研究中的回顾性因果偏倚。
控制方法包括随机化试验和配对设计等。
2.2 信息偏倚信息偏倚是指研究中对暴露和结果的测量有误差，导致结果的估计偏离真实值。
常见的信息偏倚包括回忆偏倚和测量偏倚。
控制方法包括使用标准问卷和准确测量工具，以及对测量误差的进行校正。
2.3 注意力偏倚注意力偏倚是指研究中对某些因素的关注程度高于其他因素，导致结果的估计偏离真实值。
常见的注意力偏倚包括报道偏倚和分析偏倚。
控制方法包括制定预先确定的分析方案和进行多重比较校正。
2.4 报告偏倚报告偏倚是指研究中结果选择性地报告，导致对真实效果的估计存在偏差。
常见的报告偏倚包括发表偏倚和选择性报告偏倚。
控制方法包括事先注册研究协议和完整报告研究结果。
3. 偏倚控制方法3.1 随机化试验随机化试验是控制选择偏倚最有效的方法，通过随机分配参与者到不同的干预组和对照组，可以保证两组之间的比较具有可信度。
3.2 配对设计配对设计是在研究中选择受试者进行配对，使得每对受试者在某些重要特征上相似。
通过在配对设计中进行随机分组，可以减少选择偏倚的影响。
3.3 分层设计分层设计是在研究中将受试者按照某些重要特征进行分层，然后在每个层次内进行随机分组。
分层设计可以减少选择偏倚，并且在不同子组之间进行比较具有更高的可信度。
3.4 标准化标准化是用来调整不同组之间的比较，以消除由于组间差异而导致的结果偏倚。
常见的标准化方法包括直接标准化和间接标准化。
4. 附件本文档涉及的附件包括图表、数据表格及案例研究等，详细内容请参考附件部分。
临床科研中常见偏倚及其防止方法第十二章
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3、奈曼偏倚或患病率发病率偏倚 （prevalence-incidence bias）： 病例对照研究中所收集的患者肯定都是 存活的，而存活者中又有新发生和现患 病例。存活的同已死亡者在所研究的因 素方面往往有系统差异，同样新病例和 现患病例间也有这类系统差异从而酿成。
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4、无应答偏倚 non－response bias
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5、 志愿者偏倚
volunteer bias
志愿参加观察研究者同非志愿者在关心健康、注意饮食卫
生及营养食疗、禁烟禁酒、坚持锻炼等方面有系统差异，因志
愿者常被入选为观察对象，而非志愿者常落选，故这样的观察
或研究结果肯定存在选择偏倚，这种偏倚称为志愿者偏倚。 例如，在体育锻炼预防冠心病的观察研究中，志愿参 加者作为试验组，而将非志愿者作为对照，以比较该项措 施的效果。这当然是得不出正确结论的。
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6、 失访偏倚 loss to follow-up bias
由于失访而引起的偏倚称为失访偏倚。失访也
是一种特殊的无应答形式，只是它主要发生在前 瞻性队列研究及临床试验中。
失访基本上有两种：
失访—被动失访，一般同所观察的暴露因素或结果 无关，统计学处理 时将这种失访当作截尾数据处理，若数量不大，不至于引起偏倚。 退出—主动退出，一般同所研究的暴露因素或结果关，统计处理时也 当作截尾数据处理。若数量较大，且与研究中的有关变量牵连， 则将产生偏倚。
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二、偏倚的方向： 是一种系统误差，它或偏向正方向，使原 来的真值被夸大或偏向负方向使原来的真值 被缩小，有方向性。向一个方向系统地发生 偏差而不能反映真实情况。 假定：研究中的真实效应用RR(θ)表示， 当RR(θ) =1.0，即为空效应；当RR(θ)>1 为危险效应；RR(θ)<1为保护效应。 为偏 ˆ 。 倚的 RR
临床科研中常见的偏倚及其防止
七、多变量分析
Mantel－Haenszel法只能平衡个别少数的 混杂因素，且对连续性的变量只能用等级分层 法（不太合理）。 60年代起，Comfield提出了Logistic回归 模型进行多变量分析，能在复杂关系中平衡多 种混杂因素的作用，进一步筛选出主要的危险 因素或预后因素，决定在病因及预后中的相对 比重。
三、混杂性偏倚（续）
不存在混杂的几种情况： E E E D D D F F F 【例】：饮酒和心梗关系 TG是冠心病的病因吗？ TG CHD Ch
E D
F
四、几种偏倚可同时存在
选择性偏倚（Selection bias）
测量性偏倚（Measurement bias） 混杂性偏倚（Confounding bias）
1.样本病人 样本偏倚 机遇 3.进行测量 2.将病人编组
选择性偏倚 机遇
测量性偏倚 机遇
混杂性偏倚
4.分析结果自 样本得出结论 5.将结论推广，应 用于其他病人。
内部准确度
样本偏倚（Sampling Bias）
80 70
急性心肌梗塞的病死率 人群为基础统计 三级医院统计
癫 痫 发 生 率 ％
60 50 40 30 20 10 0
二、随机化的方法和盲法
真正的随机化方法，随机化分组后比较两组的 基本特征 双盲法－－ 考核疗效，实验室报告，调查性 研究
三、限制（Restriction）
理论上：两组进行比较，除研究因素外， 其他因素两组应相同 事实上不可能 可采用限制法，其缺点是结论的局限性。 如： 研究年龄对急性心梗预后的影响，可限 于白人男性无并发症，前壁心梗中进行 研究。
经性别和年龄校正后的相对危险度（RR）或比数比（OR） RRmh ORmh
流行病学 临床研究中常见偏倚12
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内部真实性与外部真实性的联系
➢ 推论代表性不好，内部真实性可能好，而外部 真实性差
➢ 增加研究对象的同质性（如限制类型如年龄、 职业、体质特征或疾病分型等），可改善内部 真实性
➢ 增加研究对象的异质性，可改善外部真实性 ➢ 在实际研究需综合考虑研究对象的同质性和异
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选择偏倚的测量
真实情况：ORt=1
100 100
暴露X
B为病例 55
A病为对照 80
900 900
样本：ORf=4.13 非暴露X
55 80
90 540
90 540
选择偏倚大小：ORf--ORt
ORt
选择概率
= 选择概率
选择概率 选择概率
1
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2、检出征候偏倚（detection signal bias）， 又叫揭露伪装偏倚
（3）分析阶段：对研究结果进行统计学处理分析， 可获得不同假（+）、假（-）值，并计算95%可 信限，准确估计机遇影响的范围。
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3.偏倚是一种系统误差，表现在真实度的高低。机遇是一种随 机误差，表现在精确度的高低。见图 158，用射靶来证明 ：
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第 三 节 偏 倚 （ bias ） ： 就是对真实情况的偏离。
有差异，这是由于来自测量过程本身或 生物学变异所产生的随机变异造成的， 这种单纯由于机会而引起的差异称为机 遇。只能设法缩小，不能避免。
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2、机遇的检查
（1）假设检查：p值，概率大小，拒绝或接受假设。
（2）估计：95%的可信限，表示机遇所致的围绕真 实值的随机变动范围。
起因：机遇对研究结果的影响表现在假阳性和假阴性错 误上。
临床科研中常见的偏倚及其防止
其中20％吸烟
A病有吸烟者
6000×20％＝1200例
B病有吸烟者
6000×20％＝1200例
A病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
B病不伴吸烟者
6000×80％＝4800例
入院率
A病60％
B病25％
吸烟者40％
住院病人中 A病有吸烟者
【1200×60％＝720】＋【（1200－720）×40％】＝912
临床科研中常见的偏倚及其防 止
偏倚（Bias）
偏倚是组间变量差异时产生的系统误差。是对真实情况的偏离, 导致研究结果不能真实地(validly),精确地(precisely)反映实际正确 的结果. 是选择研究对象，收集资料及分析资料过程中人为产生的。
临床科研的特点决定了Bias的普遍性和不可避免性。 在科研设计阶段、实施阶段设法防止它的形成，或资料分析阶段 用统计学的方法加以纠正。
B病有吸烟者
【1200×25％＝300】＋【（1200－300）×40％】＝660
A病不伴吸烟者
4800×60％＝2880
B病不伴吸烟者
4800×25％＝1200
A病总数：
912＋2880＝3792
B病总数：
660＋1200＝1860
A病人中有吸烟者： 912/3792=24.1%
B病人中吸烟者： 660/1860=35.5%
准确度（Validity）
TG 于白人男性无并发症，前壁心梗中进行
研究
III
4/4(100)
前瞻性调查中的移动偏倚
7/13(54)
在科研设计阶段、实施阶段设法防止它的形成，或资料分析阶段用统计学的方法加以纠正。
研究结论的正确性 一病例对照调查发现大量饮用咖啡者心梗发病危险性是其他人的两倍。
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机遇与偏倚(1)
机遇：是观察结果的精确性及可重复性受到影
响；机遇是一种随机误差。
– 任何观察所固有，只能设法缩小，不能避免。
偏倚：观察结果系统地、向一个方向(或大、
或小)发生偏差而不能反映真实情况。
– 在科研设计、实施和分析阶段避免或校正。
机遇与偏倚(2)
机遇与偏倚反映了一项研究或测量结果的两方 面：精确性(随机误差)和真实度(系统误差)
– 选择偏倚：发生在设计阶段；
– 测量偏倚：发生在观察、研究、测量等实施阶段；
– 混杂偏倚：又称外来因素的影响，发生在设计阶段，
可通过统计方法加以纠正。
选择性偏倚
产生环节：设计阶段；
产生原因：被选入对象同落选对象间在与研
究有关的特征方面有系统差别，同时在比较
组间除研究因素外，其他一些有关因素也分
真实度高 真实度低
精 确 度 高 精 确 度 低
机遇对研究结果的影响
假阳性：如实际上两种方法治疗疗效相同，如少数病
人的抽样研究发现甲、乙两方法疗效不同，这是由于 机遇的影响而发生的假阳性错误，统计上称一类错误， 用α表示。
假阴性：如实际两种治疗一种比另一种好，但由于抽
样研究中机遇的影响，两者疗效十分相近而作出 直接估计机遇在临床研究中的作用大小； 表明机遇所致的围绕真实值变动的范围，
通常用95％或99％可信区间表示；
变动范围越窄，真实值越稳定。
真实性
指一项研究或观察所作推论的正确及可靠程度，
即结果反映观测对象的真实情况；
内部真实性：为正确反映研究人群或靶人群真
实状况的研究结果的外延部分；
外部真实性：内部真实性的结果推广到靶人群
以外的其他人群仍然有效。
内部真实性和外部真实性
病人总体 (包括其他设施中的人群) 内部真实性
样本
样本
偏倚
机遇
研究结论 外部真实性：外推到样本所属总体或其他人群
偏倚的特性
偏倚是一种系统误差，具有一定的方向性； 偏倚的分类：
病种 A病 B病
有C因素 无C因素 总人数 750 750 4250 4250 5000 5000
OR＝(750×4250)/(4250×750)＝1
假设：A病入院率60％，B病25％，危险 因素C的入院率40％
病种 A病
有C因素 750×60％ 750×40％×40％ ＝570
临床研究中的一些基本概念
总体：同质个体所构成的全体； 样本：从总体中取出的部分个体；
目的：从样本估计总体
目标人群：又称靶人群，是样本人群
来源的总体，也是样本人群研究结果 用以说明或推广应用的总体人群；
抽样及其抽样误差
抽样：从总体中取出部分个体(进行研究)的过 程。原因：
– 我们不可能获得总体的全部资料；
结果：子宫内膜癌患者口腹雌激素比例高；
结论：口服雌激素是子宫内膜癌的危险因素。
– 偏倚：无症状早期子宫内膜癌病人服雌激素后易致
出血就诊。即病例入选受暴露因子影响，具有该暴 露因子的病例会早期出现临床症状，入选病例与未 入选病例之间存在系统差别。
奈曼偏倚(存活偏倚或患病率发病率偏倚)
病例对照研究大量饮用咖啡与心梗； 病例组：医院心梗病人，对照组：医院非心梗
临床科研中常见偏倚及其预防
陈世耀
复旦大学临床流行病学中心
？高血压与急性心梗预后研究
设计：队列研究； 病例：1985－1998年急性心梗住院病人543例；
分组：按有无高血压分两组；
结果测量：两组病人住院病死率；
结果：高血压组病死率高于无高血压组；
结论：高血压是影响急性心梗预后的重要因素。
体锻与冠心病队列研究： 研究组为志愿者，对照组为非志愿者 结论：体锻减少冠心病发生
– 偏倚：志愿参加研究者更关心自己的健康：
注意饮食及营养，禁烟酒、坚持体锻。
失访偏倚
失访是一种无应答，只是发生在队列及干预的
前瞻性研究中； 包括：失访或退出； 主动失访常常与暴露因素或结果有关。
– 应减少到最小程度；
布不均，导致结果偏离真实情况。
入院率偏倚(Berkson bias)
– 研究某危险因素是否与A病有关，A病来源于
住院病人，对照为同期住院的其他病人(B病)；
– A病与B病由于各种因素在该医院入院率不同；
– 危险因素具有一定独立性，与疾病无关的入
院率。
– A病：糖尿病；B病：肿瘤；危险因素：高血压
人群A、B两病及C因素分布
– 我们没有足够的人力、物力研究总体；
抽样误差：样本与总体之间由于抽样过程引起
的差异，在统计学上称为抽样误差。
偏倚的定义
偏倚是从样本研究中所得结果不能如实
反映目标人群真实结果的一种系统误差；
临床研究比基础研究更容易产生偏倚：
– 两组可比性、心里因素、中途退出研究等；
偏倚的控制：
– 科研的设计和实施阶段； – 统计学方法纠正。
– 研究中应了解退出的原因；
– 处理时可做“最坏打算”校正或评价
健康工人偏倚
化学物质接触与白血病发生的队列研究；
研究组：接触苯的工人，对照组：普通工人；
结果：两组发生白血病比例相似；
结论：接触苯与白血病发生无关
– 偏倚：进入研究组的工人是留下来不易患白血病人
群，患病工人早已转出；又归为易感性偏倚。
无C因素
总人数
4250×60％ 3120 ＝2550 4250×25％ 1476 ＝1063
B病 750
750×25％ 750×75％×40％ ＝413
OR＝(570×1063)/(2550×413)＝0.575
检出征候偏倚
口服雌激素与子宫内膜癌病例对照研究； 病例组：子宫内膜癌患者，对照：无子宫内膜 癌患者；
病人；
结果：大量饮用咖啡与心梗无关；
– 偏倚：调查对象为存活者，只是一般饮用咖啡或减
少饮用量，入院前死亡病人多是大量饮用咖啡者。
无应答偏倚
调查吸烟在男女人群中的比例；
人群调查表返回：
– 男性回答率90％以上；女性回答率50％，且
多数为女性吸烟者未回答。
– 结果：低估女性吸烟率。
志愿者偏倚
转组偏倚
研究运动与冠心病关系； 设计：码头工人，根据劳动强度分组，然
后观察22年冠心病发生率；
结论：运动(劳动强度)与冠心病发生无关。
– 偏倚：劳动强度的变化。