真实性与偏倚
Bias & Validity
in Epidemiological Research 流行病学研究中的偏倚与真实性
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Main contents
2
3Should I believe the results?Coffee Diabetes
Chance?Confounding?Bias?
True association
Causal
Non-causal
Measurement Error
Random error
Systematic error
4
5
Measurement error: Implications for epidemiologic studies
Measurement error in the exposure or the outcome RANDOM ERROR
Systematic error
Measurement error in a confounder
Random error
Systematic error
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Measurement error: Implications for epidemiologic studies RANDOM ERROR
Systematic error
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8Attenuation of the relations 随机误差减弱关联强度
P h y s i o l o g i c a l v a r i a b l e s *
****
***
R=0.96R=0.65
Random error 随机误差
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Random error can be problematic,
but . . .
–increasing sample size
–changing design
–improving instrumentation
10
How do we quantify random error in
a test or a study?
–Coefficient of variation, CV
–Repeat measures, CV = SD/mean
–Hypothesis testing, p-value, 95%CI
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Bias
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Definition of bias
Bias is systematic,non-random
processes leading
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Question?
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Errors in epidemiological studies
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Classification of bias 分类
?Selection bias
?Information bias
?Confounding bias
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SELECTION BIAS -definition
SELECTION BIAS选择偏倚:
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Sampling and representativeness
Sample
Target Population
Sampling
Population Target Population →Sampling Population →Sample
选择性偏倚的来源
1. Sampling bias 抽样偏倚--
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选择性偏倚的来源
2. Participation bias 参加者偏倚
–Self-selection
–Non-response
–Healthy worker effect
–Differential loss to follow-up
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Meta分析发表偏倚的检验电子教案
M e t a分析发表偏倚的 检验
精品文档 Meta分析发表偏倚的检验(博士论文） 更多0 Tags: Meta分析偏倚 随着临床研究的不断发展和循证医学的兴起，设计合理严密的系统综述（systematic review）和meta 分析（meta-analysis）被视为评价和合成某一特定研究问题的最佳方式，同时被视为最高等级的临床证据。meta 分析是将同一问题的多项独立研究进行定量综合的统计学方法，具有提高统计效能和效应值估计精确度的优点。 目前meta 分析不仅限于对随机对照试验进行综合，越来越多的研究者开始对流行病学研究进行定量合并，如队列研究和病例对照研究的meta 分析，而这些研究的结果大部分为二分类变量。在meta 分析中，发表偏倚始终是一个不可避免的问题，它直接影响到meta 分析结果的可靠性，因此，检验是否存在发表偏倚，减小发表偏倚对结果的影响成为meta 分析的一项重要工作，也成为自meta 分析出现以来一直被研究却始终未得到很好解决的问题。 发表偏倚是指研究者、期刊编辑和研究资助者不愿意发表样本量较小或无统计学意义的研究。目前针对发表偏倚，期刊及研究人员进行了各种努力，包括发表政策的制定和偏倚检验与校正的统计方法研究。如针对随机对照临床试验（RCT），出台了相关试验注册和发表政策，目前大多数期刊都要求其发表的临床试验文章有注册的研究方案，但是一些其他研究，比如现阶段比较流行的基因多态性－疾病关联分析研究缺少注册系统和相应的发表要求。关于发表偏倚检验和校正的方法学研究已有三十多年的历史，从最初的失安全系数法（The fail-safe number, FSN）和利用极大似然估计的加权分布到现在流行的基于漏斗图对称性的秩相关检验方法和回归方法，在对效应值的校正、控制检验方法的一类错误和提高检验效能上均有不少探索，对于二分类结局meta 分析发表偏倚的检验，目前尚没有一种方法能够在控制一类错误的前提下有较高的检验效能。针对RCT 的meta 分析，Cochrane 手册对发表偏倚检验方法的使用做了推荐，但是这些推荐都是基于以往的一些模拟研究得出的，而这些模拟研究都是根据传统的RCT 研究进行的参数设置，而流行病学研究有着其自身的特点，比如两组间样本量不平衡、可能存在的稀有事件，效应值一般较小等，因此这些推荐对于流行病学研究的meta 分析是否适用目前还不能确定。 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
公卫医师考试辅导：选择性偏倚
公卫医师考试辅导：选择性偏倚 在选择研究对象时，试验组和对照组的设立（纳入标准）不正确，使得这两组人在开始时即存在处理因素以外的重大差异，从而产生偏倚。常见的主要有： 1.就诊机会偏倚（入院率偏倚）：由于疾病严重程度不同、就医条件不同、人群对某一疾病的了解和认识程度不同等原因而使患不同种类疾病的人（或有某种特性者）的住院率不同。从医院选取对照时，如果没有注意到此点，则可引起偏倚。 2.现患病例及新发病例偏倚：此种偏倚易出现在病程较短的严重致死性疾病，如心肌梗死，部分病例在送到医院前已死亡，如果只以存活的现患病例为对象，研究某因素的作用，必然产生偏倚。这些死亡病例通常未计入心肌梗死总发病人数中，以至于所报道的患病数少于实际的发病数。又如，在病例对照研究中有意或无意排除（或加入）某些病例，也可出现偏倚，如研究吸烟与肺癌的关系时，对照组包括了慢性支气管炎和冠心病，由于此二病均与吸烟有关，所以吸烟与肺癌的OR减低，甚至于看不出吸烟作为肺癌的病因作用。患病后改变生活习惯也可以使用病例对照方法探讨病因出现偏倚，如患肺癌后戒烟，患高血压后将饮食口味调淡、不吃动物脂肪（肥肉）、适当增加体力活动等等，都可在病例对照研究中使这些因素的病因作用被抵消。又如，乳腺癌与利血平关系的病例对照研究，在对照组中排除了心血管病人（其中有相当多的高血压病人，他们服用利血平），所以得出利血平是乳腺癌的危险因素的结论。另一个研究将全部病例均纳
入，则未发现此相关。 3.检出信号偏倚：某因素如能引起或促进某症候（与所研究疾病的体征或症状类似）的出现，使患者因此而去就医，这就提高了该病的检出机会，使人误以为某因素与该病有因果联系。这种虚假联系造成的偏倚称为检出信号（或检出症候）偏倚。如，曾有研究发现子宫内膜癌与绝经期服用雌激素有关。这个研究结果是因为绝经期妇女服用雌激素会引起不规则子宫出血，因此而就医，得到检查子宫内膜的机会较多，从而增加了发现子宫内膜癌的机会。不服用雌激素的子宫内膜癌常无明显症状，发现机会较少。以刮宫或子宫切除作为诊断子宫内膜癌的诊断时，绝经期服用雌激素的OR为1.7，而以子宫出血就诊者的OR为9.8，二者相差悬殊。显然，以子宫出血就诊增高了OR。此类偏倚即检出信号偏倚。 4.无应答偏倚：即研究对象对研究内容产生不同的反应而造成的偏倚。如用通信方式调查吸烟情况，不吸烟者与吸烟者的应答率可以相差悬殊。无应答者的暴露或患病状况与应答者可能不同。如果无应答者比例较高，则使以有应答者为对象的研究结果可能存在严重偏倚。所以在研究报告中必须如实说明应答率，并评价其对结果可能造成的影响。与一部分人无应答相反的情况是有一部分人特别乐意或自愿接受调查或测试。这些人往往是比较关心自身健康或自觉有某种疾病，而想得到检查机会的人。他们的特征或经历不能代表目标人群。由此造成的偏倚称为志愿者偏倚。 总之，无论什么原因使观察组与对照组成员不是来自同一总体，
偏倚及其控制修订稿
偏倚及其控制 WEIHUA system office room 【WEIHUA 16H-WEIHUA WEIHUA8Q8-
流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差 随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差； 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。 偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。 选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括： 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。
Meta分析中识别发表偏倚方法的比较
Meta分析中识别发表偏倚方法的比较 加入收藏夹点击:110 下载:1 被引： 背景与目的发表偏倚是影响Meta分析质量的一个很重要因素。识别发表偏倚的方法很多，其中以漏斗图的对称与否来判断发表偏倚的方法最为常用。对于已经建立的识别发表偏倚的方法，由于其思想各不相同，故所得分析结果也各异。究竟这些方法的性能如何，是否受限于不同的资料类型?这是目前国际上尚未明确回答的问题。本研究将应用Monte Carlo方法，比较目前公开发表的五种识别发表偏倚的方法，评价其性能，以期为识别发表偏倚的实际应用提供指导性意见。方法：本研究比较的五种识别发表偏倚的方法分别是：线性回归法(Egger’sregression method)、漏斗图回归法(funnel regression method)、秩相关法(Begg'srank method)、剪补法(trim and fill method)和Richy法(Richy’s method)。本研究以四格表资料为数据类型，运用。Monte Carlo方法，模拟产生存在和不存在发表偏倚的Meta分析，分别用五种方法判断其是否存在发表偏倚，具体做法如下。不存在发表偏倚的模拟抽样：·设定总体效应值lnOR。·设定纳入Meta分析的研究个数K。·确定每个纳入分析的研究的样本量。设实验组和对照组的样本量相同，每个处理组的样本量分别从服从(μ，σ)对数正态分布和正态分布的随机数函数中抽样再取整得到。·通过一个均匀分布的抽样函数抽取区间[0.1，0.5]上的一个值为对照组的发病率π<,0>，实验组的发病率π<,1>由π<,0>和总体的OR值通过公式 π<,1>=or<'*>π<,0>/1-π<,0>+or<'*>π<,0>计算得出。·由每一个处理组的发病率和样本量，通过二项分布的随机函数确定每一处理组的阳性例数。如此反复，抽取的k 个纳入Meta分析的研究作为不存在发表偏倚的研究。存在发表偏倚的模拟抽样：模拟存在发表偏倚是在没有发表偏倚的基础上产生的，通过权重函数 w<,i>(p<,i>)=exp{-4<,p<,i>><'1.5>)的选择，将一些P值较大的研究排除在Meta 分析之外。本研究采用Ⅰ类错误和检验效能两个指标评价各种方法的模拟结果。Ⅰ类错误用错判率来估计，即在没有发表偏倚的Meta分析中检测出存在发表偏倚的概率；检验效能用判对率来估计，即在有发表偏倚的Meta分析中检测出存在发表偏倚的概率。模拟研究使用SAS宏功能和ODS输出系统及SPSS13.0等软件。根据预模拟实验结果，当模拟
第十一章常见偏倚及其控制教案
常见偏倚及其控制 （Biases and Their Control） 流行病学研究结果的真实性（validity）是极其重要的问题，研究的真实性直接关系到能否获得正确的结论。进行流行病学研究时，不论采用任何研究方法，有许多因素可影响其准确性，使研究结果与真实值情况存在偏差，有时相去甚远。造成这种偏差的原因，归纳起来有两个方面：一是随机误差（random error），二是系统误差（systematic error）即偏倚（bias）。因此，研究者应尽可能地采取措施减少这两类误差的发生，减少随机误差以提高研究的精确性（精确度）（precision），减少或避免偏倚以提高研究的真实性（validity）。随机误差难以避免，可通过研究设计和统计学方法予以减少与评价。偏倚是随机误差以外的，可导致研究结果与真实情况差异的系统误差，其可发生于研究的各个环节，有方向性，理论上可以避免。偏倚的种类很多，一般将其分为三类，即选择偏倚（selection bias）、信息偏倚（information bias）和混杂偏倚（confounding bias）。 【案例一】 某研究者计划研究恶性黑色瘤同高血脂的关系，恶性黑色瘤病例取自医院，同时，他从医院某病区随机抽取相应人数的骨折患者作为对照。 在某人群中，发现恶性黑色瘤患者共6000例，骨折患者也是6000例，在恶性黑色瘤患者或骨折患者中各有20%的人同时患有高血脂。并假定恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间无任何关联，三者的入院率是相对独立。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=0，P>0.05；OR=1200×4800/1200×4800=1.0 表明人群中恶性黑色瘤、骨折、高血脂三者之间并无关联。 若该人群患恶性黑色瘤、骨折和高血脂的患者入院率分别为60%、25%、40%，那么以入院病人作为对象来研究恶性黑色瘤与高血脂和骨折与高血脂的关系，就可以得出以下的调查结果。 恶性黑色瘤和骨折相对于高血脂：χ2=81.25，P=0.0000；OR=912×1200/660×2880=0.58 表明人群中高血脂是恶性黑色瘤的保护因素，而对骨折是一个危险因素。 【问题的提出】 一、流行病学中的偏倚及其种类？
cochrane纳入的rct文献质量评价风险偏倚评估工具中英文对照版
中文：
研究者描述随机序列产生过程譬如: 参考随机数字表 使用计算机随机数字生成器
扔硬币 洗牌的卡片和信封 掷骰子 抽签 最小化 ?*最小化，可实现无随机元素，被认为相当于是随机的。 研究者描述序列的产生使用的是非随机的方法。通常是系统的非随机方法，例如： 通过奇偶或出生日期产生序列 通过入院日期产生序列 通过类似住院号或门诊号产生序列? 相对于上面提到的系统方法，其它非随机的方法少见的多，也更明显。通常包括对参与者进行判断或非随机的方法，例如: 临床医生判断如何分配 参与者判断如何分配 基于实验室检查或系列测试的结果分配 基于干预的可获取性进行分配
参与者以及纳入参与者的研究者因以下掩盖分配的方法或相当的方法，事先不了解分配情况 中心分配（包括电话，网络，药房控制随机） 相同外形的顺序编号的药物容器； 顺序编号、不透明、密封的信封 参与者以及纳入参与者的研究者可能事先知道分配，因而引入选择偏倚，譬如基于如下方法的分配: 使用摊开的随机分配表（如随机序列清单） 分发信封但没有合适的安全保障（如透明、非 密封、非顺序编号） 交替或循环 出生日期 病历号 其它明确的非隐藏过程
任何如下标准: 无盲法或盲法不充分，但系统评价员判断结局 不太可能受到缺乏盲法的影响 参与者和主要实施者均实施可靠的盲法，且盲 法不太可能被打破 任何如下标准: 无盲法或盲法不充分，但系统评价员判断结局 很可能受到缺乏盲法的影响 尝试对关键的参与者和实施者行盲法，但盲法 很可能被打破，结局很可能受到缺乏盲法的影 响 任何如下标准: 没有足够信息判断为低风险或高风险 研究未描述此情况
RTK的误差特性及控制方法.
简谈RTK的误差特性及控制方法 随着全球定位系统（GPS）技术的快速发展，RTK测量技术也日益成熟。在实际测量中RTK技术因为精度高，速度快以及实时性等优点大大改变发展了传统测量方法，但RTK的测量技术还存在一定的局限性，例如遮挡，电磁干扰，远距离等影响。在这里我们结合南方灵锐S82对RTK的误差特性以及控制方法、应用等做一下简要的探讨。 RTK定位的误差，一般分为两类： （1）同仪器和干扰有关的误差：包括天线相位中心变化、多径误差、信号干扰和气象因素。 （2）同距离有关的误差：包括轨道误差、电离层误差和对流层误差。 对固定基站而言，同仪器和干扰有关的误差可通过各种校正方法予以削弱，同距离有关的误差将随移动站至基站的距离的增加而加大，所以RTK的有效作业半径是非常有限的（一般为几公里）。 1同仪器和干扰有关的误差 （1）天线相位中心变化天线的机械中心和电子相位中心一般不重合，而且电子相位中心是变化的，它取决于接收信号的频率、方位角和高度角。天线相位中心的变化，可使点位坐标的误差一般达到3-5CM。因此，若要提高RTK定位精度，必须进行天线检验校正，检验方法分为实验室内的绝对检验法和野外检验法。我们南方的灵锐82也有效的解决了这个问题。 （2）多路径误差多径误差是RTK定位测量中最严重的误差。
多径误差取决于天线周围的环境。多径误差一般为几厘米，高反射环境下可超过10CM。多径误差可通过下列措施予以削弱： A、选择地形开阔、不具反射面的点位。B、采用扼流圈天线。C、采用具有削弱多径误差的各种技术的天线。D、基地站附近辅设吸收电波的材料。因此我们也可以得出结论：我们的S82基站在架设的时候需要注意一定要架设在开阔地，地势相对越高的地方越好，周围要避开类似于大规模水面等具反射面特点的地域。 （3）信号干扰信号干扰可能有多种原因，如无线电发射源、雷达装置、高压线等，干扰的强度取决于频率、发射台功率和至干扰源的距离。为了削弱电磁波幅射副作用，必须在选点时远离这些干扰源，离无线电发射台应超过400米，离高压线应超过50米。在基地站削弱天线电噪声最有效的方法是连续监测所有可见卫星的周跳和信噪比。好多演示经验告诉我们：S82做演示时基准站一定要远离类似移动通信发射塔等类似发射强电磁波的装置附近。 （4）气象因素快速运动中的气象峰面，可能导致观测坐标的变化达到1~2DM。因此，在天气急剧变化时不宜进行RTK测量。不过82在我们遇到过这种情况下的表现还是不错的，在有天气急剧变化时效果也不会差到哪去，我们不是也经受南极的考验了吗? 2同距离有关的误差 同距离有关的误差的主要部分可通过多基准站技术来消除。但是，其残余部分也随着至基地站距离的增加而加大。 （1）轨道误差目前，轨道误差只有几米，其残余的相对误差
流行病学中常见的偏倚及其控制
流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差 随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 1 2 偏倚（ 1 1) 2) 3) 4) 2,凡因现 3 4 素与某疾病在病因学上虽无关联，担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病相关联的错误结论。 5、易感性偏倚（susceptibility bias）有些因素可能直接或间接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，由此产生的偏倚称为易感性偏倚。 6、排除偏倚（exclusive bias）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。 选择偏倚的控制 1、研究者应充分了解该项研究工作中各种可能的选择偏倚来源，并在研究设计过程中尽量避免；严格掌握研究对象的纳入与排除标准，使研究对象能较好地代表其所出自的总体； 2、为了避免存活因素的影响，在进行病例对照研究时，如果病例组选择新诊断的病人，则对照组不应由慢性病病人组成；如果对照所患的慢性病严重地影响暴露，则更不应作为对照；
Meta分析发表偏倚的检验
Meta分析发表偏倚的检验(博士论文） 更多0 Tags: Meta分析偏倚 随着临床研究的不断发展和循证医学的兴起，设计合理严密的系统综述（systematic review）和meta 分析（meta-analysis）被视为评价和合成某一特定研究问题的最佳方式，同时被 视为最高等级的临床证据。meta 分析是将同一问题的多项独立研究进行定量综合的统计学方法，具有提高统计效能和效应值估计精确度的优点。 目前meta 分析不仅限于对随机对照试验进行综合，越来越多的研究者开始对流行病学研究进行定量合并，如队列研究和病例对照研究的meta 分析，而这些研究的结果大部分为二分类变量。在meta 分析中，发表偏倚始终是一个不可避免的问题，它直接影响到meta 分析结果的可靠性，因此，检验是否存在发表偏倚，减小发表偏倚对结果的影响成为meta 分析的一项重要工作，也成为自meta 分析出现以来一直被研究却始终未得到很好解决的问题。发表偏倚是指研究者、期刊编辑和研究资助者不愿意发表样本量较小或无统计学意义的研究。目前针对发表偏倚，期刊及研究人员进行了各种努力，包括发表政策的制定和偏倚检验与校正的统计方法研究。如针对随机对照临床试验（RCT），出台了相关试验注册和发表政策，目前大多数期刊都要求其发表的临床试验文章有注册的研究方案，但是一些其他研究，比如现阶段比较流行的基因多态性－疾病关联分析研究缺少注册系统和相应的发表要求。关于发表偏倚检验和校正的方法学研究已有三十多年的历史，从最初的失安全系数法（The fail-safe number, FSN）和利用极大似然估计的加权分布到现在流行的基于漏斗图对称性的秩相关检验方法和回归方法，在对效应值的校正、控制检验方法的一类错误和提高检验效能上均有不少探索，对于二分类结局meta 分析发表偏倚的检验，目前尚没有一种方法能够在控制一类错误的前提下有较高的检验效能。针对RCT 的meta 分析，Cochrane 手册对发表偏倚检验方法的使用做了推荐，但是这些推荐都是基于以往的一些模拟研究得出的，而这些模拟研究都是根据传统的RCT 研究进行的参数设置，而流行病学研究有着其自身的特点，比如两组间样本量不平衡、可能存在的稀有事件，效应值一般较小等，因此这些推荐对于流行病学研究的meta 分析是否适用目前还不能确定。 本研究针对现有统计学方法在检验发表偏倚上存在的缺陷，提出了一种基于平滑方差的回归方法；针对基因多态性－疾病关联分析等具有二分类结局的流行病学研究meta 分析缺少发表偏倚检验方法推荐的问题，利用调查所得的基因多态性－疾病关联研究meta 分析的数据作为模拟参数，对平滑方差回归和现有方法进行了全面的模拟比较，从而为该类流行病学研究meta 分析的发表偏倚检验提供方法学参考。
GRADE指南__证据质量评价_发表偏倚
? 1430 ? C JEBM ? 2011 Editorial Board of Chin J Evid-based Med https://www.360docs.net/doc/dc16268819.html, GRADE指南：Ⅴ. 证据质量评价——发表偏倚△ GRADE guidelines: 5. Rating the quality of evidence—publication bias △ Gordon H. Guyatt *，Andrew D. Oxman ，Victor Montori ，Gunn Vist ，Regina Kunz ，Jan Brozek ，Pablo Alonso-Coello ，Ben Djulbegovic ，David Atkins ， Yngve Falck-Ytter ，John W . Williams Jr.，Joerg Meerpohl ，Susan L. Norris ，Elie A. Akl ，Holger J. Schünemann ，代表GRADE 工作组# 摘要 GR A DE 方法中，随机试验起评即为高质量证据，观察性研究起评即为低质量证据；但若证据本身存在高发表偏倚风险，则两者证据质量级别都应降低。即使最佳证据汇总表纳入的各项研究仅有低发表偏倚风险，发表偏倚仍会极大高估效应值。当可得证据来自小样本研究、且多数由厂商资助时，作者应怀疑存在发表偏倚。若干基于检验数据类型的方法可用于评价发表偏倚，其中最常用的为漏斗图，但这些方法都有较大局限。发表偏倚可能较常见，必须特别关注早期结果、对样本量与事件数都很小的早期试验结果尤需小心。 关键词 GR A DE ；证据质量；发表偏倚；漏斗图；利益冲突；制药业 要点 ? 经验证据表明，一般结果有统计学意义的研究比结果无统计学意义的研究（即阴性结果研究） 更易发表。 ? 早期仅少量前导研究可得时，完成的系统评价会高估效应值，尤其当“阴性结果”研究滞后发表时更是如此。早期小样本阳性研究、尤其是小样本试验值得怀疑。 ? 近年一些真相表明，厂商赞助研究的“阴性”结果隐瞒不报很常见。系统评价作者应特别关注发表偏倚，若当纳入的原始研究样本量都小，尤其当小样本研究受厂商资助时更需注意。? 检验结果类型的经典方法（如漏斗图）可能提示发表偏倚，但需谨慎解释。 △ 原文见J Clin Epidemiol, 2011, 64(12): 1277-1282. # GRADE 系统由GRADE 工作组开发。所列作者撰写并修订了该文章。在Journal of Clinical Epidemiology 杂志的网站上有该系列文章所有贡献者的名录。 * 通讯作者，Email: guyatt@mcmaster.ca 1 引言 前4篇介绍GRADE 证据质量分级及推荐强度分级体系的系列文章中，我们描述了构建问题的步骤，介绍了GRADE 证据质量分级方法，也讨论了因研究局限性（偏倚风险）而降低证据质量的可能性。本文作为此系列文章第5篇，探讨5类使证据 质量降低原因中的第2类：发表偏倚。本文内容在一定程度上基于前期工作中提出的发表偏倚相关问题[1]，而非撰写与发表偏倚有关文献的系统评价。 即使单个研究设计和实施都很完美，但因系统评价作者或指南制定者未能正确鉴别纳入研究，合成研究结果仍可能带来有偏倚的估计。理论上，未找到的研究比纳入的研究会系统性高估/低估获益效应值。实际上，“阴性结果”研究问题更常见，缺失“阴性结果”研究会增大估计效应值的偏倚。未找到的研究一般是尚未发表、或不完整发表（如摘要或论文）的研究——方法学家称之为“发表偏倚”现象。 一篇信息量大的系统评价[2]评估已发表系列临床试验在多大程度上会受有/无统计学意义、重要性或研究结果方向的影响。该系统评价纳入5篇研究已注册临床试验与上述相关性的文章，结果显示：阳性结果试验比阴性结果试验或无效结果试验更易发表［OR=3.90，95%CI （2.68，5.68）］；即假设已发表41%（纳入研究的中位数，范围为 11%～85%）阴性结果试验，则相应的RR 值为1.78［95%CI （1.58，1.95）］。换成绝对值，表示若发表41%的阴性结果试验，预期会有73%的阳性结果试验见刊。2个研究评估了临床试验完成后至其发表所需的时间，结果显示：阳性结果试验需4至5年后发表，而阴性结果试验需6至8年后才见刊。3个研究发现样本量与发表间的联系无统计学意义。还有1个研究发现资助方式、研究者职称、研究者性别与发表间关系亦无统计学意义。
偏倚与交互作用
第八章偏倚与交互作用 第一节偏倚的概念 临床研究中，研究结果总是会或多或少的偏离真实情况，这种偏离我们称之为误差(error)。虽然要在研究工作中完全避免误差几乎是不可能的，但对于研究中可能存在的各种误差，我们要在临床研究工作的各个环节中尽量加以控制和预防，以使研究结论更符合实际情况。 临床研究中误差的来源可以分为两类，一类是随机误差(random error)；一类是系统误差(systematic error)。随机误差是由于抽样误差所引起的，其大小可以用统计学方法进行估计，但没有方向性,也就是说，这种误差的存在使研究结果随机的高于或小于真值；系统误差即偏倚(bias)，是指研究结果系统的偏离了真实情况。与随机误差不同，偏倚的存在总是造成研究结果或高于真值或低于真值，因而具有方向性。由于在研究工作中定量的估计偏倚的大小很困难，而确定偏倚的方向却相对较容易。当偏倚使研究结果高于真值时，称之为正偏倚，反之，偏倚使研究结果低于真值时，称之为负偏倚。 第二节偏倚在临床研究中的重要性 现阶段的临床研究中的不少结果可重复性较低，实用性差。造成这种原因之一就是因为这些研究工作中大量偏倚的存在。严格的临床随机对照试验加上双盲的观察方法，能够有效的控制已知和未知的偏倚的影响，除此以外的研究设计如病例对照研究、队列研究等都不可避免的存在偏倚的影响。而目前进行的大部分临床研究没有采用随机对照加双盲的方法。偏倚在各类型的临床科研工作中普遍存在，它可存在于研究活动的各个阶段。如在对某新型诊断试验进行评价时，采用病人做病例组，采用健康人做对照组，无疑会使该诊断试验的敏感度、特异度提高。还有在观察疾病的结局时，由于疾病结局的多样性使得观察疾病结局时容易受到各种偏倚的影响。此外，像药物疗效评价研究中研究者或研究对象有意无意的倾向于该药物疗效好或差的情况下，也会产生偏倚。偏倚的存在将危害研究结果的真实性，如果在临床科研工作中不采取必要措施来控制偏倚，将会得到错误的结论，导致研究工作的失败。因此，了解临床研究中偏倚的类型及其控制方法是十分重要的。 第三节偏倚的分类及其控制 临床研究中的偏倚一般分为三类，即选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚。 一选择性偏倚 （一）选择偏倚的种类 选择偏倚出现于研究设计阶段，指由于研究对象选择不当而使研究结果偏离真实情况而产生偏倚。研究设计上的缺陷是选择偏倚的主要来源，在确定研究对象时表现得最为突出。常见的情况是在研究开始时实验组和对照组就存在着除诊疗措施以外的差异，而缺乏可比性。根据选择偏倚产生的原因，归纳起来有下面常见的几种。 1、1、入院率偏倚又称伯克森偏倚(Berkson bias)，指由于各种疾病的病人因疾病的严重程度、就医条件、对疾病的认识水平等因素而出现的不同的就医水平的现象，使得以医院对象进行研究时产生的偏倚。如：当研究某病A与因素X的关系时，以B病病人为对照。由于A病B病和暴露于因素X者的入院率的不同，导致医院所得的样本不能反映人群中病例和对照人群的实际暴露情况，而错误的估计暴露与疾病间的联系。 2、2、检出征候偏倚(detection signal bias) 指选择病例时，部分病例因为某种与所研究疾病无关的症状或体征，而就医从而提高了所研究疾病的发现机会，而产生的偏倚。著名的例子是在研究雌激素与子宫内膜癌的关系中，因为服用雌激素会至绝经期妇女子宫出血而增加子宫内膜癌的发现机会。而错误的推断服用雌激素与子宫内膜癌发生有关。 3、3、现患-新发病例偏倚又称奈曼偏倚(Neyman’s bias)，指因现患病例与新病例的构成不同、只研究典型病例而排除轻症或非典型病例以及现患病例暴露状态发生改变而导致的偏倚。如以医院为基础研究冠心病心肌梗塞发生的预后情况时，由于急性心肌梗塞发作后，部分病例在送医院前死亡，而常未被计算在该病的总发病人数内。而部分轻症病例，发作后经一般医疗机构治疗得救，或有些病例是无痛发作，经检查才发现。这类病例都可能会被排除在研究之外。而影响对心肌梗塞预后研究的判定，产生偏倚。这种偏倚在临床研究中最为
第九章 常见偏倚及其控制
第九章常见偏倚及其控制(Biases and Their Control） 第一节研究结果的变异性 1、研究结果的变异性（Variability）数据（指标）的变动或波动。它可存在于不同水平，包括个体水平，群体水平和样本（研究）水平。 2、变异性的来源：⑴生物学（真实）变异和测量变异：物学变异反映真实的客观变异，测量变异反映测量过程的误差。⑵随机变异和系统变异：随机变异（误差）的绝对值和方向（符号）交错变化，并呈有界范围的正态分布。系统变异（误差）的绝对值和方向保持恒定。测量误差分为随机误差和系统误差。 3变异的水平：⑴个体水平的变异性：指某个体特征测量值的变化，它可以是个体真值随时间的改变，也可以是由 于测量误差引起的变化 ⑵群体水平的变异性：可以看成是各个体的累计变异，因为构成群体的各个体具有不同的遗传素质 并受到不同的环境影响。群体的变异程度常常大于个体的变异。也受到测量 误差的影响。 ⑶样本水平的变异性：指通过不同样本的研究所得结果的差异性。 第二节研究的真实性 一、概述 研究真实性或效度（Validity）指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。 研究误差是研究真实性的反面。 研究误差的两种常见类型：随机误差(random error) 系统误差(systematic error) 随机误差(random error)：指随机抽样所得统计量与总体参数的差异 ?由抽样（机遇）所致，通常与测量过程及其它变量的影响无关，无方向性 ?可通过统计学方法估计和评价 ?是不可避免的，但通过合理的设计、正确的抽样（加大样本量等）可使之减小 系统误差(systematic error) ?随机误差以外的误差，任何研究都有发生的可能 ?在流行病学调查研究中系统误差又叫偏倚（bias） ?可以通过严格的设计、实施、分析来尽可能地控制 ?重复试验及增加样本含量并不能减小系统误差 研究的可靠性或信度（reliability）亦称精确度（precision），就是反映研究结果中随机误差大小的程度，随机误差小则研究信度高。 二、内部真实性 内部真实性internal validity指研究结果与实际研究对象真实情况的符合程度,它回答一个研究本身是否真实或有效。 改善措施：限制研究对象的类型和研究的环境条件。 三、外部真实性 外部真实性（external validity）研究结果与推论对象真实情况的符合程度，又称为普遍性（generalizability）。它回答一个研究能否推广应用到研究对象以外的人群。
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法
一文解析临床研究中的偏倚及控制方法 在临床科研过程中，我们都致力于一点，就是让分析所得的关联性（association）尽量接近病因性（causation）。除了应用统计学方法以外，非常重要的就是从根本上分析造成偏倚（bias）的原因并控制误差和偏倚。正如LinkLab前文所提及的，我们需要重点分析和排除的误差包括：随机误差和系统误差（bias），以及发现和解释效应修正（effect modification）。其中随机误差是随机分布且不可预测的，因此除了增加样本量或重复测量取均值外别无他法。但对于系统误差和效应修正却可以得到控制或解释，帮助理解所得结论。 系统误差包括：混淆偏倚（confounding）、选择偏倚（selection bias）和信息偏倚（information bias）。其中，信息偏倚(information bias)是指在研究的实施阶段中从研究对象获取研究所需的信息时产生的系统误差，其原因是由于诊断疾病、测量暴露或结局的方法有问题，导致被比较各组间收集的信息有差异而引入的误差。本文将不对其进行描述。 阅读此文前强烈建议您阅读LinkLab 2015年11月6日《流行病学也好玩（四）：一种方法教会你理清科研思路》，之后就能轻松理解清楚误差和偏倚，以及有效的解决方法。 混淆偏倚（confounding） E：暴露变量（exposure）； Y：结果变量（outcome）； C：混淆因素 在研究暴露与疾病的联系时，C作为混淆因素（confounder）必须满足：
1）与exposure相关联； 2）与outcome相关联且不是因为exposure； 3）不在E和Y的因果链上。 但并不是满足这三个条件就是混淆因素。由于混杂变量的存在，造成了观察到的联系强度偏离了实际情况，则称为混杂偏倚。 小测试： 假设A＝exposure，Y＝outcome，哪些图的L不是混淆因素呢？ 答案就是最后一个图。 混淆因素严重干扰我们对于risk的估计，所以必须想办法控制这些variable。但是有时候因为我们需要考虑的混淆因素不可测量，为了能够分析出真实的结果，可以使用surrogate confounder来控制混淆因素。 如下图： U为不可测量的混淆因素，为了控制U，我们可以替代使用能够代表U的其他变量L 来分析。比如，我们需要考虑社会地位这个因素，因为无法测量社会地位，所以我们可以使用教育、收入、住址、学历等因素代表社会地位进行分析。
外科临床研究的偏倚和真实性分析
本刊特稿 文章编号：1005-2208（2010）01-0014-04 外科临床研究的偏倚和真实性分析 楼文晖 【摘要】外科临床研究的结果有内在和外在的真实性，内在真实性与研究的设计和实施有关，反映的是临床研究的真实可信性；外在真实性反映的是研究结果是否有推广价值。临床研究的设计和实施过程中因各种原因而产生偏倚，会影响研究的内在和外在真实性。通过双盲、随机、研究方案的标准化等措施可一定程度上避免偏倚的产生。外科医生熟悉临床偏倚产生的环节和原因，有助于判断外科临床研究结论的真实性，从而在自己的临床实践中更好地运用研究结果。 【关键词】外科；临床研究；偏倚；真实性 中图分类号：R6文献标志码：C Bias and validity in surgical clinical trial LOU Wen-hui.Department of General Surgery,Zhongshan Hospital, Fudan University,Shanghai200032,China Abstract There are internal validity and external validity in clinical trial.Internal validity closely related to clinical trial design and execution,which reflects the accuracy of its conclusions about an intervention’s effects on a given group of subjects under a study’s specific circumstances.External validity deals with the applicability of a study’s conclusions to the real world.Bias generated during the design and execution of clinical trial will jeopardize the internal and external validity。These biases may sometimes be ameliorated by randomization,blinding,and intervention standardization.It is helpful for surgeons to understand the reason behind bias,so as to judge the validity of a surgical clinical trial and properly apply the conclusion in real clinical setting. Keywords surgery;clinical trial;bias;validity 循证医学已成为现代医学的基础。循证医学证据来源于不同的临床研究，认识临床研究真实性，一方面有助于外科医生设计和实施合格的临床研究；另一方面也能判别不同的临床研究的真伪，并采纳这些循证医学证据应用于自己的日常工作。 当外科医生阅读一份临床研究报告时，通常会问两个问题：（1）这份报告可信吗？（2）研究结果如何应用于我的 临床实践？第一个问题针对的就是研究的内在真实性（internal validity），第二个问题针对的是外在真实性(external validity)。临床研究的内在真实性与研究的设计和实施有关，反映的是临床研究的真实可信性，是内涵和生命；临床研究的外在真实性反映的是研究结果是否有推广价值，是临床研究的外延，反映的是离开了研究设计的特定环境，在真实的日常临床实践中该研究的结论是否依然具有适用性。 一个好的临床研究一定是兼具内在和外在真实性的，没有内在真实性就没有外在的真实性。但有内在真实性，不一定有外在真实性，再好的研究，如果研究报告撰写得很糟糕，表述不清，读者无处判读何时（when），如何（how），哪些人群（who）中推广研究结果；或者研究设计中实施的条件尤其是入组和排除标准很苛刻（特定医院，特定从业者，特定干预措施，特定的人群），则这样的研究就缺乏外在真实性。 临床研究中的偏倚（bias）是危及其内在真实性和外在真实性的主要原因。识别偏倚的不同形式，有助于临床医生判断研究的真实性。本文着重分析外科临床研究中可能产生的常见偏倚及对临床研究的影响。 1研究开始前的偏倚 1.1易感性偏倚（susceptibility bias）易感性偏倚的一种形式是选择偏倚。研究开始前，要制定入组标准，但如果入组标准本身蕴含了可能影响研究结果的因素，那就产生了选择偏倚。譬如比较开腹胃癌根治手术和腹腔镜胃癌根治术的并发症，把肥胖（BMI>30）作为选择指标之一，即可产生选择偏倚，因为肥胖对开腹手术切口感染的影响要显著大于对腹腔镜手术。 影响研究结果的因素很多，有些可知、有些未知，逐一检验哪个因素可能影响研究结果是不可能的。避免选择偏倚的最佳方法是前瞻性双盲随机对照研究（RCT）。但很多外科研究涉及手术操作，让研究者（外科医生）和病人完全双盲其实是做不到的。因为手术是外科医生做的，他很清楚自己在哪例病人身上做了什么手术，而很多时候病人也知道自己接受了何种治疗。在NSABP研究中［1］，乳腺癌病人随机接受三种治疗中的一种：区域乳腺切除、区域乳腺切除联合放疗、全乳腺切除。在这样的研究中，医生、病人都知道接受的是何种治疗，从而不可避免地会影响治疗的选择以及治疗效果的评价，因此选择偏倚的产生是不可 作者单位：复旦大学附属中山医院普外科，上海200032 E-mail：wenhuilou@https://www.360docs.net/doc/dc16268819.html,
误差定性分析
误差定性分析 默认分类2008-09-04 19:13 阅读3 评论0 字号：大中小 1.3误差定性分析与避免误差危害 上面给出的误差估计方法只对运算量很少的情形适用，对大规模数值计算的舍入误差估计目前尚无有效的方法做出定量估计，为了确保数值计算结果的正确性，应对数值计算问题进行定性分析，以保证其舍入误差不会影响计算的精度，这就是本节要讨论的问题. 1.3.1病态问题与条件数 对一个数值问题，往往由于问题本身而使计算结果相对误差很大，这种问题就是病态问题.例如计算函数 值f(x)，若x的近似值为x*，其相对误差为，函数值f(x*)的相对误差为，它们相对误差之比的绝对值为 (1.3.1) Cp称为计算函数值f(x)的条件数，如果Cp很大，将引起函数值f(x*)的相对误差很大，出现这种情况时，就认为问题是病态的.例如，，则Cp=n，它表示相对误差可能放大n倍.如n=10,有f(1)=1,f(1.02)≈1.24,若x=1，x*=1.02，则自变量相对误差为2%，而函数值f(1.02)的相对误差为24%，这时就认为问题是病态的.一般情况下若条件Cp≥10，则认为是问题病态，Cp越大病态越严重. 其他计算问题也要分析是否病态，例如解线性方程组，如果输入数据有微小误差，引起解的误差绝对值很大，就认为是病态方程组. 例1.4求解方程组
解当α=1，系数矩阵奇异，方程无解，当α≠1，解为，，当α≈1，若输入数据α有误差，则解的误差很大，例如，当α=0.99,解x≈50.25，当α有误差，α*=0.991，则解x*≈55.81，误差│x-x*│≈5.56 很大，问题病态.对此例中应用式(1.3.1)求Cp得 当α=0.99时Cp≈100，故问题病态.只当Cp<< 1时问题才为良态.
偏倚及其控制
偏倚及其控制文件编码（GHTU-UITID-GGBKT-POIU-WUUI-8968）
流行病学中常见的偏倚及其控制 误差（error）对事物某一特征的测量值偏离真实值的部分。包括随机误差、系统误差随机误差：指随机抽样所得的均值与总体参数的差异，也称抽样误差。只能减少，不能避免。 随机误差的两个特点 1、样本的观察值都在平均值上下分布，从许多无偏倚样本中得到的观察值均数，假如数量较大，总是趋向于接近总体值； 2、随机误差的范围可以用可信区间估计，当保持随机方法而加大样本时，样本均值逐渐向总体均值接近。 系统误差：当对群体的某一特征做一次测量或对某一个体的某一特征做多次测量时，所得均值与总体间的真实性也会产生误差，如果误差向量的方向一致或基本一致时，这种误差称为系统误差。 随机误差和系统误差的区别 1、假设一项研究可以将样本量增至无穷大，如果研究样本无穷大能使误差减小到零，则此误差为随机误差。系统误差不受样本量增加的影响，因此在研究样本无穷大时仍然存在的误差是系统误差； 2、适当的重复试验或增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。 偏倚（bias）：指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量系统地偏离了目标人群中该变量的真实值，使得研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差，这是由系统误差造成的。 选择偏倚（selection bias ）：指被选入到研究中的研究对象与没有被选入者特征上的差异所造成的系统误差。主要产生于研究的设计阶段，在各类流行病学研究中均可能发生，以在病例对照研究与现况研究中为常见。 常见的选择偏倚 1、入院率偏倚（admission rate bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s bias）,是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时，由于入院率的不同或就诊机会的不同而导致的偏倚。 用住院病例进行研究时可能没有包括： 1)抢救不及时死亡的病例 2)距离医院远的病例 3)无钱住院的病例 4)病情轻的病例 2、现患-新发病例偏倚（Prevalence-incidence bias）又称奈曼偏倚（Neyman bias）,凡因现患病例与新病例的构成不同，只调查典型病例或现患病例的暴露状况，致使调查结果出现的系统误差都属于本类偏倚。 3、无应答偏倚和志愿者偏倚（non-respondent bias and volunteer bias）无应答者指调查对象中那些因为各种原因不能回答调查研究工作所提出的问题的人。一项研究工作的无应答者可能在某些重要特征或暴露上与应答者有所区别。如果无应答者超过一定比例，就会使研究结果产生偏倚，即无应答偏倚。