临床研究中的混杂偏倚（下）

本文紧接上一篇文章《临床研究中的混杂偏倚（上）》，将详细讲解信息偏倚、混杂偏倚相关概念及控制方法等。

信息偏倚

信息偏倚（information bias) ，也称测量偏倚，也称为衡量性偏倚，观察性偏倚(observational bias。常发生于研究实施阶段，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。

偏倚可来自被调查者，也可来自调查者本身，也可来自用于测量的仪器、设备、方法等。

此种偏倚是在对试验组和对照组进行衡量观察时，存在频度和强度的差异，因而产生了最终结果判断上的差异。特别是研究在非盲法情况下进行观察时，若研究者既知道病人属于哪一组，又知道设计的目的和预期结果是什么，同时又用一些主观的或概念不清的观察指标时，极易发生衡量性偏倚。

信息偏倚的分类

·回忆偏倚(recall bias)

·报告偏倚（reporting bias）

·诊断怀疑偏倚(diagnostic suspicion bias)

·暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）

·调查者偏倚(observer bias)和被调查者偏倚(observee bias)

·测量偏倚

回忆偏倚

回忆偏倚(recall bias)：指研究对象在回忆过去发生的事件或经历时，由于记忆失真或不完整，其准确性、可靠性存在系统误差所产生的偏倚。常见于病例对照研究，或队列研究的既往史的记录中。

回忆偏倚产生的原因：

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，或有偏差；

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。

回忆偏倚应用场合：

回忆偏倚虽然存在大量偏倚，但有助于发现过往一些潜在“风险因素”，一般认为现在发生的疾病，可能与过往有联系，甚至与儿时有关。例如：儿时使用抗生素，长大会肥胖；儿时不接触土壤，容易哮喘；

减少回忆偏倚方法：

通过一定的调查技巧加以避免，如可选择一个与暴露史有联系的鲜明的记忆目标帮助其联想回忆等等。对在条件允许时询问到的暴露史，尽可能的与客观记录核实。可通过调查知情人或相应的调查技术获取正确的信息，让有经验的医生进行询问。

报告偏倚

报告偏倚：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。常用于临床研究中患者对症状或不良反应的自我报告。虽然，自我报告数据存在很大的报道偏倚，但是确实是患者主观察感受，仍然有很高临床价值。象疼痛，生活质量报告，不良事件等。

如何减少报告偏倚？

最好有其它定量指标进行辅助，如生化指标，影像学指标同时记录；

采用量表或其它半定量工具，量化疼痛级别。如VAS评分等；

让患者详细阐述，由医者进行客观判断；

让有经验医生询问患者，患者报告可能更合理。

诊断怀疑偏倚

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、队列研究和诊断性研究中，在病例对照研究中也可产生。诊断怀疑偏倚既可源于医生，也可发生于研究对象。

暴露怀疑偏倚

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。或年轻医生调查与经验丰富医生调查结果可能不同

测量偏倚（detection bias）

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。所用仪器、设备校正不准确，试剂不符合要求，使用方法的标准或程序不统一，分析、测试条件不一致，以及操作人员的技术问题等等，均可导致测量结果的不正确，使测量结果偏离真值。

所用调查表设计的科学性，记录是否完整，调查人员对工作的认真程度以及访问方式、态度等等，亦均可导致不准确的信息，产生测量偏倚

测量偏倚控制方法：

使用高质量的检测试剂，仪器，以及熟练的检测人员，或按标准操作规程操作。如病理样本保持，送检等需要遵循严格规范进行。采用中心化检测方法，采用盲法、第三方检测方法，双份检测方法，或一份检测两次方法。

参考指南：患者样本进行方法比对及偏倚评估：批准指南第二版（ EP9-A2），由NCCLS组织制订，在临床检验界内促进标准和指南的使用和发展。其中有大量有关减少测量偏倚的措施。

调查者偏倚

调查者偏倚指调查者在对试验组与对照组的调查中标准不统一，存在系统误差，造成的偏倚

所用调查表设计的科学性，记录是否完整，调查人员对工作的认真程度以及访问方式、态度等等，亦均可导致不准确的信息，产生测量偏倚

调查者偏倚控制方法：

采用经过验证过的调查表；

调查者事先经过培训；

采用严格的不易受主观因素影响的科学性指标；

采用盲法调查，即调查者不清楚被调查对象的分组状况；

调查表需要严格的质量控制。

调查者对工作的认真度不高、未采用正确的访问形式和态度，均能因调查者主观的偏向导致不准确的信息，发生系统误差，出现调查者偏倚。

混杂偏倚

混杂偏倚或称混杂(confounding)：由于一个或多个潜在的混杂因素(confounding factors)的影响，掩盖或夸大了研究因素与疾病结局（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。混杂因素在比较的人群组中分布不均，可以歪曲（掩盖或夸大）因素与疾病结局之间真正联系的因素。

即使混杂因素在两组中是整体均衡（统计学）的，也有可能对疾病的结局产生影响。因此，校正混杂因子后，得出的研究因素（自变量）对疾病的结局（因变量）的影响，才是“真正的”影响。

混杂因素特点：

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。

（Intermediate Factor)。

混杂偏倚产生的机理：

混杂因素在两组人群中分布不均衡所致。如：老慢支对肺癌的影响研究以RR描述暴露于老慢支的人群肺癌患病率是无老慢支人群肺癌患病率的倍数。但这是否真实，取决于暴露人群与非暴露人群肺癌易感性是否可比。导致肺癌的其它危险因素在两组间分布是否可比，如吸烟，遗传等因素是否一致。

混杂偏倚的方向：

根据混杂偏倚产生的机制及对结果不同，将混杂偏倚分成以下两种类型：

正混杂偏倚，也称阳性混杂，指由于混杂因素的存在使暴露因素与疾病之间的关联被夸大，即cOR>aOR；

负混杂偏倚，也称阴性混杂，指由于混杂因素的存在使暴露因素与疾病之间的关联被缩小，即cOR。

混杂偏倚的控制方法：

限制（restriction）：针对某一或某些可能的混杂因素，在设计时对研究对象的入选条件予以限制。通过制订入排标准，将可能出现的重大混杂，预先排除掉。

匹配：指在为指示研究对象选择对照时，使其针对一个或多个潜在的混杂因素与指示研究对象相同或接近，从而消除混杂因素对研究结果的影响。如病例对照研究，可以匹配年龄，性别，病程等因素。匹配的方法包括：成组匹配（或频数匹配，frequency matching）和个体匹配（individual matching）。

随机化（randomization）：指以随机化原则使研究对象以等同的机率被分配在各处理组中，从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。

另外，还有其它一些重要的控制方法。想学习更多内容请登陆MedSci临床研究学院（edu.medsci.cn），更多精彩课程等你来学。关注MedSci，下载MedSci医学App，随时随地看资讯，看课程。移动端学习课程只要一半积分。暑假大量免积分课程即将上线，还不行动起来？