临床研究中的偏倚和混杂

科研基金

2020-05-29

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在现实的临床研究中，很多人经过千辛万苦做完研究，把文章投出去以后，结果审稿老师说研究结果的可靠性和有效性不够。这种情况很可能是因为混杂因素和偏倚所造成的。二者就是笼罩在研究结果上的一层迷雾。那么我们如何识别和控制临床研究中遇到的混杂和偏倚呢？现在，就跟小编一起来看看吧。

临床研究中的混杂和偏倚可以说是无处不在，既有人为的混杂和偏倚，也有客观的混杂和偏倚，有些混杂和偏倚比较明显，而有些混杂和偏倚是潜在的，不容易发现。这些混杂和偏倚对临床研究结果的可靠性和有效性造成很大的影响 , 一项临床研究的质量在很大程度上取决于研究人员能否有效地识别和控制混杂和偏倚。

一、什么是混杂因素和偏倚？

1.什么是混杂因素

在临床研究中 , 常常存在一些因素（非研究因素） , 它们与研究因素和研究结局之间存在一定的关联 , 会使研究真正的因果关系受到影响。这些非研究因素就是我们所谓的“混杂因素” 。混杂因素应同时满足下列两个条件:(1)该因素影响研究的阳性结果（如阻止或促进） ;(2)该因素在对比组（暴露组和非暴露组）中的分布不同。

2.什么是偏倚

偏倚是指在临床研究中由于某种或某些因素的影响，导致研究结论与真实情况存在系统性误差（失真）。这种影响有的时候可能会夸大，有的时候也可能会缩小。它不能象混杂一样借助统计学方法给予纠正 , 而需要通过周密的研究设计，尽量使其减少到最低限度。根据研究中偏倚出现的阶段不同将其分为三类：选择性偏倚、信息性偏倚以及混杂性偏倚。

2.1选择性偏倚。主要产生于研究的设计阶段。研究人员在选择试验组和对照组患者时选择不当，导致在研究开始阶段两组患者存在其他因素（除研究因素外）分布的不均，最终导致研究结果与真实情况之间产生差异。

2.2信息性偏倚。信息性偏倚又称为测量偏倚，这种偏倚, 主要很可能会在研究的实施阶段发生。在资料收集阶段，由于观察和测量方法的不一致，使得各组所获得的信息偏离了真实情况。这样就会导致错误分组，在病例组与非病例组、暴露组与非暴露组之间造成混淆。信息性偏倚往往是由于研究人员的主观判断，检查或诊断标准，测量工具以及资料收集方法，或者患者因素造成。最常见的信息性偏倚包括诊断怀疑偏倚、回忆性偏倚、依从性偏倚、临床资料遗漏偏倚、家庭信息偏倚、顺序偏倚、不接受测量偏倚、不敏感测量偏倚、暴露怀疑偏倚等。

2.3 混杂性偏倚。在临床研究过程中，受到一个或多个既与疾病有关又与暴露因素密切相关的外部因素的影响，从而掩盖或夸大了暴露因素与该疾病的联系，称为混杂性偏倚。混杂性偏倚主要是因为设计和资料分析阶段未加以控制而造成，导致其影响研究结果的真实性。与选择性偏倚和信息性偏倚不同, 混杂性偏倚可在结果分析时进行评，通过分析暴露因素与疾病的相关性发生改变而说明混杂作用的存在。

二、如何控制混杂性因素与偏倚？

1.混杂因素的控制方法

首先，开展随机对照试验通过随机分组就可避免混杂因素的影响。然而 , 随机对照试验无法代替其他研究策略。那么如何避免观察性研究中的混杂因素呢？令我们感到庆幸的是，统计学方法就能帮助我们在资料分析时消除混杂因素的影响。常用于控制混杂因素的方法有Mantal-Haenszel 法和多元回归分析等。临床医生要充分重视混杂因素的存在，并在研究之前充分考虑各种可能存在的混杂因素。否则一旦出现疏忽，即使在资料分析时再好的统计学家使用再好的统计学软件也无法弥补这些过失。。

2.偏倚的控制方法

减少偏倚的关键在于研究设计以及研究实施过程中对细节的把控，从而识别哪些地方会出现偏倚。小编从文献中总结以下几点，临床医生在开展临床研究之前和实施过程中常自我思索这些问题就可以尽可能的避免出现偏倚。1）是否对研究人员作了具体规定？2）研究人群能否代表整个目标群体；3）研究因素/暴露因素和研究结局/患病的定义是否清楚？4）病例组的定义是否清楚？5）入排标准是否合理？6）对照组与病例组是否来自相同的人群？7）暴露状态是否会影响病例组和对照组的选择？8）如果是队列研究，除暴露因素外，其他因素是否相似？9）测量是否客观？10）研究是否在可能的情况下采用盲法？11）随访计划是否合理？12）分析方法是否合理？13）研究结局的解释是否以研究结果为基础？具体点来说，可通过下述一些方法避免发生偏倚，比如设置多种对照避免选择性偏倚；采用盲法收集材料、收集客观指标、广泛收集各种指标、研究人员时刻保证科学态度以及提高医患依从性等来避免信息性偏倚；可通过限制研究对象的条件、匹配可疑混杂因素、随机化、标准化、分层和多因素分析方法等避免混杂性偏倚。