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第四章. 偏倚的控制 与 病因推断. 第一节. 流行病学研究的偏倚. 一 ﹑ 偏倚的概念. (一)研究的精确性与真实性. 误差的定义: 指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分,即 测定值与真实值之差 。 分类:. 随机误差 系统误差(偏倚). 1 、流行病学研究的 精确性. 精确性 就是研究中 随机误差 的问题。 随机误差 主要来源于研究对象的选择过程,即抽样。它是不可避免的,可用统计学方法评价。
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第四章 偏倚的控制 与 病因推断
第一节 流行病学研究的偏倚
(一)研究的精确性与真实性 • 误差的定义:指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分,即测定值与真实值之差。 • 分类: 随机误差 系统误差(偏倚)
1、流行病学研究的精确性 • 精确性就是研究中随机误差的问题。 • 随机误差主要来源于研究对象的选择过程,即抽样。它是不可避免的,可用统计学方法评价。
1、流行病学研究的精确性 • 随机误差特点: • 没有固定方向和固定大小 • 一般呈正态分布
1、流行病学研究的精确性 • 提高精确性的方法: • (1)增加研究样本量; • (2)提高信息获取的效率:正确的设计。
2、流行病学研究的真实性 • 真实性: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。 • 真实性的反面,是研究中的系统误差的问题。 • 系统误差:由研究设计(方法的本身特点、设计的缺陷等)与实施过程的不恰当所致。
(二)偏倚的概念 • 指在流行病学调查或推论过程中所获结论系统地偏离真实值,属于系统误差。 • 凡夸大真实效应者为正偏倚。 • 凡缩小真实效应者为负偏倚。
(三)偏倚的特点 • 1、具有单方向性(可高于真值,也可低于真值); • 2、不能用统计学方法处理,只能够预先考虑到而加于预防和控制。
二﹑常见偏倚及其分类 • 偏倚可发生于设计、实施、分析至推断过程中; • 可存在于各种研究类型中,形式各异,大致可分为: • 选择偏倚(selection bias) • 信息偏倚(information bias) • 混杂偏倚(confounding bias)
(一)选择偏倚(selection bias) • 定义:是在研究对象的选取过程中,由于选取方式不当,导致入选对象与未入选对象之间存在系统差异,由此造成的偏倚称为选择偏倚。 • 多见于现况研究、病例对照研究、历史性队列研究等。
一 、选择偏倚 1、入院率偏倚 ※ • (伯克森偏倚Berkson bias):是指利用医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院率的不同而导致的偏差。 • 造成不同疾病入院率不同的原因:医院技术特长;患者疾病严重程度、经济状况、就诊方便程度等(医院、病人双向选择)。
一 、选择偏倚 2、检出症候偏倚 ※ • 某因素与某疾病本无关,但可引起所研究疾病的症状或体征,从而促使患者早就诊,提高了早期病例检出率,过高的估计了暴露程度。
一 、选择偏倚 3、现患-新发病例偏倚 ※ • 又称奈曼偏倚(Neyman bias),凡因现患病例与新病例的构成不同,只调查典型病例或者现患病例的暴露情况,致使调查结果出现的系统误差都属于本类误差。
一 、选择偏倚 4、无应答偏倚 • 研究对象因各种原因对研究的内容不予回答而产生的偏倚,称为无应答偏倚。
一 、选择偏倚 5、易感性偏倚 • 观察对象可能因各种主客观原因不同,暴露于危险因素的概率不同,使得各比较组对所研究疾病的易感性有差异,从而可能夸大或缩小了暴露因素与疾病间的关联强度,导致两者间的虚假联系。
一 、选择偏倚 6、时间效应偏倚 • 对于肿瘤、冠心病等慢性病,从开始暴露于内外危险因素到发病有一个漫长的发病过程。在进行病例对照研究时,特别是在选择对照组时,往往容易把暴露后即将发病的人、已发生早期病变而未能检出的人作为非病例而进入对照组,从而导致研究结果发生偏倚。
一 、选择偏倚 7、领先时间偏倚 • 在应用筛检发现的病例进行预后或疗效研究时,有相当一部分患者是属于早期病例,其生存期自筛检之日算起。在观察某因素对预后的影响时,即使措施无效,也会因为确诊时间的领先而出现这些病例的生存期长于症状出现后被医院确诊病例的生存期的假象。
选择偏倚控制方法 • 主要应通过科学的研究设计和认真的实施,避免其发生。因为存在选择性偏倚的资料一般情况下很难给予纠正。
选择偏倚控制方法 • 1、了解整个研究中可能出现的选择偏倚,并在研究设计过程中尽量避免; • 2、严格掌握研究对象纳入和排除标准,应尽可能地降低拒绝参加人员的比例;
选择偏倚控制方法 • 3、取得研究对象合作,减少无应答、失访; • 4、尽量采用多种对照。
二、信息偏倚 (二)信息偏倚(information bias) • 又称测量偏倚或观察偏倚。 • 指在流行病学调查收集资料阶段,由于测量暴露或测量结局的方法有缺陷,使各比较组所获得的信息产生的系统误差。
二、信息偏倚 (二)信息偏倚 • 信息偏倚的来源: • 测量不可靠(暴露、疾病) • 诊断标准不明确(疾病) • 原始记录不完整
二、信息偏倚 1、诊断怀疑偏倚 • 研究者事先已经知道了研究对象对研究因素的暴露情况,因而会在研究过程中对暴露组会更加仔细的寻找某种结果,但对于对照组的研究对象则不会这样,从而产生偏倚。 • 主要发生在随访性质的研究。
二、信息偏倚 2、暴露怀疑偏倚 • 发生于研究者事先知道研究对象患有某种疾病,而在资料收集过程中会对患病者比对未患病者更仔细收集暴露因素,而产生偏倚。
二、信息偏倚 3、回忆偏倚 • 研究对象在回忆以往发生的事情或经历时, 由于在准确性和完整性上的不同而产生的系统误差。原因: • 1、事件或因素频率低,被遗忘; • 2、事件久远; • 3、对调查事件的关心程度和回忆的认真程度。
二、信息偏倚 4、报告偏倚 • (说谎偏倚)由于研究对象有意夸大或缩小某些信息而导致的系统误差。 • 常见于对敏感问题的调查。例: • 缩小信息:青少年吸烟史 • 扩大偏倚:职业危害(为获取福利)
二、信息偏倚 5、测量偏倚 • 对研究所需指标进行测量时产生的偏倚。 • 原因:仪器不准;检验技术不熟;责任心不强。
二、信息偏倚 6、错误分类偏倚 • 指由于在测量暴露和疾病时标准不统一或者方法不当,导致在病例组与非病例组,暴露组与非暴露组之间的错误分组,从而引起的偏倚。
信息偏倚控制方法 • 1、严格的调查设计和研究人员的科学态度,严格的质量控制措施; • 2、尽可能采用“盲法”收集资料;
信息偏倚控制方法 • 3、尽量收集客观指标的资料; • 4、采用调查技巧避免回忆偏倚; 生物学标记物。它们可以用来测量易感性、内暴露(实际进入体内)剂量或生物学效应(剂量)等。
信息偏倚控制方法 • 5、收集资料的范围可以适当广泛些,借以分散调查人员和研究对象对某项因素的注意力,减少某些偏见带来的偏倚。
(三)混杂偏倚(confounding bias)※ • 指暴露因素与疾病发生的相关(关联)程度受到其他因素的歪曲或干扰。 • 混杂的本来含义是“混合掺杂”( mixing together ),这里是指暴露因素对疾病的独立效应与混杂因素的效应混在一起,造成对暴露因素效应的估计偏倚。
(三)混杂偏倚(confounding bias)※ • 在研究某因素与某疾病关联时,由于某个既与疾病有制约关系,又与所研究的因素有联系的外来因素的影响,掩盖或扩大了所研究的因素与疾病的联系,这种现象或影响叫混杂,其所带来的偏倚叫混杂偏倚,该外来因素叫混杂因素。
(三)混杂偏倚 • 继发关联(secondary association):是一种纯粹由混杂偏倚产生的关联。 • 即怀疑的病因(暴露)E与疾病D并不存在因果关系,而是由于两者(E,D)有共同的原因C,E,D同C存在关联,从而继发产生E与D的关联。
(三)混杂偏倚—例 • 高血清胆固醇是冠心病的危险因素,高血清胆固醇可产生沉积于眼睑的黄色瘤,从而导致黄色瘤与冠心病的继发关联。另外,E与C也可以由于相关(因果方向不明)而产生继发关联:
三、混杂偏倚 冠心病E 高血清胆固醇C ? 黄色瘤D
(三)混杂偏倚--控制方法 • (1)限制:指针对某些潜在的混杂变量, 对研究对象的入选条件加以限制; • (2)配比: • (3)随机化: • (4)分层抽样:
第二节 病因及其推断
一、病因的概念 • 流行病学的目的是预防疾病。为了达到这个目的,我们有必要首先了解疾病是怎样发生的。 • 自从有了人类社会以来,人类尤其是医学家们就关心疾病发生的原因—病因。
一、病因的概念 • 1、古代的病因: • 迷信阶段----古代人常将疾病的发生归因于:鬼神、上帝、天意; • 疾病是由于人类的罪恶,惹怒了上帝而引起的。认为信仰上帝,才能给人带来健康。人们靠祈祷、拜佛及求神等方式以求平安无病。
一、病因的概念 • 2、特异病因学说: • 在人类的漫长历史中,严重损害人类健康的疾病是传染病。例如:鼠疫、霍乱、天花等传染病广泛流行,严重的威胁人类的生命和健康 。 • Carclano指出,“疾病的种子是能繁殖其本身是微小动物”。
一、病因的概念 • 3、多因论学说: • 病原体万能时代持续了10-20年。 • 即使是传染病,单一病因学说不能解释传染病发生流行的原因。单一病因学说过于偏重病原体的致病作用,忽略了机体和环境的作用。
肺结核病: ⑴ 病原体:结核杆菌 ⑵ 宿主因素: ⑶ 环境因素: 机体抵抗力、免疫因素、 遗传因素 • 经济水平、 • 居住条件、 • 饮食营养水平。
疾病发生条件归纳为:※ • 1、致病因子: • 2、宿主因素: • 3、环境因素: • 生物性:病毒,细菌,立克次体,真菌。 • 物理性:有害的物理因素。 • 化学性:有毒化学物质。
一、病因的概念 • 3、多因论学说:※ • Lilienfeld:那些能使人群发病概率升高的因素,就可认为是病因,其中某个或多个因素不存在时,人群疾病频率就会下降。 Lilienfeld AM.(1920-1984)约翰.霍普金斯大学 流行病学教授
病因模型 • 用简洁的概念关系图来表达因果关系的概念模型。
病因模型 (1)生态学模型 • 将机体与环境作为一个整体来考虑。它们给出了寻找病因的分类大框架。 • 三角模型 (流行病学三角) • 轮状模型
病因模型 宿主 病原物 环境 图1 流行病学三角