流行病学研究中的偏倚及其控制.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,流行病学研究中偏倚及其控制,1、选择偏倚,2、信息偏倚,3、混杂偏倚,流行病学研究中的偏倚及其控制,第1页,误差（error）,（1）随机误差（抽样误差；random error）：是因抽样产生样本统计量与总体参数之间差异。即标准误（standard error，SE）,抽样误差与样本含量关系：,式中：,N,为样本含量,为抽样误差（标准误）,为总体各变量值变异程度,（2）系统误差（偏倚；systematic error；bias）：由一些不能准确定量但恒定原因造成，使调查结果偏离总体真值误差。,起源：1）受试者：抽样不随机；受试者本身变异,2）观察者：倾向性暗示；个人技术偏差,3）仪器、试剂：仪器未校正，使用不妥，发生故障；,试剂未标准化；,4）非试验性外环境原因：气象；照明；震动；声响,流行病学研究中的偏倚及其控制,第2页,第一节 选择偏倚（select bias）,一、定义：选入研究样本研究对象与未被选入者之间特征差异造成系统误差。,二、种类,（一）入院率偏倚（Berkson）：以医院病人为研究对象时，因为入院率不一样而造成偏差。例：,表10-1 因不一样住院率而住院A、B患者及其与原因X关系,造成不一样疾病入院率不一样原因：医院技术专长；患者疾病严重程度、经济情况、就诊方便程度等（医院、病人双向选择）。,疾病 暴露于X者 非暴露于X者 累计 X暴露率(%)OR P,实际人群,A（对照）200 800 1000 20 1 1,B（病例）200 800 1000 20,累计 400 1600 20,住院率（对照A=50%；病例B=20%；暴露于原因X者40%）,A（对照）140 400 540 25.9 1.86 0，有选择偏倚,OR,0,OR,上例选择概率：若0，有选择偏倚,OR,0,0 说明高估了OR值),A,样本,B,C D,A,0,B,0,C,0,D,0,a,=,A,0,/,A,b,=,B,0,/,B,g,=,C,0,/,C,d,=,D,0,/,D,流行病学研究中的偏倚及其控制,第6页,三、控制,1、对偏倚要有丰富知识,2、严格掌握研究对象纳入和排除标准,3、提升应答率，降低失访率,4、采取各种对照,流行病学研究中的偏倚及其控制,第7页,第二节 信息偏倚（观察偏倚；observational bias）,一、定义：在从研究对象收取所需信息时产生偏倚。其表现是使研究对象某种特征被错误分类（misclassification）。,二、种类：,（一）回想偏倚（recall bias）：因为研究对象不能准确、完整地回想以往发生事情和经历时所产生差异。,原因：1、事件或原因频率低，被遗忘。,2、事件久远,3、对调查事件关心程度和回想认真程度,例：孕妇接收X线照射：医院统计与回想符合率未73%,流产史：前发生，完整回想率为82%；以前则为73%,（二）汇报偏倚（说谎偏倚；reporting bias）：因为研究对象有意扩大或缩小一些信息造成偏倚。,例：缩小信息：性乱史；青少年吸烟史,扩大偏倚：职业危害（为获取福利）,流行病学研究中的偏倚及其控制,第8页,（三）诊疗怀疑偏倚（diagnosis suspicion bias）：因为研究者和被研究者事先了解被研究者暴露或分组情况，怀疑被研究者已经患病，或希望出现研究阳性结果，因而在诊疗或分析时做出带倾向性判断。如对暴露组、或试验组检验细致程度大于对照组。该偏倚常见于队列和试验研究，在病例对照研究种也存在。,例：某项关于心脏病病因研究对冠心病猝死定义为：若病例发病数分钟内死亡，未发觉其它病因，或生前史亦不能提供其它死因，可认为是冠心病猝死。（造成突然死亡其它原因有蛛网膜下腔出血、呼吸系统疾病等）,（四）暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）：研究者事先了解研究对象患病或结局，可能会对其以与对照组不可比方法探询认为与某病或结局相关原因。对同一组研究对象以不一样方法调查，结果会出现很大差异。,例：儿童甲状腺癌患者放射性物质暴露史调查：在36例和22例两组患儿中，以查找医疗统计法调查有暴露史者分别为28%和0，问询调查为47%和50%。,（五）测量偏倚（detection bias）：对研究所需指标进行测量时产生偏倚。原因：仪器不准；检验技术不熟；责任心不强。,流行病学研究中的偏倚及其控制,第9页,二、测量,1、判断错误分类类型：以实际信息（客观检验、统计）取得情况为金标准，比较调查所得情况，计算特异度、灵敏度。,例：表10-3 病例和对照组调查与实际暴露情况比较,病例组：灵敏度=54/60=0.90 特异度=28/40=0.7,对照组：灵敏度=27/30=0.90 特异度=49/70=0.7,结论：无差异错误分类：两组特异度、灵敏度相等，即信息偏倚所,值错误分类等同地分配在两组（,OR,x,OR,),有差异错误分类：两组特异度、灵敏度不等，即信息偏倚所,值错误分类不等同地分配在两组（,OR,x,OR,),调查 实际暴露情况（金标准）,暴露 病例 对照 .,情况 +-累计 +-累计,[phone],-6 28 34 3 49 52,累计 60 40 100 30 70 100,流行病学研究中的偏倚及其控制,第10页,2、判断信息偏倚方向和大小：,比较以实际信息OR值（OR）,和调查信息OR值（ORx）,信息偏倚=,(,ORx,-,OR,)/,OR,若=0，无信息偏倚,ORx,=,OR,若0，有信息偏倚,OR,x,OR,上例选择概率：若0，有信息偏倚,ORx,OR,此例：OR=(6070)/(3040)=3.5,ORx=(6652)/(3448)=2.1,选择偏倚=(2.1-3.5)/3.5=-0.46,-0.46,aRR,(,f,)，为正混杂，,cRR,高估了原因与疾病之关联,4）,如,cRR,aRR,(,f,)，为负混杂，,cRR,低估了原因与疾病之关联,3、方向及程度:,1）测量公式：混杂偏倚=,cRR,-,aRR,(,f,)/,aRR,(,f,),2）判断:若该值=0,无混杂;,若该值为正值，则为正混杂,若该值为负值，则为负混杂,流行病学研究中的偏倚及其控制,第14页,例：以病例对照研究一章中之实例,1、计算,cOR,：,表5-5 口服避孕药(OC)与心肌梗死(MI)关系,cOR,=,ad,/,bc,=2.2,OC 病例 对照 累计,+39(a)24(b)63(n1),-114(c)154(d)268(n0),累计 153(m1)178(m0)331(t),流行病学研究中的偏倚及其控制,第15页,2、观察年纪与心肌梗死几口服避孕药之关联,表5-8 年纪与MI之关联,OR=0.48；,c,2,=7.27,说明年纪与心肌梗死有联络,（小年纪有保护作用）,。,年纪不是OC和MI中间步骤,40岁 40岁,MI 26 88,对照 59 95,表5-8 年纪与OC之关联,OR=3.91；,c,2,=8.89,说明年纪与口服避孕药也有联络。,年纪是研究OC与MI关系时混杂原因,40岁 40岁,OC 17 7,对照 59 95,流行病学研究中的偏倚及其控制,第16页,3、用Mantel-Haenszel法计算年纪调整后OC与MI,aOR,(,f,):,表5-7 口服避孕药与心机梗死关系病例对照研究按年纪,混杂偏倚=(2.2-3.97)/3.97=-0.446,-0.440，说明年纪对OC与MI之关联有混杂作用，使OR值低估了44%。,40 40岁 .,服OC 未服OC 累计 服OC 未服OC 累计,病例 21(a1)26(b1)47(m11)18(a2)88(b2)106(m12),对照 17(c1)59(d1)76(m01)7(c2)95(d2)102(m02),累计 38(n11)85(n01)123(t1)25(n12)183(n02)208(t2),流行病学研究中的偏倚及其控制,第17页,三、控制,（一）限制（restriction）：设计时限制研究对象入选,条件。例：研究OC与MI关系时，如认为年纪为混,杂原因，可只选某一年纪组妇女为研究对象。,（二）匹配（matching）：在试验和非试验研究中均可,应用,（三）随机化（randomization）：使潜在混杂原因在,各组分配均匀。惯用于试验研究。,（四）统计处理：分层、多原因分析,流行病学研究中的偏倚及其控制,第18页,