定義和類別:\ x0d \ x0d \偏倚是由於研究中(從設計到實施)的系統性誤差和解釋結果的片面性，使得研究結果與其真值之間存在壹定的差異。因為是系統誤差造成的，增加樣本並不能減少。壹個事實壹旦被創造出來，它的影響就無法消除。因此，從設計到整個研究過程都必須認識和控制偏倚。病因學研究中有10多種偏倚，可概括為選擇性偏倚、信息性偏倚(測量和觀察)偏倚和混雜偏倚。\x0d\ (1) selectionbias)\x0d\ \在選擇研究對象時，實驗組和對照組的建立(納入標準)不正確，使得兩組除治療因素外，從壹開始就存在顯著差異，從而產生偏倚。常見的有:\x0d\1。admissionratebias(入院率偏倚)由於疾病的嚴重程度不同，醫療條件不同，人們對某種疾病的認識和理解程度不同，不同疾病的人(或具有某種特征的人)的住院率是不同的。如果從醫院選擇質控品時不註意這壹點，會造成偏倚。這種偏差最早是由伯克森發現並描述的，因此也被稱為伯克森偏差或伯克森謬誤。\x0d\2。預防-發病偏倚(也稱內曼偏倚)容易出現在病程短的嚴重致命疾病中，如心肌梗死，有些病例在送醫院前已經死亡。如果只把幸存的案例作為研究對象，勢必會產生偏差。這些死亡病例通常不計入心梗患者總數，以至於上報的患者數少於實際患者數。再比如，在病例對照研究中，有意無意地排除(或增加)了壹些病例，也可能出現偏倚。例如，在研究吸煙與肺癌的關系時，對照組包括慢性支氣管炎和冠心病。因為這兩種疾病都與吸煙有關，所以吸煙與肺癌的OR降低，甚至看不到作為肺癌病因的吸煙。還可以用病例對照的方法討論病因的偏倚，如患肺癌後戒煙、患高血壓後減少飲食口味、不吃動物脂肪(肥肉)、適當增加體力活動等。在病例對照研究中可以抵消這些因素的致病作用。再比如乳腺癌與利血平關系的病例對照研究。對照組中排除了心血管患者(包括相當壹部分服用利血平的高血壓患者)，因此得出結論:利血平是乳腺癌的危險因素。在另壹項研究中，所有病例都包括在內，但沒有發現這種相關性。\x0d\3。detectionsignalbias(unmaskingbias)如果某種因素能夠引起或促進某種癥狀(與所研究疾病的體征或癥狀相似)的出現，患者就會去找醫生，這樣會提高疾病的發現幾率，使人誤以為某種因素與疾病有因果關系。這種錯誤連接造成的偏差稱為檢測信號(或檢測癥狀)偏差。例如，研究發現，子宮內膜癌與更年期服用雌激素有關。這項研究的結果是，更年期女性服用雌激素會導致子宮不規則出血，因此有更多機會接受子宮內膜檢查，增加了發現子宮內膜癌的機會。不服用雌激素的子宮內膜癌，往往沒有明顯的癥狀，發現的幾率更小。以刮宮或子宮切除術作為子宮內膜癌的診斷時，更年期服用雌激素的OR為1.7，而子宮出血患者的OR為9.8，差別較大。顯然，看醫生子宮出血增加或。這種偏差就是檢測信號偏差。\x0d\4。無反應偏差是指由於研究對象對研究內容的不同反應而產生的偏差。如果通過溝通調查吸煙情況，不吸煙者和吸煙者的回答率可能會有很大差異。無反應者的暴露或疾病狀態可能與反應者不同。如果不應答者的比例很高，那麽應答者的研究結果可能會出現嚴重偏差。因此，需要在研究報告中如實說明回復率，並評估其對結果可能產生的影響。與有些人不回應相反，有些人特別願意或願意接受調查或測試。這些人往往是比較關心自身健康或者自覺患有某種疾病的人，想得到壹個被檢查的機會。他們的特征或經歷並不代表目標人群。由此產生的偏差被稱為誌願者偏差。\x0d\總之，無論是什麽原因導致觀察組和對照組的成員不來自同壹人群，除研究因素外的相關因素在兩組中的分布都會不平衡，從而產生選擇偏倚。\x0d\ (II) measurementbias或informationbias)\x0d\ \在觀察或測量觀察組和對照組時，頻率和/或強度存在差異，導致最終判斷出現偏差。在非盲觀察中，這種偏倚更容易發生，因為觀察者知道誰在觀察組，誰在對照組。\x0d\1。回憶偏倚(recallbias)特別是在病例對照研究中，過去的情況(甚至是遙遠的情況，如癌癥病因學研究)需要觀察者回憶，回憶的準確性會受到影響。病例組可仔細回憶(尤其是懷疑某因素與某種疾病有關時，如吸煙、被動吸煙與某些癌癥、口服避孕藥與下肢血栓性靜脈炎、服用雌激素與子宮內膜癌等。)，而對照組可能不會仔細回憶，尤其是當研究人員反復提醒案例組是否存在這些因素時(誘導他們回答，更容易出現偏誤——尋求偏誤)。有時候某種癥狀或狀態的存在會誘發或加強其與某種因素的聯系，比如前段提到的子宮內膜癌，其與口服雌激素有關的結論就是這個，這叫exposuresuspicionbias。\x0d\2。可疑的診斷偏差當觀察者知道被觀察人的壹些信息時，會有意識或無意識地重點詢問和核對相關信息(例如，服用口服避孕藥的女性會仔細檢查自己是否有下肢血栓性靜脈炎，下肢血栓性靜脈炎的女性會仔細詢問口服避孕藥史)，因此有可能得出兩者有關聯的結論。但實際上可能是偏見造成的。\x0d\3。控制組的成員有意或無意地應用了實驗組的措施。例如，在使用低鈉鹽降低鈉攝入量與高血壓的關系時，對照組成員也可以購買低鈉鹽(因為他們接受宣傳後認為低鈉鹽可以預防高血壓)，從而使判斷結果出現偏差(汙染偏差)。實驗組成員有意或無意地接受研究因素以外的措施，使結果對實驗組有利，稱為幹擾。在非盲觀測條件下最容易出現幹擾和汙染。\x0d\ (3)當混雜bias)\x0d\ \混雜\因素存在時，在分析結果時可能會將某壹因素錯誤地視為某壹結果的原因。即存在混合偏倚。上壹節談到了混雜因素。\x0d\混雜偏倚使得研究結論無法反映真實的因果關系。這種偏倚往往是由於研究者專業知識的限制，不知道混雜的存在，或者雖然知道但不知道它的存在。混合偏倚往往在數據分析階段顯露出來。所以壹旦知道了，就可以試著改正。\x0d\混雜因素:①不是要研究的暴露因素，而是研究過程中收集的常規(如年齡、性別、吸煙、飲酒等生活習慣)，是壹個額外變量；②是所研究疾病的危險因素，或通過其他危險因素間接發揮病因學作用；③它與所研究的暴露因素之間存在統計關系，但它們是獨立存在的。\x0d\本研究結果要結合專業知識考慮，可能存在壹些誇大或縮小其效果指數(RR或or)的混合因素。根據可能的混雜因素，對調整後的RR或or(記為aRR或aOR)進行分析，以便與原始的粗RR或OR(記為cRR或cOR)進行比較。如果aRR和cRR相似或者aOR和cOR相似，這個因素不是混雜因素，如果相差很大就是混雜因素。最常用的方法是根據可疑的混雜因素進行分層分析。即把有這個因素的RR或OR作為壹層比較，沒有這個因素的作為另壹層分析。也可以比較分層前後的x2值，然後用Mantel-Haen-szel法比較。如果分層前後沒有差異，說明分層因素不是混雜因素。還可以比較分層校正前的OR(cOR)和分層校正後的OR(aOR)。如果有區別的話，分層因子就是混合因子。\x0d\\x0d\控制措施:\x0d\ \ (1)混合偏倚\x0d\根據專業知識提前找出可能的混合因素，在設計中註意去除這些混合因素。混合發生在兩組之間分布不均勻的情況下。所以盡量做同樣的比較，防止混合因素的影響。\x0d\數據分析階段顯示的混雜偏倚可以通過上壹節描述的方法進行校正，如層次分析，也可以通過多元回歸分析和標準化進行處理，以確定混雜因素的影響。\x0d\ (2)選擇偏倚和測量(measurement)偏倚\x0d\這些偏倚產生於科研設計和觀察階段，主要是由於設計不良和/或測量偏倚。它是有方向性的，不能通過增加樣本量來減少。壹旦形成，就無法彌補，很可能需要重做。所以從設計之初就要考慮到各個環節可能出現的偏差，並加以防範。壹般要註意以下幾點:\x0d\1。在設計方案和研究方法的選擇上，應選擇論證性強的設計方案。\x0d\為避免選擇性偏倚，第壹個設計方案應為隨機對照設計方案。具有嚴格診斷標準和納入標準的隊列研究方案也更好。病例對照研究因其在臨床上易於實施而被廣泛應用。這時候壹定要註意嚴格選擇有代表性的研究對象(病例和對照)，做到病例和對照平衡，數據可靠，分析正確，或者應用多因素分析法。\x0d\2。嚴格限定納入標準，規定納入和排除標準。對於病例和對照的診斷應該有壹個“金標準”。盡量采用隨機分組的方法。采用配對方法進行病例對照研究，可以使病例和對照組具有良好的可比性。在測量和判斷結果時，應采用盲法，並盡可能應用客觀指標。分析中采用了層次分析法和標準化比率法。要有良好的科研作風和嚴謹的科學態度，爭取患者良好的依從性，降低失訪率。
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