流行病學/病因研究中的偏倚

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流行病學

病因及其推斷
- 病因的概念
- 病因研究的方法
- 病因推導
- 病因研究中的偏倚
- 病因研究中偏倚的控制

偏倚是在研究中（從設計到執行的各環節）的系統誤差及解釋結果的片面性而造成的，使研究結果與其真值出現了某些差值。因為它是由系統誤差所造成，加大樣本并不能使之減少。一旦造成事實，則無法消除其影響。因此，必須認識偏倚，從設計起直到整個研究過程均要加以控制。病因研究中的偏倚有10種以上，它們可以歸納為選擇性偏倚、信息（測量、觀察）性偏倚及混雜（混淆）性偏倚。

（一）選擇性偏倚（selection bias）

在選擇研究對象時，試驗組和對照組的設立（納入標準）不正確，使得這兩組人在開始時即存在處理因素以外的重大差異，從而產生偏倚。常見的主要有：

1.就診機會偏倚（入院率偏倚，admissionrate bias）由于疾病嚴重程度不同、就醫條件不同、人群對某一疾病的了解和認識程度不同等原因而使患不同種類疾病的人（或有某種特性者）的住院率不同。從醫院選取對照時，如果沒有注意到此點，則可引起偏倚。此種偏倚首先由Berkson發現并記述，因此，將此種偏倚又稱為Berkson偏倚或Berkson謬誤（fallacy）。

2.現患病例及新發病例偏倚（prevalence-incidencebias，又叫Neyman bias）此種偏倚易出現在病程較短的嚴重致死性疾病，如心肌梗死，部分病例在送到醫院前已死亡，如果只以存活的現患病例為對象，研究某因素的作用，必然產生偏倚。這些死亡病例通常未計入心肌梗死總發病人數中，以至于所報道的患病數少于實際的發病數。又如，在病例對照研究中有意或無意排除（或加入）某些病例，也可出現偏倚，如研究吸煙與肺癌的關系時，對照組包括了慢性支氣管炎和冠心病，由于此二病均與吸煙有關，所以吸煙與肺癌的OR減低，甚至于看不出吸煙作為肺癌的病因作用。患病后改變生活習慣也可以使用病例對照方法探討病因出現偏倚，如患肺癌后戒煙，患高血壓后將飲食口味調淡、不吃動物脂肪（肥肉）、適當增加體力活動等等，都可在病例對照研究中使這些因素的病因作用被抵消。又如，乳腺癌與利血平關系的病例對照研究，在對照組中排除了心血管病人（其中有相當多的高血壓病人，他們服用利血平），所以得出利血平是乳腺癌的危險因素的結論。另一個研究將全部病例均納入，則未發現此相關。

3.檢出信號偏倚（detectionsignal bias，unmasking bias）某因素如能引起或促進某癥候（與所研究疾病的體征或癥狀類似）的出現，使患者因此而去就醫，這就提高了該病的檢出機會，使人誤以為某因素與該病有因果聯系。這種虛假聯系造成的偏倚稱為檢出信號（或檢出癥候）偏倚。如，曾有研究發現子宮內膜癌與絕經期服用雌激素有關。這個研究結果是因為絕經期婦女服用雌激素會引起不規則子宮出血，因此而就醫，得到檢查子宮內膜的機會較多，從而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常無明顯癥狀，發現機會較少。以刮宮或子宮切除作為診斷子宮內膜癌的診斷時，絕經期服用雌激素的OR為1.7，而以子宮出血就診者的OR為9.8，二者相差懸殊。顯然，以子宮出血就診增高了OR。此類偏倚即檢出信號偏倚。

4.無應答偏倚（non-responsebias）即研究對象對研究內容產生不同的反應而造成的偏倚。如用通信方式調查吸煙情況，不吸煙者與吸煙者的應答率可以相差懸殊。無應答者的暴露或患病狀況與應答者可能不同。如果無應答者比例較高，則使以有應答者為對象的研究結果可能存在嚴重偏倚。所以在研究報告中必須如實說明應答率，并評價其對結果可能造成的影響。與一部分人無應答相反的情況是有一部分人特別樂意或自愿接受調查或測試。這些人往往是比較關心自身健康或自覺有某種疾病，而想得到檢查機會的人。他們的特征或經歷不能代表目標人群。由此造成的偏倚稱為志愿者偏倚（volunteer bias）。

總之，無論什么原因使觀察組與對照組成員不是來自同一總體，即可造成除研究因素以外的有關因素在兩組分布不均衡，從而造成選擇偏倚。

（二）衡量偏倚（measurement bias）或信息偏倚（information bias）

對觀察組和對照組進行觀察或測量時存在頻度和（或）強度的差異，而使最終判斷結果時出現偏倚。在非盲法觀察時，由于觀察者知道誰在觀察組，、誰在對照組，更易出現此種偏倚。

1.回憶偏倚（recall bias）特別是在病例對照研究中，需要被觀察者回憶過去的情況（甚至久遠的情況，如癌的病因學研究），回憶的準確性會受到影響。病例組可能回憶仔細（特別是當懷疑某因素與某病有關時，如吸煙、被動吸煙與某些癌的關系，口服避孕藥與下肢血栓性靜脈炎、服雌激素與子宮內膜癌等），而對照組回憶則可能不那么仔細，尤其當研究者屢次提醒病例組有否這些因素時（誘導其回答，更容易出現偏倚－尋因性偏倚）。有時某種癥狀或狀態的存在會誘導產生或加強其與某種因素的聯系，如前段所舉子宮內膜癌，得出與口服雌激素有聯系的結論即屬此，稱為疑因性偏倚（exposure suspicion bias）。

2.疑診偏倚　當觀察者已知被觀察者的某些情況時，在研究時會自覺不自覺地側重詢問、檢查有關情況（如對服口服避孕藥的婦女，仔細檢查其有無下肢血栓性靜脈炎，而對有下肢血栓性靜脈炎的婦女仔細詢問其口服避孕藥的歷史）就可能得出二者有聯系的結論。但實際上可能是偏倚所致。

3.沾染偏倚（contaminationbias）對照組成員有意或無意應用了試驗組的措施。如用低鈉鹽減少鈉攝入與高血壓關系的研究時，對照組成員同樣可以購得低鈉鹽（因接受宣傳后認為低鈉鹽可以防止高血壓），從而使判斷結果時出現偏倚（沾染性偏倚）。試驗組成員有意或無意接受了研究因素以外的措施，而使結果有利于試驗組，稱為干擾。干擾與沾染最容易在非盲法觀察的條件下發生。

（三）混雜（混淆）偏倚（confounding bias）

混雜（淆）因子存在時，在分析結果時可能錯誤地把某一因素當成某一結果的原因。即是存在混雜偏倚。前節曾談到混雜因子。

混雜偏倚使研究結論不能反映真實的因果聯系。這種偏倚的產生常常是研究者專業知識局限，不了解混雜的存在，或者雖然知道，但忽略了其存在。混雜偏倚常常在資料分析階段顯露出來。因而一旦認識后是可以設法糾正的。

混雜因素：①不是要研究的暴露因素，而是研究過程中常規地被收集起來的（如年齡、性別、吸煙、飲酒等生活習慣），是一個外部變量（extraneous variable）；②是對研究的疾病的危險因素，或通過其他危險因素而間接起病因作用；③它與所研究的暴露因素之間有統計學的聯系，但二者又是獨立存在的。

應結合專業知識去考慮本次研究的結果，可能有什么混雜因素夸大或縮小了其效應指標（RR或OR）。根據可能的混雜因素分析校正的（adjusted）RR或OR（記為aRR或aOR），以與最初所得到的粗的（crude）RR或OR（記為cRR或cOR）比較。如果aRR與cRR或aOR與cOR相近似，則此因素非混雜因素，如相差大則為混雜因素。最常用的方法為按可疑的混雜因素進行分層分析。即是將有此因素的作為一層來比較其RR或OR，而將無此因素的作為另外一層來分析。也可以比較分層前后x2值，此時用Mantel-Haen-szel法比較。如分層前后無差別，則表示分層因素非混雜因素。還可比較分層校正前OR（cOR）與校正后OR（aOR），如有差異說明分層因素為混雜因素。