Наблюдательные исследования играют решающую роль в понимании последствий для здоровья и принятии решений в сфере здравоохранения. Однако они подвержены различным предубеждениям и искажающим факторам, которые могут повлиять на достоверность результатов. В этом обсуждении мы рассмотрим концепции систематической ошибки и смешивания в наблюдательных исследованиях, а также их актуальность для дизайна исследований и биостатистики.
Предвзятость в наблюдательных исследованиях
Систематическая ошибка — это систематические ошибки в планировании, проведении или анализе исследования, которые могут привести к искажению результатов. В наблюдательных исследованиях могут возникать несколько типов систематических ошибок, в том числе систематическая ошибка отбора, информационная ошибка и путаница.
Критерий отбора
Систематическая ошибка отбора возникает, когда выбор участников исследования не является случайным и связан как с воздействием, так и с результатом. Это может привести к переоценке или недооценке истинной связи между воздействием и результатом. Чтобы свести к минимуму систематическую ошибку отбора, исследователи должны использовать соответствующие методы выборки, такие как случайная или стратифицированная выборка, и использовать четкие критерии включения и исключения.
Информационная предвзятость
Информационная ошибка возникает, когда есть ошибки в измерении воздействия, результата или ковариат. Это может быть результатом неправильной классификации, систематической ошибки при воспоминании или ошибок измерения, что приводит к неверным связям между переменными. Чтобы смягчить предвзятость информации, исследователям следует использовать стандартизированные инструменты измерения, собирать данные проспективно и, по возможности, ослеплять оценщиков в отношении воздействия и статуса результатов.
Сбивающий с толку
Смешение, возможно, является наиболее важной концепцией в наблюдательных исследованиях. Это относится к сочетанию эффектов воздействия и других переменных, связанных с результатом. Если не принять меры, путаница может исказить истинную взаимосвязь между воздействием и результатом, что приведет к неверным выводам. Чтобы исключить искажения, исследователи могут использовать различные методы, такие как стратификация, сопоставление и многомерный регрессионный анализ.
Роль дизайна исследования
Понимание предвзятости в наблюдательных исследованиях имеет решающее значение для исследователей при планировании своих исследований. Тщательно рассматривая потенциальные источники систематической ошибки, исследователи могут применять соответствующие методы, чтобы минимизировать их влияние. Например, в когортных исследованиях, где за участниками наблюдают на протяжении определенного времени, исследователи могут использовать строгие критерии включения, устанавливать стандартизированные процедуры наблюдения и корректировать потенциальные факторы, искажающие результаты их анализа, чтобы минимизировать систематическую ошибку.
Биостатистика и анализ данных
Биостатистика играет решающую роль в выявлении и устранении систематических ошибок и искажений в наблюдательных исследованиях посредством тщательного анализа данных. Передовые статистические методы, включая сопоставление показателей склонности, анализ инструментальных переменных и анализ чувствительности, могут помочь уменьшить систематическую ошибку и повысить достоверность результатов исследования. Кроме того, использование соответствующих показателей связи, таких как относительные риски и отношения шансов, позволяет исследователям точно оценить взаимосвязь между воздействием и результатами, учитывая потенциальные искажающие факторы.
Устранение предвзятости и путаницы в наблюдательных исследованиях
В целом, признание и устранение предвзятости и искажений в наблюдательных исследованиях имеет важное значение для получения надежных доказательств для информирования клинической практики и политики общественного здравоохранения. Объединив надежный дизайн исследования, тщательный сбор данных и сложный статистический анализ, исследователи могут повысить достоверность своих выводов и внести свой вклад в принятие обоснованных решений в здравоохранении.