核保醫學研究中常見統計偏倚與混雜的控制

薛寒冰昆侖健康保險股份有限公司，北京　100000

核保醫學研究中常見統計偏倚與混雜的控制

薛寒冰
昆侖健康保險股份有限公司，北京100000

統計偏倚和混雜是核保醫學研究中非常重要的影響條件，如果將各類風險因素不加選擇地羅列其中，就會不可避免地引入偏倚，特別是混雜偏倚的引入會影響研究因素與結局之間真正的聯系，但這些問題并不能利用統計方法解決，需要在研究設計階段進行充分考量。

核保醫學；混雜；偏倚

［Abstract］The statistical bias and confounding are the most important influence conditions in the underwriting medical research，the bias can be inevitably introduced if various risk factors are indiscriminately listed in it，especially the introduction of confounding and bias can affect the real correlation between research factors and outcomes，but the statistical method fails to solve these problems，and they need to be fully considered in the research and design stage.

［Key words］Underwriting medicine；Confounding；Bias

核保醫學研究主要分析各種風險因素對結局的影響，通過對與結局相關的因素進行統計分析來完成風險評估，以往探索和驗證某一暴露因素與結局之間的因果關系時多采用橫斷面研究或隨訪研究，掌握可靠的預后因素則可以較為準確地預測結局，這對核保風險分析有著重要的意義，如評估冠心病作為獨立風險因素對重大疾病發生率的影響。但是因不同風險因素在其流行特征和暴露特性方面具有相互交叉的特點，并且相互影響，這樣就出現了影響研究結果真實性的混雜因素。但如果將各類因素進行簡單的剝離勢必導致一些交叉因素被忽視［1］。相反將所有這些因素不加選擇地羅列于危險因素的研究中，同樣會導致問題產生，例如某些弱相關性因素會被弱化，特別是由于外來混雜因素的混入，一些低危險性因素的危險性會出現錯估，這會不可避免的導致偏倚的產生［2］。

1　核保醫學中的偏倚

按照偏倚產生的原因可分為選擇偏倚、信息偏倚和混雜偏倚，選擇偏倚是由于樣本入選不當導致出現系統誤差，包括入院率偏倚、失訪偏倚、檢出偏倚等。信息偏倚是對納入的各組間所采用的觀察或測量方法不一致導致出現的系統誤差，包括診斷偏倚、依從性偏倚、回憶偏倚、調查偏倚、測量偏倚等［3］。在核保醫學研究領域，常見的偏倚包括以下幾類。

1.1檢出偏倚

是核保醫學研究領域比較常見的問題，早期核保人員多認為良性乳腺疾病患者會傾向于乳癌發生。但近年的研究表明這一推論實際上與檢出偏倚有關，即患良性乳腺疾病的人會比一般人接受檢查的頻率更高，也就更容易診斷出乳癌來。Sliber和Horwitz的研究結果證明，早期乳腺疾病與乳腺癌的粗OR值在統計上有顯著差異，但如果考慮研究人群接受檢查的不均衡性，這種關聯就消失了［4］。

1.2診斷偏倚

指疾病報告系統對暴露者和非暴露者采用不同的診斷標準時造成的診斷上的偏倚，例如對糖尿病和糖調節受損（IFG和IGT）人群進行長期預后研究和風險分類，1980年世界衛生組織（WHO）糖尿病診斷標準，在1999年發布的新標準中發生左移，并且IFG下限診斷切點降低，結果導致糖尿病檢出率上升，漏診率下降，但如果研究設計不做規則限定，同一研究人群在不同時期的診斷標準變化會導致研究結論出現不一致。

1.3失訪偏倚

研究對象在承保后的隨訪過程中發生影響風險評價的失訪時，如合同中止、遷出、退保等，則可發生失訪偏倚。失訪偏倚對研究結果的影響取決于失訪程度、失訪者在所比較組的分布和失訪原因與所研究結果的關聯程度等。

1.4無應答偏倚

主要發生于現況調查，表現為調查對象不合作或不參與。這些無應答對象通常不能代表所研究人群，且無法判斷其風險因素或疾病狀況，因此當無應答率較高時，從應答人群中得出的有關研究因素與疾病的聯系不能反映兩者間的真實聯系。

1.5報告偏倚

因為研究對象有意夸大或隱瞞某些信息導致了對疾病或風險因素暴露程度的錯誤分類。例如研究對象以故意隱瞞或者避重就輕的方式回應病史詢問，導致核保研究人員獲得的報告不能反映研究對象的真實健康狀況。

1.6易感性偏倚

觀察結局除與暴露因素有關外，還與觀察對象的易感性有關。如:暴露于不良生活方式（飲酒行為）的學生的發病率比一般人群更低，是因為不良生活方式的學生，其初始的健康水平要比一般人群高，其易感性更低。

1.7混雜偏倚

包括正混雜性偏倚和負混雜性偏倚，正混雜性偏倚指由于混雜因素的作用使暴露因素與疾病之間的關聯被人為地夸大。負混雜性偏倚指由于混雜因素的作用使暴露因素與疾病的關聯被人為地減弱。主要是由于研究的設計階段未做條件一致性控制而影響分析結果的真實性。例如，對高齡人群進行甲狀腺乳頭狀癌的預后研究，會出現重大偏倚，這種不是因抽樣誤差造成的偏倚并不會隨樣本量增加而克服［5］。

2　混雜的識別和控制

在理論上可以將混雜理解為在研究過程中所遇到的邏輯現象，假設在靜止條件下的某一觀察性研究結局事件是發生或者沒有發生，那么在這兩種情況下除了某一種或幾種現象以外，其他現象都相同，那么這就是事件發生的影響因素，而對其中的某一因素進行控制就會減小混雜偏倚［6］。在研究某因素與某疾病之間的關系的實施過程時，混雜偏倚會影響研究因素與結局之間真正的聯系，這種偏倚以多種形式進入到研究中，干擾研究結果的真實性［7-8］。識別判斷混雜是核保理論研究中的重要環節，忽視混雜會導致測量值與總體值的差異推斷出現因果推斷的偏倚。通常對暴露總體和非暴露總體的結果分布可以評價暴露總體中暴露對結果的因果作用，當暴露總體和非暴露總體不可比時，需要采用某些背景變量對總體分層，使暴露子總體與非暴露子總體是可比的。

混雜的判定原則大致分為“可壓縮原則”和“可比較原則”。可壓縮原則指某外部因素在各分層上的關聯測度一致，如出現不一致則該外部因素可認為混雜因素。可比較原則指某獨立危險因素在暴露總體與在非暴露總體中的分布不同，并且該因素不是病因鏈中的一環［4，9］。例如，肝硬化發病人群的年齡分布比肝硬化未發病人群的年齡分布偏大一些，那么即使肝硬化人群當初未發病，因年齡原因，他們的肝癌發病率也會更高。但是，在相同的年齡區間，肝硬化人群與肝硬化未發病人群也許是可比較的，那么可以認為年齡屬于混雜因素，通過調整年齡可以消除由于年齡分布不同造成的混雜偏倚［10］。

核保醫學研究中常見的混雜因素可以通過配對、隨機分組等方式平衡和消除其影響，根據具體要求將因素條件相同或相近的研究對象配對，可以使各處理組中的實驗對象條件均衡，使其具有良好的可比性，由于控制了非處理因素的影響，使處理因素的效應能得到比較符合實際的客觀反映。隊列研究也可以很好地控制混雜，通過觀測疾病的發生、發展至結局的全過程，可直接計算研究人群出現某種預后結局的發生率，在疾病預后的探索方面是最佳設計，但存在周期長和失訪問題，其局限性會影響結論外推；在病例對照研究中應用匹配方法容易引入系統性偏倚，因此分層分析是目前相對容易控制的方法。

3　小結

而隨著流行病學研究更多的采用大樣本量的隊列研究，長期、廣泛地收集數據，使得核保醫學也得以將更多的流行病學研究成果加以應用，而研究所涉及的因素越多，越是不可避免的會引入混雜，對識別出的混雜進行處理時，很多人直接采取分層調整或多因素分析，實際上這會給分析造成更多的困難，而合理的方式應是首先考慮粗測量，其次是分層分析，然后才是多因素分析［11-12］，因為在多因素分析中，暴露因素的獨立性、共線性等問題會帶來更多的不確定性，可能導致假相關性的結果，這種假相關性應是偶然性的，但是潛在相關性越多，就越有可能導致這種偶然相關結果的出現［13］。

在統計分析階段消除偏倚是非常困難的，即便采用可比較原則和可壓縮原則也同樣會產生局限性，可比較原則只能判斷哪些變量不是混雜因素，而無法確定哪些變量一定是混雜因素，可壓縮性準則須依賴于使用相關測度和背景因素的狀況［14］。通過對統計模型調整可以減少偏倚，但需要設定更多假設，這會給統計分析帶來更多的不確定性，實際上這些偏倚只是它們在統計分析時被發現而已，僅通過統計模型或在研究完成后再校正這些偏倚是不合理的，應在研究設計階段就要將這些可能會導致偏倚的因素考慮進去，特別是對生物學資料不支持的結果，應敢于提出質疑，這樣有利于研究結論的外推［15］。

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［6］薛寒冰，核保醫學研究中關于混雜因素的探討［J］.中國衛生產業，2015，2（5）：153-154.

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Control of Commom Statistical Bias and Confounding in Underwriting Medial Research

XUE Han-bing
Kunlun Health Insurance Co.，Ltd，Beijing，100000 China

R81

A

1672-5654（2016）05（a）-0032-03

薛寒冰（1975.5-），男，天津人，醫學碩士，研究方向:核保醫學。

2016-02-15）