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探针变量:观察性研究中混杂因素识别的工具

2021-05-30 洪翔,尹洁晨,王蓓 网络

观察性研究中往往存在未知或未测量的混杂因素,是流行病学因果关联研究中的重大挑战。本文介绍一种可以应用在观察性研究中的一种对未知/未测量混杂因素进行识别和效应评估的工具——&ld

观察性研究中往往存在未知或未测量的混杂因素,是流行病学因果关联研究中的重大挑战。本文介绍一种可以应用在观察性研究中的一种对未知/未测量混杂因素进行识别和效应评估的工具——“探针变量”。其主要可以分为暴露探针变量、结局探针变量以及中介探针3种形式,前2种不仅可以对未知/未测量混杂因素进行识别,也可以对其效应量进行估计,从而揭示真实的暴露与结局之间的关联。而中介探针则是针对“中介因子”进行控制,从而识别暴露和结局之间是否存在未测量混杂因素。该理论实践过程中最大的困难在于“探针变量”的选择和确定,不恰当的“探针变量”可能引入新的混杂,导致未测量混杂因素识别不准确。“探针变量”可以推荐作为观察性研究报告中的一项敏感性分析内容,有助于读者真实理解暴露与结局之间的关联,增加观察性流行病学研究中的证据力度。 【关键词】观察性研究;探针变量;混杂因素 流行病学研究手段主要包括观察性研究和实验性研究。虽然实验性研究能够提供最强级别的证据,是探索两个因素间因果关联的最佳手段,但在实际临床研究中往往存在一定的困难[1]。而以队列研究、病例对照研究及横断面研究为主要手段的观察性研究,仍然是目前医学研究中最为广

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当我们想要评估某种干预措施的疗效时,最为理想的研究方案是,除了干预措施以外,其他所有可能会影响结局的因素,包括已知的和未知的因素,在两组研究对象之间均保持一致。随机化是解决这一问题最理想的方法,但在观察性研究中暴露/处理因素往往是病人自行或被动选择的,从而导致暴露/处理组和非暴露/对照组人群之间的预后因素分布不均衡,使得真实的效应值被低估或高估,引起偏倚。这种现象我们称之为混杂(Confoundi

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