[課程]系統性綜論 - 隨機分派研究的品質評比 (Quality Assessment of Randomized Controlled Study)...

今天的課堂主題是研究品質的評估,老師特別提到考科藍的 誤差風險 (risk of bias) 概念,也舉了一個例子,樣本數目不夠,統計力量不足,是誤差風險之一嗎? 事實上,樣本數目影響的是 隨機誤差 (random error) ,我們想要看的是 系統性誤差 (system...


今天的課堂主題是研究品質的評估,老師特別提到考科藍的誤差風險 (risk of bias) 概念,也舉了一個例子,樣本數目不夠,統計力量不足,是誤差風險之一嗎?

事實上,樣本數目影響的是隨機誤差 (random error),我們想要看的是系統性誤差 (system error),增加樣本數目,影響的可能是估計值的精準度…

接下來老師講解了為什麼要進行隨機分派,非隨機分派與隨機分派研究之間的差異…

本次課程以考科藍誤差風險工具 (risk of bias tool) 作為研究品質評估的範本:

(1) 選擇性誤差 (selection bias):老師表示與流行病學中的干擾 (confounder) 觀念類似

(2) 如何產生隨機順序 (sequence generation):這裡老師問了一個問題,如果用一個"biased coin" (意即正反面機會不均等) 擲銅板,最終兩組人數比為70:30

這樣有達到隨機分派的目的嗎?答案是"的",無法預期會被分派到哪一詛是隨機分派的精神,而不是分出來的比例

(3) 分派保密 (allocation concealment):被隨機分派之前,對分派原則及方法必須保密

(4) 維持盲性 (blinding):重點是對誰維持盲性,不該知道分派的人們,就應該維持盲性

(5) 資料完整性 (incomplete outcome data):削減 (attrition) 例如退出試驗、撤除同意書等等,通常無法得到研究數據,而被排除 (exclude) 通常指的是因為某些因素排除受試者 (有數據)

怎樣的數據遺失,比較會影響研究結果,包括遺失的比例、兩組之間遺失比例的差異以及遺失的原因 (是否與結果有關)

嗯!真是一門大學問…

接下來是ITT原則,確保ITT是為了維持隨機分派的成果,因為後續任何改變,都可能是非隨機原因造成,例如分派未保密、受試者認知 (因為療效或副作用) 等等…

最終造成的結果就是隨機分派成果功虧一簣,但很討厭的是,不太可能每項研究都有那麼完整的資料,ITT原則比較傾向保守 (意即研究結果差異會被稀釋)...

下課後,老師提出了一篇文獻,請大家分組討論誤差風險,這篇文獻是發表在Ann Interm Med上有關維生素D與COPD急性發作之間的關係…

Adapted from Ann Intern Med. 2012; 156(2): 105-14.

有了誤差風險評比後,當然就是產出誤差風險表 (Risk of bias table) 囉!!

綠燈 = 低誤差風險、紅燈 = 高誤差風險、黃燈 = 要寫Email去問了 (慘)

最後是大重點,考科藍誤差風險工具常常被問一個問題,就是沒有總分 (大家都喜歡看總分),食譜中提到,不計算總分的理由,考科藍的專家們認為,因為這些誤差風險本身並不均等,且無法預測其對於研究結果的影響力,因此並不建議用分數的方式呈現…

另外一個在綜合分析中常見的研究品質評比工具是Jadad分數,老師也認為這個被數千篇應用於研究品質評估的工具,本身有若干缺陷…

課後請教了老師一直以來困惑我的一些問題,重新回到學校的感覺真好...@@

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