【讨论】病例－对照研究中，是样本量重要还是匹配重要？ |
您所在的位置：网站首页 › 病例对照研究是由什么到什么的研究 › 【讨论】病例－对照研究中，是样本量重要还是匹配重要？ |
| 我是做流行病学研究的。在病例－对照研究中，一个问题始终困扰着我，对照不好收集。要收集到足够的对照，就必须放宽对照的入选标准。这样做的直接后果就是在一些基本统计量上， 病例与对照有差异。比如性别，或者年龄等。如果要发表档次好一些的文章，就 必须有一定的样本量。虽然可以用统计方法来校正，但我始终有一个困惑，这样做对吗？ 各位战友，给点建议。 谢谢wwangfeng站友这个不错的讨论主题，就以这个讨论作为我们定期讨论的开始吧！请大家积极参与，说说体会，共同进步！ 第一次讨论，加分×150％ 我觉得匹配不是要把所有的非研究因素都匹配掉，有些因素可以对其进行研究而不用匹配掉。首先阐明一下本人的观点－－样本量较配比更重要。原因如下：病例对照研究的功效也叫做把握度，可以解释为拒绝无效假设的能力，一般认为一项研究中其应在75％以上。样本量如果过小就会降低把握度，即功效降低，如果达不到标准结果也就不可信。因此样本量是进行病例对照研究设计中必须考虑的问题。当然样本量也不是越大越好，样本量过大常会影响调查工作的质量，增加负担、费用。 病例对照研究中的配比主要出于研究效率的考虑，配比不能直接控制混杂因素，但提高了控制混杂因素的效率，即使得分层分析更有效率。然而，如果配比因素与暴露有联系，配比不仅没有控制混杂作用，还能引入新的混杂。配比因素若与暴露无关，则会导致配比过头，降低研究效率。 楼主之所以会产生这样的困惑，是因为他认为必须对某些因素进行配比，仅仅觉得应当如此，即使知道配比可能损伤研究效率（例如有些病例找不到合适的配比对照不得不舍弃掉；配比带来的每个研究对象统计效率的提高有时可能抵不过实施配比设计所需的花费），但是还是怕没有配比会削弱研究的可信度。其实，有偏倚的或严重无效率的设计还谈得上什么可信度呢。 1、可比性问题，是流行病学研究中的重要问题。 在病例－对照研究中,确实对照的选择往往比病历的选择更复杂、更困难，可以考虑选用同一或多个医疗机构中诊断的其他病历，或社区人口中的非病例或健康人群，或病例的配偶、同胞、亲戚、同学或同事等。这样就可扩大对照的入选范围，控制非研究因素的影响，增强两组的可比性。2、关于匹配的问题。 控制非研究因素的影响，可以在设计时应用限制和匹配的方法。如非研究因素很多，难以一一匹配可在资料分析阶段用分层分析或多因素分析模型处理。而且病例－对照研究的突出的优点就是它可同时研究多个研究因素，这是队列研究所做不到的，所以对一些可能影响的非研究因素不但不一定要匹配掉，而且也可以把它当为研究因素来分析。但是设计时应用限制和匹配的方法或在资料分析阶段用分层分析或多因素分析模型处理，都只是用与控制混杂偏倚。对于病例－对照研究，更应注意选择偏倚中的入院率偏倚。3、关于样本量的问题 这方面楼上已经阐述很多，我想说的就是样本量应根据你研究设计的方案，考虑研究因素在对照组中的暴露比例、估计该因素引起的相对危险度或暴露的比值比、希望达到的检验显著水平很检验把握度，来选用计算公式估算样本量。当然估算出的样本量也并非是绝对精确的数值。另外也要纠正样本量越大越好的错误看法。我认为,首先要保证可比性,即保证对照的质量的问题.如果,二者不具有可比性,你所得出的一切结果都是白搭.当然保证可比性,并不一定要所以条件都相同.只有对可能影响研究因素相同即可.举个例子说吧，我们曾经做的一个研究，是冠心病的。病例有300例多一点，对照有接近400例。病例组中男性占到了65％，而对照组中男性仅40％。由于我们的实验要抽取6ml血，所以很难再补充一些男性的对照。如果要匹配的话，势必要去掉对照中的大部分女性，对照将只剩下200例左右。最终我们是用统计来校正了性别的差异。给我们指导的哈佛大学的教授也赞成我们的做法。但是投到JACC（J AM COLL CARDIOL)的时候就遇到了麻烦。很是郁闷。wwangfeng wrote:举个例子说吧，我们曾经做的一个研究，是冠心病的。病例有300例多一点，对照有接近400例。病例组中男性占到了65％，而对照组中男性仅40％。由于我们的实验要抽取6ml血，所以很难再补充一些男性的对照。如果要匹配的话，势必要去掉对照中的大部分女性，对照将只剩下200例左右。最终我们是用统计来校正了性别的差异。给我们指导的哈佛大学的教授也赞成我们的做法。但是投到JACC（J AM COLL CARDIOL)的时候就遇到了麻烦。很是郁闷。我觉得这个试验设计有点问题：既然是搞配对(匹配)了，怎么会在抽取了病例和对照的血液样本再做配对？！在操作之前就应该选好了啊。对照也偏少，本来就准备做1：1的？这样效率不高如果不是搞配对试验，性别对冠心病有很大影响吗？确实需要控制吗？ 是实验设计上存在问题。客观原因是，在医院收集的病例，由于在医院收集对照很难（相信做分子流行病的都会有这种体会），我们就选了3个生活小区，做了对照的收集工作，所以不可避免的出现了这个问题。另外，性别对冠心病是有影响的。举个例子说吧，我们曾经做的一个研究，是冠心病的。病例有300例多一点，对照有接近400例。病例组中男性占到了65％，而对照组中男性仅40％。由于我们的实验要抽取6ml血，所以很难再补充一些男性的对照。如果要匹配的话，势必要去掉对照中的大部分女性，对照将只剩下200例左右。最终我们是用统计来校正了性别的差异。给我们指导的哈佛大学的教授也赞成我们的做法。但是投到JACC（J AM COLL CARDIOL)的时候就遇到了麻烦。很是郁闷。what were the reviewers' comments of JACC on your paper? 编辑说，年龄不匹配，性别的差异也比较大。被拒了。我认为最重要的是看研究目的，样本最重是为最终研究总体服务，在研究中过分的注重样本量以及匹配，可能会增加许多不必要的成本，影响研究的进程。1、在研究中，往往可以设多组对照，如既选医院的病人，又选亲属或邻居作为对照。这不仅扩大了对照的来源，而且减少了偏倚，增强代表性，同时还可以看出疾病与被研究因素在不同水平之间的关系或发现另外一些线索。应注意被研究 的因素 ，即可疑病因，不能作为配比因素。病例与对照比例，一般为1：1，也可以1：2，但不宜超过1：4。配比的因素不能过多，否则容易发生“配比过度”，使病例组与对照组某些研究因素分布的差异变小或消失。2、样本量的估计要掌握四种变量，即病例组和对照组各自对被研究的可疑病因的暴露率；两组间的相对危险度（RR）或优势比（OR），容许的I型错误及II型错误水平。掌握了这四种变量则可查阅有关统计学专著、查表或应用 相应的计算公式估算样本量。假设暴露率及（OR）无法估计，则可用经验的累积法处理，即先调查病例和对照各100例，然后作统计学处理，如果不能获得相应的结论，则可再增加适当的样本量，按经验如1：1配比总数100对往往可以达到统计学的要求。1、象你所说的问题，在冠心病的研究中，年龄、性别已经不是单纯的一般特征的描述性统计量的问题。它们是研究中的一个重要的混杂因素。这一点在实验设计上就首先应该充分考虑到。虽然也可以用分层分析或多因素分析模型处理，但只能适当控制混杂的影响，最好在设计阶段进行限制和匹配，况且你们只用统计来校正了性别的差异，那年龄的混杂呢？2、由于不清楚你所做的分子流行病学的指标，也不清楚你的研究方法是什么，所以也不能提供特别的意见，但是相应的预实验对分子流行病学特别重要，不同的研究方法对样本的选择也是不同的――由于分子流行病学受实验条件标本采集的限制，因此在横断面研究中一般用小样本，在分析研究中多为病历对照或巢式病历对照研究，实验性研究多用小样本随机对照。这也是我以前做过的一个分子流行病学研究的体会。编辑说，年龄不匹配，性别的差异也比较大。被拒了。age is strongly associated with heart disease, if age is not matched, the population comparability will be undermined, then the result of the study will be useless. there is a sex difference in the occurrence of heart disease, too many males in cases,but only few in control, this will lead to so-called sparse information and you can get a right conclusion of the occurrence relation of heart disease to male also, your selection of cases and controls is not performed in the same manner which is very important in the case-control study 从我的经验来看，医院选择的病例和对照往往容易存在这样的问题，而人群病例对照研究就好很多。因为对照可选择的范围较大。这里，设计非常重要，象上面同学遇到的问题多数是在设计时没想到这个问题，而作完后，想起来可以作个病例对照，所以，病例是没问题，对照就难了。象我上次做的一个病例对照，就碰到了这样一个问题。我也很为难。在冠心病的研究中,年龄当然是必须考虑的因素之一,想必各位都听说过性别保护作用吧,在冠心病中它同样存在。看到这么多战友参与本话题的讨论，阐述各自的看法，我从中学到了很多，非常高兴。提出这个话题，从个人来说，一方面，想搞明白这个问题。更深一层的意思是，引起大家的对这个问题的重视。毕竟，做分子流行病学的研究，要投入大量的精力和经费，稍有不慎，就会造成巨大损失。我上面举的例子，我们投入了10万左右，但是没有达到预期的目标。希望不要有人重蹈覆辙。本人认为样本量和匹配不能简单的说那个重要的问题。首先关于匹配，要根据你的研究目的来定，如果你是深入验证某个因素与某个疾病的关系，那么就应该匹配掉所有的混杂因素，这不叫匹配过头。因为你不用关系其它的因素，只要关心你所需要证实的因素就可以。比如研究冠心病的病因，除了研究因素以外其它的研究因素特别是混杂因素是一定要匹配的。其次关于样本量，做某项研究就必需有一定的样本量，不能说有困难就牺牲匹配，那样是达不到研究目的的。所以在一个研究之前应该严密的进行设计，要看你的研究对象是否符合你的研究需要，不能盲目的动手就干，往往会出现“出力不讨好”的恶果。本人认为样本量是第一个要考虑的问题，样本量太小做出来的也就没太大的意义，当然匹配也是一个不容忽视的问题，两者都要兼顾！大家的意见阐述的比较清楚了，从中我也学到不少东西，谢谢大家。这样深入的讨论应该多一些就好了。以上谈论的观点不错，但是重复性嫌疑太重其实作研究实验设计是第一步也是最关键的一步，样本量选择最低，然后酌情根据经费和条件上浮一定的比例，以防失访量过大影响把握度。配比要根据实验目的考虑，冠心病当然年龄第一重要，性别也很重要，其他某些社会学研究，过多的匹配只会出力不讨好，面面俱到，面面具不到，匹配过度丧失很多发现问题的机会。所以一开始实验设计一定要周全，请教专家和文献。对照＆匹配事流行病学上必须面对的两个差异性问题，既可以用统计学方法来解决，也可以用其他的方法，但是问题的关键在于实验设计以及试验的可行性问题，只有在设计的时候综合的考虑多方面问题，将问题解决在开始阶段才能够合理解决。这样的设计从一开始就有问题！年龄和性别是两个非常重要的混杂因素，通常都要匹配的，这跟样本量的多少没有关系！这个两个变量不匹配的话，再多的样本量都没有用！而且病例对照中的性别构成和年龄构成差异太大的话，用统计学也无法校正的！wwangfeng wrote:举个例子说吧，我们曾经做的一个研究，是冠心病的。病例有300例多一点，对照有接近400例。病例组中男性占到了65％，而对照组中男性仅40％。由于我们的实验要抽取6ml血，所以很难再补充一些男性的对照。如果要匹配的话，势必要去掉对照中的大部分女性，对照将只剩下200例左右。最终我们是用统计来校正了性别的差异。给我们指导的哈佛大学的教授也赞成我们的做法。但是投到JACC（J AM COLL CARDIOL)的时候就遇到了麻烦。很是郁闷。性别本来就是冠心病的危险因素啊，怎么能匹配掉呢？？设计有问题啊。 回楼上的，分析时肯定要考虑这个性别这个因素的，但因为它不是主要的目的因素，所以设计之前是要考虑匹配的，因为他说了做的是分子流行病学个人觉得这个例子中年龄和性别是要先考虑匹配再考虑样本量的，因为这2个因子对冠心病的影响较大，但如果是些影响不大的因子，可以先考虑样本量的以上回帖很精彩希望以下还有精彩内容学习以受用!我完全不觉得楼主所提是一个问题，对于一个流行病学研究来说，样本量足够+减少混杂偏倚是两个必须满足的条件。如果为了匹配而造成样本量不够，这完全是一个失败的研究，需要重新设计，直到两者都满足为止。但一旦得到了满足，就完全没必要继续增加样本量了。至于样本量怎么样算足够，混杂偏倚要减少到怎么样的程度，书上虽然有相关的计算公式，但关键是要使结果让研究者自己以及阅读者可以接受的程度。当然出于对楼主以及所有中国赶论文一族同情，发表以下看法：我觉得现在的流行病学研究有一种危险的误区，就是“过度精确化”。流行病学的基础学科是统计学，这就决定了流行病学永远是一门概率学科，一门近似学和模糊数学。近年来，流行病学虽然得到了飞速的发展，整个学科理论似乎看起来前所未有的完美。正是这种完美给了许多人一种错觉：只要我的研究方法足够完善，流行病学就能带给我100%的保证。概括起来说，就是小概率事件“5%=0”了。正是在“5%=0”错觉的指导下，小题大作、不分主次、思维固化、盲目增加样本量和变量数目的倾向就表现出来了。原来可以简单说明的问题，变得复杂了。这种错觉不仅仅在一些个别的研究者中出现，更是在一些知名的期刊上暴露出来。是的，一些研究在设计环节上的缺陷、样本量的不足，成为难登大雅之堂的首选理由。尽管有些结论的价值非常大，而且结合一些常识完全可以印证这个结论。期刊方向性的偏失，给研究人员很大的误导。数万数十万的样本、数年数十年的耗时都出现了。而且由于统计软件的进步，这种情况有愈演愈烈的趋势。楼上说得好！！ |
今日新闻 |
点击排行 |
|
推荐新闻 |
图片新闻 |
|
专题文章 |
| CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 win10的实时保护怎么永久关闭 |