流行病学研究中的样本代表性问题(二)
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发布时间:2019年03月18日
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 中华疾病控制杂志 中华疾病控制杂志 


摘自:中华疾病控制杂志,2019,23(2):125-128.

作者:潘雄飞 王意 叶依 潘安

单位:华中科技大学同济医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系

DOI:10.16462/j.cnki.zhjbkz.2019.02.001

【摘要】

       本文针对流行病学研究中多中心干预设计、效应异质性、应答率、失访率等问题,深入分析了其与样本代表性的关系。同时,针对当前精准医学和基于大数据流行病学研究的发展趋势,讨论了样本代表性问题的现实意义。总而言之,人群健康研究工作者应正确认识样本代表性在流行病学研究中的作用和地位,科学合理设计研究以获得最佳证据。

 

【正文】

在两篇系列文章的第一篇中介绍了流行病学中样本代表性以及相关基础概念,同时详细阐述了四种主要流行病学研究设计中样本代表性的价值和实际可行性。在本篇文章中,将讨论流行病学样本代表性与研究实施、分析中若干相关重要问题的关系,同时解读了精准医学和大数据背景下样本代表性问题的现实意义。

 

 

1、流行病学样本代表性与多中心干预设计

干预性研究中常常会使用多中心研究设计,在3期临床试验中尤其如此。有人认为,多中心研究设计是为了确保研究对象(人群)能代表目标干预人群,而事实并非完全如此。多中心干预研究至少出于三方面考虑:(1)提高研究样本量,从而保证研究统计效能和纳入效率;(2)增加研究对象来源,扩大研究对象异质性,估算多来源研究对象的平均效应,从而改善研究结果的外推性;(3)方便探讨干预效应在不同亚组或疾病亚型中的异质性,也即是否存在效应修饰问题,从而确定干预效果尤其突出的亚组或疾病亚型。这三方面优势有助于改善临床试验结果的内部真实性和外推性[1-2],因此来自多中心临床试验的结果常被认为优于单中心研究,不过这并不等同于其研究人群具有绝对的代表性。多中心干预研究同样需要设置严格的纳入和排除标准以控制混杂和偏倚,此时研究对象也很难代表目标人群[3-4]。同时,增加研究中心数量也难以确保干预效应估计值和安全性结果能代表目标应用人群的实际情况,这也是药物上市后仍需常规开展4期临床试验以进一步了解目标人群干预效果和安全性的原因之一[5]。考虑到干预研究中研究人群无法较好代表目标人群,以来源广泛的患者为基础的真实世界证据逐渐为临床研究者所推崇[6],甚至也获得了美国食品