Yếu tố gây nhiễu, Sai lệch và Giá trị của Nghiên cứu
Lĩnh vực này tập hợp các khái niệm mà các nhà dịch tễ học sử dụng để đánh giá liệu một mối liên hệ phơi nhiễm-kết cục được quan sát có phản ánh một hiệu ứng thực sự hay một hiện tượng giả tạo. Nó phân biệt lỗi hệ thống — yếu tố gây nhiễu, sai lệch chọn lọc và sai lệch thông tin — với lỗi ngẫu nhiên, và định hình kết quả theo giá trị nội tại (ước tính có chính xác đối với quần thể nghiên cứu không?) và khái niệm liên quan về điều chỉnh hiệu ứng (hiệu ứng có khác nhau giữa các nhóm nhỏ không?).
Definition
Yếu tố gây nhiễu, sai lệch và giá trị của nghiên cứu cùng nhau đặt tên cho khuôn khổ mà dịch tễ học đánh giá liệu một mối liên hệ được đo lường có phải là một ước tính hợp lệ của một hiệu ứng nhân quả hay không, tách biệt lỗi hệ thống (yếu tố gây nhiễu, sai lệch chọn lọc, sai lệch thông tin) khỏi lỗi ngẫu nhiên và khỏi sự biến thiên thực sự của hiệu ứng giữa các nhóm nhỏ (điều chỉnh hiệu ứng).
Scope
Lĩnh vực này là một cái nhìn tổng quan định hướng về các mối đe dọa đối với giá trị trong các nghiên cứu dịch tễ học và từ vựng được sử dụng để lập luận về chúng. Nó liên kết các mục chủ đề chi tiết về yếu tố gây nhiễu, sai lệch chọn lọc, sai lệch thông tin, điều chỉnh hiệu ứng và tương tác, và giá trị nội tại. Đây là một tài liệu tham khảo về phương pháp luận và không đưa ra hướng dẫn lâm sàng hoặc điều trị cá nhân.
Sub-topics
Core questions
- Mối liên hệ được quan sát có được giải thích bởi một nguyên nhân chung của phơi nhiễm và kết cục (yếu tố gây nhiễu) không?
- Cách các đối tượng tham gia hoặc ở lại trong nghiên cứu có làm sai lệch mối liên hệ (sai lệch chọn lọc) không?
- Phơi nhiễm hoặc kết cục có được đo lường hoặc báo cáo khác nhau giữa các nhóm (sai lệch thông tin) không?
- Hiệu ứng có thực sự khác nhau giữa các nhóm nhỏ (điều chỉnh hiệu ứng) không, và điều đó có khác biệt với yếu tố gây nhiễu không?
- Tổng hợp lại, ước tính có giá trị nội tại đối với quần thể thực sự được nghiên cứu không?
Key concepts
- Lỗi hệ thống so với lỗi ngẫu nhiên
- Yếu tố gây nhiễu
- Sai lệch chọn lọc
- Sai lệch thông tin (đo lường)
- Điều chỉnh hiệu ứng và tương tác
- Giá trị nội tại
- Giá trị ngoại suy (khả năng khái quát hóa)
- Sơ đồ nhân quả (DAGs)
Mechanisms
Một mối liên hệ được đo lường có thể khác với hiệu ứng nhân quả thực sự vì một số lý do riêng biệt. Yếu tố gây nhiễu phát sinh khi một yếu tố thứ ba là nguyên nhân chung của cả phơi nhiễm và kết cục, trộn lẫn hiệu ứng của nó với hiệu ứng đang được nghiên cứu. Sai lệch chọn lọc phát sinh khi các quy trình đưa đối tượng vào phân tích — và giữ họ ở đó — phụ thuộc đồng thời vào phơi nhiễm và kết cục, làm sai lệch mối liên hệ trong mẫu được phân tích. Sai lệch thông tin phát sinh khi phơi nhiễm hoặc kết cục bị phân loại sai, và sự phân loại sai này có thể không khác biệt (làm mờ ước tính về phía giá trị null) hoặc khác biệt (làm dịch chuyển nó theo một trong hai hướng). Những lỗi hệ thống này về mặt khái niệm là riêng biệt với lỗi ngẫu nhiên, phản ánh sự biến thiên lấy mẫu và được tóm tắt bằng khoảng tin cậy. Điều chỉnh hiệu ứng hoàn toàn không phải là một lỗi: nó mô tả sự biến thiên thực sự của hiệu ứng giữa các mức độ của một biến thứ ba. Sơ đồ nhân quả (đồ thị tuần hoàn không hướng) cung cấp một ngôn ngữ chung để phân biệt yếu tố gây nhiễu với sai lệch chọn lọc và để quyết định điều chỉnh cho yếu tố nào.
Clinical relevance
Những khái niệm này là trung tâm để đánh giá bằng chứng làm nền tảng cho kiến thức sức khỏe. Liệu một mối liên hệ được báo cáo giữa một phơi nhiễm và một bệnh có nên được tin hay không phụ thuộc vào việc một nghiên cứu đã kiểm soát yếu tố gây nhiễu và sai lệch tốt đến mức nào và liệu ước tính của nó có giá trị nội tại hay không. Lĩnh vực này mô tả cách bằng chứng được đánh giá, chứ không phải những gì bất kỳ cá nhân nào nên làm về một chẩn đoán hoặc điều trị.
Epidemiology
Lập luận về yếu tố gây nhiễu và sai lệch là một phần của mọi nghiên cứu quan sát và được tích hợp vào các tiêu chuẩn báo cáo như tuyên bố STROBE, yêu cầu các tác giả mô tả cách họ xử lý các mối đe dọa này. Khuôn khổ này được áp dụng trong các thiết kế đoàn hệ, bệnh chứng và cắt ngang và ngày càng thông qua các phương pháp sơ đồ nhân quả rõ ràng.
Evidence & guidelines
Tuyên bố STROBE (von Elm et al., 2007) là một hướng dẫn báo cáo được áp dụng rộng rãi, yêu cầu các nghiên cứu quan sát phải giải quyết các nguồn sai lệch, kiểm soát yếu tố gây nhiễu và các hạn chế liên quan đến giá trị nội tại và ngoại suy.
History
Từ vựng về sai lệch và yếu tố gây nhiễu đã được kết tinh trong suốt thế kỷ XX khi dịch tễ học quan sát trưởng thành, dựa trên các cuộc tranh luận về suy luận nhân quả từ dữ liệu phi thực nghiệm. Từ cuối thế kỷ XX, các mô hình nhân quả chính thức — kết cục tiềm năng và đồ thị tuần hoàn không hướng — đã đưa ra các định nghĩa chính xác thống nhất các khái niệm về yếu tố gây nhiễu và sai lệch chọn lọc trước đây riêng biệt và làm rõ sự khác biệt của chúng với điều chỉnh hiệu ứng.
Debates
- Yếu tố gây nhiễu và sai lệch chọn lọc là một hiện tượng hay hai?
- Các giải thích bằng sơ đồ nhân quả cho thấy yếu tố gây nhiễu (một nguyên nhân chung của phơi nhiễm và kết cục) và sai lệch chọn lọc (điều kiện hóa trên một hiệu ứng chung, hoặc collider) có cấu trúc khác biệt, mặc dù cả hai đều tạo ra các mối liên hệ không nhân quả; một số cách xử lý cổ điển nhóm chúng một cách lỏng lẻo hơn.
Key figures
- Sander Greenland
- James Robins
- Judea Pearl
- Kenneth Rothman
- Miguel Hernán
Related topics
Seminal works
- greenland-pearl-robins-1999
- grimes-schulz-2002-bias
- delgado-rodriguez-2004
Frequently asked questions
- Sự khác biệt giữa sai lệch và yếu tố gây nhiễu là gì?
- Cả hai đều là lỗi hệ thống, nhưng yếu tố gây nhiễu là sự trộn lẫn các hiệu ứng từ một nguyên nhân chung của phơi nhiễm và kết cục, trong khi sai lệch ở đây đề cập đến những biến dạng được đưa vào bởi cách các đối tượng được chọn (sai lệch chọn lọc) hoặc cách các biến được đo lường (sai lệch thông tin).
- Điều chỉnh hiệu ứng có phải là một loại sai lệch không?
- Không. Điều chỉnh hiệu ứng mô tả sự biến thiên thực sự của một hiệu ứng giữa các nhóm nhỏ; nó là một đặc điểm của mối quan hệ đang được nghiên cứu, chứ không phải là một lỗi cần được loại bỏ như yếu tố gây nhiễu hoặc sai lệch.