Thiên lệch xuất bản

Thiên lệch xuất bản là xu hướng các nghiên cứu có kết quả có ý nghĩa thống kê hoặc tích cực được xuất bản, và được xuất bản nổi bật và nhanh chóng hơn, so với các nghiên cứu có kết quả không đáng kể hoặc tiêu cực. Vì các tổng quan hệ thống và phân tích tổng hợp phụ thuộc vào các tài liệu đã được xuất bản, sự sẵn có có chọn lọc này có thể làm sai lệch ước tính tổng hợp theo hướng hiệu ứng mạnh hơn so với thực tế.

Definition

Thiên lệch xuất bản là sự khác biệt có hệ thống giữa kết quả của các nghiên cứu được xuất bản và có thể tiếp cận được với kết quả của tất cả các nghiên cứu đã được thực hiện, phát sinh do khả năng và mức độ nổi bật của việc xuất bản phụ thuộc vào bản chất và hướng của các phát hiện của một nghiên cứu.

Scope

Mục này bao gồm thiên lệch xuất bản và nhóm thiên lệch báo cáo rộng hơn ảnh hưởng đến tổng hợp bằng chứng: nguyên nhân của chúng, ảnh hưởng của chúng đối với các ước tính tổng hợp, và các phương pháp đồ họa và thống kê được sử dụng để phát hiện và thăm dò chúng, bao gồm biểu đồ phễu (funnel plot), kiểm định hồi quy Egger, kiểm định tương quan hạng Begg, và điều chỉnh trim-and-fill. Mục này coi đây là các chủ đề về phương pháp luận, không phải hướng dẫn lâm sàng.

Core questions

• Liệu các nghiên cứu có sẵn để tổng hợp có phải là một mẫu thiên lệch của tất cả các nghiên cứu đã được thực hiện không?
• Làm thế nào có thể phát hiện sự hiện diện của thiên lệch như vậy từ các nghiên cứu đã được tập hợp?
• Các kết quả chưa được xuất bản hoặc được báo cáo có chọn lọc có thể thay đổi kết luận đến mức nào?

Key concepts

• Thiên lệch báo cáo và phổ biến
• Vấn đề ngăn kéo hồ sơ
• Hiệu ứng nghiên cứu nhỏ
• Biểu đồ phễu và sự bất đối xứng của nó
• Kiểm định hồi quy Egger
• Kiểm định tương quan hạng Begg
• Điều chỉnh trim-and-fill
• Đăng ký nghiên cứu và giao thức

Mechanisms

Các nghiên cứu tìm thấy kết quả có ý nghĩa hoặc thuận lợi có nhiều khả năng được đệ trình, chấp nhận và trích dẫn hơn so với những nghiên cứu không có, do đó tài liệu có thể tiếp cận được thể hiện quá mức các phát hiện tích cực. Các thiên lệch báo cáo liên quan (báo cáo kết quả chọn lọc, thiên lệch thời gian trễ và ngôn ngữ) hoạt động theo cùng một hướng. Vì một phân tích tổng hợp tổng hợp bất cứ thứ gì nó có thể thu thập được, sự chọn lọc này có thể làm tăng hiệu ứng tóm tắt. Biểu đồ phễu hiển thị hiệu ứng của mỗi nghiên cứu so với độ chính xác của nó; khi không có thiên lệch, các điểm phân tán đối xứng, trong khi một khoảng trống giữa các nghiên cứu nhỏ, kém chính xác hơn cho thấy các kết quả tiêu cực bị thiếu, một mô hình thường được gọi là hiệu ứng nghiên cứu nhỏ (small-study effects). Kiểm định hồi quy Egger và kiểm định tương quan hạng Begg định lượng sự bất đối xứng của biểu đồ phễu, và phương pháp trim-and-fill suy luận các nghiên cứu mà sự bất đối xứng ngụ ý là bị thiếu và tính toán lại một ước tính đã điều chỉnh. Không có công cụ nào trong số này có thể phân biệt thiên lệch xuất bản với sự không đồng nhất thực sự một cách chắc chắn, vì vậy việc đăng ký nghiên cứu và giao thức một cách tiền cứu là biện pháp bảo vệ cơ bản hơn.

Clinical relevance

Thiên lệch xuất bản có thể làm cho một can thiệp trông có vẻ hiệu quả hơn hoặc an toàn hơn so với bằng chứng đầy đủ sẽ cho thấy, điều này quan trọng khi các tổng quan cung cấp thông tin cho các hướng dẫn và chính sách. Đánh giá xem một phân tích tổng hợp có kiểm tra rủi ro này hay không là một phần của việc đánh giá độ tin cậy của nó. Mục này giải thích cách thiên lệch phát sinh và được điều tra; đây là tài liệu tham khảo để đánh giá bằng chứng, không phải lời khuyên cho một bệnh nhân cụ thể.

Epidemiology

Các nghiên cứu thực nghiệm theo dõi các đoàn hệ thử nghiệm đã đăng ký và các nghiên cứu được tài trợ đã nhiều lần chỉ ra rằng các kết quả có ý nghĩa thống kê được xuất bản thường xuyên hơn và sớm hơn. Việc kiểm tra biểu đồ phễu và các kiểm định bất đối xứng thường xuyên được báo cáo trong các phân tích tổng hợp, và việc đăng ký thử nghiệm (ví dụ thông qua các cơ quan đăng ký tiền cứu và các chính sách đăng ký của tạp chí) đã được áp dụng một phần để chống lại vấn đề này.

Evidence & guidelines

Các khuyến nghị để kiểm tra và diễn giải sự bất đối xứng của biểu đồ phễu trong các phân tích tổng hợp các thử nghiệm ngẫu nhiên đã được Sterne và cộng sự (2011) đưa ra và được tuân thủ rộng rãi; các tiêu chuẩn báo cáo như PRISMA nhắc nhở các nhà đánh giá đánh giá rủi ro thiên lệch do thiếu kết quả. Đây là các khuyến nghị về phương pháp luận, không phải hướng dẫn điều trị.

History

Việc không xuất bản đầy đủ các kết quả tiêu cực đã được mô tả vào những năm 1950 và 1960 và được cụ thể hóa thành vấn đề ngăn kéo hồ sơ (file-drawer problem) vào cuối những năm 1970. Các phương pháp để phát hiện nó đã trưởng thành vào những năm 1990: Begg và Mazumdar (1994) đề xuất một kiểm định tương quan hạng về sự bất đối xứng của biểu đồ phễu, và Egger và các đồng nghiệp (1997) đã giới thiệu một kiểm định hồi quy đơn giản đã được sử dụng rộng rãi. Duval và Tweedie (2000) đã thêm điều chỉnh trim-and-fill, và Sterne và cộng sự (2011) sau đó đã củng cố hướng dẫn về việc diễn giải biểu đồ phễu. Việc đăng ký thử nghiệm xuất hiện song song như một biện pháp khắc phục cấu trúc.

Debates

Sự bất đối xứng của biểu đồ phễu thực sự chỉ ra điều gì?

Sự bất đối xứng có thể phản ánh thiên lệch xuất bản, nhưng cũng có thể là sự không đồng nhất thực sự, sự khác biệt về chất lượng nghiên cứu, hoặc ngẫu nhiên, vì vậy các kiểm định bất đối xứng nhạy cảm với các nguyên nhân khác ngoài việc xuất bản có chọn lọc và có thể gây hiểu lầm khi số lượng nghiên cứu ít.

Nên tin tưởng vào điều chỉnh trim-and-fill đến mức nào?

Trim-and-fill suy luận các nghiên cứu bị thiếu một cách giả định và tính toán lại ước tính, nhưng nó dựa trên các giả định mạnh mẽ về hình dạng của phễu và có thể điều chỉnh quá mức hoặc chưa đủ, vì vậy nó thường được coi là một phân tích độ nhạy hơn là một điều chỉnh dứt khoát.

Key figures

• Matthias Egger
• George Davey Smith
• Colin Begg
• Sue Duval
• Richard Tweedie
• Jonathan Sterne

Seminal works

• egger-1997
• duval-tweedie-2000
• begg-mazumdar-1994
• sterne-2011-funnel

Frequently asked questions

Biểu đồ phễu là gì và nó liên quan đến thiên lệch xuất bản như thế nào?

Biểu đồ phễu biểu diễn ước tính hiệu ứng của mỗi nghiên cứu so với độ chính xác của nó. Khi không có thiên lệch, các nghiên cứu phân tán đối xứng xung quanh hiệu ứng tổng hợp; một khoảng trống giữa các nghiên cứu nhỏ hơn, kém chính xác hơn, đặc biệt ở phía các kết quả không thuận lợi, cho thấy rằng một số nghiên cứu tiêu cực có thể bị thiếu trong các tài liệu đã xuất bản.

Các kiểm định thống kê có thể chứng minh rằng thiên lệch xuất bản có tồn tại không?

Không. Các kiểm định như Egger và Begg phát hiện sự bất đối xứng của biểu đồ phễu, điều này có thể phát sinh từ thiên lệch xuất bản nhưng cũng từ sự không đồng nhất thực sự, chất lượng nghiên cứu hoặc ngẫu nhiên. Chúng làm tăng hoặc giảm sự nghi ngờ hơn là chứng minh nguyên nhân, và việc đăng ký nghiên cứu tiền cứu là một biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn bất kỳ kiểm định sau sự việc nào.