除了因和果,我们还要收集啥信息

 

大家都知道,某些临床研究能够提示暴露因素与疾病的因果关系。有因,有果,那么临床研究中为什么设置除因(暴露/干...



大家都知道,某些临床研究能够提示暴露因素与疾病的因果关系。有因,有果,那么临床研究中为什么设置除因(暴露/干预因素)、果(结局指标)之外的很多其他观察指标?以一个已发表在《中华儿科杂志》上的研究《幽门螺杆菌对学龄前儿童铁营养状况的影响》为例,在研究幽门螺杆菌感染对学龄前儿童铁营养状况的影响时,作者收集了幽门螺杆菌感染的信息、铁营养状况相关的信息,除此以外,研究中还包含有儿童的年龄、性别、铁摄入量等指标,这些观察指标的作用是什么?若仅收集幽门螺杆菌感染和铁营养状况的信息,分析后得出幽门螺杆菌是铁营养不良的危险因素,这个研究结果是否可靠?作为临床医生,在做临床研究时需要注意,除直接因果关系涉及的观察指标外,其他相关观察指标的资料也应相应收集,这对保证研究质量、提高研究结论的说服力具有重要意义。

与基础研究不同,临床研究的研究对象是人,影响因素多,具有复杂性。在进行临床研究时若不考虑可能的影响因素,研究所获得的因果关系可能会受到其他因素的干扰,得到的可能是虚假的因果关系。临床研究中需要尽量避免得到虚假的关联,而看似冗余的众多观察指标实际上在其中起着非常重要的作用。回到上述例子,我们假设幽门螺杆菌感染与年龄因素有关,年龄又与铁营养状况相关,那么年龄则是一个混杂因素,会直接影响研究的结论。如果研究者考虑到年龄可能造成的混杂,观察指标中包含年龄因素,在研究设计时对年龄的资料进行收集,在统计分析时通过分层分析、多因素分析等方法对年龄的因素进行调整,则可避免年龄对暴露因素效应估计值的影响。由此看出,在临床研究的设计阶段针对可能存在的混杂因素干扰,对研究对象的相关临床资料数据进行相应收集,运用一定的分析方法来调整混杂效应,是控制混杂偏倚的一种有效措施。于是出现了很多看似与因果推断无关的观察指标,如某些人口学指标等,这些观察指标在调整混杂效应方面作用关键。

观察指标是临床研究实施方案设计中需要落实的重要内容,观察指标的数量、同质性和完整性是临床研究质量的重要组成部分,决定研究结果能否回答科学问题。观察指标按变量类型分为连续变量、二分类变量、多分类变量,按收集目的或来源分为人口学资料、实验室指标、安全性指标、疗效评价指标等,按重要程度分为主要指标、次要指标等。研究设计中选择观察指标不是靠一时的想法,也不是单靠参考别人的研究,而是临床医生从临床实践中遇到的实际问题出发,依据长期积累的专业知识和临床经验,适当结合其他研究,选择合理的观察指标。观察指标的特征是多维的,如观察指标的数量化、观察指标的客观性和主观性、观察指标的数学特征及其与临床意义的关系等,在临床研究实施方案设计中经常需要分析观察指标的某些特征,结合临床研究的实际需求,选择合适的变量形式、收集方式。


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