發(fā)表性偏倚產(chǎn)生與識別方法的可行性論證

1、發(fā)表性偏倚產(chǎn)生與識別方法的可行性論證【摘要】本文介紹了發(fā)表性偏倚產(chǎn)生及各種識別方法的優(yōu)缺點，其中，對漏斗圖法和失平安系數(shù)法做了比擬詳細(xì)的陳述，對不同方法進(jìn)展了比擬?！娟P(guān)鍵詞】eta分析發(fā)表性偏倚1引言發(fā)表性偏倚publiatinbias是指有統(tǒng)計學(xué)意義的研究結(jié)果比無統(tǒng)計學(xué)意義的研究更容易被投稿和發(fā)表1，致使研究者在做eta分析查閱資料時，對有統(tǒng)計學(xué)意義的研究結(jié)果和無統(tǒng)計學(xué)意義的研究結(jié)果獲取的概率不同，從而導(dǎo)致對效應(yīng)量或因果關(guān)聯(lián)強度的過高估計。發(fā)表性偏倚對eta分析的不良影響，早已引起學(xué)界的重視，甚至有學(xué)者因此對eta分析的可行性持疑心態(tài)度2。近年來，隨著循證醫(yī)學(xué)的快速開展，很多發(fā)表性偏倚的識別

2、方法不斷涌現(xiàn)，雖各有優(yōu)勢，但都不盡完善，尚處于探究階段。本文就發(fā)表性偏倚的可能性來源、識別方法的應(yīng)用等進(jìn)展討論，使研究者在做eta分析時可以盡量防止和正確認(rèn)識發(fā)表性偏倚。2發(fā)表性偏倚的可能來源可以引起發(fā)表性偏倚的因素有很多，根據(jù)其產(chǎn)生角度的不同，大致可分成以下幾方面。2.1設(shè)計方案的選擇一般來說，為了減少異質(zhì)性的干擾和便于效應(yīng)量的合并，大多數(shù)eta-分析都選擇納入隨機雙盲對照試驗的研究，即我們常說的RT，認(rèn)為這樣的研究設(shè)計合理、標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一且能對其研究質(zhì)量進(jìn)展評分3。對于觀察性研究，比方一些流行病學(xué)調(diào)查，由于研究條件難以控制，也并不具備RT研究的上述優(yōu)點，納入那么容易造成異質(zhì)性甚至夸張效應(yīng)量4，而

3、回絕納入那么會造成信息損失從而引起更大的偏倚。設(shè)計方案上的選擇，也會引起發(fā)表性偏倚，比方，多因素的研究就可能增加假陽性率，因為每項研究都會首先明確研究目的，因素的納入往往是為驗證這一目的，這就使得研究者對“預(yù)期結(jié)果比對“偶爾發(fā)現(xiàn)有更高的關(guān)注和信任程度，投稿也更容易。另外，一些設(shè)計方案受實驗結(jié)果的影響較大，比方，序貫設(shè)計，沒有很明確的樣本量，研究者為得到陽性結(jié)果，往往人為的增加觀察時間或樣本量，破壞了實驗的隨機性，從而引起偏倚。小樣本研究的方差大、檢驗效能不高，較大樣本又不容易獲得陽性結(jié)論，研究者常從中選擇陽性結(jié)論去發(fā)表，這樣做的結(jié)果不僅會夸張對主效應(yīng)的估計，還會低估方差5，造成偏倚。大樣本的研

4、究，由于經(jīng)費、人力、物力投入均較多，無論其結(jié)果如何，發(fā)表的概率都會強于小樣本。還有一些研究以出現(xiàn)陽性結(jié)果為觀察終止點，假如延長觀察時間或增加樣本量，顯著性將受到影響6，所以，推延發(fā)表也可能降低對主效應(yīng)的估計。2.2研究者的主觀期望2.3編輯的態(tài)度編輯的態(tài)度對發(fā)表性偏倚的產(chǎn)生也起到非常關(guān)鍵的作用。他們往往青睞那些可以指導(dǎo)臨床理論、改善預(yù)后或者簡化治療過程的研究8，對陰性結(jié)果的文章不感興趣。陰性結(jié)果的文章如要發(fā)表，常需經(jīng)歷更加嚴(yán)格的審稿過程，有些甚至被退稿。對同一篇文章的質(zhì)量，不同的編輯也常有不同的評價，其上下可能相差很遠(yuǎn)，由此而影響文章的發(fā)表或發(fā)表的時間。另外，編輯個人的研究領(lǐng)域和交際圈會使其對

5、不同的文章不同的作者給予不同的關(guān)注，假如文章所涉及領(lǐng)域與其相近，那么編輯的學(xué)術(shù)觀點會影響文章的發(fā)表，假如作者是編輯交際圈的成員，那么文章的發(fā)表常會受到照顧。有一項研究發(fā)現(xiàn)，在學(xué)位論文中，陽性結(jié)果發(fā)表的概率是陰性結(jié)果的34倍，而一般文章中陽性結(jié)果發(fā)表的概率那么是陰性結(jié)果的10倍9，出現(xiàn)這種差異的原因可能更大程度上是由于編輯的態(tài)度而非研究者的主觀傾向。2.4資助者的利益近年來，研究機構(gòu)和企業(yè)合作的橫向科研工程越來越多，這是一些國家為開展科研、開拓科研經(jīng)費途徑而采取的市場化手段。往往是企業(yè)負(fù)責(zé)經(jīng)費開支而機構(gòu)負(fù)責(zé)論文的撰寫和評審，在這過程中，由于背后有宏大的經(jīng)濟利益驅(qū)動，很可能造成發(fā)表性偏倚。比方，在

6、醫(yī)藥企業(yè)資助的研究中，有89%的報道主張結(jié)合用藥比單一用藥更好，而其他資助來源的報道中，這一比例只有61%10。在煙草企業(yè)資助的報道中，72%贊成煙草企業(yè)的觀點，其他非企業(yè)資助的報道中只有41%，中的比例更小，僅為20%11。國家或官方組織資助的基金工程發(fā)生這種現(xiàn)象的概率會小些，但有些研究者在研究過程中由于缺乏把握或信心，認(rèn)為得到的陰性結(jié)果為“不成功的結(jié)果，會因害怕不能通過評審而推延發(fā)表或不發(fā)表，由此而引起偏倚。3識別方法發(fā)表性偏倚對eta分析產(chǎn)生的宏大危害已越來越引起重視，很多方法也開場應(yīng)用于識別和處理發(fā)表性偏倚，這些方法各有優(yōu)劣，適用范圍不盡一樣，下面簡單闡述。3.1顯著性研究比例此法是判

7、斷發(fā)表性偏倚的最簡單的方法，通過計算所發(fā)表的相關(guān)研究中有統(tǒng)計學(xué)意義的研究所占的比例來推斷，假如比例過高，那么提示存在發(fā)表性偏倚。此法雖然計算簡單，但實用性并不強，因為比照例上下的判斷沒有統(tǒng)一的界定，往往通過主觀經(jīng)歷判斷，但這本身就可能產(chǎn)生偏倚。3.2漏斗圖法漏斗圖是識別發(fā)表性偏倚最常用的方法12，由于操作簡單、直觀而被廣泛應(yīng)用。其原理1如下：以樣本含量或效應(yīng)量標(biāo)準(zhǔn)誤的倒數(shù)為縱坐標(biāo)，以效應(yīng)量或效應(yīng)量的對數(shù)為橫坐標(biāo)繪制散點圖。其根本假設(shè)就是效應(yīng)量估計值的精度隨著樣本含量的增加而增加，變異幅度逐漸變窄，最后趨于點狀，其形狀類似一個倒置的漏斗，如圖113，故稱漏斗圖。當(dāng)存在發(fā)表性偏倚時，漏斗圖表現(xiàn)為不

8、對稱分布。漏斗圖方法的使用在學(xué)術(shù)界一直存在爭議，因為可能致使其不對稱的原因有很多，比方時機、異質(zhì)性、效應(yīng)量的選擇、測量精度的選擇等，而并不一定是發(fā)表性偏倚的影響14。假如樣本量的大小和效應(yīng)量間有潛在的關(guān)聯(lián)，漏斗圖也會得出錯誤的結(jié)論。例如，越是低鈉飲食就越能引起鈉降低也越能引起血壓變化，而越是嚴(yán)重的高血壓患者往往越是注重低鈉飲食，這種病例假如出如今小樣本的研究中，那么會得出鈉降低越多，血壓變化越大的結(jié)論，且相關(guān)程度效應(yīng)量會大于大樣本的研究，這種樣本含量和效應(yīng)量間的潛在關(guān)聯(lián)會導(dǎo)致漏斗圖的不對稱，而這種不對稱和發(fā)表性偏倚沒有任何關(guān)系15。3.3計算失平安系數(shù)失平安系數(shù)NFS是指：需要增加多少個無統(tǒng)計

9、學(xué)意義的研究，才能使合并的效應(yīng)量無統(tǒng)計學(xué)意義1。假如NFS較小，那么發(fā)表性偏倚影響較大；假如NFS較大，那么發(fā)表性偏倚影響較校失平安系數(shù)可以作為借鑒，甚至有學(xué)者認(rèn)為任何一個eta分析都要給出NFS，使其成為判斷結(jié)論可信度的一個指標(biāo)16。假如把NFS的計算過程做簡單推導(dǎo)，那么會發(fā)現(xiàn)NFS的使用也存在問題?，F(xiàn)推導(dǎo)如下：?醫(yī)學(xué)統(tǒng)計學(xué)?2242頁有例：為研究Aspirin預(yù)防心肌梗死I的作用，美國在1976-1988年間不同機構(gòu)進(jìn)展了7次關(guān)于Aspirin預(yù)防心肌梗死的研究，以發(fā)生心肌梗死后患者是否死亡為觀察終點，其結(jié)果見表1。其中6次研究結(jié)果說明Aspirin組與撫慰劑組的心肌梗死后死亡率的差異無統(tǒng)

10、計學(xué)意義，只有一個研究結(jié)果說明Aspirin在預(yù)防心肌梗死后死亡有效并且差異有統(tǒng)計學(xué)意義。根據(jù)表1提供的資料做eta分析。表17個Aspirin預(yù)防心肌梗死后死亡的研究結(jié)果經(jīng)過計算可得lnRR合并=-0.09018，由此算得的NFS=13，發(fā)表性偏倚影響較小，假如人為的增加發(fā)表性偏倚，比方把上例中的研究6去掉因為研究6和其他6個研究的結(jié)果相悖，發(fā)表的困難也大，把其他6個研究再進(jìn)展eta分析，這樣偏倚增加，再計算lnRR合并及NFS，可得lnRR合并=-0.11199，NFS=18，偏倚增加，NFS應(yīng)減小，在此卻增大，NFS判斷有誤。圖1標(biāo)準(zhǔn)漏斗圖示意圖Fig.1Standardisedfunn

11、elpltskethap橫軸為均數(shù)差值標(biāo)準(zhǔn)化值效應(yīng)量，縱軸為標(biāo)準(zhǔn)誤的倒數(shù)。表示未發(fā)表的研究，表示已經(jīng)發(fā)表的研究。3.4等級相關(guān)法此方法是在對效應(yīng)量進(jìn)展標(biāo)準(zhǔn)化后，再計算標(biāo)準(zhǔn)化效應(yīng)量與各樣本方差之間的等級相關(guān)系數(shù)18，假如存在相關(guān)，那么可能有發(fā)表性偏倚。但此方法也存在問題，因為發(fā)表性偏倚并不是可以引起相關(guān)的唯一原因，而且，假如相關(guān)系數(shù)無意義也并不能肯定就沒有發(fā)表性偏倚存在，這兩個原因影響了此方法的檢驗效能。3.5剪補法該法由Taylr和Teedie提出，其根本思想是首先剪掉初估后漏斗圖中不對稱的部分，用剩余對稱部分估計漏斗圖的中心值，然后沿中心兩側(cè)粘補上被剪切部分以及相應(yīng)的遺漏部分，最后基于貼補后

12、的漏斗圖估計合并效應(yīng)量的真實值7。該方法的優(yōu)點是結(jié)果相對穩(wěn)定，對eta分析包含的研究個數(shù)要求不高，但畢竟其理論根底依賴于漏斗圖的形狀，所以在漏斗圖中存在的問題在此法中仍然存在。3.6加權(quán)分布理論屬于回歸方法的范疇，此法理論根底是：一個研究被納入eta分析的概率受該研究的結(jié)果與不同結(jié)果的選擇概率影響，三者組成一個權(quán)函數(shù)19。該方法計算復(fù)雜，方法學(xué)上還并不成熟，尚處于線性研究的起步階段。其他方法還有Eggers法、Beggs法、Hakshas法、Sugitas法等，Eggers法和Beggs法衍生于漏斗圖理論，和等級相關(guān)法有些類似，都是計算相關(guān)系數(shù)或進(jìn)展回歸擬合，特點也類似。Hakshas法和Sugitas法的理論開展尚不成熟，應(yīng)用也不普遍，在