航天医学与医学工程杂志

期刊简介

  本刊1988年创刊,中英文混编,原为季刊,1996年改为双月刊,国内外公开发行。本刊由中国航天员科研训练中心主办,主要报道国内外航空航天医学、生物医学工程、以及有关人-机-环境系统工程研究的新理论、新成果、新技术以及新动向。期刊设置有学术论著、文献综述、研究快报等栏目,本刊是我国载人航天及生命科学领域的核心期刊之一,目前被美国工程索引(EI)、医学文献联机检索系统(Medline)、美国剑桥科学文摘(CSA)、美国航空航天数据库、中国科技论文统计分析和引文统计源期刊、中国科技论文数据库(CSCD)、中国学术期刊网(CJN)、万方数据网、中国生物医学文献数据库(CBN)、中国科学工程期刊文摘数据库(英文版)、中国生物医学期刊文献数据库(CMCC)、中国航空航天文献数据库等权威数据库收录,是相关领域广大硕博士毕业生和科研工作人员发表英文论文和中文论文的大舞台。请将电子档投至信箱suhongyu@vip.sina.com,同时要求邮寄纸质稿件1份,单位介绍信1份(证明无失泄密、无政治问题、无一稿多投、作者署名无争议,在校生还需导师签字)、作者简介1份(必须有电子邮箱和联系电话)。

            

内部验证的方法学评估中,如何确保研究设计的科学性和可靠性?

时间:2024-11-21 15:34:05

在医学论文研究结果内部验证的方法学评估中,确保研究设计的科学性和可靠性是关键步骤,以下是一些重要的方法:

一、明确研究类型及适用场景

  1. 观察性研究

    要保证研究对象的抽样方法科学合理,尽量使样本能够代表目标人群。

  2. 明确研究的时点,因为横断面研究是在某一特定时间点对人群进行调查,所以要确保所有数据收集都是在同一时间范围内完成,避免因时间跨度导致的偏倚。

    病例组和对照组的选择必须具有代表性和可比性。病例组应是确诊的患有研究疾病的患者,而对照组应是来自与病例组相同的源人群(如同一医院、同一社区等)但没有患该疾病的个体。

    匹配因素的选择要合理,通常根据已知的混杂因素(如年龄、性别、生活习惯等)进行匹配,以减少混杂偏倚。但要注意避免过度匹配,以免丢失重要信息。

    对于前瞻性队列研究,要确保研究对象的选择是基于暴露因素(如某种生活方式、药物使用等)的有无或不同水平,且在暴露发生之前就确定队列人群。

    回顾性队列研究则需要有可靠的历史记录来确定暴露因素和疾病状态。比如利用医院病历档案来追溯患者过去的药物暴露史和疾病诊断情况,但要注意病历记录的准确性和完整性。

    队列研究:

    病例 - 对照研究:

    横断面研究:

  3. 实验性研究

    随机化是 RCT 的核心原则之一。要使用真正的随机方法(如随机数字表、计算机随机生成数字等)将研究对象分配到实验组和对照组,确保两组在基线特征(如年龄、性别、病情严重程度等)上具有可比性。

  4. 设立合理的对照。对照可以是安慰剂对照、阳性药物对照或空白对照等。选择对照方法要根据研究目的和伦理原则来确定。

    盲法的应用可以减少偏倚。单盲(患者不知道自己接受的是实验组还是对照组的治疗)、双盲(患者和研究者都不知道分组情况)或三盲(患者、研究者和数据分析人员都不知道分组情况)的使用要根据研究的具体情况决定。

    随机对照试验(RCT)

二、样本量的合理确定

  1. 参数估计:

    根据研究目的和研究设计类型,确定主要观察指标(如治愈率、生存率、均数差异等)。

  2. 估计总体参数的标准差或比例。这可以通过查阅以往类似研究的数据、预试验或专家经验来确定。

  3. 统计效能和显著性水平设定:

    确定合适的统计效能(1 - β),一般建议统计效能不低于 80%。这表示在实际存在差异的情况下,研究能够正确地发现这种差异的概率。

  4. 选择合适的显著性水平(α),通常设定为 0.05。这是判断结果是否具有统计学意义的阈值,即当 P 值小于 0.05 时,认为结果在统计学上是显著的,拒绝零假设。

    根据上述参数,使用相应的样本量计算公式(不同的研究设计和观察指标有不同的公式)来计算所需的样本量。

三、减少偏倚的措施

  1. 选择偏倚的防控:

    在研究对象的招募过程中,要明确纳入和排除标准,并严格按照标准筛选研究对象。

  2. 对于容易出现选择偏倚的研究(如病例 - 对照研究),要尽量扩大样本来源,避免只选择特定医院或特定人群的患者,以减少因样本选择不当导致的偏倚。

  3. 信息偏倚的避免:

    确保研究数据收集方法的标准化和客观性。对于观察性指标,要有明确的定义和测量方法。

  4. 在回顾性研究中,要注意病历记录的准确性和完整性。

  5. 混杂偏倚的控制:

    在研究设计阶段,通过匹配(如病例 - 对照研究)或分层(如队列研究)等方法控制已知的混杂因素。

  6. 在数据分析阶段,也可以使用统计方法(如多元回归分析、倾向性评分匹配等)调整混杂因素的影响。