手机版 下载桌面 设为首页

临床研究中的因果推断

  临床研究中的因果推断。很多做临床研究的医生都希望能够从研究中获得“因果联系”,但是有些研究结果并不一定能够体现因果联系,如何避免过度推断?我们先看一个例子。

  近日一临床工作者拿着已有数据求问统计分析方法。这位的数据大致是这样的:

  研究对象分两组:某疾病患病组和正常对照组;

  一般资料:有;

  拟分析的血清学指标(胆红素水平):有;

  其他血清学指标:有。

  这位临床工作者想通过统计分析解决他的主要问题:胆红素水平是否影响某疾病的发生——用流行病学的语言翻译:胆红素水平是否是某疾病的病因(危险因素)。

  这个数据本身没有问题,那么问题在哪里呢?在于数据收集前,在研究开始之初,该医生并未对研究方案进行合理设计,导致拿到数据之后,以下关键问题无法回答:

  每一个病例的胆红素测定时间是不是都在患病之前?

  如果仅仅收集某一个时间截点的数据,这种研究明显是横断面研究,只能得到“相关”,一定得不到“因果”。

  时序性,在因果推断中显得尤为重要。无论因果推断的标准如何复杂,时序性是病因推断中最重要的条件,病因推断必须具备由因到果的时间顺序,因在前,果在后。这个先有蛋还是先有鸡的问题,在前瞻性队列研究中比较容易判断,但是在病例对照研究和横断面研究中常常难以确定,这也是因果推断的标准比较复杂的原因,我们需要用不同的试验进行多次研究,才能最终确定因和果的关联。

  比如在针对上述数据进行统计分析时,运用logistic回归成功获得阳性结果:胆红素水平低者患病风险高。但是这一统计分析的前提是明确自变量(因)发生在前,因变量(果)发生在后。所以,在不能明确时序性的情况下,的确没有办法得到某指标的病因学意义。

  当然,除了时序性以外,因果推断标准还包括其他方面,总结如下:

  要说明的是:在因果关系推断中,除了时序性外,其他标准并不一定均满足,但是满足的条件越多,因果关联成立的可能越大。

分类标签:临床研究  因果推断  

声明:本文转载仅出于学习和传播信息所需,并不意味着代表本站观点或证实其内容的真实性;其他网站或个人转载使用须保留本站所注“来源”,并自负相关法律责任;如作者不希望被转载或其他事宜,请及时联系我们!