临床研究中的误差来源及控制办法

　　 临床试验设计要素

　　研究设计是医学科学研究中的重要组成部分。完善科学的试验设计方案能够有效指导试验的顺利开展，合理安排实验观察内容，以较经济的人力、物力和时间获得相对准确可靠的结果。完善的科研设计要求我们明确科研设计中的基本要素，遵循随机、对照、重复、盲法和均衡等设计原则。其中，研究对象、处理因素和试验效应组成科研设计的三要素，在任何一项试验中都包括这三个基本要素。三要素在整个实验设计中的安排是否科学、合理、完善，是科研设计中的关键问题。

　　 研究对象

　　一般来说，在医药科研实践中，研究对象主要有人、动物、植物及微生物等，其次还有人或动物的材料。根据具体情况可以采用整体作为研究对象，即在完整的机体内进行实验（整体实验）；也可以采用器官、组织、细胞、亚细胞甚至分子作为研究对象，即体外试验（离体实验）或者先体内后体外的试验（半体内试验），究竟在什么层次上进行科研，必须服从于科学假说的需要。

　　研究对象的确定主要取决于研究的目的。人体是医学研究中常选用的对象。人体试验研究是基础理论和动物实验后与临床应用前的中间环节，是医学科研的重要手段。以人体为研究对象时，试验设计首先必须符合并通过生物医学研究机构的伦理审查。在设计过程中，应考虑个人条件如种族、性别、年龄、嗜好、生活习惯、居住地区的外环境和其社会因素如职业、居住条件、家庭情况、心理状况等。如果是选择患者作为研究对象时，筛选合格的病例是人体观察的重要环节之一，其中要考虑患者的病种、病型、病期、病程、病情、诊断方法和诊断标准等。最基本的要求是正确诊断、正确分期及正确判断病情等。无论选择正常人或患者为研究对象，都应注意“纳入和排除标准”。

　　在医学科研实验中进行动物实验是一项重要的方法，它对生命科学研究不可或缺，已逐渐形成为许多学科发展的基础，推动了诸多领域取得突破性进展。常用的实验动物有：小鼠、大鼠、豚鼠、兔、狗、鱼、蛙、猴、猫、鸡等。实验动物的选择涉及经费开支、研究方法、研究结果及实验成败，更关系到研究的科学性和可靠性，因此研究者必须阅读大量相关文献，了解实验动物学知识。以便正确选择实验动物种类。一般来说需要选择与人的功能、代谢及疾病特点相似的动物，利用实验动物与人类某些相近的特性，通过动物实验对人类疾病的发生、发展及规律进行推断和探索。选择近似人体反应的高等动物作为研究对象，其研究结果的实际意义好，但这并不是一条通用的规律。试验中还应根据试验目的和设计要求，结合动物的习性、解剖学、生理学及病理学特点等，参考已有的经验和资料，合理的选择动物种类。另外，同一种类的动物其不同个体之间对某一处理因素的反应也有差别。因此，还要注意动物个体包括年龄、性别、窝别、体重、营养和健康状况等的选择。

　　样品或药物作为研究对象时，要注意品种、批号、有效期、用量等因素的影响。用离体器官、活体组织、分泌物、体液等作为研究对象时，应考虑取材条件、部位、新鲜程度和保存、培养情况等。以细胞作为研究对象是近现代医学科研中广泛应用的重要生物技术，通过细胞试验有利于观察细胞周期、细胞分裂、细胞增殖与分化、细胞凋亡与坏死、细胞间相互作用、细胞迁移及其相关信号通路调控机制等细胞生物学行为，从而更精确了解生物体的生长、发育、分化、繁殖、运动、遗传、变异和衰老等基本生命现象。值得注意的是，尽管原代细胞与人或动物的反应特性相似，但依然难以精确模拟体内环境，难以真实反映机体的整体调节，且来自不同个体的细胞间也有较大差异，随着培养时间的变化其反应也不够稳定。研究者需熟练掌握细胞生物学知识，根据实验目的选择合适的细胞作为研究对象。

　　 研究对象条件

　　作为研究对象，必须同时满足两个基本条件：1、必须对处理因素/干预措施敏感；2、对处理因素/干预措施反应比较稳定。

　　存在以下情况之一者，不宜作为一般临床科研的研究对象：

　　研究对象的纯化

　　所谓研究对象的纯化（一致性），即应考虑研究对象构成的均匀性，减少个体差异，提高样本的同质性。首先，研究对象的具体指标应是明确的，且不受其他因素的影响。如在临床科研中，要求研究对象的症状、体征、辅助检查结果具有典型性与代表性。其次疾病的病史明确、符合流行病学规律。第三，疾病诊断与病情分级的标准务必按照有关规定，且表现具有典型性，非典型性的特殊病例不宜作为受试对象，因为特殊病例提示机体或致病因素与一般存在差异。第四，研究对象要有可靠的依从性，中途不可间断。故研究对象的病情一般应是中等的，若病情过重，死亡率很高，不易反映处理因素的疗效；若病情过轻，稍加处理即可痊愈，难以区分不同被试因素的优劣。因此，只有通过对病情中等病例得到肯定的结论后，才会扩大观察轻、中、重三类不同病情的患者。

　　研究对象的依从性

　　研究对象的依从性是指他们按预定计划接受处理因素的合作程度。在医学科研中，尤其是在临床科研中，患者由于其心理、社会、经济等多方面的原因而可能出现忘记服药、中途退出实验或换组等不依从的表现，从而干扰试验计划的完成。因此，提高研究对象的依从性是十分重要的。绝对的依从只有在麻醉状态下才能见到。在实验设计时，应制定一旦出现不依从情况的补救措施。

　　干预措施/处理因素

　　处理因素/干预措施：是指在医学科学研究中，有目的地作用于研究对象的因素，又称被试因素、研究因素、干预措施或特异性影响因素，是根据不同的研究目的而给出研究对象施加的各种干预措施。处理因素可以是研究对象本身相关的特征，如性别、年龄、职业、遗传、心理等内因；也可以是生物、化学、物理和地理等外因。按照是否可由研究者控制，则将处理因素分为自然存在和人为干预两大类。自然存在的处理因素是客观存在的，包括各种环境、体内的因素。人为干预因素是指研究者外部施加的，如治疗的药物、手术、检查、健康教育、心理咨询等。

　　处理因素又有数量和质量之分，所谓数量因素，就是因素水平的取值是定量的，如药物的剂量、药物作用的时间等；所谓质量因素，就是因素水平的取值是定性的，如药物的种类、处理方法的种类等，应结合实际情况和具体条件。一项科学研究中必须明确和选择合理可行的处理因素。

　　处理因素的选择

　　处理因素的选择取决于试验目的。但是在选择处理因素时，我们往往抓不住试验中的主要处理因素，选择过多或过少的处理因素，因此研究者应在研究设计前，先充分查阅文献，了解所在研究领域的研究基础和相关信息，再根据研究目的的需要，以及人力、物力及时间的实施可行性，选定合适的主要处理因素。另外，科研中必须明确处理因素与混杂因素。所谓混杂因素，是指非有意作用于研究对象身上，而在研究中可能起干扰作用的因素。或称非处理因素。由于混杂因素往往干扰研究结果，产生混杂效应，影响处理因素产生效应的对比分析，因此，在科研设计时要结合具体研究注意区分处理因素和混杂因素，并设法控制混杂因素，消除干扰。

　　处理因素的数目和水平的选择

　　处理因素作用于研究对象引起的效应与处理因素的数目和水平有关。在科研中，处理因素的数目和水平的选择，取决于试验目的。一般来说，一项科研的处理因素不宜过多或过少。过多的处理因素容易导致试验分组和研究对象数量增多，实验误差难以控制，而过少的处理因素则使得研究工作缺乏足够的深度和广度。

　　所谓处理因素的水平，即一个处理因素有程度、剂量、方法、时间、空间、性质等方面的不同。研究人员应根据自身试验目的设计合理的试验方案。

　　单因素水平：最常见的实验类型。如我们平时做的注册前临床研究。

　　单因素多水平：比如比较同一刺激不同强度时的反应，比较不同药物剂量对某病的疗效观察。

　　多因素单水平，多因素多水平研究，常见于药物研究。

　　处理因素的标准化

　　即保证处理因素在整个研究过程中保持一致和稳定，按照同一标准进行。处理因素一旦确立，在整个研究过程中应保持一致和稳定，其实施方法应标准化与固定化。

　　混杂因素的控制

　　在科研设计时，一般来说，确定处理因素较为容易。而充分估计到各种混杂因素是需要认真考虑的。因此在确定处理因素后，还要充分估计到自然存在和人为干预的各种混杂因素，并在设计中加以消除。

　　对于混杂因素，一般可通过设立对照的方法加以控制。通过对照组的设立，使得试验组和对照组间除处理因素不同外，其他条件尽量一致，以此区别和控制混杂因素，排除混杂因素产生的效应，减少误差，确保处理因素效应的真实性和可比性。此外，不可借用之前的试验结果或其他资料作为本次实验的对照，各组试验必须同步进行。为此，只有准确预判可能的混杂因素，才能设计好实验对照，准确合理的实验对照可使组间的混杂因素影响互相相等或抵消，充分保证组间均衡可比，进而提高试验结果的真实性和可靠性。

　　试验效应/主要评价指标

　　处理因素作用于研究对象所产生的相应效应或反应，即为试验效应。试验效应通过具体检测的效应指标来体现，也被称为反应指标或研究指标。一项科学研究的结果就是从这种反应即效应指标中显现出来的。因此，合理的效应指标是实验设计科学性的体现，是实验结果准确性、特异性和客观性的体现，是保证科研获得成功的又一重要条件。

　　效应指标按其主客观性质可分为定量指标（量反应）和定性指标（质反应）两大类。定量指标是指可以用各种仪器测量的客观指标，如血压、心率、血糖、血气分析、呼吸动力学指标、肌肉收缩程度、各种蛋白质和核酸的测量等。这类指标能在数量上反应变化的特点，较为客观、准确、精确，统计学分析的效率较高，应当尽可能多用，这类指标的数据也称为计量数据。定性指标是指标的数值不能以定量的方法获得，仅能根据某种反应出现与否作为指标，如症状的有与无、生存与死亡、治愈与未愈、有效与无效、呕吐、惊厥等。这类指标只能反映某些性质的变化，难以判断反应的程度，这类指标的数据称为计数资料。在研究中，往往定量与定性指标之间有时可互相转换，以满足不同统计分析方法的要求。

　　另一类客观存在但以主观形式表达的指标，如形态学上对各种复杂病理状态变化的程度和用于某些精神神经症状的评价，这些指标可以通过受试者的主诉记录下来。

　　效应指标按其变量性质可分为计量指标、计数指标和等级指标三大类。计量指标是指实际测量得到的数值，有度量衡的单位，又可分为连续型和离散型两种。计数指标是按照研究目的将资料分类并计数所得到的指标，常用能反映效应的指标有发病率、死亡率、治愈率、阴性率、缓解率等。等级指标没有具体数量，也没有量纲，但可区分程度或严重性的类指标，严格来讲，仍属于定性指标，如制定疗效的痊愈、显效、好转、无效等。

　　效应指标的选定

　　效应指标的选择，须根据实验内容和目的合理确定所选指标的多少和种类。效应指标可以是一个指标，也可以是多个指标，选用多少指标、选用哪些指标会根据研究所涉及的专业知识、研究基础、仪器设备条件、所投入的工作量及经费情况等综合考虑。此外，许多效应只采用单一指标检测来判断结果容易导致其可信度不足，因此往往采取两种或多种指标联合验证。选择效用指标时应注意以下几个问题：

　　1、客观性：客观存在的，可以通过一定的方法测量或记录，可以用客观方法测量与记录，如体温、血压、心率、心电图等客观存在的指标，这些可以通过受试者的主诉记录下来。主观指标易受心理状态与暗示程度的影响，并且感觉器官的感受往往由于背景条件与对比诱导可发生较大的差异，因此，在科研中应尽量少用。必须选用主观指标时，可采取多人观察法、盲法判定，而后采取加权平均值法，以减轻主观因素的影响。

　　2、特异性：特异性即指标的排他性。所选效应指标能准确地反应处理因素的作用效果，不易受混杂因素的干扰，确实代表所研究的对象。

　　3、关联性：所选用的指标必须与所研究的目的具有本质联系，能够确切反映处理因素的效应。指标的选择可通过查阅文献资料或理论推导来确定，也可通过预备实验或用标准阳性对照来验证。所选指标是否符合关联性要求，往往反映科研工作者的专业知识和技术水平。

　　4、精确性：包括指标的精密度与准确度的双重含义。准确度是指观察值与标准值（真值）的接近程度，也就是说，准确度是测定正确性的量度。精密度是指重复观察时观察值与其平均值的接近程度，平时强调试验结果的可重复性，就是在相同条件多次取样测定结果的精密度。评价效应指标主要看准确度，准确度差则不可取，如精密度差，则容易影响准确度。在设计时应首选既准确又精密的方法，精确性的选择受测量仪器和方法的影响，有赖于预实验加以确定。

　　5、可能性：指效应指标在技术上有可能做得到。在选择效应指标时，除考虑客观性、特异性、合理性、灵敏性及精确性之外，还要考虑在技术上容易掌握、经过努力能够办得到的指标。

　　实验误差及其控制

　　在医学科研活动中，不可能对所有的实验对象进行观察或检查，只能通过抽样方法进行研究，由于研究对象的个体差异、内外因素的影响，样本的有限性，认识能力和目前观测技术的限制，以及一些假象迷惑，可能会产生没有真实地反应事物变化的本质，即研究结果偏离了客观真实的情况。由任何原因造成的这种偏离都可称其为误差，误差虽然不能消除，但如果把误差控制在一定的限度内，研究结果依然可以反应真实情况；如果研究者对这个问题不予考虑、不予控制，即使对这些资料做了统计处理，得出具有明显效果的结论，但由于误差的存在而经不起重复，终究会导致错误的结论。所以，研究者认识和掌握研究中的各种误差的性质、来源、规律以及控制误差的方法，将对临床研究工作有着非常重要的意义。

　　误差的定义

　　泛指测量值与真值之差。在医学研究中，由于多种原因，使得研究结果和真实情况往往有一定差异，有时甚至得出错误结论，就是由于误差而造成的。误差就其来源和性质不同可归纳为两类，一类是随机误差，一类是系统误差。误差虽然是不可避免的，但在医学研究中应尽量减少这两种误差的出现，以提高研究结果的真实性。

　　随机误差

　　随机误差是一类不恒定、随机变化的误差，可由多种尚无法控制的因素引起。如可以是测量方法本身的随机变异，也可以是被测定的生物现象的随机变异以及抽样过程中产生的抽样误差。随机误差虽是不可避免的，但可以通过对测量仪器的选择、统计技术的应用等加以控制或估计其大小。随机误差没有固定的方向，一般总是在真值左右，主要来源于： 1、随机测量误差：是指在同样条件下，用同一种方法，对同一研究对象的某项指标重复进行测量，在极力控制或消除系统误差后，每次测量结果仍会存在出现差异的现象。随机测量误差是不可避免的，没有固定倾向，而是有高有低，所以也叫偶然误差，受测量仪器的准确度与精密度和测定次数的影响，准确度与精密度高的仪器，随机测量误差小；当测定次数增多时，这种误差也可相互抵消或减少。 2、抽样误差：医学研究中不可能对总体的每一个个体都进行观察或测量，一方面是由于总体很大甚至是无限的，另一方面即使总体有限，限于人力、物力、财力、时间等因素，不可能也没必要逐一研究，常通过总体中随机抽取一定的样本，通过对样本中每个个体观察或测量的结果来推论总体。由于生物间个体差异的存在，抽得的样本指标并不恰好等于总体指标，这种在抽样过程中所造成的样本指标与总体指标间的差异，称为抽样误差。虽然抽样误差也是不可避免，但是可以通过统计学的手段估算其大小或通过增加样本含量使其降低。

　　控制随机误差方法

　　1、选择符合要求的测量方法和工具；

　　2、按统一的标准进行多次重复测量；

　　3、改善研究设计和抽样方案；

　　4、增加样本含量；

　　5、统一调查的时间和/或被调查者的生理状态等。

　　系统误差

　　系统误差是指由各种已知或可控制的因素造成的研究结果或推论有倾向性地偏离真实值的误差。系统误差是医学研究中有可能客服、也应尽量努力去克服的误差，他可以产生在研究过程的任何一个阶段，常呈倾向性地偏大或偏小，多次重复测量及增加样本含量可以减少随机误差，但不能减少系统误差。

　　系统误差的来源

　　1、人为因素 在医学研究中，参与研究的各类人员（包括调查者、实验操作者、数据录入者）等有意或无意间由于个人原因而带来的误差。

　　2、测量因素 在研究指标测量时由于测量仪器或量具的不准确性、试剂不纯、测量手段不标准、操作人员技术不熟练等因素造成的误差。

　　3、环境因素

　　测量环境和调查环境。医学研究中，许多指标需要测量，测量时对测量的环境有一定的要求，如温度、湿度、风速等的要求，当与所要求的差别较大时，将带来一定的误差；

　　由于同一种因素引起的系统误差，其大小、方向一般是固定的。在重复调查（测量）时，系统误差可以重复出现。因此增加样本量和重复次数，不能减少系统误差。但如果采用统一标准，提高调查（测量）者的技术水平，以及加强工作责任感，系统误差是可以消除的。

　　误差的控制

　　在医学科研中，从研究设计，实验实施到结果分析、解释的整个过程都可能出现不同程度的误差。因此应在研究设计阶段分析可能会发生的误差及其原因，并在各个环节中可采取如下措施来控制误差。

　　1、严格按照随机化原则抽样和分组

　　2、合理设置对照

　　3、保持组间均衡

　　4、充分利用交叉方法

　　5、实验结果的重复验证

　　6、选择合适的样本含量

　　7、实验操作的标准化

　　今天的分享先暂时到这儿，下一篇文章，将围绕临床试验设计的三大原则与注册前临床研究的方式方法进行重点介绍，感谢朋友们的支持，辛苦了一天的朋友们，好好休息下吧
　　作者：王艳娜