在评估临床试验的质量时，我们常常会问：“这个研究的结果可信吗？”而左右这个问题的关键，往往就是一个名为 “偏倚” 的因素。它不像一个具体的操作失误那样显而易见，却像一个小偷，在不知不觉中窃取研究的真实性与公正性。

今天，我们将彻底解析，什么是偏倚，以及它为何如此危险。

一、 核心理念：偏倚是系统性的“失真”

偏倚，是指在研究设计、实施、测量或数据分析的任何一个环节，由于某种系统性的倾向，导致研究结果系统地偏离了真实值。

请您务必理解这两个关键点：

1. 它不是随机错误：随机错误像“噪音”，没有固定方向，可以通过增大样本量来减小。而偏倚像“跑偏的准星”，有固定的方向，样本量再大也无法消除，只会让错误的结果显得更“可信”。

2. 它是系统性的：它源于研究体系中的某种缺陷，会持续地、有方向地把结果推向某一个方向（要么夸大，要么缩小真实效应）。

二、 偏倚的“面孔”：常见的类型与示例

偏倚无处不在，形态各异。以下是临床试验中最常见的几种类型：

1. 选择偏倚 —— 起跑线的不公

• 定义：在将受试者分配到不同研究组别时，方法不当，导致组与组之间在研究开始前就存在了系统性的差异。

• 通俗比喻：比较A、B两种训练方法的效果，但把专业运动员都分到了A组，业余爱好者都分到了B组。最终A组成绩好，你无法分清是方法好，还是队员本身基础好。

• 临床试验中的例子：研究者有意无意地将病情较轻的患者分配至试验组，将病情较重的分配至对照组。

2. 实施偏倚（或称性能偏倚）—— 待遇不同的较量

• 定义：在试验干预的实施过程中，除干预措施本身外，各组受试者接受的其他照顾（如随访强度、辅助治疗、医护人员的关注度）存在差异。

• 通俗比喻：A组学员有世界级教练贴身指导，B组学员只能自己看视频学习。最终结果的差异可能源于教练，而非方法本身。

• 临床试验中的例子：试验组的受试者被随访得更频繁、更仔细，而对照组则被相对忽视。

3. 测量偏倚（或称检测偏倚）—— 带有倾向性的“裁判”

• 定义：在评估研究结局（尤其是主观性较强的终点，如疼痛评分、影像学结果判读）时，由于知晓受试者的分组情况，研究者或评估者带有倾向性地进行判断。

• 通俗比喻：知道A组用的是新方法，裁判在打分时潜意识里倾向于打高分。

• 临床试验中的例子：在非盲法中，研究者知道谁用的是新药，在判断一个轻微症状是否是不良反应时，可能更倾向于将其归因于试验药。

4. 失访偏倚 —— 消失的“沉默证据”

• 定义：从研究中退出的受试者（失访）与完成研究的受试者，在结局上存在系统性差异，而这部分“沉默的数据”未被纳入分析。

• 通俗比喻：进行一项满意度调查，但只有非常满意和非常不满意的人愿意回复，大多数感觉“一般”的人没有回应，导致结果两极分化，无法反映真实情况。

• 临床试验中的例子：因为无法耐受药物副作用而退出试验的受试者，其数据缺失，导致最终分析结果低估了药物的真实副作用发生率。

三、 如何对抗偏倚？—— 构建研究的“防火墙”

幸运的是，我们并非对偏倚束手无策。现代临床研究方法学已经发展出一套强大的工具来对抗它：

• 随机化：是克服选择偏倚的终极武器。它像一次公平的“洗牌”，让每个受试者都有同等的机会进入任何一组，从而最大可能地保证组间基线的均衡。

• 设盲（盲法）：是克服实施偏倚和测量偏倚的核心手段。

  • 单盲：受试者不知分组。

  • 双盲：受试者和研究者均不知分组。这是最理想的情况。

  • 三盲：在双盲基础上，数据分析者也不知分组。

• 盲态下的中心化评估：对于影像学等主观终点，将所有数据交由不知分组情况的独立中心实验室进行统一判读。

• 遵循方案，尽量降低失访率，并使用意向性治疗分析：旨在减少失访偏倚的影响。

理解偏倚，是理解临床研究科学性的起点。它提醒我们，一个看似完美的结果，其背后可能隐藏着巨大的陷阱。对于机构办公室和研究者而言，在设计、审阅和执行试验时，心中必须时刻绷紧一根弦：“这个环节，是否存在偏倚的风险？我们设计的‘防火墙’是否坚固？”

唯有如此，我们产出的数据与结论，才能经得起科学与时间的考验。

精驰医疗GCP，专注临床试验质量与方法学的交付讲师。我的使命，是帮助研究团队看清那些影响数据真实的“隐形陷阱”，共同守护临床研究的科学性与诚信。