护理学论文中的风险评估:护理实证研究中的样本偏差

护理学论文探讨护理实证研究中的风险评估，重点关注样本偏差问题，样本偏差指研究样本不能代表目标总体，可能源于抽样方法不当、样本量不足或选择偏倚等，这种偏差会严重影响研究结果的准确性和可靠性，导致结论无法推广至更广泛人群，在护理实证研究中，必须重视样本选择，采用科学抽样方法，确保样本代表性，以降低样本偏差风险，提高研究质量。

护理实证研究中的样本偏差

护理实证研究作为推动护理学科发展的重要手段，其研究结果的可靠性和科学性直接影响临床实践的决策，样本偏差作为护理研究中常见的系统性误差，可能通过扭曲研究结果的真实性，导致干预措施效果的高估或低估，甚至使无效干预被误认为有效，本文结合护理风险评估理论，系统分析样本偏差的来源、类型及控制策略,为提升护理实证研究质量提供理论支持。

样本偏差的来源与类型

选择性偏倚（Selection Bias）

选择性偏倚源于研究对象分组过程中的非随机性，导致实验组与对照组在基线特征上存在系统性差异，在某医院开展的“老年患者跌倒预防干预研究”中，研究者可能因主观期望干预有效，而将认知功能较好、活动能力较强的患者分配至实验组，导致实验组跌倒发生率自然低于对照组，这种偏差在护理研究中尤为常见，因研究对象多为脆弱人群（如老年患者、危重患者）,其纳入标准的主观判断空间较大。

衡量性偏倚（Measurement Bias）

衡量性偏倚发生于数据收集阶段，表现为对实验组和对照组的观测指标采用不同标准，在“疼痛管理效果评价”研究中，研究者可能对实验组患者的疼痛评分记录更详细，甚至记录微小变化，而对对照组的类似变化则忽略，这种偏差在主观指标（如疼痛评分、生活质量）的研究中更为突出,因缺乏客观量化标准。

混杂性偏倚（Confounding Bias）

混杂性偏倚源于未控制的混杂因素对研究结果的干扰，在“护理干预对糖尿病患者血糖控制的影响”研究中，若未控制患者的年龄、病程、用药依从性等混杂因素，可能导致干预效果被高估或低估，混杂因素的存在可能使原本无效的干预措施显现出统计学显著性,或掩盖有效干预的真实效果。

样本偏差对护理研究的影响

研究结果的真实性受损

样本偏差导致研究结果偏离真实值，使干预措施的效果被系统性夸大或缩小，在“预防压疮的护理措施效果评价”研究中，若实验组患者的基础护理更细致（如翻身频率更高），而对照组护理质量较差，可能导致压疮发生率差异被错误归因于干预措施,而非护理质量的整体差异。

研究结果的可重复性降低

样本偏差使研究结果缺乏普遍性，导致其他研究者无法重复验证，某研究报道“新型敷料可显著缩短伤口愈合时间”，但后续研究未能重复该结果，进一步分析发现，原研究样本中糖尿病患者占比过高，而糖尿病本身是影响伤口愈合的混杂因素,导致原研究结果不可靠。

临床决策的误导风险增加

基于偏差研究结果的临床决策可能对患者安全造成威胁，某研究报道“早期活动可降低ICU患者谵妄发生率”，但未控制患者病情严重程度这一混杂因素，若临床实践中盲目推广早期活动,可能导致病情危重患者因活动过早而发生意外。

样本偏差的控制策略

严谨的研究设计

（1）随机化分组

随机化是控制选择性偏倚的核心方法，在“老年患者跌倒预防干预研究”中，采用计算机生成的随机数字表进行分组，确保实验组与对照组在年龄、性别、认知功能等基线特征上均衡可比，随机化还可通过分层随机化进一步控制混杂因素,如按疾病严重程度分层后随机分组。

（2）盲法设计

盲法可减少研究者与受试者的主观偏差，在“疼痛管理效果评价”研究中，采用双盲设计，使数据收集者不知晓患者分组情况，避免对实验组疼痛评分的过度记录，若无法实现双盲，可采用单盲设计（如受试者盲法）,减少受试者报告偏差。

严格的纳入与排除标准

明确的纳入与排除标准可减少混杂因素干扰，在“护理干预对糖尿病患者血糖控制的影响”研究中，排除标准应包括“合并严重并发症（如肾病、视网膜病变）”“近期使用影响血糖的药物”等，确保样本同质性，标准需具有可操作性，如“年龄≥18岁”而非“成年患者”,避免主观判断偏差。

样本量估算与失访控制

（1）样本量估算

样本量不足可能导致检验效能降低，无法检测出真实差异，某研究计划比较两种护理干预对压疮愈合时间的影响，若样本量估算不足，可能导致Ⅱ类错误（假阴性），即实际有效的干预被误认为无效，样本量估算需考虑研究设计（如平行组设计、交叉设计）、效应量、检验水准（α）和检验效能（1-β）等因素。

（2）失访控制

失访可能导致样本偏差，尤其是失访率过高时，在“老年患者跌倒预防干预研究”中，若实验组失访率显著高于对照组，可能导致结果偏差，控制失访的策略包括：缩短随访周期、提供交通补贴、定期电话提醒等，可采用意向性分析（ITT）处理失访数据，保留原始分组信息,避免选择性分析偏差。

混杂因素的控制

（1）匹配设计

匹配设计可使实验组与对照组在混杂因素上保持一致，在“护理干预对术后患者康复的影响”研究中，按年龄、性别、手术类型等因素进行1:1匹配，确保两组基线可比,匹配设计适用于混杂因素较少且可量化的研究。

（2）多变量分析

多变量分析（如多元线性回归、Logistic回归）可控制多个混杂因素的影响，在“护理干预对糖尿病患者血糖控制的影响”研究中，将年龄、病程、用药依从性等变量纳入回归模型，分析干预措施的独立效应，多变量分析需注意变量选择（如避免过度拟合）和模型假设检验。

预试验与质量控制

（1）预试验

预试验可检验研究设计的可行性，发现潜在偏差来源，在“老年患者跌倒预防干预研究”前，开展小规模预试验，评估随机化分组、干预措施实施、数据收集等环节的可行性,及时调整研究方案。

（2）质量控制

质量控制贯穿研究全过程，包括：

• 培训研究者：统一干预措施实施标准、数据收集方法，减少操作偏差。
• 监督与审核：定期检查研究进展，确保方案执行一致性。
• 数据核查：采用双人录入、逻辑检查等方法,减少数据录入错误。

样本偏差是护理实证研究中需重点控制的风险因素，其来源包括选择性偏倚、衡量性偏倚和混杂性偏倚，可能导致研究结果真实性受损、可重复性降低和临床决策误导，通过严谨的研究设计（如随机化、盲法）、严格的纳入与排除标准、合理的样本量估算与失访控制、混杂因素的多变量分析，以及预试验与质量控制，可有效减少样本偏差，提升护理研究质量，未来护理研究需进一步强化风险评估意识，将偏差控制纳入研究全流程管理,为临床实践提供更可靠的证据支持。