admin 公共卫生论文里风险评估常涉及公卫实证研究，其中样本偏差问题不容忽视，样本偏差指选取的样本不能准确代表总体，会导致研究结果偏离真实情况，在公卫实证研究中，若样本存在偏差，可能使风险评估不准确，影响对公共卫生问题的判断与决策，特定人群样本选取不足，会掩盖该群体真实风险，准确识别与处理样本偏差，对提升公卫实证研究质量、保障风险评估可靠性至关重要 。
公卫实证研究中的样本偏差
本文聚焦于公共卫生实证研究中的样本偏差问题，深入探讨其对风险评估的影响，首先阐述样本偏差的概念及在公共卫生研究中的常见类型，接着分析样本偏差如何干扰风险评估的准确性，包括对风险因素识别、风险程度估计以及风险预测模型构建等方面的影响，通过实际案例展示样本偏差导致的错误风险评估结果及其可能引发的严重公共卫生后果，提出一系列针对样本偏差的控制策略，如科学设计抽样方案、加强数据质量控制、运用统计方法校正等，旨在提高公共卫生实证研究中风险评估的可靠性和有效性,为公共卫生决策提供更准确的依据。
公共卫生；实证研究；样本偏差；风险评估
公共卫生领域的研究对于制定有效的疾病预防、控制策略以及促进人群健康至关重要，实证研究作为公共卫生研究的重要方法，通过收集和分析实际数据来揭示健康相关问题的规律和特征，风险评估是公共卫生研究中的关键环节，它有助于识别潜在的健康威胁、评估其发生的可能性和影响程度,从而为制定针对性的干预措施提供科学依据。
在公共卫生实证研究中，样本偏差是一个普遍存在且严重影响研究结果可靠性的问题，样本偏差指的是研究样本不能准确代表目标总体，导致研究结果与总体真实情况存在差异，这种偏差会干扰风险评估的各个环节，使风险因素的识别出现偏差、风险程度的估计不准确，进而影响公共卫生决策的科学性和有效性，深入探讨公共卫生实证研究中的样本偏差问题及其对风险评估的影响,并提出相应的控制策略具有重要的理论和现实意义。
公共卫生实证研究中样本偏差的类型
（一）选择偏差
选择偏差是指由于样本选择方式不当，导致进入研究的个体与目标总体在特征上存在系统性差异，在某项关于慢性病发病风险的队列研究中，如果招募的参与者主要是来自城市地区且经济状况较好的人群，而忽略了农村和经济欠发达地区的居民，那么研究样本就不能代表整个目标人群,可能会导致对慢性病发病风险的低估或高估。
（二）无应答偏差
无应答偏差是指部分被选中的个体拒绝参与研究或未能完成研究过程，导致应答者和无应答者在某些特征上存在差异，在公共卫生调查中，无应答者可能由于健康状况较差、文化程度较低或对研究不感兴趣等原因而不参与调查，在一项关于疫苗接种意愿的调查中，如果无应答者中拒绝接种疫苗的比例较高，那么调查结果可能会高估人群的疫苗接种意愿,从而影响对疫苗接种风险的评估。
（三）测量偏差
测量偏差是指由于测量工具、方法或测量者的主观因素导致对研究变量的测量不准确，在公共卫生研究中，测量偏差可能源于问卷设计不合理、检测设备不精确或测量者的操作不规范等，在测量身体质量指数（BMI）时，如果使用的身高和体重测量工具存在误差，或者测量者没有按照标准方法进行测量，可能会导致BMI值的测量不准确,进而影响对肥胖相关疾病风险的评估。
（四）时间偏差
时间偏差是指由于研究时间的选择不当，导致研究结果不能反映目标总体在特定时间段内的真实情况，在研究季节性流感的发生风险时，如果研究时间仅选择在流感低发季节,那么得到的研究结果可能会低估流感的实际发生风险。
样本偏差对公共卫生风险评估的影响
（一）对风险因素识别的影响
样本偏差可能导致某些重要的风险因素被遗漏或错误地识别为风险因素，在一项关于心血管疾病风险因素的研究中，如果样本中年轻人群的比例过高，而老年人群的比例过低，那么可能会忽略年龄这一重要的心血管疾病风险因素，或者错误地认为某些在年轻人群中常见的因素（如生活方式因素）是心血管疾病的主要风险因素，而实际上在老年人群中，其他因素（如高血压、糖尿病等慢性疾病）可能更为重要。
（二）对风险程度估计的影响
样本偏差会影响对风险程度的准确估计，如果样本不能代表目标总体，那么计算得到的风险指标（如相对风险、绝对风险等）可能会偏离真实值，在评估某种环境污染物对人群健康的影响时，如果样本中暴露于该污染物的个体比例与目标总体不一致，那么估计得到的风险程度可能会过高或过低,从而影响对环境污染风险的评估和相应的防控措施的制定。
（三）对风险预测模型构建的影响
在公共卫生研究中，常常需要构建风险预测模型来预测个体或人群发生某种健康事件的可能性，样本偏差会导致构建的风险预测模型缺乏准确性和泛化能力，如果用于构建模型的数据样本存在选择偏差，那么模型在应用于其他人群时可能会出现较大的预测误差,无法准确预测目标人群的健康风险。
（四）实际案例分析
以某地区开展的关于肺癌发病风险的病例 - 对照研究为例，该研究在选取病例组和对照组时，由于样本来源主要集中在城市的大型医院，导致农村地区的肺癌患者和健康对照者被严重低估，研究结果显示，吸烟与肺癌发病风险的关联强度被高估，而一些在农村地区可能更为重要的风险因素（如室内空气污染）被忽略，基于这样的研究结果进行的风险评估和防控策略制定，无法有效针对农村地区的肺癌发病风险,可能导致公共卫生资源的浪费和防控效果的下降。
控制样本偏差的策略
（一）科学设计抽样方案
- 明确目标总体：在研究开始前，清晰界定研究的目标总体，包括人群的特征、地理范围等,确保抽样框架能够覆盖目标总体的所有可能个体。
- 采用合适的抽样方法：根据研究目的和目标总体的特点，选择合适的抽样方法，如随机抽样、分层抽样、整群抽样等，随机抽样可以保证每个个体被选中的概率相等，减少选择偏差；分层抽样可以根据总体的某些特征将总体分成若干层，然后在每层内进行抽样，提高样本的代表性；整群抽样则适用于总体自然分组的情况,可以简化抽样过程。
- 确定合理的样本量：根据研究所需的精度和把握度，通过统计学方法计算合理的样本量，样本量过小可能导致研究结果不稳定,样本量过大则会增加研究成本和难度。
（二）加强数据质量控制
- 优化问卷设计：设计科学合理的问卷，确保问题清晰、准确、无歧义，避免引导性问题，在问卷设计过程中，可以进行预调查,根据预调查结果对问卷进行修改和完善。
- 规范测量操作：对测量工具进行定期校准和维护，确保其准确性，对测量者进行统一培训，使其掌握正确的测量方法和操作流程,减少测量偏差。
- 提高应答率：采取多种措施提高研究对象的应答率，如提前与研究对象沟通，说明研究的目的和意义；提供适当的激励措施，如小礼品、纪念品等；采用多种调查方式，如面对面访谈、电话调查、网络调查等,方便研究对象参与调查。
（三）运用统计方法校正
- 加权调整：对于存在选择偏差或无应答偏差的样本，可以采用加权调整的方法，根据目标总体中各特征的比例对样本进行加权,使调整后的样本分布更接近目标总体。
- 倾向得分匹配：倾向得分匹配是一种用于控制选择偏差的统计方法，它通过计算每个个体接受某种处理（如暴露于某种风险因素）的倾向得分，然后将处理组和对照组中倾向得分相近的个体进行匹配,从而减少两组之间的系统性差异。
- 敏感性分析：进行敏感性分析，评估样本偏差对研究结果的影响程度，通过改变样本的某些特征或假设条件，观察研究结果的变化情况,判断研究结果的稳定性和可靠性。
公共卫生实证研究中的样本偏差问题对风险评估具有重要影响，可能导致风险因素识别错误、风险程度估计不准确以及风险预测模型失效，进而影响公共卫生决策的科学性和有效性，为了提高公共卫生实证研究中风险评估的可靠性和有效性，研究人员应充分认识样本偏差的危害，采取科学合理的抽样方案、加强数据质量控制以及运用适当的统计方法校正样本偏差，才能为公共卫生决策提供更准确、可靠的依据，更好地保障人群的健康，未来的公共卫生研究应进一步加强对样本偏差问题的关注和研究，不断完善相关的方法和技术,以提高公共卫生研究的质量和水平。
微信扫一扫打赏
支付宝扫一扫打赏
