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偏倚的处理

偏倚的控制：加强科学设计，在选择对象时，尽可能采取随机抽样原则；进行检查或调查时尽可能采取盲法；调查的变量尽可能采取客观性强的指标。并注意研究对象的代表性。如果在医院选择病例，则尽可能多选几所医院进行。

随机化：指以随机化原则使研究对象以等同的几率被分配在各处理组中，从而使潜在的混杂因素在各组间分布均衡。统计处理：混杂偏倚在资料分析阶段也可以通过一定的统计处理方法予以控制。如分层分析、使用回归模型等。

在资料分析阶段显现出来的混杂偏倚，可以按前节所述的方法加以纠正，如分层分析，也可用多元回归分析及标准化等方法加以处理，以识别混杂因素的影响。

发表偏倚的方法与结果

这样，如果无发表偏倚存在，从各个研究中得到的数据将会在图表上呈一个倒漏斗状对称分布。与此相反，不对称的倒漏斗图形说明研究样本偏倚的存在。我们在坐标中标出作用大小与样本量相应的坐标（见图1）。

抽样偏倚：包括（1）出版偏倚，评价出版偏倚的方法：A漏斗图形法，这一方法较为笼统，因为仅靠视觉来判断数据。这一方法仅适用于包含许多研究的meta分析，对于仅有不多的几个研究则不宜应用此法。

如纳入研究方法学质量普遍不高，则通过参照方法学质量评价结果进行敏感性分析的做法意义不大。

造成这种局面的原因主要来自两个方面：第一，是作者自己认为阴性结果没有临床价值而没有投稿或担心阴性结果的将不会被发表。（事实证明这种担心完全正确）第二，审稿人选择论文时，更愿意发表阳性结果的论文。

扩大检索，多检索几个数据库，尽量不要漏掉文献 采用剪补发评价发表偏倚对于结果的影响，如果影响不大说明结果的真实性较好，如果影响比较大（变成无统计学意义），就需要在结果里面充分讨论发表偏倚对结果的影响。

还可以使用敏感性分析来评估不同分析方法对结果的影响，并选择最合适的方法。方法二的优点是可以利用现有的数据和研究设计来校正偏倚，不需要额外投入资源。

系统评价中常见的偏倚包括哪些

1、常见的系统评价偏见包括了概念漂移、样本选择偏差、标签偏见等，详细介绍如下：概念漂移：概念漂移是指模型在不同的数据源上表现不一致的情况，因为模型在训练期间所采用的数据和测试数据具有不同的特征。

2、选择性偏倚：是在选择研究对象时产生的，如入院率偏倚、无应答偏倚等。信息性偏倚：是在收集或处理研究数据时产生的，如检出症候偏倚、测量偏倚等。

3、解析：评价过程中常见的偏倚因素如下：时间因素：又称历史因素，是在健康教育计划的执行和评价过程中发生的重大的、可能对目标人群产生影响的事件，如与健康相关的公共政策的颁布、重大生活条件的改变、自然灾害或社会灾害等。

4、设计问题： 实验设计方案不合理或者存在缺陷，如样本选择偏差、试验组和对照组设置有误等。仪器设备问题：测试时所使用的设备可能存在误差、漂移等问题，例如需要校准但未及时校准、老化安装不当等问题。

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