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我的统计结果与临床经验(或既往研究结果)相反怎么办?

Tags: 医学人文      作者:张华 赵一鸣 更新:2019-10-08

观察性临床研究经常需要使用回归分析调整混杂因素,得到独立的关联因素。而在我们按操作步骤一步步完成后,发现多因素分析的结果与我们既往研究结果或临床经验相反,以前研究是危险因素的,我的结果怎么是保护因素?我们是不是有了重大发现,是不是有颠覆人们以前的观念的重大研究成果产生了?

先不用着急,要确定这个重大发现之前,你有几步工作要做:

1.数据是否规整。数据是否清理好直接影响统计分析结果,例如数据是否有文本(或字符串)格式,如果是分类变量,各个变量怎么赋值的,变量名是否是为英文或英文+数字,上述均有可能影响到统计分析结果的准确性,如SPSS虽然支持中文变量名,但在多因素分析时有时候会出错;变量如果是文本,在软件中会自动进行赋值(如1代表1,2代表女)再进行分析,赋值顺序直接影响关联结果;

2.是否设置了哑变量。哑变量可以人为设置,软件有时候也可以自动设置,以SPSS为例,如果变量类型是字符串,在进行logistic回归时会自动设置哑变量,而且默认以最大值的分组作为参照,而不设置哑变量则以小值作为参照,两种结果就是完全相反的。我们可以在分析结果中先查看是否设置了哑变量,以及参照是什么。

3.查看单因素分析结果与多因素分析结果是否方向相同。如果单因素分析的结果与多因素分析方向(回顾系数的正负或OR(RR)与1的关系)不同,我们应该找到因为调整哪个因素导致方向改变。方法是先将目标因素单独作为自变量进行分析,再依次加入混杂因素,观察加入哪个因素时,目标因素的方向改变了,再重点分析两个因素的关系,如进行分层分析,确定关联是否存在及方向。

4.研究对象基线是否可比。如果上述3个过程都没有问题,而且单因素结果与多因素结果方向相同,这时候我们要考虑研究对象的选择及基线是否有问题,从研究设计上考虑是否存在选择偏倚,从面导致两组存在严重的不均衡,这样情况应根据相关因素分层分析,在不同层间查看结果是否一致。

5.是否有类似文献支持这个结果。由于与“主流”研究结果不同,这在研究可能不容易发表,或者发表的杂志影响因子较小。需要再查询是否有相似结果的文献支持。

6.分析可能存在的机制。如果以上都核查过后,确实存在统计上的关联,需要从机制上分析否可以解释得通,从基础研究找到相关的通路或机制等微观层面解释这种关联,与临床研究结果相印证,证据支持力度才足够强。

总之,遇到这样的结果,要慎重分析结果是否存在错误及可能的存在机制,可能绝大部分结果是因为统计分析错误或设计上存在问题,但也不否定你是一个幸运儿。

来源:临床流行病学和循证医学
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