真实世界研究中时间依赖性混杂,到底是什么?

时间:2021-06-20 22:02:11   热度:37.1℃   作者:网络

近年来,作为重要的新兴研究之一,真实世界数据(real-world data, RWD)、RWS及其所产生的真实世界证据(real-world evidence, RWE),在药械监管、医保决策、医疗健康管理等关键领域,逐渐产生了广泛而深远的影响[3-6]。如果说RCT是建立药物有效性、安全性的初步证据基础,RWS在临床实践中进一步验证、拓展、补充,持续用现实数据修正RCT研究结论,才能实现药械全生命周期的监测与评价 RWS中常见的选择偏倚和错分偏倚如Tab.1所示: 对于RWS,混杂(confounding)可能扭曲暴露与疾病或暴露与结局间的真实关联。例如医生根据疾病的严重程度选择适当的治疗药物,当比较不同药物疗效时,疾病严重程度也可能是影响疗效的因素,随之产生治疗指征混杂(confounding by indication for treatment)。更复杂有时依混杂(time-dependent confounding),例如研究阿司匹林与心源性死亡的关系。由于早期(myocardial infarction,MI)往往是使用阿司匹林的原因,但同时它也是心源性死亡的危险因素。

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