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RCT的实验流程从招募受试者开始，至统计分析为止，其间每个流程都紧随着各类偏倚发生的可能，它们之间到底有什么爱恨纠葛呢，今天就听小方为大家一一讲述↑↑
按照纳入排除标准删选合格的研究对象 再通过知情同意最终获得可参加临床试验的合格的研究对象 这个是在招募受试者的阶段 招募到合格的受试者之后再将这些受试者随机化分配到试验组和对照组 这个就是随机分配的过程 在随机分配的过程中可能会产生选择偏倚 如何控制选择偏倚 也就是为了不人为的造成将疾病预后倾向比较好的病人分配到试验组 将疾病预后可能相对较差的病人分到对照组从而来增加 夸大试验的疗效 我们最好的办法就是采取随机化分组
在这个干预的过程中需要进行多次的测量受试者对干预措施的反应 测量过程中存在实施偏倚和检出偏倚 这个时候最好的办法就是采用盲法 也就是让实施测量的研究者和患者都不清楚他具体的分组情况 避免由于测量者和患者知道自己的分组情况的时候做出的某些自然的反应而导致的实施偏倚和检出偏倚
当失访的研究对象在治疗组和对照组之间的特征分布不一致时就会引入失访偏倚 所以最好的方法就是减少失访 此外一定要记录失访的原因从而帮助我们将来评估失访所造成的偏倚究竟有多大 那么在获得所有的研究数据之后就要进行统计分析 这一阶段就可能引入选择报告偏倚 选择报告偏倚就是比方研究者在做统计分析之后发现 有的指标它的统计学假设检验P是大于0.05的 也就是所谓的阴性结果 这个时候研究者可能选择不报告这个指标的统计分析结果 这样的话就会引入选择报告偏倚 当然现在为了控制这种选择报告偏倚我们已经要求所有的临床试验都要去注册
下期预告：诊断准确性研究那些事儿
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