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科学的核心是可证伪。
对于涉及人的生命与健康的医疗实践依赖的指南,也通常来自于临床科研,其中最可依赖的证据是通过随机安慰剂对照研究(RCT)试验得到的结果。
从事临床科研的同仁也都知道,RCT是大咖们、在某些机遇下才能触及的项目。
在成长的道路上,绝大多数研究者能够做的主要是实验室研究和临床中的观察性研究。
之所以我们信赖RCT研究结果,主要是由于RCT试验最大可能祛除了混杂因素的干扰,使得观察的主要指标(干预)成为组间差别。
那么顺着这个思路,如果我们能够找到减少混杂因素干扰的方法,那么观察性研究的可信度也会大幅提高,并由此使得临床科研更加严谨、当然也就更容易发表到高质量SCI期刊。
我们经常问:
临床科研中,如何减少观察性研究的混杂因素干扰
一起看看ChatGPT的回答:
1,随机化对照试验(RCT):
RCT 是一种最能减少混杂因素干扰的研究方法。在 RCT 中,研究对象被随机分配到实验组和对照组,从而消除了基线特征的潜在差异。
2,配对研究:
配对研究是一种严格匹配研究对象的方法,从而消除了可能导致混杂因素干扰的潜在因素。例如,在进行配对研究时,研究对象可以按年龄、性别和疾病阶段进行匹配。
3,倾向性评分(propensity score)匹配分析:
倾向性评分是一种将研究对象匹配到接近的比较组的方法,从而消除混杂因素的影响。在倾向性评分分析中,研究对象的概率被计算,以表明他们属于实验组或对照组的概率。然后,根据这些概率来匹配研究对象。
4,分层分析:
分层分析是一种将研究对象按照特定的因素进行分层的方法。例如,在研究心脏病和肥胖的关系时,可以将研究对象按照年龄和性别进行分层,然后比较不同分层之间的关系。
5,Mendelian randomization:
Mendelian randomization(孟德尔随机化) 是一种利用基因作为工具变量来消除混杂因素干扰的方法。基因通常不受混杂因素的影响,因此使用基因作为工具变量可以减少混杂因素的影响。
孟德尔随机化:减少混杂因素干扰的析因利器,1/3论文发在6+ SCI期刊
总之,以上这些临床科研方法可以减少观察性研究中的混杂因素干扰。每种方法的应用取决于研究问题的性质和可用数据的特点。
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