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本文介绍了预测模型研究的偏倚风险和适用性评估工具PROBAST(Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool)的主要内容、评价步骤和相关注意事项。PROBAST从研究对象、预测因素、结局和分析4个领域共20个信号问题对原始研究的设计、实施和分析过程中可能产生的偏倚风险和适用性进行评价。通过综合分析,对原始研究每个领域和整体的偏倚风险和适用性做出判断,分为高、低或不清楚。PROBAST为个体预测模型开发、验证和更新提供了可靠的新评价工具,它不仅可以用于预测模型的系统综述,也可作为预测模型研究通用的方法学评价工具。 相似文献
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针对交叉设计随机对照试验Cochrane偏倚评估工具2.0版本(RoB2.0)的主要内容进行详细介绍,主要阐述了与平行设计RoB2.0的不同之处,并举例说明交叉设计RoB2.0的使用方法和注意事项。交叉设计RoB2.0针对交叉设计的自身特点,设置了相应的信号问题,为交叉设计试验纳入系统综述进行证据整合提供偏倚风险信息。 相似文献
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本文介绍了诊断试验准确性比较研究的偏倚评估工具(QUADAS-C)的主要内容, 阐述了QUADAS-C与QUADAS-2的联系与区别, 同时介绍了如何将QUADAS-C与QUADAS-2结合使用及如何呈现评价结果。QUADAS-C在QUADAS-2的基础上, 共扩展14个标志性问题, 形成4个关键领域(病例选择、待评价试验、金标准、病例流程和待评价试验与金标准之间的时间间隔)。与QUADAS-2不同的是, QUADAS-C各领域第一个标志性问题的回答均需结合QUADAS-2的评价结果;此外, QUADAS-C仅评价原始研究的偏倚风险而不包含适用性评价。完成QUADAS-C评价最终得出原始研究每个领域偏倚风险为"低""高"或"不清楚"的结果。 相似文献
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介绍整群设计随机对照试验Cochrane偏倚评估工具2.0版本(RoB2.0)的主要内容,阐述与平行设计RoB2.0的不同之处,并举例说明整群设计RoB2.0的使用方法和注意事项。RoB2.0针对整群设计的自身特点,设置了相应的信号问题,为将整群设计试验纳入系统综述进行证据整合提供偏倚风险信息。 相似文献
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本讲座详细介绍了诊断试验准确性研究的偏倚评估工具(QUADAS-2)的主要内容,同时阐述了QUADAS-2的开发过程及与第一版QUADAS工具的区别,并举例说明QUADAS-2的使用方法和注意事项。QUADAS-2相比第一版QUADAS工具有巨大改进,例如QUADAS-2删除了QUADAS中易混淆的条目内容,仅通过对重叠度最小的4个关键领域(Domain)的描述和对每个领域内信号问题的回答完成偏倚风险和适用性两个核心方面的评价,最后得出原始研究每个领域的偏倚风险和适用性为高(High)、低(Low)或不清楚(Unclear)的结论,而不再是给出原始研究质量评价的总分,这与Cochrane干预措施系统综述中偏倚风险的评估一致。同时,QUADAS-2还可以应用于金标准中包括随访但不涉及预后问题的原始研究的偏倚风险评价。虽然开展QUADAS-2评价需要花费更多时间,但这对于诊断准确性研究的偏倚风险评价非常重要。QUADAS-2研究组后续还将在比较多种待评价诊断试验的原始研究中应用QUADAS-2进行偏倚风险评估,使用者可持续关注其进展,同时也可在线反馈使用体验或提供改进建议。 相似文献
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本讲座主要介绍采用QUIPS(Quality In Prognosis Studies)工具对预后因素研究中出现的偏倚进行评估,介绍相关评估要点,举例说明QUIPS工具的使用,并对该工具在使用中值得商榷的地方进行了讨论。该工具主要涉及研究对象、研究失访、预后因素测量、结局测量、研究混杂以及统计分析和报告6个方面,为预后因素研究中的偏倚评价提供了一个全新的方法。 相似文献
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本文为偏倚风险评估系列讲座的最后一节,主要讨论偏倚风险评估结果的应用。偏倚风险评估是证据质量评估中关键的一环,能为循证决策提供重要的参考依据。偏倚风险评估结果可以用于单个研究的偏倚风险诊断,其结果可影响系统综述中对于原始研究的纳入排除和数据的分析。此外,本文重点讨论偏倚风险评估的结果如何应用到推荐分级的评价、制订与评估(GRADE)的整体证据质量评价,包括证据质量评价中的原则以及注意事项。 相似文献
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本文针对平行设计随机对照试验(RCT)Cochrane偏倚评估工具2.0版本(RoB2.0)的主要内容进行介绍,同时对RoB2.0与前一个版本RoB1.0的区别与联系进行阐述,并举例说明RoB2.0的使用方法和注意事项。RoB2.0内容丰富,覆盖全面,为RCT的证据整合与评价提供了更多的偏倚风险信息。RoB2.0仍处于开发与进一步完善中,使用者可持续关注其后续更新与进展。 相似文献
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GRADE指南:Ⅸ.证据质量升级 总被引:1,自引:1,他引:0
Gordon H.Guyatt Andrew D.Oxman Shahnaz Sultan Paul Glasziou Elie A.Akl David Atkins Regina Kunz Jan Brozek Victor Montori Roman Jaeschke David Rind Philipp Dahm Joerg Meerpohl Gunn Vist Elise Berliner Susan Norris M. HassanMurad 李玲 王应强 《中国循证医学杂志》2011,11(12):1459-1463
证据质量升级的最常见原因是效应量大。当方法学严谨的观察性研究表明风险至少降低或增加2倍时,GRADE建议考虑将证据质量升高1级;当风险至少降低或增加5倍时,考虑将证据质量升高2级。当存在剂量-反应关系,或所有合理的混杂、偏倚会降低明显的治疗效应,或混杂、偏倚使得结果无效为假效应时,系统评价作者和指南制定者也可考虑升高证据质量。其他考虑因素包括起效迅速、潜在的疾病(状态)趋势以及间接证据。 相似文献