上一期的英國醫學期刊 (BMJ) 上刊登了一篇可以稱為考科藍誤差風險工具 (Cochrane Risk of Bias Tool) 的心路歷程...

這一篇文章詳述了這個工具的研發與評估過程...

早在2005年5月，在一個月黑風高的夜晚...16位統計學家、流行病學專家聚集在一間小木屋裡，進行著三天三夜不眠不休的會議...

附註: 小木屋的梗乃屬街聞巷議

誤差 (bias) 一種臨床研究人員心中的痛，隨機分派雙盲控制研究設計的目的就在於將誤差降到最低，過去，許多專家學者發展了許多工具評估臨床研究的"品質"，最著名的莫過於考科藍的誤差風險工具...

這個工具的目的在於偵測六種誤差，分別是:

- 選擇性誤差 (selection bias)
- 表現性誤差 (performance bias)
- 偵測性誤差 (detection bias)
- 削弱性誤差 (attrition bias)
- 通報性誤差 (reporting bias) 還有其他 (弱!!)

特別強調的是，研究的品質並不是只有"設計 (design)" 還有"執行 (conduct)" 還有"報告 (report)"...

結合眾人智慧結晶後，七個區塊被用來評估臨床研究的誤差風險:

- 分派順序的產生 (generation of the allocation sequence)
- 分派順序的保密 (concealment of the allocation sequence)
- 維持受試者與研究者盲性 (blinding of participants and researchers)
- 維持預後評估者的盲性 (blinding of outcome assessment)
- 不完整的研究結果報告 (incomplete outcome data)
- 選擇性報告 (selective reporting)
- 其他誤差 (other bias)

之前就已經報告過，新版的誤差風險工具評比方法，從原先的"是 (yes)" "不是 (no)" 與 "不明 (unclear)" 改為 "高風險 (high risk)" "低風險 (low risk)" 與 "不明風險 (unclear risk)"...

最重要的是，評估完每項研究的誤差風險，到底對最終分析 (這裡指的是meta-analysis) 有什麼影響? (如果沒有影響那也不用評了阿!)

主要有三個選擇:

(1) 只針對低誤差風險研究進行綜合分析

(2) 利用綜合回歸模式 (meta-regression) 來比較高低誤差風險研究之間的差異

附註: 這種模式的統計力量通常不足，所以沒有偵測到顯著差異並不能排除沒有差異的可能，要小心!

(3) 呈現所有研究的綜合分析，不論誤差風險高低，但提供所有研究的誤差風險表 (risk of bias table)

最後一個方法經常被考科藍系統性綜論採用，但這時候建議配合GRADE證據等級評比系統 (呼...這又是另一個故事了)...

如果您想要進一步了解考科藍誤差風險工具，請參考:

The Cochrane Collaboration’s tool for assessing risk of bias in randomised trials

考科藍食譜 Chapter 8: Assessing risk of bias in included studies