今天的課堂主題是研究品質的評估，老師特別提到考科藍的誤差風險 (risk of bias) 概念，也舉了一個例子，樣本數目不夠，統計力量不足，是誤差風險之一嗎?

事實上，樣本數目影響的是隨機誤差 (random error)，我們想要看的是系統性誤差 (system error)，增加樣本數目，影響的可能是估計值的精準度…

接下來老師講解了為什麼要進行隨機分派，非隨機分派與隨機分派研究之間的差異…

本次課程以考科藍誤差風險工具 (risk of bias tool) 作為研究品質評估的範本：

(1) 選擇性誤差 (selection bias)：老師表示與流行病學中的干擾 (confounder) 觀念類似

(2) 如何產生隨機順序 (sequence generation)：這裡老師問了一個問題，如果用一個"biased coin" (意即正反面機會不均等) 擲銅板，最終兩組人數比為70:30

這樣有達到隨機分派的目的嗎？答案是"的"，無法預期會被分派到哪一詛是隨機分派的精神，而不是分出來的比例

(3) 分派保密 (allocation concealment)：被隨機分派之前，對分派原則及方法必須保密

(4) 維持盲性 (blinding)：重點是對誰維持盲性，不該知道分派的人們，就應該維持盲性

(5) 資料完整性 (incomplete outcome data)：削減 (attrition) 例如退出試驗、撤除同意書等等，通常無法得到研究數據，而被排除 (exclude) 通常指的是因為某些因素排除受試者 (有數據)

怎樣的數據遺失，比較會影響研究結果，包括遺失的比例、兩組之間遺失比例的差異以及遺失的原因 (是否與結果有關)

嗯！真是一門大學問…

接下來是ITT原則，確保ITT是為了維持隨機分派的成果，因為後續任何改變，都可能是非隨機原因造成，例如分派未保密、受試者認知 (因為療效或副作用) 等等…

最終造成的結果就是隨機分派成果功虧一簣，但很討厭的是，不太可能每項研究都有那麼完整的資料，ITT原則比較傾向保守 (意即研究結果差異會被稀釋)...

下課後，老師提出了一篇文獻，請大家分組討論誤差風險，這篇文獻是發表在Ann Interm Med上有關維生素D與COPD急性發作之間的關係…

Adapted from Ann Intern Med. 2012; 156(2): 105-14.

有了誤差風險評比後，當然就是產出誤差風險表 (Risk of bias table) 囉!!

綠燈 = 低誤差風險、紅燈 = 高誤差風險、黃燈 = 要寫Email去問了 (慘)

最後是大重點，考科藍誤差風險工具常常被問一個問題，就是沒有總分 (大家都喜歡看總分)，食譜中提到，不計算總分的理由，考科藍的專家們認為，因為這些誤差風險本身並不均等，且無法預測其對於研究結果的影響力，因此並不建議用分數的方式呈現…

另外一個在綜合分析中常見的研究品質評比工具是Jadad分數，老師也認為這個被數千篇應用於研究品質評估的工具，本身有若干缺陷…

課後請教了老師一直以來困惑我的一些問題，重新回到學校的感覺真好...@@