관찰 연구

Observational study
1961년 타르투 대학의 Juhan Aul(et)에 의한 인류학적 조사 논문으로 약 5만 명을 측정하였다.

역학, 사회과학, 심리학 및 통계학과 같은 분야에서, 관찰 연구는 표본에서 윤리적 우려나 물류적 제약으로 인해 독립 변수가 연구자의 통제 하에 있지 않은 모집단에 대한 추론을 이끌어낸다.한 가지 일반적인 관찰 연구는 피실험자에 대한 치료의 가능한 영향에 대한 것으로, 피실험자를 피실험자 그룹에 할당하는 것과 대조군 그룹에 할당하는 것은 연구자의 [1][2]통제 밖에 있습니다.이는 각 피험자가 처리된 그룹 또는 대조군 그룹에 랜덤하게 할당되는 랜덤화 대조군 시행과 같은 실험과는 대조적입니다.할당 메커니즘이 결여된 관찰 연구는 자연스럽게 추론 분석에 어려움을 나타낸다.

동기

독립 변수는 다음과 같은 다양한 이유로 인해 조사자의 통제를 벗어날 수 있습니다.

  • 무작위 실험은 윤리 규범을 위반할 것이다.유도 낙태와 유방암 발병률 사이의 인과 관계를 가정하는 유방암 가설을 조사하려고 한다고 가정해 보자.가정적인 대조 실험에서는, 임신부의 대규모 피험자 집단으로부터 시작해 치료 그룹(유도 낙태를 받는 그룹)과 대조 그룹(유도 낙태를 받지 않는 그룹)으로 무작위로 나눈 후, 양쪽 그룹의 여성들을 대상으로 정기적인 암 검진을 실시합니다.말할 필요도 없이, 그러한 실험은 일반적인 윤리 원칙에 위배된다.(다양한 혼란과 편견의 원천으로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 예를 들어 블라인드 실험으로 수행하는 것은 불가능합니다.)낙태-유방암 가설을 조사하는 발표된 연구는 일반적으로 이미 낙태를 받은 여성 그룹에서 시작된다.이 "처리된" 그룹의 구성원은 조사자에 의해 관리되지 않습니다. 그룹은 "처리"가 [citation needed]할당된 후 형성됩니다.
  • 그 조사관은 단순히 필요한 영향력이 부족할 수도 있다.한 과학자가 공공 실내 구역에서의 흡연에 대한 지역사회 차원의 금지가 공중 보건에 미치는 영향을 연구하려고 한다고 가정합니다.통제된 실험에서 조사자는 치료 그룹에 속할 군집 집합을 랜덤하게 선택합니다.그러나 흡연 금지를 제정하는 것은 일반적으로 각 지역 사회 및/또는 입법부에 달려 있습니다.조사관은 무작위로 선택된 치료 그룹에 속한 지역 사회가 정확히 흡연 금지를 통과하도록 만들 정치적 힘이 부족할 것으로 예상될 수사는 예상할 수 있다.관찰 연구에서, 조사자는 일반적으로 흡연 금지가 이미 [citation needed]시행되고 있는 지역 사회로 구성된 치료 그룹부터 시작할 것이다.
  • 랜덤화 실험은 비실용적일 수 있습니다.한 연구자가 특정 약물과 부작용으로 발생하는 매우 드문 증상 그룹 간의 연관성을 연구하려고 한다고 가정합니다.윤리적 고려는 제쳐두고 무작위 실험은 효과의 희귀성 때문에 실용적이지 않을 것이다.적어도 하나의 치료 대상자에게서 증상이 관찰될 만큼 큰 대상 풀이 없을 수 있습니다.관찰 연구는 전형적으로 증상 피험자 집단에서 시작하여 약물 투여를 받고 나중에 증상이 나타난 사람들을 찾기 위해 역행한다.따라서 치료 그룹의 하위 집합은 무작위 [citation needed]할당 대신 증상의 존재에 기초하여 결정되었다.
  • 많은 무작위 대조군 시험은 실제 환자를 광범위하게 대표하지 않으며 이는 환자의 외부 유효성을 제한할 수 있다.무작위 대조 시험에 포함될 자격이 있는 환자는 일반적으로 더 젊고, 남성일 가능성이 높고, 더 건강하며,[3] 지침의 권고사항에 따라 치료될 가능성이 높다.만약 이 개입이 나중에 일상적인 관리에 추가된다면, 비록 이러한 특정 환자 그룹은 초기 실험 시험에서 연구되지 않았을지라도, 그것을 받을 환자의 상당수는 많은 부수적인 질병과 약물 치료제로 늙을 수 있다.일상적인 진료에서 실제 환자를 검사하는 관찰 연구는 환자 모집단에 더 일반적으로 적용하기 위해 무작위 시행의 결과를 보완할 수 있다.

종류들

  • 환자-대조군 연구: 원래 역학에서 개발된 연구로, 결과에서 서로 다른 두 개의 기존 그룹이 식별되어 추정된 인과적 속성에 기초하여 비교된다.
  • 단면적 연구: 모집단 또는 대표적인 부분 집합에서 특정 시점에 데이터를 수집합니다.
  • 종적 연구: 동일한 변수를 장기간 반복적으로 관측하는 상관 연구 연구.코호트 연구 및 패널 연구는 특정 형태의 종적 연구이다.

유용성과 신뢰성의 정도

"관찰 연구를 사용하여 관행의 "안전, 효과 또는 효과"에 대한 사실에 대한 명확한 진술을 할 수는 없지만, 다음과 같은 작업을 수행할 [4]수 있다.

  1. '실제' 사용 및 실천에 대한 정보를 제공한다.
  2. ...의 유익성과 위해성에 관한 신호를 발견하다.일반인에서의 [관행의] 사용
  3. 후속 실험에서 테스트할 가설을 공식화하는 데 도움이 된다.
  4. 보다 유익하고 실용적인 임상시험 설계에 필요한 지역사회 차원의 데이터 일부를 제공한다.
  5. 임상 [4]실무에 알립니다."

편향 및 보상 방법

이러한 모든 경우에, 무작위화된 실험을 수행할 수 없는 경우, 대안적 조사 라인은 어떤 피험자가 치료를 받는지에 대한 결정이 완전히 무작위적이지 않기 때문에 잠재적인 편견의 원천이라는 문제로 어려움을 겪는다.관찰 연구를 수행하는 데 있어 주요 과제는 잠재적 숨겨진 편견의 영향을 평가할 뿐만 아니라 명백한 편견의 영향으로부터 허용될 수 있는 추론을 도출하는 것이다.다음은 특히 관찰 연구에서 흔히 볼 수 있는 비파괴적 문제 집합이다.

매칭 기법 편향

실험 제어 대신 다변량 통계 기법은 일치 방법을 사용하여 통계 제어와 실험 제어의 근사치를 가능하게 한다.일치 방법은 인과 관계에 영향을 미칠 수 있는 관측된 요인의 영향을 설명합니다.의료 및 사회과학에서 조사자는 무작위로 치료와 통제를 받은 단위를 비교하기 위해 일치 항목을 사용할 수 있다.한 가지 일반적인 접근방식은 교란 [5]요인을 줄이기 위해 성향 점수 매칭을 사용하는 것이지만,[6] 이는 최근 해결하고자 하는 바로 그 문제를 악화시킨다는 비판을 받고 있다.

다중 비교 편향

여러 가설을 동시에 검정할 경우 다중 비교 편향이 발생할 수 있습니다.기록된 요인의 수가 증가함에 따라 기록된 요인 중 하나 이상이 단순히 [7]우연에 의해 데이터 출력과 높은 상관 관계를 가질 가능성이 높아집니다.

생략된 변수 바이어스

관리되지 않는 실험(또는 공정)의 관찰자는 잠재적 요인 및 데이터 출력을 기록합니다. 목적은 요인의 효과를 확인하는 것입니다.기록된 요인이 출력의 차이를 직접 유발하지 않을 수 있습니다.기록되지는 않았지만 실제로는 인과관계에 있는 더 중요한 요소들이 있을 수 있다.또한 기록된 요인 또는 기록되지 않은 요인이 상관되어 잘못된 [8]결론을 도출할 수 있습니다.

선택편향

관찰 연구의 또 다른 어려움은 연구자 자신이 관찰 능력에 편중되어 있을 수 있다는 것이다.이것은 연구자들이 연구를 수행하는 동안 그들이 찾고 있는 정보를 (의식적으로든 무의식적으로든) 찾을 수 있게 해줄 것이다.예를 들어, 연구자들은 한 변수의 효과를 과장하거나 다른 변수의 효과를 경시할 수 있습니다. 연구자는 자신의 결론에 맞는 주제를 선택할 수도 있습니다.이러한 선택 편향은 연구 과정의 어느 단계에서나 발생할 수 있습니다.이로 인해 특정 변수가 체계적으로 잘못 [9]측정되는 데이터에 편향이 발생합니다.

퀄리티

2014년 Cochrane 리뷰는 관찰 연구가 무작위 대조 [10]실험으로 수행된 것과 유사한 결과를 도출한다는 결론을 내렸다.검토는 약물 [10]효과를 평가한 개입 연구의 설계, 이질성 또는 포함 여부에 관계없이 관찰 연구와 무작위 대조군 시험 사이의 유의한 효과 차이에 대한 증거를 거의 보고하지 않았다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ "Observational study". Archived from the original on 2016-04-27. Retrieved 2008-06-25.
  2. ^ Porta M, ed. (2008). A Dictionary of Epidemiology (5th ed.). New York: Oxford University Press. ISBN 9780195314496.
  3. ^ Kennedy-Martin T, Curtis S, Faries D, Robinson S, Johnston J (November 2015). "A literature review on the representativeness of randomized controlled trial samples and implications for the external validity of trial results". Trials. 16 (1): 495. doi:10.1186/s13063-015-1023-4. PMC 4632358. PMID 26530985.
  4. ^ a b "관측 연구는 안전, 효능 또는 효과의 결정적인 증거를 제공할 수 없지만 1) "실제" 사용 및 실천에 대한 정보를 제공할 수 있다. 2) 일반 모집단에서 보완 치료법 사용의 유익성과 위해성에 대한 신호를 탐지하고 3) 후속 실험에서 테스트할 가설을 공식화하는 데 도움이 된다.4)보다 유익한 실용적 임상시험을 설계하는 데 필요한 지역사회 수준의 데이터의 일부를 제공하고 (5) 임상 실무에 정보를 제공한다.) "보완적이고 통합적인 의료의 결과를 평가하기 위한 관찰 연구 및 이차 데이터 분석." 2019-09-29 웨이백 머신 리처드 나힌, 박사, MPH 선임 고문에서 보관.2012년 6월 25일 국립보완적이고 통합적인 건강센터, tific coordination and outreach
  5. ^ Rosenbaum, Paul R. 2009.관찰 연구의 설계.뉴욕: 스프링거.
  6. ^ King, Gary; Nielsen, Richard (2019-05-07). "Why Propensity Scores Should Not Be Used for Matching". Political Analysis. 27 (4): 435–454. doi:10.1017/pan.2019.11. hdl:1721.1/128459. ISSN 1047-1987. S2CID 53585283. (저자 홈페이지에서) 전문에 링크하다
  7. ^ Benjamini, Yoav (2010). "Simultaneous and selective inference: Current successes and future challenges". Biometrical Journal. 52 (6): 708–721. doi:10.1002/bimj.200900299.
  8. ^ "Introductory Econometrics Chapter 18: Omitted Variable Bias". www3.wabash.edu. Retrieved 2022-07-16.
  9. ^ Hammer, Gaël P; du Prel, Jean-Baptist; Blettner, Maria (2009-10-01). "Avoiding Bias in Observational Studies". Deutsches Ärzteblatt International. 106 (41): 664–668. doi:10.3238/arztebl.2009.0664. ISSN 1866-0452. PMC 2780010. PMID 19946431.
  10. ^ a b Anglemyer A, Horvath HT, Bero L (April 2014). "Healthcare outcomes assessed with observational study designs compared with those assessed in randomized trials". The Cochrane Database of Systematic Reviews. 2014 (4): MR000034. doi:10.1002/14651858.MR000034.pub2. PMC 8191367. PMID 24782322.

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