不要让异常数据成为您的掣肘

蓝鱼o_0

晚上收到一个战友的信息，研究MDRO感染的危险因素，发现手术居然是保护因素。
这个从目前的理论似乎无法解释。
那么针对这一类问题如何处理呢？
似乎是个很难，很棘手的问题。
自己想分析细致一些，结果反而成为了自己的障碍，烫手的山芋，扔也不是，吞也不是。

我提点个人浅见，与大家一起分享。
数据是为论文主旨服务的，如果从目前的理论无法解释，那么这个结果可能是by chance（偶然）的。在关联分析下结论时候一定要慎重。当然得到这一结论的前提是，CASE CONTROL研究设计的严密。对照的选择是否具有代表性，是否进行了相应的匹配。

回到刚才的话题，如果万一出现了这样一个反常的结果该如何处理呢？
回避有时候是一种技巧，但是有的REVIEW会揪住这个问题不放的。
可以考虑用logistic调整（adjusted OR）的方式，来“显示”这一效应。
然后，必须要进行分层分析。比如按照手术切口分层，来显示频数差异，分析可能的差异。
此外，很重要的一点就是要从病人选择的角度出发，
比较病例与对照的不同，来展开讨论。

举一个例子，未必典型，但是有启发意义。
在2009年，有个研究者探讨洗必泰洗浴与CR-BSI的关系，他们分别在多种ICU中开始了一项干预研究。结果发现在SICU和MICU的结果迥异，一个有差异，一个没有统计学意义。研究者选择了一个很有意思的切入点，分析了入选SICU的病人和MICU的病人。比如在SICU的病人，往往更大的创伤，所以保护效果更显著。等等。
这些也是在您没有合适的references的情况下。

个人体会，数据要为论文主题服务，当出现反常结果的时候，不要变成自己的掣肘。要尽可能从合理的角度，并选择合适的方法来剖析和解释。

石磊--wxmsl

专业的观点，建议每一个要写论文的会员收藏！

icchina

我曾经碰到类似问题，糖尿病是医院感染的保护性因素。
仔细分析，其原因是：把住院病人作为全体，糖尿病组中，绝大多数是血糖稍高的轻症糖尿病病人，不需要任何控制血糖治疗，糖尿病是伴随病，需要住院的基础疾病，多数病情也较轻。而非糖尿病组，需要住院治疗的基础疾病，病情较重、侵入性操作多。结果两组相比，糖尿病组整体的基础疾病，要轻于非糖尿病组。统计比较结果，便出现了-“糖尿病是医院感染的保护因素，而非危险因素”的奇异现象。

蓝鱼o_0

icchina 发表于 2012-5-30 00:18

                               
登录/注册后可看大图

我曾经碰到类似问题，糖尿病是医院感染的保护性因素。
仔细分析，其原因是：把住院病人作为全体，糖尿病组 ...

感谢您的分享。您的这个案例似乎更为典型。

石磊--wxmsl

蓝鱼o_0 发表于 2012-5-30 00:35

                               
登录/注册后可看大图

感谢您的分享。您的这个案例似乎更为典型。

循证将是论坛的精髓，用典型的个案来说明大家都明了。

蓝鱼o_0

wxmsl 发表于 2012-5-30 00:38

                               
登录/注册后可看大图

循证将是论坛的精髓，用典型的个案来说明大家都明了。

感谢您的点评，从不同的角度和专业背景来感受体会并尝试解决这个疑难杂症。这也算是头脑风暴吧。

幸福春晓

早上上论坛  就学到啦这么好的知识     感谢胡老师    感谢一切 甘愿 为他人做嫁衣的各位老师

鬼才

icchina 发表于 2012-5-30 00:18

                               
登录/注册后可看大图

我曾经碰到类似问题，糖尿病是医院感染的保护性因素。
仔细分析，其原因是：把住院病人作为全体，糖尿病组 ...

呵呵，这里犯了一个偷换概念的错误。糖尿病的基础疾病与其他非糖尿病的需要住院治疗的重症病人的基础疾病是没有可比性。正因为没有可比性，在这个课题的科研设计中，对这本不可比的两件事情，进行对照研究，当然得出一种奇异现象。这是一种悖论。从中说明在应用统计学之前，科研设计是非常重要的。

细菌耐药

非常精彩的阐述！

异常数据或“非预期结果”常常是我们科研写作的难点，其实如果多思考，想出“自圆其说”的法子，审稿专家和读者都会理解的。

比如：我在写第一篇Meta时，碰到一个我不希望碰到的结果，就是在亚非地区，志贺菌最近几年的药敏数据很少，甚至在亚型分析时没有数据了。这让我很被动，就是我的药敏表格中出现了“天窗”！

经过仔细思考与分析，我是这样来解释的，亚非地区志贺感染较欧美更严重，但耐药监测数据却明显少于欧美地区，这是现状。我对将来亚非地区提出建议：应加强志贺菌耐药监测！

经过这样一番解释，原本是缺点的“天窗”不但得以解释，而且似乎还成了本文一个小小的“亮点”！

桂花香

看了上面大家的发言，很受启发。多年前我们做实验的时候，出现了自己没有预期的结果，很是苦恼！如何合理使用研究数据为论文服务，确实值得思考和学习。