观察性研究系统评价中控制变量差异对异质性的影响：一项伞状评价的启示

本研究通过伞状评价揭示，在观察性研究的系统评价中，控制变量（如混杂因素、中介变量和碰撞变量）的差异极少被视为异质性来源。研究人员分析了50篇顶级流行病学期刊的系统评价，发现仅10%提及混杂因素集差异，而中介/碰撞变量控制均未被讨论。该研究强调了对控制变量差异的评估对提高Meta分析效度的重要性，为观察性研究系统评价提供了方法学改进方向。

　　

在医学研究中，系统评价和Meta分析被视为证据金字塔的顶端，但观察性研究的系统评价常面临效应量异质性高的难题。传统上，研究者多关注研究设计、人群特征等异质性来源，却忽视了一个潜在关键因素——不同原始研究中对控制变量的处理差异。这种差异可能源自数据可得性、变量选择方法不同，或对混杂因素(confounder)、中介变量(mediator)和碰撞变量(collider)的认知差异。

为探究这一问题，国外研究团队在《Journal of Clinical Epidemiology》发表了一项开创性伞状评价(umbrella review)。研究人员系统检索了2023年Web of Science和ScopusQ1流行病学期刊的297篇系统评价，随机抽取50篇进行深度分析。通过双人独立筛选、数据提取和质量评价，采用描述性统计揭示控制变量差异的讨论现状。

研究方法上，团队建立了严格的纳入标准：仅选择观察性研究的系统评价，要求明确报告异质性评估。通过预注册协议规范分析流程，使用Covidence软件管理文献筛选过程，并采用JBI伞状评价指南确保方法学严谨性。

研究结果部分呈现多重发现：

1. 异质性讨论现状：在50篇系统评价中，仅5篇(10.0%)将混杂因素集差异列为潜在异质性来源，4篇(8.0%)提及协变量集差异，而中介变量和碰撞变量的控制差异均未被讨论。
2. 偏倚认知差距：虽然18篇(36.0%)提到残余混杂(residual confounding)是潜在偏倚来源，但仅1篇提及过度调整偏倚(overadjustment bias)，无一讨论碰撞偏倚(collider bias)。
3. 方法学缺陷：多数评价未区分控制变量的因果类型，导致无法识别因控制中介/碰撞变量引入的异质性。

讨论部分指出，这种忽视可能源于三方面：首先，传统流行病学教育更强调混杂控制而非因果路径分析；其次，现有系统评价指南对中介/碰撞变量的关注不足；最后，原始研究常缺乏控制变量选择的透明报告。研究建议未来系统评价应：建立控制变量分类表，区分confounder/mediator/collider；采用因果有向无环图(DAG)指导异质性分析；在敏感性分析中排除可能存在过度调整或碰撞偏倚的研究。

该研究的创新性在于首次量化评估了控制变量差异在系统评价实践中的关注程度，揭示了方法学盲区。其临床意义重大：忽视控制变量差异可能导致无效的合并效应量，误导临床决策。例如，在降压药与卒中风险的Meta分析中，若部分研究控制血压值(mediator)而其他未控制，合并结果将存在系统性偏倚。研究为提升观察性研究系统评价的因果推断可靠性提供了实证基础，推动方法学标准革新。