Инструмент для оценки риска систематической ошибки в нерандомизированных проспективных исследованиях эффектов воздействия (ROBINS-E)

Введение: Обсервационные эпидемиологические исследования дают важные данные для оценки возможных эффектов факторов окружающей среды, профессиональных и поведенческих воздействий на здоровье человека. Систематические обзоры этих исследований играют ключевую роль в обосновании политики и практики. В систематические обзоры следует включать оценку риска систематической ошибки в результатах включенных исследований.

Цель: Разработать новый инструмент Risk Of Bias In Non-randomized Studies - of Exposures (ROBINS-E) для оценки риска систематической ошибки в оценках из когортных исследований причинного эффекта воздействия на исход.

Методы и результаты: ROBINS-E был разработан большой группой исследователей из различных областей клинических исследований и общественного здравоохранения в ходе серии рабочих групп, очных встреч и этапов пилотного тестирования. Инструмент предназначен для оценки риска систематической ошибки в конкретном результате (оценке эффекта воздействия) из отдельного обсервационного исследования, изучающего влияние воздействия на исход. Предварительная оценка включает сведения о рассматриваемом результате и о причинном эффекте, который подлежит оценке. Оценка охватывает риск систематической ошибки по семи доменам с помощью серии «вопросов-сигналов». Суждения о риске систематической ошибки на уровне доменов выводятся из ответов на эти вопросы, а затем объединяются для получения общей оценки риска систематической ошибки для результата, а также суждений о направлении систематической ошибки.

Выводы: ROBINS-E представляет собой стандартизированную систему для изучения потенциальных систематических ошибок в результатах когортных исследований. В дальнейшем будут разработаны варианты инструмента для других эпидемиологических дизайнов исследований, например для исследований случай-контроль. По нашему мнению, ROBINS-E — важный шаг в интеграции оценки воздействия, синтеза доказательств и причинно-следственного вывода.