准实验设计方法在疫苗效果评价中的应用

于石成 殷大鹏

实验设计(experimental design)常被视为研究设计的“金标准”(gold standard)，因其具有最强的内部有效性(internal validity)，可回答观察到的改变是否归因于“疫苗”而不是其他原因引起的，即可作因果关系推论。实验研究遵循随机、对照和重复三原则。疫苗上市前免疫原性和保护效果的证据主要来源于随机化对照实验(randomized controlled trial，RCT)[1]。但疫苗上市后现场效果观察中，随机化对照设计很难实施，因此准实验设计(quasi-experimental design)要比随机对照设计应用更广泛。现对准实验设计方法在疫苗效果评价中的应用予以阐述。

1 准实验设计的特点

准实验设计缺少实验设计主要因素——随机化，有时也无对照，内部有效性低于实验设计研究。准实验设计的特点包括：(1)如果没有随机化分组，两组可能不均衡，当接受项目的人和没有接受的人之间有预先存在的差异时，群体结果的差异就可能因此产生且与干预无关；(2)如果未设立对照组，不在研究者控制下的过程和事件对结果的影响是无法控制的，即混杂作用无法控制；(3)某些个体较其他成员可能更有兴趣参与干预项目，造成两组不均衡，如选取志愿者为试验组，则产生志愿者偏倚；(4)干预项目所处环境中自然发生的效应(即内在变化)不可避免地影响到项目效果，尤其在前后比较设计时。

2 准实验设计的常用方法

针对非随机对照设计的数据分析，重点在于如何正确地估计和平衡两组之间由于非随机化引起的不受控制的差异，可采用：(1)通过限制、个体配对、频数配比或倾向得分匹配(propensity score matching，PSM)建立可比的对照组；(2)分层分析和多变量分析等统计方法达到组间均衡；(3)准实验设计相应的分析方法，如非均衡组设计(nonequivalent groups design，NEGD)、中断时间序列设计(interrupted time series(ITS)design)、回归点位移设计(regression point displacement design，RPDD)和回归中断设计(regression discontinuity design，RDD)等。本文主要介绍NEGD、ITS、RPDD和RDD设计原理、分析思路及在疫苗效果评价中的应用。

2.1非均衡组设计 NGED的对照组为非随机选取的，即非随机对照组。在干预前对两组进行基线调查，试验组给予干预措施，经过一段时间，如3个月、半年或一年，进行结果测量。NEGD是最常用的准实验设计，由于没有实施随机化分组，两组基线可能不均衡，干预前两组的结果变量存在差异d1；干预后两组存在差异d2，而实际的干预净效果是d2-d1，统计分析时要考虑基线差异d1。为评价水痘疫苗的接种效果，在某人群接种水痘疫苗，将另一未接种人群作为对照，在接种前和接种后2周分别测量接种组和未接种组体内血清IgG抗体水平，评价接种水痘疫苗是否提高了体内IgG抗体水平。这是一个典型的NEGD，用差中差(difference-in-differences，DID)分析可平衡由于非随机对照引起的基线差异和控制混杂因素的影响，得出疫苗接种的净效果。但已经发表的文献多未进行相应的统计学处理[2]。

2.2中断时间序列设计 ITS分析是考虑了干预实施前序列上升或下降趋势后，估计干预效果，评价干预措施的有效性。时间序列是在一个相等的时间间隔里，连续测量某一结果变量，产生时间序列数据Yt，可解释序列的变化趋势。在观察序列的某一时间点，实施某干预措施(如疫苗接种)，时间序列中断且趋势发生了改变，则为中断时间序列。ITS设计可分析一个干预措施是如何影响时间序列的，同时平衡了干预实施前序列的上升或下降趋势。ITS的分析通过对时间序列、干预前后、干预后序列的巧妙编码，用一般线性回归模型构造出干预前后斜率的改变量(change in slope)以及在干预时间点，干预前后水平的改变量(change in level)，以评价项目的干预效果[3]。

例如，某市于2002年开展乙肝疫苗大规模免疫接种[4]，现收集该市1992-2013年乙肝报告发病率，评价疫苗接种效果。干预前10年(1992-2001年)乙肝报告发病率呈缓慢下降趋势，干预后12年(2002-2013年)发病率呈快速下降趋势，分析时要考虑在干预前乙肝报告发病率已呈下降趋势这一事实。因此，使用ITS分析方法比较干预前后发病率的斜率改变量是否有统计学意义，同时比较在干预点(2002年)干预前后发病率的水平改变量是否有统计学意义，斜率和水平改变量表示干预前后乙肝疫苗接种的效果。

2.3回归中断设计 RDD被认为具有很高内部效度的设计，从论述病因角度，RDD最接近RCT的设计和最具伦理性[5]。选择一个与干预效果有关的变量，并在基线对其进行测量(pre-test)，得到每个受试对象的测量值，根据专业知识，找到该测量值的一个“分割点”(cutoff)，称为C值，据C值划分试验组和对照组，如在C值以上的受试对象为试验组，等于或小于C值的为对照组；或在C值以下的为试验组，余为对照组。试验组给予干预措施，经过1年或2年，测量干预后与干预效果有关的变量(post-test)。

例如，对某一人群检测乙型肝炎IgG抗体，根据专业确定“分割点”值后，对IgG抗体在cutoff点以下的人，接种乙型肝炎疫苗，两周后检测乙型肝炎IgG抗体，评价乙型肝炎疫苗的免疫效果。RDD适合乙型肝炎IgG抗体低的人群，因为这些人最需要干预且效果最好。由于在“分割点”邻近的受试对象基线特征很相似，在cutoff点相邻两组结果变量的差异是干预效果的有效估计。从方法学角度，设计和实施很好的RDD，内部有效性可以与随机实验媲美；但研究者不常使用RDD，可能是部分干预项目的cutoff值不是很好确定或研究者不熟悉这种设计和统计方法。

2.4回归点位移设计 RPDD实际是试验前后比较设计，接受干预的单位是整个社区或某一人群的亚人群，属于社区水平评价干预措施的方法。RPDD只有一个社区或亚人群为试验组，选取多个可比的社区或亚人群为对照组；在基线和干预后测量干预效果指标，分析的结果变量往往是官方公布的指标，如国内生产总值(GDP)、失业率和基尼系数等，因此，RPDD 是最经济、简单和有效的干预措施评价方法。使用RPDD评价EV71疫苗降低手足口病发病率的效果，如选取某县为试验点，通过健康教育、人群动员和提供防护措施，在试验县于手足口病(HFMD)流行前大面积接种EV71疫苗，选取20个左右可比的邻近县为对照组，构建协方差分析(ANCOVA)模型，比较试验县和对照县的HFMD报告发病率(通过传染病网络直报得到)，以评价EV71疫苗预防手足口病的有效性。

准实验设计方法还包括替代试验前测量设计(proxy pretest design，PPD)、独立样本试验前后设计(separate pre-post samples design，SPPSD)、双试验前测量设计(double pretest design，DPD)、交换重复设计(switching replication design，SRD)、非均衡因变量设计(nonequivalent dependent variables (NEDV) design)和模式配比NEDV(pattern matching NEDV)设计等。这些方法在干预效果评价中的作用正在被人们认识，并将发挥重要的作用，尤其在干预项目不能随机化分组和无法设立对照组的情况下。