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在评估系统评价和荟萃分析的全面性时，Publication Bias 是重要考量指标。研究人员针对患病率研究中的 Publication Bias 展开研究。结果发现可通过漏斗图（Funnel plot）识别 Publication Bias，且软件用 log 转换为检测提供条件。这一研究对准确评估研究结果意义重大。
在科研的世界里，一项研究的全面性和准确性至关重要。在系统评价和荟萃分析中，有一个 “隐藏的杀手” 正影响着研究结果的可靠性，那就是发表偏倚（Publication Bias）。发表偏倚就像是科研界的 “数据滤镜”，当研究结果是积极或有趣的时候，它们更容易被发表，而那些阴性或不显著的结果则常常被埋没，这就导致研究文献出现偏差，让研究结果变得不准确。在荟萃分析里，这种偏差会干扰对暴露和结果之间关系的判断，不是夸大就是缩小这种关系。在患病率研究中，这个问题同样存在，但很多人却没有重视起来，那么如何去发现并解决这个问题呢？
来自伊朗伊斯法罕医科大学（Isfahan University of Medical Science）流行病学与生物统计学系以及贾赫罗马医科大学（Jahrom University of Medical Sciences）健康社会决定因素研究中心的研究人员 Masoud Mohammadi，针对患病率研究中的发表偏倚展开了深入研究。该研究成果发表在《Systematic Reviews》上，为科研人员在患病率研究中重视和处理发表偏倚问题提供了重要依据。
研究人员主要运用了文献研究法以及数据分析方法。通过广泛查阅相关文献，梳理患病率研究和发表偏倚的概念，进而分析漏斗图（Funnel plot）在检测发表偏倚中的应用。在分析过程中，利用软件对患病率数据进行 log 转换处理，以满足检测发表偏倚的条件。
一、患病率研究与发表偏倚的概念剖析
发表偏倚指的是由于研究结果的性质（如阳性或阴性）而导致某些研究更易发表的现象。在患病率研究中，通常认为患病率本身是一个比例，不涉及显著性问题，理应都会被报告。然而，实际情况并非如此简单。很多研究并非单纯的横断面研究，还包括描述性、分析性或观察性研究，这些研究往往以探究关系的形式报告患病率。一旦研究结果显示关系不显著，单独报告患病率就显得用处不大，这样一来，这些研究中的患病率数据就可能因关系不显著而不被报告，从而产生发表偏倚。
二、漏斗图在发表偏倚检测中的应用
漏斗图是一种散点图，它以效应量为横轴，样本量、方差、标准误差或每项研究的权重为纵轴。在没有发表偏倚的荟萃分析中，漏斗图形似漏斗，小样本量、高方差的研究其效应量在漏斗大端；大样本量、小方差的研究效应量在漏斗小端；中等效应量的研究位于漏斗中间。漏斗图左右对称，就表明不存在发表偏倚；反之，不对称则意味着存在发表偏倚。若小样本量的研究被忽视，未纳入研究范围，漏斗大端就会出现缺口和不对称。
三、患病率研究中漏斗图的特殊处理
由于患病率的范围是 0 到 1，而漏斗图的理想范围是从负无穷（?∞）到正无穷（+∞）。如果不进行处理，所有研究数据都只能集中在漏斗右侧，这会让一些研究人员误以为患病率研究不存在发表偏倚而忽视这一问题。研究人员发现，软件通过对患病率进行 log 转换，将其范围从 0 - 1 变为负无穷（?∞）到正无穷（+∞），为检测发表偏倚提供了必要条件。
研究表明，在患病率研究中，发表偏倚确实存在且不应被忽视。漏斗图作为检测发表偏倚的有效工具，在经过对患病率数据的 log 转换处理后，可以帮助研究人员准确识别发表偏倚。这一研究成果对于提高患病率研究的准确性和可靠性具有重要意义，它提醒科研人员在进行系统评价和荟萃分析时，尤其是在患病率研究中，要重视发表偏倚问题，确保研究结果的科学性和可信度，避免因发表偏倚而得出错误结论，为后续的科研工作和健康医学研究提供了坚实的理论基础和实用方法。
