ROBINS-I:在非随机干预研究中评估偏倚风险的工具
BMJ2016；355doi:https://doi.org/10.1136/bmj.i4919(2016年10月12日发布)引用如下:BMJ2016; 355: i4919
- 乔纳森·AC·斯特恩教授,1，
- 米格尔Hernán教授,2，
- 巴纳比·C·里维斯，教授研究员3.，
- 伊莲娜Savović研究员14，
- 南希·D·伯克曼他是高级卫生政策研究分析师5，
- 米拉Viswanathan主任6，
- 大卫·亨利教授,7，
- 道格拉斯·G·奥特曼教授,8，
- 穆罕默德·安萨里，兼任教授9，
- 伊莎贝尔Boutron教授,10，
- 詹姆斯·R·卡彭特教授,11，
- An-Wen陈费伦科学家12，
- 瑞秋丘吉尔教授,13，
- 乔纳森·J·迪克斯教授,14，
- Asbjørn Hrobjartsson教授,15，
- 杰米Kirkham、讲师16，
- 彼得尤尼教授,17，
- 尹k洛克教授,18，
- 特蕾莎·D·皮高特教授,19，
- 克雷格·拉姆齐教授,20.，
- 黛博拉Regidor，高级顾问21，
- 汉娜·罗斯坦教授,22，
- Lakhbir Sandhu,居民23，
- Pasqualina L Santaguida，助理教授24，
- 霍尔格Schünemann教授,25，
- 贝弗利谢伊26，
- 伊恩谢瑞尔,调查员27，
- 彼得特格韦尔教授,28，
- 露西·特纳，高级研究员29，
- 杰弗里·C·瓦伦丁，副教授30.，
- 休沃丁顿、讲师31，
- 伊丽莎白水域，教授(2015年去世)32，
- 乔治·威尔斯教授,33，
- 潘妮·F·怀汀，高级研究员34，
- 朱利安·PT·希金斯教授,35
- 1布里斯托大学社会与社区医学学院，英国布里斯托BS8 2PS
- 2哈佛大学陈曾熙公共卫生学院流行病学系，美国马萨诸塞州波士顿;哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计系，美国马萨诸塞州波士顿;哈佛-麻省理工学院健康科学与技术部，美国马萨诸塞州波士顿
- 3.布里斯托大学临床科学学院，布里斯托，BS2 8HW，英国
- 4英国布里斯托尔BS1 2NT，国立卫生研究合作研究所，应用卫生研究和护理西部(NIHR CLAHRC West)大学医院布里斯托尔NHS基金会信托
- 5卫生保健质量和结果项目，RTI国际卫生服务和社会政策研究部，研究三角园，北卡罗来纳州27709，美国
- 6RTI-北卡罗来纳大学循证实践中心，RTI国际，研究三角园，NC 27709，美国
- 7多伦多大学公共卫生学院，加拿大安大略省多伦多市
- 8牛津大学纳菲尔德骨科、风湿病和肌肉骨骼科学系医学统计中心，牛津OX3 7LD，英国
- 9渥太华大学医学院流行病学、公共卫生和预防医学学院，加拿大安大略省渥太华K1H 8M5
- 10方法团队，巴黎索邦大学流行病学和统计中心Cité研究，INSERM UMR 1153，巴黎笛卡尔大学，法国巴黎
- 11英国伦敦大学学院伦敦卫生和热带医学学院医学统计系和MRC临床试验单元
- 12加拿大多伦多大学医学系女子学院研究所
- 13评论与传播中心，约克大学，约克，YO10 5DD，英国
- 14伯明翰大学应用健康研究所，英国伯明翰B15 2TT
- 15南丹麦大学和欧登塞大学医院循证医学中心，丹麦欧登塞C 5000号
- 16利物浦大学生物统计系，英国利物浦L69 3GL
- 17应用健康研究中心、圣米迦勒医院李嘉诚知识研究所及加拿大安大略省多伦多市多伦多大学医学系
- 18东安格利亚大学诺维奇医学院，英国诺维奇NR4 7TJ
- 19洛约拉大学芝加哥分校教育学院，美国伊利诺伊州芝加哥60611
- 20.阿伯丁大学卫生服务研究单位，阿伯丁，AB25 2ZD，英国。
- 21证据服务，凯撒医疗机构，护理管理研究所，奥克兰，加州94612，美国
- 22纽约市立大学巴鲁克学院齐克林商学院管理学系，美国纽约NY 10010
- 23多伦多大学普通外科，加拿大多伦多
- 24麦克马斯特大学临床流行病学和生物统计学系，安大略省汉密尔顿，L8S 4K1，加拿大
- 25临床流行病学、生物统计学和医学系，Cochrane适用性和推荐方法(评分)组，MacGRADE中心，安大略省，L8N 4K1，加拿大
- 26渥太华大学医学院渥太华医院研究所，实践变化研究中心和流行病学、公共卫生和预防医学学院，安大略省渥太华，K1H 8M5，加拿大
- 27加拿大魁北克省蒙特利尔麦吉尔大学犹太总医院戴维斯夫人研究所临床流行病学中心
- 28渥太华大学医学系和流行病学学院，公共卫生和预防医学，渥太华，安大略省，加拿大
- 29渥太华医院研究所，安大略省渥太华
- 30.路易斯维尔大学，美国肯塔基州路易斯维尔40292
- 31国际影响评估倡议，伦敦卫生和热带医学学院，伦敦国际发展中心，伦敦，英国
- 32杰克·布罗克霍夫儿童健康与福利方案，墨尔本大学墨尔本人口与全球健康学院，澳大利亚维多利亚州墨尔本3010
- 33流行病学、公共卫生和预防医学学院，渥太华大学心脏研究所心血管研究方法中心主任，加拿大安大略省渥太华，K1Y 4W7
- 34布里斯托大学社会与社区医学学院，英国布里斯托BS8 2PS;英国布里斯托尔BS1 2NT大学医院布里斯托尔NHS基金会信托国家卫生研究合作研究所应用卫生研究和护理西部领导(NIHR CLAHRC West)
- 35布里斯托大学社会与社区医学学院，英国布里斯托BS8 2PS
- 通信对象:J A C斯特恩jonathan.sterne在{}bristol.ac.uk
总结分
干预效果的非随机研究对医疗保健评估的许多领域至关重要，但容易受到混淆和一系列其他潜在偏差的影响
我们开发、试验和改进了一个新的工具，ROBINS-I，以评估“非随机研究的偏倚风险-干预措施”。
该工具将每一项研究视为模拟(模仿)一个假设的语用随机试验的尝试，并涵盖了七个不同的领域，通过这些领域可能引入偏见
我们使用“信号问题”来帮助ROBINS-I的用户判断每个领域的偏差风险
在每个领域内的判断会对被评估结果的跨偏见领域的偏见判断的总体风险进行推进
干预效果的非随机研究(NRSI)对医疗保健评估的许多领域至关重要。可用于评估干预效果的NRSI设计包括观察性研究，如队列研究和病例对照研究，其中干预组在常规治疗决策过程中进行分配，以及分配方法缺乏完全随机化的准随机化研究。除了随机试验提供的证据之外，非随机研究还可以提供关于长期结果、罕见事件、不良反应和现实世界实践中典型人群的证据。12有了相关的数据库和电子健康记录汇编，就可以在大量有代表性的人口队列中进行NRSI。3.对于许多类型的组织或公共卫生干预措施，NRSI是关于干预措施可能影响的主要证据来源，因为很难或不可能在全区域范围内进行随机试验。因此，涉及健康相关干预措施效果的系统综述通常包括NRSI。重要的是要有方法来评估这些研究，以便临床、政策和个人决策是透明的，并基于对证据的优势和劣势的充分理解。
在系统综述的背景下，许多评估观察性研究方法学质量的工具已经被提出。45的Newcastle-Ottawa6和Downs-Black7工具是其中最受欢迎的两种:它们都在方法论上合理的工具的候选名单上，5但每一项都包括与外部有效性和内部有效性有关的项目，缺乏全面的手册意味着不同的用户可能会对说明进行不同的解释。5
在过去的十年中，评估研究效度的工具取得了重大发展。从方法质量到偏倚风险的焦点转移，伴随着从清单和数字分数到基于领域的评估的转变，其中不同类型的偏倚依次被考虑。例如用于随机试验的Cochrane偏倚风险工具，8用于诊断测试准确性研究的QUADAS 2工具，9以及用于系统评价的ROBIS工具。10然而，目前还没有令人满意的基于领域的NRSI评估工具。4
在这篇论文中，我们描述了ROBINS-I(“非随机化研究的干预措施的偏倚风险”)的发展，它涉及从没有使用随机化分配干预措施的研究中评估干预措施的有效性或安全性(益处或危害)的偏倚风险。
开发一种新工具
我们在三年的时间里开发了这个工具，主要是根据专家共识，并遵循我们之前描述的评估临床试验偏倚风险的七个原则。8一个核心小组协调了该工具的开发工作，包括招募合作者、准备和修订文件以及提供行政支持。2011年10月召开了首次范围界定会议，随后于2012年3月对Cochrane评审小组进行了调查，以收集有关他们用于评估NRSI偏倚风险的方法的信息。2012年4月的一次会议确定了相关的偏见领域，并建立了专注于每个领域的工作组。我们在这个阶段同意使用QUADAS-2工具中先前采用的方法，其中“信号问题”的答案帮助审稿人判断每个领域内的偏差风险。9我们在2012年6月向工作组分发了简报文件，详细说明了应如何制定信号性问题以及对这些问题的回答将如何导致偏见判断的风险。我们还确定了支撑新工具的方法学问题:如下所述。
在核心小组对工作组的贡献进行整理和协调后，所有合作者在2013年3月为期两天的面对面会议上审议了信号问题草案，并就新工具的主要特点达成了一致。该工具的初步版本在2013年9月至2014年3月期间在工作组内进行了试点，在几个审查主题领域使用了NRSI。2014年6月，工作组领导同意在试点结果的基础上进行重大修订。进行了进一步的试点，同时对首次使用该工具的人进行了一系列电话采访，以探索他们是否按照预期解释了该工具和指南。我们发布了1.0.0版本，以及详细的指导www.riskofbias.info2014年9月。2014年12月，我们在Cochrane审议组成员参加的为期三天的研讨会上解释了该工具，并将其应用于六篇报告NRSI的论文。对该工具的进一步修改，特别是措辞方面的修改，是基于本次活动和2015年期间开展的后续培训活动的反馈。
评估非随机研究中偏倚风险的方法学问题
目标试验
通过将每个NRSI视为模拟(模拟)一个“目标”试验的尝试，可以促进NRSI结果偏倚风险的评估。这是假设的实用主义随机试验，在相同的参与者群体上进行，没有存在偏差风险的特征，其结果将回答NRSI提出的问题。1112这样的“目标”试验不一定是可行的或道德的:例如，它可以比较被分配和未被分配开始吸烟的个体。被评估的NRSI目标试验的描述包括人群、实验干预、比较器和感兴趣的结果的细节。相应地，我们将偏倚定义为NRSI结果与目标试验预期结果之间的系统性差异。这种偏见不同于对不包括在研究中的个体类型的普遍性(适用性或可移植性)问题。
利息的影响
在目标试验中，兴趣的影响通常是:
在基线时分配干预(随访开始)，无论随访期间接受干预的程度如何(有时被称为“意向治疗”效应)
开始并坚持试验方案中指出的干预(有时被称为“每个方案”效果)。
例如，在一项癌症筛查试验中，我们的兴趣可能是发送参加筛查的邀请或回应邀请并进行筛查的效果。
这些效应的类似物可以定义为NRSI。例如，在一项比较阿司匹林和不服用阿司匹林的研究中，意向治疗效果可以用开阿司匹林的效果来近似，或者(如果使用配药数据而不是处方数据)开始服用阿司匹林的效果(这对应于一项试验中的意向治疗效果，在该试验中，被分配到干预措施的参与者总是开始该干预措施)。或者，我们可能对开始并坚持服用阿司匹林的效果感兴趣。
利益效应的类型影响与干预偏差相关的偏倚风险评估。当兴趣的影响是分配(或开始)干预的影响时，偏倚评估的风险通常不需要考虑基线后干预的偏差。13相比之下，对开始和坚持干预的效果进行无偏估计，需要考虑干预组之间的坚持程度和额外干预(“联合干预”)的差异。
偏倚领域
我们在七个领域达成了共识，通过这些领域，偏差可以引入NRSI(见表1)⇓和附录中的补充数据)。前两个领域，包括混杂和选择参与者进入研究，解决了要比较的干预措施开始之前的问题(“基线”)。第三个领域涉及干预措施本身的分类。其他四个领域涉及干预开始后的问题:由于偏离预期干预而产生的偏差、数据缺失、结果测量和报告结果的选择。
对于前三个领域，NRSI的偏倚风险评估主要不同于随机试验的评估，因为如果正确实施随机化，可以防止干预开始前出现的偏倚。然而，随机化并不能防止干预开始后出现的偏见。因此，NRSI的偏倚评估与随机试验的后四个领域存在大量重叠。
术语的变化对ROBINS-I的发展是一个挑战。在随机试验和NRSI文献中，相同的术语有时用于指代不同类型的偏倚，13不同类型的偏见通常由许多不同的术语来描述:在ROBINS-I中使用的术语如表1的第一列所示⇑。
偏差风险工具，ROBINS-I
完整的ROBINS-I工具在补充数据的表A、B和C中显示。
规划偏倚评估的风险
在评估NRSI的任何团队中，都应包括主题和流行病学方法方面的专家，这是非常重要的。偏倚评估的风险应该从考虑在研究问题的背景下可能出现的问题开始，在NRSI的基础上对感兴趣的干预效果进行因果评估。这将基于专家对文献的了解:该团队还应研究利益冲突是否会影响专家的判断。
研究问题通过定义人群、实验干预、比较对象和感兴趣的结果(补充表A，阶段I)来概念化。比较对象可以是“无干预”、“常规护理”或替代干预。提前考虑可能导致偏倚的混杂因素和联合干预是很重要的。相关的混杂域是预测个体是否接受一种或另一种感兴趣的干预的预后因素。相关的联合干预是指个体在开始感兴趣的干预时或开始干预后可能接受的干预，这些干预既与所接受的干预有关，又与感兴趣的结果的预后有关。混淆域和共同干预都可能通过评审组成员的专家知识和对文献的初步(范围)审查来确定。与为目标患者或人群做出干预决定的卫生专业人员进行讨论也有助于确定影响治疗决定的预后因素。
评估一项特定研究
检讨所包括的每一项“自觉性自觉性指数”的评估包括以下六个步骤(补充表A，第二阶段)。每项重要结果应重复步骤3至6:
通过考虑一个目标试验来明确研究问题
明确评估的结果和结果
对于指定的结果，检查混杂因素和共同干预是如何处理的
回答七个偏误域的信号问题
通过对信号问题的回答，为七个偏见领域中的每一个制定偏见判断的风险
对评估结果和结果的偏倚风险作出全面的判断。
混杂因素和联合干预措施的检查包括确定当前研究中是否测量或使用了重要的混杂因素和联合干预措施，以及是否确定了额外的混杂因素和联合干预措施。补充表A提供了一种结构化的方法来评估由于混淆和共同干预造成的潜在偏倚，并包括了完整的工具，以及在每个偏倚领域中要解决的信号问题。
信号问题基本上是事实性质的，旨在促进对偏见风险的判断。回答选项是:“是”;“可能是”;“可能不”;“不”;和“没有消息”。有些问题只有在对前一个问题的回答是“是”或“可能是”(或“不是”或“可能不是”)时才能得到回答。“是”的回答与“可能是”的回答有相似的含义(“否”和“可能否”也是如此)，但允许在已知的事情和可能是这样的事情之间进行区分。应使用自由文本为每个答案提供支持，在可能的情况下使用研究文本中的直接引用。
对信号性问题的回答为关于偏倚风险的领域级判断提供了基础，然后为特定结果的总体偏倚风险判断提供了基础。使用“判断”一词来描述这一过程是重要的，反映了综述作者需要考虑某一特定领域偏见的严重程度和不同领域偏见的相对后果。
偏差判断的风险类别为偏倚的“低风险”、“中等风险”、“严重风险”和“严重风险”。重要的是，在高质量随机试验中，“低风险”对应的是偏倚风险。只有在例外情况下，NRSI才会被评估为由于混杂而存在低偏倚风险。在补充表B和c中提供了七个领域达到偏倚判断风险的标准。如果一个领域的信号问题的答案都不表明潜在的问题，则可以判断该领域的偏倚风险较低。否则，存在潜在的偏差。然后，综述作者必须对研究结果存在偏倚风险的程度做出判断。“偏倚风险”应解释为“重大偏倚风险”。也就是说，应该只对可能影响从研究中得出有效结论的能力的问题表示关注:非常小程度偏差的严重风险不应被视为偏差的“严重风险”。“无资料”类别只应在报告的资料不足以作出判断时使用。
每个领域内的判断会对被评估的结果(即跨偏见领域)进行偏倚判断的总体风险，如表2所总结⇓(也保存为补充表D)。应用该工具的关键是对偏差风险做出领域级判断，在关注偏差对结果可信度的影响方面，这些判断在各个领域具有相同的意义。如果领域级别的判断是一致的，那么判断特定结果的总体偏倚风险是相对简单的。例如，在一个领域中存在偏倚的“严重风险”意味着，即使在其他领域中判断偏倚的风险较低，该研究的效应估计也存在严重或更严重的偏倚风险。
我们非常希望知道所识别的任何潜在偏差的大小和方向，但这比判断偏差的风险更具挑战性。该工具包括一个可选组件，用于预测每个领域的偏差方向和整体。对于某些定义域，偏差最容易被认为是朝向或远离零。例如，怀疑选择性不报告统计上不显著的结果表明对null的偏见。然而，对于其他领域(特别是混淆、选择偏差和测量偏差形式，如差别错分类)，偏差需要被认为是效应估计的增加或减少，而不是与null相关。例如，如果真实风险比大于1，则降低效果估计的混杂偏差将趋向于零，如果风险比小于1则远离零。
讨论
我们开发了一种工具，用于评估干预措施的非随机研究结果的偏倚风险，以解决以前可用方法的弱点。4我们的方法建立在随机试验和诊断试验准确性研究的偏倚风险评估的最新进展上。89ROBINS-I的主要特征包括目标试验和兴趣效应的规范，使用信号问题来告知偏倚风险的判断，以及七个偏倚域内的评估。
ROBINS-I工具是在一个包括方法学专家、系统综述作者和编辑的小组的共识下开发的，并在广泛的试点和用户反馈的基础上进行了实质性的修订。它包括了一种结构化的方法来评估由混杂引起的偏倚风险，从审查方案阶段开始。使用ROBINS-I要求审查组包括具有大量方法学专业知识和熟悉现代流行病学思想的成员。考虑到适用于广泛研究设计和分析的全面偏倚风险评估的要求，我们试图使ROBINS-I尽可能易于使用。使用ROBINS-I的说明性评估可以在www.riskofbias.info；还将提供详细的指导和进一步的培训材料。
ROBINS-I将信号问题的相对事实性答案与关于偏见风险的更主观的判断分开。我们希望信号问题的答案和偏倚判断风险之间的明确联系将提高特定领域和总体偏倚风险评估的可靠性。14尽管如此，我们预计在做出偏差风险判断方面的技术困难将限制可靠性。尽管如此，ROBINS-I提供了一种全面和结构化的方法来评估干预措施的非随机研究。因此，它应该促进辩论，并增进关于偏误如何影响NRSI中估计的效应的相互理解，并澄清关于偏误判断具体风险的分歧原因。请注意，该工具专门关注偏差，而不解决与结果不精确相关的问题，例如当统计分析未能解释参与者的聚类或匹配时。
我们开发ROBINS-I工具主要是为了在系统回顾的背景下使用。更广泛的潜在用途包括评估基金申请和期刊提交的同行评审。此外，ROBINS-I可用于指导研究人员在设计主要研究以评估干预效果时考虑的问题。
图1⇓总结了在系统回顾NRSI的背景下使用该工具评估偏倚风险的过程。为了得出关于观察到的干预效果在多大程度上可能是因果关系的结论，应该对综述中包括的研究进行比较和对比，以便共同考虑它们的优点和缺点。不同设计的研究可能会出现不同类型的偏差，对这些研究结果的“三角测量”可以保证偏差是最小的，或者它们是真实的。通过元分析综合各研究的发现时，必须考虑现有研究的偏倚风险。我们建议不要在任何荟萃分析中纳入评估为偏倚“严重风险”的研究，并建议对评估为偏倚“严重风险”的研究保持谨慎。可以考虑亚组分析(其中干预效果根据偏倚风险单独估计)、元回归分析和敏感性分析(不包括偏倚风险较高的研究)，无论是在特定偏倚范围内还是在总体上。偏倚风险评估也可以作为贝叶斯元分析中通过先验分布得出偏倚调整的基础。1516
图1非随机干预研究(NRSI)系统综述中偏倚风险评估过程总结
目前，用于评估干预措施效果估计可信度的GRADE系统对非随机研究的初始评级为“低确定性、低可信度或低质量”，默认情况下会降低两个等级。17robin - i提供了与假设随机试验相关的偏倚风险的全面评估，偏倚的“低风险”对应于高质量随机试验中的偏倚风险。这为使用偏倚风险评估(而不是缺乏随机性本身)来确定研究结果降级程度提供了可能性，并意味着如果NRSI和随机试验的结果被评估为具有相似的偏倚风险，那么它们可以被综合起来。然而，总的来说，我们主张分别分析这些研究设计，并在无法从试验中获得证据时关注来自NRSI的证据。
ROBINS-I的计划发展包括进一步考虑它对特定类型的NRSI的工作程度，如自我控制设计，受控前后研究，中断时间序列研究，以及基于回归不连续和工具变量分析的研究。我们还计划开发交互式软件，以方便使用ROBINS-I。此外，导致该工具的讨论将为重新考虑随机试验工具提供信息，特别是在四个干预后领域。8
NRSI在告知治疗决定中的作用仍然存在争议。由于随机试验成本高、耗时长，而且可能不能反映医疗干预的真实经验，研究资助者热衷于可能使用观察性研究来提供关于不同干预措施的比较有效性的证据。18鼓励使用通过数据链接组装的大型常规收集数据集。18然而，由于担心来自NRSI的证据可能存在偏见，基于某些NRSI的误导性结果，1920.已经导致在对疗效进行判断时谨慎使用。对NRSI量化干预措施的不常见不良反应的能力有更大的信心。21我们认为，来自NRSI的证据应该补充来自随机试验的证据，例如提供关于对罕见和不良结果的影响的证据，以及与随机试验中更容易解决的结果相平衡的长期影响。22
脚注
ROBINS-I工具在作者的允许下从riskofbias.info复制。不应修改该工具以供使用。
我们感谢Jan Vandenbroucke教授在工作组讨论和面对面会议中所作的贡献。David Moher教授和Vivan Welch博士为拨款申请和初步讨论做出了贡献。我们感谢所有通过研讨会和培训活动期间的讨论以及通过他们在试点方面的工作为ROBINS-I的发展做出贡献的个人。
作者贡献:JACS、BCR、JS、LT、YKL、EW、CRR、PT、GAW、JPTH构思项目。JACS, JPTH, BCR, JS和LT监督这个项目。JACS、DH、JPTH、IB和BRR领导了工作组。MAH提出了靶标试验的想法及其在ROBINS-I中的作用。新开发银行和MV对该工具以前的草案进行了认知测试。所有作者都为ROBINS-I的开发和相关指南的撰写做出了贡献。JACS、MAH和JPTH牵头起草了手稿。所有作者都对手稿的草稿进行了审阅和评论。
资助:ROBINS-I的开发由Cochrane和医学研究理事会(MRC) MR/M025209/1资助的方法创新基金资助。Sterne和Higgins是布里斯托尔大学MRC综合流行病学部门的成员，该部门由MRC和布里斯托尔大学支持(授予MC_UU_12013/9)。本研究由美国国立卫生研究院P01 CA134294资助。斯特恩获得了美国国家卫生研究所(NIHR)高级研究员奖NF-SI-0611-10168的支持。savoviic和Whiting得到了NIHR应用卫生研究和护理西部领导合作(NIHR CLAHRC West)的支持。里夫斯得到了NIHR布里斯托尔生物医学研究中心心血管疾病的支持。尽管Cochrane的员工参与了一些会议和研讨会，但没有一个资助者参与了ROBINS-I工具的开发。本文仅代表作者个人观点，不一定代表Cochrane、NHS、NIHR或卫生部。
竞争利益:所有作者均已在以下地址填写ICMJE统一披露表http://www.icmje.org/coi_disclosure.pdf并声明:科克伦、MRC和NIHR在研究进行期间的资助。卡彭特博士报告了辉瑞公司的个人费用，葛兰素史克公司的拨款和非财政支持，以及诺华公司的拨款，这些都是在提交的工作之外的。Reeves博士是Cochrane非随机研究方法组的联合召集人。作者报告说，没有其他关系或活动似乎影响了所提交的工作。
来源:作者是流行病学家、统计学家、系统审稿人、试验学家和卫生服务研究人员，其中许多人参与了Cochrane系统评价、方法小组和培训活动。ROBINS-I的开发参考了相关方法学文献、以前发表的用于评估非随机化研究方法学质量的工具、此类工具和相关文献的系统综述，以及作者开发工具以评估随机化试验、诊断试验准确性研究和系统综述中的偏倚风险的经验。所有作者都为ROBINS-I的开发和相关指南的撰写做出了贡献。所有作者都对手稿的草稿进行了审阅和评论。J·斯特恩将作为担保人。
这是一篇开放获取文章，188滚球软件根据创作共用属性非商业(CC BY-NC 3.0)许可证发布，该许可证允许其他人以非商业方式分发、混音、改编、在此作品的基础上进行构建，并以不同的条款许可其衍生作品，前提是原始作品被正确引用且使用是非商业性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/。