癥狀網絡研究的報告規范

余駿雯 楊中方 何加敏 胡天天 金依霖 朱政,2,3

(1.復旦大學護理學院,上海 200032;2.上海市循證護理中心,上海 200032;3.紐約大學護理學院,紐約 10010)

癥狀網絡是應用網絡分析方法來理解癥狀間相互強化或因果關系的新興研究范式[1],癥狀網絡的概念最初來自于精神病理學,近年來在艾滋病[2]和癌癥[3]等慢性疾病中的應用逐漸增多,并發展出同期網絡、動態網絡和個體化網絡等不同類型的研究。清晰透明的報告規范有助于讀者的閱讀、評價及結果的推廣和應用。然而,在如何報告癥狀網絡相關研究方面仍缺乏統一、明確的規范和指南,存在報告內容不一、質量參差不齊的問題。癥狀網絡相關研究[4]從研究設計上看多屬于觀察性研究,研究者不會對被觀察者的暴露情況加以控制,而是客觀地記錄癥狀和疾病的現狀和相關特征加以分析,探索癥狀間的相互作用或因果關聯。但不同于一般觀察性研究,癥狀網絡分析有其特異性的評價指標,如中心性指標、可預測性和網絡密度等,并建議進行穩定性、精確性和差異性檢驗,其報告與一般觀察性研究存在差異[4]。因此,在本文中,基于心理癥狀同期網絡的報告規范[5],總結針對癥狀網絡研究的報告規范,并結合實例[6]對報告要求進行解讀,以期為提高相關研究報告的完整性和規范性并增強結果的可推廣性和應用性提供參考。

1 癥狀網絡研究的報告清單

根據癥狀數據的類型,癥狀網絡分為同期網絡、時態/個體化網絡和動態網絡,不同類型的網絡數據分析方法和特異性指標存在一些差異,但總體報告原則相似。鑒此,我們基于心理癥狀同期網絡的報告規范進行了拓展,根據不同網絡的特性對部分條目予以補充。構建了癥狀網絡研究的報告清單,清單包括標題、摘要、背景、方法、結果和結論6大模塊,共13個條目,對所需報告的基本要素和內容進行了簡要概括,見表1。

表1 癥狀網絡研究的報告清單

2 癥狀網絡研究報告的結構

2.1標題和摘要 為使讀者更準確有效地檢索到疾病的癥狀網絡相關研究,標題要用專業術語(如“癥狀網絡”或“網絡分析”),以明確指明研究設計。摘要應包含在文章中出現的關鍵信息,使讀者能夠快速了解研究內容并決定是否繼續閱讀這篇文章。建議使用結構化摘要,按背景或目的、方法、結果和結論闡述。建議重要結果如特異性指標等用數字展現,寫清強度中心性、邊緣權重等主要結果的具體數值。例文標題“評估艾滋病感染者中與艾滋病毒陽性持續時間相關的心理癥狀網絡:一項網絡分析”中,明確指出了該研究為“網絡分析”,摘要中包含研究目的、研究對象、癥狀數量及類型、癥狀網絡特異性指標選擇和主要結果及結論,簡潔清晰,符合報告要求[6]。

2.2背景 作者應對所報告研究的背景和原理進行解釋,闡述所研究領域或疾病的概況,對研究主題中已有的相關研究進行總結和描述,闡明已知內容和尚存問題或空白,明確選題依據和意義。研究目的需明確具體,忌泛泛而談,寫明所報告癥狀網絡的功能是探索核心癥狀、尋找橋梁癥狀、闡明潛在癥狀機制或預測疾病預后等[1]。例文的背景部分闡明了艾滋病感染者存在多種心理癥狀并存的現狀,指出心理癥狀的患病率、嚴重程度和癥狀關聯隨感染時間延長的變化尚不清楚,描述了使用癥狀網絡分析的依據和意義,研究目的明確具體[6]。

2.3方法

2.3.1研究設計和研究場所 建議作者寫明研究設計是橫斷面研究還是縱向研究,是同期癥狀網絡、動態網絡還是個體化網絡等。對于研究對象的招募時間和地點應具體描述,建議寫明收集數據的起止時間而不僅是持續時間,因為通過研究對象招募時間可知道研究的歷史背景,對理解結果非常重要。介紹研究場所主要目的在于為讀者提供評價研究結果的背景和可推廣性的信息,確保樣本具有代表性即可。若是使用現有數據庫進行數據的二次分析,應具體寫明數據庫名稱和所用數據的收集時間;若研究為某系列研究之一,應注明所屬系列研究并正確標引。研究者應在研究開展前通過相應機構的倫理委員會審批,并在正文中提供倫理審批號。例文為多中心橫斷面研究,文中報告了具體研究場所及倫理審批號[6]。使用現有數據庫的縱向數據進行分析者可參考Zhu等[7]研究,該研究使用中國健康與養老追蹤調查的3次隨訪數據,介紹了數據庫概括和所用數據的采集時間。

2.3.2研究對象 建議描述選擇研究對象的納入標準和排除標準,如果是縱向研究需報告隨訪方法,推薦使用流程圖的形式展現樣本的納入和排除過程及排除原因,并報告最初招募人數、納入研究人數、完成隨訪數量和最終納入分析人數。此外,若有補償措施應如實報告。例文采用序號明確列舉了研究對象的納排標準,并報告了缺失數據數量,采用剔除存在缺失值樣本的處理方式[6]。

2.3.3研究變量 研究者應準確報告數據的收集工具或測量方法,以及所用工具的版本(如果適用)。癥狀網絡研究的結果受所納入的癥狀影響,癥狀納入不當或不全會使得研究結果存在偏倚,因此建議研究者謹慎并科學地選擇網絡所包含的癥狀節點,并在方法部分詳細闡述選擇依據及理由。建議優先選擇成熟的、在特定疾病中經過驗證的癥狀量表,在所研究的樣本中進行內部一致性驗證并報告Cronbach′s α數值。如果數據在納入分析前經過預處理,則應詳細報告預處理的步驟并說明理由。變量預處理的方法包括但不限于:合并變量(選擇性地合并部分變量,如將涉及食欲減退或增加的變量進行聚類)、合并類別(如將Likert量表數據進行二元化處理)、數據轉換和缺失數據刪除或插補(如多重插補法)等。

此外,研究者還應具體報告用于構建網絡的量表是否包含所謂的“跳過結構”,即問卷中的某些問題根據之前的回答而被跳過的情況,這會導致數據缺失問題。明確指出這一問題的處理方法十分重要,因為某些方法,比如對跳過的項目進行零值插補,會在數據中引入依賴關系,從而使網絡結構出現偏差并導致錯誤的推斷。據我們所知,目前還沒有經過驗證的處理跳過結構的方法,因此建議在網絡分析中盡量不要使用具有跳過結構的問卷或量表。若使用大型診斷問卷,如障礙定式臨床檢查(structured clinical interview for DSM, SCID)和復合性國際診斷問卷(composite international diagnostic interview, CIDI)等,可將分析重點放在所有研究對象都回答的條目而非后續的可跳過條目上。例文分別報告了社會人口學和臨床資料的采集和癥狀的收集方式,明確指出了變量類型,分類變量寫明了分類方式。作者具體介紹了癥狀清單的收集方法、評分方法和維度等信息[6]。

2.3.4數據分析 研究者應描述所有統計分析方法,由于分析方法是根據最初的研究目的而定,沒有哪一種統計分析方法是絕對正確的,因此研究者需說明使用每種統計分析方法的原因或用途。如果研究者使用了亞組分析方法,需闡明亞組分類方法及依據,使讀者明白哪些亞組分析是事先計劃好的,哪些是根據數據特點進行分析的。

2.3.4.1建模方法 建議詳細報告癥狀網絡的構建方法,包括所用統計軟件及程序包、選用模型和網絡布局方式等。研究者應報告網絡分析的數據類型(例如連續性變量、有序變量、二分類變量等),并報告所選擇的相應網絡估計方法,如EBICglasso、IsingFit、MGM等。此外,不同研究可能會根據研究目的和分析需求對網絡進行不同的處理和調整,如有,則需研究者說明任何額外的處理方法。當進行閾值化處理時,需說明所選擇的閾值,明確在網絡中哪些連接為有效連接;當使用正則化時,應報告指定搜索適當正則化的參數設置。即使研究人員使用默認參數或軟件包中的標準設置,我們也建議報告必要的參數設置,因為軟件包中的默認值可以更改,提供設置的參數有利于提高研究的透明度和可重復性。

2.3.4.2中心性指標 癥狀網絡的功能之一是識別可能具有影響力的癥狀,中心性指標是量化這種相互影響的特異性評價指標。如果研究者對癥狀間的潛在機制推論感興趣,我們建議選擇與研究問題相關的中心性指標并詳細報告。如果研究問題涉及識別核心癥狀,則可選用強度中心性;而如果研究問題涉及識別連接不同癥狀群或疾病的節點,則橋梁中心性測量更具意義。如果同時計算了多個指標,建議報告所有中心性指標結果。另外,如果在節點的差異性檢驗中發現,不同節點間的中心性差異不顯著,這可能無法得出哪個節點是最核心的癥狀,此時建議只報告所計算的中心性數值,而不進一步解釋節點間的中心性差異。

2.3.4.3準確性和穩定性檢驗 為了增強結果的可信度和外推性,鼓勵研究者進行癥狀網絡邊緣權重的精確性檢驗、中心性的穩定性檢驗及節點和邊緣的差異性檢驗并報告檢驗模型和方法。在報告時,建議研究者詳細報告所用的軟件包和參數設置等。一般而言,可以采用R語言的Bootnet包來實現,在報告中應說明是使用參數自舉法還是非參數自舉法,寫明所設置的重抽樣次數和所用模型。

2.3.4.4其他特異性分析 除上述常規分析外,部分研究可能涉及一些特殊的數據分析方法,因此,這部分報告建議僅針對使用了相關數據分析方法的癥狀網絡研究。部分研究者不僅研究單個癥狀間的網絡關系,還會采用聚類的方法探索癥狀群間的關系。聚類用于將網絡中的節點劃分為具有相似連接模式的組或癥狀群,不同聚類方法可形成不同組合的癥狀群并影響網絡布局,建議報告聚類方法及選擇該聚類方法的原因。如果研究者采用了不同組癥狀網絡的差異性檢驗,建議報告檢驗方法;若使用了多種檢驗方法,則應報告所有方法并反映結果的一致性。常用檢驗方法包括相關加權鄰接矩陣、網絡差異性檢驗(network comparison test, NCT)、基于貝葉斯高斯圖模型的后驗預測分布、模型選擇的比較等。值得注意的是,這些方法取決于樣本量,結果顯示無統計學差異有時可能僅是因統計效能不足的問題。例文中作者分別報告了一般描述性統計方法和癥狀網絡的分析方法,詳細報告了癥狀網絡構建所用軟件、可視化布局算法、中心性指標計算方法和網絡連通性計算方法[6]。

2.4結果

2.4.1研究對象特征和癥狀特征 描述最終納入樣本量、研究對象的人口學特征、臨床、社會經濟特征等;如果可能,研究者應報告存在缺失數據的研究對象數量及其特征,并報告納入和剔除樣本的特征對比結果。此外,研究者應描述所分析癥狀的發生率、嚴重程度等特征,若按癥狀群進行分析也應加以說明描述。例文以表格的形式具體描述了不同亞組的研究對象特征,并進行了組間比較[6]。縱向研究中,納入對象和失訪對象的特征對比可參考Zhu等[7]研究,該研究在附件中詳細對比了納入和剔除者的基線特征。

2.4.2癥狀網絡推斷 提供網絡結構圖時,推薦使用色盲友好的配色,可選擇具有足夠對比度和區分度的顏色來代表不同的癥狀群,如黑白、藍黃、紫黃等配色,以提高可視化質量。除了圖表,研究者應報告邊的方向、權重等具體信息。如果對整體網絡結構感興趣,建議計算并報告網絡密度。如果計算了網絡的中心性指標,即強度中心性、緊密度中心性和中介中心性,應排序并報告具體數值并提供相應圖表。節點的可預測性量化了所有節點的預測程度或影響力,建議將節點的可預測性包含在網絡結構圖中,并在附錄中報告可預測性數值,因為精確的可預測性數值通常不能從可視化中推斷出來。建議研究者報告癥狀網絡的邊緣權重的精確性檢驗、中心性的穩定性檢驗及節點和邊緣的差異性檢驗的圖表結果、具體數值及其所代表意義,具體的圖表形式和結果信息可能因所使用的具體方法或軟件而異。如果研究者進行了不同組別癥狀網絡的比較時,建議報告數據預處理后每組的樣本量、是否使用特定的統計方法來比較各組的樣本特征、網絡比較結果和每個網絡的穩定性和精確性檢驗。在比較不同組別的網絡時,通過網絡結構圖直觀地觀察網絡差異也很重要,因此建議繪制不同組的癥狀網絡時采用相同的可視化方法、網絡布局和參數設置,如用qgragh包設置參數時選用相同的maximum和minimum等數值。例文報告了不同亞組的癥狀網絡圖,節點顏色對比度較高,可視化效果較好。但未報告所有節點的中心性指標數值和圖表,未進行穩定性、精確性和差異性檢驗[6]。Zhu等[7]研究結果部分報告清晰詳細,包括上述所有指標。

2.4.3其他分析結果 如果研究者進行了亞組分析,應描述亞組間的癥狀特異性指標或癥狀關聯在亞組之間的異同,觀察是否有癥狀模式差異、各亞組結果是否與總體一致或差異為何,研究者也可介紹在數據分析過程中出現的感興趣的亞組。注意事項:本文的主要焦點在于提供報告標準,而不是解釋指南。然而,有些報告準則與解釋密切相關。因此,在“注意什么”框中,我們討論了將網絡分析應用于心理數據時的一些重要考慮因素。

以上是方法和結果部分的報告建議,僅為癥狀網絡研究成果的呈現提供參考。在網絡分析過程中,其他需要考慮的注意事項也十分重要,且與結果的呈現和報告密切相關,因此,本文總結了癥狀網絡分析的注意事項,包括數據集準備、變量分布、變量選擇、缺失值處理、中心性解釋、網絡可視化、網絡的準確性和穩定性、亞組選擇和網絡的敏感性和特異性9個方面,以幫助研究者在進行網絡分析時避免一些常見的問題或誤解,確保研究結果的準確性和可靠性。見表2。

表2 癥狀網絡分析中的注意事項

2.5討論 討論應概括與研究假設有關的重要結果,并引用相關文獻對研究者的觀點進行解釋和說明。另外,建議研究者識別并準確報告研究的局限性,描述可能影響研究結果及結論的偏倚。例文詳細分析了心理網絡的密度、中心性及核心癥狀和心理癥狀嚴重程度的相關因素,明確說明了文章的局限性,包括橫斷面研究設計、癥狀選擇可能不全面和研究對象選擇偏倚,報告清晰規范[6]。

3 小結

統一的報告規范有利于讀者快速獲取信息和把握研究成果,有助于其他研究者橫向對比類似研究的結果。本文總結了針對癥狀網絡研究的報告規范,可為研究者規范其研究成果報告提供參考和建議,但并非提供研究設計和實施流程建議,同時,不建議研究者應用此規范去修飾其研究報告。本文所提出的規范仍需在實踐中應用并不斷完善,期望最終能改善癥狀網絡研究的實施質量和結果評價,以推動更科學和精準的臨床實踐。