ROBINS-I: a tool for assessing risk of bias in non-randomised studies of interventions

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作者
Jonathan A C Sterne,Miguel A. Hernán,Barnaby C Reeves,Jelena Savović,Nancy D Berkman,Meera Viswanathan,David Henry,Douglas G. Altman,Mohammed Ansari,Isabelle Boutron,James R. Carpenter,An‐Wen Chan,Rachel Churchill,Jonathan J Deeks,Asbjørn Hróbjartsson,Jamie Kirkham,Peter Jüni,Yoon K. Loke,Theresa D Pigott,Craig Ramsay,Deborah L. Regidor,Hannah R. Rothstein,Lakhbir Sandhu,Pasqualina Santaguida,Holger J. Schünemann,Beverly Shea,Ian Shrier,Peter Tugwell,Lucy Turner,Jeffrey C. Valentine,Hugh Waddington,Elizabeth Waters,George A. Wells,Penny Whiting,Julian P. T. Higgins
标识
DOI:10.1136/bmj.i4919
摘要

Non-randomised studies of the effects of interventions are critical to many areas of healthcare evaluation, but their results may be biased. It is therefore important to understand and appraise their strengths and weaknesses. We developed ROBINS-I (“Risk Of Bias In Non-randomised Studies - of Interventions”), a new tool for evaluating risk of bias in estimates of the comparative effectiveness (harm or benefit) of interventions from studies that did not use randomisation to allocate units (individuals or clusters of individuals) to comparison groups. The tool will be particularly useful to those undertaking systematic reviews that include non-randomised studies.
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