负对照分析在观察性研究里应写清哪些假设？

观察性研究用负对照检验残余混杂时，常见写法是“负对照结果不显著，因此主分析没有混杂”。这一步推断太远。负对照的价值来自事先说明一个本应不存在的因果联系，以及它与主分析可能共享的偏倚来源。若两者根本不受相似混杂影响，负对照即使为零，也不能替主结果背书；若负对照有相关，也不自动证明主效应全是假的。

先写清为什么选这个对照

负对照结局应有理由认为不会受研究暴露直接或间接影响，同时尽可能受到与主结局相似的未测量因素或选择过程影响。负对照暴露则应有理由认为不会影响主结局，却与原暴露共享可能的混杂结构。方法段要分别说明生物学或时间顺序依据、变量测量方式、相关人群与可用数据范围。只因为数据库里某变量方便提取就把它列为负对照，不能满足这些条件。若对“没有因果作用”并无把握，应在方案中写成探索性诊断而非严格检验。

自拟例子中，研究关心某药与一年内骨折的关联，准备把治疗开始前一年发生的事件作为负对照结局。未来用药不可能造成过去的骨折，时间顺序看似合适；但既往骨折可能影响后来医生是否开药，且既往事件在数据库中的记录完整度不同，仍需检查它与主结局是否共享关键偏倚。另一种随意挑选的罕见结局若几乎没有事件，结果不显著可能只是精度差，无法排除有实际意义的偏倚。应给出估计值、区间和事件数，而不是只展示P值。

说明出现两种结果时各能说什么

若负对照出现关联，讨论可能是残余混杂、选择偏倚、测量误差，或负对照本身存在未想到的因果路径；不能未经检查就用某个系数机械“校正”主估计。若负对照接近零，也只能说没有在这个对照及其统计精度下发现明显异常。对照与主分析的样本、调整变量和随访窗口应尽量一致，差别必须列明。多个负对照由结果驱动地筛选，只报告符合预期的一个，也会误导读者。

负对照方法的原始论文强调，负对照应无法经假定因果机制产生关联，同时又可能暴露与主分析相似的偏倚。后续方法论文提醒，负对照测量误差和共享偏倚假设不成立会限制解释。STROBE要求说明偏倚控制与补充分析。负对照是检查论证链条的一项证据，不是一枚证明因果结论正确的印章。

投稿前把选择依据、事先指定时间、各项结果和区间放在同一张核对表中。摘要若写“负对照证明无混杂”，应改成有范围的描述：所选对照未显示预期外关联，同时说明它能检测的偏倚类型和不能覆盖的部分。如果既往骨折的记录本身不完整，就应先让读者看见这个限制，再解释负对照结果。

参考信息：负对照检测观察性研究混杂的原始方法论文；STROBE观察性研究报告指南。