综述：神经流行病学中的偏倚：后果与建议

　　本综述系统剖析神经流行病学研究中的常见偏倚（如选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚），强调其（pilot study）预试验的重要性，并提出通过跨文化问卷设计、代表性人群纳入及生物统计学（bioestadística）专家协作等策略提升研究效度与信信度。

　　

Introducción

神经流行病学是一门专注于研究神经系统疾病在人群中分布、频率、风险因素和决定因素的科学学科。它通过整合描述性研究、分析性方法和实验设计，为神经系统疾病的诊断、预防和控制策略提供关键证据。然而，该领域研究常因方法学偏差而面临有效性挑战，这些偏倚可能显著扭曲结果并影响公共卫生决策。

Métodos

本研究通过系统性文献检索策略，在PubMed、Scopus和SciELO等科学数据库中检索关于神经流行病学偏倚的相关出版物。检索重点包括偏倚缓解策略以及在特定人群（如老年或认知障碍群体）中的应用研究，以确保所分析信息的可靠性和全面性。

Desarrollo de la investigación

在流行病学研究中，偏倚是方法学上的核心挑战，直接影响研究的内外有效性。预试验（pilot study）在许多研究中不可或缺，它能帮助识别并减轻与设计、数据收集和结果解释相关的潜在偏差。预测模型可作为补充策略，通过模拟场景和评估变量相互作用来优化研究设计。

Evitar el estudio piloto por razones de tiempo y costos

因时间或成本原因跳过预试验可能严重危及研究项目的成功。在神经流行病学中，预试验不仅用于测试与受试者的沟通、评估方法可行性和有效性，还能完善数据收集工具（如问卷和制表程序）。这一过程有助于发现并解决遗漏、重复回答或误解问题，从而显著提高最终数据的质量。此外，预试验允许调整语言和文化适配，确保测量工具在不同人群中的适用性。

Conclusiones

神经流行病学在理解神经系统疾病方面发挥着关键作用，但其实践面临诸多方法学挑战，其中偏倚和研究执行错误对发现的有效性和可靠性构成显著威胁。本综述识别并分析了主要偏倚类型，如选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚、无应答偏倚、抽样误差和纵向研究中的脱落偏倚。针对这些挑战，建议采用多种缓解策略，包括进行预试验、设计文化适配问卷、纳入代表性样本以及整合生物统计学专家。这些方法共同增强研究的严谨性和结果的可泛化性，为公共卫生政策提供可靠依据。

Oportunidades futuras

该领域正面临新兴挑战与机遇，包括使用人工智能（AI）技术分析大数据、创建共享数据库以实现多人群比较分析，以及利用智能设备进行实时数据收集和远程患者监测。移动应用和持续连接能力使得大规模、低成本研究成为可能，为神经流行病学开辟了新的研究方法。然而，这些技术进步也需应对隐私、数据安全和算法偏差等新挑战。

Financiación

本综述未获得任何财政资助或经济支持。

Conflicto de intereses

无利益冲突声明。

Agradecimientos

感谢技术助理Mercedes Arqueta的宝贵支持。