隨機對照試驗偏倚風險的工具 RoB2（2019 修訂版）在原有版本的基礎上進行了更新和改進。本文從 RoB2（2019 修訂版）的制訂背景、主要內容及新增軟件的操作過程進行詳細闡述和解讀。與上一版 RoB2（2018 修訂版）相比，RoB2（2019 修訂版）具有內容豐富、細節完善、問題精準、操作簡便等優點，且對于研究人員及初學者更加友好，對于不同類型隨機對照試驗的偏倚風險評價更為全面和準確，是權威的、值得信賴和推廣的醫療實踐中隨機對照試驗偏倚風險的評價工具。
引用本文： 劉津池, 劉暢, 華成舸. 隨機對照試驗偏倚風險評價工具 RoB2（2019 修訂版）解讀. 中國循證醫學雜志, 2021, 21(6): 737-744. doi: 10.7507/1672-2531.202011144 復制
1 RoB2（2019 修訂版）的制訂背景
在醫療衛生實踐中評價某種藥物或治療方法等干預措施最可靠的臨床研究設計方案是隨機對照試驗（randomized controlled trial，RCT）[1]。高質量的 RCT 能夠最大限度地平衡組間基線上可能存在的混雜因素，提高數據分析的有效性，提供真實的醫學證據。然而，隨機化過程的不嚴謹、盲法實施的失敗、設置對照參考的失當、隨訪過程中失訪率過高等各種情況，會造成 RCT 方法學質量較低、偏倚風險較大，進而影響研究結論的內部真實性。因此，應用權威的評價工具對 RCT 的偏倚風險做出全面客觀的評價對循證醫學的重要性不言而喻。
在上個世紀，針對 RCT 偏倚風險的評價工具主要采用兩種形式[2]：一是量表式（scale），例如 Jadad 量表[3]；二是清單式（checklist），例如 Weintraub 清單[4]。Cochrane 協作網 RCT 偏倚風險評價工具（Cochrane collaboration’s tool for assessing risk of bias in randomized trial，RoB1）作為第三種形式—領域式評價工具（domain-based evaluation）于 2008 年[5]問世，2011 年更新[6, 7]，解決了以往評價工具的常見問題，如量表式評分權重不合理、清單式評價條目過于冗雜等，成為了過去十余年系統評價的主流評價工具。
但 RoB1 在應用中也暴露出一些問題，例如：沒有考慮整群隨機設計、交叉設計等特殊類型的 RCT，未正視組間基線的均衡性，未能明確界定干預措施分配的效果及干預措施依從的效果，遺漏了組間沾染等問題[8]。為此，Cochrane 方法學組于 2016 年 10 月 20 日重新推出新版 RCT 偏倚風險評價工具（Revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials，又名 Version 2 of the Cochrane tool for assessing risk of bias in randomised trial，RoB2）[9, 10]。RoB2 相較于 RoB1 覆蓋了包括整群 RCT、交叉試驗等更多設計類型的 RCT，注重采用恰當的統計分析方法控制偏倚。RoB2 在 RoB1 基礎上變得更加詳盡而全面，因而操作也相對復雜[11]。對于 RoB2 的完善工作從未停止，于 2018 年 10 月 9 日[1, 12]、2019 年 8 月 22 日[13]進行了兩次重要更新，分別收錄于 2019 年第 6.0 版[14]和 2020 年第 6.1 版[15]Cochrane 手冊中。楊智榮等[8]針對 RoB2（2016 初版）、劉括等[1]針對 RoB2（2018 修訂版）均進行了系統解讀。而最新版本即 2019 年 8 月 22 日修訂版 RoB2 除了部分信號問題及評價標準有所調整外，還發布了一個帶有宏的可運行 Excel 文件作為評價軟件。除了針對個體平行設計 RCT 的 RoB2 工具，該工具研發團隊在其網站于 2020 年 11 月 10 日[16]和 2020 年 12 月 8 日[17]，還更新了評價整群隨機試驗及交叉試驗偏倚風險的 RoB2 擴展版本，作為對 RoB2（2019 修訂版）的補充，拓寬了該工具的適用范圍。本文旨在解讀 RoB2（2019 修訂版）的信號問題及評價標準，并簡單介紹軟件操作過程。
2 RoB2（2019 修訂版）的解讀
與 2016 版 RoB2 相同，2019 修訂版 RoB2 設置了 5 個評價領域：隨機化過程中的偏倚、偏離既定干預措施的偏倚、結局數據缺失的偏倚、結局測量的偏倚和選擇性報告結果的偏倚。其中，偏離既定干預措施的偏倚領域按照不同的研究目的分為了兩種情況：一是研究干預措施分配的效果，二是干預措施依從的效果。
每個領域下有多個不同信號問題。研究人員在評價 RCT 的偏倚風險時，需做出判斷并客觀地回答這些問題。信號問題一般有五種供選答案：是（Yes，Y）、很可能是（Probably Yes，PY）、很可能否（Probably No，PN）、否（No，N）、沒有信息（No Information，NI）。個別信號問題不允許回答 NI。有些信號問題之間有邏輯關聯，即可能因為前面的信號問題選了某個選項而跳過后面的信號問題；如果信號問題因為這種邏輯設置而被跳過了，則被記為不適用（Not Applicable，NA）。當分析多位評閱者對某一研究的偏倚風險評價是否一致時，需將每道信號問題中的 Y、PY、N、PN、NI、NA 作為問題的同一性質答案。各領域的具體評價方法詳見表 1。
表1
各領域評價的信號問題及供選答案
RoB2 每個領域偏倚風險的決策路徑見圖 1～6。根據評閱者對信號問題的回答，每個領域的偏倚風險可分為三個等級：“低風險”（low risk of bias）、“有一定風險”（some concerns）及“高風險”（high risk of bias）。如果所有領域的偏倚風險評價結果都是“低風險”，那么整體偏倚風險（overall risk of bias）就是“低風險”；如果有的領域的偏倚風險評價結果為“有一定風險”且不存在“高風險”的領域，那么整體偏倚風險為“有一定風險”；只要有一個領域偏倚風險評價結果是“高風險”，那么整體偏倚風險就是“高風險”。
圖1
隨機化過程中的偏倚領域決策路徑圖
圖2
偏離既定干預措施的偏倚（干預措施分配的效果）領域決策路徑圖
圖3
偏離既定干預措施的偏倚（干預措施依從的效果）領域決策路徑圖
圖4
結局數據缺失的偏倚領域決策路徑圖
圖5
結局測量的偏倚決策路徑圖
圖6
選擇性報告結果的偏倚決策路徑圖
此外，RoB2 對每個領域還給出了預計偏倚方向（predicted direction of bias）的選項，以此來評價偏倚的大小和方向：對試驗組有利（favours experimental）、對對照組有利（favours comparator）、趨于零（towards null）、遠離零（away from null）、無法預計（unpredictable）、不適用。值得注意的是，如果選擇特定的效應量大小（趨于零、遠離零）或方向（對試驗組有利、對對照組有利）需要敏感性分析等嚴謹的統計分析結果來支撐對偏倚風險評價的判斷，如果無法評價偏倚的大小和方向則應該選擇“無法預計”。
3 RoB2（2019 修訂版）Excel 文件操作過程
RoB2（2019 修訂版）新增了一個啟用宏的 Excel 文件。這份官方提供的文件使得評價工作更加程序化、標準化，同時也大大降低了人為因素的干擾。為了方便研究人員更好地利用這款軟件，筆者結合一篇已發表的系統評價[18]對 RoB2（2019 修訂版）操作過程予以介紹。
3.1 偏倚風險評價流程
① 在 Risk of bias 官網（https://www.riskofbias.info/）下載并打開 Excel 文件，運行宏，單擊“Rob 2 Assessment Form”（RoB2 評價窗體）按鈕以初始化用戶表格；② 為方便日后查找評價結果，給每一次評價設置一個“Unique ID”（唯一 ID），然后在表格相應位置（圖 7a）輸入該 ID，ID 可以為字母或數字及組合；③ 在完成與評價相關信息錄入后，需回答每個領域下信號問題（圖 7b），信號問題的答案可以從下拉菜單中選擇，并可以在后面“Description”一欄中闡述相應理由，雙擊信號問題可出現相應問題的解釋；④ RoB2 軟件可以根據信號問題的答案自動判斷每個領域的偏倚風險，點擊“Algorithm”（運算）按鈕（圖 7c），系統即可自動得出判斷結果；⑤ 若兩位評閱者要獨立進行評價，則需使用相同的 ID 進入同一個評價中，最后還要檢查兩者答案的差異；⑥ 點擊“保存”按鈕，完成評價；⑦ 如有疑問還可以點擊“Guidance”按鈕（圖 7d）以獲取更多信息。
圖7
RoB2（2019 修訂版）Excel 偏倚風險評價的宏對話框
若要編輯或刪除現有評價，則在交互式表單及結果表中直接編輯或刪除即可。但系統對領域的偏倚風險判斷不會自動更新，如果已對信號問題的答案進行了修改，則需再次單擊“Algorithm”（運算）按鈕，完成偏倚風險判斷。
3.2 偏倚風險圖和偏倚風險總結圖的繪制
完成偏倚風險評價后，單擊“Intro”（介紹）頁上的“Summary”（總結）按鈕，所有的評價結果都將出現在“Summary”（總結）表中，并且在工作表的右側系統將自動繪制出偏倚風險圖（圖 8），更加直觀地展示所有納入研究在各個領域中的不同風險的構成比例。單擊“Intro”（介紹）頁中的“Figures”（圖表）按鈕，即可在“Figures”（圖表）表中自動繪制出偏倚風險總結圖（圖 9），該圖總結了每個納入研究在每個領域的偏倚風險及整體偏倚風險的等級評價結果。此外，可以使用 Excel 常規功能如添加邊框和線條等，可以進一步編輯圖表，使其更加美觀。
圖8
RoB2（2019 修訂版）Excel 輸出的偏倚風險圖
圖9
RoB2（2019 修訂版）Excel 輸出的偏倚風險總結圖
3.3 雙人核查
檢查 2 個評價者的評價結果，并輸出最終的一致判斷。在使用此功能之前，需務必備份評價結果（評閱人 1 的結果），因為第一評閱人的答案將被最后的結果覆蓋。其具體步驟如下：① 將兩個評閱者的結果復制粘貼到“Check”（核查）表中；② 確保“Unique ID”（唯一 ID）與所要差異檢查的評價相對應；③ 點擊“Intro”（介紹）頁上的“Discrepancy Check”（差異核查）按鈕，會出現一個交互表格；④ 評閱者的答案并排顯示。若兩位評閱人做出的判斷不同，則判斷將以紅色顯示；⑤ 編輯最終的判斷結果并保存。然后可以使用如前所述的“Summary”（總結）、“Figures”（圖表）等功能生成所需結果。
4 討論
2016 年，RoB2 一經發布，就吸引了大量的目光。相比于 RoB1，RoB2 具有內容豐富、細節完善等優點。同時，RoB2 完善了評價流程和細節，還刪減了大量模糊的內容及專業的術語，對于問題的描述更加準確和直接。因此，RoB2 比 RoB1 更加適用于 RCT 的偏倚風險評價。然而，RoB2 仍有可靠性較低[11]等缺點，其修訂工作也從未停止。對比 RoB2（2018 修訂版），RoB2（2019 修訂版）主要有以下兩個顯著特點。
4.1 對部分信號問題進行了調整和改良
對信號問題進行簡化：RoB2（2019 修訂版）對“結局數據缺失偏倚”領域的信號問題 3.3～3.5 進行了變動，刪除了原版 3.4 問題；對“偏離既定干預措施的偏倚（干預措施依從的效果）”領域的信號問題 2.3～2.5 進行變動，除了調整信號問題的措辭與答案外，評價者還可以依據研究內容的適用情況而酌情跳過或保留相關信號問題。這樣的變動去除了冗雜的問題，使信號問題變得更加清晰和明確，簡化了評價過程。
對部分術語進行了嚴謹地修改或限制，比如：在“偏離既定干預措施的偏倚（干預措施依從的效果）”領域，將“co-intervention”（干擾，輔干擾）換成“non-protocol intervention”（計劃外的干預措施）；在“選擇性報告結果的偏倚”領域，在 5.2～5.3 中添加“eligible”（合格的）等限制。這些修改使得 RoB2 更加嚴謹而通俗，同時也避免了不必要誤解。
4.2 增加了啟用宏的 Excel 文件
以往的量表只給予評價的方法，但是沒有提供一個進行評價的平臺。這一次 RoB2（2019 修訂版）提供了啟用宏的 Excel 文件，為評價人員減少了工作量。在經過實際操作后，筆者所感受到的具體優點如下：
① 操作簡便快捷：只需要按照啟用宏的 Excel 文件上的提示，輸入相應的內容，即可完成評價流程。減少了評價者以往的評價時間，使評價工作變得高效，同時也提高了評價的質量。
② 流程標準規范：對于研究者尤其是剛接觸偏倚風險評價的人來說，該份啟用宏的 Excel 文件提供了一個標準的流程，且對于每個操作步驟及流程都做了詳細的解釋說明，大大減小了人為因素對評價結果的干擾。
③ 功能豐富強大：該 Excel 宏對于研究者的操作系統和軟件要求低，并且其功能強大，集分析、匯總、繪圖、打印、核查等功能于一身。在進行評價偏倚風險的同時，該操作系統即可完成繪制圖表工作，使得評價結果更加直觀，同時也省去了評價者在多個軟件進行分析的時間。
最新版的 RoB2 對于 2018 版及更早的 RoB1 有了較大的飛躍。新一版的量表提供并整合了評價的軟件工具，經過測試，完成新版量表的時間比舊版時間明顯減少，大大提高評閱者評價工作的效率也增強了 RoB2 的可操作性。對于相當一部分剛接觸評價工作的初學者，該軟件也降低了評價工作的難度。盡管如此，在應用 RoB2 量表之前，評閱者仍需進行培訓和練習以提高評價結果的可靠性。另外對于前一版的部分冗雜且模糊的信號問題，新一版的量表也做出了刪改，減少了評價者的困擾及出錯的機會。
綜上，最新一版的 RoB2 對于研究人員及初學者比較友好，對于 RCT 的偏倚風險評價較為全面和準確，是權威的，值得信賴和推廣的評價醫療實踐中隨機對照研究設計偏倚風險的工具。
1 RoB2（2019 修訂版）的制訂背景
在醫療衛生實踐中評價某種藥物或治療方法等干預措施最可靠的臨床研究設計方案是隨機對照試驗（randomized controlled trial，RCT）[1]。高質量的 RCT 能夠最大限度地平衡組間基線上可能存在的混雜因素，提高數據分析的有效性，提供真實的醫學證據。然而，隨機化過程的不嚴謹、盲法實施的失敗、設置對照參考的失當、隨訪過程中失訪率過高等各種情況，會造成 RCT 方法學質量較低、偏倚風險較大，進而影響研究結論的內部真實性。因此，應用權威的評價工具對 RCT 的偏倚風險做出全面客觀的評價對循證醫學的重要性不言而喻。
在上個世紀，針對 RCT 偏倚風險的評價工具主要采用兩種形式[2]：一是量表式（scale），例如 Jadad 量表[3]；二是清單式（checklist），例如 Weintraub 清單[4]。Cochrane 協作網 RCT 偏倚風險評價工具（Cochrane collaboration’s tool for assessing risk of bias in randomized trial，RoB1）作為第三種形式—領域式評價工具（domain-based evaluation）于 2008 年[5]問世，2011 年更新[6, 7]，解決了以往評價工具的常見問題，如量表式評分權重不合理、清單式評價條目過于冗雜等，成為了過去十余年系統評價的主流評價工具。
但 RoB1 在應用中也暴露出一些問題，例如：沒有考慮整群隨機設計、交叉設計等特殊類型的 RCT，未正視組間基線的均衡性，未能明確界定干預措施分配的效果及干預措施依從的效果，遺漏了組間沾染等問題[8]。為此，Cochrane 方法學組于 2016 年 10 月 20 日重新推出新版 RCT 偏倚風險評價工具（Revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials，又名 Version 2 of the Cochrane tool for assessing risk of bias in randomised trial，RoB2）[9, 10]。RoB2 相較于 RoB1 覆蓋了包括整群 RCT、交叉試驗等更多設計類型的 RCT，注重采用恰當的統計分析方法控制偏倚。RoB2 在 RoB1 基礎上變得更加詳盡而全面，因而操作也相對復雜[11]。對于 RoB2 的完善工作從未停止，于 2018 年 10 月 9 日[1, 12]、2019 年 8 月 22 日[13]進行了兩次重要更新，分別收錄于 2019 年第 6.0 版[14]和 2020 年第 6.1 版[15]Cochrane 手冊中。楊智榮等[8]針對 RoB2（2016 初版）、劉括等[1]針對 RoB2（2018 修訂版）均進行了系統解讀。而最新版本即 2019 年 8 月 22 日修訂版 RoB2 除了部分信號問題及評價標準有所調整外，還發布了一個帶有宏的可運行 Excel 文件作為評價軟件。除了針對個體平行設計 RCT 的 RoB2 工具，該工具研發團隊在其網站于 2020 年 11 月 10 日[16]和 2020 年 12 月 8 日[17]，還更新了評價整群隨機試驗及交叉試驗偏倚風險的 RoB2 擴展版本，作為對 RoB2（2019 修訂版）的補充，拓寬了該工具的適用范圍。本文旨在解讀 RoB2（2019 修訂版）的信號問題及評價標準，并簡單介紹軟件操作過程。
2 RoB2（2019 修訂版）的解讀
與 2016 版 RoB2 相同，2019 修訂版 RoB2 設置了 5 個評價領域：隨機化過程中的偏倚、偏離既定干預措施的偏倚、結局數據缺失的偏倚、結局測量的偏倚和選擇性報告結果的偏倚。其中，偏離既定干預措施的偏倚領域按照不同的研究目的分為了兩種情況：一是研究干預措施分配的效果，二是干預措施依從的效果。
每個領域下有多個不同信號問題。研究人員在評價 RCT 的偏倚風險時，需做出判斷并客觀地回答這些問題。信號問題一般有五種供選答案：是（Yes，Y）、很可能是（Probably Yes，PY）、很可能否（Probably No，PN）、否（No，N）、沒有信息（No Information，NI）。個別信號問題不允許回答 NI。有些信號問題之間有邏輯關聯，即可能因為前面的信號問題選了某個選項而跳過后面的信號問題；如果信號問題因為這種邏輯設置而被跳過了，則被記為不適用（Not Applicable，NA）。當分析多位評閱者對某一研究的偏倚風險評價是否一致時，需將每道信號問題中的 Y、PY、N、PN、NI、NA 作為問題的同一性質答案。各領域的具體評價方法詳見表 1。
表1
各領域評價的信號問題及供選答案
RoB2 每個領域偏倚風險的決策路徑見圖 1～6。根據評閱者對信號問題的回答，每個領域的偏倚風險可分為三個等級：“低風險”（low risk of bias）、“有一定風險”（some concerns）及“高風險”（high risk of bias）。如果所有領域的偏倚風險評價結果都是“低風險”，那么整體偏倚風險（overall risk of bias）就是“低風險”；如果有的領域的偏倚風險評價結果為“有一定風險”且不存在“高風險”的領域，那么整體偏倚風險為“有一定風險”；只要有一個領域偏倚風險評價結果是“高風險”，那么整體偏倚風險就是“高風險”。
圖1
隨機化過程中的偏倚領域決策路徑圖
圖2
偏離既定干預措施的偏倚（干預措施分配的效果）領域決策路徑圖
圖3
偏離既定干預措施的偏倚（干預措施依從的效果）領域決策路徑圖
圖4
結局數據缺失的偏倚領域決策路徑圖
圖5
結局測量的偏倚決策路徑圖
圖6
選擇性報告結果的偏倚決策路徑圖
此外，RoB2 對每個領域還給出了預計偏倚方向（predicted direction of bias）的選項，以此來評價偏倚的大小和方向：對試驗組有利（favours experimental）、對對照組有利（favours comparator）、趨于零（towards null）、遠離零（away from null）、無法預計（unpredictable）、不適用。值得注意的是，如果選擇特定的效應量大小（趨于零、遠離零）或方向（對試驗組有利、對對照組有利）需要敏感性分析等嚴謹的統計分析結果來支撐對偏倚風險評價的判斷，如果無法評價偏倚的大小和方向則應該選擇“無法預計”。
3 RoB2（2019 修訂版）Excel 文件操作過程
RoB2（2019 修訂版）新增了一個啟用宏的 Excel 文件。這份官方提供的文件使得評價工作更加程序化、標準化，同時也大大降低了人為因素的干擾。為了方便研究人員更好地利用這款軟件，筆者結合一篇已發表的系統評價[18]對 RoB2（2019 修訂版）操作過程予以介紹。
3.1 偏倚風險評價流程
① 在 Risk of bias 官網（https://www.riskofbias.info/）下載并打開 Excel 文件，運行宏，單擊“Rob 2 Assessment Form”（RoB2 評價窗體）按鈕以初始化用戶表格；② 為方便日后查找評價結果，給每一次評價設置一個“Unique ID”（唯一 ID），然后在表格相應位置（圖 7a）輸入該 ID，ID 可以為字母或數字及組合；③ 在完成與評價相關信息錄入后，需回答每個領域下信號問題（圖 7b），信號問題的答案可以從下拉菜單中選擇，并可以在后面“Description”一欄中闡述相應理由，雙擊信號問題可出現相應問題的解釋；④ RoB2 軟件可以根據信號問題的答案自動判斷每個領域的偏倚風險，點擊“Algorithm”（運算）按鈕（圖 7c），系統即可自動得出判斷結果；⑤ 若兩位評閱者要獨立進行評價，則需使用相同的 ID 進入同一個評價中，最后還要檢查兩者答案的差異；⑥ 點擊“保存”按鈕，完成評價；⑦ 如有疑問還可以點擊“Guidance”按鈕（圖 7d）以獲取更多信息。
圖7
RoB2（2019 修訂版）Excel 偏倚風險評價的宏對話框
若要編輯或刪除現有評價，則在交互式表單及結果表中直接編輯或刪除即可。但系統對領域的偏倚風險判斷不會自動更新，如果已對信號問題的答案進行了修改，則需再次單擊“Algorithm”（運算）按鈕，完成偏倚風險判斷。
3.2 偏倚風險圖和偏倚風險總結圖的繪制
完成偏倚風險評價后，單擊“Intro”（介紹）頁上的“Summary”（總結）按鈕，所有的評價結果都將出現在“Summary”（總結）表中，并且在工作表的右側系統將自動繪制出偏倚風險圖（圖 8），更加直觀地展示所有納入研究在各個領域中的不同風險的構成比例。單擊“Intro”（介紹）頁中的“Figures”（圖表）按鈕，即可在“Figures”（圖表）表中自動繪制出偏倚風險總結圖（圖 9），該圖總結了每個納入研究在每個領域的偏倚風險及整體偏倚風險的等級評價結果。此外，可以使用 Excel 常規功能如添加邊框和線條等，可以進一步編輯圖表，使其更加美觀。
圖8
RoB2（2019 修訂版）Excel 輸出的偏倚風險圖
圖9
RoB2（2019 修訂版）Excel 輸出的偏倚風險總結圖
3.3 雙人核查
檢查 2 個評價者的評價結果，并輸出最終的一致判斷。在使用此功能之前，需務必備份評價結果（評閱人 1 的結果），因為第一評閱人的答案將被最后的結果覆蓋。其具體步驟如下：① 將兩個評閱者的結果復制粘貼到“Check”（核查）表中；② 確保“Unique ID”（唯一 ID）與所要差異檢查的評價相對應；③ 點擊“Intro”（介紹）頁上的“Discrepancy Check”（差異核查）按鈕，會出現一個交互表格；④ 評閱者的答案并排顯示。若兩位評閱人做出的判斷不同，則判斷將以紅色顯示；⑤ 編輯最終的判斷結果并保存。然后可以使用如前所述的“Summary”（總結）、“Figures”（圖表）等功能生成所需結果。
4 討論
2016 年，RoB2 一經發布，就吸引了大量的目光。相比于 RoB1，RoB2 具有內容豐富、細節完善等優點。同時，RoB2 完善了評價流程和細節，還刪減了大量模糊的內容及專業的術語，對于問題的描述更加準確和直接。因此，RoB2 比 RoB1 更加適用于 RCT 的偏倚風險評價。然而，RoB2 仍有可靠性較低[11]等缺點，其修訂工作也從未停止。對比 RoB2（2018 修訂版），RoB2（2019 修訂版）主要有以下兩個顯著特點。
4.1 對部分信號問題進行了調整和改良
對信號問題進行簡化：RoB2（2019 修訂版）對“結局數據缺失偏倚”領域的信號問題 3.3～3.5 進行了變動，刪除了原版 3.4 問題；對“偏離既定干預措施的偏倚（干預措施依從的效果）”領域的信號問題 2.3～2.5 進行變動，除了調整信號問題的措辭與答案外，評價者還可以依據研究內容的適用情況而酌情跳過或保留相關信號問題。這樣的變動去除了冗雜的問題，使信號問題變得更加清晰和明確，簡化了評價過程。
對部分術語進行了嚴謹地修改或限制，比如：在“偏離既定干預措施的偏倚（干預措施依從的效果）”領域，將“co-intervention”（干擾，輔干擾）換成“non-protocol intervention”（計劃外的干預措施）；在“選擇性報告結果的偏倚”領域，在 5.2～5.3 中添加“eligible”（合格的）等限制。這些修改使得 RoB2 更加嚴謹而通俗，同時也避免了不必要誤解。
4.2 增加了啟用宏的 Excel 文件
以往的量表只給予評價的方法，但是沒有提供一個進行評價的平臺。這一次 RoB2（2019 修訂版）提供了啟用宏的 Excel 文件，為評價人員減少了工作量。在經過實際操作后，筆者所感受到的具體優點如下：
① 操作簡便快捷：只需要按照啟用宏的 Excel 文件上的提示，輸入相應的內容，即可完成評價流程。減少了評價者以往的評價時間，使評價工作變得高效，同時也提高了評價的質量。
② 流程標準規范：對于研究者尤其是剛接觸偏倚風險評價的人來說，該份啟用宏的 Excel 文件提供了一個標準的流程，且對于每個操作步驟及流程都做了詳細的解釋說明，大大減小了人為因素對評價結果的干擾。
③ 功能豐富強大：該 Excel 宏對于研究者的操作系統和軟件要求低，并且其功能強大，集分析、匯總、繪圖、打印、核查等功能于一身。在進行評價偏倚風險的同時，該操作系統即可完成繪制圖表工作，使得評價結果更加直觀，同時也省去了評價者在多個軟件進行分析的時間。
最新版的 RoB2 對于 2018 版及更早的 RoB1 有了較大的飛躍。新一版的量表提供并整合了評價的軟件工具，經過測試，完成新版量表的時間比舊版時間明顯減少，大大提高評閱者評價工作的效率也增強了 RoB2 的可操作性。對于相當一部分剛接觸評價工作的初學者，該軟件也降低了評價工作的難度。盡管如此，在應用 RoB2 量表之前，評閱者仍需進行培訓和練習以提高評價結果的可靠性。另外對于前一版的部分冗雜且模糊的信號問題，新一版的量表也做出了刪改，減少了評價者的困擾及出錯的機會。
綜上，最新一版的 RoB2 對于研究人員及初學者比較友好，對于 RCT 的偏倚風險評價較為全面和準確，是權威的，值得信賴和推廣的評價醫療實踐中隨機對照研究設計偏倚風險的工具。
