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文档简介

流行病学研究中常见偏倚及其控制,误差 定义 指对事物某一特征的度量值偏离真实值的部分,即测定值与真实值之差 分类 随机误差 系统误差(偏倚),举例:用动脉血压计测量某人血压(实际值为80mmHg),各次读数的均值为100mmHg,系统误差和随机误差可用以下图示,随机误差,80,100,舒张压(mmHg),系统误差,发生频次,血压计法测量舒张压值的分布,随机误差 广义 因机遇不同估计总体参数时所产生的误差,如选择的机遇、时间的机遇 狭义 随机抽样所得均值对总体均值的误差 特点 没有固定方向和固定大小 一般呈正态分布,偏倚概念:是指在流行病学研究中样本人群所测得的某变量值系统地偏离了目标人群中该变量的真实值,使研究结果或推论的结果与真实情况之间出现偏差,这是由系统误差造成的。,偏 倚,偏倚 定义 属于系统误差,在研究或推论过程中所获得的结果系统地偏离其真实值 特点 具有单方向性 ,有正、负 可高于真值,也可低于真值 分类 选择偏倚、信息偏倚、混杂偏倚,选择偏倚,产生于设计阶段,是由于选择研究对象的方法不当而导致研究结果偏离真实情况。 常见种类 入院率偏倚 现患-新发病例偏倚 无应答偏倚 检出征候偏倚 易感性偏倚,入院率偏倚(admission rate bias) 利用医院就诊或住院病人作为研究对象时,由于入院率或就诊机会不同而导致的偏差 现患-新发病例偏倚 ( prevalence-incidence bias) 又称奈曼偏倚,凡因现患病例与新病例的构成不同,只调查典型病例或者现患病例的暴露情况,致使调查结果出现的系统误差都属于本类误差,无应答偏倚 ( non-respondent bias) 调查研究中那些因各种原因不回答或不能回答所提出问题的人、不依研究设计接受治疗者人称为无应答者,检出征候偏倚 ( detection signal bias),在疾病和暴露之外存在一个征候因素,即一种临床症状或体征;这种症状或体征不是疾病的危险因素,但人们因具有这种征候去就诊,从而提高了早期病例的检出率;致使过高地估计了暴露程度,因而发生了系统误差,最终可能得出该征候因素与该疾病有联系的错误结论,易感性偏倚(susceptibility bias) 观察对象可能因各种主客观原因不同,暴露于危险因素的概率不同,使得各比较组对所研究疾病的易感性有差异,从而可能夸大或缩小了暴露因素与疾病间的关联强度,导致两者间的虚假联系,信息偏倚(information bias) 在收集和整理有关暴露或疾病资料时所出现的系统误差,主要发生在观察、收集资料及测量等实施阶段,常见种类 回忆偏倚 诊断怀疑偏倚 暴露怀疑偏倚 报告偏倚 检出偏倚 诱导偏倚,回忆偏倚(recalling bias) 研究对象在回忆以往发生的事件或经历时,由于记忆失真或不完整在准确性和完整性上的差异所致的系统误差,诊断怀疑偏倚(diagnostic suspicion bias) 常发生在前瞻性研究中,在病例对照研究中也可发生,特别是诊断亚临床病例,判断药物的毒副作用时,研究者主观偏见和研究对象的主观因素,暴露怀疑偏倚( exposure suspicion bias) 研究者在收集并确定病例组的暴露比例时所具有的认真、细致、深入程度同对照组相比有重大的系统差别,报告偏倚(reporting bias) 研究对象的有意做假所造成,即有意的夸大或缩小某些信息而导致的偏倚,亦被称作说谎偏倚,检出偏倚(detection bias) 实验过程中由于实验的仪器和试剂质量及操作人员的操作误差造成的偏倚称为检出偏倚,诱导偏倚(inducement bias) 调查者的询问技术不正确,或为获得阳性结论诱使被调查者做一倾向性回答,往往表现为对病例组做诱导,而对对照组不做诱导或负诱导,由此只能作出虚假的结论,混杂偏倚 暴露因素与疾病发生的相关(关联)程度受到其他因素的歪曲或干扰,混杂因素的特征 是研究疾病的独立危险因素 与所研究的暴露因素存在统计学联系 不是暴露因素与疾病因果链中的一个环节或中间变量,混杂因素的测量,专业知识 分层分析,混杂偏倚的方向,正混杂偏倚 负混杂偏倚,偏

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