流行病學-08章偏倚及其控制

第八章流行病學研究結果的偏差隨機誤差和系統(tǒng)誤差精確性與真實性偏倚及其種類第一節(jié)選擇偏倚第二節(jié)信息偏倚第三節(jié)混雜偏倚第一節(jié)選擇偏倚選擇偏倚是指被選入到研究中的研究對象，與沒有被選入者特征上的差異所導致的系統(tǒng)誤差。此種偏倚在確定研究樣本、選擇比較組時容易產(chǎn)生，也可產(chǎn)生于資料收集過程中的失訪或無應答等。選擇偏倚的種類選擇偏倚的測量選擇偏倚的控制第一節(jié)選擇偏倚選擇偏倚的種類入院率偏倚（admission

rate

bias）亦稱伯克森偏倚（Berkson’s

bias）。當以醫(yī)院

作為研究對象進行研究時，由于不同患者入院率的不同所導致的系統(tǒng)誤差。Example：人群：A=1000B=1000X均=10%A病為對照X與疾病B無關醫(yī)院:因A入院率=60%因B入院率=10%因X入院率=50%表8-1

住院的A、B病患者及其與X

的關系疾病

X

X非 合計

X

率(%)AB80555409062014512.937.9合計.6χ2=50.65

P<0.01）（OR=4.13現(xiàn)患病例-新發(fā)病例偏倚（prevalence-incidence

bias）也稱奈曼偏倚（Neyman

bias）。以現(xiàn)患病例為對象進行研究，與以新病例為對象進行研究時相比，因研究對象的特征差異所致的系統(tǒng)誤差。檢出癥候偏倚（detection

signal

bias）某因素與研究疾病在病因?qū)W上無關，但由于該因素的存在導致了所研究疾病相關癥狀或體征的出現(xiàn)，使其及早就醫(yī)，以致該人群比一般人群該病的檢出率高，從而得出該因素與該疾病相關聯(lián)的錯誤結論。由此所致的系統(tǒng)誤差稱為檢出癥候偏倚。無應答偏倚（non-response

bias）在流行病學研究中，無應答者是指由于種種原因那些沒有對信息予以應答的研究對象。在特定研究樣本中，無應答者的患病狀況以及對某些研究因素的情況與應答者可能會不盡相同，從而導致系統(tǒng)誤差。易感性偏倚（susceptibility

bias）研究對象

于某可疑致病因素與否，與許多主、客觀原因有關，其有可能直接或間接地影響研究對象對所研究疾病的易感程度，從而導致某因素與某疾病間的虛假聯(lián)系。健康工人效應（healthy

worker

effect

）選擇偏倚的測量測量方法總體非選擇概率非病

例病

例非病例α=A0/Aβ=B0/Bγ=C0/Cδ=D0/DA樣B本A0B0C0D0CD非病例總人群比值比樣本比值比B

C

A

DORTb

c

a

dORO以α、β、γ、δ分別代表A、B、C、D的樣本選擇概率，（α=a/A，β=b/B，γ=c/C，δ=d/D）

O

TOR

OR

選擇偏倚=或ORTORO

ORT

1

若得值=0，即

=1，則不存在選擇偏倚；

若得值>0，即

>1，則存在選擇偏倚，為正偏倚；

若得值<0，即

<1，則存在選擇偏倚，為負偏倚。

測量舉例前面資料。在總人群中，A病、B病患者各1000人，于因素X者各100人，非 者各900人；由于住院率的不同，實際住院人數(shù)如表8-1。若以住院病人作為研究對象，則：于因素X的選擇概率

α=55/100=0.55于因素X的選擇概率

β=90/900=0.10患B病且

患B病但未患A病且

患A病但未于因素X的選擇概率

γ=80/100=0.80于因素X的選擇概率δ=540/900=0.60人群中OR（ORT）

=1，住院

OR（ORO）=4.13選擇偏倚=(4.13-1)/1=

0.55

0.60

-1=3.13得OR0.10

0.80得值>0，由醫(yī)院住院 為對象進行值被錯誤地高估，比人群OR值高3.13倍。選擇偏倚的控制掌握發(fā)生環(huán)節(jié)嚴格選擇標準研究對象的合作采用多種對照第二節(jié)信息偏倚觀察偏倚（observational

bias），指在研究實施過，獲取 需信息時產(chǎn)生的系統(tǒng)誤差。錯誤分類（misclassification）無差異錯誤分類（non-differential

misclassification）有差異錯誤分類（differential

misclassification）信息偏倚的種類回憶偏倚（recall

bias）指研究對象在回憶以往研究因素的情況等信息時，由于準確性或完整性上的差異而導致的系統(tǒng)誤差。關節(jié)炎 病例（%）對照（%）

ORA雙親均無3(15.8

)111

(55.2)1.0雙親之一有10(

52.6

)74

(36.8

)5.0雙親均有6(31.6

)16

(8.0

)13.9合計19201B雙親均無11(27.5)20(50.0)1.0雙親之一有23(57.5)17(42.5)2.5雙親均有6(15.0)3(7.5)3.6合計4040（Schull

and

Cobb，1969）表8-2 類風濕關節(jié)炎史 、分析結果報告偏倚（reporting

bias）在研究信息收集時，由于某些原因，研究對象有意夸大或縮小某些信息而導致的系統(tǒng)誤差。懷疑偏倚（exposure

suspicion

bias）研究者若事先了解研究對象的患病情況或某結局，可能會對其采取與對照組不可比的方法探尋認為與某病或某結局有關的因素，由此而導致的系統(tǒng)誤差稱為懷疑偏倚。

懷疑偏倚（diagnostic

suspicionbias）研究者若事先了解研究對象研究因素的情況，在上傾向于應該或不應該出現(xiàn)某種結局，在作或分析時，有意無意地傾向于自己的判斷，由此而導致的系統(tǒng)誤差稱為懷疑偏倚。測量偏倚（detection

bias）研究者對

需數(shù)據(jù)進生的系統(tǒng)誤差。量時所產(chǎn)信息偏倚的測量重測一致性測量與評價信息偏倚的常用方法是對獲得的信息予以重復

（測量），根據(jù)與重復

數(shù)據(jù)計算Kappa

(κ)值，來評價重測的一致性（consistency），以作為研究結果

真實性評價的依據(jù)。表8-3

是否曾患雀斑信息的兩次

結果第二次是

否合計例數(shù)(%)

例數(shù)

(%)25 280

(0.43)338 366

(0.57)例數(shù)(%)是

255否

28283

(0.44)第一次合計363

(0.56) 646

(1.00)（Westerdahl etal，

1996）機遇一致率

0.433

0.438

0.567

0.562

0.508κκ值判斷一致性強度的標準，一般認為：>0.8，很好；0.6~0.8，較好；0.4~0.6，中度；<0.4，較差。646κ值計算如下：觀察一致率

255

338

0.918

觀察一致率

機遇一致率

0.918

0.508

0.8331

機遇一致率

1

0.508偏倚程度與方向信息偏倚若得值=0，則不存在信息偏倚；若得值>0，則存在信息偏倚，此時ORO>ORT，為正偏倚；若得值<0，則存在信息偏倚，此時ORO<ORT，為負偏倚。ORT

ORO

ORT表8-4測量方式所得暴病例組與對照組兩種露信息比較用藥登記病例組+

-

合計對照組+

-

合計2

14自我陳述+

18

2

20-

6

164

170122合計（Boudreau

et

al，

2004）病例組：靈敏度=18/24=0.75;特異度=164/166=0.99對照組：靈敏度=12/14=0.86;特異度=149/151=0.99OR0=20×151/(170×14)=1.27ORT=24×151/(166×14)=1.56信息偏倚=(1.27-1.56)/1.56=-0.19得值≠0，存在有差異錯誤分類信息偏倚。資料計算的OR值低估與

之間的關系，根據(jù)自我陳述了他汀類藥物程度為19%。信息偏倚的控制嚴格信息標準盲法收集信息采用客觀指標技術的應用統(tǒng)計學處理統(tǒng)計學處理根據(jù)信息重測κ值校正校正公式如下：ORT=(κ+ORO-1)/κ根據(jù)前面資料已經(jīng)獲得κ值為0.833，計算所得OR（ORo）為1.51（Elwood,2007）;則，ORT=(0.833+1.51-1)/0.833=1.61根據(jù)信息獲取靈敏度、特異度校正表8-5

數(shù)據(jù)與根據(jù)不同

測量靈敏度、特異度校正的OR值病例組

對照組

OR數(shù)據(jù)2.67非合計200300500100400500B.校正數(shù)據(jù)（有差異錯誤分類）2091322.00非291368合計500500靈敏度0.860.70特異度0.930.98（Elwood

JM，2007）校正方法如下：研究對象實際

例數(shù)=[

觀測值-(1-特異度)×合計數(shù)]/(靈敏度+特異度-1)研究對象實際非

例數(shù)=合計數(shù)–實際 例數(shù)例數(shù)=500-209=291例數(shù)=[100-(1-0.98)

×500]/(0.70+0.98-病例組:實際 例數(shù)=[200-(1-0.93)×500]

/(0.86+0.93-1)=209實際非對照組:實際1)=132實際非例數(shù)=500-132=368則校正后的OR=209×368/(132×291)=2.00第三節(jié)

混雜偏倚混雜偏倚或稱混雜（confounding）指在流行病學研究中,由于一個或多個潛在的混雜因素（confounding

factor）的影響，掩蓋或夸大了研究因素與研究疾

?。ㄊ录┲g的聯(lián)系，從而使兩者之

間的真正聯(lián)系被錯誤地估計的系統(tǒng)誤差。混雜因素及其特點亦稱外來因素（extraneousfactor）、混雜因子或混雜變量。定義：與研究因素和研究疾病均有關,若在比較的人群組中分布不均衡，可以歪曲（縮小或夸大）研究因素與疾病之間真實聯(lián)系的因素。；特點：是所研究疾病的與所研究的因素有關；不是研究因素與研究疾病因果鏈上的中間變量?；祀s偏倚的測量以效應估計值RR為例：若cRR=aRR(f)；f無混雜作用,

cRR不存在f的混雜偏倚。若cRR≠aRR(f)；f有混雜作用,cRR存在f的混雜偏倚。若cRR>aRR(f)；為正混雜（positiveconfounding）若cRR<aRR(f)；為負混雜（negativeconfounding）混雜偏倚的程度與方向可用下式測量:混雜偏倚

=(cRR-aRR(f))/aRR(f)若得值=0，為無混雜。當?shù)弥怠?時，若為正值，為正混雜;若為負值，為負混雜。值的大小為混雜的程度。表8-6

體力勞動強度與冠心病關系的隊列研究組（歲）

體力勞動強度

觀察人年數(shù)Ni人數(shù)ai率（/10000人年）ai

/

Ni35~44輕、中度590035.1重度830044.845~54輕、中度176006235.2重度110002018.255~64輕、中度2370018377.2重度74003445.965~74輕、中度.6重度1000880.0合計輕、中度6500053281.8重度277006623.8（Paffenbarger

a