14.15: 流行病学研究中的偏差

偏差可能出现在研究的各个阶段，从研究设计和数据收集到分析和解释。认识和解决这些偏差对于确保流行病学研究结果的有效性和可靠性至关重要。广义上讲，流行病学中的偏差分为三类：选择偏差、信息偏差和混杂。对可能出现的偏差的更详细描述是：

1. 选择偏差：当研究人群不能代表目标人群时，就会发生这种情况。例如，当旨在了解国家健康问题时，只对城市居民进行调查。
2. 分类偏差：当将参与者分配到不同的类别或组时出现错误，从而影响研究的准确性时，就会发生这种情况。
3. 混杂偏差：当无关变量与因变量和自变量都相关时，就会出现这种情况，从而扭曲真实的关系。例如，如果一项关于吸烟和肺癌的研究没有根据年龄进行调整，那么年龄可能会混淆结果，因为老年人的吸烟率和癌症发病率可能都更高。
4. 患病率或发病率偏差（奈曼偏差）：如果初始研究人群排除了由于早期死亡或疾病进展而已经获得结果的参与者，则会发生这种情况。
5. 入院率偏差（伯克森偏差）：当研究对象是从可能不代表一般人群的住院患者中选出时，就会引入这种类型的偏差。
6. 无响应偏差：当未参与研究的个体与参与研究的个体存在显著差异时，就会出现这种情况。一个常见的情况是特定人口群体的辍学率较高。
7. 信息或错误分类偏差：这包括源自如何收集暴露或结果数据的无差异和差异偏差。
8. 记忆偏差：这是一种特定类型的信息偏差，参与者可能无法准确记住过去的事件，从而导致错误分类。
9. 采访者或观察者偏差：当数据收集者有先入为主的观念影响对回答的解释时，就会出现这种情况。
10. 1混杂偏差：一种关键偏差，外部变量影响研究中的主要变量，除非在分析过程中得到适当控制，否则可能会误导结果。

这些偏差凸显了在流行病学研究中精心设计和执行研究的重要性，以尽量减少错误并提供可靠的数据。每种偏差都带来独特的挑战，它们的存在会削弱研究结果的可信度。了解偏差的来源和机制使研究人员能够设计更好的研究并应用适当的分析调整。这样，尽量减少偏差不仅仅是一项技术任务，而且是确保流行病学研究为公共卫生提供有意义且可操作的见解的一步。

偏差是数量的估计值或预期值偏斜或远离真实值的系统趋势。

例如，温度计始终测量低 3 度的体温，从而给出偏置的温度测量值。

流行病学研究在不同阶段会遇到不同类型的偏倚。

当样本由于选择某些成员的概率高于或低于其他成员而具有所研究总体的非随机子集时，就会发生抽样或确定偏差。

选择偏倚涉及选择偏爱一种特征而不是另一种特征的参与者。

当参与者退出研究时，基于问卷的研究经常面临流失偏倚，尤其是在随访期间，这会扭曲结果。

同样，当非受访者与受访者在感兴趣的变量上存在差异或回答不准确时，就会出现响应偏差和非响应偏差。

当使用非代表性患者群体评估诊断测试时，就会出现谱系偏倚，导致对测试准确性和可靠性的认知被夸大。

最后，当研究人员在数据收集过程或分析中下意识地带来偏差时，就会出现观察者偏见。