14.15: Bias negli studi epidemiologici

I pregiudizi possono sorgere in varie fasi della ricerca, dalla progettazione dello studio e dalla raccolta dei dati all’analisi e all’interpretazione. Riconoscere e affrontare questi pregiudizi è essenziale per garantire la validità e l’affidabilità dei risultati epidemiologici. In generale, i pregiudizi in epidemiologia si dividono in tre categorie principali: bias di selezione, bias di informazione e confondimento. Una descrizione più dettagliata dei possibili pregiudizi è:

1. Bias di selezione: si verifica quando la popolazione in studio non è rappresentativa della popolazione target. Ad esempio, un sondaggio solo tra gli abitanti delle città quando si mira a comprendere un problema di salute nazionale.
2. Bias di classificazione: si verifica quando si verifica un errore nell’assegnazione dei partecipanti a diverse categorie o gruppi, che influisce sull’accuratezza dello studio.
3. Bias di confusione: si verifica quando una variabile estranea è correlata sia con la variabile dipendente che con quella indipendente, distorcendo la vera relazione. Ad esempio, se uno studio sul fumo e sul cancro ai polmoni non si adatta all’età, l’età potrebbe confondere i risultati perché le persone anziane potrebbero avere sia tassi di fumo più elevati che tassi di cancro più elevati.
4. Bias di prevalenza o incidenza (bias di Neyman): si verifica se la popolazione dello studio iniziale esclude i partecipanti che hanno già l’esito a causa di morte precoce o progressione della malattia.
5. Bias del tasso di ammissione (Berkson Bias): questo tipo di bias viene introdotto quando i soggetti dello studio vengono selezionati da pazienti ospedalizzati che potrebbero non rappresentare la popolazione generale.
6. Bias di non risposta: evidente quando gli individui che non partecipano allo studio differiscono in modo significativo da quelli che lo fanno. Uno scenario comune potrebbe essere un tasso di abbandono scolastico più elevato in un particolare gruppo demografico.
7. Bias di informazione o classificazione errata: include distorsioni non differenziali e differenziali derivanti dal modo in cui vengono raccolti i dati sull’esposizione o sui risultati.
8. Bias della memoria: è un tipo specifico di bias informativo in cui i partecipanti potrebbero non ricordare accuratamente gli eventi passati, portando a una classificazione errata.
9. Bias dell’intervistatore o dell’osservatore: si verifica quando la persona che raccoglie i dati ha nozioni preconcette che influenzano l’interpretazione delle risposte.
10. Bias confondente: un bias cardine in cui le variabili esterne influenzano le variabili primarie in studio, che possono fuorviare i risultati a meno che non siano adeguatamente controllate durante l’analisi.

Questi pregiudizi evidenziano l’importanza di un’attenta progettazione ed esecuzione degli studi nella ricerca epidemiologica per ridurre al minimo gli errori e fornire dati affidabili. Ogni tipo di pregiudizio pone sfide uniche e la loro presenza può indebolire la credibilità dei risultati dello studio. Comprendere le fonti e i meccanismi dei bias fornisce ai ricercatori gli strumenti per progettare studi migliori e applicare aggiustamenti analitici appropriati. In questo modo, ridurre al minimo i pregiudizi non è solo un compito tecnico, ma un passo avanti per garantire che la ricerca epidemiologica fornisca informazioni significative e attuabili per la salute pubblica.