Önyargılar, çalışma tasarımı ve veri toplamadan analiz ve yorumlamaya kadar araştırmanın çeşitli aşamalarında ortaya çıkabilir. Bu önyargıları tanımak ve ele almak, epidemiyolojik bulguların geçerliliğini ve güvenilirliğini sağlamak için esastır. Genel olarak konuşursak, epidemiyolojideki önyargılar üç ana kategoriye ayrılır: seçim yanlılığı, bilgi yanlılığı ve kafa karıştırıcı. Olası önyargıların daha ayrıntılı bir açıklaması şöyledir:
Bu önyargılar, hataları en aza indirmek ve güvenilir veriler sağlamak için epidemiyolojik araştırmalarda dikkatli çalışma tasarımının ve uygulamasının önemini vurgulamaktadır. Her önyargı türü benzersiz zorluklar doğurur ve bunların varlığı çalışma bulgularının güvenilirliğini zayıflatabilir. Yanlılığın kaynaklarını ve mekanizmalarını anlamak, araştırmacıları daha iyi çalışmalar tasarlamak ve uygun analitik ayarlamaları uygulamak için araçlarla donatır. Bu şekilde, önyargıyı en aza indirmek sadece teknik bir görev değil, aynı zamanda epidemiyolojik araştırmaların halk sağlığı için anlamlı ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamasını sağlamaya yönelik bir adımdır.
Yanlılık, bir miktarın tahmininin veya beklenen değerinin çarpık veya gerçek değerden uzak olmasının sistematik bir eğilimidir.
Örneğin, bir termometre vücut ısısını sürekli olarak 3 derece daha düşük ölçer ve önyargılı bir sıcaklık ölçümü verir.
Epidemiyolojik çalışmalar, çeşitli aşamalarda farklı önyargı türleriyle karşılaşır.
Örnekleme veya tespit yanlılığı, bir örneklem, bazı üyeleri diğerlerinden daha yüksek veya daha düşük seçme olasılığı nedeniyle, incelenen popülasyonun rastgele olmayan bir alt kümesine sahip olduğunda ortaya çıkar.
Seçim yanlılığı, bir özelliği diğerine tercih eden katılımcıların seçilmesini içerir.
Anketlere dayalı çalışmalar, katılımcılar bir çalışmadan ayrıldıklarında, özellikle takip sırasında, sonuçları çarpıtarak genellikle yıpranma yanlılığı ile karşı karşıya kalırlar.
Benzer şekilde, yanıt verme ve yanıt vermeme yanlılıkları, yanıt vermeyenler ilgilenilen değişkenle ilgili olarak yanıtlayanlardan farklı olduğunda veya yanlış yanıt verdiğinde ortaya çıkar.
Spektrum yanlılığı, bir tanı testi temsili olmayan bir hasta popülasyonu kullanılarak değerlendirildiğinde ortaya çıkar ve bu da testin doğruluğu ve güvenilirliği hakkında şişirilmiş bir algıya neden olur.
Son olarak, gözlemci yanlılığı, bir araştırmacı bilinçaltında veri toplama sürecinde veya analizinde bir çarpıklık getirdiğinde ortaya çıkar.
Related Videos
Biostatistics
371 Görüntüleme
Biostatistics
681 Görüntüleme
Biostatistics
400 Görüntüleme
Biostatistics
228 Görüntüleme
Biostatistics
106 Görüntüleme
Biostatistics
198 Görüntüleme
Biostatistics
102 Görüntüleme
Biostatistics
129 Görüntüleme
Biostatistics
115 Görüntüleme
Biostatistics
352 Görüntüleme
Biostatistics
154 Görüntüleme
Biostatistics
87 Görüntüleme
Biostatistics
244 Görüntüleme
Biostatistics
257 Görüntüleme
Biostatistics
182 Görüntüleme
Biostatistics
336 Görüntüleme
Biostatistics
115 Görüntüleme
Biostatistics
81 Görüntüleme
Biostatistics
148 Görüntüleme