08章 偏倚及其控制 流行病学第七版预防专业用全套课件 看

偏倚及其控制Biases

and

Their

Control第八章引引言言流行病学研究结果的偏差随机误差和系统误差精确性与真实性偏倚及其种类第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引言引引言言第一节

选择偏倚第二节

信息偏倚第三节

混杂偏倚第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社目录引引言言第一节

选择偏倚选择偏倚是指被选入到研究中的研究对象，与没有被选入者特征上的差异所导致的系统误差。此种偏倚在确定研究样本、选择比较组时容易产生，也可产生于资料收集过程中的失访或无应答等。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言选择偏倚的种类选择偏倚的测量选择偏倚的控制第一节选择偏倚第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言选择偏倚的种类第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社入院率偏倚（admission

rate

bias）亦称伯克森偏倚（Berkson’s

bias）。当以医院病人作为研究对象进行研究时，由于不同患者入院率的不同所导致的系统误差。引引言言Example：人群：A=1000B=1000X均=10%A病为对照X与疾病B无关第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社医院:因A入院率=60%因B入院率=10%因X入院率=50%引引言言表8-1

住院的A、B病患者及其与X暴露的关系第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社疾病X暴露X非暴露

合计

X暴露率(%)A80540

620

12.9B5590

145

37.9合计135630

765

17.6（OR=4.13

χ2=50.65

P<0.01）引引言言现患病例-新发病例偏倚（prevalence-incidence

bias）也称奈曼偏倚（Neyman

bias）。以现患病例为对象进行研究，与以新病例为对象进行研究时相比，因研究对象的特征差异所致的系统误差。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言检出症候偏倚（detectionsignal

bias）某因素与研究疾病在病因学上无关，但由于该因素的存在导致了所研究疾病相关症状或体征的出现，使其及早就医，以致该人群比一般人群该病的检出率高，从而得出该因素与该疾病相关联的错误结论。由此所致的系统误差称为检出症候偏倚。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言无应答偏倚（non-response

bias）在流行病学研究中，无应答者是指由于种种原因那些没有对调查信息予以应答的研究对象。在特定研究样本中，无应答者的患病状况以及对某些研究因素的暴露情况与应答者可能会不尽相同，从而导致系统误差。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言易感性偏倚（susceptibility

bias）研究对象暴露于某可疑致病因素与否，与许多主、客观原因有关，其有可能直接或间接地影响研究对象对所研究疾病的易感程度，从而导致某因素与某疾病间的虚假联系。健康工人效应（healthy

worker

effect

）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言选择偏倚的测量测量方法第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言总人群比值比样本比值比以αsβsγsδ分别代表AsBsCsD的样本选择概率，（α=a/A，β=b/B，γ=c/C，δ=d/D）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言选择偏倚=或若得值=0，即=1，则不存在选择偏倚；若得值>0，即倚；>1，则存在选择偏倚，为正偏若得值<0，即倚。<1，则存在选择偏倚，为负偏第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言测量举例前面资料。在总人群中，A病、B病患者各1000人，暴露于因素X者各100人，非暴露者各900人；由

于住院率的不同，实际住院人数如表8-1。若以住院病人作为研究对象，则：患B病且暴露于因素X的选择概率α=55/100=0.55患B病但未暴露于因素X的选择概率

β=90/900=0.10患A病且暴露于因素X的选择概率

γ=80/100=0.80患A病但未暴露于因素X的选择概率

δ=540/900=0.60第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言人群中OR（ORT）=1，

住院病人OR（ORO）=4.13选择偏倚=(4.13-1)/1=

-1

=3.13得值>0，由医院住院病人为对象进行研究所得OR值被错误地高估，比人群OR值高3.13倍。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言选择偏倚的控制第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社掌握发生环节严格选择标准研究对象的合作采用多种对照引引言言第二节

信息偏倚第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社观察偏倚（observationalbias），指在研实施过程中，获取研究所需信息时产生的系统误差。错误分类（misclassification）无差异错误分类（non-differentialmisclassification）有差异错误分类（differentialmisclassification）引引言言信息偏倚的种类回忆偏倚（recall

bias）指研究对象在回忆以往研究因素的暴露情况等信息时，由于准确性或完整性上的差异而导致的系统误差。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言关节炎病例（%）

对照（%）

ORA双亲均无3(15.8

)111

(55.2

)1.0双亲之一有10(

52.6

)74

(36.8

)5.0双亲均有6(31.6

)16

(8.0

)13.9合计B19201双亲均无11(27.5)20

(50.0)1.0双亲之一有23(57.5)17

(42.5)2.5双亲均有6(15.0)3

(7.5)3.6合计4040（Schull

and

Cobb，1969）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社表8-2类风湿关节炎家族史调查、分析结果引引言言报告偏倚（reporting

bias）在研究信息收集时，由于某些原因，研究对象有意夸大或缩小某些信息而导致的系统误差。暴露怀疑偏倚（exposuresuspicion

bias）研究者若事先了解研究对象的患病情况或某结局，可能会对其采取与对照组不可比的方法探寻认为与某病或某结局有关的因素，由此而导致的系统误差称为暴露怀疑偏倚。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言诊断怀疑偏倚（diagnostic

suspicion

bias）

研究者若事先了解研究对象研究因素的暴露情况，在主观上倾向于应该或不应该出现某种结局，在作诊断或分析时，有意无意地倾向于自己的判断，由此而导致的系统误差称为诊断怀疑偏倚。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言测量偏倚（detection

bias）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社研究者对研究所需数据进行测量时所产生的系统误差。引引言言信息偏倚的测量重测一致性测量与评价信息偏倚的常用方法是对调查获得的信息予以重复调查（测量），根据调查与重复调查数据计算Kappa

(κ)值，来评价重测的一致性（consistency），以作为研究结果内部真实性评价的依据。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言表8-3

是否曾患雀斑信息的两次调查结果第二次调查是例数(%)否

合计例数(%)

例数(%)第一次调查

是否合计2552825338280

(0.43)366

(0.57)283

(0.44)

363

(0.56)

646

(1.00)（Westerdahl

et

al，

1996）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言√κ值计算如下：观察一致率机遇一致率κκ值判断一致性强度的标准，一般认为：>0.8，很好；0.6~0.8，较好；0.4~0.6，中度；<0.4，较差。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言偏倚程度与方向信息偏倚√若得值=0，则不存在信息偏倚；√若得值>0，则存在信息偏倚，此时ORO>ORT，为正偏倚；√若得值<0，则存在信息偏倚，此时ORO<ORT，为负偏倚。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言表8-4病例组与对照组两种暴露测量方式所得暴露信息比较用药登记病例组

对照组+

-

合计

+

-

合计自我陈述

+18

2

20-

6

164

17024

166

19012

2

142

149

15114

151

165合计（Boudreau

et

al，

2004）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言病例组：灵敏度=18/24=0.75;特异度=164/166=0.99第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社对照组：灵敏度=12/14=0.86;特异度=149/151=0.99OR0=20×151/(170×14)=1.27ORT=24×151/(166×14)=1.56引引言言信息偏倚=(1.27-1.56)/1.56=-0.19第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社得值≠0，存在有差异错误分类信息偏倚。根据自我陈述调查资料计算的OR值低估了他汀类药物暴露与乳腺癌之间的关系，程度为19%。引引言言信息偏倚的控制严格信息标准盲法收集信息采用客观指标调查技术的应用统计学处理第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言统计学处理第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社根据信息重测κ值校正√校正公式如下：ORT=(κ+ORO-1)/κ√根据前面资料已经获得κ值为0.833，计算所得OR（ORo）为1.51（Elwood,2007）;√则，ORT=(0.833+1.51-1)/0.833=1.61引引言言根据信息获取灵敏度、特异度校正表8-5

调查数据与根据不同暴露测量灵敏度、特异度校正的OR值病例组对照组ORA.调查数据暴露2001002.67非暴露300400合计500500B.校正数据（有差异错误分类）暴露2091322.00非暴露291368合计500500灵敏度0.860.70特异度0.930.98（Elwood

JM，2007）第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言校正方法如下：√研究对象实际暴露例数=[暴露观测值-(1-特异度)×合计数]/(灵敏+特异度-1)√研究对象实际非暴露例数=合计数–实际暴露例数第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言病例组:第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社实际暴露例数=[200-(1-0.93)×500]/(0.86+0.93-1)=

209实际非暴露例数=500-209=291对照组:实际暴露例数=[100-(1-0.98)×500]/(0.70+0.98-1)=132实际非暴露例数=500-132=368则校正后的OR=209×368/(132×291)=2.00引引言言第三节

混杂偏倚混杂偏倚或称混杂（confounding）指在流行病学研究中,由于一个或多个潜在的混杂因素（confounding

factor）的影响，掩盖或夸大了研究因素与研究疾病（事件）

之间的联系，从而使两者之间的真正联系被错误地估计的系统误差。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言混杂因素及其特点第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社亦称外来因素（extraneousfactor）、混杂因子或混杂变量。定义：与研究因素和研究疾病均有关,若在比较的人群组中分布不均衡，可以歪曲（缩小或夸大）研究因素与疾病之间真实联系的因素。引引言言特点：是所研究疾病的危险因素；与所研究的因素有关；不是研究因素与研究疾病因果链上的中间变量。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言混杂偏倚的测量第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社以效应估计值RR为例：若cRR=aRR(f)；f无混杂作用,cRR不存在f的混杂偏倚。若cRR≠aRR(f)；f有混杂作用,cRR存在f的混杂偏倚。若cRR>aRR(f)；为正混杂（positiveconfounding）若cRR<aRR(f)；为负混杂（negativeconfounding）引引言言混杂偏倚的程度与方向可用下式测量:混杂偏倚=(cRR-aRR(f))/aRR(f)若得值=0，为无混杂。当得值≠0时，若为正值，为正混杂;若为负值，为负混杂。值的大小为混杂的程度。第7版流行病学配套光盘人民卫生出版社引引言言年龄组（岁）体力劳动强度观察人年数Ni死亡人数ai死亡率（/10000人年）ai

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