偏倚控制及病因推导

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1、预防医学偏倚控制及病因推断预防医学第五章烟草公司的研究者坚持认为火柴暴露可以引起肺癌他们开展了一项大型的病例对照研究来检验这个假说案例研究者通过人群登记系统找到了1000名肺癌病例，其中820人曾携带过火柴从人群中随机抽取了1000名对照，经X线确认未患肺癌，其中340人曾携带过火柴根据这批数据，定量估计火柴与肺癌之间的关联案例10001000案例上述案例提示结果：携带火柴者发生肺癌的危险性是不携带火柴者的8.8倍提示：携带火柴与肺癌有关联，携带火柴是肺癌的危险因素显然这是一个虚假的关联学习目的描述流行病学研究中常见的选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚；

2、列举选择偏倚和信息偏倚的种类；定义本章所涉及的概念；列举选择偏倚、信息偏倚和混杂偏倚的控制方法；描述因果关联的推断标准认识统计学关联和因果关联的关系。第一节流行病学研究的偏倚个体个体变异（individualvariation）测量变异（measurementvariation）群体个体间遗传变异(geneticvariabilitybetweenindividuals)环境变异(environmentalvariability)测量变异抽样抽样方法(mannerofsampling)样本含量(sizeofsampling)测量方法研究的变异性（v

3、ariation）是指研究收集的数据、分析结果和所得结论与客观实际的符合程度。包括：内部真实性（internalvalidity）外部真实性（externalvalidity）研究的真实性（validity）内部真实性就是指从当前研究对象得到的结果与目标人群（源人群）真实情况的符合程度。外部真实性从当前研究对象得到的结果被外推至目标人群以外的其他人的程度内部真实性是外部真实性的先决条件我们常说的真实性常指的是内部真实性任何研究的目的都是要发现真相影响真实性的因素（得到错误的结论）随机误差(randomerror)系统误差(systematicerr

4、or)影响真实性的因素偏倚：任何导致错误估计的系统误差设计、实施、分析至推断过程中均可发生偏倚研究的偏倚（bias）偏倚的种类选择偏倚（Selectionbias）信息/测量偏倚(informationbias)混杂偏倚（confoundingbias)选择偏倚（Selectionbias）定义不同类型(就研究的暴露、结局特征而言)的个体入选研究的概率不同使研究对象与目标人群的特征存在系统误差，而使效应估计值与真值之间发生偏差既可产生于研究初期对象的入选（病例对照研究和横断面研究），也可产生于收集资料过程中出现失访或无应答（队列研究）常见的选择偏

5、倚入院率偏倚(admissionrate)/伯克森偏倚（Berkson）检出症候偏倚(detectionsignalbias)/暴露偏倚(unmaskingbias)现患病例－新发病例偏倚(prevalence-incidencebias)/奈曼偏倚（Neyman）无应答偏倚(non-respondentbias)失访偏倚(withdrawbias)易感性偏倚（susceptibilitybias）产生于医院为基础的病例对照研究病例组和对照组（其他疾病患者）入院率不同入选的与不入选的暴露率不同病例组和对照组病人治疗疗效不同距离医院的远近不同病情的轻

6、重程度不同入院率偏倚（admissionratebias)/伯克森偏倚（Berkson’sbias）假设，某社区中患A病和B病者各为1000人，患A病和B病的人群中各有20%的人具有某因素X，以此社区为基础以B病为对照进行因素X与A病关系的病例对照研究可获得如下数据：病例组(A病）对照组(B病）合计暴露（有X）2002001000非暴露(无X)8008001000病例组和对照组的X暴露率均为20％OR＝(200×800)/(800×200）=1.0A病与X因素无统计学关联。入院率偏倚（admissionratebias)/伯克森偏倚（Berkson

7、’sbias）再假设，上述病例组和对照组按照A病入院率20％、B病入院率50％、暴露于X者入院率40％的比例到某医院就医。入院率偏倚（admissionratebias)/伯克森偏倚（Berkson’sbias）入院率偏倚（admissionratebias)/伯克森偏倚（Berkson’sbias）病例组(A病）对照组(B病)暴露＋200200－800800病例组(B病)对照组(A病)暴露＋104140－160400目标/源人群研究样本α=0.2+0.8×0.4=0.52β=0.5+0.5×0.4=0.70γ=0.5δ=0.2αβδγOR=1A病

8、与暴露无统计学关联OR＝1.86A病与暴露有统计学关联入院率偏倚歪曲了因素与疾病之间的联系检出症候偏倚(detection