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第六节 病例对照研究中的偏倚及其防止

　　(一)选择偏倚(selection bias)：由于选入的研究对象与未选入的研究对象在某些特征上存在差异而引起的误差。常发生于设计阶段。

　　⒈入院率偏倚(admission rate bias) 也叫Berkson偏倚。当利用医院病人作为病例和对照时，由于对照是医院的某一部分病人，而不是全体目标人群的一个随机样本，又由于病例只是该医院或某些医院的特定病例，因为病人对医院及医院对病人双方都有选择性，所以作为病例组的病例也不是全体病人的随机样本，所以难免产生偏倚，特别是因为各种疾病的入院率不同导致病例组与对照组某些特征上的系统差异。尽量采用随机选择研究对象，在多个医院选择对象等方法以减少偏倚程度。

　　2、现患病例-新发病例偏倚(prevalence-incidence bias) 又称奈曼偏倚(Neyman bias)。调查对象选自现患病例，可能得到很多信息可能只与存活有关，而未必与该病发病有关，从而高估某些暴露因素病因作用。另一种情况，某病的幸存者改变了生活习惯，从而降低了某个危险因素的水平，明确规定纳入标准为新发病例，或有可能做队列研究，同时将暴露程度、暴露时间和暴露结局联系起来做结论可减少偏倚程度。

　　3、出征侯偏倚(detection signal bias) 也称暴露偏倚(unmasking bias)。病人常因某些与致病无关的症状而就医，从而提高了早期病例的检出率，致使过高地估计了暴露程度，而产生的系统误差。如果延长收集病例的时间，使其超过由早期向中、晚期发生的时间，则检出病例中暴露者的比例会趋于正常。

　　⒋时间效应偏倚(time effect bias)慢性疾病，从开始暴露于危险因素到出现病变往往经历一个较长的时间过程。那些暴露后即将发生病变的人，已发生早期病变而不能检出的人，或在调查中已有病变但因缺乏早期检测手段而被错误地认为是非病例的人，都可能被选入对照组，由此产生的误差。在调查中尽量采用敏感的疾病早期检查技术，开展观察期充分长的纵向调查。

　　(二)信息偏倚(information bias)：又称观察偏倚(observation bias)或测量偏倚(measurement bias)，是在收集整理信息过程中由于测量暴露与结局的方法有缺陷造成的系统误差。

　　⒈回忆偏倚(recall bias)由于被调查者记忆失真或不完整造成结论的系统误差。选择不易为人们所忘记的重要指标做调查，并重视问卷的提问方式和调查技术，将有助于减少回忆偏倚。

　　⒉调查偏倚(investigation bias) ：可能来自于调查对象及调查者双方。病例与对照的调查环境与条件不同，或者调查技术、调查质量不高或差错以及仪器设备的问题等均可产生调查偏倚。采用客观指征、合适的人选参加调查、调查技术培训、复查等方法做好质量控制，检查条件尽量一致、检查仪器应精良、严格掌握试剂的要求等均可望减少偏倚。

　　(三)混杂偏倚(confounding bias)：当研究某个因素与某种疾病的关联时，由于某个既与疾病有制约关系，又与所研究的暴露因素有联系的外来因素的影响，掩盖或夸大了所研究的暴露因素与疾病的联系。这种现象或影响叫混杂(confounding)或混杂偏倚(confounding bias)，该外来因素叫混杂因素(confounding factor)。防止办法：在设计时利用限制的方法，配比的方法;资料分析阶段采用分层分析或多因素分析模型处理。

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