La distorsione del tasso di ammissione è?
Repoing bias
Distorsione della risposta
Pregiudizio berksoniano
Nessuno
Ris. è 'c' cioè bias berksoniano Bias di selezione I bias di selezione sono distorsioni che derivano dalla procedura utilizzata per selezionare i soggetti e da fattori che influenzano la partecipazione allo studio. I gruppi da confrontare sono differenzialmente suscettibili al risultato anche prima che venga eseguita la manovra sperimentale. I bias di selazione possono essere dei seguenti tipi. 1. Errore di sorveglianza/rilevamento Un potenziale effetto nei dati epidemiologici causato dall'uso di una particolare tecnica diagnostica o di un tipo di attrezzatura. Ad esempio, i tassi di cancro possono variare in regioni o periodi diversi, non a causa di una differenza effettiva nell’incidenza della malattia ma a causa delle diverse tecnologie diagnostiche. Se il test diagnostico viene utilizzato in una regione più sensibile di un'altra regione, i tassi di cancro saranno elevati in quella regione anche senza l'esistenza di una differenza effettiva. 2. Bias sulla sopravvivenza di Neyman (bias incidenza-prevalenza) Questo tipo di bias è dovuto alla mancanza nello studio di casi fatali, casi lievi o casi di breve durata. Ad esempio, in uno studio sul cancro al seno, possiamo scegliere due diversi tipi di casi: ? Casi incidenti: tutti i pazienti affetti da cancro al seno di nuova diagnosi in un dato periodo. Casi prevalenti: tutti i pazienti affetti da cancro al seno che sono vivi in ​​un determinato periodo di tempo. Questi possono portare a risultati diversi, perché la probabilità di trovare un caso in un dato intervallo di tempo è correlata al rischio di moalità. I pazienti che presentano una forma lieve di malattia e sopravvivono per un periodo relativamente lungo hanno buone probabilità di essere presenti al momento della raccolta dei dati. I pazienti che muoiono rapidamente difficilmente saranno presenti in quella data. 3. Bias da referral o bias da volontari Il bias da volontario o da referral si verifica perché le persone che si offrono volontarie per partecipare a uno studio (o che vengono indirizzate ad esso) sono spesso diverse dai non volontari/non referral. Questo pregiudizio di solito riguarda il gruppo di trattamento, poiché i volontari tendono ad essere più motivati ​​e preoccupati per la loro salute. 4. Bias nella risposta Si verifica quando coloro che rispondono a un sondaggio differiscono in modo importante da coloro che non rispondono. Questo bias può funzionare in entrambe le direzioni, vale a dire, se si verifica un bias, quando coloro che non rispondono a un sondaggio differiscono in modo importante da coloro che rispondono, si parla di bias dei non rispondenti. 5. Bias Berkesoniano Il bias Berksoniano deriva dalla maggiore probabilità di ricovero ospedaliero per le persone con due o più malattie rispetto a quelle con una sola malattia. Pertanto, è noto anche come bias del tasso di ammissione. Ad esempio, se il cancro al seno è l’esposizione di interesse (le malattie sono spesso trattate come esposizioni negli studi caso-controllo ospedalieri) e il meningioma è il caso di malattia, allora le persone con cancro al seno e meningioma potrebbero essere ricoverate in ospedale per cancro al seno o mengioma o Entrambi. Tuttavia, le persone con solo cancro al seno o con solo mengioma potrebbero essere ricoverate in ospedale a causa di una di queste malattie. Pertanto, verrebbe ricoverata in ospedale una percentuale maggiore di persone nella comunità sia con cancro al seno che con meningioma rispetto a quelle con solo meningioma. Pertanto, il bias berksoniano si verifica quando sia l’esposizione (ad esempio, il cancro al seno nell’esempio sopra) sia la malattia (ad esempio, il meningioma nell’esempio sopra) influenzano la selezione.