Il bias è definito come?
associazione pura tra due variabili
Una relazione quantificata tra esposizione e malattia
Errore sistemico nella determinazione dell'associazione tra esposizione e malattia
Tecnica statistica utilizzata per valutare l'effetto di un trattamento confrontando trattati e non trattati.
RISPOSTA: (C) Errore sistemico nella determinazione dell'associazione tra esposizione e malattiaRIF: Park 20a edizione pagina 68, 69, http://jech. bmj.com/content/58/8/635.fiill, http://ocw. jhsph.edu/courses/fundepiii/PDFs/Lecturel8. pdf, http://carcin. oxfordjournals. org/ contenuto /19/12/2063. full.pdfRipetizione indiretta dicembre 2010Il bias è qualsiasi errore sistematico nella determinazione dell'associazione tra esposizione e malattia.Una statistica è distorta se viene calcolata in modo tale da essere sistematicamente diversa dal parametro della popolazione di interesse. Di seguito sono elencati alcuni tipi o aspetti di bias che non dovrebbero essere considerati mutuamente esclusivi: CONFOUNDINGNON CONFOUNDINGFumo di sigaretta - Cellule polmonari precancerose - Cancro al polmoneBias confondente: nelle statistiche, una variabile confondente (anche fattore di confondimento, variabile nascosta, variabile confondente, o confondente) è una variabile estranea in un modello statistico che è correlata (positivamente o negativamente) sia con la variabile dipendente che con la variabile indipendente. Questa distorsione viene rimossa confrontando studi caso-controllo. Distorsione di selezione: L'errore introdotto quando la popolazione dello studio non rappresenta la popolazione target. Esempi di distorsione di selezione sono La distorsione di campionamento è un errore sistematico dovuto a un campione non casuale di una popolazione. È per lo più classificato come un sottotipo di bias di selezione, a volte chiamato specificamente bias di selezione del campione, ma alcuni lo classificano come un tipo separato di bias. Bias di accesso all'assistenza sanitaria: quando i pazienti ricoverati in un istituto non rappresentano i casi originati nella comunità Bias berkesoniano : descritto per la prima volta da Berkson nel 1946 per studi caso-controllo. Viene prodotto quando la probabilità di ospedalizzazione dei casi e dei controlli differisce. Bias di Neyman (sinonimi: bias di incidenza-prevalenza, bias di sopravvivenza selettiva): questo tipo di bias può verificarsi negli studi di selezione incrociata e caso-controllo quando asintomatici, lievi, clinicamente i casi risolti o fatali vengono inavvertitamente esclusi dal gruppo di casi perché i casi selezionati vengono esaminati qualche tempo dopo che il processo patologico è già iniziato (cioè esaminando i casi prevalenti rispetto a quelli incidenti). Effetto lavoratore sano: il bias del volontariato è un altro tipo di bias di selezione. È dovuto al fatto che gli individui che prendono parte agli studi epidemiologici tendono ad essere sistematicamente diversi da quelli che non lo fanno. Il bias di perdita al follow-up è una forma di bias di selezione che può verificarsi quando si verificano perdite significative al follow-up. negli studi di coorte e sperimentali in corso. Se il campione finale è sistematicamente diverso dalla popolazione originale o target per quanto riguarda la frequenza di esposizione o la predisposizione agli esiti, possono risultare associazioni spurie.III. Bias di informazione/osservazione/bias di misurazione: si verifica quando le informazioni vengono raccolte in modo diverso tra due gruppi, portando a un errore nella conclusione dell'associazione. Quando le informazioni non sono corrette si verifica una classificazione errata. Esempi di bias di informazione sono bias di memoria/richiamo: quando ai casi e al controllo vengono poste domande sulla loro storia passata, è più probabile che i casi ricordino l'esistenza di determinati eventi o fattori rispetto al controllo che sono persone sane. Il bias di richiamo è un tipo di bias di misurazione molto comune negli studi caso-controllo. Può essere ridotto utilizzando il bias dell'intervistatore in cieco: l'intervistatore conosce lo stato dei soggetti prima del processo di intervista. L'intervistatore può sondare in modo diverso le esposizioni del passato se conosce gli argomenti come casi. Il bias dell’intervistatore è un tipo di bias di misurazione che può verificarsi in tutti i tipi di studi epidemiologici. Può essere ridotto utilizzando l'accecamento. Il lead time bias è il bias che si verifica quando vengono confrontati due test per una malattia e un test (quello nuovo, sperimentale) diagnostica la malattia prima, ma non vi è alcun effetto sull'esito della malattia-- può sembrare che il test abbia prolungato la sopravvivenza, quando in realtà ha solo portato a diagnosi più precoci rispetto ai metodi tradizionali. Effetto Hawthorne: descritto nel 192 Os nello stabilimento Hawthorne della Western Electric Company (Chicago, IL). Si tratta di un aumento della produttività - o di altri risultati in fase di studio - nei partecipanti che sono consapevoli di essere osservati. Bias di sorveglianza/bias di rilevamento: il gruppo con l'esposizione o il risultato noto può essere seguito più da vicino o più a lungo rispetto al gruppo di confronto. Bias da errata classificazione : Quando i soggetti vengono classificati erroneamente rispetto all'esposizione o allo stato della malattia. L'errata classificazione differenziale si verifica quando il livello di errata classificazione differisce tra i due gruppi. L'errata classificazione casuale o non differenziale si verifica quando il livello di errata classificazione non differisce tra i due gruppi.
Errors and P-Value