Quando un'associazione tra due variabili è spiegata da una terza variabile per associazione indiretta, si dice come?
Bias cognitivo
Pregiudizi confusi
Pregiudizio berkesoniano
Pregiudizio indiretto
RISPOSTA: (B) Distorsione confondenteRIF: Park 20a edizione pagina 68, 69, style="color: rgba(0, 0, 0, 1); font-family: Times New Roman, Times, serif">, s/Lectur e 18.pdf, http ://carcin.oxfordjournals.org/content/19/12/2063.full.pdfIl bias è qualsiasi errore sistematico nella determinazione dell'associazione tra esposizione e malattia. Una statistica è distorta se viene calcolata in in modo tale che sia sistematicamente diverso dal parametro della popolazione di interesse. Di seguito sono elencati alcuni tipi o aspetti di bias che non dovrebbero essere considerati mutuamente esclusivi: bias di confondimento: in statistica, una variabile di confondimento (anche fattore di confondimento, variabile nascosta, confondente o confondente) è una variabile estranea in un contesto statistico. modello che correla (positivamente o negativamente) sia con la variabile dipendente che con la variabile indipendente. Questo bias viene rimosso confrontando studi caso-controllo. Bias di Selezione: L'errore introdotto quando la popolazione dello studio non rappresenta la popolazione target. Esempi di bias di selezione sono Il bias 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'istituzione non rappresentano i casi originati nella comunitàCONFOUNDINGNON CONFOUNDINGSigaretta Fumo - Cellule polmonari precancerose - Cancro al polmone 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 J 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, la classificazione è 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 indagare in modo diverso sulle esposizioni del passato se conosce i soggetti 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 prolunghi la sopravvivenza, mentre in realtà ha solo portato a diagnosi più precoci rispetto ai metodi tradizionali. Effetto Hawthorne: descritto negli anni '20 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.
Epidemiological Study