I principali bias

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I principali bias
I principali bias
bias:
any systematic error in an
epidemiologic study that results in
an incorrect estimate of the
association between exposure and
risk of disease
M. Tevfik Dorak
What is Bias?
Any trend in the collection, analysis, interpretation,
publication or review of data that can lead to
conclusions that are systematically different from the
truth (Last, 2001)
A process at any state of inference tending to produce
results that depart systematically from the true values
(Fletcher et al, 1988)
Systematic error in design or conduct of a study (Szklo et
al, 2000)
M. Tevfik Dorak
1
Si può verificare a vari livelli e
per vari motivi, ogni volta che
tra i due o più gruppi studiati si
producono delle differenze
sistematiche
nell’arruolamento
(selection bias);
nella somministrazione degli
interventi, trattamenti o
esposizioni
(performance bias);
nella proporzione dei soggetti
persi di vista o comunque di
esclusi dal trattamento
(attrition bias);
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nella valutazione degli outcome,
per misclassificazione, per
differente attenzione
nell’osservare, ecc
(detection bias).
Negli studi prospettici:
• Selezione
• Durata e completezza del follow up
• Attenzione
Negli studi retrospettivi:
• Recall
• Scelta dei casi
• Scelta dei controlli
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Selection Bias Examples
Selective survival (Neyman's) bias
M. Tevfik Dorak
Selection Bias Examples
Case-control study:
Controls have less potential for exposure than cases
Outcome = brain tumour; exposure = overhead
high voltage power lines
Cases chosen from province wide cancer registry
Controls chosen from rural areas
Systematic differences between cases and controls
M. Tevfik Dorak
CaseCase-Control Studies:
Studies:
Potential Bias
Schulz & Grimes, 2002 (www) (PDF)
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Selection Bias Examples
Cohort study:
Differential loss to follow-up
Especially problematic in cohort studies
Subjects in follow-up study of multiple sclerosis may
differentially drop out due to disease severity
Differential attrition Æ selection bias
M. Tevfik Dorak
Selection Bias Examples
Self-selection bias:
- You want to determine the prevalence of HIV infection
- You ask for volunteers for testing
- You find no HIV
- Is it correct to conclude that there is no HIV in this
location?
M. Tevfik Dorak
Selection Bias Examples
Healthy worker effect:
Another form of self-selection bias
“self-screening” process – people who are unhealthy
“screen” themselves out of active worker population
Example:
- Course of recovery from low back injuries in 25-45 year
olds
- Data captured on worker’s compensation records
- But prior to identifying subjects for study, self-selection
has already taken place
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Selection Bias Examples
Diagnostic or workup bias:
Also occurs before subjects are identified for study
Diagnoses (case selection) may be influenced by
physician’s knowledge of exposure
Example:
- Case control study – outcome is pulmonary disease,
exposure is smoking
- Radiologist aware of patient’s smoking status when
reading x-ray – may look more carefully for
abnormalities on x-ray and differentially select cases
Legitimate for clinical decisions, inconvenient for research
M. Tevfik Dorak
bias da pubblicazione
spesso i lavori che non mostrano
differenze degne di rilievo
non vengono pubblicati,
o vengono pubblicati più tardi
o su riviste minori
spesso di lingua non inglese
Conseguenza: iper-valutazione
dell’effetto in sede di revisione degli
studi
Confondimento e
modificazione di effetto
Roberto Buzzetti,
con alcune slides di Lorenzo Monasta,
in parte modificate
6
confounding
• Un confounder è una variabile associata
sia con l’esposizione che con l’outcome
esempi di possibile confounding
età
estrogeni
?
trombofilia
esempi di possibile confounding
fumo
caffè
?
Cardiopatia
ischemica
7
esempi di possibile confounding
fumo
alcool
?
Ca
polmonare
esempi di possibile confounding
età
allettamento
?
Ulcere da
decubito
esempi di possibile confounding
sesso
Peso
alla nascita
?
Lussazione
anca
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esempi di possibile confounding
età
sesso
?
Esercizio
fisico
Cardiopatie
Cases of Down Syndrome by Birth Order
Cases per 100 000
live births
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
1
2
3
4
Birth order
5
M. Tevfik Dorak
Cases of Down Syndrome by Age Groups
Cases per 1000
900
100000 live 800
births
700
600
500
400
300
200
100
0
< 20
20-24
25-29
30-34
35-39
40+
Age groups
M. Tevfik Dorak
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esempi di possibile confounding
Età materna
?
Ordine
di nascita
Sindrome di
Down
Cases of Down Syndrome by Birth Order
and Maternal Age
Cases per 100000
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
1
2
3
Birth order
4
5
<2
0
20
-24
25
-29
30
-34
35
-39
40
+
s
up
ro
eg
Ag
M. Tevfik Dorak
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