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); 2 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 3 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) 4 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 5 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 8 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 9 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 10