流行病學研究中的偏倚及其控製(ppt 18頁)

一、選擇偏倚
二、信息偏倚
三、混雜偏倚

一、選擇偏倚
一、定義：選入研究樣本的研究對象與未被選入者之間特征差異造成的係統誤差。
二、種類
（一）入院率偏倚（Berkson）：以醫院病人為研究對象時，由於入院率的不同而造成的偏差。
（二）現患病例-新發病例偏倚（Neyman bias）：病例對照或現況研究中的的病例為現患典型病例，不包括死亡、病程短、輕型等病例。因此，存活舊病例的信息可能隻與存活有關，未必與發病有關，從而高估了暴露因素的作用；或病例因疾病改變了生活習慣，從而過低估了暴露因素的作用。隊列研究和實驗流行病學研究所用的是新病例，無此偏倚。
（三）檢出征候偏倚（暴露偏倚；detection signal bias；unmasking bias）：某因素本與疾病與致病無關，但可引起所研究疾病的症狀或體征，從而促使患者早就診，提高了早期病例檢出率，過高的估計了暴露程度。
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