病例對照研究常見偏倚及其控制是公衛(wèi)助理醫(yī)師考試《流行病學》考點，為方便大家復習公衛(wèi)助理醫(yī)師考試的相關內容，醫(yī)學教育網(wǎng)小編將整理的有關資料分享如下：

（一）選擇偏倚

在病例對照研究中，因選人的研究對象與未選人的研究對象在某些特征上存在差異而引起的系統(tǒng)誤差稱為選擇偏倚。

1．入院率偏倚（admission rate bias） 也稱Berkson偏倚。當利用醫(yī)院病人作為病例和對照時，由于對照是醫(yī)院的某一部分病人，而不是全體目標人群的一個隨機樣本；又由于病例只是該醫(yī)院或某些醫(yī)院的特定病例，因為病人對醫(yī)院及醫(yī)院對病人雙方都有選擇性，所以作為病例組的病例也不是全體病人的隨機樣本，因而難免產生偏倚，特別是因為各種疾病的入院率不同導致病例組與對照組某些特征上的系統(tǒng)差異。設計階段宜盡量隨機選擇研究對象或在多個醫(yī)院選擇對象可減少入院率偏倚。

2．現(xiàn)患病例-新發(fā)病例偏倚（prevalence-incidence bias） 又稱奈曼偏倚（Neyman bias）。如果調查對象選自現(xiàn)患病例，即存活病例，所得到的信息中，很多信息可能只與存活有關，而未必與該病的發(fā)病有關，從而高估了某些暴露因素的病因作用。另一種情況是，某病的幸存者改變了生活習慣，從而降低了某個危險因素的水平，或當他們被調查時夸大或縮小了病前生活習慣上的某些特征，導致某一因素與疾病的關聯(lián)誤差。調查時明確規(guī)定納入標準為新發(fā)病例，可減少偏倚程度。

3．檢出癥候偏倚（detection signal bias） 也稱暴露偏倚（unmasking bias）。病人常因某些與致病無關的癥狀就醫(yī)，從而提高了早期病例的檢出率，致使過高地估計了暴露程度而產生的系統(tǒng)誤差。一個典型的例子是1975年Ziel所做的婦女服用復方雌激素與子宮內膜癌關系的病例對照研究。服用復方雌激素的婦女因導致陰道出血而就醫(yī)，故被發(fā)現(xiàn)有早期子宮內膜癌的機會增多。從而得出復方雌激素與子宮內膜癌有關聯(lián)的錯誤結論。持反對意見的人對同一所醫(yī)院腫瘤科和婦科中患子宮內膜癌的病例重新做了調查，發(fā)現(xiàn)服雌激素的病例中有79％為早期病例，而在未服用者中只有58％為早期病例，說明了偏倚的存在。如果在收集的病例中同時包括早、中、晚期病人，則檢出病例中此類暴露的比例會趨于正常，偏倚因此可得到糾正。

4．時間效應偏倚（time effect bias） 對于腫瘤、冠心病等慢性疾病，從開始暴露于危險因素到出現(xiàn)病變，往往經(jīng)歷一個較長的時間過程。因此，在開展病例對照研究時，那些暴露后即將發(fā)生病變的人、已發(fā)生早期病變而不能檢出的人、或在調查中已有病變但因缺乏早期檢測手段而被錯誤地認為是非病例的人，都可能被選人對照組，由此而產生了結論的誤差。在調查中盡量采用敏感的疾病早期檢查技術，或開展觀察期充分長的縱向調查，則可以盡可能地控制時間效應偏倚。

（二）信息偏倚

信息偏倚，又稱觀察偏倚或測量偏倚，是在收集整理信息過程中由于測量暴露與結局的方法有缺陷造成的系統(tǒng)誤差。

1．回憶偏倚（recall bias） 病例對照研究主要是調查研究對象既往的暴露情況，由于被調查者記憶失真或不完整造成結論的系統(tǒng)誤差。回憶偏倚的產生與調查時間和事件發(fā)生時間的間隔長短、事件的重要性、被調查者的構成以及詢問技術有關。病例組和對照組的回憶誤差可能不一樣，病例組的記憶可能較為準確，但也可能容易提供一些自認為與疾病有關的暴露但實際不真實的情況。充分利用客觀的記錄資料，以及選擇不易為人們所忘記的重要指標做調查，并重視問卷的提問方式和調查技巧，有助于減少回憶偏倚。

2．調查偏倚（investigation bias） 調查偏倚可能來自于調查對象及調查者雙方。病例與對照的調查環(huán)境與條件不同，或者調查技術、調查質量不高或差錯，以及儀器設備的問題等均可產生調查偏倚。例如，病例在醫(yī)院調查，而對照在家調查；調查者對病例與對照的態(tài)度不同；有意無意地誘導調查對象以符合設計的病因假設（有人稱為誘導偏倚）；病例組的病人可能為了解釋他們的疾病，從而過度報告他們的暴露等，均可導致調查偏倚。盡量采用客觀指征，選擇合適的人選參加調查，認真做好調查技術培訓，采取復查等方法做好質量控制，檢查條件盡量一致，盡量在同一時間內由同一調查員調查病例和對照，使用的檢查儀器應精良，使用前應校準，嚴格掌握試劑的要求等均可望減少此類偏倚。

（三）混雜偏倚

當我們研究某個因素與某種疾病的關聯(lián)時，由于某個既與疾病有關系，又與所研究的暴露因素有聯(lián)系的外來因素的影響，掩蓋或夸大了所研究的暴露因素與疾病的聯(lián)系。這種現(xiàn)象叫混雜（confounding），該外來因素叫混雜因素（confounding factor），造成的偏倚叫混雜偏倚（confounding bias）。在設計時利用限制的方法和配比的方法，資料分析階段采用分層分析或多因素分析模型處理，可適當控制混雜偏倚。

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