偏倚及其控制-全文預(yù)覽
【正文】 與可疑的混雜因素之間的 OR值也不等于 1 所以超重是混雜因素 Thanks! 。職業(yè)工人相對(duì)于一般人群是健康的，即對(duì)疾病的易感性低，所以，觀察死亡數(shù)低于期望死亡數(shù)不能說明職業(yè)暴露是保護(hù)因素。實(shí)際有病而按該篩選試驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)被正確地判為有病的百分比 ? 設(shè)：按一定的 Se， Sp獲得暴露的測量結(jié)果，也可以得到一個(gè)測得的 OR值，我們可以根據(jù)以下公式計(jì)算出該暴露的真實(shí)分布，從而求得真實(shí)的 OR（ aOR） ? A=（ Sp n1c） /( Sp+Se1) ? B=（ Sp n2d） /( Sp+Se1) ? C= n1A ? D= n2B ? 由這些數(shù)據(jù)就得到了暴露的真實(shí)分布，并求其 aOR，并可按前述公式進(jìn)一步求得回憶偏倚的值。 ? 特點(diǎn) 混雜因素必須是所研究疾病的獨(dú)立危險(xiǎn)因素 混雜因素必須與所研究暴露因素存在統(tǒng)計(jì)學(xué)聯(lián)系 混雜因素不應(yīng)是暴露因素與疾病因果鏈中的一個(gè)環(huán)節(jié)或中間變量 如何判斷混雜因素 幾種情況： E E E E E:研究因素 D D D D D:疾病 F F F f F F:外來因子 E E E E f:伴隨因子 D D D D :因果關(guān)系 F F F F :一般相關(guān)（ 13混雜成立， 48混雜不成立） 混雜因素的測量 暴露或特征 f+ f 病例 對(duì)照 病例 對(duì)照 有 a1 b1 a2 b2 無 c1 d1 c2 d2 合計(jì) a1+c1 b1+d1 a2+c2 b2+d2 暴露或特征 病例 對(duì)照 有 a b 無 c d 合計(jì) a+c b+d ? 根據(jù)表 1計(jì)算的 OR為粗 OR（ cOR） 按混雜因素分層后，計(jì)算各層 OR: OR(f+) OR(f) OR(f+)= OR(f)= cOR， f不是混雜因素。 ? 診斷懷疑偏倚（ Diagnostic suspicion bias） 由于研究者事先了解被研究者的暴露情況，懷疑被研究者已經(jīng)患某種與因素相關(guān)的疾病，因而在診斷或分析時(shí)做出帶傾向性的判斷。 Total population Sampled population Eligible subjects Subjects asked to participate participants Complete study Exclusions Lost to followup Nonparticipants Sampling scheme Inclusion criteria Informed consent 信息偏倚 ? 定義 指在流行病學(xué)調(diào)查、采集各種信息資料的過程中，由于測量暴露或結(jié)局的方法有缺陷，使所獲得的信息偏離真實(shí)值的一種結(jié)果。 原因：雌激素促進(jìn)子宮內(nèi)膜生長，導(dǎo)致出血，頻繁接受檢查，促使早期發(fā)現(xiàn)子宮內(nèi)膜癌患者。 ? 現(xiàn)患 新發(fā)病例偏倚（ Prevalenceincidence bias or Neyman’s bias) 是指病例對(duì)照或現(xiàn)況研究中的病例為現(xiàn)患典型病例，不包括死亡、病程短、輕型等病例。 設(shè) OR’:實(shí)際測量值 。 ? 系統(tǒng)誤差是流行病學(xué)研究中的真實(shí)性（ validity）問題。 ? 隨機(jī)誤差是流行病學(xué)研究中的精確性(precision)問題。 系統(tǒng)誤差：由研究設(shè)計(jì) (方法的本身特點(diǎn)、設(shè)計(jì)的 缺陷等 )與實(shí)施過程的失誤所致。
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