屬於信息偏移的有哪些

㈠ 流行病學研究中常見的偏倚有哪些

偏倚包括選擇偏倚、信息偏倚和混雜偏倚三類：
選擇偏倚是在研究對象的選取過程中，由於選取方式不當，導致入選對象與未入選對象之間存在系統差異，由此造成的偏倚稱為選擇偏倚。如在描述性研究中以志願者、方便樣本、特殊人群作為研究對象。在分析性研究中研究對象進入標准、排除標准不同，研究對象拒絕參加或失訪等與研究暴露存在關聯，導致增大或減少暴露與疾病、處理與效應的關聯而產生的偏倚。選擇偏倚包括入院率偏倚、失訪偏倚或志願者偏倚等。
信息偏倚是來自於測量或資料收集方法的誤差，從而使得獲取的資料存在系統誤差，又稱為錯誤分類偏倚。無差異性錯誤分類是暴露或疾病的錯誤分類同研究分組無關，即在各比較組間不存在差異，一般使研究效應的估計值偏低(趨近於無效值或無關聯)。差異性錯誤分類是暴露或疾病的錯誤分類同研究分組有關，即在各比較組間存在差異，可能高估或低估研究效應值。常見的差異性信息偏倚是回憶偏倚和調查者偏倚。
混雜偏倚是指暴露因素與疾病發生的相關(關聯)程度受到其他因素的歪曲或干擾。導致混雜產生的因素稱為混雜因素。它是疾病的危險或保護因素，並且與研究的暴露因素和結局存在相關。混雜因素不是暴露因素和結局因果鏈上的中間變數。

㈡ 下列敘述中不屬於信息偏倚的是因

正確答案:E
解析：信息偏倚主要來自三方面：①因檢查器械造成的測量偏倚；②因調查對象引起的回憶偏倚；③因檢查者引起的偏倚，包括檢查者之間的偏性和檢查者本身偏性
。故選E
。

㈢ 流行病學的偏倚分為

正確答案:B
解析：掌握流行病學的偏倚是正確應用流行病學方法以及科學判斷研究結果的重要方面
。本題考查考生能否了解流行病學研究中常見幾類偏倚
。

㈣ 什麼是信息偏倚

【公衛醫師考訊】
信息偏倚又稱觀察偏倚常見的信息偏倚者有以下五種：
1.回憶偏倚
回憶偏倚是指研究對象在回憶以往發生的事情或經歷時，由於在准確性和完整性上的差異所致的系統誤差。
2.報告偏倚
與回憶偏倚不同，報告偏倚是指由研究對象有意的誇大或縮小某些信息而導致的偏倚，因此亦被稱作說謊偏倚。
3.診斷懷疑偏倚
由於研究者事先了解研究對象對研究因素的暴露情況，懷疑其已患某病，或在主觀上傾向於應該出現某種陽性結果，於是在作診斷或分析時，傾向於自己的判斷。如對暴露者或實驗組進行非常細微的檢查，而對非暴露者或對照組則不然，從而使研究結果出現偏差。由此而造成的偏倚稱為診斷懷疑偏倚。
4.暴露懷疑偏倚
研究者若事先了解研究對象的患病情況或某種結局，可能會對其以與對照組不可比的方法探尋認為與某病或某結局有關的因素，如多次認真的調查和詢問病例組某因素的暴露史，而漫不經心的調查和詢問對照組，從而導致錯誤結論，此即暴露懷疑偏倚。
測量偏倚指對研究所需指標或數據進行測定或測量時產生的偏差。

㈤ 流行病學中的偏倚是指

偏倚是指在流行病學研究中樣本人群所測得的某變數系統地偏離了目標人群中該變數的真實值，使得研究結果或推論的結果與真實情況之間出現偏差，這是由系統誤差造成的。
常見的選擇偏倚：
1、入院率偏倚：是指利用醫院就診或住院病人作為研究對象時，由於入院率的不同或就診機會的不同而導致的偏倚。用住院病例進行研究時可能沒有包括:1)搶救不及時死亡的病例2)距離醫院遠的病例3)無錢住院的病例4)病情輕的病例。
2、現患新發病例偏倚，凡因現患病例與新病例的構成不同，只調查典型病例或現患病例的暴露狀況，致使調查結果出現的系統誤差都屬於本類偏倚。
3、無應答偏倚和志願者偏倚無應答者指調查對象中那些因為各種原因不能回答調查研究工作所提出的問題的人。一項研究:工作的無應答者可能在某些重要特徵或暴露上與應答者有所區別。如果無應答者超過一定比例，就會使研究結果產生偏倚，即無應答偏倚。
4、檢出徵候偏倚,指某因素與某疾病在病因學上雖無關聯，擔由於該因素的存在而引起該疾病症狀或體征的出現，從而使患者及早就醫，接受多種檢查，導致該人群較高的檢出率，以致得出該因素與該病相關聯的錯誤結論。
5、易感性偏倚有些因素可能直接或間接影響觀察人群或對照人群對所研究疾病的易感性，導致某因素與某疾病間的虛假聯系，由此產生的偏倚稱為易感性偏倚。信息偏倚也是流行病學中常見的偏倚。

㈥ 簡述病因研究中的偏倚的種類及控制措施有哪些

定義及種類：

偏倚是在研究中（從設計到執行的各環節）的系統誤差及解釋結果的片面性而造成的，使研究結果與其真值出現了某些差值。因為它是由系統誤差所造成，加大樣本並不能使之減少。一旦造成事實，則無法消除其影響。因此，必須認識偏倚，從設計起直到整個研究過程均要加以控制。病因研究中的偏倚有10種以上，它們可以歸納為選擇性偏倚、信息（測量、觀察）性偏倚及混雜（混淆）性偏倚。
（一）選擇性偏倚（selection bias）
在選擇研究對象時，試驗組和對照組的設立（納入標准）不正確，使得這兩組人在開始時即存在處理因素以外的重大差異，從而產生偏倚。常見的主要有：
1.就診機會偏倚（入院率偏倚，admissionrate bias）由於疾病嚴重程度不同、就醫條件不同、人群對某一疾病的了解和認識程度不同等原因而使患不同種類疾病的人（或有某種特性者）的住院率不同。從醫院選取對照時，如果沒有注意到此點，則可引起偏倚。此種偏倚首先由Berkson發現並記述，因此，將此種偏倚又稱為Berkson偏倚或Berkson謬誤（fallacy）。
2.現患病例及新發病例偏倚（prevalence-incidencebias，又叫Neyman bias）此種偏倚易出現在病程較短的嚴重致死性疾病，如心肌梗死，部分病例在送到醫院前已死亡，如果只以存活的現患病例為對象，研究某因素的作用，必然產生偏倚。這些死亡病例通常未計入心肌梗死總發病人數中，以至於所報道的患病數少於實際的發病數。又如，在病例對照研究中有意或無意排除（或加入）某些病例，也可出現偏倚，如研究吸煙與肺癌的關系時，對照組包括了慢性支氣管炎和冠心病，由於此二病均與吸煙有關，所以吸煙與肺癌的OR減低，甚至於看不出吸煙作為肺癌的病因作用。患病後改變生活習慣也可以使用病例對照方法探討病因出現偏倚，如患肺癌後戒煙，患高血壓後將飲食口味調淡、不吃動物脂肪（肥肉）、適當增加體力活動等等，都可在病例對照研究中使這些因素的病因作用被抵消。又如，乳腺癌與利血平關系的病例對照研究，在對照組中排除了心血管病人（其中有相當多的高血壓病人，他們服用利血平），所以得出利血平是乳腺癌的危險因素的結論。另一個研究將全部病例均納入，則未發現此相關。
3.檢出信號偏倚（detectionsignal bias，unmasking bias）某因素如能引起或促進某癥候（與所研究疾病的體征或症狀類似）的出現，使患者因此而去就醫，這就提高了該病的檢出機會，使人誤以為某因素與該病有因果聯系。這種虛假聯系造成的偏倚稱為檢出信號（或檢出癥候）偏倚。如，曾有研究發現子宮內膜癌與絕經期服用雌激素有關。這個研究結果是因為絕經期婦女服用雌激素會引起不規則子宮出血，因此而就醫，得到檢查子宮內膜的機會較多，從而增加了發現子宮內膜癌的機會。不服用雌激素的子宮內膜癌常無明顯症狀，發現機會較少。以刮宮或子宮切除作為診斷子宮內膜癌的診斷時，絕經期服用雌激素的OR為1.7，而以子宮出血就診者的OR為9.8，二者相差懸殊。顯然，以子宮出血就診增高了OR。此類偏倚即檢出信號偏倚。
4.無應答偏倚（non-responsebias）即研究對象對研究內容產生不同的反應而造成的偏倚。如用通信方式調查吸煙情況，不吸煙者與吸煙者的應答率可以相差懸殊。無應答者的暴露或患病狀況與應答者可能不同。如果無應答者比例較高，則使以有應答者為對象的研究結果可能存在嚴重偏倚。所以在研究報告中必須如實說明應答率，並評價其對結果可能造成的影響。與一部分人無應答相反的情況是有一部分人特別樂意或自願接受調查或測試。這些人往往是比較關心自身健康或自覺有某種疾病，而想得到檢查機會的人。他們的特徵或經歷不能代表目標人群。由此造成的偏倚稱為志願者偏倚（volunteer bias）。
總之，無論什麼原因使觀察組與對照組成員不是來自同一總體，即可造成除研究因素以外的有關因素在兩組分布不均衡，從而造成選擇偏倚。
（二）衡量偏倚（measurement bias）或信息偏倚（information bias）
對觀察組和對照組進行觀察或測量時存在頻度和（或）強度的差異，而使最終判斷結果時出現偏倚。在非盲法觀察時，由於觀察者知道誰在觀察組，、誰在對照組，更易出現此種偏倚。
1.回憶偏倚（recall bias）特別是在病例對照研究中，需要被觀察者回憶過去的情況（甚至久遠的情況，如癌的病因學研究），回憶的准確性會受到影響。病例組可能回憶仔細（特別是當懷疑某因素與某病有關時，如吸煙、被動吸煙與某些癌的關系，口服避孕葯與下肢血栓性靜脈炎、服雌激素與子宮內膜癌等），而對照組回憶則可能不那麼仔細，尤其當研究者屢次提醒病例組有否這些因素時（誘導其回答，更容易出現偏倚－尋因性偏倚）。有時某種症狀或狀態的存在會誘導產生或加強其與某種因素的聯系，如前段所舉子宮內膜癌，得出與口服雌激素有聯系的結論即屬此，稱為疑因性偏倚（exposure suspicion bias）。
2.疑診偏倚當觀察者已知被觀察者的某些情況時，在研究時會自覺不自覺地側重詢問、檢查有關情況（如對服口服避孕葯的婦女，仔細檢查其有無下肢血栓性靜脈炎，而對有下肢血栓性靜脈炎的婦女仔細詢問其口服避孕葯的歷史）就可能得出二者有聯系的結論。但實際上可能是偏倚所致。
3.沾染偏倚（contaminationbias）對照組成員有意或無意應用了試驗組的措施。如用低鈉鹽減少鈉攝入與高血壓關系的研究時，對照組成員同樣可以購得低鈉鹽（因接受宣傳後認為低鈉鹽可以防止高血壓），從而使判斷結果時出現偏倚（沾染性偏倚）。試驗組成員有意或無意接受了研究因素以外的措施，而使結果有利於試驗組，稱為干擾。干擾與沾染最容易在非盲法觀察的條件下發生。
（三）混雜（混淆）偏倚（confounding bias）
混雜（淆）因子存在時，在分析結果時可能錯誤地把某一因素當成某一結果的原因。即是存在混雜偏倚。前節曾談到混雜因子。
混雜偏倚使研究結論不能反映真實的因果聯系。這種偏倚的產生常常是研究者專業知識局限，不了解混雜的存在，或者雖然知道，但忽略了其存在。混雜偏倚常常在資料分析階段顯露出來。因而一旦認識後是可以設法糾正的。
混雜因素：①不是要研究的暴露因素，而是研究過程中常規地被收集起來的（如年齡、性別、吸煙、飲酒等生活習慣），是一個外部變數（extraneous variable）；②是對研究的疾病的危險因素，或通過其他危險因素而間接起病因作用；③它與所研究的暴露因素之間有統計學的聯系，但二者又是獨立存在的。
應結合專業知識去考慮本次研究的結果，可能有什麼混雜因素誇大或縮小了其效應指標（RR或OR）。根據可能的混雜因素分析校正的（adjusted）RR或OR（記為aRR或aOR），以與最初所得到的粗的（crude）RR或OR（記為cRR或cOR）比較。如果aRR與cRR或aOR與cOR相近似，則此因素非混雜因素，如相差大則為混雜因素。最常用的方法為按可疑的混雜因素進行分層分析。即是將有此因素的作為一層來比較其RR或OR，而將無此因素的作為另外一層來分析。也可以比較分層前後x2值，此時用Mantel-Haen-szel法比較。如分層前後無差別，則表示分層因素非混雜因素。還可比較分層校正前OR（cOR）與校正後OR（aOR），如有差異說明分層因素為混雜因素。

控制措施：

（一）混雜偏倚
根據專業知識事先找出可能存在的混雜因素，在設計時注意去掉這些混雜因素。混雜出現在兩組分配不均勻的情況，因此，盡量做到齊同對比以防止混雜因素的作用。
在資料分析階段顯現出來的混雜偏倚，可以按前節所述的方法加以糾正，如分層分析，也可用多元回歸分析及標准化等方法加以處理，以識別混雜因素的影響。
（二）選擇偏倚及衡量（測量）偏倚
這些偏倚是在科研設計及觀察階段所產生，主要因為設計不周及（或）測量帶有傾向性而造成。帶有方向性，不能以加大樣本量加以減少，一旦形成之後即無法彌補，很可能需要重新進行。因此，從設計之初就要考慮到各個環節可能出現的偏倚，而加以防止，一般應注意以下幾點：
1.設計方案及研究方法的選擇應當選擇論證強度大的設計方案。
為避免選擇性偏倚，首先的設計方案應是隨機對照設計方案。有嚴格的診斷標准和納入標準的隊列研究方案也較好。由於病例對照研究在臨床較易執行，因此，較多使用。此時必須注意嚴格選定有代表性的研究對象（病例及對照），使病例與對照均衡，資料可靠、分析正確，或應用多因素分析方法。
2.嚴格限定納入標准規定納入與排除的標准。病例與對照的診斷應有「金標准」。盡可能採取隨機分組法。病例對照研究使用配比法，可使病例與對照組有良好的可比性。測量和判定結果時實行盲法，盡量應用客觀指標。分析時採用分層分析法及對率進行標准化等等。要有良好的科研作風及嚴謹的科學態度，爭取病人良好的依從性及減少失訪率。

㈦ 流行病學研究中偏倚的種類包括

流行病學中的偏倚的種類包括為：選擇偏倚，信息偏倚，混雜偏倚。

流行病學是研究疾病分布規律及影響因素，藉以探討病因，闡明流行規律，制訂預防、控制和消滅疾病的對策和措施的科學。它是預防醫學的一個重要學科。流行病學又稱方法學，是廣大基層衛生人員和鄉村醫生從事防治工作時必備的預防醫學知識。流行病學研究的基本內容在初級衛生保健中有許多問題是流行病學研究的基本內容。

㈧ 信息偏倚的介紹

信息偏倚又稱觀察偏倚，指在收集整理資料階段由於觀察和測量方法上有缺陷，使病例組和對照組獲得不同的信息而產生系統誤差。主要有回憶偏倚和調查偏倚。