Soorten bias experimentele en observationele studies PDF

Preview

Summary

Download Soorten bias experimentele en observationele studies PDF

Description

Bias in experimenteel onderzoek

Selectiebias: treedt op wanneer individuen of groepen in een studie systematisch verschillen van de populatie van belang, wat leidt tot een systematische fout in een associatie of uitkomst. Deelnemers aan onderzoek kunnen systematisch verschillen van de populatie van belang. Deelnemers aan een proef met griepvaccins kunnen bijvoorbeeld gezonde jonge volwassenen zijn, terwijl degenen die de interventie in de praktijk het meest waarschijnlijk ontvangen, ouderen kunnen zijn en veel comorbiditeiten hebben en daarom niet representatief zijn. Evenzo kunnen in observationele studies conclusies van de onderzoekspopulatie niet van toepassing zijn op mensen in de echte wereld, omdat het waargenomen effect kan worden overdreven of omdat het niet mogelijk is een effect op te nemen in degenen die niet in de studie zijn opgenomen. Selectiebias kan zich voordoen in studies omdat groepen deelnemers op andere manieren kunnen verschillen dan de onderzochte interventies of blootstellingen. Wanneer dit het geval is, zijn de resultaten van de studie bevooroordeeld door confounding.

Random sequence generation is de methode die onderzoekers gebruiken om deelnemers willekeurig in groepen toe te wijzen. Beschermt tegen: Selectie bias. Als het proces voor het toewijzen van deelnemers aan groepen niet willekeurig was, kunnen deelnemers aan de behandelingsgroep op belangrijke manieren verschillen van die in de controlegroep.

Allocation bias: Systematisch verschil in hoe deelnemers worden toegewezen aan vergelijkingsgroepen in een klinische studie. Allocation bias kan het gevolg zijn als onderzoekers weten of voorspellen welke interventie de volgende in aanmerking komende deelnemer wordt geacht te ontvangen. Deze kennis kan van invloed zijn op de manier waarop onderzoekers potentieel in aanmerking komende deelnemers benaderen en hoe ze aan de verschillende groepen worden toegewezen, waardoor deelnemers met goede prognoses (d.w.z. verwachte goede resultaten en behandelingsreacties) meer dan de andere in de ene groep worden geselecteerd. Allocation concealment strategy verbergt de methode van het sorteren van proefdeelnemers in behandelingsgroepen, zodat deze kennis niet kan worden benut. Adequate toewijzing verhulling dient om te voorkomen dat deelnemers aan de studie van de behandeling toewijzingen voor proefpersonen te kiezen. Studies met een slechte toewijzing verhulling (of helemaal geen) zijn gevoelig voor selectie bias.

Performance bias: Systematische verschillen in de zorg aan leden van andere studiegroepen dan de onderzochte interventie. Performance bias is specifiek voor verschillen die optreden als gevolg van kennis van interventies toewijzing, in de onderzoeker of de deelnemer. Dit resulteert in verschillen in de zorg die de interventie- en controlegroepen ontvangen in een andere proef dan de interventie die wordt vergeleken. Deelnemers aan de controlegroep kunnen bijvoorbeeld andere behandelingen zoeken of onderzoekers/clinici kunnen deelnemers anders behandelen, afhankelijk van de groep waarin ze zich bevinden. Deze bias kan het geschatte effect van de interventie opblazen, met name in proeven met subjectieve resultaten.

Double blind, noch de proefpersoon, noch de onderzoeker gedurende het experiment heeft kennis over wie tot de experimentele groep behoort en wie tot de controlegroep. Daardoor wordt de invloed van verwachtingen en van handelwijzen als gevolg van deze kennis uitgesloten. De toewijzing van de proefpersonen aan de groepen dient gerandomiseerd te gebeuren.

Detection bias: Systematische verschillen tussen groepen in de manier waarop de resultaten worden bepaald. Een test of behandeling voor een ziekte kan anders presteren volgens een kenmerk van de deelnemer aan het onderzoek, wat zelf de kans op ziektedetectie of de effectiviteit van de behandeling kan beïnvloeden. Detectiebias kan optreden in proeven waarin groepen verschillen in de manier waarop uitkomstinformatie wordt verzameld of de manier waarop resultaten worden geverifieerd.

Blinding of outcome assessors

Attrition bias: Ongelijke verlies van deelnemers uit studiegroepen in een studie. Attrition treedt op wanneer deelnemers vertrekken tijdens een studie. Het gebeurt bijna altijd tot op zekere hoogte. Verschillende verliespercentages als gevolg van de follow-up in de blootstellingsgroepen of verliezen van verschillende soorten deelnemers, hetzij op vergelijkbare of verschillende frequenties, kunnen de kenmerken van de groepen veranderen, ongeacht de blootstelling of interventie. Verliezen kunnen worden beïnvloed door factoren zoals onbevredigende behandelingswerkzaamheid of ondraaglijke bijwerkingen. Wanneer de deelnemers vertrekken, kan niet bekend zijn of zij doorgaan of een interventie staken; er kunnen na die tijd geen gegevens zijn over de resultaten van deze deelnemers. Systematische verschillen tussen mensen die de studie verlaten en degenen die doorgaan kunnen bias in de resultaten van een studie introduceren - dit is attrition bias. De resultaten zijn echter niet noodzakelijkerwijs bevooroordeeld, ondanks verschillende uitvalpercentages in de groepen. We bespreken hieronder hoe de impact van verschillende hoeveelheden attrition te beoordelen.

Intention-to-treat: Omdat alles wat gebeurt na randomisatie de kans kan beïnvloeden dat een deelnemer aan het onderzoek de uitkomst van belangstelling heeft, is het belangrijk dat alle patiënten (zelfs patiënten die hun geneesmiddel niet innemen of per ongeluk of opzettelijk de verkeerde behandeling krijgen) worden geanalyseerd in de groepen waaraan ze zijn toegewezen.

Bias in observationeel onderzoek

Selectiebias: treedt op wanneer proefpersonen worden opgenomen in een studie -

Non-participation bias: Voorbeeld, in een studie over de relatie tussen alcohol en hartziekten zullen hevige drinkers misschien niet willen deelnemen, hierdoor zullen de resultaten minder representatief zijn en kunnen de effecten van het onderzochte onderwerp verborgen blijven.

-

Healthy screening bias: er bestaat een kans dat mensen die vrijwillig deelnemen aan een studie gezonder zullen zijn dan de mensen die niet willen deelnemen

Information/misclassification bias: treedt op bij het maken van de metingen -

Recall bias: is een systematische fout veroorzaakt door verschillen in de nauwkeurigheid of volledigheid van de herinneringen die door deelnemers aan de studie zijn opgehaald met betrekking tot gebeurtenissen of ervaringen uit het verleden. Voorbeeld, moeders met moeilijke zwangerschap zullen zich de zwangerschap mogelijk beter herinneren dan andere vrouwen met een normale zwangerschap

-

Reporting bias: Er bestaat een kans dat participanten van een oorzaak-effect onderzoek hun effecten anders zullen rapporteren dan hoe ze werkelijk zijn, of op een andere manier dan anderen. Dit zorgt voor foutieve oorzaak-gevolgrelaties. Reporting bias treedt op wanneer de verspreiding van onderzoeksresultaten wordt beïnvloed door de aard en richting van de resultaten, bijvoorbeeld in systematische evaluaties. Positieve resultaten is een veelgebruikte term om een studie te beschrijven die beschrijft dat de ene interventie beter is dan de andere.

Confounding bias: Doet zich voor wanneer de statistische analyse niet alle relevante effecten omvat. Een systematische verstoring van de mate van associatie tussen blootstelling en de gezondheidsresultaten veroorzaakt door het mengen van het effect van de blootstelling van primair belang met externe risicofactoren....