入院率偏倚(admission rate bias) _答案_百度高考
入院率偏倚(admission rate bias)
第-1小题正确答案及相关解析
病例对照研究在选择医院病例或医院对照时，对照是医院的某一部分病人，不是全体目标人群的一个随机样本，而病例只是医院的特定病例，也不是全体病人的随机样本。由于各种疾病的入院率不同导致病例组与对照组某些特征上存在系统差异，由此而产生的偏倚称为入院率偏倚。导读：实验流行病学研究中涉及的选择偏倚主要来自于随机分配后的“退出”(withdraw，病因（流行病学层次）：一般称为危险因素（riskfactor），流行病学的病因研究是测量某因素使疾病发生率升高的程度，常见的有：流行病学三角（即动因－宿主－环境模型，?偏倚（bias）：任何导致错误估计的系统误差。偏向正方向，使原来的真值被夸大；偏向负方向，使原来的真值被缩小。选择偏倚（Selectionbias
偏倚（bias）：任何导致错误估计的系统误差。偏向正方向，使原来的真值被夸大；偏向负方向，使原来的真值被缩小。
选择偏倚（Selection bias）
C 不同类型(就研究的暴露、结局特征而言) 的个体入选研究的概率不同
C 使研究对象与目标人群的特征存在系统误差，而使效应估计值与真值之间发生偏差 C 既可产生于研究初期对象的入选（病例对照研究和横断面研究），也可产生于收集资料过程中出现失访或无应答（队列研究）
入院率偏倚(admission rate) / 伯克森偏倚（Berkson）：产生于医院为基础的病例对照研究，病例组和对照组（其他疾病患者）入院率不同，入选的与不入选的暴露率不同
检出征候偏倚(detection signal bias) / 暴露偏倚(unmasking bias)：暴露于某因素较不暴露于某因素会因某些症状而较早较频地就医检查，提高了早期病例的检出率，如果入选病例中早期病例较多的话，则暴露比例必然被虚假的增高
现患病例－新发病例偏倚(prevalence-incidencebias) /奈曼偏倚（Neyman）：入选的为现患或存活病例( 新、旧病例），不包括死亡病例和病程短的病例。
无应答偏倚(non-respondent bias)：调查对象不合作或因种种原因不能或不愿意参加调查从而降低了应答率。无应答者的某些特征与应答者存在系统误差，并由此歪曲研究结果。
志愿者偏倚(volunteer bias)：特殊群体的志愿者，其心理因素和躯体状况与非志愿者有差别，且对研究的依从性可能优于一般人群，以该类人群的样本作为研究对象所获得的暴露结局会明显不同于非志愿者，由此影响结果的真实性，就称为志愿者偏倚。
失访偏倚(withdraw bias)：研究对象因各种原因从原定的研究队列中退出。失访者在某些与研究有关的特征上与未失访者存在的系统误差，当失访者发生结局事件的概率不同于未失访者时(即，信息截尾)，且信息截尾的程度在不同暴露组间不同。
易感性偏倚（susceptibility bias)：在观察性研究中，由于样本人群与总体人群之间或对比组人群之间对所研究疾病的易感性不同而引起的偏倚。
健康工人效应（health worker effect)：由于工作性质，暴露者的健康水平高于非暴露者（也就是暴露者对疾病的易感性低于非暴露者）
实验流行病学研究中涉及的选择偏倚主要来自于随机分配后的“退出” (withdrawal)，包括不合格(ineligibility)，不依从(noncompliance)，失访(loss to follow-up)
信息偏倚(information Bias)：又称测量偏倚、观察偏倚。是在收集整理信息过程中由于测量暴露与结局的方法(工具)有缺陷，使收集到的信息不准确（即不完全真实）造成的系统误差。因此又称为错误分类偏倚(misclassification bias)
无差异性错分（nondifferential misclassification)，或均衡性错分：暴露或疾病的错误分类与研究分组无关，即在各比较组间不存在差异。
差异性错分（differential nisclassification)或非均衡性错分：暴露或疾病的错误分类与研究分组有关，即在各比较组间存在差异。
回忆偏倚（recall bias）：研究对象在回忆以往发生的事件时，比较组间在回忆的准确性和完整性上存在的系统误差。
报告偏倚（reporting bias）：由于种种原因研究对象回答问题不准确，有意夸大或缩小某些信息而导致的偏倚。
诊断怀疑偏倚（diagnostic suspicion bias）：研究者有暴露于某因素者易发生某疾病的现入之见，所以在诊断疾病时对暴露组采取了比非暴露组更认真的方法和态度，致使暴露者更易做出某疾病诊断的情况。易发生于队列研究
暴露怀疑偏倚（exposure suspicion bias）：研究者有某疾病与暴露某因素有关联的先入之见，因而在收集病例组和对照组的暴露信息时采取了不同的方法和态度，致使病例组比对照组更易获得暴露信息的情况。易发生于病例对照研究
测量偏倚(measurement bias)：测量工具、检测方法不准确，检测技术操作不规范，工作粗心造成研究结果系统地偏离真值的现象。
发表偏倚（publication bias):指阳性结果的研究比阴性结果的研究更易得到发表，使人们从公开发表的材料上获得的信息与真实情况产生偏差。
混杂因素（confounding factor, confounder）：与研究的因素和研究的疾病均有关，若在比较的人群组中分布不均可以掩盖或夸大因素和疾病之间真正联系的因素。混杂因素必须：与所研究的疾病(D) 相关与所研究的暴露因素(E) 相关，且不是研究因素与研究疾病因果链的中间环节。比较存在和排除某可疑混杂因素时研究因素与疾病的效应估计值OR粗与OR调整进行判断。
混杂偏倚(confounding bias)：由于混杂因素的存在，掩盖或夸大了研究因素与疾病（事件）之间的真实联系。
病因（广义定义）：C 那些使人发病概率升高的因素就可认为是病因，其中某个或多个因素不存在时人群疾病频率就会下降。
病因（流行病学层次）：一般称为危险因素（risk factor），含义是使疾病发生概率即风险（risk）升高的因素。必须确定：?危险因素发生于疾病之前且“升高的概率”未受其他因素的干扰。流行病学的病因研究是测量某因素使疾病发生率升高的程度。
充分病因（sufficient cause)：指有某因素存在，必定（概率为100％）导致某疾病的发生。是一个完整的病因机制，因此，充分病因也可理解为：是与疾病发生有关的诸因素。
必要病因(necessary cause)：指有相应疾病发生以前，必定（概率为100％）有该病因存在。病因对特定疾病而言是必不可少的（各种人类传染病病原体）。
病因X1----病因X2-----疾病Y
?X2为直接病因（direct cause），它与疾病Y之间没有中间病因
?X1为间接病因，它与疾病Y之间有一个X2（或多个）中间病因
病因模型：是用简捷的概念关系图来表达因果关系，并以此提供因果关系的思维框架及分析路径（通径）。
生态学模型：该模型将机体与环境作为一个整体来考虑。常见的有：流行病学三角（即动因－宿主－环境模型，是指疾病是三大因素相互作用的结果），轮状模型（车轮状。将宿主置于环境之中，遗传因素又放在宿主之内，即病因不存在于宿主体内便存在于各种环境之中。环境分为生物、理化和社会三部分。）
疾病因素模型：将因素分为两个层次，外围的远因和致病机制的近因
病因网络模型：根据生态学模型和疾病病因因素模型提供的框架可以寻找多方面的病因（危险因素或影响分布的因素），这些病因（危险因素）相互存在联系，串起来就构成一条病因链，多个病因链交错连接起来就形成一张病因网。
假设演绎法（hypothetic deductive method)
演绎推理：从一般的假设导出具体个别的事实（证据）C 因为假设H，所以推出证据E 归纳推理：从具体个别事实成立而推出一般的假设成立C因为获得证据E，所以反推假设H
Mill准则（Mill’s cannon）：又称“求因果5法”，求同法、求异法（差异法）、同异并用法、共变法和剩余法。
求同法（method of agreement)：被研究现象出现的若干场合中，如果仅有唯一的一个情况是在这些场合中共同具有的，那么这个唯一的共同情况就是被研究现象的原因（或结果）。 是辨别某类事件或属性的必要条件的方法。
求异法（method of difference）：辨别某类事件或属性的充分条件的方法。如果被研究现象出现的场合与被研究现象不出现的场合只有一个情况是不同的，其他情况完全相同；而两场合唯一不同的这个情况在被研究现象出现的场合中存在，
在被研究现象不出现的场合中不
存在，那么这个唯一不同的情况就是被研究现象的原因（或结果）。
同异并用法(joint method of agreement anddifference)：是辨别某类事件或属性的必要且充分条件的方法。有两组事例，一组是由被研究现象出现的若干场合组成的，称为正事例组；另一组是由被研究现象不出现的若干场合组成的，称为负事例组。若干正事例组的场合里只有一个唯一的共同情况，而且这个情况在负事例组的场合里都不存在，那么这个情况就是被研究现象的原因（或结果）。
共变法(method of concomitant variation)：求同法的特例。被研究现象发生变化的各个场合中，如果其中只有一个情况是变化着的，而其他的情况都是保持不变的，那么这个唯一变化着的情况就是被研究现象的原因（或结果）。应用条件：暴露因素不是分类的（有或无），而是等级或定量的，并与事件（结局）效应成量变关系（剂量－反应关系）
剩余法(method of residues)：求异法的特例对某复合结局事件（A，B，C），已知它的有关（暴露）因素在特定的范围内（a，b，c），通过先前的归纳又知道b说明B，c说明C，那么剩余的a必定说明A。
常用的因果推断标准1. 关联的时间顺序：前因后果2. 关联的强度：强度越大，因果的可能性越大(1) OR, RR; (2) 剂量反应关系; (3) 生态学相关3. 关联的可重复性：不同人群、地区、时间4. 关联的合理性：“保守的”对“革命性的”5. 研究的因果论证强度
慢性非传染性疾病(non-communicable diseases, NCDs)：简称“慢性病”或“慢病”，不是特指某种疾病，而是对一组起病时间长，缺乏明确的病因证据，一旦发病即病情迁延不愈的非传染性疾病的概括性总称。
传染源（source of infection）：指体内有病原体生长、繁殖并且能排出病原体的人和动物包括病人、病原携带者和受感染的动物
病原携带者(carrier) ：指没有任何临床症状而能排出病原体的人
动物传染病(zoonosis) :自然疫源性疾病或人兽共患病 ，鼠疫、钩体病、狂犬病、炭疽
潜伏期(incubation period)：是指病原体侵入机体到最早临床症状出现这一段时间
传播途径(route of transmission)指病原体从传染源排出后，侵入新的易感宿主前，在外环境中所经历的全部过程。
1．经空气传播(air-borne infection)
2．经水传播(water-borne infection)
3．经食物传播(food-borne infection)
4．接触传播(contact infection)
5．经媒介节肢动物传播(arthropod/vector-borne infection)
6．经土壤传播(soil-borne infection)
7．医源性传播(iatrogenic infection)
8．围生期传播(perinatal infection)
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偏倚及其控制
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3秒自动关闭窗口公共卫生硕士联考：流行病学知识五
作者：xygjy | 分类： | 标签：&&
&五、病例对照研究病例对照研究：是分析流行病学研究方法之一，主要用于探索疾病的危险因素。在此研究中，研究人员按是否患有所研究的疾病而将研究对象分为病例组和对照组，比较两组人群既往的暴露情况及成都，根据比值比来推测暴露与疾病之间的联系。暴露：流行病学中的暴露包括机体在外环境中接触的某些因素，以及机体本身具有的特征。匹配：是一种限制研究因素以外的某一种或某些因素干扰研究结果的一种手段，使病例组和对照组在外部因素方面具有可比性的方法。其目的是控制一直的混杂因素。最常见的匹配变量是年龄和性别。频数匹配：一组病例与一组对照匹配，使两组间匹配变量的频数分布相似，不要求个体间一一对应。个体匹配：以病例和对照的个体为单位进行匹配，即指按照匹配因素为每一病例配上一个或多个适宜的对照。一个病例匹配一个对照，称1:1匹配，即配对。如果病例较少，也可对每个病例匹配M个对照，称1：M匹配，但一般M不宜超过4个。匹配过度：在以匹配方法选择对照时，匹配因素必须是已知的或可能的混杂因素。如果将不必要的因素作为匹配因素时，不但达不到匹配的目的，而且还会降低研究效率，掩盖研究因素与疾病间的真正联系。这种情况称为匹配过度或匹配过头。OR：病例对照研究中表示疾病与暴露之间联系强度的指标为比值比。是指病例组的暴露比值与对照组的暴露比值之比，可表达如下：OR=病例组的暴露比值/对照组的暴露比值，其含义为：暴露的疾病风险为未暴露组的多少倍选择偏倚：因选择的研究对象与所研究的总体人群在某些特征方面存在系统差别所致的偏倚称为选择偏倚。入院率偏倚：病例对照研究在选择医院病例或医院对照时，对照时医院的某一部分病人，不是全体目标人群的一个随机样本，而病例只是医院的特定病例，也不是全体病人的随机样本。由于各种疾病的入院率不同导致病例组与对照组某些特征上存在系统差异，由此而产生的偏倚称为入院率。错误分类偏倚：由于诊断标准不明确，划分正常与异常的界限有错误或缺陷，把一些非本病的患者划入病例组，或把一些轻型、非典型的患者误分入对照组，都会引起此种偏倚。患病率及发病率偏倚：病例对照研究中如果选择现患病例，且暴露与疾病的预后有关时，可发生选择偏倚。一方面现患病例都是过去新发病例中的幸存者，其暴露特征各异。另一方面，有些疾病病例在诊断后可能会改变原有的暴露，如被诊断为肺癌的人可能立即戒烟。无应答偏倚：选好调查样本后，如果有相当比例的人没有调查到，或者虽然调查到，但有相当比例的人拒绝回答所有问题或部分问题，均可造成此偏倚。检出症候偏倚：检出症候，指在疾病和暴露之外存在一个症候因子，即一种临床症状或体征。这种症状或体征不是疾病的危险因子，但人们因具有这种症候去就诊，从而提高了早期病例的检出率，致使过高地估计了暴露程度，因而发生了系统误差。例如：1975年ziel等人运用病例对照研究方法，研究服用复方雌激素与发生子宫内膜癌之间的关系，得出了两者之间高度相关的结论。但有人发现这一结论是由于存在检出症候所引起的。理由是，子宫内膜癌有早、午、晚期之分，而ziel等人所用的病例中相当一部分为早期病人，通常情况下早期病人无明显的临床症状，因怀疑本病而去就诊检查的机会不多。但早期病人中口服雌激素的人，因服用激素可以导致阴道出血从而就医，在就医时被发现有子宫内膜癌的机会增多。因此，以早期病人作病例研究对象，实际上是在暴露者中选取的，而对于那些既无症状又不服用雌激素的早期病例，未被包括在病例之内，所得结论出现了正向偏移。信息偏倚：由于从病例和者中获得信息的准确程度不对称，以致研究结果真实性减弱即为信息偏倚。最常见的是回忆偏倚。回忆偏倚是由于间隔年代久远，研究对象不能正确回忆过去的暴露情况，或病例和对照在回忆暴露方面有差异所导致的偏倚。回忆偏倚：被观察者在回答问题可能记忆不准确（如数年前的情况），当疾病严重时（如恶性肿瘤）回忆也可能不准确，或回答不准确（特别是当知道暴露与研究的疾病的可能关系时），病例可能更注意其可能的病因暴露史。调查偏倚：如对病例组和对照组收集数据的方法有差别，如在实践、地点、询问的重点和询问的方式方法有差别时所造成的偏倚。因果颠倒偏倚：有时暴露的发生很难判断是在疾病的前或后，尤其是当某病的早期表现未被及时发现或不易被发现时，更易将疾病引起的结果误认为是因。混杂偏倚：当研究暴露与疾病因果关系时，往往有许多其他的危险因素与所产生的效应干扰着欲研究的危险因素与其所产生的效应，即两类效应混杂起来。这对欲研究其病因的疾病效应而言，就是产生了混杂偏倚。对多因素疾病的病因研究来说，混杂作用经常出现，因此混杂偏倚的排除和控制非常重要。
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