Bias (epidemiologie)

Z Wikipedie, otevřené encyklopedie
Skočit na navigaci Skočit na vyhledávání

Bias je systémová chyba v epidemiologii. Spadá mezi neznámé faktory (confouders), které ovlivňují epidemiologické studie. Existují tří pojmy používané při chybách v rámci epidemiologických studií:
A. Náhoda (chance) může mít značný vliv na výsledky testů. Nelze ji eliminovat. Jedině opakováním stejných testů na různých pracovištích se jí vyhneme.
B. Confounding factor (matoucí faktor) jsou okolnosti, které zkreslují námi získaná data. Například jedinci jsou v imunitě (jsou vakcinováni nebo již nemoc prodělali a vytvořili si protilátky), populace či jedinci jsou ve stresu (teplota, transport, výživa) atd. Původně se tento pojem používal pouze pro epidemiologické studie, kde představoval další riziko, které zkreslilo výsledky.
C. Bias (systémová nepřesnost)


Bias nelze vyčíslit. Pokud je příliš velký, jsou veškerá data neprůkazná. O existenci biasu musíme dopředu vědět a vyhnout se mu. Existuje mnoho druhů systematických chyb, k jejich odhalení dochází často až dodatečně po zveřejnění studie a zkoumání její pravdivosti odborníky z různých oborů. Některé systematické chyby lze upravit tak, že závěry pozměníme, jiné činí námi zjištěné skutečnosti neprůkaznými.

1.Bias selekce vzorku (Selection Bias). Tento bias byl poprvé popsán v roce 1946 Berksonem, který prokázal, že při testování v nemocnicích dochází ke zkreslení díky tomu, že jsou mnohem častěji testováni pacienti s více nemocemi než pacienti jen s jednou nemocí. Tato chyba se objevuje v mnoha obměnách při různém testování, například jsou vybíráni více lidé z města, jindy více staří lidé, jindy více ženy atd. Výběr populace, kterou testujeme, často nezávisí na nás, je dána objektivními skutečnostmi, které nedokážeme změnit, ale musíme o nich vědět.

2. Informační bias (Information Bias). V osmdesátých a devadesátých letech minulého století byli testováni američtí vojáci, kteří válčili ve Vietnamu a přišli do styku s defoliantem Agent Orange, na přítomnost látky TCDD. Veteráni sami stanovili vlastní expozici této látky, respektive jak dlouho v zamořeném území pobývali. Informace od nich získané se ukázaly jako zkreslené, tomuto jevu se začalo říkat informační bias. Dnes se sem řadí nejen cílené lži či polopravdy, ale i chyby pramenící z neznalosti. Výskyt informačních chyb stále roste, podílejí se na nich vědci, laboratoře i laický personál. Eliminovat je lze pomocí křížové vazby mezi výsledky z různých pramenů a zpětnou kontrolou veškerých dat.

3. Bias odpovědí (recall bias). Základem všech diagnóz je anamnéza. Lékař se ptá pacienta na základní údaje o jeho osobě, zdraví, příznacích onemocnění. Chybné odpovědi mohou napáchat značné škody. U analytických studií se vybírají kontrolní vzorky populace, vůči nim se porovnávají všechna získaná data. Pokud o sobě lidé tvrdí, že jsou zdraví, ale není to pravda, pak jsou výsledky studie zatíženy tímto specifickým biasem.

4. Bias vzorku (sampling bias). Obecně se tak nazývá chybný odběr vzorků. Místo pravidelného nahodilého výběru použijeme výběr cílený. Například vezmeme seznam, otestujeme jen prvních několik jedinců. Pokud má seznam zákonitost, například je řazen dle věku, lokality, pohlaví atd., dopouštíme se chyby výběru vzorků, kterou následně nelze odstranit. Řadíme sem i systematicky chybné zacházení se vzorky, tedy kolísavou teplotu uskladnění, nahodilou kontaminaci, nepravidelnou prodlevu před zpracováním atd.

5. Bias populace (population bias). Obecně se tak nazývá chybný výběr populace. Místo populace s pravidelnou distribucí dat vybereme nepravidelnou. Například testujeme sportovce, ale závěry zobecníme na celou populaci, či naopak. Podobné chyby se dopustíme u hodnocení příliš malé populace.

6. Bias laboratoří (laboratory bias). Chyby způsobené v laboratořích lze rozdělit do dvou kategorií: systémová chyba (bias) a nepřesnost (accuracy). Manažer nedokáže odlišit, zda byly výsledky testů zkresleny systémovou chybou nebo nepřesností, řadí je do chyb měření (measurement bias). Přesnost měření je dána standardy, pokud je laboratoř nedodrží, je celý výsledek chybný. Bias je způsoben neznámými okolnostmi, které přímo souvisí s provozem laboratoře. Proti biasu se bojuje pravidelnou kalibrací přístrojů, dodržováním standardů, kontrolami pracovních postupů. Nepřesnosti mohou být i záležitostí selhání jedince díky jeho neprofesionalitě, zhoršenému zraku, nesoustředění. Zabránit chybám v laboratořích by měla akreditace laboratoří pro způsobilost provádět jednotlivé testy, vzájemné porovnávání laboratoří (statisticky i provozně), pravidelné kontroly nezávislou institucí (zasílání kontrolních vzorků).

Odkazy na wikipedii[editovat | editovat zdroj]

- kauzalita (epidemiologie)
- kohortové studie
- studie případů
- LR nomogram
- Interval spolehlivosti (epidemiologie)
- paratuberkulóza
- respirační syndrom skotu
- Vzorkování populace (epidemiologie)
- Chyby typu I a II