2016年公衛(wèi)助理醫(yī)師考試已經(jīng)結(jié)束，備戰(zhàn)2017年公衛(wèi)助理醫(yī)師考試的考生們，醫(yī)學(xué)教育網(wǎng)小編為您整理了公衛(wèi)助理醫(yī)師考試流行病學(xué)中偏倚及其防止的相關(guān)內(nèi)容，下面請考生們跟著醫(yī)學(xué)教育網(wǎng)小編一起學(xué)習(xí)一下吧。

一、常見偏倚的種類：

1、選擇偏倚（selection bias）：發(fā)生于研究對象中有人拒絕參加；歷史性隊列研究中有些人的檔案丟失或記錄不全；研究對象由較健康志愿者組成；早期病人研究開始時未發(fā)現(xiàn)、抽樣方法不正確、執(zhí)行不嚴(yán)格。

2、失訪偏倚（lost to follow-up）在一個較長的追蹤觀察期內(nèi)，總會有對象遷移、外出、死于非終點疾病或拒絕繼續(xù)參加觀察而退出隊列。失訪率最好不超過10%。

3、信息偏倚（information bias）在獲取暴露、結(jié)局或其他信息時所出現(xiàn)的系統(tǒng)誤差或偏差醫(yī)學(xué)教育|網(wǎng)整理，又稱為錯分偏倚（misclassification bias），如判斷有病為無病，判斷有無暴露等。

由于儀器不精確、詢問技巧不佳、檢驗技術(shù)不熟練、醫(yī)生診斷水平不高或標(biāo)準(zhǔn)不明確、記錄錯誤甚至造假等造成。若發(fā)生于一組而不發(fā)生于另一組，或兩組錯分的程度不同，則結(jié)果可能比實際的相對危險度高或低。前者稱為非特異性錯分，將后者稱為特異性錯分。

4、混雜偏倚（confounding bias）混雜是指所研究因素與結(jié)果的聯(lián)系被其它外部因素所混淆，這個外部因素就叫混雜變量。它是疾病的一個危險因子，又與所研究的因素有聯(lián)系，它在暴露組與對照組的分布是不均衡的。性別、年齡是最常見的混雜因素。

二、常見偏倚的預(yù)防：

1、選擇偏倚的防止：預(yù)防為主的方針。首先要有一個正確的抽樣方法，即嚴(yán)格遵守隨機化的原則；嚴(yán)格按規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)選擇對象；對象一旦選定，堅持隨訪到底。

2、失訪偏倚的防止：提高研究對象的依從性。失訪率達(dá)到20%以上，則研究的真實性值得懷疑。

3、信息偏倚的防止：選擇精確穩(wěn)定的測量方法、調(diào)準(zhǔn)儀器、嚴(yán)格實驗操作規(guī)程、同等地對待每個研究對象、提高臨床診斷技術(shù)、明確各項標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)格按規(guī)定執(zhí)行、做好調(diào)查員培訓(xùn)是重要措施。

4、混雜偏倚的防止：對研究對象作某種限制以獲得同質(zhì)的樣本；在對照選擇中采用匹配的辦法，在研究對象抽樣嚴(yán)格遵守隨機化的原則等措施。

三、常見偏倚的估計與處理：

1、選擇偏倚與失訪失倚：通過審查研究對象的選擇方法、調(diào)查研究對象的依從率、比較失訪及退出研究者與繼續(xù)研究者的基本特征等，可初步估計選擇偏倚與失訪失偏產(chǎn)生的可能性。

2.信息偏倚：通過對一個隨機樣本進(jìn)行重復(fù)的調(diào)查與檢測，將兩次檢測的結(jié)果進(jìn)行比較醫(yī)學(xué)|教育網(wǎng)整理，以估計信息偏倚的可能與大小。

3、混雜偏倚：首先應(yīng)根據(jù)混雜的判斷標(biāo)準(zhǔn)來判斷混雜存在的可能性，比較分層調(diào)整前后的兩個效應(yīng)測量值的大小以估計混雜作用的大小。混雜偏倚的處理可采用分層分析、標(biāo)準(zhǔn)化或多因素分析的方法。