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(32 cards)
Was gehört zu Selektionsbias?
Admission Rate Bias Response Bias Migration Bias Healthy Worker Bias Allocation Bias
Welche Form von Bias führt zu Unterschätzung des OR?
Response Bias (unter und über)
Healthy Worker Bias
Migration Bias (beides)
Admission Rate Bias (beides, aber eher Über)
Welche Art von Bias führt zu Überschätzung des OR?
Response (beides) Admission Rate (beides, eher Über) Migration (beides) Interviewer Recall Detection Suspicion (eher Überschätzung)
Welche Felder sind bei überdurchschnittlich vielen Probanden Hypothesen entlastend?
C und b —> Effekt wird unterschätzt
Welche Felder sind bei überdurchschnittlich vielen Probanden Hypothesen bestätigend?
A und d —> Effekt wird überschätzt
Experimentelle Studien
Rct, Clusterrandomisierte Studie
Nicht-experimentelle Studie
Ökologische Studien, Zeitreihen, Querschnittstudien, Langsschnittstudien (longitudinal) wie FK und KH
Wann ist OR ein guter Schätzer für Risiko?
Wenn OR sehr nah an RR, das ist bei seltenen Krankheiten, also wenn die Prävalenz gering ist
Klinisch relevante Endpunkte?
Mortalität, Morbidität, Lebensqualität –> Achtung: Herzinfarkt etc. senkt zwar meiner Meinung nach die Lebensqualität, ist aber kein klinisch relevanter Parameter
Surrogatparameter?
Parameter, die Zwischenschritte auf dem Weg zur Erkrankung sind. Schnelle und häufig feststellbar, aber für Patienten nicht unmittelbar wahrnehmbar. —> Achtung: Herzinfarkt etc. sind anscheinend Surrogatparameter!
Was ist ein faktorielles Studiendesign?
Es wird die Kombination mehrerer Interventionen getestet. Zum Beispiel zwei Gruppe Placebo und Aspirin, die je zwei Untergruppen haben mit Placebo und Karotinen
Vorteile und Nachteile von Crossover Studien?
Strukturgleichheit durch Vergleich innerhalb der Gruppen möglich, damit auch Erhöhung von n. Aber Überhangeffekte möglich, lange Washout Phase zu beachten. Ungeeignet fürEndpunkt Heilung
Was sagt Validität über die Studie aus?
Dass die Studie misst, was sie messen soll
Maßnahmen gegen zufällige Fehler und was bedrohen diese Fehler?
Sie bedrohen die externe Validität
Maßnahmen: Höhere Fallzahlen, bessere Messung, Studiendesign, Aussagen über Unsicherheit mit Konfidenzintervall
Was ist Response Bias?
Systematische Nicht-Teilnahme (Weil zu alt, zu Krank, Sprachbariere, Desinteresse von Gesunden),
Geringe Teilnahme von Gesunden EXP+ sorgt für Unterschätzung
Hohe Teilnahme von Kranken EXP+ sorgt für Überschätzung
Admission Rate Bias?
Typisch für FK
Wenn Krankehauskontrollen nicht repräsentativ bezüglich der Exposition sind.
Zum Beispiel Kontrollen für Lungenkrebs Patienten auf der Innere Station rekrutiert: Dort viele Patienten mit Khk, die überdurchschnittlich oft rauchen.
Migrations Bias?
Systematische Wnderbewegung zwischen den Gruppen. Kranke EXP+ wandern zu Krank EXP- , wenn sie durch Atbeitsschutzmaßnahmen der Exposition entzogen werden.
Dann ist Unterschätzung des OR der Fall
Healthy Worker Bias?
Verzerrung durch Vergleich einer speziellen Berufsgruppe mit der Allgemeinbevölkerung, nur gesunde fitte Menschen können den Job überhaupt machen. Sie sind dann zwar Exponiert, erkranken aber wesentlich unwahrscheinlicher als die Normalbevölkerung unter der selben Exposition
Unterschätzung des OR
Misclassification Bias, unterscheide differentielle und nicht-differentielle Fehlklassifikation.
Nicht-differentielle: Die Fehlklassifikation korreliert nicht mit exp oder Krankheit, führt zu einer Unterschätzung des OR, dieses liegt dann näher an 1
Differentielle: Korreliert mit EXP oder Krankheit, Kann zu Über- oder Unterschätzung des OR führen
Recall Bias?
Krankheit hat Einfluss auf Erinnerung an die Exposition, differentielle Fehlklassifikation, mehr Kranke exp+, Insbesondere bei retrospektiven Studien, wenn Exposition bereits lang her ist
Überschätzung des OR
Interviewer Bias?
Systematischer Fehler durch Befragenden.
Differentielle Fehlklassifikation, Probanden werden je nach Krankheitsstatus unterschiedlich intensiv zu Exposition befragt. Also mehr EXP in Fällen gefunden, führt zu Überschätzung des OR
-> Gegenmaßnahme: Standardisierte Frageprotokolle und Techniken, Verblindung des Interviewer bezüglich Studienziel
Detection Bias?
Manche Patienten werden genauer zum Outcome untersucht. Differentielle Fehlklassifikation,
Outcome wird durch Gruppenzugehörigkeit beeinflusst
Beispiel: Frauen die die Pille nehmen gegen eh häufiger zum Frauenarzt und werden dort untersucht: Also wird eher ein Tumor gefunden
Was sind Counfounder?
Dritter Faktor, der mit Eposition und Krankheit assoziiert ist
Kein Zwischenschritt zur Krankheit und nicht kausal durch Exposition entstehend.
Vorfinden kausaler Beziehung, die nicht existiert.
Was tun gegen Confounding?
Studiendesign: Restriktion, also Einschränkung der Studienpopulation (gefährdet ext Validität), Matching und Randomisierung
Analyse: Stratifizierung, Adjustierung und multivariante Analyse
