Bias in epidemiologisch onderzoek Flashcards
(32 cards)
Studies me een commerciële financier zijn meestal niet..
Funding (sponsership) bias
.. van slechtere kwaliteit
Noem de drie belangrijkste typen bias
- Selectiebias
- Informatiebias
- Confounding bias
Studies met een commerciële financier geven/ stellen vaak wel..
… een andere interpretatie van de resultaten
… stellen vaak wel andere onderzoeksvragen en gebruiken andere onderzoeksopzetten
Leg slectiebias uit
- De studiepopulatie is geen goede representatie van de doelpopulatie
- Ontstaat door de manier waarop deelnemers worden geselecteerd en behouden voor de studie
- Wordt gekenmerkt door: dat de relatie tussen de determinant en de uitkomst anders is voor deelnemers dan voor degenen die wel geschikt waren maar niet deelnemem
Wat zijn mogelijke oorzaken van selectiebias?
Sudie design/setting
- Academisch vs. perifeer ziekenhuis
Werving van deelnemers
- Bijv. via Facebook
Diagnostische procedures (alleen voor case-control studies)
- Als cases op een andere manier gediagnosticeerd zijn dan de controles
Tijdens de implementatie of follow-up
- Uitvallers, deelnemers die niet meer reageren
Leg infomatiebias uit.
- Bias die voortkomt uit een meetfout (imperfect sensitiviteit/ specificiteit)
- Ontstaat tijdens dataverzameling
- Gekenmerkt door: bias in de classificatie van deelnemers
Wat zijn mogelijk oorzaken van informatiebias?
Imperfecte dataverzamelingsinstrumenten
- incl. gebrek aan blindering (bijv. Hawthorne effect: deelnemers gedragen zich anders omdat ze weten dat ze geobserveerd worden)
Missende waarden
Waarom is confounding bias vaker een probleem in niet-experimentele studies dan in experimentele studies?
In experimentele studies wordt er gerandomiseerd
- De blootstelling wordt willekeurig verdeeld over de deelnemers, waardoor de confounders ook gelijk zijn verdeeld -zelfs onbekende confounders
(bij experimenten heb je dus controle wie de blootstelling krijgt, wat in een observationeel onderzoek niet het geval is)
Wanneer ontstaat confouding bias?
Tijdens de opzet en analyse van een studie
Wanneer het effect van de determinant op de uitkomst wordt verstoordt door het effect van de confounder op de uitkomst
- Gekenmerkt door een verstorende variabele die gerelateerd is aan zowel de determinant als de uitkomst
Wat zijn mogelijke oorzaken van confounding?
- Er is in de studie opzet geen rekening gehouden met de verstorende factor
- Er is in de uitvoer van de analyses geen rekening gehouden met deze verstorende factor
Leg uit was positieve en negatieve bias is
Positieve bias
* Geobserveerde effect is sterker dan het echte effect
* Bias weg van de 0 (of 1) dan de werkelijkheid
Negatieve bias
* Geobserveerde effect is minder sterk dan het echte effect
* Bias dichter bij de nul (of 1) dan de werkelijkheid
Differential misclassification (informatiebias) en selectiebias lijken soms op elkaar.
Hoe kun je onderscheid maken tussen informatiebias en selectiebias?
Bias ontstaat tijdens diagnose = informatiebias
Bias ontstaan tijdens werving deelnemers = selectiebias
Welke typen bias komen er vaak voor bij welke typen onderzoek?
Case-controle onderzoek:
- Recall bias: kennis over de uitkomst beïnvloedt de bepaling van determinant
- Selectiebias: kennis over de determinant beïnvloed de bepaling van de uitkomst
Cohort studie:
- Selectiebias: selectieve uitval/ loss-to-follow-up
Experimentele studie:
- Observatiebias: als de onderzoekers niet geblindeerd zijn
Wat zijn manieren om bias te voorkomen? (#13)
- Afwezigheid van belangenverstrengelingen
- Publiceren van onderzoeksprotocol
- Juiste onderzoeksopzet
- Verschillende wervingsmethoden voor representatieve doelgroep
- Selectieve uitval voorkomen
- Blinderen van onderzoekers en deelnemers
- Gebruik maken van valide meetinstrumenten (objectief vs. zelfrapportage)
- Correcte analysemethoden (confounding & missing data)
- Sensitiviteitsanalyses
- Schrijven volgens rapportagerichtlijnen
- Uitvoeren replicatiestudie
- Indienen bij een gepeer-reviewed tijdschrift
Het benoemen van bias zonder de mogelijke gevolgen is..
.. niet zinvol
Bijv. misclassificatie in de determinant leidt niet noodzakelijkerwijs tot verkeerde resultaten
Wat is het verschil tussen differential en non-differential misclassification?
Differentieel: de fout in classificatie is afhankelijk van de determinant of blootstelling = systematische fout (bias)
Non-differentieel: de fout in classificatie is niet afhankelijk van de determinant of blootstelling = willekeurige fout (meestal richting nul effect)
Op basis van welke factoren kun je wetenschappelijke nauwkeurigheid (rigour) bepalen in kwalitatief onderzoek?
- Geloofwaardigheid
- Overdraagbaarheid
- Betrouwbaarheid
- Bevestigbaarheid
Hoe kun je bias voorkomen in kwalitatief onderzoek?
(m.b.t. geloofwaardigheid, overdraagbaarheid, betrouwbaarheid, bevestigbaarheid)
Geloofwaardigheid:
- Tijd nemen / deelnemers op hun gemak stellen
- Zelf-reflectief zijn
- Triangulatie bevindingen
Overdraagbaarheid:
- Setting en context beschrijving
- Studie procedures beschrijven
Betrouwbaarheid:
- Bijhouden audit trail studie procedures
- Beschrijven reflexiviteit
Bevestigbaarheid:
- Member checks met deelnemers
- Dubbel coderen / peer debriefing
- Gebruik citaten
- Wat is propensity score matching?
- Wanneer gebruik je het?
- En wat is het nut?
- Statistische procedure om onderzoeksdeelnemers te matchen op basis van hun ‘propensity scores; de geschatte kans op blootstelling aan een risicofactor gegeven de deelnemerkarakteristieken
- Wanneer randomisatie niet mogelijk is
- Verbetert de verdeling van confounders tussen blootgestelde en niet-blootgestelde deelnemers
- Hoe kun je propensity scores genereren?
- En hoe kun je deelnemers matchen?
- bijv. met logistische regressie of machine learning
- met stratificatie, gewichten of ‘nearest neighbor’
Wat zijn de nadelen van propensity score matching?
- Houdt alleen rekening met gemeten confounders
- Heeft een grote sampe size nodig
- Onjuiste propensity scores kunnen bias juist vergroten
Het negeren van missende data kan..
tot ernstige bias in de resultaten leiden!
Wat te doen als er sprake is van missende data?
Stap1: Beoordeel het mechanisme achter de missende waarde
Stap 2: Vervang missende data door nieuwe waarden (imputeren), of doe een complete case analysis)
