משתמש:Sheliqua123/הטיית בחירה
הטיית בחירה: הטיה- טעות שיטתית בשלב התכנון, ביצוע או אנליזה של מחקר שתביא להערכה שגויה של השפעת החשיפה על התוצאה
הטיית בחירה- הבדל שיטתי בבחירת משתתפי המחקר (או אוכלוסיית המחקר) המוביל לתוצאה שגויה. למשל- יחס סיכון לעומת יחס סיכויים, או מסקנה שגויה הנוסעת מכך [1]. הטיית בחירה מתבטאת בעיוות הקשר הנמדד במחקר בין החשיפה לתוצאה במדגם, והטיית מדד הקשר. היא הדרך בה הוכללו פרטים במחקר (מקרים וביקורות או חשופים ולא חשופים) מביאה למציאת קשר שאינו באמת קיים או להפך, בגלל שהם אינם מייצגים את אוכלוסיית היעד[2][3].
ההטיה מתבטאת בהסתברות להיכלל במחקר כתלות בסטטוס החשיפה או בסטטוס המחלה, דבר המוביל לייצוג מוגבר של קטגוריה מסוימת במחקר באופן חריג מהנורמה[4][5].
הטיה זו בדרך כלל אופיינית למחקר מקרי ביקורת, המבוסס על דגימה אקראית, אך יכולה להתקיים גם בכל סוגי המחקרים האפידמיולוגים. ההטיה יוצרת מצב בו הסיכוי של "מקרה" להיכלל במדגם מותנה בסטטוס החשיפה, ללא ידיעתו של החוקר.
מחקר מקרה ביקורת[6]-מחקר המייצג ייצוג מלא של כלל המקרים ושייכות הביקורת לאוכלוסיית מקור אחת. מחקר שמתחיל בבדיקת חולים ולא חולים במחלה. דוגמאות לביקורות של מחקרים מסוג זה:
-מקרים של חולים המאובחנים בקהילה- הביקורת תהיה מדגם מיצג של אנשים בקהילה שאין להם את המחלה, המקבלים שירותים מאותם מוסדות רפואיים.
-מקרים של חולים שאובחנו במסגרת סקר סינון- הביקורת תהיה משתתפים שנבדקו במסגרות אותו הסקר ונמצאו בריאים.
-מקרים של חולים שאובחנו ואושפזו בבתי חולים- הביקורת היא חולים שאושפזו מסיבה אחרת בבתי החולים המדוברים, באותה תקופה, אין להם מחלה שמשפיעה על החשיפה לגורם הסיכון הנחקר.
מחקר מקרה ביקורת מהווה חלופה למחקר עוקבה ובעל יתרונות מרכזיים של חסכון בזמן (מאחר ואין צורך במעקב ממושך) ובעלויות. מחקר זה מתאים לחקר מחלות נדירות. במחקר מקרה ביקורת מושווה הסיכוי של חשיפה בעבר בין מקרים (החולים) לביקורות שלהם (הבריאים)[4].
מחקר מקרה ביקורת ומחקרי חתך מועדים יותר לבחירה דיפרנציאלית של מקרים וביקורות ולכן להטיית בחירה[6].
מחקר עוקבה- בודק את החשיפה של המשתתפים לגורם המחלה. במידה ויציאת המשתתפים מקבוצה נבדקת לא קשורה לסטטוס המחלה, הדבר לא ישפיע על הקשר סיבה ותוצאה שגורם למחלה[3]. הטיות שאופייניות למחקר כזה הן: הטיית צופה- הצופה קובע אם משתתף במחקר היה חשוף למחלה, והוא זה שיקבע גם אם הוא חולה. הטיית מרואיין- מחקרי עוקבה מסתמכים על שאלונים. הדבר יוצר מצבי אי נעימויות אצל המרואיין החש אי נוחות לענות בכנות על השאלה הנשאלת, אשר יוביל לא במכוון להטייה בתשובות אותן הוא מעביר לחוקר[7]. יש בזה מן הסובייקטיביות בהקשר לבדיקות כאב- שיאפיינו רק את המרואיין אך לא את האוכלוסיה הרחבה[6][4].
מחקר חתך[7]- מתאר כמותית את המצב כפי שהוא בהווה (כימות מספרי- איזה אחוז, כמה...), בו הנחקרים נבחרים ללא קשר לחשיפה ולתוצאה (הימצאות). המידע אודות הגורם והתוצאה נאסף סימולטנית. המטרות של מחקר חתך הן: - לצרכי תיאור- התפלגויות משתני החשיפה והתוצאה באוכלוסיה. - יצירת הבערות מחקריות חדשות המתבססות על קשרים בין משתני חשיפה ונתוני הימצאות.
- הערכת יעילות שירותי הבריאות- לפני ואחרי פעולת התערבות.
- במחקר חתך לא ניתן לבדוק סיבתיות, מאחר והוא מתאר תמונת מצב הכוללת את החשיפה ואת התוצאה
- לא ניתן לדעת מה קדם למה במקרה שמשתמשים בו.
- היארעות או הימצאות של מחלה עשויות לגרום להטיות ולאי דיוקים.
היתרונות במחקר חתך הן שימוש באוכלוסיית ייחוס ממנה נגזרים המקרים והביקורות, התוצאות הן מהירות, זמינות, עלויות נמוכות ויעיל בתיאור אוכלוסיות. החסרונות במחקר כזה- הוא אינו מהווה תבנית מתאימה לחקר מחלות נדירות או מחלות עם אורך חיים קצר, אינו בודק את הסיכון לפתח מחלה (אין נתוני היארעות) ולא מוכיח את הקשר בין החשיפה והתוצאה[7].
דוגמאות להטיה ניתן לראות במקרים בהם:
- קיים מצב בו הסיכוי של "מקרה" להיכלל במדגם נבדק מותנה בסטטוס החשיפה, ללא ידיעת החוקר.
- מצב בו קיימת הטיה מאותו סדר גודל במקרים ובביקורות, ללא ידיעת החוקר. במצב כזה אומדן הקשר במחקר אינו מוטה ולכן, ההטיה מהווה פיצוי מסוים וניתן לסווג אותה כהטיה המתזקקת בין שתי קבוצות מושוות, אם כי בפועל לא ניתן כלל להבטיח זאת.
סוגים נבחרים של הטיית בחירה
במחקרי עוקבה- הקבוצה הבסיסית מכילה אוכלוסיית חשופים ולא חשופים, אלו נבחרים לפני הופעת התוצאה. בעקבות זאת בחירה דיפרנציאלית של המשתתפים לפי פרמטרים הנקשרים לחשיפה ולתוצאה, דבר המוביל להטיה פחות סבירה. ההטיות הנפוצות יותר במחקרי עוקבה הן:
-הטיית היענות (מתנדבים)
-הטיית העובד הבריא
-הטיית מעקב
הטית היענות/ מתנדבים Response/ Volunteer bias-נובעת מהבדל בין מאפייני אלו שמסכימים/ בוחרים להשתתף במחקר ואלו שמסרבים. הבדלים יכולים להיות במאפיינים סוציודמוגרפיים, תרבותיים,הרגלי חיים וגם רפואיים. ניתן לטפל בהטיה מסוג כזה באמצעות מזעור שיעור הלא נענים ואפיונם לפי משתנים קיימים או ראיון מסרבים[8].
הטיית מעקב עוסקת בנושא הטיית נשירה [9]Withdrawal bias-נובעת ממאפייני הנושרים מהמחקר. הנושרים ממחקר עשויים להיות שונים מאלו הממשיכים במחקר עד סופו. לדוגמה נשירה מניסוי קליני יכולה להיות עקב תופעות לוואי מהן סובלת קבוצה מסוימת/ אי יעילות הטיפול בקבוצה מסוימת. לכן, יש לאפיין את הנושרים ממעקב ככל האפשר, על מנת לשלול אפשרות של הטייה בעקבות נשירה דיפרנציאלית. אומדן הקשר- הסיכוי היחסי יהיה מוטה כאשר ההסתברות לנשירה ממעקב תהיה קשורה לסטטוס החשיפה ולסטטוס המחלה. מכאן כי בקרב הנושרים ייראה שיעור גבוה יותר של גורם החשיפה, ושיעור גבוה יותר של בעלי הסתברות רבה יותר לקבלת התוצאה[9].
הטיה על שם ברקסון Brekson's bias- אופיינית למחקר מקרה ביקורת- במקרים בהם המחקר נעשה בבתי חולים, אשר הביקורות בהם נבחרות מאוכלוסיית מאושפזים. בשל סביבה רגישה יתכן כי תיווצר הטיה והחוקר לא יהיה מודע אליה. נובעת מכך שבקרב מאושפזים עלולה התפלגות החשיפה לגורם הסיכון הנבדק להיות בלתי מייצגת מבחינת אוכלוסיית הייחוס, בפרט אם מדובר בגורם סיכון המשותף הן לתוצאה הנחקר והן למחלה בעטיה אושפזו הביקורות. מאחר ולחולים ביותר ממחלה אחת יש יותר סיכוי להתאשפז. למאושפזים בבתי החולים יש הסתברות גבוהה להיות חולים במחלה נוספת אשר יכולה אף היא להיות קשורה לתוצאה או לחשיפה[10] [11]. דוגמה לכך: בדיקת שיעור העישון בקרב חולי סרטן ריאה, לעומת ביקורות בית-חולים החולים במחלות לב.
אפקט העובד הבריא Healthy worker effect- אנשים שעובדים מייצגים אוכלוסייה בריאה יותר מאנשים שאינם עובדים. במחקרים על חשיפה תעסוקתית בהם המקרים או החשופים הנם אנשים עובדים יש לשקול בחירת אוכלוסיית ביקורת או לא חשופה גם מקרב אנשים עובדים[12]. הטיה זו תהיה פחות רלוונטית בהקשר של מחלות כרוניות עם זמן חביון ממושך- למשל סרטן.
- ^ הספרייה המקוונת של ישראל, באתר www.kotar.co.il
- ^ ו.ליברמן ע.טברסקי, חשיבה הסתברותית בחיי היומיום, האוניברסיטה הפתוחה, 2001
- ^ 1 2 Y.Ben-shlomo, Epidemiology, evience based medicime and public health, Wiley-Blackwell, 2013
- ^ 1 2 3 Bias, sphweb.bumc.bu.edu
- ^ admin, Biases, Health Knowledge (באנגלית)
- ^ 1 2 3 J.W.Song and K.C.Chung, Observational studies: Cohort and Case-control studies, NIH Public Access
- ^ 1 2 3 cross-sectional vs. longitudinal studies | Institute for Work & Health, www.iwh.on.ca
- ^ P.B.Brown, Sience, Technology & Human values, Sage publication INC, 1987
- ^ 1 2 B.C.K.Choi and A.W.P.Pak, Encyclopedia of biostatistics, John Wiley & Sons, 2005
- ^
שגיאות פרמטריות בתבנית:צ-מאמר
פרמטרי חובה [ מחבר ] חסרים {{{מחבר}}}, Berkson's bias - Oxford Reference doi: 10.1093/oi/authority.20110803095500748 - ^ 11. D.westrich, Brekson's Bias, Selection bias and missing data, NIH public access
- ^ Selection Bias in Cohort Studies, sphweb.bumc.bu.edu