משתמש:Esipovich S/הטיית בחירה

הטיית בחירה:

הטיית בחירה( selection bias) במחקר אפידמיולוגי, הנה הבדל שיטתי בבחירת משתתפי המחקר (או אוכלוסיית המחקר) המוביל לתוצאה שגויה^[1] .

הטיית בחירה מתבטאת בעיוות הקשר הנמדד במחקר בין החשיפה לתוצאה , והטיית מדד הקשר. 

הטיית בחירה, מביאה למציאת קשר שאינו באמת קיים או להפך, בגלל שהפרטים במחקר (מקרים וביקורות או חשופים ולא חשופים) 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 מייצוגה באוכלוסייה הנחקרת^[6][7].

הטית בחירה בדרך כלל אופיינית למחקר מסוג מקרה-ביקורת, אך יכולה להתקיים גם בכל סוגי המחקרים האפידמיולוגים. ההטיה יוצרת מצב בו הסיכוי של "מקרה" להיכלל במדגם מותנה בסטטוס החשיפה, ללא ידיעתו של החוקר. באופן כללי, הטייה (נטאי, bias) הנה טעות שיטתית בשלב התכנון, ביצוע או אנליזה של מחקר שתביא להערכה שגויה של השפעת החשיפה על התוצאה.

הטיית בחירה במחקר מסוג מקרה ביקורת

מחקר מקרה ביקורת (Case-control study) מהווה חלופה למחקר עוקבה ובעל יתרונות מרכזיים של חסכון בזמן (מאחר ואין צורך במעקב ממושך) ובעלויות. מחקר זה מתאים לחקר מחלות נדירות. מחקר שמתחיל בבדיקת חולים ולא חולים(ביקורת) במחלה. במחקר מקרה ביקורת מושווה הסיכוי של חשיפה בעבר בין מקרים (החולים) לביקורות שלהם (הבריאים)^[7].

במקרה-ביקורת נדרש  ייצוג מלא של כלל המקרים והביקורת מאוכלוסיית מקור אחת. דוגמאות לבחירת ביקורות בסוג מחקרים 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 ומחקרי חתך מועדים יותר לבחירה דיפרנציאלית של מקרים וביקורות ולכן להטיית בחירה^[4].

הטיה על שם ברקסון - "Brekson's bias''

הטיית ברקסון אופיינית למחקר מקרה ביקורת- במקרים בהם המחקר נעשה בבתי חולים, אשר הביקורות בהם נבחרות מאוכלוסיית מאושפזים.

בשל סביבה מסוימת ייתכן כי תיווצר הטיה והחוקר לא יהיה מודע אלייה. ההטייה נובעת מכך שבקרב מאושפזים עלולה התפלגות החשיפה לגורם הסיכון הנבדק להיות בלתי מייצגת מבחינת אוכלוסיית הייחוס, בפרט אם מדובר בגורם סיכון המשותף הן לתוצא 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] .

דוגמא לכך הנה בדיקת הקשר בין העישון בקרב חולי סרטן ריאה, לעומת ביקורות בית-חולים החולים של חולים במחלות לב. כאשר עישון הנו גורם סיכון גם לסרטן ריאה וגם למחלות לב ולפיכך תיווצר הטייה במדד הקשר.

הטיית בחירה במחקר מחקר עוקבה

מחקר עוקבה בודק את החשיפה של המשתתפים במחקר לגורם המחלה. במידה ויציאת המשתתפים מקבוצה נבדקת לא קשורה לסטטוס המחלה, הדבר לא ישפיע על הקשר סיבה ותוצאה שגורם למחלה^[3].

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-

הטיית מתנדב נובעת מהבדל בין מאפיינים של אלו שמסכימים/ בוחרים להשתתף במחקר ואלו שמסרבים. ההבדלים 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 Withdrawal bias-

הטיית נשירה ^[9] נובעת ממאפייני מי שלא נשאר במחקר (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 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 לקבל את התוצאה^[9].

'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.