4. Bias und Confounding Flashcards
1
Q
Welche drei Mechanismen gibt es, die Effekte verzerren können?
A
- Zufall
- Bias
- Confounding
2
Q
Wann kann man einen Effekt für wahr halten?
A
- wenn wir ausschließen, dass Zufall, Bias und Confounding den Effekt erklären
3
Q
Wie entsteht Zufallsvariabilität?
A
- durch das Verwenden von Stichproben; Zufall spielt also immer mit, Schwankungsbreiten durch Zufall können aber durch Statistik beschrieben werden
4
Q
Was ist Bias?
A
- systematischer Fehler im Design oder in der Durchführung der Studie; wenn Bias vorhanden ist, entspricht der beobachtete Effekt nicht den Tatsachen
5
Q
Was ist ein relevanter Bias?
A
- Studie wird irreparabel; Bias muss in Designphase vermieden werden
6
Q
Was ist die Baseline-Tabelle?
A
- beschreibt die Studienpopulation zu Beginn der Studie
- meist getrennt für Gruppen, die verglichen werden sollen
- z.B. Personen mit hohem oder niedrigem Konsum von Vollkornprodukten
7
Q
Was ist Confounding?
A
- bedeutet, dass der Zusammenhang zwischen einem Risikofaktor und dem Endpunkt teilweise oder zur Gänze durch einen anderen Faktor, den Confounder, erklärt wird
- kann, wenn erkannt, vor allem in der Analyse berücksichtigt werden
- weitere Faktoren mit Einfluss auf das Outcome
- Störgrößen
- Faktoren sind in beiden Gruppen unterschiedlich
- Vollkornprodukte –> Mortalität
\ (eigentliche Frage) /
\ /
V V
Rauchen
8
Q
Welche drei Bedingungen müssen für einen Confounder erfüllt sein?
A
- Zusammenhang mit der Exposition
- Risikofaktor für das Outcome
- liegt nicht auf der Kausalkette zwischen Exposition und Outcome
(- muss in beiden Gruppen unterschiedlich sein)
9
Q
Wie kontrolliert man für Confounder im Studiendesign?
A
- Randomisieren
- eingeschränkte Auswahl der Teilnehmenden
- Matching (paarweise Zuordnung)
- Stratifikation (Verfahren, um eine Grundgesamtheit in kleinere und homogene Untergruppen zu unterteilen, die meist im Verhältnis zu der Grundgesamtheit stehen; damit ist geschichtete Zufallsstichprobe eine repräsentative Stichprobe der Grundgesamtheit)
10
Q
Wie kontrolliert man für Confounder bei der Analyse?
A
- Stratifikation
- multivariable Analysen (adjustieren)
11
Q
Wie prüft man Confounding?
A
- Gibt es relevante Unterschiede in den Gruppen, die verglichen werden sollen?
- falls nein: kein Confounding
- falls relevante Unterschiede: 2. - Beeinflussen diese Unterschiede das Outcome?
- falls nein: kein Confounding
- falls ja: Confounding ist ein Problem
12
Q
Was ist die Baseline-Tabelle?
A
- beschreibt die Studienpopulation zu Beginn der Studie
- meist getrennt für Gruppen, die verglichen werden sollen
- z.B. Personen mit hohem oder niedrigem Konsum von Vollkornprodukten
13
Q
Was ist Selektionsbias?
A
- Aspekte bzgl. der Auswahl der Studienteilnehmenden, die zu einem systematischen Unterschied zwischen den zu vergleichenden Gruppen führen bzw. zwischen Studien- und Gesamtpopulation (abgesehen von den untersuchten Faktoren)
- entsteht, wenn sich Ein- oder Ausschluss von Individuen zwischen den Vergleichsgruppen systematisch unterscheiden, wenn also unterschiedlich selektioniert wird
- entsteht, wenn Studienpopulation keine Zufallsauswahl ist, für die eine Aussage getroffen werden soll (-> Probanden nicht repräsentativ für Zielpopulation)
14
Q
Was ist Informationsbias?
A
- Aspekte bzgl. der Art und Weise wie Daten einer Studie erhoben werden, die zu einem systematischen Unterschied zwischen den zu vergleichenden Gruppen führen (abgesehen von den untersuchten Faktoren)
- entsteht, wenn sich die Informationsgewinnung zwischen den Vergleichsgruppen systematisch unterscheidet, wenn also unterschiedlich gemessen wird
- entsteht durch fehlerhafte oder ungenaue Erhebung individueller Faktoren (Risikofaktoren oder untersuchte Erkrankung) (manchmal: Messfehler)
15
Q
Welche Kategorien vom Selektionsbias gibt es?
A
- non-respondent bias
- self referral bias
- giving consent bias
- sampling bias
- missing data bias
- withdrawal bias
- lost to follow up bias
