Hoofdstuk 7: bias en confounding
bias en confounding kan een groot probleem zijn bij observa;oneel onderzoek
-> Wrm? want bij observa;oneel onderzoek ga je niet randomiseren
COVARIATEN:
= factoren die de associa;e tussen GM en uitkomst kunnen verstoren
Bias
Bias
= een systema;sche fout
• BlijH gelijk, ONGEACHT de sample size
• Bv bij BD meten: je gebruikt een slecht geijkte BD-meter à alle pa;enten zullen foute waarde hebben
-><- random error
Random error:
= een toevallige fout
• Hoe oplosss? kleinere kans door sample size te vergroten (hoe kleiner het belang van de fout je
onderzoekt)
• Bv bij BD meten: onderzoeker is even verward en meet foute BD bij 5 mensen
2 TYPES BIAS:
1. Selec3e bias:
= hoe selecteer je de individuen in de popula;e (wie includeren we in de studie)
= Een inadequate selec;e van onderzoeksdeelnemers
REGEL:
de selec;e tot par;cipa;e moet:
• onaVankelijk zijn vd uitkomst (voor cohort studie)
• onaVankelijk zijn vd blootstelling (voor case-controle studie)
•
HOE VOORKOMEN?
• afvragen is de onderzoekspopula;e (sample) een goede afspiegeling vd bronpopula;e?
• Goed nadenken over:
o de seWng
o selec;eprocedure
o selec;ecriteria (= in-en exclusiecriteria)
• zijn controles aYoms;g uit dezelfde studiepopula;e als de cases?
o Bij case-control-studie
• Exposed deelnemers aYoms;g uit dezelfde studiepopula;e als unexposed deelnemers?
o Bij cohort studie
• Je wilt liefst een hoge response rate in beide groepen (dus niet differen;eel)
Bron populatie = totale populatie
Study populatie = populatie die je opneemt in je studie 1
Sample = populatie die effectief studie meedoet
,Vnl belangrijk bij prospec;eve studies
4 TYPES BINNEN SELECTIE-BIAS:
1) Selec3eve non-respons
= verschil in respons rate door volgende redenenen:
• Socio-economische status (hogere socio-econ status, meer gestudeerd, meer geneigd mee te doen)
• Scholing (meer gestudeerd, meer neiging mee te doen aan onderzoek)
• Stedelijk vs pla_eland (vnl vroeger, mensen op pla9e land minder mobiliteit)
2) Healthy worker/ user effect
= typisch profiel van mensen die meer geneigd zijn om deel te nemen aan onderzoek:
• Mensen met gezondere levenss;jl
• Mensen die vaker deelnemen aan kankerscreening
• Mensen met betere therapietrouw
• Mensen met goede cogni;e
à betere uitkomst, maar niet representa;ef vr iedereen (in realiteit zijn er ook mensen die slechte
therapietrouw hebben)
3) Berkson’s bias
= referral bias = admission rate bias = collider bias
= studie waarbij de sample bestaat uit een zeer specifieke subgroep
• Bv enkel gehospitaliseerden à zij zijn in principe ongezonder
à probleem: par;cipa;e is NIET onaV vd uitkomst/ blootstelling
à resultaat niet representa;ef vr algemene popula;e
4) Zelf-selec3e bias (= volunteer bias)
2. Informa;ebias:
= er werd incomplete of incorrecte data verzameld
à misclassifica;e van uitkomst of exposure
- Vnl probleem bij case-control studies
Types informa;ebias:
1) interviewer bias:
= de resultaten zijn beïnvloed dr de persoon die de ondervraging doet
o vnl bij prospec;ef onderzoek
→ hoe voorkomen?
○ standaard vragenlijst
○ training van ondervragers
○ Blinded drug assessment (= ondervrager heeH geen kennis vd onderzoeksvraag)
2) recall bias
= Informa;e uit het verleden wordt anders gecapteerd voor cases tov controles
o vnl. probleem bij case-controle studies
o bv mama’s van kindjes met een congenitale afwijking gaan de zwangerschap beter opnieuw beleven ivm
mama’s van een gezond kindje
-
2
,MISCLASSIFICATIE UITKOMST
2 types:
A. Differen3eel:
= de misclassifica;e vd uitkomst is verschillend tssn:
o exposed & unexposed: bij cohort studie
o OF tssn cases & controles: bij case-control studie
= detec;on bias/ diagnos;c suspicion bias
= bv vrouwen blootgesteld aan hormoon subs;tu;e, gaan meer op controle bij de arts
B. Niet-differen3eel:
= de misclassifica;e vd uitkomst is NIET verschillend vr exposed/unexposed
= 2 mogelijkheden:
o misclassifica;e blootstelling onaVankelijk van uitkomst (bij een case-control studie)
o misclassifica;e uitkomst onaVankelijk van blootstelling (bij een cohort studie)
Bv de uitkomst is enkel gebaseerd op disease code à niet al<jd uitkomst oppikken (zowel bij exposed als bij niet exposed)
DIFFERENTIEEL VS NIET-DIFFERENTIEEL & OR OF RR
- differen'eel
o zowel s:jging als daling v OR of RR is mogelijk
§ ofwel overscha=ng van RR of OR (verder weg van 1)
§ ofwel onderscha=ng van RR of OR (dichter naar 1)
- niet differen'eel
= misclassifica:e is zowel bij exposed als unexposed
à RR of OR zal beetje meer opschuiven naar 1, maar valt mee
!! als onderzoeker is niet-differen'eel minder erg dan differen:eel,
BESLUIT:
HOE CONTROLEREN VR BIAS?
⇒ een goed duidelijk study protocol! → niet mogelijk om te corrigeren in analyse!
1. selec3e bias:
In study protocol:
o duidelijke in- en exclusiecriteria definiëren
2. Informa3e bias:
In study protocol:
o Specificieren hoe je data gaat verzamelen
o Werken met standaard protocol
o bronnen en manier van opvragen moet in beide studiegroepen gelijk zijn
o blindering liefst
PROBLEEM: wnr een bias ontstaat in je onderzoek, kan je niet gaan corrigeren !!
-><- confouding: kan je wel nog corrigeren
3
, Confounding
CONFOUNDER
= een factor die:
- (1) gerelateerd is aan de onderzochte exposure
- (2) zelf een risicofactor is voor de uitkomst
- (3) ligt NIET in het causale pad
HOE AANTONEN?
⇒ berekenen van RR of OR in strata (gestra;ficeerde analyse)
Werkwijze: stel ik denk: roken is een confounder
à ik herhaal mijn analyse en ik bereken mijn OR of RR opnieuw, namelijk:
- een keer voor de groep roken
- en een keer voor de groep niet-roken
à wat levert de RR of OR nu op?
• indien RR of OR zelfde waarde behoudt (zowel in roker groep als in niet-roker groep)
à geen confounder
• indien RR of OR = 1 (zowel in roker groep als in niet-roker groep)
à wel een confounder
HOE CONTROLEREN VOOR CONFOUNDING?
- Studie design
o Restric;e (bv niet-rokers, vrouwen, …)
§ = focussen op bepaald type popula;e
§ maar dan is het niet meer representa;ef voor de hele popula;e
o Matchen
§ = groepen zo gelijk mogelijk maken
§ (geslacht, leeHijd, indexdatum, …)
o Randomisa;e
§ Niet bij observa;oneel onderzoek!
- Analyse
o analyse per stratum
o geadjusteerde analyse
§ = we nemen de confounder mee als een variabele en we kijken wat het effect is op
de odds ra;o
§ Je neemt verstorende variabelen mee in je tabel en gaat zo corrigeren vr de
verstorende variabelen
o propensity score analyse
TYPES CONFOUNDERS:
I. Confounding bij indica;on/contra-indica;on
= Channeling bias
= arts gaat iets voorschrijven ifv de karakteris;eken (& voorgeschiedenis) vd pa;ënt
à de karakteris;eken vd pa;ënt staan meestal niet vermeld in de databases
à kan verkeerd beeld geven in studie
4
bias en confounding kan een groot probleem zijn bij observa;oneel onderzoek
-> Wrm? want bij observa;oneel onderzoek ga je niet randomiseren
COVARIATEN:
= factoren die de associa;e tussen GM en uitkomst kunnen verstoren
Bias
Bias
= een systema;sche fout
• BlijH gelijk, ONGEACHT de sample size
• Bv bij BD meten: je gebruikt een slecht geijkte BD-meter à alle pa;enten zullen foute waarde hebben
-><- random error
Random error:
= een toevallige fout
• Hoe oplosss? kleinere kans door sample size te vergroten (hoe kleiner het belang van de fout je
onderzoekt)
• Bv bij BD meten: onderzoeker is even verward en meet foute BD bij 5 mensen
2 TYPES BIAS:
1. Selec3e bias:
= hoe selecteer je de individuen in de popula;e (wie includeren we in de studie)
= Een inadequate selec;e van onderzoeksdeelnemers
REGEL:
de selec;e tot par;cipa;e moet:
• onaVankelijk zijn vd uitkomst (voor cohort studie)
• onaVankelijk zijn vd blootstelling (voor case-controle studie)
•
HOE VOORKOMEN?
• afvragen is de onderzoekspopula;e (sample) een goede afspiegeling vd bronpopula;e?
• Goed nadenken over:
o de seWng
o selec;eprocedure
o selec;ecriteria (= in-en exclusiecriteria)
• zijn controles aYoms;g uit dezelfde studiepopula;e als de cases?
o Bij case-control-studie
• Exposed deelnemers aYoms;g uit dezelfde studiepopula;e als unexposed deelnemers?
o Bij cohort studie
• Je wilt liefst een hoge response rate in beide groepen (dus niet differen;eel)
Bron populatie = totale populatie
Study populatie = populatie die je opneemt in je studie 1
Sample = populatie die effectief studie meedoet
,Vnl belangrijk bij prospec;eve studies
4 TYPES BINNEN SELECTIE-BIAS:
1) Selec3eve non-respons
= verschil in respons rate door volgende redenenen:
• Socio-economische status (hogere socio-econ status, meer gestudeerd, meer geneigd mee te doen)
• Scholing (meer gestudeerd, meer neiging mee te doen aan onderzoek)
• Stedelijk vs pla_eland (vnl vroeger, mensen op pla9e land minder mobiliteit)
2) Healthy worker/ user effect
= typisch profiel van mensen die meer geneigd zijn om deel te nemen aan onderzoek:
• Mensen met gezondere levenss;jl
• Mensen die vaker deelnemen aan kankerscreening
• Mensen met betere therapietrouw
• Mensen met goede cogni;e
à betere uitkomst, maar niet representa;ef vr iedereen (in realiteit zijn er ook mensen die slechte
therapietrouw hebben)
3) Berkson’s bias
= referral bias = admission rate bias = collider bias
= studie waarbij de sample bestaat uit een zeer specifieke subgroep
• Bv enkel gehospitaliseerden à zij zijn in principe ongezonder
à probleem: par;cipa;e is NIET onaV vd uitkomst/ blootstelling
à resultaat niet representa;ef vr algemene popula;e
4) Zelf-selec3e bias (= volunteer bias)
2. Informa;ebias:
= er werd incomplete of incorrecte data verzameld
à misclassifica;e van uitkomst of exposure
- Vnl probleem bij case-control studies
Types informa;ebias:
1) interviewer bias:
= de resultaten zijn beïnvloed dr de persoon die de ondervraging doet
o vnl bij prospec;ef onderzoek
→ hoe voorkomen?
○ standaard vragenlijst
○ training van ondervragers
○ Blinded drug assessment (= ondervrager heeH geen kennis vd onderzoeksvraag)
2) recall bias
= Informa;e uit het verleden wordt anders gecapteerd voor cases tov controles
o vnl. probleem bij case-controle studies
o bv mama’s van kindjes met een congenitale afwijking gaan de zwangerschap beter opnieuw beleven ivm
mama’s van een gezond kindje
-
2
,MISCLASSIFICATIE UITKOMST
2 types:
A. Differen3eel:
= de misclassifica;e vd uitkomst is verschillend tssn:
o exposed & unexposed: bij cohort studie
o OF tssn cases & controles: bij case-control studie
= detec;on bias/ diagnos;c suspicion bias
= bv vrouwen blootgesteld aan hormoon subs;tu;e, gaan meer op controle bij de arts
B. Niet-differen3eel:
= de misclassifica;e vd uitkomst is NIET verschillend vr exposed/unexposed
= 2 mogelijkheden:
o misclassifica;e blootstelling onaVankelijk van uitkomst (bij een case-control studie)
o misclassifica;e uitkomst onaVankelijk van blootstelling (bij een cohort studie)
Bv de uitkomst is enkel gebaseerd op disease code à niet al<jd uitkomst oppikken (zowel bij exposed als bij niet exposed)
DIFFERENTIEEL VS NIET-DIFFERENTIEEL & OR OF RR
- differen'eel
o zowel s:jging als daling v OR of RR is mogelijk
§ ofwel overscha=ng van RR of OR (verder weg van 1)
§ ofwel onderscha=ng van RR of OR (dichter naar 1)
- niet differen'eel
= misclassifica:e is zowel bij exposed als unexposed
à RR of OR zal beetje meer opschuiven naar 1, maar valt mee
!! als onderzoeker is niet-differen'eel minder erg dan differen:eel,
BESLUIT:
HOE CONTROLEREN VR BIAS?
⇒ een goed duidelijk study protocol! → niet mogelijk om te corrigeren in analyse!
1. selec3e bias:
In study protocol:
o duidelijke in- en exclusiecriteria definiëren
2. Informa3e bias:
In study protocol:
o Specificieren hoe je data gaat verzamelen
o Werken met standaard protocol
o bronnen en manier van opvragen moet in beide studiegroepen gelijk zijn
o blindering liefst
PROBLEEM: wnr een bias ontstaat in je onderzoek, kan je niet gaan corrigeren !!
-><- confouding: kan je wel nog corrigeren
3
, Confounding
CONFOUNDER
= een factor die:
- (1) gerelateerd is aan de onderzochte exposure
- (2) zelf een risicofactor is voor de uitkomst
- (3) ligt NIET in het causale pad
HOE AANTONEN?
⇒ berekenen van RR of OR in strata (gestra;ficeerde analyse)
Werkwijze: stel ik denk: roken is een confounder
à ik herhaal mijn analyse en ik bereken mijn OR of RR opnieuw, namelijk:
- een keer voor de groep roken
- en een keer voor de groep niet-roken
à wat levert de RR of OR nu op?
• indien RR of OR zelfde waarde behoudt (zowel in roker groep als in niet-roker groep)
à geen confounder
• indien RR of OR = 1 (zowel in roker groep als in niet-roker groep)
à wel een confounder
HOE CONTROLEREN VOOR CONFOUNDING?
- Studie design
o Restric;e (bv niet-rokers, vrouwen, …)
§ = focussen op bepaald type popula;e
§ maar dan is het niet meer representa;ef voor de hele popula;e
o Matchen
§ = groepen zo gelijk mogelijk maken
§ (geslacht, leeHijd, indexdatum, …)
o Randomisa;e
§ Niet bij observa;oneel onderzoek!
- Analyse
o analyse per stratum
o geadjusteerde analyse
§ = we nemen de confounder mee als een variabele en we kijken wat het effect is op
de odds ra;o
§ Je neemt verstorende variabelen mee in je tabel en gaat zo corrigeren vr de
verstorende variabelen
o propensity score analyse
TYPES CONFOUNDERS:
I. Confounding bij indica;on/contra-indica;on
= Channeling bias
= arts gaat iets voorschrijven ifv de karakteris;eken (& voorgeschiedenis) vd pa;ënt
à de karakteris;eken vd pa;ënt staan meestal niet vermeld in de databases
à kan verkeerd beeld geven in studie
4
