关于病例对照研究主要偏倚及其控制考点-选择偏倚，医学教育网编辑整理相关内容如下，希望对大家复习公卫执业医师《流行病学》相关内容有帮助。

在病例对照研究中，因选人的研究对象与未选人的研究对象在某些特征上存在差异而引起的系统误差称为选择偏倚。

1．入院率偏倚（admission rate bias） 也称Berkson偏倚。当利用医院病人作为病例和对照时，由于对照是医院的某一部分病人，而不是全体目标人群的一个随机样本；又由于病例只是该医院或某些医院的特定病例，因为病人对医院及医院对病人双方都有选择性，所以作为病例组的病例也不是全体病人的随机样本，因而难免产生偏倚，特别是因为各种疾病的入院率不同导致病例组与对照组某些特征上的系统差异。设计阶段宜尽量随机选择研究对象或在多个医院选择对象可减少入院率偏倚。

2．现患病例-新发病例偏倚（prevalence-incidence bias） 又称奈曼偏倚（Neyman bias）。如果调查对象选自现患病例，即存活病例，所得到的信息中，很多信息可能只与存活有关，而未必与该病的发病有关，从而高估了某些暴露因素的病因作用。另一种情况是，某病的幸存者改变了生活习惯，从而降低了某个危险因素的水平，或当他们被调查时夸大或缩小了病前生活习惯上的某些特征，导致某一因素与疾病的关联误差。调查时明确规定纳入标准为新发病例，可减少偏倚程度。

3．检出症候偏倚（detection signal bias） 也称暴露偏倚（unmasking bias）。病人常因某些与致病无关的症状就医，从而提高了早期病例的检出率，致使过高地估计了暴露程度而产生的系统误差。一个典型的例子是1975年Ziel所做的妇女服用复方雌激素与子宫内膜癌关系的病例对照研究。服用复方雌激素的妇女因导致阴道出血而就医，故被发现有早期子宫内膜癌的机会增多。从而得出复方雌激素与子宫内膜癌有关联的错误结论。持反对意见的人对同一所医院肿瘤科和妇科中患子宫内膜癌的病例重新做了调查，发现服雌激素的病例中有79％为早期病例，而在未服用者中只有58％为早期病例，说明了偏倚的存在。如果在收集的病例中同时包括早、中、晚期病人，则检出病例中此类暴露的比例会趋于正常，偏倚因此可得到纠正。

4．时间效应偏倚（time effect bias） 对于肿瘤、冠心病等慢性疾病，从开始暴露于危险因素到出现病变，往往经历一个较长的时间过程。因此，在开展病例对照研究时，那些暴露后即将发生病变的人、已发生早期病变而不能检出的人、或在调查中已有病变但因缺乏早期检测手段而被错误地认为是非病例的人，都可能被选人对照组，由此而产生了结论的误差。在调查中尽量采用敏感的疾病早期检查技术，或开展观察期充分长的纵向调查，则可以尽可能地控制时间效应偏倚。

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