病例对照研究常见偏倚及其控制是公卫助理医师考试《流行病学》考点，为方便大家复习公卫助理医师考试的相关内容，医学教育网小编将整理的有关资料分享如下：

（一）选择偏倚

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。

（二）信息偏倚

信息偏倚，又称观察偏倚或测量偏倚，是在收集整理信息过程中由于测量暴露与结局的方法有缺陷造成的系统误差。

1．回忆偏倚（recall bias） 病例对照研究主要是调查研究对象既往的暴露情况，由于被调查者记忆失真或不完整造成结论的系统误差。回忆偏倚的产生与调查时间和事件发生时间的间隔长短、事件的重要性、被调查者的构成以及询问技术有关。病例组和对照组的回忆误差可能不一样，病例组的记忆可能较为准确，但也可能容易提供一些自认为与疾病有关的暴露但实际不真实的情况。充分利用客观的记录资料，以及选择不易为人们所忘记的重要指标做调查，并重视问卷的提问方式和调查技巧，有助于减少回忆偏倚。

2．调查偏倚（investigation bias） 调查偏倚可能来自于调查对象及调查者双方。病例与对照的调查环境与条件不同，或者调查技术、调查质量不高或差错，以及仪器设备的问题等均可产生调查偏倚。例如，病例在医院调查，而对照在家调查；调查者对病例与对照的态度不同；有意无意地诱导调查对象以符合设计的病因假设（有人称为诱导偏倚）；病例组的病人可能为了解释他们的疾病，从而过度报告他们的暴露等，均可导致调查偏倚。尽量采用客观指征，选择合适的人选参加调查，认真做好调查技术培训，采取复查等方法做好质量控制，检查条件尽量一致，尽量在同一时间内由同一调查员调查病例和对照，使用的检查仪器应精良，使用前应校准，严格掌握试剂的要求等均可望减少此类偏倚。

（三）混杂偏倚

当我们研究某个因素与某种疾病的关联时，由于某个既与疾病有关系，又与所研究的暴露因素有联系的外来因素的影响，掩盖或夸大了所研究的暴露因素与疾病的联系。这种现象叫混杂（confounding），该外来因素叫混杂因素（confounding factor），造成的偏倚叫混杂偏倚（confounding bias）。在设计时利用限制的方法和配比的方法，资料分析阶段采用分层分析或多因素分析模型处理，可适当控制混杂偏倚。

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