第五節 病例對照研究中的偏倚及其控制
一、病例對照研究中常見的偏倚
病例對照研究易產生四類主要偏倚，即選擇偏倚、信息偏倚、錯誤分類偏倚和混雜偏倚。
（一）選擇偏倚（selection bias）
病例對照研究中常因未能隨機抽樣，故易產生選擇偏倚，特別是在醫院選擇病例和對照時，更易產生。由於醫院收治病人時有不同的選擇，病人進醫院時也有不同的選擇，不同病種亦有不同入院條件，造成了不同的進入率，後者使病例組與對照組缺乏可比性。這使研究的病例或對照不能代表有關人群。入院率不同實際上是選擇概率的不同，從而引入了誤差，使無關的某特徵與疾病出現假聯繫，這種偏倚稱選擇偏倚。
（二）信息偏倚（information bias）
常見的有回憶偏倚和調查者偏倚。
1．回憶偏倚指比較組間在回憶過去的暴露史或既往史時，其完整性與準確性存在系統誤差而引起的偏倚。在病例對照研究時，若選用的對照組是來自社區的一般人群，容易產生回憶偏倚，因其對過去的暴露經歷易遺忘或不予重視，而病例組對過去暴露經歷會認真回憶並提供有關信息。
2．調查者偏倚該偏倚是由於調查者事先知道被調查者的患病情況，從而在調查收集資料時，自覺或不自覺地採取不同的方法或不同的深度和廣度去詢問，或者收集有關可疑致病因素，導致兩組間產生系統誤差。
例如研究服用避孕藥婦女患血栓栓塞的危險性，研究者從有關報導中得知避孕藥和血栓形成有聯繫，那末在詢問和記錄有關的資料時，對血栓性靜脈炎的婦女的記錄很可能要比沒有靜脈炎的婦女更為詳細，由此得出的口服避孕藥和血栓栓塞之間的聯繫，可能是採集病史時的偏倚所致。
（三）錯誤分類的偏倚（misclassification bias）
錯誤分類是指將一個調查對象，一個特徵錯誤地分到不是它所屬的類別中。例如將一個病例錯誤地認為是健康人而分到對照組中去，或者將假陽性分到陽性者中，把假陰性分到陰性者中去。暴露因素或者是疾病都會因錯誤分類而發生偏倚。如果診斷驗靈敏度與特異度在兩組相同，或暴露史的真陽性率和真陰性率相同，則錯誤分類的影響是相同的，偏倚會縮小聯繫的強度。相反，如果真陽性率和真陰性率在兩組不同，則錯誤分類的影響在兩組是不同的，偏倚會縮小或誇大聯繫的強度。
（四）混雜偏倚（confounding bias）
混雜偏倚即所研究因素的影響與其他外部因素的影響混在一起，不能分開的狀況。它歪曲了暴露對疾病影響，這種歪曲是由於其他因素是疾病的危險因素並和暴露又有聯繫而引起的，這些其他因素稱混雜因素。年齡、性別和許多疾病與許多暴露都有聯繫，所以是最常見的混雜因素。如在研究吸菸與肺癌的關係中，年齡是一混雜因素，因為年齡與吸菸有聯繫，而且年齡是肺癌的危險因素。所以年齡因素會混雜或歪曲吸菸對肺癌的影響。
二、偏倚的控制
病例對照研究的偏倚應在設計階段、實施階段和資料分析階段加以控制。
設計階段：應加強科學設計。在選擇對象時，儘可能採用隨機抽樣原則，如果在醫院選擇病例，則應從多個醫院選擇研究對象，並儘可能採用新發病例。
實施階段：調查或檢查收集信息時，變量最好有客觀指標，減少調查偏倚。如有無應答對象在設法被查，多做說服動員，重複多次調查，並在分析時無應答的影響作出特別分析。
資料整理分析階段：應注意病例與對照兩組的均衡性。並利用分層分析方法、多因素分析方法處理，以排除混雜因素的作用。