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选 择 偏 倚

选择偏倚(selection bias)主要产生于研究的设计阶段，是由于研究对象的选择不当造成的， 即选入的研究对象与未入选的研究对象在某些特征上存在差异而引起的误差。在病例对照研 究中，主要表现为病例不能代表目标张博士医考网http://www.guojiayikao.com人群中病例的暴露特征，或对照不能代表目标人群暴露的 特征。

(一)常见的选择偏倚

1. 入院率偏倚(admission rate bias) 也叫伯克森偏倚(Berkson bias)。在以医院为基础的 病例对照研究中常发生这种偏倚。当利用医院病人作为病例和对照时，由于所选的对照仅是某 种或某些疾病病人中的一部分，而不是目标人群的随机样本，病例也只是该医院或某些医院的 特定病例，而且由于医院的医疗条件、病人的居住地区及社会经济文化等多方面因素的影响，病 人对医院以及医院对病人都有一定的选择性，因此作为病例组的病例也不是全体病人的随机样 本。特别是因为各种疾病的入院率不同极易导致病例组与对照组在某些特征上产生系统误差。

2. 现患病例-新发病例偏倚( prevalence-incidence bias) 也称奈曼偏倚(Neyman bias)。病 例对照研究中的研究对象如果选自现患病例，特别是病程较长的现患病例，所得到的暴露信息 可能与存活有关而与发病无关，或者是由于疾病而改变了原有的一些暴露特征(如生活习惯), 与新发病例所提供的暴露信息有所不同，其结果可能将存活因素等作为疾病发生的影响因素， 夸大或缩小了研究因素与研究疾病的真实关系。

3. 检出症候偏倚( detection signal bias) 也称暴露偏倚(unmasking bias)。某因素虽不是病 因，但其存在有利于某些体征或症状出现，病人常因这些与疾病无关的症状而就医，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，而产生系统误差。

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