1 / 42

Bias & Confounder

Bias & Confounder. Ram Rangsin MD MPH DrPH. คำถามการวิจัย 2 ระดับ : การวัด. ขนาดของปัญหา (วัดการเกิดโรค) “เชิงพรรณนา” ความชุก Prevalence อุบัติการ Incidence ความสำพันธ์ของปัจจัยต่อการเกิดปัญหา (วัดขนาดของความสัมพันธ์) “เชิงวิเคราะห์” Relative Risk ====> Cohort Study

maalik
Télécharger la présentation

Bias & Confounder

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Bias & Confounder Ram Rangsin MD MPH DrPH

  2. คำถามการวิจัย 2 ระดับ : การวัด • ขนาดของปัญหา (วัดการเกิดโรค) “เชิงพรรณนา” • ความชุก Prevalence • อุบัติการ Incidence • ความสำพันธ์ของปัจจัยต่อการเกิดปัญหา (วัดขนาดของความสัมพันธ์) “เชิงวิเคราะห์” • Relative Risk ====> Cohort Study • Odds Ratio ====> Case-Control Study • Prevalence Rate Ratio ====> Cross-Sectional Study

  3. การใช้ระบาดวิทยาในการค้นหาสาเหตุของการเกิดโรคการใช้ระบาดวิทยาในการค้นหาสาเหตุของการเกิดโรค Cause สาเหตุ Effect ผล • RISK FACTOR (ปัจจัยเสี่ยง) • Cigarette DISEASE (การเกิดโรค) Lung Cancer

  4. เราอาจ สรุปการศึกษาผิด ได้ สรุปการศึกษาความสัมพันธ์ผิดได้จาก 3 สาเหตุ • I. ความบังเอิญ CHANCE • II. อคติ BIAS • III. ปัจจัยที่ 3 หรือ ตัวกวน 3rd VARIABLES : Confounder

  5. I. ความบังเอิญ Chance • การวัดต่างๆในการวิจัยเกิดจากการสุ่มตัวอย่าง • จำนวนตัวอย่าง มีความสำคัญต่อความถูกต้อง ของการประมาณค่าของค่าที่แท้จริงในธรรมชาติ กับค่าที่ได้จากการวิจัย • Number of sample == Validity

  6. Size of the problems • Prevalence • Incidence • Mean • Prevalence of HT in this population • = 30% • 95% CI = 25 - 36% • Mean fasting blood glucose of the population • = 126 mg/mL • 95% CI = 80 - 160 %

  7. Confidence interval of the estimates • Prevalence of HT in this population = 30% (95% CI = 25 - 36% • ได้มาจากการศึกษาความดันจากการสุ่มคน 1000 คน มาจากชุมชนแห่งหนึ่ง • หากทำการสุ่มใหม่ เลือกคน 1000 คนมาวัดความดันอีกเป็นจำนวน 100 ครั้ง ค่า Prevalence ที่ได้จะมี 95 ครั้งที่ตกอยู่ในช่วง 25 - 36 % • มีความเชื่อมั่นถึง 95% ว่า Prevalence of HT ในประชากรนี้จะอยู่ระหว่าง 25 - 36%

  8. I. Chance: Precision of CI • Larger sample size provides more narrow interval • N=1000 : 30% (95%CI 25 - 36%) • N=100 : 30% (95% CI 9 - 58 %) N = 1000 N = 100 30%

  9. I. Chance: P value • สำหรับการเปรียบเทียบ ตั้งแต่ 2 กลุ่มขึ้นไป • P value จะบอก ร้อยละ ของความน่าจะเป็น (probability) ของการสรุปผิด • ยอมรับที่ 25% หรือ 0.05 • ความสัมพันธ์ระหว่าง • จำนวนของกาแฟที่ดื่มในแต่ละวัน (แก้ว) • การเกิดมะเร็งกระเพาะอาหาร • RR = 3.6 - c2 , P value = 0.35

  10. II. อคติ (Bias) • การสรุปผิดที่เกิดจาก • การคัดเลือกกลุ่มที่มาเปรียบเทียบที่ไม่ยุติธรรม • หรือการวัดค่าของ exposure หรือ outcome ที่ไม่ยุติธรรม • ทำให้เกิดค่าของความสัมพันธ์ Relative Risk, Odds Ratio, Prevalence Rate Ratio ที่ผิดไปจากความเป็นจริงในธรรมชาติ

  11. อคติ (bias) มี 2 ชนิด • การคัดเลือกกลุ่มที่มาเปรียบเทียบที่ไม่ยุติธรรม (Selection bias) • การวัดค่าของ exposure หรือ outcome ที่ไม่ยุติธรรม (Information bias)

  12. Selection bias • ความผิดพลาดที่เกิดจากขั้นตอนการคัดเลือกประชากรที่มาศึกษาที่ไม่เหมาะสม • มีการคัดเลือกประชากรที่เข้ามาในการศึกษาที่ไม่เท่าเทียมกันของกลุ่มที่นำมาเปรียบเทียบทั้งสอง ซึ่งการเลือกนั้นไปเกี่ยวข้องกับ • สถานะของการเป็น case การเป็น control • สถานะของการมี หรือไม่มี ปัจจัยที่ต้องการศึกษา

  13. II. Bias • A systematic error that results in an incorrect estimate of the association between exposure and outcome • Note: Chance is random error -- not systematic. Therefore, tests exist based on probability • There is no way to correct for bias later!

  14. มะเร็งตับอ่อน VS การดื่มกาแฟ • Cases : ผู้ที่ผลชิ้นเนื้อจากการผ่าตัดระบุว่าเป็นมะเร็งตับอ่อน • Controls : ผู้ป่วยที่เข้ารับการนอนรักษาในหน่วยทางเดินอาหาร • Odds Ratio การดื่มกาแฟต่อการเกิดมะเร็งตับอ่อน > 5 cups/day = 2.6 • ท่านเห็นด้วยกับผลสรุปของความสัมพันธ์หรือไม่? Why?

  15. Selecting Controls • Coffee and pancreatic cancer, MacMahon B et al. NEJM 1981 • การดื่มกาแฟมีความสัมพันธ์กับการเกิดโรคมะเร็งตับอ่อน • Controls ถูกเลือกมาจากผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาในหน่วยทางเดินอาหารที่ไม่ได้เป็นมะเร็งตับอ่อน • ผู้เชี่ยวชาญในเรื่องโรคทางเดินอาหารมักจะรักษาผู้ป่วยที่มีโรคทางเดินอาหารต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งพวก โรคกระเพาะอาหารอักเสบ และ โรคหลอดอาหารอักเสบ ซึ่งผู้ป่วยพวกนี้มักมีการลดระดับหรืองดการดื่มกาแฟอยู่แล้ว • กลุ่ม Control ไม่เป็นโรคมะเร็งตับอ่อน นี้มีพฤติกรรมการดื่มกาแฟที่ผิดไปจากประชากรทั่วไปที่ควรจะเป็น

  16. Case Control A B No Pancreatic CA Pancreatic CA Exposed D C Not Exposed Coffee Consumption NO Coffee Consumption Unrealistic Odds Ratio (BIAS)

  17. อคติ (bias) มี 2 ชนิด • การคัดเลือกกลุ่มที่มาเปรียบเทียบที่ไม่ยุติธรรม (Selection bias) • การวัดค่าของ exposure หรือ outcome ที่ไม่ยุติธรรม (Information bias)

  18. Information Bias

  19. ทารกพิการแต่กำเนิด VS การได้รับรังสี X-ray ขณะตั้งครรภ์ • สัมภาษณ์ประวัติของการได้รับรังสี X-ray ขณะตั้งครรภ์ • มารดาที่มีบุตรพิการแต่กำเนิดจะพยายามอย่างยิ่งในการจดจำรายละเอียดของสาเหตุต่างๆ ที่ทำให้เกิดความพิการรวมถึงการได้รับ • ในขณะที่มารดาที่มีบุตรปกติแข็งแรงดีนั้นไม่ได้พยายามจดจำหรือตอบการให้สัมภาษณ์ใน รายละเอียดที่เท่าเทียมกัน

  20. Case Control Malformation+ No Malformation A B Exposed D C Not Exposed Hx of radiation No Hx of radiation Unrealistic Odds Ratio (BIAS)

  21. Confounderตัวกวน (ปัจจัยที่ 3)

  22. III. Confounder • จากการวิจัยพบความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นจริง ๆ • ซึ่งอาจเกิดจากปัจจัยที่ 3 ที่เกี่ยวข้องกับ ปัจจัยและการเกิดโรค ที่กำลังศึกษา • การดื่ม Alcohol VS การเกิดมะเร็งปอด • ปัจจัยที่ 3  การสูบบุหรี่ • ปัจจัยที่ 3 ที่มีผลต่อความสัมพันธ์ที่สังเกตเห็น เป็นไปได้ 2 ประการ ; - Confounder - Effect modifier or Interaction

  23. Alcohol VS Lung Cancer OR = 800x800 = 4 200x200

  24. Alcohol VS CA Lung • Odds Ratio = 4 • ผู้ที่ดื่ม Alcohol มีโอกาสเป็นมะเร็งปอดมากกว่าผู้ที่ไม่ดื่ม 4 เท่า • ผลที่ได้นี้มาจากการศึกษาที่ไม่มี Bias • เป็นปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นจริง • แต่มันจะเหมาะสมที่จะรายงานผลการศึกษาแบบนี้หรือไม่?

  25. Alcohol VS CA Lung • มีความเป็นไปได้ไหมที่ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นนั้นจริง ๆ แล้ว เกิดจากปัจจัยอื่น • ในความเป็นจริงในธรรมชาติ Alcohol อาจไม่ได้เป็นต้นเหตุ ของการเกิดมะเร็งปอดก็ได้ • Alcohol อาจเป็นเพียงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นมาพร้อม ๆ กัน จากความสัมพันธ์ที่แท้จริงของปัจจัยอื่น • มาคิดดูซิ ถึงผลของการสูบบุหรี่ กับความสัมพันธ์คู่นี้ ระหว่าง Alcohol กับ มะเร็งปอด

  26. OR = 800x800 = 4 200x200 SMOKE NON – SMOKE OR = 1 OR = 1

  27. Confounder • Alcohol : CA Lung  OR = 4 (Crude OR) • ในกลุ่มผู้ที่สูบบุหรี่ • Alcohol : CA Lung  OR = 1 (Adjusted OR) • No association between Alcohol and CA lung • ในกลุ่มผู้ที่ไม่สูบบุหรี่ • Alcohol : CA Lung  OR = 1 (Adjusted OR) • No association between Alcohol and CA lung

  28. Confounder • Alcohol : CA Lung  OR = 4 • แยกตารางการวิเคราะห์ (Stratified by smoking status) • ปรากฏว่าไม่พบความสัมพันธ์ระหว่าง: Alcohol and CA lung • หลังจาการลบอิทธิพลของการสูบบุหรี่ลง (After adjusting for smoking status) • ปรากฏว่าไม่พบความสัมพันธ์ระหว่าง: Alcohol and CA lung

  29. Confounder • Smoking  Alcohol Drinking • Smoking  CA Lung • การสูบบุหรี่เป็น confounder สำหรับความสัมพันธ์ ระหว่าง Alcohol และ CA lung

  30. Confounder • Association between CHD and Smoking smokers nonsmokers CHD 305 58 363 no CHD 345 292 637 650 350 1000 • RR = 2.8

  31. Confounder • Gender M/F might be a confounder of the association • Gender  CHD • Gender  Smoking

  32. Stratification by gender • What is the RR among Men? • What is the RR among Women?

  33. Calculate stratum – specific measures of association... STRATUM 1: MEN smkrs nonsmkrs CHD 300 50 350 NO CHD 300 150 450 600 200 800 STRATUM 2: WOMEN smkrs nosmkrs CHD 5 8 13 NO CHD 45 142 187 50 150 200 RR = 2.0 RR = 1.9

  34. IS THERE A CONFOUNDER? • CRUDE RR for smoking and CHD =2.8 • STRATUM-SPECIFIC RR for smoking and CHD with gender as a potential confounder... MEN RR = 2.0 WOMEN RR = 1.9 roughly the same • Do Breslow- Day tests • Gender confounds the association between smoking and CHD because the crude RR of 2.8 is NOT the same as the stratum-specific RR’s of approx. 2.0

  35. Smoking VS CHD • Smoking  CHD : RR = 2.8 (Crude RR) • After adjusting for gender • Smoking  CHD : RR ~ 2 (Adjusted RR) • Gender confound the association between smoking and CHD • Gender or Sex increases the effect of smoking

  36. การจัดการกับ Confounder • ทบทวนการวิจัยที่เกี่ยวข้องหา Confounder ที่สำคัญ ที่เกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ที่กำลังศึกษา • Matching (in case-control study) • Matched by Smoking status • Matched by Gender • Stratified analysis Mantel Haenszel Method • Multivariate analysis

  37. Confounder Alcohol CA Lung • Related to the disease outcome SMOKING CA Lung OR or RR > 1 • Related to the exposure SMOKING Alcohol OR or RR > 1

  38. Confounder Alcohol CA Lung SMOKING Alcohol CA Lung SMOKING

  39. Confounder • Not be an intermediate of the association between the exposure and the outcome Time to AIDS Death HIV-1 RNA

  40. Confounder • Not be an intermediate of the association between the exposure and the outcome HIV-1 RNA Time to AIDS Death CD+4 Level

  41. Confounder • Not be an intermediate of the association between the exposure and the outcome Time to AIDS Death HIV-1 RNA CD+4 Level HIV-1 RNA Time to AIDS Death CD+4 Level

  42. Exercise • The effect of Non-regular exercise during young adult on the development of MI was different in each gender • The effect was higher among Men than Women. • Among men, those who had a history of non-regular exercise during young adult had 4.8 times more likely to develop MI than those who had a history of regular exercise • Among women, those who had a history of non-regular exercise during young adult had 1.7 times more likely to develop MI than those who had a history of regular exercise

More Related