tutorial 1
DESCRIPTION
ciri biasTRANSCRIPT
Bias dan Konfunding
Menilai Hubungan Statistik yang Valid� Kita harus menilai:
� Bias: apakah terjadi sistematik eror dalam studi
Epidemiology (Schneider)
� Confounding: apakah ada faktor luar yang mengganggu hubungan prediktor dan outcomr
� Role of chance: kecenderungan apa yang kita dapat adalah yang “true” di populasi
Bias
� Kesalahan sistematik
� Akibat: distorsi penaksiran parameter populasi sasaran berdasarkan parameter sampel
Epidemiology (Schneider)
sasaran berdasarkan parameter sampel
Chance vs Bias
� Chance disebabkan “random error” (kesalahan random)
� Chance mengarah pada ketidaktepatan hasil
Epidemiology (Schneider)
� Chance mengarah pada ketidaktepatan hasil
� Bias disebabkan oleh “systematic error” (kesalahan sistematis)
� Bias mengarah pada ketidakakuratan hasil
10
12
14
Per Cent
Random ErrorRandom Error
Epidemiology (Schneider)
0
2
4
6
8
0 5 10 15 20 25 30 35
Size of induration (mm)
WHO (www)
10
12
14
Systematic ErrorSystematic Error
Per Cent
Epidemiology (Schneider)
0
2
4
6
8
0 5 10 15 20 25 30
Size of induration (mm)
WHO (www)
Epidemiology (Schneider)
Epidemiology (Schneider)
Jenis Bias
� Seleksi� Kesalahan sistematik dalam memilih subyek
Epidemiology (Schneider)
� Informasi
Bias Seleksi
� Penelitian case control: pengaruh penggunaan estrogen pasca menopause terhadap resiko Ca endometrium
� Kasus (Ca endometrium) cenderung dipilih diantara wanita yang mengalami perdarahan per vaginam
Epidemiology (Schneider)
mengalami perdarahan per vaginam
� Kontrol cenderung dipilih diantara wanita yang tidak mengalami perdarahan per vaginam.
� Padahal perdarahan merupakan tanda yang sering dijumpai pada wanita pemakai estrogen. Sehingga mengakibatkan jumlah kasus terpapar lebih banyak dari yang sebenarnya
Bias Seleksi� Bias Berksonian
� Ada hubungan palsu antara penyakit dan karakteristij pasien oleh karena sudah terdapat perbedaan probabilitas masuk ke
Epidemiology (Schneider)
terdapat perbedaan probabilitas masuk ke rumah sakit pada mereka yang punya penyakit dan tidak punya penyakit, dan dengan karakteristik yang diteliti
� Berkson J. Limitations of the application of fourfo ld table analysis to hospital data. Biometrics 1946;2:47-53
Bias Seleksi� Bias Respon
� Mereka yang setuju untuk berpartisipasi dalam penelitian mungkin berbeda dengan
Epidemiology (Schneider)
dalam penelitian mungkin berbeda dengan mereka yang menolak untuk berpartisipasi
� Bias Non-responden
� Sukarela mungkin berbeda dengan mereka yang tidak
Bias Seleksi� Bias Berksonian
� Ada hubungan palsu antara penyakit dan karakteristij pasien oleh karena sudah terdapat perbedaan probabilitas masuk ke
Epidemiology (Schneider)
terdapat perbedaan probabilitas masuk ke rumah sakit pada mereka yang punya penyakit dan tidak punya penyakit, dan dengan karakteristik yang diteliti
� Berkson J. Limitations of the application of fourfo ld table analysis to hospital data. Biometrics 1946;2:47-53
Bias Informasi� Interviewer
� Recall
� Observer
Epidemiology (Schneider)
� Observer
� Loss to follow up
� Hawthorne Efek
� Surveillance Bias
� Missclassification Bias
� Bias interviewer – pengetahuan
pewawancara bisa mempengaruhi struktur pertanyaan dan presentasi pertanyaan, sehingga mempengaruhi respon
Epidemiology (Schneider)
� Bias Recall – mengingat kejadian 3 bulan
yang lalu ????
� Bias Observer – observer sudah punya
ekspektasi tersendiri dengan hasil pemeriksaannya
Epidemiology (Schneider)
� Loss to follow -up – mereka yang LFU
mungkin punya gambaran yang yang berbeda dengan yang mengikuti studi sampai selesai
� Efek Hawthorne – orang akan berperilaku
berbeda jika dia tahu bahwa sedang diamati
Bias Surveillance – grup yang diketahui
Epidemiology (Schneider)
� Bias Surveillance – grup yang diketahui mempunyai paparan atau penyakit lebih diperhatikan dibandingkan dengan group pembanding
� Bias Misclassification – error terjadi ketika salah mengklasifikasikan penyakit ataupun paparan
Epidemiology (Schneider)
ataupun paparan
Misclassification Bias (cont.)
2501001501005050Nonexposed15050100Exposed
TotalControlsCases
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
True Classification
250100150
905040Nonexposed16050110Exposed
TotalControlsCases
OR = ad/bc = 2.8; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.6
Differential misclassification - Overestimate exposure for 10 cases, inflate rates
Misclassification Bias (cont.)
Cases Controls Total
Exposed 100 50 150
Nonexposed 50 50 100
150 100 250
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
True Classification
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
Cases Controls Total
Exposed 90 50 140
Nonexposed 60 50 110
150 100 250
OR = ad/bc = 1.5; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.2
Differential misclassification - Underestimate exposure for 10 cases, deflate rates
Misclassification Bias (cont.)
Cases Controls Total
Exposed 100 50 150
Nonexposed 50 50 100
150 100 250
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
True Classification
Cases Controls Total
Exposed 100 40 140
Nonexposed 50 60 110
150 100 250
OR = ad/bc = 3.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.6
Differential misclassification - Underestimate exposure for 10 controls, inflate rates
Misclassification Bias (cont.)
2501001501005050Nonexposed15050100Exposed
TotalControlsCases
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
True Classification
Cases Controls Total
Exposed 100 60 160
Nonexposed 50 40 90
150 100 250
OR = ad/bc = 1.3; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.1
Differential misclassification - Overestimate exposure for 10 controls, deflate rates
Misclassification Bias (cont.)
Cases Controls Total
Exposed 100 50 150
Nonexposed 50 50 100
150 100 250
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
True Classification
OR = ad/bc = 2.0; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
Cases Controls Total
Exposed 110 60 170
Nonexposed 40 40 80
150 100 250OR = ad/bc = 1.8; RR = a/(a+b)/c/(c+d) = 1.3
Nondifferential misclassification - Overestimate exposure in 10 cases, 10 controls – bias towards null
� Bias muncul pada desain dan pelaksanaan study.
Epidemiology (Schneider)
� Bias bisa dievaluasi tetapi tidak bisa diperbaiki pada tahap analisa.
Bias: solusi?
� Sedikit atau bahkan tidak ada yang bisa dilakukan untuk memperbaiki bias begitu hal ini terjadi.
� Bisa dihindari saat desain dan pelaksanaan studi
Epidemiology (Schneider)
� contoh: menggunakan kriteria yang sama untuk memilih kasus dan kontrol, dapatkan semua catatan informasi yang relevan, pencapaian partisipasi yang tinggi, pertimbangkan pola diagnostik dan rujukan.
END
Epidemiology (Schneider)
Controls for Bias� Be purposeful in the study design to minimize the
chance for bias� Example: use more than one control group
� Define, a priori, who is a case or what constitutes exposure so that there is no overlap� Define categories within groups clearly (age groups, � Define categories within groups clearly (age groups,
aggregates of person years)
� Set up strict guidelines for data collection� Train observers or interviewers to obtain data in the same
fashion
� It is preferable to use more than one observer or interviewer, but not so many that they cannot be trained in an identical manner
� Randomly allocate observers/interviewer data collection assignments
� Institute a masking process if appropriate� Single masked study – subjects are unaware of
whether they are in the experimental or control group
Controls for Bias (cont)
whether they are in the experimental or control group
� Double masked study – the subject and the observer are unaware of the subject’s group allocation
� Triple masked study – the subject, observer and data analyst are unaware of the subject’s group allocation
� Build in methods to minimize loss to follow -up