Bias di Selezione — Bias di Berkson — Concorso SSM MCQ

Correct answer: B — Bias di selezione (in particolare bias di Berkson o bias di ammissione ospedaliera) — i casi e i controlli reclutati in ambito ospedaliero non sono rappresentativi della popolazione generale, perché la probabilità di ricovero dipende da fattori multipli; questo distorce le associazioni; gli ortopedici possono avere prevalenze diverse di esposizione (es. caffè) rispetto alla popolazione generale per ragioni indipendenti dall'IMA

I bias sono errori sistematici (non riducibili aumentando la dimensione del campione) che distorcono la stima dell'associazione esposizione-outcome. Categorie principali: 1) BIAS DI SELEZIONE: errore sistematico nella selezione dei partecipanti che fa sì che il campione non rappresenti la popolazione target o che i gruppi confrontati differiscano in modo non casuale per caratteristiche legate all'esposizione/outcome. Sottotipi: (a) Bias di Berkson (bias di ammissione ospedaliera) — usare casi e controlli ospedalieri; chi è ricoverato lo è per ragioni multiple, alterando le distribuzioni di esposizione; (b) Healthy worker effect — lavoratori più sani della popolazione generale; (c) Bias di sopravvivenza (survivorship bias); (d) Bias di non-risposta; (e) Loss to follow-up differenziale; (f) Volunteer bias. 2) BIAS DI INFORMAZIONE: errori nella raccolta dati. Sottotipi: (a) Bias di richiamo (recall bias) — i casi (specie con malattia grave/cronica) ricordano meglio o di più le esposizioni passate rispetto ai controlli (classico nei caso-controllo retrospettivi su esposizioni infanzia/gravidanza); (b) Misclassificazione (differenziale o non differenziale dell'esposizione/outcome); (c) Bias dell'intervistatore; (d) Bias di osservatore (observer bias); (e) Bias di pubblicazione (publication bias) — studi positivi più pubblicati. 3) CONFONDIMENTO: una variabile associata sia all'esposizione che all'outcome distorce l'associazione (es. fumo confonde la relazione caffè-IMA perché chi beve caffè spesso fuma e fumare aumenta IMA — solo aggiustamento statistico/stratificazione/restrizione/matching/randomizzazione lo controlla). Strategie di prevenzione: 1) Bias selezione → reclutamento da popolazione generale, controlli appropriati (population-based o ospedalieri ma con attenzione), tassi di partecipazione elevati; 2) Bias informazione → raccolta dati in cieco, fonti oggettive (cartelle, registri), questionari standardizzati; 3) Confondimento → randomizzazione (RCT), restrizione, matching, stratificazione, modelli multivariati, analisi di sensibilità.

Reference: Last Dictionary of Epidemiology, 2014