Inhaltsverzeichnis:

Wie wird Confounding in der Epidemiologie kontrolliert?
Wie wird Confounding in der Epidemiologie kontrolliert?

Video: Wie wird Confounding in der Epidemiologie kontrolliert?

Video: Wie wird Confounding in der Epidemiologie kontrolliert?
Video: Confounding, Zufallsfehler und Bias: Häufige Fehlerquellen in Studien 2024, Juni
Anonim

KONFOUNDIERENDE STEUERUNG

In diesem Stadium, verwirrend kann durch Randomisierung, Einschränkung oder Matching verhindert werden. Im Gegensatz zu anderen Arten von Vorurteilen, verwirrend kann auch sein kontrolliert durch Anpassung nach Abschluss einer Studie mit Stratifizierung oder multivariater Analyse.

Ebenso kann man fragen, was an der Epidemiologie verwirrend ist.

Verwirrend ist eine Art systematischer Fehler, die in epidemiologischen Studien auftreten können. Verwirrend ist die Verzerrung des Zusammenhangs zwischen einer Exposition und einem Gesundheitsergebnis durch eine fremde dritte Variable namens a Verwirrung.

Und wie wird Bias in der Epidemiologie kontrolliert? Abrufen Voreingenommenheit kann zu einer Unter- oder Überschätzung des Zusammenhangs zwischen Exposition und Ergebnis führen. Methoden zur Minimierung des Rückrufs Voreingenommenheit umfassen: die Sammlung von Expositionsdaten aus Arbeits- oder Krankenakten oder die Blindheit der Studienteilnehmer hinsichtlich der untersuchten Hypothese.

Wie kontrolliert man außerdem eine Störvariable?

Strategien zur Reduzierung von Confounding sind:

  1. Randomisierung (Ziel ist die zufällige Verteilung von Störfaktoren zwischen den Studiengruppen)
  2. Einschränkung (Einschränkung des Zugangs zur Studie von Personen mit Störfaktoren – Risikoverzerrung an sich)
  3. Matching (von Einzelpersonen oder Gruppen, Gleichverteilung der Confounder anstreben)

Wie reduziert Randomisierung Confounding?

Randomisierung ist eine Technik, die im experimentellen Design verwendet wird, um die Kontrolle über verwirrend Variablen, die nicht konstant gehalten werden können (sollten). Dies reduziert Potenzial für verwirrend durch die Generierung von Gruppen, die in Bezug auf bekannte und unbekannte ziemlich vergleichbar sind verwirrend Variablen.

Empfohlen: