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Bias

Übersetzt aus dem Englischen bedeutet "Bias" "Die Neigung, der Hang, die Zuneigung, Vorliebe, das Vorurteil"(1). In der Epidemiologie bedeutet Bias, dass dem Resultat einer Studie nicht die Intervention (oder allenfalls der Zufall) zugrunde liegt sondern dass es durch einen systematischen Fehler im Design oder in der Auswertung entstanden ist. Im Gegensatz zum zufälligen Fehler heben sich systematische Fehler bei einer genügenden (im Idealfall unendlichen) Anzahl Messungen nicht auf. Murphy umschreibt in seinem Buch "The logic of Medicine" Bias wie folgt: "Irgendein Prozess in der Beweisführung zu irgend einem Zeitpunkt, der dazu führt, dass Resultate produziert werden, die sich systematisch vom "echten" Wert unterscheiden"(2). Bias beeinträchtigt die interne Validität einer Studie und kann deshalb gravierende Folgen haben; im schlimmsten Fall ist die Aussage der Studie gänzlich falsch.

In Studien, die verschiedene Gruppen miteinander vergleichen, können vier Haupttypen von Bias unterschieden werden (Einteilung nach Jüni et al.(3)):

 

Selection Bias

Unterschiede in der Ausgangssituation der Teilnehmergruppen: Selection Bias tritt immer dann auf, wenn die Aufteilung in die Studien bzw. Kontrollgruppen nicht rein zufällig erfolgt, sondern durch - hinsichtlich der Studie - relevante Eigenschaften der Teilnehmer beeinflusst wird.

Beispiel

 

Performance Bias

Unterschiede in den Rahmenbedingungen der zu vergleichenden Gruppen: Sie entstehen immer dann, wenn die zu vergleichend Gruppen sich nicht nur hinsichtlich der untersuchten Exposition bzw. Intervention unterscheiden, sondern auch sonst nicht gleich behandelt bzw. betreut werden.

Beispiel

 

Detection Bias

Unterschiede in der Bewertung der Resultate: Detection Bias entsteht, wenn das Bewerten des Outcomes von der Gruppenzugehörigkeit beeinflusst wird. Die Gefahr für einen Detection Bias besteht vor allem dann, wenn das Bewerten des Outcomes einen gewissen Ermessensspielraum zulässt und/oder von der Interaktion zwischen Proband und Untersucher abhängt.

Beispiel

 

Attrition Bias

Attrition Bias entsteht durch nichteinhalten des Protokolls und vorzeitiges Ausscheiden aus der Studie: Es kann sein, dass eine Gruppe sich weniger als die andere an das Protokoll hält oder dass ihre Teilnehmer vermehrt aus der Studie ausscheiden.

Beilspiel

Es gibt sehr viele Arten von Bias. Die meisten davon lassen sich unter eine dieser vier Kategorien subsumieren. Es ist nicht immer leicht, potentielle Bias zu erkennen.

 

Die bis jetzt besprochenen Bias entstehen bei der Durchführung von Studien. Der Begriff kann jedoch weiter gefasst werden; daraus resultieren zwei weitere Bias:

 

Publication Bias

Nur in ganz wenigen Fachgebieten wird es möglich sein, praktisch alle Publikationen zu lesen. Die Auswahl der Zeitschriften die gelesen werden, kann dazu führen, dass der Leser Opfer von Publication Bias wird.

 

Reader Bias(4,5)

Er entsteht bei der Beurteilung der Resultate einer Studie. Abhängig von Interessen, Kenntnissen und Vorurteilen des Lesers können Resultate subjektiv unterschiedlich bewertet werden. Im extremsten Fall wird nur das herausgelesen, was die vorgefasste Meinung bestätigt.

 

Referenzen

1. Cassels Wörterbuch Deutsch-Englisch Englisch Deutsch.126th ed. München: Compact Verlag; 1989. Bias; p. 44.

2. Murphy EA. The logic of Medicine. Baltimore: John Hopkins University Press; 1976.

3. Jüni P, Altman DG, Egger M. Assessing the quality of randomised controlled trials. In: Egger M, Davey Smith G, Altman DG, , editors. Systematic Reviews in Health Care. Meta-analysis in context. 2nd ed. London: BMJ Publishing Group; 2001. p. 87-108.

4. Owen R. Reader Bias. JAMA 1982; 247:2533-4.

5. Jadad AR. Bias in RCTs: beyond the sequence generation. In: Jadad AR. Randomised Controlled Trials. London: BMJ Books; 1998. p. 28 - 44.

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