Protopathische Bias: Simple Explanation + Examples

Protopathische bias treedt op wanneer een blootstelling wordt gestart (of gestopt) als reactie op een symptoom van de ziekte (resultaat) dat nog niet is gediagnosticeerd. Dit leidt tot een onjuiste conclusie over het causale verband tussen blootstelling en resultaat.

deze bias is vooral bekend in farmacoepidemiologische studies waarbij:

  • de blootstelling is het voorschrijven van een geneesmiddel
  • het resultaat is een ziekte

Protopathische bias kan op 1 of 2 manieren voorkomen, Hier is een stap-voor-stap uitleg van hoe dit kan gebeuren:

1 – ofwel een blootstelling wordt gestart als reactie op een symptoom van de niet-gediagnosticeerde ziekte, dan:

  • na enige tijd zal de ziekte gediagnosticeerd worden
  • de blootstelling zal lijken te voorafgaan aan de ziekte
  • we zullen ten onrechte concluderen dat de blootstelling de ziekte veroorzaakte

2- of een blootstelling wordt gestaakt als reactie op een symptoom van de niet-gediagnosticeerde ziekte, dan:

  • na enige tijd zal de ziekte gediagnosticeerd worden
  • vermijding van de blootstelling zal lijken te voorafgaan aan de ziekte
  • we zullen ten onrechte concluderen dat de blootstelling beschermend is tegen de ziekte

Protopathische bias beïnvloedt observationele studies waarbij de keuze van wie de blootstelling krijgt en wie niet wordt gerandomiseerd.

het werkt door oorzaak en gevolg valselijk om te keren — een fenomeen dat omgekeerde causatie wordt genoemd.

voorbeelden van protopathische bias

in deze sectie zullen we teruggaan naar 1980 om 2 voorbeelden te bestuderen:

  1. wanneer een geneesmiddel wordt voorgeschreven als reactie op vroege symptomen van een ziekte.
  2. wanneer een geneesmiddel wordt gestaakt als reactie op vroege symptomen van een ziekte

laten we beginnen!

onderstaande voorbeelden werden besproken in het probleem van “Protopathische Bias” in Case-Control Studies, 1980.

oestrogeenvoorschrift beïnvloed door symptomen van endometriumkanker

:

  • een casusgroep: vrouwen met endometriumkanker
  • een controlegroep: vrouwen met andere diagnoses dan baarmoederkanker

controledieren werden vergeleken op leeftijd en ras met elk lid van de Patiëntengroep.

gegevens over de blootstelling aan oestrogeen en de reden voor die indicatie werden verzameld.

uit de resultaten blijkt dat veel van deze vrouwen oestrogeen kregen voorgeschreven en dat sommige vrouwen reageerden op baarmoederbloedingen, een symptoom van kanker.:

in dit geval, kan de protopathische vooringenomenheid voorkomen aangezien het oestrogeengebruik de diagnose van baarmoederkanker voorafgaat en zo schijnt om baarmoederkanker te veroorzaken:

om onderzoek Naar het effect van protopathic vooringenomenheid van de onderzoekers besloten het voor het berekenen van 2 odds ratio ‘ s voor de relatie tussen oestrogeen recept en baarmoederkanker:

  1. De eerste inbegrip van gevallen en controles voor wie oestrogeen was voorgeschreven voor de behandeling van baarmoeder bloeding
  2. De tweede exclusief deze groep

met uitzondering van de groep aan wie oestrogeen was voorgeschreven voor de behandeling van baarmoeder bloeden uit hun analyse de auteurs waren in staat om het verwijderen van de invloed van protopathic bias.

hun resultaten laten inderdaad een daling van 10% van de odds ratio zien wanneer de invloed van protopathische bias werd verwijderd.

deze gestratificeerde analyse die we zojuist beschreven is belangrijk om 2 redenen:

  1. het controleert de aanwezigheid van protopathische bias: door aan te tonen dat oestrogeen kan worden beïnvloed door symptomen van endometriumkanker
  2. het kwantificeert het effect van protopathische bias: in dit geval was het een toename van 10% in de odds ratio

stoppen met orale anticonceptiva als reactie op vroege symptomen van benigne borstziekte

vroege symptomen van benigne borstziekte kunnen pijn en gevoeligheid van de borst omvatten.

na verloop van tijd kan een waarneembare knobbel worden opgemerkt die leidt tot de diagnose van benigne borstziekte:

deze vroege goedaardige symptomen van borstaandoeningen (zoals pijn en gevoeligheid van de borsten) kunnen door artsen worden beschouwd als mogelijke contra-indicaties voor:

  • begonnen met het gebruik van orale anticonceptiva
  • voortgezet gebruik van orale anticonceptiva

Janerich et al. gevonden dat significant meer vrouwen met goedaardige borstziekte werden geadviseerd door hun artsen om orale anticonceptiva te stoppen om redenen die verband houden met borstklachten:

en omdat er minder orale anticonceptiva worden gebruikt voorafgaand aan de diagnose van goedaardige borstziekte, zal het gebruik van orale anticonceptiva minder geassocieerd lijken te zijn met goedaardige borstziekte:

dit zal leiden tot protopathische vooringenomenheid omdat we ten onrechte zouden kunnen geloven dat orale anticonceptiva beschermend zijn tegen goedaardige borstziekte.

hoe protopathische vertekening te vermijden

als we enige reden hebben om aan te nemen dat symptomen van een nog niet gediagnosticeerde ziekte de blootstelling kunnen beïnvloeden, moeten we enkele beschermende maatregelen nemen om protopathische vertekening te voorkomen.

Protopathische bias kan op 2 manieren worden behandeld:

met uitzondering van de groep van personen die waren blootgesteld, in reactie op de symptomen van de nog niet gediagnosticeerd uitkomst

Dit kan gedaan worden door het uitvoeren van de analyse twee keer (d.w.z. het berekenen van 2 odds ratio ‘ s zoals we zagen in voorbeeld 1 hierboven):

  • Een met inbegrip van gevallen die werden voorgeschreven geneesmiddel in reactie op de symptomen van de niet-gediagnosticeerde ziekte
  • En een exclusief deze groep

En vervolgens te vergelijken met de resultaten van beide analyses identificeren en kwantificeren van protopathic bias.

deze benadering wordt beperkt door ons vermogen om de groep deelnemers te identificeren die de blootstelling kregen als reactie op symptomen van de nog niet vastgestelde uitkomst, wat niet altijd mogelijk is.

door toepassing van een vertragingstijd in de blootstellingsdefinitie

houdt deze benadering in dat een specifieke periode vóór de diagnosedatum van de beoordeling van de blootstelling wordt uitgesloten.

in eenvoudige termen negeren we alle blootstellingen die tijdens de vertraging optreden:

Wat is de beste vertragingstijd die moet worden toegepast?

helaas is er geen enkel antwoord op deze vraag, aangezien dit in hoge mate afhangt van de ziekte die wordt onderzocht.

kunt u in het bijzonder een schatting maken van de periode waarin de ziekte / het resultaat onopgemerkt kan blijven terwijl u enkele symptomen vertoont die de blootstelling kunnen beïnvloeden?

Als u dat niet kunt, blijft er in principe 2 opties over:

  1. ofwel om dezelfde vertragingstijd toe te passen die werd gebruikt in eerdere soortgelijke onderzoeken (indien dergelijke studies bestaan)
  2. of om de vertragingstijd analytisch te bepalen met behulp van gegevens uit uw eigen onderzoek

Wat is het probleem van het kiezen van de juiste vertragingstijd?

het kiezen van een bijna optimale vertraging is belangrijk omdat:

  • een kortere dan optimale vertragingstijd zal leiden tot onvolledige controle van protopathische bias
  • en een langere vertragingstijd zal leiden tot uitsluiting van blootstellingen die Causaal in verband kunnen worden gebracht met de uitkomst

een methode voor het bepalen van de vertragingstijd met behulp van uw eigen studiegegevens omvat licht complexe statistische methoden en wordt in detail uitgelegd in Tamim et al.

echter, Ik zal een kort overzicht geven van deze methode:

eerst berekenen we de odds ratio van de associatie tussen blootstelling en resultaat voor verschillende waarden van de vertraging.

Dan we ze in kaart brengt, zoals hieronder weergegeven:

Uit deze figuur kunnen we zien dat:

  • De odds ratio is de eerste daalt als de lag-time wordt groter: dit is te verwachten wanneer de belichting is in verband met de vroege symptomen van de uitkomst, dit is te wijten aan protopathic bias
  • en klik Vervolgens op de helling van de curve stabiliseert zo vergroten we de lag-tijd: hier is de curve benadert de echte objectieve waarde van de odds ratio

Het punt waar de curve begint te stabiliseren is de beste lag-tijd om te worden gebruikt in de studie. En de odds ratio berekend met behulp van deze waarde van de vertraging wordt beschouwd als onaangetast door protopathische bias.

verder lezen

  • Lead Time Bias
  • Length Time Bias
  • Performance Bias
  • temporary Bias
  • Exposure Suspicion Bias
  • Proxy Bias
  • Prevalence-Incidence Bias

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.