Selektionsbias

Selektionsbias ist ein systematischer Fehler, der dadurch entsteht, dass Probanden für eine Studie ausgewählt oder in der Analyse beibehalten werden, wenn diese Auswahl sowohl von der Exposition als auch vom Ergebnis abhängt. Da die analysierte Stichprobe dann für die Beziehung in der Ausgangspopulation nicht repräsentativ ist, kann die geschätzte Assoziation verzerrt sein, selbst wenn Exposition und Ergebnis perfekt gemessen werden.

Definition

Selektionsbias ist eine Verzerrung der Expositions-Ergebnis-Assoziation, die entsteht, wenn die Wahrscheinlichkeit, in die Studienpopulation aufgenommen (oder darin verbleiben) zu werden, gemeinsam durch die Exposition und das Ergebnis beeinflusst wird, sodass die Assoziation in der analysierten Stichprobe von der in der Ausgangspopulation abweicht.

Scope

Der Eintrag behandelt die strukturelle Definition von Selektionsbias als Konditionierung auf einen gemeinsamen Effekt (Kollider), seine häufigsten Formen in epidemiologischen Studien – wie Kontrollselektionsbias, Verlust in der Nachbeobachtung und Selbstselektion – und wie er sich von Confounding unterscheidet. Es handelt sich um eine methodische Referenz, die keine klinischen Ratschläge gibt.

Core questions

• Hängt der Eintritt in oder das Verbleiben in der Studie sowohl von der Exposition als auch vom Ergebnis ab?
• Konditioniert die Analyse auf einen gemeinsamen Effekt (Kollider) von Exposition und Ergebnis?
• Wie verhalten sich Verluste in der Nachbeobachtung oder Non-Response zur Exposition und zum Ergebnis?
• Kann die Richtung und das Ausmaß des resultierenden Bias begründet werden?

Key concepts

• Kollider und Kollider-Stratifizierungs-Bias
• Konditionierung auf einen gemeinsamen Effekt
• Kontrollselektionsbias
• Verlust in der Nachbeobachtung / Attrition
• Selbstselektion und Non-Response
• Berksonscher (Krankenhausaufnahme-) Bias
• Healthy-Worker-Effekt

Mechanisms

Strukturell gesehen tritt Selektionsbias auf, wenn die Analyse auf einer Variablen konditioniert, die ein gemeinsamer Effekt (ein Kollider) der Exposition und des Ergebnisses oder von deren Ursachen ist. Die Konditionierung auf einen Kollider eröffnet eine nicht-kausale Assoziation zwischen Exposition und Ergebnis innerhalb der ausgewählten Stichprobe, selbst wenn in der Ausgangspopulation keine existiert. Dieser einzelne Mechanismus vereinigt viele benannte Verzerrungen: die Auswahl von Kontrollen, deren Selektion von der Exposition abhängt (Kontrollselektionsbias), differentieller Verlust in der Nachbeobachtung, der sowohl mit der Exposition als auch mit der Prognose zusammenhängt, krankenhausbasierte Vergleiche, bei denen die Aufnahme von mehreren Bedingungen abhängt (Berksonscher Bias), und der Healthy-Worker-Effekt. Selektionsbias unterscheidet sich von Confounding: Confounding ist eine bereits bestehende gemeinsame Ursache, während Selektionsbias durch den Selektionsprozess selbst erzeugt wird und nicht notwendigerweise durch die Adjustierung für gemessene Kovariaten beseitigt wird.

Clinical relevance

Selektionsbias ist ein Hauptgrund, warum eine Beobachtungsschätzung möglicherweise nicht einmal auf die Population verallgemeinerbar ist, die sie beschreiben sollte. Daher ist die Beurteilung, wie Probanden ausgewählt und beibehalten wurden, zentral für die Gewichtung der Evidenz. Das Konzept erklärt, wie Studienergebnisse irreführend sein können; es ist keine Anleitung für die individuelle Versorgung.

Epidemiology

Selektionsbias ist bei allen Studiendesigns ein Problem, nimmt aber in jedem charakteristische Formen an: Kontrollselektion in Fall-Kontroll-Studien, Attrition in Kohortenstudien und Non-Response in Umfragen. Die strukturelle (kausal-diagrammatische) Darstellung aus den 2000er Jahren bot eine einheitliche Möglichkeit, ihn in der Designphase zu antizipieren und über seine wahrscheinliche Richtung zu argumentieren.

History

Einzelne Selektionsbiases – Berksons Krankenhausaufnahme-Paradoxon, der Healthy-Worker-Effekt, Probleme bei der Kontrollselektion – wurden im Laufe des 20. Jahrhunderts als separate Phänomene beschrieben. Hernán, Hernández-Díaz und Robins (2004) fassten sie unter einer einzigen strukturellen Definition zusammen, die auf der Konditionierung auf einen gemeinsamen Effekt basiert, und Cole und Kollegen (2009) gaben eine zugängliche numerische Illustration des Kollider-Bias, die verdeutlichte, wie Selektion nicht-kausale Assoziationen erzeugt.

Debates

Wann verursacht die Adjustierung für eine Variable Bias, anstatt ihn zu beheben?

Da die Konditionierung auf einen Kollider Selektionsbias induziert, kann die Adjustierung oder Selektion auf einen gemeinsamen Effekt von Exposition und Ergebnis (oder deren Ursachen) eine scheinbare Assoziation erzeugen, wo keine existierte. Daher muss die kausale Struktur leiten, worauf konditioniert wird.

Key figures

• Miguel Hernán
• James Robins
• Sander Greenland
• Joseph Berkson

Seminal works

• hernan-2004
• cole-2009
• delgado-rodriguez-2004

Frequently asked questions

Wie unterscheidet sich Selektionsbias von Confounding?

Confounding entsteht aus einer bereits bestehenden gemeinsamen Ursache von Exposition und Ergebnis, während Selektionsbias durch den Selektionsprozess – typischerweise durch Konditionierung auf einen gemeinsamen Effekt (Kollider) der beiden – erzeugt wird und im Allgemeinen nicht durch Adjustierung für gemessene Confounder behoben werden kann.

Was ist Kollider-Bias?

Es ist ein Selektionsbias, der entsteht, wenn die Analyse auf einer Variablen konditioniert, die ein gemeinsamer Effekt der Exposition und des Ergebnisses ist; dies eröffnet eine nicht-kausale Assoziation zwischen ihnen innerhalb der ausgewählten Stichprobe.

Beeinflusst Selektionsbias die interne oder externe Validität?

Es ist primär eine Bedrohung für die interne Validität, da es die Assoziation innerhalb der untersuchten Stichprobe im Verhältnis zur Ausgangspopulation verzerrt, obwohl es auch die Generalisierbarkeit betrifft.