भ्रम, पूर्वाग्रह और अध्ययन की वैधता
यह क्षेत्र उन अवधारणाओं को एकत्रित करता है जिनका उपयोग महामारी विज्ञानी यह आंकने के लिए करते हैं कि क्या एक प्रेक्षित जोखिम-परिणाम संबंध एक वास्तविक प्रभाव को दर्शाता है या एक कलाकृति को। यह व्यवस्थित त्रुटि — भ्रम, चयन पूर्वाग्रह और सूचना पूर्वाग्रह — को यादृच्छिक त्रुटि से अलग करता है, और परिणाम को आंतरिक वैधता (क्या अनुमान अध्ययन जनसंख्या के लिए सही है?) और प्रभाव संशोधन (क्या प्रभाव उपसमूहों में भिन्न है?) की संबंधित धारणा के संदर्भ में प्रस्तुत करता है।
Definition
भ्रम, पूर्वाग्रह और अध्ययन की वैधता मिलकर उस ढांचे का नाम है जिसके द्वारा महामारी विज्ञान यह मूल्यांकन करता है कि क्या एक मापा गया संबंध एक कारण प्रभाव का एक वैध अनुमान है, व्यवस्थित त्रुटि (भ्रम, चयन पूर्वाग्रह, सूचना पूर्वाग्रह) को यादृच्छिक त्रुटि से और उपसमूहों में प्रभाव में वास्तविक भिन्नता (प्रभाव संशोधन) से अलग करता है।
Scope
यह क्षेत्र महामारी विज्ञान के अध्ययनों में वैधता के खतरों और उनके बारे में तर्क करने के लिए उपयोग की जाने वाली शब्दावली का एक मार्गदर्शक अवलोकन है। यह भ्रम, चयन पूर्वाग्रह, सूचना पूर्वाग्रह, प्रभाव संशोधन और अंतःक्रिया, और आंतरिक वैधता पर विस्तृत विषय प्रविष्टियों को जोड़ता है। यह एक पद्धतिगत संदर्भ है और नैदानिक या व्यक्तिगत उपचार मार्गदर्शन नहीं देता है।
Sub-topics
Core questions
- क्या प्रेक्षित संबंध जोखिम और परिणाम के एक सामान्य कारण (भ्रम) द्वारा समझाया गया है?
- क्या विषयों के अध्ययन में प्रवेश करने या रहने के तरीके ने संबंध को विकृत किया (चयन पूर्वाग्रह)?
- क्या जोखिम या परिणाम को समूहों में अलग-अलग मापा या रिपोर्ट किया गया था (सूचना पूर्वाग्रह)?
- क्या प्रभाव वास्तव में उपसमूहों में भिन्न है (प्रभाव संशोधन), और क्या यह भ्रम से अलग है?
- कुल मिलाकर, क्या अनुमान वास्तव में अध्ययन की गई जनसंख्या के लिए आंतरिक रूप से वैध है?
Key concepts
- व्यवस्थित बनाम यादृच्छिक त्रुटि
- भ्रम
- चयन पूर्वाग्रह
- सूचना (माप) पूर्वाग्रह
- प्रभाव संशोधन और अंतःक्रिया
- आंतरिक वैधता
- बाहरी वैधता (सामान्यीकरण)
- कारण आरेख (DAGs)
Mechanisms
एक मापा गया संबंध कई अलग-अलग कारणों से वास्तविक कारण प्रभाव से विचलित हो सकता है। भ्रम तब उत्पन्न होता है जब एक तीसरा कारक जोखिम और परिणाम दोनों का एक सामान्य कारण होता है, जिससे उसका प्रभाव अध्ययन के तहत वाले के साथ मिल जाता है। चयन पूर्वाग्रह तब उत्पन्न होता है जब विश्लेषण में विषयों को लाने वाली प्रक्रियाएं — और उन्हें वहां रखने वाली — जोखिम और परिणाम पर संयुक्त रूप से निर्भर करती हैं, जिससे विश्लेषण किए गए नमूने में संबंध विकृत हो जाता है। सूचना पूर्वाग्रह तब उत्पन्न होता है जब जोखिम या परिणाम को गलत वर्गीकृत किया जाता है, और गलत वर्गीकरण गैर-विभेदक (अनुमान को शून्य की ओर धुंधला करना) या विभेदक (इसे किसी भी दिशा में स्थानांतरित करना) हो सकता है। ये व्यवस्थित त्रुटियां यादृच्छिक त्रुटि से वैचारिक रूप से अलग हैं, जो नमूनाकरण परिवर्तनशीलता को दर्शाती है और आत्मविश्वास अंतराल द्वारा संक्षेपित की जाती है। प्रभाव संशोधन बिल्कुल भी त्रुटि नहीं है: यह एक तीसरे चर के स्तरों में प्रभाव में वास्तविक भिन्नता का वर्णन करता है। कारण आरेख (निर्देशित चक्रीय ग्राफ) भ्रम को चयन पूर्वाग्रह से अलग करने और यह तय करने के लिए एक सामान्य भाषा प्रदान करते हैं कि क्या समायोजित करना है।
Clinical relevance
ये अवधारणाएं स्वास्थ्य ज्ञान के आधार पर साक्ष्य का मूल्यांकन करने के लिए केंद्रीय हैं। क्या किसी जोखिम और बीमारी के बीच एक रिपोर्ट किए गए संबंध पर विश्वास किया जाना चाहिए, यह इस बात पर निर्भर करता है कि एक अध्ययन ने भ्रम और पूर्वाग्रह को कितनी अच्छी तरह नियंत्रित किया और क्या इसका अनुमान आंतरिक रूप से वैध है। यह क्षेत्र बताता है कि साक्ष्य का न्याय कैसे किया जाता है, न कि किसी व्यक्ति को निदान या उपचार के बारे में क्या करना चाहिए।
Epidemiology
भ्रम और पूर्वाग्रह के बारे में तर्क हर अवलोकन संबंधी अध्ययन का हिस्सा है और STROBE स्टेटमेंट जैसे रिपोर्टिंग मानकों में निर्मित है, जो लेखकों से इन खतरों के उनके प्रबंधन का वर्णन करने के लिए कहता है। यह ढांचा सहकर्मी, केस-कंट्रोल और क्रॉस-सेक्शनल डिज़ाइनों में और तेजी से स्पष्ट कारण-आरेख विधियों के माध्यम से लागू किया जाता है।
Evidence & guidelines
STROBE स्टेटमेंट (वॉन एल्म एट अल., 2007) एक व्यापक रूप से अपनाया गया रिपोर्टिंग दिशानिर्देश है जिसके लिए अवलोकन संबंधी अध्ययनों को पूर्वाग्रह के स्रोतों, भ्रम नियंत्रण और आंतरिक और बाहरी वैधता पर असर डालने वाली सीमाओं को संबोधित करने की आवश्यकता होती है।
History
पूर्वाग्रह और भ्रम की शब्दावली बीसवीं शताब्दी में तब क्रिस्टलीकृत हुई जब अवलोकन संबंधी महामारी विज्ञान परिपक्व हुआ, गैर-प्रायोगिक डेटा से कारण अनुमान के बारे में बहसों पर आधारित था। बीसवीं शताब्दी के अंत से, औपचारिक कारण मॉडल — संभावित परिणाम और निर्देशित चक्रीय ग्राफ — ने सटीक परिभाषाएं दीं जिन्होंने भ्रम और चयन पूर्वाग्रह की पहले से अलग धारणाओं को एकीकृत किया और प्रभाव संशोधन से उनके अंतर को स्पष्ट किया।
Debates
- क्या भ्रम और चयन पूर्वाग्रह एक घटना है या दो?
- कारण-आरेख खाते भ्रम (जोखिम और परिणाम का एक सामान्य कारण) और चयन पूर्वाग्रह (एक सामान्य प्रभाव, या कोलाइडर पर कंडीशनिंग) को संरचनात्मक रूप से अलग दिखाते हैं, भले ही दोनों गैर-कारण संबंध उत्पन्न करते हैं; कुछ शास्त्रीय उपचार उन्हें अधिक शिथिल रूप से समूहित करते हैं।
Key figures
- Sander Greenland
- James Robins
- Judea Pearl
- Kenneth Rothman
- Miguel Hernán
Related topics
Seminal works
- greenland-pearl-robins-1999
- grimes-schulz-2002-bias
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Frequently asked questions
- पूर्वाग्रह और भ्रम में क्या अंतर है?
- दोनों व्यवस्थित त्रुटियां हैं, लेकिन भ्रम जोखिम और परिणाम के एक सामान्य कारण से प्रभावों का मिश्रण है, जबकि पूर्वाग्रह यहां इस बात से उत्पन्न होने वाली विकृतियों को संदर्भित करता है कि विषयों का चयन कैसे किया जाता है (चयन पूर्वाग्रह) या चर को कैसे मापा जाता है (सूचना पूर्वाग्रह)।
- क्या प्रभाव संशोधन एक प्रकार का पूर्वाग्रह है?
- नहीं। प्रभाव संशोधन उपसमूहों में एक प्रभाव में वास्तविक भिन्नता का वर्णन करता है; यह अध्ययन किए जा रहे संबंध की एक विशेषता है, न कि भ्रम या पूर्वाग्रह की तरह समाप्त की जाने वाली त्रुटि।