Departemen Clinical Pathology Faculty of Medicine & Health Sciences

Presentasi berjudul: "Departemen Clinical Pathology Faculty of Medicine & Health Sciences"— Transcript presentasi:

1 Departemen Clinical Pathology Faculty of Medicine & Health Sciences
BIAS AND CONFOUNDING Rosa Dwi Wahyuni Departemen Clinical Pathology Faculty of Medicine & Health Sciences Tadulako University

2 BIAS Definisi: Suatu proses penyimpulan setiap tahap penelitian yang cenderung menghasilkan kesimpulan berbeda secara sistematis dari kebenaran sebenarnya.

3 BIAS dapat terjadi akibat:
Cara seleksi subyek penelitian Cara mendapatkan informasi yang diperlukan Cara pelaporan informasi Cara interpretasi informasi

4 JENIS BIAS Bias seleksi
setiap kesalahan yang timbul pada proses identifikasi populasi penelitian Bias informasi/observasi setiap kesalahan sistematis dalam pengukuran informasi/data pada exposure atau outcome

5 BIAS SELEKSI Akibat cara yang digunakan pada seleksi individu yang dimasukkan dalam penelitian Terjadi berdasarkan: - perbedaan cara survei - perbedaan cara diagnosis - perbedaan sistem rujukan

6 BIAS SELEKSI Contoh: status exposure: pada studi cohort
status outcome: pada studi case control

7 BIAS SELEKSI Berkson’s bias (admission rate bias)
Bias seleksi yang terjadi sehubungan dengan penelitian yang menggunakan data di RS Terjadi jika terdapat perbedaan admission rate antara kelompok expose, non expose, dan kontrol

8 BIAS SELEKSI Attrition bias Bias akibat terjadinya drop out (non-responden, loss of follow up, perpindahan penduduk, dsb) yang tak seimbang antar grup yang diteliti

9 BIAS INFORMASI Jika data yang digunakan tidak akurat atau tidak komplit, sehingga terjadi hubungan palsu karena data-data tersebut bisa berpengaruh pada kelompok yang dibandingkan secara tidak seimbang Contoh: recall bias, interviewer bias

10 CARA MENGHINDARI BIAS Tahap rencana sampling
- mempunyai kesempatan yang sama - Batasan kerangka sampling yang baik - konfirmasi komparabilitas kelompok penyakit dan pembanding - metode seleksi grup pembanding harus dapat mengendalikan variabel perancu

11 CARA MENGHINDARI BIAS 2. Menghindari drop-out
Data diperoleh dari beberapa set yang independen Mengusahakan follow up tambahan Teliti sifat-sifat subsampel

12 CARA MENGHINDARI BIAS 3. Hati-hati terhadap self selection - gunakan sukarelawan - identifikasi sifat-sifat subyek - lakukan randomisasi sukarelawan - perhatikan waktu yang diperlukan

13 CARA MENGHINDARI BIAS 4. Subyektivitas dapat dihindari dengan: - cara/teknik double blind - tes obyektivitas - tatacara yang terstandar dan seragam

14 CARA MENGHINDARI BIAS 5. Variasi interobserver - menggunakan observer/pengamat yang sama - catat dan sesuaikan perbedaan yang ada - tukar-menukar observer/pengamat pemeriksaan/tes reliabilitas - hindari data dari observer yang tak cakap

15 CARA MENGHINDARI BIAS 6. Misklasifikasi dapat diminimalisir dengan menggunakan: - kriteria obyektif - pelatihan pewawancara & kolektor data - definisi yang jelas - latian dan biasakan dengan ketelitian

16 CARA MEMINIMALKAN BIAS
Buat instrumen yang spesifik

17 BIAS DAPAT TERJADI PADA TAHAP
Pencarian referensi Seleksi dan spesifikasi sampel Intervensi pada studi eksperimental Pengukuran exposure dan outcome Analisis data Interpretasi analisis Publikasi hasil

18 BIAS PADA PENCARIAN REFERENSI
Bias rhetoric penggunaan teknik yang meyakinkan pembaca tanpa alasan yang menarik The all’s well literature bias publikasi laporan penelitian dengan menghindari hasil yang kontroversi/berbeda

19 BIAS PADA PENCARIAN REFERENSI
One-sided reference bias pembatasan referensi yang menunjang pendapat peneliti saja Positive result bias peneliti cenderung menerima dan mengumpulkan hasil penelitian yang positif

20 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Popularity bias pasien terkonsentrasi pada institusi/prosedur tertentu yang dipengaruhi ole kondisi/sebab tertentu Centripetal bias pasien terkonsentrasi pada reputasi dokter/institusi

21 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Referral filter bias akibat sistem rujukan, pasien kasus jarang, derajat terminal, dan diagnosis ganda terkonsentrasi pada institusi tertentu Diagnostic access bias perbedaan status geografi dan ekonomi menyebabkan perbedaan diagnosis yang dilakukan

22 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Diagnostic suspicion bias pengetahuan subyek terhadap kausal/paparan tertentu dapat berpengaruh terhadap intensitas & outcome proses diagnosis Previous opinion bias cara & hasil proses diagnosis sebelumnya dapat mempengaruhi pelaksanaan pada kasus berikutnya

23 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Wrong sample size bias dari sampel kecil tak dapat membuktikan sesuatu, tapi dari sampel besar dapat membuktikan Admission rate (Berkson) bias biasanya terjadi pada studi yang menggunakan subyek yg dirawat di RS (terutama case control) Mis: indikasi rawat kasus beda dgn kontrol Hindari: klp kontrol bebas bias: sehat, penyakit ringan, sedang, berat

24 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Procedure selection bias pemilihan subyek berdasar karakteristik tertentu shg kedua klpk menjadi tdk seimbang bias ini mudah terjadi pd uji klinis yang tdk dilakukan randomisasi Diagnnostic vogue bias suatu penyakit terdiagnosis secara berbeda pada saat yang berbeda

25 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Missing clinical data bias data klinis hilang, karena normal, negatif, tak diperiksa/diukur, atau diukur tapi tak dicatat Non-contemporaneous (yg terjadi pada waktu yg tidak bersamaan) control bias perubaan definisi exposure, diagnosis, penyakit dan terapi dapat menyebabkan grup pembanding tak dapat dibandingkan

26 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Starting time bias tak sama waktu mulai terpapar atau terkena penyakit menyebabkan misklasifikasi Unacceptable disease bias penyakit/outcome yang tak dapat diterima secara sosial (veneral dis, suicide, insanity) cenderung tidak dilaporkan

27 BIAS PADA SELEKSI DAN SPESIFIKASI SAMPEL
Migrator bias perpindahan penduduk dapat memperngaruhi hasil Non-respondent bias subyek terpilih menolak ikut penelitian atau sebaliknya. pada studi yang membolehkan adanya relawan mis: obat anti alergi pada pasien dengan alergi berat > relawan (alergi ringan)

28 INTERVENSI PADA STUDI EKSPERIMENTAL
Contamination bias sampel pembanding secara tak sengaja menerima intervensi yang diteliti Compliance (kerelaan) bias perbedaan kepatuhan menerima intervensi mis: pemberian obat A 1xsehari, obat B 3xsehari. Subyek obat B kurang taat; subyek obat A taat. Hasil yang baik pada obat A bisa karena ketaatan.

29 INTERVENSI PADA STUDI EKSPERIMENTAL
Therapeutic personality bias pada metode blind, pendirian peneliti akan mempengaruhi hasil Bogus control bias penggantian sampel mati/sakit/drop out dgn sampel baru

30 BIAS PADA PENGUKURAN EXPOSURE & OUTCOME
Insensitive measure bias jika pengukuran outcome tak dapat mendeteksi perubahan klinik Underlying cause bias (rumination bias) ingatan penyebab penyakit yang dialami sampel

31 BIAS PADA PENGUKURAN EXPOSURE & OUTCOME
End-digit preference bias perbedaan ketepatan/digit alat pengukur Apprehension bias perbedaan hasil ukuran karena kondisi psikologis sampel (mis: nadi, tek darah, dll)

32 BIAS PADA PENGUKURAN EXPOSURE & OUTCOME
Unacceptability bias pengukuran yang asal-asalan, atau mengenai pribadi akan dapat ditolak subyek penelitian Obsequiousness (menurut) bias subyek dapat mengubah respon kuesioner untuk menyenangkan peneliti

33 BIAS PADA PENGUKURAN EXPOSURE & OUTCOME
Expectation bias pengamat membuat kesalahan pengukuran supaya sesuai dengan yang diharapkan Substitution game pengubahan faktor risiko yang ternyata tidak berhubungan dengan outcome

34 BIAS PADA PENGUKURAN EXPOSURE & OUTCOME
Family information bias akibat informasi yang didapat dari keluarga sampel Exposure suspicion bias pengetahuan penyakit subyek bisa mempengaruhi intensitas dan outcome grup yang terpapar

35 BIAS PADA PENGUKURAN EXPOSURE & OUTCOME
Recall bias pertanyaan paparan ditanyakan berulang pada grup kasus, tapi hanya sekali pada grup pembanding Attention bias sampel mengubah perilakunya jika mengetahui sedang diteliti Instrument bias kesalahan/kerusakan kalibrasi alat yang dipakai

36 BIAS PADA ANALISIS DATA
Scale degradation bias pembulatan angka/hasil pengukuran bisa mengaburkan/menyembunyikan perbedaan antar grup yg dibandingkan Tidying-up bias penghilangan hasil yang tak teratur/berantakan tak dapat diatasi dengan analisis statistik

37 BIAS PADA INTERPRETASI HASIL ANALISIS
Mistaken identity bias pada studi intervensi, hasil baik akibat kepatuhan yg sgt tinggi diartikan sbg efek intervensi Cognitive dissonance bias kepercayaan thd mekanisme penelitian dpt meningkatkan pengakuan thd bukti yg sebenarnya berlawanan

38 BIAS PADA INTERPRETASI HASIL ANALISIS
Magnitude bias interpretasi thd hasil pengukuran alat canggih cenderung berpengaruh thd interpretasi Significance bias hasil bermakna secara statistik, kadang tidak bermakna secara klinis

39 BIAS PADA INTERPRETASI HASIL ANALISIS
Correlation bias menginterpretasikan korelasi sama dengan hubungan kausal (sebab akibat)

40 KESIMPULAN Bias harus selalu dipertimbangkan dalam mengamati hubungan statistik antar variabel, baik positif, negatif maupun tak ada hubungan Bias lebih efektif untuk diminimalkan melalui desain dan pelaksanaan penelitian yg cermat/teliti

41 CONFOUNDING Variabel perancu
Jenis variabel yg berhubungan dg variabel bebas dan variabel tergantung, tetapi bukan merupakan variabel antara

42 CONTOH CONFOUNDING Kebiasaan minum kopi berhubungan dengan kebiasaan merokok; perokok lebih sering minum kopi daripada bukan perokok Kebiasaan merokok berhubungan dengan insidens PJK Jadi kebiasaan merokok memenuhi syarat sebagai perancu karena mempunyai hub dengan kebiasaan minum kopi dan insidens PJK

43 CARA MENGONTROL PERANCU
Mengidentifikasi variabel perancu Menyingkirkan perancu: Dalam desain restriksi matching randomisasi b) Dengan analisis stratifikasi analisis multivariat