הטיית בחירה

הטיית בחירה (באנגלית: Selection bias) היא עיוות בנתוני מחקר הנובע מהטיה בצורת איסוף המידע. התעלמות מהטיית בחירה עלולה להוביל לפירוש שגוי של הנתונים ולמסקנות מוטעות. דוגמה להטיית בחירה היא הניסיון לברר אילו סוגי דגים יש בנהר באמצעות רשת שהחורים בה גדולים מכדי ללכוד דגים מסוימים. במקרה זה, צורת איסוף הנתונים יוצרת דגימה מוטה לטובת דגים גדולים, ומייצרת אי-תאימות בין יחסי הדגים המיוצגים במדגם לבין המציאות. הטיית בחירה מתבטאת בעיוות הקשר הנמדד במחקר בין החשיפה לתוצאה, ובהטיית מדד הקשר. הטיית בחירה מביאה למציאת קשר שאינו באמת קיים, ולחלופין, לאי-מציאת קשר קיים - בשני המקרים, משום שהפרטים במחקר (מקרים וביקורות או חשופים ולא חשופים) אינם מייצגים את אוכלוסיית היעד. ההטיה מתבטאת בהסתברות להיכלל במחקר כתלות בסטטוס החשיפה או בסטטוס המחלה, דבר המוביל לייצוג מוגבר של קטגוריה מסוימת במחקר באופן חריג מייצוגה באוכלוסייה הנחקרת. הטית בחירה בדרך כלל אופיינית למחקר מסוג מקרה-ביקורת, אך יכולה להתקיים גם בכל סוגי המחקרים האפידמיולוגיים. ההטיה יוצרת מצב שבו הסיכוי של "מקרה" להיכלל במדגם מותנה - בלא ידיעתו של החוקר - בסטטוס החשיפה. באופן כללי, הטיה (נטאי, bias) היא טעות שיטתית בשלב התכנון, הביצוע או האנליזה של מחקר שתביא להערכה שגויה של השפעת החשיפה על התוצאה. מחקר מקרה ביקורת (Case-control study) מהווה חלופה למחקר עוקבה ובעל יתרונות מרכזיים של חיסכון בזמן (מאחר שאין צורך במעקב ממושך) ובעלויות. מחקר זה מתאים לחקר מחלות נדירות. מחקר שמתחיל בבדיקת חולים ולא חולים (ביקורת) במחלה. במחקר מקרה ביקורת מושווה הסיכוי של חשיפה בעבר בין מקרים (החולים) לביקורות שלהם (הבריאים). במקרה-ביקורת נדרש  ייצוג מלא של כלל המקרים והביקורת מאוכלוסיית מקור אחת. דוגמאות לבחירת ביקורות בסוג מחקרים זה: מקרים של חולים המאובחנים בקהילה- הביקורת תהיה מדגם מיצג של אנשים בקהילה שאין להם  את המחלה, המקבלים שירותים מאותם מוסדות רפואיים. מקרים של חולים שאובחנו במסגרת סקר סינון- הביקורת תהיה משתתפים שנבדקו במסגרות אותו הסקר ונמצאו בריאים. מקרים של חולים שאובחנו ואושפזו בבתי חולים- הביקורת היא חולים שאושפזו מסיבה אחרת בבתי החולים המדוברים, באותה תקופה, אין להם מחלה שמשפיעה על החשיפה לגורם הסיכון הנחקר. מחקר מקרה ביקורת ומחקרי חתך מועדים יותר לבחירה דיפרנציאלית של מקרים וביקורות ולכן להטיית בחירה. הטיית ברקסון (Berkson's bias) היא סוג של הטיית בחירה, שבה מבוצע מחקר על מאושפזים בבתי חולים. הוכח כי השהייה בבית חולים עצמה מהווה גורם סיכון לתחלואה מוגברת, על כן קבוצת הנבדקים תהיה מוטה כלפי חולי. ללא קשר, תיתכן הטיית בחירה נוספת משום שרק החולים הקשים מגיעים לבתי החולים (referral bias). הטיית בחירה במחקר אפידמיולוגי היא הבדל שיטתי בבחירת משתתפי המחקר (או אוכלוסיית המחקר) המוביל לתוצאה שגויה. בשל סביבה מסוימת ייתכן כי תיווצר הטיה והחוקר לא יהיה מודע אלייה. ההטייה נובעת מכך שבקרב מאושפזים עלולה התפלגות החשיפה לגורם הסיכון הנבדק להיות בלתי מייצגת מבחינת אוכלוסיית הייחוס, בפרט אם מדובר בגורם סיכון המשותף הן לתוצא הנחקר והן למחלה בעטיה אושפזו הביקורות. מאחר שלחולים ביותר ממחלה אחת יש יותר סיכוי להתאשפז. למאושפזים בבתי החולים יש הסתברות גבוהה להיות חולים במחלה נוספת אשר יכולה אף היא להיות קשורה לתוצאה או לחשיפה . דוגמה לכך היא בדיקת הקשר בין העישון בקרב חולי סרטן ריאה, לעומת ביקורות בית-חולים החולים של חולים במחלות לב. כאשר עישון הוא גורם סיכון גם לסרטן ריאה וגם למחלות לב ולפיכך תיווצר הטיה במדד הקשר. מחקר עוקבה בודק את החשיפה של המשתתפים במחקר לגורם המחלה. במידה ויציאת המשתתפים מקבוצה נבדקת לא קשורה לסטטוס המחלה, הדבר לא ישפיע על הקשר סיבה ותוצאה שגורם למחלה. במחקרי עוקבה- הקבוצה הבסיסית מכילה אוכלוסיית חשופים ולא חשופים, אלו נבחרים לפני הופעת התוצאה. בעקבות זאת בחירה דיפרנציאלית של המשתתפים לפי פרמטרים הנקשרים לחשיפה ולתוצאה, דבר המוביל להטיה פחות סבירה. הטיית מתנדב נובעת מהבדל בין מאפיינים של אלו שמסכימים או בוחרים להשתתף במחקר ואלו שמסרבים. ההבדלים יכולים להיות במאפיינים סוציודמוגרפיים, תרבותיים, הרגלי חיים וגם רפואיים. ניתן לטפל בהטיה מסוג כזה באמצעות מזעור שיעור הלא נענים ואפיונם לפי משתנים קיימים או ראיון מסרבים. הטיית נשירה (Withdrawal bias) נובעת ממאפייני מי שלא נשאר במחקר (הנושרים מהמחקר). הנושרים ממחקר עשויים להיות שונים מאלו הממשיכים במחקר עד סופו. לדוגמה נשירה מניסוי קליני יכולה להיות עקב תופעות לוואי מהן סובלת קבוצה מסוימת / אי יעילות הטיפול בקבוצה מסוימת. לכן, יש לאפיין את הנושרים ממעקב ככל האפשר, על מנת לשלול אפשרות של הטיה בעקבות נשירה דיפרנציאלית. אומדן הקשר יהיה מוטה כאשר ההסתברות לנשירה ממעקב תהיה קשורה לסטטוס החשיפה ולסטטוס המחלה. מכאן כי בקרב הנושרים ייראה שיעור גבוה יותר של גורם החשיפה, ושיעור גבוה יותר של בעלי הסתברות רבה יותר לקבל את התוצאה. אנשים שעובדים מייצגים אוכלוסייה בריאה יותר מאנשים שאינם עובדים. במחקרים על חשיפה תעסוקתית בהם המקרים או החשופים הם אנשים עובדים יש לשקול בחירת אוכלוסיית ביקורת או לא חשופה גם מקרב אנשים עובדים. הטיה זו תהיה פחות רלוונטית בהקשר של מחלות כרוניות עם זמן חביון ממושך. אפקט המגירה הטיית אישור הטיית הישרדות פוסט דזיגנציה תאוריית הברבור השחור ו.ליברמן, ע.טברסקי, חשיבה הסתברותית בחיי היומיום, האוניברסיטה הפתוחה, 2001 Y.Ben-Shlomo, S.T.Brooks, M. Hickman, Epidemiology, Evidence-based medicine and public health, 6th edition, Wiley-Blackwell, 2013 Bias: Introduction, Boston University School of Health Biases: Bias in Epidemiological Studies, Health Knowledge J.W.Song and K.C.Chung, Observational studies: Cohort and Case-control studies, NIH Public Access 126(6), 2011, עמ' 2234-2242 הספר חשיבה ביקורתית: שיקולים סטטיסטיים ושיפוט אינטואיטיבי, חלק ראשון, 1, ו: הטיית בחירה From: Berkson's bias in A Dictionary of Public Health, Berkson's bias, Oxford Reference D.westrich, Brekson's Bias, Selection bias and missing data, NIH public access, Epidemiology 23 (1), 2012, עמ' 159-164 P.Brown, Special Issue on the Technical and Ethical Aspects of Risk Communication, Sience, Technology & Human values Vol. 12, No. 3/4, Sage publication INC, Summer - Autumn, 1987, עמ' 78-85 B. C. K. Choi and A. W. P. Pak, Encyclopedia of biostatistics, John Wiley & Sons, 2005, ISBN DOI: 10.1002/0470011815.b2a00001