BIAS DALAM STUDI
EPIDEMIOLOGI
Oleh:
Definisi
• Bias adalah kesalahan sistematis dalam memilih subjek penelitian atau mengumpulkan data yang menyebabkan taksiran yang salah (incorrect estimates) tentang
hubungan antara paparan dan risiko mengalami penyakit, atau efek intervensi terhadap variabel hasil.
• Bterletak pada ketiadaan validitas internal, bukan validitas eksternal
• OR* merupakan taksiran OR yang teramati dari populasi sumber (implikasinya, pada populasi studi), sedang OR adalah odds ratio pada populasi sasaran. Jika OR*=OR, maka bias=0 (yakni, tidak terdapat bias).
OR* OR
/OR Bias Sumber-Sumber Bias
1.
Proses seleksi atau partisipasi subyek
(
bias seleksi)
2.
Proses pengumpulan data (
bias
informasi)
3.
Tercampurnya efek pajanan utama
dengan efek faktor risiko eksternal
lainnya (
kerancuan/
confounding
)
Klasifikasi Bias
Ada beberapa cara:
•
Sacket (1979) dan Choi (2000)
berdasarkan
tahap riset: pemilihan sampel, pengukuran
paparan atau penyakit/ variabel hasil,
pelaksanaan studi, analisis data, interpretasi
hasil, maupun publikasi hasil studi.
•
Klasifikasi sederhana: bias seleksi dan bias
1. Bias Seleksi
• Distorsi efek berkaitan dengan cara pemilihan subyek
kedalam populasi studi
• Bisa terjadi bila status penyakit pada studi kohort
(retrospektif), atau status exposure pada kasus kontrol atau kedua-duanya pada studi cross-seksional mempengaruhi pemilihan subyek pada kelompok-kelompok yang
diperbandingkan
• Terjadi karena: perbedaan tingkat surveilans (ascertainment
bias), diagnosis, hospitalisasi (bias Berkson), dan rujukan, di antara subjek-subjek penelitian, dan perbedaan tersebut
berkaitan dengan status paparan
• penolakan subjek penelitian (disebut non-reponden), baik
dari kelompok kasus ataupun kelompok kontrol dalam studi kasus kontrol, sehingga disebut bias non-respons
Bias Informasi
•
Kesalahan dalam mengukur paparan, penyakit,
atau variabel hasil, dan derajat kesalahan
tersebut berbeda secara sistematis antara
kelompok-kelompok studi
•
Terjadi karena: penggunaan alat ukur yang cacat;
kuesioner atau prosedur wawancara yang tidak
mengukur apa yang seharusnya diukur; prosedur
diagnostik penyakit yang tidak akurat (untuk
menentukan status penyakit); perbedaan akurasi
dalam mengingat kembali riwayat paparan (recall
bias
Akibat Bias
Deviasi taksiran parameter hubungan paparan dan risiko penyakit (misal OR) atau efek intervensi dari nilai-nilai parameter tersebut yg sebenarnya.
Terdapat 3 penyimpangan taksiran parameter:
Bias menuju nol, menunjukkan taksiran hubungan antara paparan dan penyakit atau efek intervensi yang teramati yang lebih rendah daripada sesungguhnya
(underestimate), sehingga disebut juga bias negatif
Bias menjauhi nol, hubungan antara paparan dan penyakit atau efek intervensi yang teramati yang lebih tinggi
daripada sesungguhnya (overerestimate), sehingga disebut juga bias positif
Bias melintasi nol, paparan yang sesungguhnya protektif bagi terjadinya penyakit disimpulkan sebagai faktor risiko, atau sebaliknya
Agar Hasil Studi Dapat Ditafsirkan Dg Benar
• Menilai dg kirtis kemungkinan bias • Mengenal arah bias
• Mengkuantifikasi besarnya bias
• Mengidentifikasi penyebab (sumber) bias • Mencegah atau mengantisipasi bias
Pencegahan bias lebih mudah dilakukan daripada
mengatasi bias yang sudah terjadi.
Intinya bias bisa dihindari dengan cara merancang
desain studi seteliti mungkin dan melakukan studi
Bias Seleksi
1. Bias akses pelayanan kesehatan
Jika pasien-pasien yang mengunjungi fasilitas pelayanan kesehatan tidak merepresentasikan kasus-kasus yang sesungguhnya terdapat pada komunitas
Jenisnya:
•. Bias popularitas
•. Bias saringan rujukan (refferal filter bias)
•. Bias akses diagnostik/ pengobatan (doagnostic/ treatment
access bias)
2. Bias Berkson
Ketika terdapat perbedaan probabilitas untuk memasukkan ke rumah sakit (hospitalisasi) antara kasus dan kontrol, dan perbedaan itu dipengaruhi oleh status paparan
3. Bias Neyman
•. Terjadi karena terdapat keterlambatan pengamatan terhadap
subjek penelitian, sehingga peneliti gagal mengamati kasus-kasus berdurasi pendek, baik kasus-kasus-kasus-kasus dengan episode fatal (mematikan), kasus ringan (mild case), kasus-kasus dengan gejala dan tanda tidak jelas (silent case), ataupun kasus-kasus yang telah sembuh
•. Sering pd studi potong lintang dan kasus kontrol 4. Bias Spektrum
•. Terjadi ketika peneliti hanya memasukkan ke dalam
penelitian kasus-kasus yang menunjukkan tanda dan gejala klinis yang jelas saja, sehingga tidak merepresentasikan
spektrum keseluruhan dari penyakit, atau hanya
memasukkan kontrol yang jelas saja, sehingga tidak merepresentasikan kondisi-kondisi pembanding
•. Penggunaan tes diagnostik dengan sensitivitas dan
5. Length-Bias
•. Terjadi karena dipilihnya kasus-kasus penyakit
berdurasi panjang (yakni, kasus-kasus yang bertahan hidup lebih lama) secara tidak proporsional, yakni
terlalu banyak kasus berdurasi panjang pada satu kelompok tetapi terlalu sedikit pada kelompok lainnya •. Jika kelompok kasus menggunakan kasus-kasus
berdurasi panjang, maka akan diperoleh taksiran yang lebih besar daripada sesungguhnya
(overestimate) 6. Bias Eksklusi
Terjadi ketika peneliti mengeksklusi kontrol dengan
kondisi (misalnya, komorbiditas) yang berkaitan dengan paparan yang diteliti, tetapi tidak mengeksklusi kasus dengan kondisi tersebut
7. Bias Inklusi
Terjadi pada studi kasus-kontrol berbasis rumah sakit, ketika inklusi sebuah atau lebih kondisi pada kontrol berhubungan dengan paparan yang ditelitii. Akibatnya, frekuensi paparan lebih tinggi pada kelompok kontrol daripada sesungguhnya, sehingga menghasilkan bias menuju nol.
8. Pencocokan
•. Sebuah metode untuk memilih kontrol dalam studi kasus
kontrol, atau memilih kelompok tak terpapar dalam studi kohor, yang dapat dilakukan secara individual (individual matching) atau kelompok (frequency matching)
•. Berguna untuk mengontrol kerancuan (confounding) •. Pencocokan yang diterapkan pada studi kasus kontrol
9. Bias Sitasi
•. Terjadi ketika artikel-artikel yang sering dikutip memiliki
probabilitas yang lebih besar untuk terpilih ke dalam systematic review atau meta-analisis daripada artikel yang jarang dikutip
•. Artikel yang kerap dikutip biasanya merupakan artikel yang
menunjukkan temuan-temuan yang bermakna secara statistik
•. Bias sitasi mengakibatkan taksiran yang menjauhi nilai nol
(overestimate)
10. Bias Bahasa
•. Terjadi ketika hasil-hasil penelitian yang dipublikasikan dalam
bahasa Inggris memiliki peluang lebih besar untuk dimasukkan ke dalam systematic review atau meta-analisis) daripada
bahasa lainnya
•. Seharusnya, systematic review dan meta-analisis memasukkan
semua hasil studi, baik yang ditulis dalam bahasa Inggris maupun non-bahasa Inggris
11. Bias Publikasi
•.Terjadi ketika editor jurnal atau penulis cenderung untuk
mempublikasikan artikel-artikel yang melaporkan temuan positif (yakni, hasil penelitian yang menemukan hubungan atau pengaruh yang secara statistik signifikan), dan tidak mempublikasikan temuan-temuan yang secara statistik tidak signifikan
•.Mengakibatkan distorsi menjauhi nilai nol tentang hubungan antara
paparan-penyakit atau efikasi suatu terapi.
•.Faktor yg mempengaruhi: (1) kemaknaan statistik (temuan yang
bermakna secara statistik memiliki peluang lebih besar untuk
dipublikasikan daripada tidak bermakna), (2) ukuran sampel studi (studi dengan sampel besar memiliki kemungkinan lebih besar untuk dipublikasikan daripada sampel kecil), (3) pendanaan (sponsor
menyebabkan konflik kepentingan), (4) prestise (hasil riset menjadi monumental yang akan mendongkrak reputasi peneliti seandainya melaporkan hubungan yang signifikan), (5) jenis desain studi
(sejumlah penulis mengatakan, studi kohor cenderung menunjukkan hasil yang lebih positif daripada studi eksperimental, dan (6) kualitas studi
12. Loss to follow-up bias
Terjadi jika proporsi subjek yang hilang atau
mengundurkan diri dalam suatu studi longitudinal (studi kohor atau studi eksperimental) cukup banyak, yakni berkisar antara 30-40 persen, atau tidak sebanyak itu tetapi hilangnya atau pengunduran diri subjek penelitian berkaitan dengan status paparan, status penyakit, atau keduanya
13. Bias non-respons
•. Terjadi ketika pemilihan subjek penelitian menghasilkan
peserta studi (responden) yang berbeda dengan bukan peserta (non-responden), sehingga populasi studi
(sampel) yang diamati berbeda dengan populasi sasaran
•. Berkurangnya sampel akibat ketidaksediaan sejumlah
Bias Informasi
1. Bias Misklasifikasi•. Terjadi karena ketidaksempurnaan alat ukur di dalam mendeteksi paparan, penyakit, atau variabel hasil
yang diteliti, ataupun kesalahan dalam pengukuran itu sendiri yang bersifat sistematis (measurement error) •. Sensitivitas dan spesifisitas alat ukur yang tidak
sempurna Ada 2 jenis:
Bias misklasifikasi non-diferensial Bias misklasifikasi diferensial
2. Bias deteksi
Terjadi ketika terdapat perbedaan akurasi dalam
3. Bias Pewawancara
Terjadi ketika terdapat perbedaan yang sistematis yang dilakukan oleh pewawancara, baik secara sadar atau tidak, di dalam
mewawancarai, mengumpulkan, mencatat, atau menginterpretasi informasi yang diperoleh dari subjek penelitian
4. Recall Bias
•. Terjadi jika subjek-subjek dengan penyakit yang sedang diteliti
mengingat dan melaporkan tentang pengalaman terpapar
sebelumnya dengan lebih akurat dan lengkap daripada subjek-subjek tanpa penyakit yang diteliti, atau subjek-subjek-subjek-subjek yang telah terpapar melaporkan terjadinya gejala-gejala penyakit dengan lebih lengkap dan akurat daripada subjek-subjek yang tidak terpapar
•. Recall bias bisa terjadi pada studi kasus kontrol maupun studi
kohor rerospektif
•. Recall bias jenis ini disebut juga family information bias
•. Recall bias menyebabkan taksiran yang menjauhi nol, yakni
5. Bias Pelaporan
•. Terjadi jika terdapat pengungkapan atau penutupan informasi
secara selektif tentang pengalaman riwayat paparan atau medik sebelumnya, misalnya perilaku seks sebelumnya
•. Obsequiousness bias terjadi jika subjek penelitian “bekerjasama”
dengan peneliti dan memberikan jawaban-jawaban ke arah yang dipandang sesuai dengan keinginan peneliti
•. Family aggregation bias terjadi bila adanya kasus di dalam sebuah
keluarga menyebabkan keluarga tersebut melaporkan riwayat paparan dengan lebih lengkap
•. Underreporting bias terjadi ketika subjek penelitian menolak
menjawab dengan akurat atau lengkap pertanyaan-pertanyaan yang sensitif
•. Mode for mean bias terjadi pada studi yang menggunakan
kuesioner untuk menghitung frekuensi/ kuantitas paparan, di mana subjek penelitian cenderung memberikan jawaban tentang paparan dengan frekuensinya paling banyak) daripada paparan dengan
Bias Pada Studi Eksperimental
1. Bias Alokasi Intervensi•.Terjadi jika alokasi intervensi kepada subjek-subjek yang diteliti dalam studi eksperimental tidak dilakukan dengan cara random, sehingga dipengaruhi oleh
karakteristik subjek penelitian yang memiliki hubungan dengan variabel hasil yang diteliti
•.Bias ini dapat menyebabkan deviasi taksiran efek intervensi menjauhi nilai nol (overestimate).
•.Bias alokasi intervensi dapat dicegah dengan cara mengalokasikan intervensi secara random
2. Bias Kontaminasi
•. Terjadi ketika subjek-subjek penelitian di dalam kelompok
kontrol terkontaminasi oleh intervensi yang diberikan kepada kelompok eksperimental
•. Bias ini akan melemahkan efek intervensi yang sebenarnya,
menyebabkan deviasi taksiran efek intervensi menuju nol
•. Bias kontaminasi sering terjadi pada studi intervensi
komunitas
•. Mudah terjadi ketika intervensi yang diteliti merupakan
barang publik (public good)
3. Bias Kepatuhan
•. Pada studi eksperimental yang membutuhkan kepatuhan
untuk menggunakan intervensi yang diberikan, maka derajat kepatuhan pasien dalam menggunakan intervensi akan
mempengaruhi penilaian tentang efikasi intervensi.
•. Ketidakpatuhan akan menyebabkan deviasi taksiran efek
4. Loss to follow-up bias
•.Dalam studi eksperimen random (randomized controlled trial, RCT), alokasi subjek ke dalam kelompok eksperimental atau kelompok kontrol dilakukan dengan prosedur random.
•.Tujuan randomisasi adalah untuk mencegah kerancuan dan bias seleksi.
•.Tetapi tidak jarang dalam perjalanan implementasi intervensi terdapat peserta yang hilang.
•.Jika hilangnya peserta cukup banyak, sekitar 30-40 persen, atau tidak banyak tetapi hilangnya peserta
berhubungan dengan variabel hasil yang diteliti, maka kelompok eksperimen dan kelompok kontrol tidak