Bias dan Confounding

A.    Bias

Bias didefinisikan sebagai segala kesalahan sistematis dalam studi epidemiologi yang menghasilkan perkiraan yang salah dari hubungan antara eksposure dan risiko penyakit. Bias terdiri dari bias seleksi, bias informasi dan bias recall (mengingat kembali). Sebuah penelitian bisa menjadi bias pada saat memilih subjek-subjek penelitian (bias seleksi) disebabkan kesalahan dalam mengelompokkan responden (kelompok kasus atau kontrol). Bias dapat juga terjadi karena informasi yang salah, atau disebabkan kesalahan mengingat informasi pada kedua kelompok yang berbeda. Cara mengukur variabel pada penelitian, atau faktor perancu yang tidak dikendalikan dengan baik dapat meningkatkan bias pada penelitian.
1.    Bias Seleksi

Bias seleksi adalah kesalahan sistematik pada sebuah studi yang berasal dari prosedur-prosedur yang digunakan untuk memilih subjek-subjek dan faktor-faktor yang mempengaruhi keikutsertaan responden dalam penelitian. Bias tersebut terjadi ketika hubungan antara paparan dan penyakit yang membedakan antara orang-orang yang berpartisipasi dengan orang yang tidak berpartisipasi pada sebuah studi. Karena hubungan antara paparan dan penyakit diantara yang tidak berpartisipasi tidak diketahui, keberadaan bias seleksi biasanya diduga dan dapat diobservasi.

Bias seleksi juga bisa timbul dari beberapa pilihan yang dibuat langsung oleh peneliti. Sebagai contoh, banyak penelitian tentang pekerja yang membandingkan laju kematian antara pekerja – pekerja pada pekerjaan khusus terhadap populasi umum. Perbandingan ini menjadi bias karena populasi umum terdiri dari orang yang tidak bisa bekerja dikarenakan sakit. Akibatnya, keseluruhan dari laju kematian dari pekerja sering lebih rendah daripada populasi pada umumnya, dan petunjuk perbandingan dari kedua kelompok tersebut menjadi bias. Bias seleksi ini sering disebut sebagai efek dari pekerja sehat. Sebuah cara untuk mencegah bias tersebut akan menjadi perbandingan pada pekerja dengan pekerjaan khusus dan pekerja dengan pekerjaan lainnya yang membedakan paparan atau hazard dalam pekerjaan mereka. Jika semua subjek terlibat pada perbandingan adalah pekerja, maka peneliti bisa menghindari bias dari efek pekerja sehat.

2.    Bias Informasi

Bias informasi merupakan kesalahan sistematik dalam sebuah penelitian yang bisa muncul karena informasi yang dikumpulkan tentang atau dari subjek penelitian yang salah (tidak tepat). Informasi sering dimaksudkan menjadi salah klasifikasi jika variabel yang diukur pada sebuah kategori yang mutlak dan kesalahan yang mengakibatkan seseorang ditempatkan pada sebuah kategori yang salah. Sebagai contoh, kesalahan klasifikasi jika seorang perokok berat dikategorikan sebagai perokok ringan. Khususnya, dua variabel utama dalam penelitian epidemiologi menghubungkan paparan dan penyakit, bisa menimbulkan asosiasi yang kurang tepat. Salah satu yang termasuk dalam bias informasi adalah bias recall.

3.  Bias Recall

        Bias recall adalah sebuah kesalahan sistematik dalam responden mengingat dan melaporkan faktor risiko/paparan yang telah dia alami. Responden yang mengalami suatu kondisi kesehatan seperti melahirkan anak yang mengalami down syndrome akan lebih mengingat ataupun sebaliknya tentang obat-obatan yang dia konsumsi selama kehamilannya daripada ibu yang melahirkan anak normal. Klasifikasi yang berbeda-beda karena informasi tentang faktor paparan salah diklasifikasi dengan cara berbeda-beda untuk subjek yang dengan atau tanpa penyakit. Sama halnya dengan kesalahan pengkategorian (differential misclassification) yaitu kesalahan dalam hal follow up responden (biased follow up) dimana orang-orang yang tidak terpapar terdiagnosis penyakit lebih banyak dari pada orang-orang yang terpapar. Sebagai contoh, seorang peneliti menggunakan studi kohort untuk mengukur akibat dari merokok terhadap kejadian penyakit Empisema. Pada penelitian tersebut ingin diketahui kejadian empisema. Terdapat pertanyaan yang menanyakan tentang diagnosis medis (terkait empisema) tetapi tidak dilakukan pemeriksaan untuk memastikan diagnosis tersebut. Diagnosis tersebut (menggunakan kuesioner) mungkin menyatakan terjadinya empisema. Diagnosis yang salah lebih sering terjadi pada perokok daripada bukan perokok. Karena pada perokok, terdapat komplikasi penyakit pernapasan yang menyerupai empisema.

B.     Confounding

       Confounding terkadang disebut sebagai kelas utama ketiga bias. Ini adalah fungsi dari hubungan yang kompleks antara berbagai eksposur dan penyakit. Confounding dapat dikontrol dalam desain (random, pembatasan dan matching) dan dalam analisis (stratifikasi, analisis multivariabel dan matching).

       Faktor perancu atau confounding factors adalah distorsi dalam memprediksi hubungan atau asosiasi antara faktor eksposur dan outcome (hasil) sehingga asosiasi sebenarnya tidak tampak atau ditutupi oleh faktor lainnya. Pengaruh faktor perancu bisa memperbesar atau memperkecil hubungan sebenarnya. Jadi, suatu variabel mungkin sebenarnya bisa faktor protektif terhadap suatu kondisi kesehatan atau penyakit, tetapi hasil penelitian menunjukkan variabel tersebut bisa menjadi faktor risiko terhadap suatu kondisi kesehatan atau penyakit atau hubungan. Dalam setiap penelitian, faktor-faktor perancu akan selalu diidentifikasi sehingga dalam pengolahan data, hasil asosiasi yang lebih akurat dapat diperoleh setelah dikontrol oleh faktor perancu. Misal, faktor perancu bisa ditemukan pertama pada umur sebagai faktor perancu terhadap hubungan merokok dan risiko kematian, dan kedua aktifitas fisik mendistorsi hubungan antara asupan energi dan risiko terkena penyakit jantung.

Syarat-syarat Confounding

1.      Merupakan faktor resiko bagi penyakit yang diteliti

2.      Mempunyai hubungan dengan paparan

3.      Bukan merupakan bentuk antara dalam hubungan paparan dan penyakit

Strategi Pengendalian Kerancuan

1.      Mencegah sebelum data dikumpulkan

Randomisasi, retriksi, matching

2.      Memperhitungkan pengaruhnya dalam analisis data

Analisis strata (stratified analysis), analisis multivariat (multivariate analysis).

C.    Analisa Jurnal

Bias dalam penelitian ini yaitu :

Bias seleksi dalam penelitian ini bias seleksi karena data yang didapatkan oleh peneliti diambil hanya dari pasien rawat jalan yang diambil sebagai sampel,  sedangkan dari pasien rawat inap tidak dilakukan pengambilan data. Sampel yang diambil dalam penelitian ini dengan menggunakan teknik accidental sampling yang diambil seadanya tanpa menggunakan kriteria sampel.

Confounding dalam penelitian ini adalah sarana dan prasarana yang dapat mempengaruhi kepuasan pasien, tetapi variabel ini tidak masuk dalam variabel independent penelitian. Dalam penelitian ini variabel perancu yaitu sarana dan prasarana, biaya.