概要
曝露を質問票で尋ねる、職業から曝露量を推定する、診断情報を分類するなど、研究データを作る過程では測定誤差や誤分類が生じ得る。こうした誤りが効果推定を系統的にゆがめる場合を情報バイアスという。[1]
非差別的誤分類
誤分類の程度が疾患の有無や比較群によらず同程度であるものを非差別的誤分類という。二値の曝露では、平均的には関連を無効果の方向へ弱めることが多いが、常にそうなるとは限らない。[1]
差別的誤分類
誤分類の程度が疾患の有無や介入群によって異なるものを差別的誤分類という。症例対照研究で、症例が過去の曝露を対照より詳しく思い出すリコールバイアスは代表例である。差別的誤分類ではバイアスの方向を一律に予測できない。[1][2]
評価
非無作為化研究では、介入の分類、アウトカムの測定方法、評価者が介入を知っていたか、群ごとに観察方法が異ならなかったかなどを確認する。ROBINS-Iでは情報バイアスに関連する複数の領域が評価対象となる。[2]