bortfallsbias

Bortfallsbias, auch bekannt als attritionsbias, bezeichnet Verzerrungen in Studienergebnissen, die entstehen, wenn Teilnehmende vor dem Abschluss einer Studie ausscheiden. Wenn der Abbruch mit Merkmalen zusammenhängt, die das untersuchte Outcome beeinflussen, können die verbleibenden Daten systematisch von der ursprünglichen Stichprobe abweichen. Dadurch kann der geschätzte Effekt einer Intervention verzerrt werden. Bortfallsbias tritt häufig in randomisierten kontrollierten Studien, Längsschnittstudien und Beobachtungsstudien auf, besonders bei hohen Abbruchquoten oder wenn Abbruchgründe unterschiedlich zwischen Gruppen verteilt sind.

Ursachen und Mechanismen umfassen Verlust an Follow-up durch Nebenwirkungen, mangelnde Wirksamkeit, längere Studiendauer, schlechte Compliance oder organisatorische Probleme. Wenn Abbrecher Merkmale aufweisen, die mit dem Outcome zusammenhängen (z. B. Alter, Schwere der Erkrankung), erhöht sich das Risiko einer Verzerrung. Die Art des fehlenden Datenmaterials, also ob Daten zufällig fehlen (MCAR), bedingt fehlen (MAR) oder nicht zufällig fehlen (MNAR), beeinflusst die Potenz und Richtung der Verzerrung.

Auswirkungen betreffen Schätzung von relativen Risiken, Risikodifferenzen oder anderen Effekten. Bortfallsbias kann zu Überschätzung oder Unterschätzung der Wirksamkeit führen und die Generalisierbarkeit der Ergebnisse beeinträchtigen. Die Schwere hängt von der Abbruchquote, dem Grund des Abbruchs und der Verteilung der Abbrecher zwischen Gruppen ab.

Vermeidung und Umgang umfassen Studienplanung zur Minimierung von Dropouts, transparente Berichterstattung (z. B. CONSORT-Flussdiagramm) und robuste Analysen. Geeignete Analysen beinhalten Intention-to-treat, Multiple Imputation oder Maximum-Likelihood-Ansätze sowie Sensitivitätsanalysen unter verschiedenen Missing-Data-Szenarien. Außerdem sollten Gründe für den Abbruch dokumentiert und frühzeitig im Protokoll festgelegt werden.