ბერკსონის ცდომილება არის სტატისტიკური ცდომილება, რომელიც წარმოიშობა, როდესაც კვლევის მონაცემები არასწორად აირჩევა კლინიკური ან საავადმყოფო მონაცემთა ბაზიდან [1].
Berkson's Bias is a statistical error that occurs when data is improperly selected from clinical or hospital databases.
ბერკსონის ცდომილება ხდება, როდესაც კვლევის მონაცემები არასწორად აირჩევა, მაგალითად, მხოლოდ საავადმყოფოში მყოფი პაციენტებისგან. ეს შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები, რადგან საავადმყოფოში მყოფი ადამიანები შეიძლება არ წარმოადგენდნენ მთელ მოსახლეობას.
სოფლის ბაზარში ლელა და ნინო საუბრობენ, როგორ შეიძლება ექიმთან მისვლა და საავადმყოფოში ყოფნა არ ნიშნავს, რომ ყველა ავადმყოფია. ლელა ამბობს, რომ ზოგჯერ ადამიანები საავადმყოფოში მხოლოდ იმიტომ მიდიან, რომ ექიმთან კონსულტაცია სჭირდებათ.
ბერკსონის ცდომილება მნიშვნელოვანია, რადგან ის შეიძლება გამოიწვიოს არასწორი დასკვნები კვლევებში, რაც გავლენას ახდენს ჯანდაცვის პოლიტიკაზე. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია საქართველოსთვის, სადაც რესურსები შეზღუდულია და სწორი მონაცემების ანალიზი აუცილებელია.
ბერკსონის ცდომილება პირველად აღწერა ჯოზეფ ბერკსონმა, რომელიც მუშაობდა კლინიკურ კვლევებში. ეს ცდომილება წარმოიშობა, როდესაც კვლევის მონაცემები მხოლოდ საავადმყოფოში მყოფი პაციენტებისგან აირჩევა, რაც შეიძლება არ ასახავდეს მთლიან მოსახლეობას. მაგალითად, თუ კვლევა მხოლოდ იმ პაციენტებზეა დაფუძნებული, რომლებიც საავადმყოფოში არიან, შეიძლება მივიღოთ არასწორი დასკვნები დაავადების გავრცელების შესახებ. ბერკსონის ცდომილების თავიდან აცილება შესაძლებელია მონაცემთა შერჩევის პროცესის გაუმჯობესებით და უფრო ფართო პოპულაციის ჩართვით. ხშირად, მკვლევარები ვერ აცნობიერებენ, რომ მათი მონაცემები შეიძლება იყოს მიკერძოებული, რაც იწვევს არასწორ ინტერპრეტაციებს და გადაწყვეტილებებს.
Pkhakadze G. Berkson”s Bias. In: Georgian Dictionary of Public Health (Chapter 1). Georgian Medical Journal. 2026. Available from: https://news.gmj.ge/dictionary/berksons-bias/
Was this article helpful?