现场流行病学案例：口服避孕药与卵巢癌
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参考答案：
教师注意：针对本问题将学员分成四组左右。
本问题的关键是分析应该从一个计划开始。从描述性入手（认识你的资料）到分析，从简单到复杂。按照下面的顺序对于任何类型的流行病学研究都是合适的。
预表(有时可见，尤其在临床试验)：统计登记(合格数，登记数，未登记的原因如死亡、拒绝等)
表1：临床的，如各型卵巢癌的频数分布。
“主张只有在所研究的疾病是罕见病时，才用病例对照研究中的OR值来估计相对危险度（发病率比，RR）。提出这种主张的原因是关系到对照抽样使用的策略。如在巢式病例对照研究（case-cohort studies），对照是从所有对象的最初花名册中抽取的，提供一个RR的有效估计值的策略要看是常见病还是罕见病；如果对照是从随访结束后剩余的未病人群来替代抽取，对于正向暴露—疾病关联，OR值会高估RR值，因为随访结束后剩余的未病人群中的暴露比例低于开始随访时人群中暴露的比例。然而，如果是罕见病，采用这种抽样方式（策略），OR值则是RR值合理的估计值。在发病密度（人时）病例对照研究或巢式病例对照研究，对于OR是相对危险度（发病率比，RR）的有效估计值来说，罕见病的假定是不必要的。”
当研究人员开始考虑调查表应该收集什么资料时，便开始制订他们想要进行的分析计划。通过设计无数据但有合适的标题、标注、测量方法及要计算的统计量的“整理表”—频数（分布）表、双变量表格。这些按逻辑由简单（描述性流行病学）到复杂（分析性流行病学）顺序排列的表格在文稿和口头陈述结果时经常使用。
问题3：按照逻辑顺序列出可能会用来分析和陈述“癌症与类固醇激素的研究”资料的表格形式。
表2：描述性(“人、时、地“三间分布”)—谁是研究对象；如按人口学特征（年龄、人种）的病例对照状态的频数分布，卵巢癌危险因素（婚姻状况、产次、生育力)。
表3：初始的2χ2表（四格表）：按病例对照状态和是否口服避孕药列表。
表4+、按诸如年龄、种族、产次等变量对表3进行分层来评估混杂、效应修饰。
表5+、表3的提炼（进一步的整理）：如剂量效应，潜隐(伏)期等。
为了研究口服避孕药与卵巢癌（乳腺癌、子宫内膜癌）间的关系，1980年美国CDC开展了一项病例对照研究——癌症与类固醇激素的研究（Cancer andSteroid Hormone Study，CASH）。病例来源于参与了美国国立癌症研究所的SEER项目（监测-流行病学-最终结局项目：Surveillance,Epidemiology,and End Results program）的8个地区注册的癌症病人。
2、信息偏倚
A、回忆偏倚—采用记忆帮助法。如果可能，使用有效的独立来源的暴露资料。
B、调查员，资料的收集—资料必须以同样的方式、标准资料收集的形式摘录、实施采访等来收集病例与对照的资料；调查员（记录员）必须培训，以确保他们能一致地进行调查（缩小调查员内部与调查员间的变异）；如果可能，调查员应该不知道正被调查者的病例对照的状态。
表1 1980-1981年癌症与类固醇激素研究中卵巢癌病例
与对照组中口服避孕药的使用情况
病例组
对照组
合计
服用口服避孕药
a(93)
b(959)
H1(1052)
不服用口服避孕药
c(86)
d(683)
H0(769)
合 计
V1(179)
V0(1642)
T(1821)
问题4：从上述资料，能计算口服避孕药使用者中患卵巢癌的危险性吗？为什么？
500,040
0.00018
非暴露
10
499,950
499,960
0.00002
合计
100
999,900
1,000,000
OR=9, RR=9
研究者决定实施一项按1：1选择对照的病例对照研究。
测量联系的合适指标是OR。不知道人群中暴露因素的分布情况计算危险度是不可能的。但如下面所示，如果简单的在病例对照研究中用（a/a+b）除以（c/c+d），你能得到什么提示/信息。
参考答案：
不能。.
患某种疾病的危险是在一特定的时期内开始未患病的人群中发生该病的比例。罹患率通常是用于反映急性暴发性疾病的发生危险的指标（危险的同义词）。危险性=a/（a+真b）
四格表（表1）的行合计表示研究中暴露与未暴露的人数，但不是病例来源的无病人群的全体。行合计是人为的和任意的，因为研究人员能选择每例病例的对照数量。在病例对照研究中，产生病例的暴露和未暴露人群的实际人群的数量大小很少是知道的。
表6+：特殊亚群分析。
第二部分
研究设计包括几个缩小选择偏倚和信息偏倚的要点。
疾病状态的探查偏倚（一种选择偏倚）：试图通过对新诊断、组织学上确诊的20-54岁的所有女性病例进行登记来缩小。
以居住在覆盖了癌症登记的八个地区的早期卵巢癌患者为病例；在相同的地区使用电话号码随机选择年龄为20-54岁妇女为对照。因为93%的美国家庭都有电话，实际上与病例居住在同地区的所有妇女作为对照都是合适的(有趣的是，所有登记的卵巢癌病例都有电话)。
当感兴趣的结局或疾病不是罕见的（大约在5%—10%以上），OR就不是RR的一个好的估计值。
指导老师注意：
在CDC，最常用的队列研究类型是“教堂晚餐”型—有一限定的暴露时期的回顾性队列研究。对于这种类型的研究，测量关联的合适指标是相对危险度（RR）；最常用的病例—对照研究是其对照是从剩余的无病人群中选择出来的。对于这两种类型的研究，只有在罕见病的研究中其OR值与RR值才近似；但是，对于按人时计算的相对危险度（RR），OR值与其近似（即OR可替RR），这时罕见病的设定是不必要的；如果对照组在开始时就选择（巢式病例对照研究）的情况下，也是不必要的。但这两种研究设计在CDC用得很少。
问题6：OR值提供了哪些X2值和P值不能提示的特殊信息？从X2值、P值、可信区间中能得出什么另外信息？
参考答案：
OR值是测量联系的方向和强度的指标，与样本量无关；
X2值和P值能告诉你这种联系在多大程度上不是由于机会造成的，即统计学意义。两值均与样本量和联系强度有关。
从上述资料可以看出，当所研究的疾病是罕见病时，OR(比值比)与RR（相对危险度）非常的近似。
研究者利用表1的资料和下面的公式计算OR值、X MH值及95%的可信区间。
计算值
公式
表1资料计算值
OR
OR=ad/bc
93*683/959*86=0.77
a的理论值E（a）
E（a）=H1*V1/T
1052*179/1872=103.41
•无应答（自我选择）
•不适当的比较组
2、信息偏倚：研究对象选择后，怎样收集暴露信息
•回忆
•调查员/记录员
•资料收集
•说谎（报告）
3、混杂
减少偏倚确诊的、与病例定义一致；如果可能，尽量使用客观的标准，尽可能包括特定时间和地区内的所有病例。
B、对照—应该与病例来自同一人群，这样他们可以代表病例来源人群的暴露水平。选择对照的关键是如果某人患了这种疾病，该人能明显的被识别为病人。(大多数流行病学家认为对照必须处于合适（符合一定条件）的疾病的危险中；然而，这也是当前争论的焦点)。如可能随机选择对照.
偏倚是在研究设计或实施过程中产生的一种系统误差，可导致一种暴露对疾病发生危险（或其他健康问题）的影响程度得到歪曲的估计。系统误差（偏倚）与研究设计或实施有关；相反，随机误差与样本大小有关。
一般地说，偏倚可按如下分类：
1、选择偏倚：（怎样选择）对象怎样进入研究中。类型包括：
•检测(又叫监测偏倚)
•入院率偏倚（伯克森偏倚)
问题2：这项病例对照研究中哪些类型的偏倚需特别关注？你打算采取什么措施减少
潜在偏倚？
参考答案：
在病例对照研究中，回忆偏倚和各种类型的选择偏倚是最值得关注的。在多通道研究中，选择偏倚、调查员偏倚、资料收集偏倚需予以关注。
指导教师注意：
不要过分讨论这问题！以下信息为指导老师提供，但不必将此全部向学员介绍。
问题1：哪些研究需经IRB评估（许可）？本研究需经IRB评估吗？
参考答案：
基本观点：研究目的是有益于研究的人群或社区还是得出“一般性的知识”。
本研究的目的明显是为了获得更多的关于口服避孕药与卵巢癌之间关系的认识即一般性知识，而不是对参与者直接有益。因此，本研究需经IRB评估。
当研究人员制订研究计划时，他们充分讨论了减少可能偏倚的一系列的方法。
问题5：描述用比值比（OR）作为相对危险度（RR）的估计值的基本原理。什么时候OR不是RR的近似估计值？
1.
参考答案：
通常，不能从病例对照研究中直接计算相对危险度（RR），因为没有分母的资料可以用来测定暴露和非暴露人群的危险性。在b、d两格中的数字代表对照组，其大小是人为(见如下实例)。然而，如果感兴趣的结局或疾病是罕见的，a格相对于b格是很小的，因此a/(a+b)就与a/b接近；c格相对于d格是很小的，因此c/(c+d)就与c/d接近，因此，队列研究中相对危险度（RR值）的计算公式就可简化为如下所示公式：
口服避孕药与卵巢癌
Oral Contraceptive Use and Ovarian Cancer
教师版
学习目的
通过本案例的学习，学员应：
概述流行病学分析的顺序；
讨论病例对照研究中的特别关注的偏倚与减小偏倚影响的方法；
讨论为什么、什么时候使用粗比值比、调整比值比和95%的可信区间，怎样解释；
掌握效应修饰与混杂的定义、识别方法。
按1：1选择对照
病例组
对照组
合计
“危险性”
暴露
90
50
140
0.643
非暴露
10
50
60
0.167
合计
100
100
200
OR=9.0“RR”=3.85(错误)
按1：4选择对照，可以发现
病例组
对照组
合计
“危险性”
暴露
90
200
290
0.310
非暴露
10
200
210
0.048
合计
100
400
500
OR=9.0“RR”=6.50(错误)
M-H方差值
M-H方差值= H1*H0*V1*V0
T2*(T-1)
1052*769*79*1642/18212(1821-1)=39.40
XM-H*
XM-H=(a-E(a))/M-H方差1/2
93-103.41/39.401/2=-1.66
可信区间
双侧Z值
90%=1.645
95%=1.96
99%=2.58
“癌症与类固醇激素的研究”（CASH研究）的主要目的是测量和验证口服避孕药与三种生殖系统癌症（卵巢癌、乳腺癌、子宫内膜癌）的关联程度。进入研究的研究对象于1980年12月开始登记，在研究的前10个月，179名患卵巢癌的妇女进行了登记，对更大数量的乳腺癌或子宫内膜癌的妇女也进行了登记。同时，为1,872名乳腺癌患者按1：1选择了对照组并进行登记。同一对照组人群用于卵巢癌的分析，然而研究人员排除了调查时已无卵巢的226名妇女和4名口服避孕药情况不明的妇女，共剩余1,642名妇女为对照。病例和对照组口服避孕药的情况如表1所示。
第一部分
1980年，美国女性各种癌症的死亡顺位中，卵巢癌位列第四，据估计当年美国女性有18,000例癌症新病例和超过11,000例病人可归因于癌症而死亡。
几项研究已显示产次少的妇女发生卵巢癌的危险性增大，提示怀孕可能具有保护作用。口服避孕药通过防止怀孕可能会增加患卵巢癌的危险性。另一方面，通过抑制垂体促性腺激素的释放和阻止排卵来模拟怀孕，口服避孕药被认为可以对卵巢癌的后来进展起抑制作用。因为到1980年，美国已有4000多万妇女服用口服避孕药，所以这两个方向的任意一种关联对公共卫生的影响都可能是较大的。
Lower CL=OR(1-Z/XM-H)
Upper CL=OR(1+Z/XM-H)
0.77(1-1.96/-1.66)=0.57
0.77(1+1.96/-1.66)=1.05
*:自由度为1的XM-H值与“Z值”具有相同的意义，可以用来从双侧标准正态曲线面积表中查到双側检验的P值。本案例中P=0.097。
－Rothman KJ.Epidemiology: an introduction.New York:OxfordU.Press, 2002, p. 87.
例如：在一个100万人口的地区，发生了100例病人，如果研究人员有该地区的每个人的信息，他们会发现
全人群
病例组
对照组
合计
真实危险性
暴露
90
499,950
为缩小调查员偏倚，CDC研究人员用预先测试过的标准调查表采用小组会议形式来培训调查员。病例和对照采用相同的调查员和调查表，病例和对照都没有被告知研究所要验证的特殊的预先假设。口服避孕药（暴露）的回忆偏倚通过向参与者展示一本附有在美国市场上市的所有口服避孕药的图片、用日历将其他生活事件与避孕和生育史相联系来减小。
教师注意：针对本问题将学员分成四组左右。
本问题的关键是分析应该从一个计划开始。从描述性入手（认识你的资料）到分析，从简单到复杂。按照下面的顺序对于任何类型的流行病学研究都是合适的。
预表(有时可见，尤其在临床试验)：统计登记(合格数，登记数，未登记的原因如死亡、拒绝等)
表1：临床的，如各型卵巢癌的频数分布。
“主张只有在所研究的疾病是罕见病时，才用病例对照研究中的OR值来估计相对危险度（发病率比，RR）。提出这种主张的原因是关系到对照抽样使用的策略。如在巢式病例对照研究（case-cohort studies），对照是从所有对象的最初花名册中抽取的，提供一个RR的有效估计值的策略要看是常见病还是罕见病；如果对照是从随访结束后剩余的未病人群来替代抽取，对于正向暴露—疾病关联，OR值会高估RR值，因为随访结束后剩余的未病人群中的暴露比例低于开始随访时人群中暴露的比例。然而，如果是罕见病，采用这种抽样方式（策略），OR值则是RR值合理的估计值。在发病密度（人时）病例对照研究或巢式病例对照研究，对于OR是相对危险度（发病率比，RR）的有效估计值来说，罕见病的假定是不必要的。”
当研究人员开始考虑调查表应该收集什么资料时，便开始制订他们想要进行的分析计划。通过设计无数据但有合适的标题、标注、测量方法及要计算的统计量的“整理表”—频数（分布）表、双变量表格。这些按逻辑由简单（描述性流行病学）到复杂（分析性流行病学）顺序排列的表格在文稿和口头陈述结果时经常使用。
问题3：按照逻辑顺序列出可能会用来分析和陈述“癌症与类固醇激素的研究”资料的表格形式。
表2：描述性(“人、时、地“三间分布”)—谁是研究对象；如按人口学特征（年龄、人种）的病例对照状态的频数分布，卵巢癌危险因素（婚姻状况、产次、生育力)。
表3：初始的2χ2表（四格表）：按病例对照状态和是否口服避孕药列表。
表4+、按诸如年龄、种族、产次等变量对表3进行分层来评估混杂、效应修饰。
表5+、表3的提炼（进一步的整理）：如剂量效应，潜隐(伏)期等。
为了研究口服避孕药与卵巢癌（乳腺癌、子宫内膜癌）间的关系，1980年美国CDC开展了一项病例对照研究——癌症与类固醇激素的研究（Cancer andSteroid Hormone Study，CASH）。病例来源于参与了美国国立癌症研究所的SEER项目（监测-流行病学-最终结局项目：Surveillance,Epidemiology,and End Results program）的8个地区注册的癌症病人。
2、信息偏倚
A、回忆偏倚—采用记忆帮助法。如果可能，使用有效的独立来源的暴露资料。
B、调查员，资料的收集—资料必须以同样的方式、标准资料收集的形式摘录、实施采访等来收集病例与对照的资料；调查员（记录员）必须培训，以确保他们能一致地进行调查（缩小调查员内部与调查员间的变异）；如果可能，调查员应该不知道正被调查者的病例对照的状态。
表1 1980-1981年癌症与类固醇激素研究中卵巢癌病例
与对照组中口服避孕药的使用情况
病例组
对照组
合计
服用口服避孕药
a(93)
b(959)
H1(1052)
不服用口服避孕药
c(86)
d(683)
H0(769)
合 计
V1(179)
V0(1642)
T(1821)
问题4：从上述资料，能计算口服避孕药使用者中患卵巢癌的危险性吗？为什么？
500,040
0.00018
非暴露
10
499,950
499,960
0.00002
合计
100
999,900
1,000,000
OR=9, RR=9
研究者决定实施一项按1：1选择对照的病例对照研究。
测量联系的合适指标是OR。不知道人群中暴露因素的分布情况计算危险度是不可能的。但如下面所示，如果简单的在病例对照研究中用（a/a+b）除以（c/c+d），你能得到什么提示/信息。
参考答案：
不能。.
患某种疾病的危险是在一特定的时期内开始未患病的人群中发生该病的比例。罹患率通常是用于反映急性暴发性疾病的发生危险的指标（危险的同义词）。危险性=a/（a+真b）
四格表（表1）的行合计表示研究中暴露与未暴露的人数，但不是病例来源的无病人群的全体。行合计是人为的和任意的，因为研究人员能选择每例病例的对照数量。在病例对照研究中，产生病例的暴露和未暴露人群的实际人群的数量大小很少是知道的。
表6+：特殊亚群分析。
第二部分
研究设计包括几个缩小选择偏倚和信息偏倚的要点。
疾病状态的探查偏倚（一种选择偏倚）：试图通过对新诊断、组织学上确诊的20-54岁的所有女性病例进行登记来缩小。
以居住在覆盖了癌症登记的八个地区的早期卵巢癌患者为病例；在相同的地区使用电话号码随机选择年龄为20-54岁妇女为对照。因为93%的美国家庭都有电话，实际上与病例居住在同地区的所有妇女作为对照都是合适的(有趣的是，所有登记的卵巢癌病例都有电话)。
当感兴趣的结局或疾病不是罕见的（大约在5%—10%以上），OR就不是RR的一个好的估计值。
指导老师注意：
在CDC，最常用的队列研究类型是“教堂晚餐”型—有一限定的暴露时期的回顾性队列研究。对于这种类型的研究，测量关联的合适指标是相对危险度（RR）；最常用的病例—对照研究是其对照是从剩余的无病人群中选择出来的。对于这两种类型的研究，只有在罕见病的研究中其OR值与RR值才近似；但是，对于按人时计算的相对危险度（RR），OR值与其近似（即OR可替RR），这时罕见病的设定是不必要的；如果对照组在开始时就选择（巢式病例对照研究）的情况下，也是不必要的。但这两种研究设计在CDC用得很少。
问题6：OR值提供了哪些X2值和P值不能提示的特殊信息？从X2值、P值、可信区间中能得出什么另外信息？
参考答案：
OR值是测量联系的方向和强度的指标，与样本量无关；
X2值和P值能告诉你这种联系在多大程度上不是由于机会造成的，即统计学意义。两值均与样本量和联系强度有关。
从上述资料可以看出，当所研究的疾病是罕见病时，OR(比值比)与RR（相对危险度）非常的近似。
研究者利用表1的资料和下面的公式计算OR值、X MH值及95%的可信区间。
计算值
公式
表1资料计算值
OR
OR=ad/bc
93*683/959*86=0.77
a的理论值E（a）
E（a）=H1*V1/T
1052*179/1872=103.41
•无应答（自我选择）
•不适当的比较组
2、信息偏倚：研究对象选择后，怎样收集暴露信息
•回忆
•调查员/记录员
•资料收集
•说谎（报告）
3、混杂
减少偏倚确诊的、与病例定义一致；如果可能，尽量使用客观的标准，尽可能包括特定时间和地区内的所有病例。
B、对照—应该与病例来自同一人群，这样他们可以代表病例来源人群的暴露水平。选择对照的关键是如果某人患了这种疾病，该人能明显的被识别为病人。(大多数流行病学家认为对照必须处于合适（符合一定条件）的疾病的危险中；然而，这也是当前争论的焦点)。如可能随机选择对照.
偏倚是在研究设计或实施过程中产生的一种系统误差，可导致一种暴露对疾病发生危险（或其他健康问题）的影响程度得到歪曲的估计。系统误差（偏倚）与研究设计或实施有关；相反，随机误差与样本大小有关。
一般地说，偏倚可按如下分类：
1、选择偏倚：（怎样选择）对象怎样进入研究中。类型包括：
•检测(又叫监测偏倚)
•入院率偏倚（伯克森偏倚)
问题2：这项病例对照研究中哪些类型的偏倚需特别关注？你打算采取什么措施减少
潜在偏倚？
参考答案：
在病例对照研究中，回忆偏倚和各种类型的选择偏倚是最值得关注的。在多通道研究中，选择偏倚、调查员偏倚、资料收集偏倚需予以关注。
指导教师注意：
不要过分讨论这问题！以下信息为指导老师提供，但不必将此全部向学员介绍。
问题1：哪些研究需经IRB评估（许可）？本研究需经IRB评估吗？
参考答案：
基本观点：研究目的是有益于研究的人群或社区还是得出“一般性的知识”。
本研究的目的明显是为了获得更多的关于口服避孕药与卵巢癌之间关系的认识即一般性知识，而不是对参与者直接有益。因此，本研究需经IRB评估。
当研究人员制订研究计划时，他们充分讨论了减少可能偏倚的一系列的方法。
问题5：描述用比值比（OR）作为相对危险度（RR）的估计值的基本原理。什么时候OR不是RR的近似估计值？
1.
参考答案：
通常，不能从病例对照研究中直接计算相对危险度（RR），因为没有分母的资料可以用来测定暴露和非暴露人群的危险性。在b、d两格中的数字代表对照组，其大小是人为(见如下实例)。然而，如果感兴趣的结局或疾病是罕见的，a格相对于b格是很小的，因此a/(a+b)就与a/b接近；c格相对于d格是很小的，因此c/(c+d)就与c/d接近，因此，队列研究中相对危险度（RR值）的计算公式就可简化为如下所示公式：
口服避孕药与卵巢癌
Oral Contraceptive Use and Ovarian Cancer
教师版
学习目的
通过本案例的学习，学员应：
概述流行病学分析的顺序；
讨论病例对照研究中的特别关注的偏倚与减小偏倚影响的方法；
讨论为什么、什么时候使用粗比值比、调整比值比和95%的可信区间，怎样解释；
掌握效应修饰与混杂的定义、识别方法。
按1：1选择对照
病例组
对照组
合计
“危险性”
暴露
90
50
140
0.643
非暴露
10
50
60
0.167
合计
100
100
200
OR=9.0“RR”=3.85(错误)
按1：4选择对照，可以发现
病例组
对照组
合计
“危险性”
暴露
90
200
290
0.310
非暴露
10
200
210
0.048
合计
100
400
500
OR=9.0“RR”=6.50(错误)
M-H方差值
M-H方差值= H1*H0*V1*V0
T2*(T-1)
1052*769*79*1642/18212(1821-1)=39.40
XM-H*
XM-H=(a-E(a))/M-H方差1/2
93-103.41/39.401/2=-1.66
可信区间
双侧Z值
90%=1.645
95%=1.96
99%=2.58
“癌症与类固醇激素的研究”（CASH研究）的主要目的是测量和验证口服避孕药与三种生殖系统癌症（卵巢癌、乳腺癌、子宫内膜癌）的关联程度。进入研究的研究对象于1980年12月开始登记，在研究的前10个月，179名患卵巢癌的妇女进行了登记，对更大数量的乳腺癌或子宫内膜癌的妇女也进行了登记。同时，为1,872名乳腺癌患者按1：1选择了对照组并进行登记。同一对照组人群用于卵巢癌的分析，然而研究人员排除了调查时已无卵巢的226名妇女和4名口服避孕药情况不明的妇女，共剩余1,642名妇女为对照。病例和对照组口服避孕药的情况如表1所示。
第一部分
1980年，美国女性各种癌症的死亡顺位中，卵巢癌位列第四，据估计当年美国女性有18,000例癌症新病例和超过11,000例病人可归因于癌症而死亡。
几项研究已显示产次少的妇女发生卵巢癌的危险性增大，提示怀孕可能具有保护作用。口服避孕药通过防止怀孕可能会增加患卵巢癌的危险性。另一方面，通过抑制垂体促性腺激素的释放和阻止排卵来模拟怀孕，口服避孕药被认为可以对卵巢癌的后来进展起抑制作用。因为到1980年，美国已有4000多万妇女服用口服避孕药，所以这两个方向的任意一种关联对公共卫生的影响都可能是较大的。
Lower CL=OR(1-Z/XM-H)
Upper CL=OR(1+Z/XM-H)
0.77(1-1.96/-1.66)=0.57
0.77(1+1.96/-1.66)=1.05
*:自由度为1的XM-H值与“Z值”具有相同的意义，可以用来从双侧标准正态曲线面积表中查到双側检验的P值。本案例中P=0.097。
－Rothman KJ.Epidemiology: an introduction.New York:OxfordU.Press, 2002, p. 87.
例如：在一个100万人口的地区，发生了100例病人，如果研究人员有该地区的每个人的信息，他们会发现
全人群
病例组
对照组
合计
真实危险性
暴露
90
499,950
为缩小调查员偏倚，CDC研究人员用预先测试过的标准调查表采用小组会议形式来培训调查员。病例和对照采用相同的调查员和调查表，病例和对照都没有被告知研究所要验证的特殊的预先假设。口服避孕药（暴露）的回忆偏倚通过向参与者展示一本附有在美国市场上市的所有口服避孕药的图片、用日历将其他生活事件与避孕和生育史相联系来减小。