信息偏倚(information bias),又称观察偏倚(observation bias)或错分偏倚(misclassification bias),是指研究实施过程中判断研究对象的暴露或疾病状况时发生的系统误差.
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㈤错误分类偏倚（misclassification bias）：错误分类偏倚指 由于判断疾病或暴露的标准不明确或方法不当，未能准 确地判断患病或暴露，并由此带来研究信息的偏差。
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...往发生的事件或经历时， 由于记忆失真或不完整在准确性和完整性上的 差异所致的系统误差 归类错误偏倚（misclassification bias） 每项病症所用的客观诊断试验或测定仪器 都有一定的灵敏度和特异度，而不可能是100%， 于是就会产生一定的假阳性和假阴性错误即误...
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The authors acknowledged that the study was limited by its retrospective design, possible misclassification, and potential recall bias.
作者承认，这项研究受到了的追溯设计，可能的错误分类，和潜在的回忆偏差的限制。
As the authors state in their final sentence: “…further studies with large study populations, where the potential for misclassification of exposure and selection bias is minimized, are warranted.”
研究人员在报告中也表示：“我们正在准备更大规模、更进一步的调查研究，从而尽量避免错误归类的现象和选择上的偏误。”
The researchers acknowledge study limitations, including possible selection bias, misclassification of race and inaccurate responses to questionnaires.
研究人员承认研究也有一定局限性，包括可能的选择偏倚、种族误判和不准确的调查问卷等。
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