Systematic biases arising from pre-

Systematic biases arising from pre-analytical variables seem to represent a relevant issue. Examples of non-disease-associated factors include: 1) within-class biological variability, which may comprise unknown sub-phenotypes among study populations; 2) pre-analytical variables, such as systematic differences in study populations and/or sample collection, handling, and pre-processing procedures; 3) analytical variables, such as inconsistency in instrument conditions, resulting in poor reproducibility; and 4) measurement imprecision [22].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อคติที่เกิดจากตัวแปรวิเคราะห์ล่วงหน้าระบบดูเหมือนจะ แสดงถึงปัญหาเกี่ยวข้อง ตัวอย่างของปัจจัยที่ไม่ใช่โรคสัมพันธ์ได้แก่: 1) ความแปรปรวนทางชีวภาพ ซึ่งอาจประกอบด้วยรู้จักไทป์ย่อยในกลุ่มประชากรศึกษา ภายในคลาส 2) ตัวแปรล่วงหน้าวิเคราะห์ เช่นระบบความแตกต่างในประชากรศึกษาและเก็บตัวอย่าง การจัดการ และการประมวลผลเบื้องต้นขั้นตอน 3) วิเคราะห์ตัวแปร เช่นความไม่สอดคล้องเงื่อนไขเครื่องมือ ผลแสดงไม่ดี และ 4) การวัด imprecision [22]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อคติที่เกิดขึ้นจากระบบตัวแปรก่อนการวิเคราะห์ดูเหมือนจะเป็นตัวแทนของปัญหาที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างของปัจจัยที่ไม่ใช่โรคที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ 1) ภายในระดับความแปรปรวนทางชีวภาพซึ่งอาจประกอบด้วยรู้จักย่อย phenotypes ในหมู่ประชากรการศึกษา; 2) ตัวแปรก่อนการวิเคราะห์เช่นความแตกต่างของระบบการศึกษาในประชากรและ / หรือการเก็บตัวอย่าง, การจัดการและขั้นตอนก่อนการประมวลผล; 3) การวิเคราะห์ตัวแปรเช่นความไม่สอดคล้องกันในสภาพที่ใช้ในการส่งผลให้ในการทำสำเนายากจน และ 4) ความไม่แน่ชัดวัด [22]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อคติที่เกิดจากระบบก่อนวิเคราะห์ตัวแปรที่ดูเหมือนจะเป็นตัวแทนของปัญหาที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างของโรคที่ไม่ใช่ปัจจัยที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ 1 ) ความแปรปรวนทางชีวภาพภายในห้อง ซึ่งอาจเกิดระหว่างประชากรย่อยที่ประกอบด้วยการศึกษา 2 ) ก่อนวิเคราะห์ตัวแปร เช่น ความแตกต่างของระบบในประชากรศึกษาและ / หรือการเก็บตัวอย่าง การจัดการ และการประมวลผลข้อมูล และ 3 ) การวิเคราะห์ตัวแปร เช่น ไม่ใช้เงื่อนไขให้ยาได้ไม่ดี และ 4 ) การวัดความไม่แน่ชัด [ 22 ]