Questo articolo descrive i più comuni tipi di distorsione («bias») che si possono incontrare in studi di epidemiologia analitica. Le distorsioni vengono presentate in relazione al disegno degli studi di coorte o caso-controllo. Per questa ragione, nella prima parte dell'articolo, vengono brevemente illustrati i concetti elementari del disegno e la terminologia degli studi di coorte e caso-controllo. Vengono distinti due gruppi principali di distorsioni: le distorsioni df selezione (o di campionamento) e le distorsioni di misura (o di raccolta deirinformazione). Negli studi di coorte, la principale distorsione di selezione è quella dei non partecipanti allo studio; la principale distorsione di misura è quella del sospetto diagnostico. Negli studi caso-controllo, le principali distorsioni di selezione sono: la distorsione prevalenza-incidenza, la distorsione del ricovero ospedaliero e la distorsione dei non partecipanti; le principali distorsioni di misura sono: la distorsione del ricordo, la distorsione deH'informazione familiare e la distorsione del sospetto di esposizione. Alcune di queste distorsioni possono essere prevenute o minimizzate mediante appropriate strategic di disegno dello studio.

distorsioni, epidemiologia, metodi, studio di coorte, studio caso-controllo.

This article describes the most common types of bias encountered in analytic epidemiologic studies. Bias is presented in relation to the design of cohort and case-control studies. Therefore, in the firstpart of the article, the basic design concepts and the terminology of cohort and case-control studies are briefly illustrated. Two major groups of bias are described: selection (or sampling) bias and measurement (or data collection) bias. In cohort studies, the most important selection bias is the non-respondent bias; the most important measurement bias is the diagnostic suspicion bias. In case-control studies, the most important selection biases are the incidence-prevalence bias, the admission rate (Berksonian) bias, and the non-respondent bias; the most important measurement biases are the recall bias, the family information bias, and theexposure suspicion bias. Some of these biases may be prevented or minimized by appropriate design strategies.