Principales sesgos en estudios epidemiológicos: seguimiento, información y confusión

A continuación se describen y corrigen los principales sesgos que afectan a los estudios epidemiológicos, así como las estrategias para controlarlos en las fases de diseño y de análisis.

Seguimiento incompleto

Seguimiento incompleto: cuando se pierden participantes durante el seguimiento. Siempre hay que intentar estudiar las causas de los abandonos e intentar que las pérdidas sean las menores posibles.

Sesgos por selección de casos y controles

• Falacia de Neyman (de supervivencia): en los estudios de casos y controles siempre hay que seleccionar casos incidentes; si se usan casos prevalentes, esos pacientes son supervivientes de la enfermedad con características de mejor pronóstico y pueden dar resultados excesivamente optimistas que no se correlacionen con la realidad. Este sesgo se pone más de manifiesto cuando la enfermedad estudiada es potencialmente mortal.
• Sesgo de Berkson: se produce cuando se usan controles hospitalarios y el factor de riesgo que se está estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización, distorsionando la comparación entre casos y controles.

Sesgo de información (clasificación u observación)

Ocurre cuando hay un error en la medición de alguna variable clave del estudio, lo que lleva a una mala clasificación de los participantes. Los principales son:

• Efecto Hawthorne (de atención): los participantes alteran su comportamiento y su exposición cuando saben que están siendo observados o vigilados.
• Sesgo del entrevistador: lo comete el investigador cuando, en la recogida o clasificación de datos, introduce una valoración subjetiva que distorsiona la información.
• Sesgo de recuerdo: cuando un estudio se basa en recuerdos, los participantes afectados por una enfermedad pueden recordar de forma diferente sus exposiciones en comparación con los no afectados.
• Sesgo de inaceptabilidad: ocurre cuando los participantes minimizan o ocultan ciertas exposiciones que se consideran políticamente o socialmente incorrectas (tabaco, grasas, etc.) al responder a preguntas sobre ellas. No deben confundirse con las mentiras intencionadas.
• Sesgo de obsequiosidad: sucede cuando una persona sobrevalora su exposición a factores considerados socialmente positivos; por ejemplo, afirmar que hace más ejercicio del que realmente realiza.

Sesgos de confusión

Un factor de confusión es una variable que distorsiona la medida de asociación entre dos variables. Los efectos de la confusión pueden ser:

• Una relación o efecto donde no lo hay (relación confundida).
• Una exageración de una asociación real (confusión positiva).
• Una atenuación o inversión de una asociación real (confusión negativa).

Control de la confusión

El control de la confusión puede realizarse en la fase de diseño del estudio o en la fase de análisis:

Control en la fase de diseño

Se pueden controlar las variables de confusión mediante:

• Restricción: seleccionar para el estudio a la población que está en una única categoría de la variable de confusión; por ejemplo, realizar un estudio sobre alcohol y enfermedades cardiovasculares solo en fumadores.
• Emparejamiento: comparar dos grupos de población que difieren en la exposición al factor de riesgo (por ejemplo, un grupo consume alcohol y el otro no) y que son similares respecto a la variable de confusión; por ejemplo, intentar que en ambos grupos haya el mismo porcentaje de fumadores.
• Aleatorización: asignar de forma aleatoria los individuos a los diferentes grupos de estudio, garantizando que todos tengan la misma probabilidad de pertenecer a cualquiera de los grupos y equilibrando las variables conocidas y desconocidas entre los grupos.

Control en la fase de análisis

• Análisis multivariante: técnicas estadísticas utilizadas para determinar la contribución de varios factores en un evento o resultado y para ajustar por múltiples variables de confusión simultáneamente.
• Estandarización y ajuste de tasas: métodos que permiten obtener medidas del efecto una vez eliminada la influencia de la variable de confusión; por ejemplo, tasas de mortalidad estandarizadas.
• Estratificación y análisis por subgrupos: realizar el análisis separadamente para cada categoría de la variable de confusión. Por ejemplo, si la variable de confusión es el sexo (dos categorías), se puede hacer el análisis para hombres y para mujeres de forma independiente.

Las estrategias de control deben seleccionarse según el diseño del estudio y las características de las variables implicadas. Un control adecuado de sesgos y confusión es esencial para obtener resultados válidos y aplicables en población real.