Epidemiologia

2. ¿Qué es un sesgo, cuales son los tipos de sesgo y como se controla cada uno?

Sesgo

El sesgo o error sistemático se ha definido como cualquier error diferencial (en relación con los grupos que se comparan) en que se puede incurrir durante el diseño, conducción o análisis del estudio y que invariablemente resulta en una conclusión errónea, ya sea proporcionando una estimación más baja o más alta del valor real de la asociación que existe en la población blanco. Afectando así la exactitud y  la validez de los resultados.

Son sistemáticos pues se cometen en cada uno de las mediciones realizadas en los individuos de estudio y se producen siempre en la misma dirección (positivo o negativo), por ejemplo una balanza que pesa 500gr en exceso, siempre pesará 500gr de más en todos los individuos.

Se identifican tres grandes grupos o tipos de sesgos:

• Sesgo de selección: Los individuos pertenecientes a los grupos de estudio no reflejan las características de la población de la que proceden. Por ejemplo, en un estudio de cohortes se obtienen muestras de estudio de una población donde la proporción de hombres es del 40%; cometemos un sesgo de selección cuando la proporción de hombres en los grupos de expuestos y no expuestos no es la misma del 40%.

Para evitar este tipo de sesgo, se deben tener en cuenta acciones previas como:

1. Usar muestras basadas en la población y no muestras hospitalarias
2. Establecer criterios claros de inclusión
3. Establecer criterios claros de exclusión
4. Definir claramente la población de estudio
5. Aleatorización
6. Prevenir la perdida de pacientes y asegurar la adherencia

• Sesgo de información o medición: Se cometen cuando los individuos participantes en el estudio están incorrectamente clasificados en el grupo de expuesto/no expuesto o de enfermo/sano. Este se puede clasificar según su origen ya sea si el error provino por un fallo de la persona quien clasifico a los participantes, o un error del método con el cual se clasificaron, etc.

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Para evitar este tipo de sesgo, se deben tener en cuenta acciones previas como:

1. Definir adecuadamente las variables
2. Estandarizar los procesos de medición
3. Entrenar y certificar a los observadores
4. Automatizar instrumentos
5. Enceguecer los estudios
6. Utilizar datos almacenados para evitar el sesgo de memoria.

• Sesgo de confusión: cuando observamos una asociación no causal entre la exposición y el evento en estudio o cuando no observamos una asociación real entre la exposición y el evento en estudio por la acción de una tercera variable que no es controlada. Esta(s) variable(s) se denomina(n) factor(es) de confusión o confusor(es). En otras palabras, es cuando una variable que no tenemos en cuenta, afecta los resultados del estudio subestimándolos o sobrestimándolos. Por ejemplo, se investiga la asociación causal entre el consumo de alcohol y la aparición de enfermedades cardiovasculares. La magnitud de la asociación entre el alcohol, como factor de riesgo, y la enfermedad cardiovascular, como efecto, puede estar sesgada por la presencia de individuos que fuman. El tabaco es una variable asociada independiente, al consumo o no de alcohol, con la aparición de cardiovasculares; el tabaco está relacionado con el alcohol y no es un efecto del mismo (la proporción de fumadores es mayor entre los consumidores de alcohol). Para no infravalorar o sobreestimar el efecto de un factor de riesgo, es necesario controlar estas variables de confusión.

Las variables de confusión pueden controlarse tanto en la fase de diseño de la investigación como en la fase de análisis

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