Sesgos, factores de confusión

Sesgos, factores de confusión

1. SESGOS, FACTORES DE CONFUSION Y SU CONTROL Dr. Cristian Díaz Vélez cdiazv @usmp.pe

2. Índice o tabla de contenidos 1º Antecedentes 2º Sesgo 3º Confusión 4º Control de Factores

3. Antecedentes Hay cuantro principales razones para una asociacion en estudio epidemiologico: sesgo, confusión, error aleatorio y causa. Un objetivo escencial de las fases de diseño y análisis es prevenir, reducir y evaluar sesgo, confusión y error aleatorio, así una asociación causal no sesgada entre exposición y outcome es estimada.

4. Sesgo Un sesgo es un error sistemático en un estudio que conduce a una distorsión de los resultados. Corresponde a una medición en una misma dirección, fuera del valor real. No se reduce con un mayor tamaño de muestra. La evaluación se hace dos pasos, primero determinar si hay sesgo y luego evaluar su magnitud y dirección. Los tipos principales son de selección, de información y de confusión.

5. Sesgo de selección Ocurre cuando se realiza una comparación entre grupos que no son similares en sus características, diferentes de las variables estudiadas que influyen sobre el resultado. Es mas común es estudios caso-control. El investigador selecciona casos y controles que representan a la población, y la única supuesta diferencia entre los grupos es el resultado. Ocurre si el proceso de selección introduce otra diferencia sistemática no intencional entre los grupos, y esta diferencia sistemática esta asociada con la variable.

6. Sesgo de Información Aparece cuando la medición de las variables se realiza de una forma que es sistemáticamente diferente entre los grupos que se comparan. Un sesgo de información implica un problema de clasificar erróneamente a los sujetos estudiados en cuanto a si se encuentran o no expuestos a un factor de riesgo que se analiza, y/o en cuanto a si presentan o no un determinado efecto.

7. Sesgo de Información

8. Confusión La confusión se refiere a la mezcla del efecto de una variable externa con los de la exposición y la enfermedad que interesa. Para que una variable se considere un potencial confusor debe reunir dos condiciones: Que se relacione con la enfermedad de interés en ausencia de exposición al factor analizado Que se relacione con la exposición, pero no como un resultado de esta

9. Hay dos formas importantes de reducir la confusión en estudios observacionales: Prevención en la fase de diseño por restricción o pareamiento Ajustar el análisis estadístico por estratificación o técnicas multivariadas. Ambos métodos requieren que las variables de confusión sean conocidas y medidas.

10. Control de factores de confusión durante el diseño: Restricción Ventajas Delimita a los individuos de la muestra en relación con la pregunta que se investiga Inconvenientes Limita la generalización Puede ser difícil obtener un tamaño muestral apropiado La confusión se puede reducir restringiendo la población a aquellos con una valor especifico de la variable confusión.

11. Control de factores de confusión durante el diseño: Pareamiento Ventajas Puede eliminar las influencias de los factores de confusión constitucionales Puede eliminar las influencias de factores difíciles de medir Puede incrementar la precisión al equilibrar el número de casos y controles en cada uno de los estratos Puede facilitar la selección de los controles Inconvenientes Puede ser lento, caro y menos eficiente que incrementar el número de individuos Puede tener efectos adversos sobre la fase de análisis Debe definirse cuáles variables son predictoras y cuáles de confusión No puede evaluarse el papel de las variables como predictoras Requiere un análisis pareado Restringe sujetos en diferentes grupos a tener el mismo valor de factores de confusión. Generalmente usada en caso-control

12. Control de factores de confusión durante el análisis: Estratificación Ventajas Flexible o reversible; se pueden elegir las variables según las cuales se va a estratificar Inconvenientes El número de estratos está limitado por el tamaño de la muestra necesario para cada uno de ellos Se pueden considerar pocas covariables La existencia de pocos estratos por cada covariable hace que el control de los factores de confusión sea menos completo Deben haberse medido antes las covariables

13. Control de factores de confusión durante el análisis: Ajuste estadístico Ventajas Pueden controlarse simultáneamente múltiples factores de confusión Puede utilizarse toda la información obtenida con las variables continuas Es tan flexible y reversible como la estratificación Inconvenientes El modelo puede no ser adecuado: Control incompleto de los factores de confusión Estimaciones inexactas de la fuerza del efecto Los resultados son difíciles de comprender Deben medirse previamente las covariables relevantes

14. Calidad de la medición Hay dos características fundamentales que debe tener toda medición: Validez Confiabilidad

15. Conceptos Validez Grado en el que una medición o estudio alcanza una conclusión correcta. Medir lo que se quiere medir Validez interna Grado en el que los resultados de una investigación reflejan con precisión la situación verdadera de la población en estudio Validez externa Grado en el que es posible aplicar los resultados de un estudio a otras poblaciones. Generalización.

16. Tipos de error en la medición: Aleatorio Sistemático

17. Error aleatorio o falta de precisión Debido a variaciones producidas por azar, las características de las personas en una muestra concreta son diferentes a las de otras en la población de la cual fueron tomadas. La variación aleatoria tiene tanta probabilidad de resultar en observaciones por encima del valor real como por debajo. Como consecuencia, la media de observaciones no sesgadas proveniente de muchas muestras, tiende a corresponder con el verdadero valor en la población, aun cuando los resultados de pequeñas muestras individuales no lo hagan.

18. La magnitud del error de muestreo se estima a través del valor del error estándar. La principal manera de aumentar la precisión de una estimación, es, entonces, con un mayor tamaño muestral. Una decisión clave es la obtención de una buena precisión frente al costo de una muestra que puede ser grande.

19. Por tanto, otro aspecto a considerar con respecto a la precisión es la eficiencia del estudio. Esta puede ser juzgada según la relación del contenido total de la información deseada con el número total de sujetos requeridos o estudiados, o según contenido de dicha información con el costo de adquirirla.

20. Procedimientos de recolección (medición) de información: Métodos Censos Encuestas Sistemas de registro Técnicas Entrevista Cuestionarios o formularios Observación Mediciones instrumentales Por ejem .: peso, talla, tensión arterial, temperatura, condiciones bioquímicas, imagenología

21. Técnicas de recolección de datos Indique las técnicas que empleará y explique por qué: Observación . Entrevista . Encuesta . G rupos focales. T alleres participativos, etc.

22. Instrumentos Indique los instrumentos que aplicará para cada técnica y explique por qué: Guías de observación Guías de entrevista C uestionario de encuesta G uía de conducción de grupos focales F ichas de registro de datos de grupos focales C uestionarios auto-administrados F ichas de talleres participativos O una combinación de varias de las anteriores. Indique qué temas o tipos de datos se obtendrán con cada técnica e instrumento y explique por qué.

23. Fuentes potenciales de variabilidad en las mediciones Características del individuo Cambios relacionados con edad, sexo, alimentación, ejercicio... Variación diurna: ritmos circadianos Disposición a colaborar, tendencia a mentir Características de las mediciones Calibración deficiente del aparato, reactivos en mal estado... Falta de precisión inherente al instrumento Preguntas mal formuladas en un cuestionario Características del observador Lectura o registro erróneo: experiencia, disposición, cansancio, problemas de agudeza visual o auditiva

24. Formas de reducir la variabilidad en las mediciones. Ejemplos Características de los sujetos: Condiciones uniformes al realizarlas: Ayuno Posición corporal Descubrir la región o segmento corporal por explorar Solicitar su cooperación y máxima veracidad en las respuestas Garantizar confidencialidad de la información proporcionada

25. Características de los instrumentos: Calibración con la frecuencia determinada por el fabricante Mantenimiento del equipo. Cuidado, conservación, limpieza, reparación Definiciones claras y precisas acerca de la presencia de enfermedad o exposición Validación de cuestionarios

26. Características de los observadores: Estandarización u homologación de la forma en que se ha de llevar a cabo la medición. Cegamiento respecto a la identidad del entrevistado en términos del grupo al que pertenece, ya sea de enfermos, sanos, expuestos o no expuestos. Motivación respecto a la relevancia de su participación Corrección de problemas de agudeza visual o auditiva