XIII Curso de Experto Universitario en Epidemiología y Nuevas Tecnologías Aplicadas.

José Ignacio Vitón Asenjo

FACTOR DE CONFUSIÓN

Una variable de confusión debe cumplir tres condiciones:

Debe ser un factor de riesgo de enfermar para los expuestos y los no expuestos
Debe estar asociada con la exposición
No es un paso intermedio en la secuencia causal entre la exposición y la enfermedad.

En el estudio que tenemos entre manos, la población entre 15 y 18 años tiene una prevalencia de enfermedad de hasta un 50%, mientras que para individuos mayores de entre 19 y 24 años sólo llega a un 44%, lo que podría conducir a la conclusión de que la edad menor es un factor de riesgo para contraer la enfermedad. Sin embargo, sabemos que conforme aumenta la edad hay mayor proporción de individuos con antecedentes, y esto es un factor muy correlacionado, tal y como se ha visto en el análisis de la población en apartados anteriores, con la profilaxis que se recibe en mayor proporción también conforme avanza la edad. Por lo tanto, el hecho de tener una edad más baja, no confiere en sí mismo un mayor riesgo de tener la enfermedad, sino que conlleva unas circunstancias en las que hay menos antecedentes familiares y menor profilaxis que es en definitiva nuestra variable de exposición.


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INTERACCIÓN

La interacción se produce cuando dos o mas factores de riesgo interactúan entre sí modificando el resultado final que sería diferente en caso de que no existiese esta interacción. Dependiendo de cómo de diferentes sean los valores del estimador (OR), distinguimos dos tipos de interacción:

CUANTITATIVA
Si todos los estimadores están consistentemente por encima o por debajo de 1 a lo largo de los estratos.

CUALITATIVA
Si algunos de los estimadores son mayores que 1 (indica factor de riesgo) y otros son menores de 1(lo que indica protección).

PROVINCIA

 

 

 

 

 

Podría haber una interacción cualitativa con la variable provincia, pues sólo la nº 1 tiene un IC que está por encima de la unidad. El resto sistemáticamente están por debajo de 1.

 

NIVEL SOCIOECONÓMICO:

 

 

 

Hay una interacción cuantitativa pues todos los estratos tienen sistemáticamente OR por debajo de 1, a excepción del estrato MEDIO-ALTO del cual no se dispone de población sana que no haya recibido profilaxis. (Esto podría ser debido a un sesgo de selección).

Estratificación o emparejamientos son métodos que podrían evitar la influencia de las interacciones entre variables.

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(REVISAR OR DE PREVALENCIA)

Esta es precisamente el modo en que se ha planteado este estudio.
Cuando en un estudio se incluyen los casos prevalentes aparece el sesgo de incidencia-prevalencia. Un estudio basado en casos prevalentes puede registrar una proporción más alta de casos que la que correspondería un estudio basado en casos incidentes, con el consecuente debilitamiento de la asociación.
La influencia de incluir casos prevalentes en el estimador del OR depende de la prevalencia de la enfermedad. Así a medida que aumente la prevalencia de la enfermedad, se incrementará el valor del OR de prevalencia.

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SESGO EN LA SELECCIÓN

En este estudio los controles han sido emparejados con los casos de forma aleatoria y de acuerdo con las variables incluidas en la base de datos inicial, en función de si están enfermos y han recibido la profilaxis. Posiblemente el emparejamiento por edad podría haber sido un poco más restrictivo, sin embargo hay que tener en cuenta que cuantos más criterios de emparejamiento se consideren, será más complicado tener un número suficiente de individuos en los dos grupos. Podríamos identificar como ejemplos de sesgos de selección los siguientes.

En la fase de diseño:
En las poblaciones de casos y controles se puede observar que parámetros como el de edad o sexo han sido determinantes a la hora de realizar la selección, pues están muy equilibrados en ambas poblaciones. Sin embargo se han utilizado controles procedentes de 4 provincias distintas, con niveles socioeconómicos distintos y otra serie de características como el acceso al agua potable sin que parezca haber ningún criterio o proporcionalidad, lo que posibilita que la población control no sea comparable a la de casos.

En la recogida de datos:
El que no existan individuos en nuestra población muestra, que hayan recibido profilaxis sin antecedentes familiares, parece que apunta a que no hay independencia entre y el hecho de tener antecedentes y el factor de exposición.

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SESGO EN LA OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN ERROR DE CLASIFICACIÓN NO DIFERENCIAL

Incorrecta clasificación de enfermos y/o expuestos que produce una estimación errónea. Los errores no diferenciales, afecta por igual a los grupos que se comparan. La sensibilidad para identificar sujetos expuestos es la misma para casos que para no casos y la especificidad para identificar sujetos no expuestos es la misma para casos que para no casos. En ausencia de otros sesgos, este tipo de sesgo se orienta hacia el valor nulo. Es decir la OR estimada estará más cerca de 1 que la verdadera OR.

En el estudio que nos ocupa desconocemos los métodos que se han seguido para diagnosticar la enfermedad, medir la aparición y la duración de los síntomas y los criterios que se han seguido para clasificar a un individuo dentro del grupo de los que han recibido la profilaxis. Este tipo de medidas incorrectas pueden producir una clasificación errónea de los sujetos de estudio con respecto a la exposición, la enfermedad o ambos.

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SESGO EN LA OBTENCIÓN DE LA INFORMACIÓN ERROR DE CLASIFICACIÓN DIFERENCIAL

El error es distinto para los grupos que se comparan. La sensibilidad para identificar sujetos expuestos es distinta para los casos que para los no casos y la especificada para identificar sujetos expuestos es distinta para los casos que para los no casos.

La tendencia general del error de clasificación diferencial de un factor de exposición dicotómico es de sesgar la asociación bien acercándose, bien alejándose de la hipótesis nula, reforzando una asociación o debilitándola (es decir puede alejar el valor de la OR de 1, indicando una asociación falsa, o puede acercarse hacia ese valor de 1 indicando no asociación también falsa).

En este estudio, los individuos con antecedentes familiares tienen una mayor tendencia a estar en el grupo de expuestos a la profilaxis, lo que podría llevar a pensar que ocurre este tipo de sesgo.