Medicina Basada en la Evidencia

Errores en epidemiología. Errores sistemáticos. Factores de confusión y modificación del efecto – 237 – L os estudios científicos tratan de responder a una pregunta concreta, que suele estructurarse en una serie de componentes, como son la población de estudio, la intervención o exposición que se evalúa, con qué se compara y el resultado. La pregunta debe con- testarse de la forma más objetiva y fiable posible, por lo que, en la fase de diseño del estudio, debe hacer- se un esfuerzo para evitar cualquier tipo de error en la respuesta. De esta forma, cualquier diferencia entre los grupos del estudio será debida al efecto de la interven- ción o exposición estudiada. Sin embargo, en la práctica puede haber factores que invaliden los resultados del estudio, ya sea por defecto de diseño o de análisis, o por las propias característi- cas de las variables de resultado medidas. Esto puede producirse por la presencia de errores en la selección, la medición o el análisis. Será preciso reconocer estos errores para poder llegar a conclusiones más precisas y confiables. Desde un punto de vista más general, distinguimos dos tipos de errores: el error aleatorio y el error sistemático. ERROR ALEATORIO El error aleatorio se debe al azar y puede provenir de dos fuentes distintas. La primera sería por errores in- herentes al muestreo dentro de la población. Cuando obtenemos una muestra, lo hacemos con el objetivo de estimar un parámetro poblacional a través de su estu- dio en dicha muestra. Sin embargo, debido al azar de muestreo, podemos obtener una muestra que no sea representativa de la población (aunque obtengamos múltiples muestras, todas serán diferentes unas de otras). Esto es más probable que ocurra cuando los ta- maños muestrales son pequeños y cuando se emplean técnicas de muestreo no probabilístico. OBJETIVOS: ■ Diferenciar entre errores aleatorios y sistemáticos ■ Conocer los tipos de errores sistemáticos ■ Conocer los tipos de sesgos de análisis ■ Aprender a distinguir entre sesgos de confusión y sesgos de interacción ■ Conocer los sesgos más importantes “Los errores son la prueba de que estás tratando de hacer algo” Neil Gaiman La otra fuente de error aleatorio es la variabilidad en la medición, ya sea por imprecisiones del instrumento de medida o por la propia variabilidad biológica. Por ejemplo, si medimos la presión arterial varias veces a un mismo individuo, los resultados de las distintas me- diciones no serán exactamente iguales, aunque pode- mos minimizar el error en este caso repitiendo varias mediciones y calculando una media de ellas. El error aleatorio puede deberse a errores de muestreo y a imprecisión de las mediciones realizadas. Afecta de forma fundamental a la precisión de los resultados y se minimiza aumentando el tamaño muestral En cualquiera de los dos casos, el error aleatorio produ- cirá una variabilidad en las mediciones, lo que tendrá como consecuencia una menor precisión del resultado. Cuanto mayor sea el error aleatorio, menor será la pre- cisión de la medición que realicemos. Como consecuencia, el error aleatorio no suele afectar a la validez interna de los estudios (no alteran la direc- ción de los resultados), aunque sí limitan su potencia. En un estudio epidemiológico, la manera principal de reducir el error aleatorio consiste en aumentar el ta- maño de la muestra. De esta manera, minimizamos el riesgo de obtener resultados distorsionados por azar, ya que la repetición de la medición tenderá a producir resultados distintos pero cercanos al valor verdadero del parámetro a medir. ERROR SISTEMÁTICO El error sistemático , también llamado sesgo , se pro- duce por un error en el diseño o análisis del estudio que produce una estimación incorrecta o no válida del