Medicina Basada en la Evidencia

Análisis estratificado… – 653 – INTRODUCCIÓN E n un capítulo previo de este manual se abordaron los errores epidemiológicos. Entre ellos, se men- cionaron los errores sistemáticos o sesgos: sesgos de selección, de información y de análisis. Se adelan- taba en su momento que los dos primeros solo podían ser controlados en la fase de diseño del estudio, mien- tras que los sesgos de análisis, confusión e interacción, podían ser controlados con diferentes procedimientos en la fase de análisis. Comenzaremos recordando brevemente lo que denomi- namos confusión e interacción. Se produce confusión cuando la asociación entre la ex- posición en estudio y el efecto puede ser explicada por una tercera variable, la variable de confusión. La pre- sencia de tal factor de confusión altera los resultados y puede producir un aumento o disminución del efecto, o incluso cambiar la dirección del mismo. Para que un factor sea de confusión necesita cumplir unos requisitos: ■ Debe ser factor de riesgo independiente de la enfer- medad, tanto para los expuestos como para los no expuestos en la población. ■ Debe estar asociado al factor de exposición que estu- diamos en la población de donde provienen los casos. ■ Y no puede ser una consecuencia de dicha exposi- ción; es decir, no puede ser un paso intermedio en la cadena o secuencia de causalidad entre la exposición y la enfermedad. Veamos un ejemplo (supuesto 1): En un estudio en el que queremos estimar el beneficio de la lactancia materna para evitar enfermedades in- fecciosas, tendremos que controlar la clase social de OBJETIVOS: ■ Entender la necesidad de los métodos de ajuste de sesgos ■ Conocer los fundamentos y pasos del análisis estratificado ■ Aprender a identificar y controlar los sesgos de confusión ■ Aprender a identificar y controlar los sesgos de interacción “Divide et Impera” (Divide y vencerás) atribuido a Julio César la familia, ya que podría comportase como factor de confusión. La clase social cumpliría los requisitos de un factor de confusión, ya que se asocia a la enfer- medad (riesgo de infección), al influir en los cuidados higiénicos; asimismo, se asocia a la exposición (tipo de lactancia) y no forma parte de la cadena causal en- tre exposición y enfermedad (el tipo de lactancia no produce cambios de clase social que puedan afectar a la incidencia de la infección). Existe interacción o modificación de efecto cuando la asociación entre exposición y efecto varía según las ca- tegorías de una tercera variable, la variable modificado- ra de efecto. Si no analizamos la modificación del efecto para los diferentes valores de esa tercera variable, la estimación de la asociación será incompleta. Veamos un ejemplo (supuesto 2): En un estudio queremos estimar el riesgo de la toma durante la gestación de inhibidores de la dihidrofo- lato reductasa (ej.: cotrimoxazol) sobre el riesgo de malformaciones congénitas en el feto. En este es- tudio tendremos que controlar si las gestantes to- maban o no vitaminas o, en concreto, ácido fólico durante la gestación, ya que el efecto podría cam- biar en función de esta tercera variable. De hecho, la toma de los inhibidores de la dihidrofolato reducta- sa solo aumenta el riesgo en las que no tomaban áci- do fólico. La toma de ácido fólico se comporta como un factor de interacción o modificación del efecto. Cuando hay interacción, el análisis no puede limitar- se a estimar el riesgo en el conjunto de gestantes, sino por separado, en las que lo tomaban y en las que no. Los principales métodos de ajuste empleados para controlar sesgos son el análisis estratificado y el análi- sis multivariante. En este capítulo nos centraremos en