Medicina Basada en la Evidencia

Estadística básica – 654 – el análisis estratificado, que nos permitirá describir de una forma sistemática los fenómenos de confusión e interacción y nos proporcionará procedimientos para su ajuste. Cuando en la asociación entre la exposición y el efecto existe una tercera variable que distorsiona o modifica dicha asociación se requieren técnicas de ajuste, como el análisis estratificado, para obtener estimaciones válidas Análisis estratificado La estratificación es una técnica estadística que permi- te detectar y/o controlar sesgos de análisis, tanto con- fusión como interacción. Cuando exploramos la aso- ciación entre dos variables, estimando, por ejemplo, medidas de riesgo, como el riesgo relativo o la odds ratio , si separamos la muestra en subgrupos de una tercera variable, obtendremos estimaciones de asocia- ción dentro de cada subgrupo. Si las estimaciones por subgrupos son diferentes de las calculadas para toda la muestra, puede existir algún sesgo de análisis a corre- gir. Habitualmente, se consideran diferentes cambios de un 10% en las estimaciones. Cuando esto ocurre, la estimación agrupada no será válida. Si las estimaciones por subgrupos de la asociación entre exposición y efecto son diferentes de las calculadas para toda la muestra, puede existir algún sesgo de análisis a corregir Veamos cómo podemos usar el análisis estratificado para controlar factores de confusión e interacción. Confusión Si sospechamos que existe un factor de confusión en nuestro análisis, la forma más sencilla de comprobarlo es hacer un análisis estratificado, haciendo un análi- sis por separado de los sujetos con o sin dicho factor de confusión. Si la asociación entre exposición y en- fermedad disminuye (en ocasiones puede aumentar) en cada estrato (por ejemplo, riesgos relativos u odds ratios que se acercan a 1), con respecto a la existen- te en el análisis global, existe un factor de confusión. Si hacemos una ponderación de las estimaciones de asociación de cada estrato obtendremos la estimación verdadera de la asociación entre exposición y enfer- medad. Aunque no es habitual, la confusión también podría producirse en el sentido contrario, con un au- mento del efecto en cada estrato y, por lo tanto, en la estimación ajustada global. Veamos un ejemplo (supuesto 3): En un estudio de cohortes se siguió a 482 niños as- máticos, midiendo la incidencia acumulada de crisis asmática en un periodo en función de la exposición o no a tabaco en el hogar. Presentaron crisis un 62,5% (60/96) de los expuestos a tabaco en el hogar, frente a un 36,2% (140/386) de los no expuestos. Ese mayor riesgo correspondía a un riesgo relativo (RR) de 1,72 (intervalo de confianza del 95% [IC 95]: 1,40 a 2,11), que supone un aumento estadísticamente significativo del 72%. Para poder estar seguros de que esa asociación no es la consecuencia de la existencia de algún fac- tor de confusión se valoraron otras posibles variables. En la Tabla 1 se presentan las frecuencias de crisis en función de la exposición a tabaco, estratificando por exposición alta o baja a contaminación ambiental. Lo primero que llama la atención es que la diferencia de riesgos entre los expuestos a tabaco y los no ex- puestos ha descendido considerablemente en ambos estratos, aunque sigue siendo mayor en los expuestos. En el estrato de alta contaminación el RR del tabaco es 1,14 (IC 95%: 0,91 a 1,43), en el estrato de baja conta- minación el RR es 1,30 (IC 95: 0,78 a 2,19). Como conse- cuencia, en ninguno de los dos estratos la diferencia es estadísticamente significativa (en ambos el valor nulo “1” está incluido en el intervalo). Por ello, si queremos Tabla 1. Frecuencias de crisis asmáticas en función de exposición a tabaco en el hogar estratificando por exposición a contaminación ambiental. Datos figurados Contaminación ambiental Exposición a tabaco en el hogar Crisis asmática Sí No Alta Sí 50 (71,4%) 20 70 No 50 (62,5%) 30 80 Subtotal 100 (66,6%) 50 150 Baja Sí 10 (38,4%) 16 26 No 90 (29,4%) 216 306 Subtotal 100 (30,1%) 232 332 Todos Sí 60 (62,5%) 36 96 No 140 (36,2%) 246 386 Total 200 (41,4) 282 482