De la sección anterior debe quedar claro que, incluso si la categorización de los sujetos con respecto a la exposición y el resultado es perfectamente precisa, se puede introducir un sesgo de selección o retención diferencial en un estudio. Lo contrario también es cierto: incluso si la selección y retención en el estudio es una representación justa de la población de la que se extrajeron las muestras, la estimación de la asociación puede estar sesgada si los sujetos se categorizan incorrectamente con respecto a su estado de exposición o resultado. Estos errores suelen denominarse clasificación errónea, y el mecanismo que los produce puede dar lugar a una clasificación errónea no diferencial o diferencial. Ken Rothman
los distingue de la siguiente manera:
«Para la clasificación errónea de la exposición, la clasificación errónea es no diferencial si no está relacionada con la aparición o la presencia de la enfermedad; si la clasificación errónea de la exposición es diferente para los que tienen y los que no tienen la enfermedad, es diferencial. Del mismo modo, la clasificación errónea de la enfermedad es no diferencial si no está relacionada con la exposición; de lo contrario, es diferencial.»
Clasificación errónea no diferencial de la exposición
La clasificación errónea no diferencial significa que la frecuencia de los errores es aproximadamente la misma en los grupos que se comparan. La clasificación errónea del estado de la exposición es más problemática que la clasificación errónea del resultado (como se explica en la página 6), pero un estudio puede estar sesgado por la clasificación errónea del estado de la exposición, del estado del resultado o de ambos.
La clasificación errónea no diferencial de una exposición dicotómica se produce cuando los errores de clasificación se producen en el mismo grado independientemente del resultado. La clasificación errónea no diferencial de la exposición es un problema mucho más generalizado que la clasificación errónea diferencial (en la que los errores se producen con mayor frecuencia en uno de los grupos de estudio). La figura siguiente ilustra un estudio hipotético en el que todos los sujetos se clasifican correctamente con respecto al resultado, pero algunos de los sujetos expuestos en cada grupo de resultados se clasificaron incorrectamente como «no expuestos».’
Supongamos que se realiza un estudio de casos y controles para examinar la asociación entre una dieta alta en grasas y la enfermedad arterial coronaria. Se podría reclutar a sujetos con enfermedad cardíaca y a controles sin enfermedad cardíaca y pedirles que rellenen cuestionarios sobre sus hábitos dietéticos para clasificarlos como con dietas con alto contenido en grasa o no. Es difícil evaluar con precisión el contenido de grasa en la dieta a partir de cuestionarios, por lo que no sería sorprendente que hubiera errores en la clasificación de la exposición. Sin embargo, es probable que en este escenario la clasificación errónea se produzca con una frecuencia más o menos igual, independientemente del estado eventual de la enfermedad. La clasificación errónea no diferencial de una exposición dicotómica siempre tiene un sesgo hacia lo nulo. En otras palabras, si hay una asociación, tiende a minimizarla independientemente de si es una asociación positiva o negativa.
La figura anterior representa un escenario en el que el estado de la enfermedad se clasifica correctamente, pero algunos de los sujetos expuestos se clasifican incorrectamente como no expuestos. Esto daría lugar a un sesgo hacia lo nulo. Rothman da un ejemplo hipotético en el que la verdadera odds ratio para la asociación entre una dieta alta en grasas y la enfermedad coronaria es de 5,0, pero si alrededor del 20% de los sujetos expuestos fueron clasificados erróneamente como «no expuestos» en ambos grupos de enfermedad, la estimación sesgada podría dar una odds ratio de, digamos, 2,4. En otras palabras, dio lugar a un sesgo hacia lo nulo.
Sin embargo, ahora considere lo que sucedería en el mismo ejemplo si el 20% de los sujetos expuestos fueran clasificados erróneamente como «no expuestos» en ambos grupos de resultados, Y el 20% de los sujetos no expuestos fueran clasificados erróneamente como «expuestos» en ambos grupos – en otras palabras, un escenario que se pareciera a esto:
Esta clasificación errónea no diferencial adicional resultaría en un sesgo aún más severo hacia el nulo, dando una odds ratio de quizás 2,0.
Nótese que Si hay múltiples categorías de exposición, es decir si la exposición no es dicotómica, entonces la clasificación errónea no diferencial puede sesgar la estimación hacia el valor nulo o alejarse de él, dependiendo de las categorías en las que se clasifiquen erróneamente los sujetos.
Mecanismos para la clasificación errónea no diferencial
La clasificación errónea no diferencial puede ocurrir de varias maneras. Los registros pueden estar incompletos, por ejemplo, una historia clínica en la que ninguno de los trabajadores sanitarios recuerda haber preguntado por el consumo de tabaco. Puede haber errores en el registro o la interpretación de la información en los registros, o puede haber errores en la asignación de códigos a los diagnósticos de enfermedades por parte de los trabajadores administrativos que no están familiarizados con el curso hospitalario, el diagnóstico y el tratamiento de un paciente. Los sujetos que rellenan los cuestionarios o son entrevistados pueden tener dificultades para recordar exposiciones pasadas. Obsérvese que si la dificultad para recordar las exposiciones pasadas se produce en la misma medida en ambos grupos que se comparan, entonces existe una clasificación errónea no diferencial, que tendrá un sesgo hacia lo nulo. Sin embargo, si un grupo de resultados en un estudio de casos y controles recuerda mejor que el otro, entonces hay una clasificación errónea diferencial que se llama «sesgo de recuerdo». El sesgo de recuerdo se describe más adelante en la clasificación errónea diferencial de la exposición.
Volver al principio | página anterior | página siguiente