Sesgo, confusi

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Sesgo, confusión y el papel del
azar

• Principios de Epidemiología
• Conferencia 5
• Dona Schneider, PhD, MPH, FACE

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Para mostrar causalidad usamos...

• Postulados de Koch para enfermedades infecciosas
• Postulados de Hill para enfermedades crónicas y
  cuestionamientos complejos
• Fuerza de asociación
• Credibilidad biológica
• Especificidad
• Consistencia con otras asociaciones
• Secuencia temporal
• Relación dosis-respuesta
• Analogía
• Experimento
• Coherencia

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Para demostrar una asociación estadística válida

• Necesitamos evaluar
• Sesgo si error sistemático ha sido introducido
  en la planeación del estudio
• Confusión si un factor externo está relacionado
  a la enfermedad y a la exposición
• Rol del azar cuan probable es que lo que
  encontramos es un hecho verdadero

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Sesgo

• Error sistemático introducido en la planeación
  del estudio
• Sesgo de Selección
• Sesgo de Información

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Tipos de sesgo de selección

• Sesgo Berksoniano Puede haber una asociación
  espuria entre enfermedades o entre una
  característica y una enfermedad debido a las
  diferentes probabilidades de admisión a un
  hospital para aquellos con la enfermedad, sin la
  enfermedad pero con la característica de interés
• Berkson J. Limitations of the application of
  fourfold table analysis to hospital data.
  Biometrics 1946247-53

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Tipos de sesgo de selección (cont.)

• Sesgo de respuesta aquellos que aceptan estar
  en un estudio pueden ser de alguna forma
  diferentes a los que rehusan participar
• Voluntarios son diferentes de aquellos enlistados

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Tipos de sesgo de información

• Sesgo del entrevistador el conocimiento de un
  entrevistador puede influenciar la estructura de
  preguntas y la manera de presentarlar, lo cual
  puede influenciar las respuestas
• Sesgo de recuerdo aquellos (as) con una
  exposición o resultados particulares pueden
  recordar eventos más claramente o ampliar sus
  pensamientos sobre el evento

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Tipos de sesgo de información (cont.)

• Sesgo del observador observadores pueden tener
  expectativas preconcebidas de lo qu deberían
  encontrar en un exámen
• Pérdida de seguimiento aquellos que son
  perdidos en el seguimiento o quienes se retiran
  del estudio pueden ser diferentes que aquellos
  seguidos por todo el estudio

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Sesgo de información (cont.)

• Efecto Hawthorne un efecto primeramente
  documentado en la planta manufactora Hawthorne
  las personas actúan diferentemente si saben que
  están siendo observadas
• Sesgo de vigilancia o monitoreo el grupo con la
  exposición o el resultado puedens er seguidos más
  estrechamente o por más tiempo que el grupo de
  comparación

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Sesgo de information (cont.)

• Sesgo de misclasificación
  errores son hechos en clasificar
  el status de la enfermedad o de la
  exposición

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Tipos de sesgos de misclasificación

• Misclasificación diferencial Errores
  en la medición son sólo de una forma
• Ejemplo Sesgo de medición - instrumentación
  puede ser muy insegura, tal como usar el mismo
  brazalete para medir la presión
  arterial de niños y adultos

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Sesgo de misclasificación (cont.)
Clasificación verdadera
Total
Controles
Casos
Expuesto
150
50
100
No expuesto
100
50
50
250
100
150
OR ad/bc 2.0 RR a/(ab)/c/(cd) 1.3
Misclasificación diferencial - Sobreetimación de
exposición por 10 casos tasas infladas
Total
Controles
Casos
160
50
110
Expuesto
90
50
40
No expuesto
250
100
150
OR ad/bc 2.8 RR a/(ab)/c/(cd) 1.6
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Sesgo de misclasificación (cont.)
Clasificación verdadera
Casos Controles Total
Expuesto 100 50 150
No expuesto 50 50 100
150 100 250
OR ad/bc 2.0 RR a/(ab)/c/(cd) 1.3
Misclasificación diferencial - Subestima la
exposición para 10 casos, reduce las tasas
Casos Controles Total
Expuesto 90 50 140
No expuesto 60 50 110
150 100 250
OR ad/bc 1.5 RR a/(ab)/c/(cd) 1.2
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Sesgo de misclasificación (cont.)
Clasificación verdadera
Casos Controles Total
Expuesto 100 50 150
No expuesto 50 50 100
150 100 250
OR ad/bc 2.0 RR a/(ab)/c/(cd) 1.3
Misclasificación diferencial - Subestima
exposición para 10 controles, incrementa las tasas
Casos Controles Total
Expuesto 100 40 140
No expuesto 50 60 110
150 100 250
OR ad/bc 3.0 RR a/(ab)/c/(cd) 1.6
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Sesgo de misclasificación (cont.)
Clasificación verdadera
Total
Controles
Casos
150
50
100
Expuesto
100
50
50
No expuesto
250
150
100
OR ad/bc 2.0 RR a/(ab)/c/(cd) 1.3
Misclasificación diferencial - Sobreestima la
exposición para 10 controles, reduce las tasas
Casos Controles Total
Expuesto 100 60 160
No expuesto 50 40 90
150 100 250
OR ad/bc 1.3 RR a/(ab)/c/(cd) 1.1
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Sesgo de misclasificación (cont.)

• Misclasificación no diferencial (aleatoria)
  errores en la asignación del grupo sucede en más
  de una dirección
• Esto diluirá los hallazgos del estudio -
  Sesgo hacia la nulidad

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Sesgo de misclasificación (cont.)
Clasificación verdadera
Casos Controles Total
Expuesto 100 50 150
No expuesto 50 50 100
150 100 250
OR ad/bc 2.0 RR a/(ab)/c/(cd) 1.3
Misclasificación no diferencial - Sobreestima
exposición, en 10 casos 10 controles, sesgo hacia
1
Casos Controles Total
Expuesto 110 60 170
No expuesto 40 40 80
150 100 250
OR ad/bc 1.8 RR a/(ab)/c/(cd) 1.3
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Controles para sesgos

• Sea propositivo en la planeación del estudio para
  minimizar la oportunidad de sesgos
• Ejemplo use más de un grupo control
• Defina, quien es un caso o qué constituye una
  exposición, para que no se superpongan
• Defina categorías dentro de grupos claramente
  (grupos de edad, agregados de personas-años)
• Señale estrictas guías para la colección de datos
• Entrene a observadores o entrevistadores para
  obtener datos de la misma manera
• Es preferible usar más de un observador o
  entrevistador, pero no demasiados de tal forma
  que no puedan ser entrenados de una manera
  idéntica

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Controles para sesgos (cont)

• Aleatoriamente situe las tareas de colección de
  datos para observadores/ entrevistadores
• Instuya un proceso de cegado, si es apropiado
• Estudio con ciego simple los sujetos no saben
  de si ellos están en el grupo experimental o en
  el control
• Estudio doble ciego el sujeto y el observador
  no saben la situación del sujeto.
• Estudio triple ciego el sujeto, el observador y
  el analista de los datos no saben de la situación
  del sujeto.
• Construya métodos para minimizar la pérdida de
  sujetos en el seguimiento