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Errores en los estudios epidemiológicos
Error: distancia entre el valor verdadero y el valor estimado. Se caracteriza por su magnitud y por su sentido (sobreestima o infraestima).
- El aleatorio es impredecible. Produce una alta variabilidad de las estimaciones. Una falta de precisión.
- El sistemático es predecible. (El sexto disparo se me desvía igual que los 5 anteriores). Produce una mala orientación de las estimaciones, con poca variabilidad. Hay precisión, pero con validez nula.
- Y para colmo, lo normal es que se den los dos a la vez.
En la práctica, además, no sabemos cual es el valor verdadero del indicador. Por eso tenemos que estimar el sentido, la magnitud, y los posibles orígenes del error cometido en la estimación.
Error aleatorio: falta de precisión.
- La precisión es la variabilidad de las estimaciones.
- Cuando falta precisión la variabilidad es grande. Puede deberse a variabilidad biológica, por el instrumento de medida, o la variabilidad muestral.
- Tiene un sentido impredecible, nunca puede eliminarse por completo aunque sí reducirse. Puede cuantificarse, construyendo intervalos de confianza. Es el rango de valores con el cual, con cierta probabilidad de acertar, se espera que esté el verdadero valor del parámetro.
¿Significación estadística vs. significación clínica?
No son lo mismo.
Error sistemático: falta de validez.
- La validez es el grado de orientación de las estimaciones obtenidas en un estudio epidemiológico.
- Y la falta de validez me baja la orientación de las estimaciones.
- Tiene un sentido predecible (si se conoce la fuente), puede eliminarse por completo, la magnitud no es siempre cuantificable, y no se modifica con el tamaño muestral.
Tipos de sesgos:
Según el sentido:
- Para las medidas de frecuencia: sobreestimación, subestimación.
- Para las medidas de asociación: hacia el nulo, alejado del nulo, sesgo de cambio.
Según el origen del sesgo:
- De selección: la muestra no es representativa de su correspondiente población de referencia.
- De clasificación o información: en la muestra de estudio las variables no están bien medidas.
- De confusión: en la muestra hay uno o varios factores de confusión.
