Validez de los estudios epidemiológicos. Sesgos Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 15 Validez de los estudios epidemiológicos. Sesgos Dr. Esteve Fernández

¿Qué queremos aprender? Los conceptos de validez interna y externa en los estudios epidemiológicos La aplicación de los conceptos de validez y fiabilidad a los estudios epidemiológicos. El concepto de sesgo o error sistemático. La diferencia entre sesgo y error aleatorio. Los principales tipos de sesgos: de selección e información (malaclasificación).

Estructura de la sesión Validez interna y externa. Erros sistemático y error aleatorio. Validez y fiabilidad de los estudios epidemiológicos. Sesgos. Sesgo de selección. Sesgo de información.

Materiales para el aprendizaje 0. (Diapositivas de la lección) Lectura recomendada Capítulo 13 libro Piédrola Gil y capítulo 4 libro Szklo & Nieto Lecturas complementarias Artículos Aula Global Seminarios nº 5, 6, 7 y 8

Validez interna y externa

Validez de un estudio Validez interna Validez externa o generalización

Validez interna (“validez”) Grado en el que los resultados de un estudio son correctos para los sujetos estudiados. Condiciones: ausencia de errores sistemáticos minimización de errores aleatorios

Validez externa (generalización) La capacidad de extrapolación o traslación de los resultados del estudio a una población diferente o más extensa que la estudiada o a un nivel más abstracto de conocimiento científico. Condiciones: representatividad estadística alta validez interna

Error sistemático y aleatorio

Tipos de errores errores aleatorios errores sistemáticos

Ejemplo Una persona que se nota febril ….. …. se toma 5 veces seguidas la temperatura con un termómetro digital y obtiene los valores: 37,8º ; 38,0º ; 37,6º ; 37,5º ; 38,1º e inmediatamente… …. se toma 5 veces seguidas la temperatura con un termómetro de mercurio y obtiene los valores: 39,0º ; 38,8º ; 38,9º ; 39,2º ; 39,1º

37º 38º 39º digital Hg. Temp. media Temp. media

Analogía de la diana: validez y reproducibilidad válido y preciso válido e impreciso no válido, preciso no válido e impreciso

Error aleatorio (azar) Diferencia debida al azar entre la estimación obtenida en el estudio y el parámetro que se pretende estudiar. Variabilidad debida al muestreo o del proceso de medición. Imprecisión de medida = dispersión aleatoria Mayor tamaño muestral  mayor precisión

Error sistemático (sesgo) Desviación sistemática y no debida al azar de la medida o de los resultados de un estudio. Mayor tamaño muestral  igual sesgo

Relación entre el error sistemático y el error aleatorio con el tamaño del estudio Fuente: Rothman 2002

Validez y fiabilidad

de error sistemático o de sesgo Validez / exactitud Grado en que una variable representa realmente lo que se supone que debe representar Grado de ausencia de error sistemático o de sesgo [validity, accuracy] estudio proporciona resultados que se corresponden con los resultados reales

Reproducibilidad / Fiabilidad / Precisión Grado en en que una variable tiene casi el mismo valor cuando se mide repetidamente Grado de ausencia de errores aleatorios [reliability, reproducibility] un estudio proporciona resultados similares cuando se hace varias veces

Ante un estudio nos tenemos que preguntar: Son correctos los resultados? Pueden ser atribuidos al azar? Son aplicables a otros contextos?

Ante un estudio nos tenemos que preguntar: Son correctos los resultados? Pueden ser atribuidos al azar? Son aplicables a otros contextos? validez interna validez externa

Sesgos

Sesgo Cualquier hecho en el diseño o ejecución de un estudio que hace que los resultados del estudio de desvíen o se aparten de la realidad. [bias]

≠ Siempre potencialmente presente… es necesario preverlo, anticiparlo es necesario identificarlo sesgo = distorsión sistemática ≠ azar = distorsión sistemática

Clasificación de los sesgos sesgos de selección Distorsión del efecto medido debida a los procedimientos usados para seleccionar a los sujetos Los resultados obtenidos se pueden explicar por cómo se seleccionaron los sujetos sesgos de información Distorsión del efecto medido debida a los procedimientos usados para obtener la información y clasificar a los sujetos (exposición y evento) Los resultados obtenidos se pueden explicar por cómo se clasifica los sujetos

Sesgo de selección

Sesgo de selección La muestra no representa a la población diana Población de referencia Enfermos Expuestos Sanos Expuestos Enfermos No expuestos Sanos No expuestos La muestra no representa a la población diana Muestra del estudio Fuente: Szklo y Nieto 2000

Sesgos de selección en la formación de la base del estudio mala definición de la población de estudio problemas en obtención de la muestra uso inapropiado de pruebas diagnósticas sesgos en la selección de controles en estudios de casos y controles Por alteraciones en la recogida de información pérdidas durante el seguimiento la ausencia de información condiciona la no inclusión en el análisis

sesgo de autoselección Smoky Atomic Test Seguidos (76%) (14%) Contactan espontáneamente 4 casos (62%) Seguidos por los investigadores No seguidos (24%) 4 casos ?? casos Fuente: Rothman 1998

sesgo de no respuesta ¿Son diferenteslos participantes de los no participantes? ¿La no participación está relacionada con la exposición o con el desenlace estudiado? Ej.: Encuesta de consumo de tabaco en médicos de un hospital prevalencia “anormalmente” baja ¿hubo una mayor no respuesta entre los fumadores?

sesgo de Berkson En muestras hospitalarias puede observarse una asociación espuria entre dos factores que influyen en la probabilidad de asociación. Descrito en 1946 (“falacia de Berkson”): asociación inversa entre TBC y cáncer de pulmón casos: pacientes con cáncer controles: otros pacientes ingresados Explicación: la probabilidad de estar ingresado y tener las dos enfermedades es más baja que la probabilidad de estar ingresado con sólo una enfermedad -

Accidente Vascular Cerebral sesgo de Neymann (o de incidencia-prevalencia o de supervivencia) Cuando la exposición de interés se encuentra asociada al pronóstico, el estudio de casos prevalentes puede producir asociaciones espurias En estudios de prevalencia o de casos y controles prevalentes. Accidente Vascular Cerebral Ctrl Total HTA No mortal Mortal NO AVC Sí 50 250 700 1000 No 80 20 900 ORAVC no mortal = 0,80 OR AVC mortal = 16,10

sesgo del trabajador sano Cuando se compara la incidencia de enfermedad en una población “seleccionada” de origen laboral con la población general.  en estudios de cohortes (laborales)

Los datos en la muestra y en la población diana difieren Sesgo de información Población de referencia Enfermos Expuestos Sanos Expuestos Enfermos No expuestos Sanos No expuestos Casos Controles Exp. Los datos en la muestra y en la población diana difieren No Exp. Muestra del estudio Fuente: Szklo y Nieto 2000

Distorsión del efecto medido debida a los procedimientos usados para obtener la información y clasificar (errores en la medida) a los sujetos (exposición y evento) Los resultados obtenidos se pueden explicar por cómo se clasifica los sujetos

sesgos en la medición/identificación de la exposición - Sesgo de recuerdo o de memoria ej.: recuerdo consumo fármacos ¿cómo prevenirlo? - verificación respuestas uso de marcadores objetivos de exposición uso de diseños de cohortes

- Sesgo del entrevistador u observador Ej.: aplicación diferente del cuestionario (caso/ctrl) Ej.: asignación de un diagnóstico condicionado al conocimiento de la exposición ¿cómo prevenirlo? - protocolo de encuesta cegamiento entrenamiento - Sesgo del entrevistado o participante (de agrado, de colaboracionismo)

- Sesgo del entrevistado Variable dependiente (enfermedad) asignada según respuesta subjetiva o no validada del participante Ej.: HTA en encuesta de salud sin examen ¿cómo prevenirlo? medida objetiva cuestionario validado

En los estudios epidemiológicos, los sesgos de información conducen a la malaclasificación* de la exposición o del resultado * del inglés misclassification, se le puede llamar error de clasificación o clasificación errónea

La clasificación errónea de un individuo, un valor, o un atributo en una categoría diferente de la que debería ser asignado. La probabilidad de malaclasificación puede ser la misma en todos los grupos de estudio (malaclasificación no diferencial) o puede variar entre grupos (malaclasificación diferencial).

¿En qué estudios puede haber malaclasificación? Exposición Desenlace Cohortes x x Casos y controles xxx x

Malaclasificación no diferencial Ocurre cuando el grado de error en la clasificación de la exposición no depende del desenlace (ser caso o control) SIN MALACLASIFICACIÓN casos controles Expuestos 50 20 No expuestos 50 80 OR=4

MALACLASIFICACIÓN de la exposición del 30% en cada grupo Casos 50 - 15=35 50 + 15=65 Controles 20 - 6=14 80 + 6=86 casos controles 35 14 65 86 50 20 80 Expuestos No expuestos OR=3,3

La malaclasificación no diferencial tiene a sesgar la asociación hacia la hipótesis nula La malaclasificación puede ocurrir en los dos sentidos: de Exp a noExp de noExp a Exp

de los expuestos (sensibilidad) de los no expuestos (especificidad) La malaclasificación se puede estudiar en términos de correcta clasificación de los expuestos (sensibilidad) de los no expuestos (especificidad) SENSIBILIDAD: Capacidad de una prueba de identificar correctamente aquellos que tienen la característica o enfermedad de interés. ESPECIFICIDAD: Capacidad de la prueba de identificar correctamente aquellos que NO tienen la característica o enfermedad de interés.

La malaclasificación se puede estudiar en términos de correcta clasificación de los expuestos (sensibilidad) de los no expuestos (especificidad) Habrá malaclasificación no diferencial cuando la S y la E de la clasificación de la exposición sea la misma para casos y controles, pero <100% Gold Standard (lo verdadero) + - Nuestra “realidad”, lo que observamos + a b - c d

Efecto de la MALACLASIFICACIÓN NO DIFERENCIAL en la OR Sensibilidad=0.90 y Especificidad=0.80 OR verdadera casos controles Exp No Exp Exp No Exp Distribución verdadera OR = 4,0 50 50 20 80 casos Distribución observada en el estudio ctroles OR malclasif. 45 10 55 18 16 34 Expuestos OR = 2,4 No expuestos 5 40 45 2 64 66 S=0.9 E=0.8 S=0.9 E=0.8

Malaclasificación diferencial Ocurre cuando el grado de error en la clasificación de la exposición depende del desenlace (ser caso o control) La malaclasificación diferencial puede sesgar la asociación en cualquier dirección Habrá malaclasificación diferencial cuando la S y la E de la clasificación de la exposición sean diferentes para los casos y los controles

Efecto de la MALACLASIFICACIÓN DIFERENCIAL en la OR Sensibilidad=0.96 en EXP y 0.70 en NO EXP; Especificidad=1.0 OR verdadera casos controles Exp No Exp Exp No Exp 50/50 20/80 Distribución verdadera = 4,0 50 50 20 80 Distribución observada en el estudio OR malclasif. 48 48 14 14 Expuestos 48/52 14/86 = 5,7 No expuestos 2 50 52 6 80 86 S=0.96 E=1.0 S=0.70 E=1.0

Regresión a la media Fenómeno por el cual una variable con un valor extremo tiende a tener valores más cercanos a los valores centrales de su distribución en sucesivas mediciones Ej.: en evaluación de intervenciones en individuos con parámetros anormalmente altos (hipercolesterolemia) necesario un grupo control, realizar varias mediciones

· · · · Sesgo o falacia ecológica Recordatorio Sesgo o falacia ecológica Cuando se hacen inferencias a nivel individual a partir de información procedente del nivel ecológico, debido a que existe heterogeneidad en la exposición y los efectos entre los individuos que forman el grupo. R2=0,97 · 30 Tasa Suicidio Prot. Catól. ? · · · 15 Tasa de suicidio 0,5 1 % de protestantes

SESGO… Siempre potencialmente presente… es necesario preverlo, anticiparlo  diseño y ejecución del estudio es necesario identificarlo análisis del estudio A veces se puede controlar  análisis del estudio

Validez interna y externa Recapitulación Validez interna y externa Validez interna Grado en el que los resultados de un estudio son correctos para los sujetos estudiados. Validez externa La capacidad de extrapolación o traslación de los resultados del estudio a una población diferente.

2. Error aleatorio y sistemático Recapitulación 2. Error aleatorio y sistemático Error aleatorio (azar) Diferencia debida al azar entre la estimación obtenida en el estudio y el parámetro que se pretende estudiar. Error aleatorio Error sistemático Tamaño del estudio Error Error sistemático (sesgo) Desviación sistemática y no debida al azar de la medida o de los resultados de un estudio.

Recapitulación 3. Validez y fiabilidad Validez Grado de ausencia de error sistemático o de sesgo Fiabilidad Grado de ausencia de errores aleatorios

Recapitulación 4. Sesgos Cualquier hecho en el diseño o ejecución de un estudio que hace que los resultados del estudio de desvíen o se aparten de la realidad. Sesgos de selección Distorsión del efecto medido debida a los procedimientos usados para seleccionar a los sujetos. Sesgos de información Distorsión del efecto medido debida a los procedimientos usados para obtener la información y clasificar a los sujetos.

Recapitulación 5. Sesgo de selección autoselección no respuesta Población de referencia Muestra del estudio Enfermos Expuestos Sanos No expuestos autoselección no respuesta Berkson Neymann trabajador sano La muestra no representa a la población diana

Recapitulación 6. Sesgo de información Sesgo debido a errores de medición de la exposición recuerdo entrevistador entrevistado Sesgo por regresión a la media Falacia ecológica Malaclasificación no diferencial diferencial

Validez de los estudios epidemiológicos. Sesgos Epidemiología y demografía sanitaria Bloque de epidemiología Tema 15 Validez de los estudios epidemiológicos. Sesgos Dr. Esteve Fernández