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- 1. SESGOS O ERRORES EN INVESTIGACIÓN CLÍNICA Dra.Mariela Thomas
- 2. CLASIFICACIÓN Sesgos de selección Sesgos de información Sesgos de resultados
- 3. SESGOS DE SELECCIÓN • La población de estudio hospitalaria • Pacientes con alguna enfermedad que también sea FR al factor de exposición estudiado. Sesgo de Berkson • La muestra del estudio es mas saludable que la población general. Sesgo del trabajador saludable
- 4. SESGO DE SELECCIÓN • Estudios casos-control al seleccionar casos prevalentes. Falacia de Neyman • La autoderivación compromete su validez Sesgo del voluntario
- 5. ESTRATEGIA PARA REDUCIRLOS Estudios de aleatorización Asegurar la elección del grupo de referencia correcto
- 6. SESGO DE INFORMACIÓN Sesgo de memoria Sesgo de medición Sesgo de procedimiento Sesgo de expectativa-observador
- 7. ESTRATEGIA PARA REDUCIRLOS Disminuyendo el tiempo de exposición a un factor de riesgo. Métodos de recopilación de datos estandarizados. Enmascaramiento Uso de placebos
- 8. SESGOS EN LA INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS Sesgo de confusión Sesgo de tiempo de entrega
- 9. ESTRATEGIA PARA REDUCIRLOS Realizar estudios aleatorios Realizar estudios cruzados
- 10. BIBLIOGRAFICA • CTO Editorial.Manual CTO-MIR,Estadisticas y epidemiologia. Madrid:CTO Editorial,2019. • Biostatistics:Bias and study errors/USMLE STEP1.2020
Editor's Notes
- El sesgo es un error en el diseño, la realización o el análisis de un estudio que da lugar a una desviación del resultado de una prueba estadística con respecto a su valor real. Esto da lugar a una estimación incorrecta de una asociación entre una exposición y la población diana, de manera que el resultado de la prueba generado se desvía de su valor real. Los sesgos no pueden eliminarse por completo, pero pueden reducirse/minimizarse mediante un diseño adecuado del estudio.
- Sesgos de selección abarcan los que tienen que ver con la muestra que elegimos para el estudio Sesgo de información engloba todos los que interfieren en la obtención de la información, ya sea por parte del paciente o el propio investigador Sesgos de resultados , nos habla de los involucrados en la interpretación de los resultados .
- Se produce cuando se asignan sujetos al grupo control que difieren significativamente, en alguna característica clave, del grupo problema. Este tipo de sesgos se puede controlar mediante un proceso de aleatorización en la constitución de los distintos grupos de estudio. Sesgo de Berkson o sesgo diagnostico : Es el que se produce cuando, para saber qué ocurre en la población, se elige una muestra hospitalaria de esa población y e l factor de riesgo que se está estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización. También se incluye en este tipo de sesgo aquel que puede surgir al seleccionar como control a pacientes con alguna enfermedad que también se asocia al factor de exposición estudiado. Por ejemplo, Sesgo del trabajador saludable: y que ademas los trabajadores enfermos los sacan del mercado laboral, compromete validez al studio. Tiende a llevar a una subestimación de la morbilidad o la mortalidad en comparación con la población general Falacia Neyman. Se produce en los estud ios de casos-controles al selecciona r casos preva lentes (ya existentes) e n vez de casos incidentes (casos nuevos). Esto conlleva que en los casos se a menos frecuente la exposición a aquellos FR que disminuyen la supe rvivencia; e sto es, los casos represe ntarían a ind ividuos con rasgos de mayor resistencia a la enfermedad o formas menos graves de ésta. Se menciona también , ció n o del voluntario. La participación o autoderivación del individuo al estudio compromete su validez.
- Falacia Neyman. Se produce en los estud ios de casos-controles al selecciona r casos prevalentes (ya existentes) en vez de casos incidentes (casos nuevos). Esto conlleva que en los casos sea menos frecuente la exposición a aquellos FR que disminuyen la supervivencia; esto es, los casos representarían a ind viduos con rasgos de mayor resistencia a la enfermedad o formas menos graves de ésta. Participación o del voluntario. La participación o autoderivación del individuo al estudio compromete su validez.
- tiene lugar cuando hay un error sistemático en la medición de alguna variable clave del estudio. La clasificación incorrecta puede o no afectar de igual manera a todos los grupos de estudio. Los sesgos de información debidos a l investigador o a los participantes en el estudio se controlan mediante técnicas de enmascaramiento. Sesgo de memoria:comun en estudios retrospectivos. La informacion se recopila de manera sistematicamente distorsionada.la conciencia del trastorno altera el recuerdo de los sujetos.Por ejemplo pacientes con la enfermedad recuerdan la exposicion despues de enterarse de casos similares. Este tipo de sesgo puede disminuirse disminuyendo el tiempo de exposicion a un factor de riesgo. Sesgo de medicion: cuando la informacion se recopila de manera sistematicamente distorsionada. Ejemplo cuando se utilizan clasificaciones no estandarizadas. Otro ejemplo, el efecto hawthorne, los participantes cambian su comportamiento en respuesta a su conciencia de ser observados. Estrategias para disminuir este sesgo: utilizar metodos de recopilacion de datos objetivos, estandarizados y previamente aprobados que se planifiquen con anticipacion. Sesgo de procedimiento: lossujetos de diferentes grupos mo reciben el mismo trato. Sesgo . Sesgo de expectative-observador: la creencia del investigador en la eficacia de un tratamiento cambia el resultado de ese tratamiento, se conoce como profecia autocumplida. Estos dos ultimos sesgos se disminuyen con estudios doble ciego y el uso de placebo.
- Sesgo de confusión: cuando un factor esta relacionado tanto con la exposición como con el resultado, pero no con la causa. Por ej. La enfermedad pulmonar es mas común en los trabadores de minas que en la población general , sin embargo, las personas que trabajan en minas fuman mas que la población en general. Estrategia para disminuir este sesgo: hacer estudios cruzados, en los que actúan como sus propios controles. Sesgo de tiempo de entrega: las detecciones tempranas se confunden con mayor supervivencia . Estrategia de supervivencis: medir la supervivencia final, ajustar la supervivencia según la gravedad de la enfermedad en el momento del diagnostico,
- Para disminuir los sesgos de confusión Estrategia para disminuir este sesgo: hacer estudios cruzados, en los que actúan como sus propios controles. Sesgo de tiempo de entrega: las detecciones tempranas se confunden con mayor supervivencia . Estrategia de supervivencis: medir la supervivencia final, ajustar la supervivencia según la gravedad de la enfermedad en el momento del diagnostico,