SESGOS EN LOS ESTUDIOS OBSERVACIONALES

Los estudios observacionales están Los estudios observacionales están sujetos a sesgos, a pesar de que en los sujetos a sesgos, a pesar de que en los estudios observacionales pueden estudios observacionales pueden aparecer muchos tipos de sesgos, hay aparecer muchos tipos de sesgos, hay tres particularmente relacionados con tres particularmente relacionados con ellos:ellos:

1)1) Sesgos de selección;Sesgos de selección;2)2) Clasificación errónea aleatoria Clasificación errónea aleatoria

(Misclassification); y(Misclassification); y3)3) Confounding Confounding

SESGOS DE SELECCIÓN Los sesgos de selección resultan de las diferencias Los sesgos de selección resultan de las diferencias

sistemáticas entre las características de la población en sistemáticas entre las características de la población en estudios y la población diana de la cual se ha extraído. La estudios y la población diana de la cual se ha extraído. La mayoría de los estudios observacionales utilizan datos mayoría de los estudios observacionales utilizan datos recogidos de poblaciones adecuadas, tales como recogidos de poblaciones adecuadas, tales como veterinarios clínicos mataderos y granjas particulares, veterinarios clínicos mataderos y granjas particulares, Willeberg en las investigaciones sobre el síndrome Willeberg en las investigaciones sobre el síndrome urológico felino en Dinamarca utilizo datos recogidos de la urológico felino en Dinamarca utilizo datos recogidos de la clínica de una Escuela de Veterinaria. Idealmente en una clínica de una Escuela de Veterinaria. Idealmente en una muestra debe ser seleccionada de la población blanco muestra debe ser seleccionada de la población blanco (Todos los gatos de Dinamarca en este ejemplo), pero esto (Todos los gatos de Dinamarca en este ejemplo), pero esto raramente es pasible, en las inferencias de las raramente es pasible, en las inferencias de las investigaciones que pueden ser sesgadas al realizar el investigaciones que pueden ser sesgadas al realizar el proceso de selección, necesitan ser hechas con cuidado si proceso de selección, necesitan ser hechas con cuidado si deben ser extrapoladas a la población blanca. Debe deben ser extrapoladas a la población blanca. Debe tenerse en cuenta la probabilidad de que la población tenerse en cuenta la probabilidad de que la población objeto de estudio puede ser segada con respecto a la objeto de estudio puede ser segada con respecto a la enfermedad y factores que están siendo investigados. Es enfermedad y factores que están siendo investigados. Es poco probable que ocurra el sesgo de selección si:poco probable que ocurra el sesgo de selección si:

1)1) La exposición a un factor no incrementa la probabilidad de La exposición a un factor no incrementa la probabilidad de un animal, estando presente en la población objeto de un animal, estando presente en la población objeto de estudio ; y estudio ; y

2)2) La probabilidad de inclusión de casos y testigos en la La probabilidad de inclusión de casos y testigos en la población estudiada en la misma. población estudiada en la misma.

Clasificación errónea aleatoria Clasificación errónea aleatoria (Misclassification)(Misclassification)

La clasificación errónea aleatoria es una forma de medida del La clasificación errónea aleatoria es una forma de medida del sesgo, y tiene lugar cuando animales enfermos son sesgo, y tiene lugar cuando animales enfermos son clasificadores como no enfermos y animales sin una enfermedad clasificadores como no enfermos y animales sin una enfermedad en particular se clasifican como afectados de ella. La en particular se clasifican como afectados de ella. La probabilidad de Misclassification depende de la frecuencia de probabilidad de Misclassification depende de la frecuencia de enfermedad, la frecuencia de exposición al factor casual enfermedad, la frecuencia de exposición al factor casual hipotético y la sensibilidad y especificidad del criterio diagnostico hipotético y la sensibilidad y especificidad del criterio diagnostico utilizado en el estudio. Por ejemplo, estudiaron la asociación utilizado en el estudio. Por ejemplo, estudiaron la asociación entre raza y sexo y fallo de las válvulas cardiacas en los perros. entre raza y sexo y fallo de las válvulas cardiacas en los perros. Los animales fueron clasificados como enfermos si ellos Los animales fueron clasificados como enfermos si ellos presentaban soplo cardiaco audible o signos de insuficiencia presentaban soplo cardiaco audible o signos de insuficiencia cardiaca congestiva. Sin embargo el soplo y la insuficiencia cardiaca congestiva. Sin embargo el soplo y la insuficiencia cardiaca pueden ser producto por otros tipos de lesiones, aparte cardiaca pueden ser producto por otros tipos de lesiones, aparte de los fallos de las válvulas cardíacas – las cardiomiopatías y la de los fallos de las válvulas cardíacas – las cardiomiopatías y la anemia, constituyen un ejemplo de ello – Por lo tanta, en orden a anemia, constituyen un ejemplo de ello – Por lo tanta, en orden a prevenir que perros con las dos últimas lesiones sean prevenir que perros con las dos últimas lesiones sean incorrectamente clasificados como afectados de insuficiencia incorrectamente clasificados como afectados de insuficiencia cardiaca (en cuyo caso podrían constituir cardiaca (en cuyo caso podrían constituir «falsos negativos»«falsos negativos»), el ), el registros de estos casos fue examinado con detalle con el fin de registros de estos casos fue examinado con detalle con el fin de comprobar el origen exacto de estos soplos. De igual manera el comprobar el origen exacto de estos soplos. De igual manera el fallo valvular primario puede no producir soplos audibles, en fallo valvular primario puede no producir soplos audibles, en cuyo caso los animales pueden ser clasificados como libres de cuyo caso los animales pueden ser clasificados como libres de enfermedad (es decir falsos negativos) enfermedad (es decir falsos negativos)

Pueden presentarse dos tipos de clasificadores errónea aleatoria: Pueden presentarse dos tipos de clasificadores errónea aleatoria: no no diferencial y diferencialdiferencial y diferencial, La primera tiene lugar si la , La primera tiene lugar si la magnitud y dirección de la clasificación errónea aleatoria es magnitud y dirección de la clasificación errónea aleatoria es similar en los dos grupos que están siendo comparados (es decir, similar en los dos grupos que están siendo comparados (es decir, tanto casos y testigos como expuestos y no expuestos) la tanto casos y testigos como expuestos y no expuestos) la clasificación errónea aleatoria no diferencial produce una clasificación errónea aleatoria no diferencial produce una variación en el riesgo y la razón de probabilidad se aproxima a variación en el riesgo y la razón de probabilidad se aproxima a cerocero

Ilustra como la especificidad es mas importante que la sensibilidad Ilustra como la especificidad es mas importante que la sensibilidad en la determinación del sesgo en el cálculo del riesgo relativo. Aún en la determinación del sesgo en el cálculo del riesgo relativo. Aún cuando la sensibilidad y la especificidad sean aparentemente cuando la sensibilidad y la especificidad sean aparentemente admisibles admisibles

No obstante, la sensibilidad juega un papel No obstante, la sensibilidad juega un papel más importante como fuente de sesgo en más importante como fuente de sesgo en le cálculo de la razón de probabilidadesle cálculo de la razón de probabilidades

La clasificación errónea aleatoria diferencial tiene lugar La clasificación errónea aleatoria diferencial tiene lugar cuando la magnitud o dirección de la clasificación errónea cuando la magnitud o dirección de la clasificación errónea es diferente entre los dos grupos que va hacer comparados. es diferente entre los dos grupos que va hacer comparados. En este caso la razón de probabilidad y el riesgo relativo En este caso la razón de probabilidad y el riesgo relativo puede ser sesgado en ambas direcciones. Por lo tanto el puede ser sesgado en ambas direcciones. Por lo tanto el error de clasificación puede no disminuir una asociación error de clasificación puede no disminuir una asociación manifiesta sino también reforzarla.manifiesta sino también reforzarla.Si no esta disponible un test válido sencillo (es decir, Si no esta disponible un test válido sencillo (es decir, altamente sensible y especifico), ahí puede ser difícil definir altamente sensible y especifico), ahí puede ser difícil definir un caso en ausencia de una definición exacta. Por ejemplo un caso en ausencia de una definición exacta. Por ejemplo en una investigación sobre las relaciones entre la en una investigación sobre las relaciones entre la leucosistenzootica bovina (L.E.B) y la leucemia humana, el leucosistenzootica bovina (L.E.B) y la leucemia humana, el ganado vacuno fue definido como expuesto al virus de ganado vacuno fue definido como expuesto al virus de L.E.B, cuando en el examen post-morten aparecia L.E.B, cuando en el examen post-morten aparecia linfosarcomas en el tracto digestivo, aún cuando esta lesión linfosarcomas en el tracto digestivo, aún cuando esta lesión puede desarrollarse sin exposición previa al virus no puede desarrollarse sin exposición previa al virus no necesariamente implica la aparición de este tipo de necesariamente implica la aparición de este tipo de tumores. tumores. De igual forma, puede ser difícil definir y cuantificar un De igual forma, puede ser difícil definir y cuantificar un factor casual hipotético frente al cual un animal esta factor casual hipotético frente al cual un animal esta expuesto. Por ejemplo, si el factor fue expuesto. Por ejemplo, si el factor fue «alimentación «alimentación inadecuada», el investigador tendrá que confiar en una inadecuada», el investigador tendrá que confiar en una opinion basada en la descripción de la dieta hecha por los opinion basada en la descripción de la dieta hecha por los propietarios, en vez de utilizar los resultaods más rigurosos propietarios, en vez de utilizar los resultaods más rigurosos de un examen realizado por un nutrólogo.de un examen realizado por un nutrólogo.

CONFOUNDINGCONFOUNDING

Es cualquier factor que está correlacionado positiva o Es cualquier factor que está correlacionado positiva o negativamente tanto con la enfermedad como en el factor casual negativamente tanto con la enfermedad como en el factor casual hipotético que están siendo considerados. Por ejemplo, el tamaño hipotético que están siendo considerados. Por ejemplo, el tamaño de un rebaño es una variable confounding en relación con la de un rebaño es una variable confounding en relación con la enfermedad respiratoria porcina. Si la ventilación mecánica enfermedad respiratoria porcina. Si la ventilación mecánica hubiera sido considerada como factor en estudio, los resultados hubiera sido considerada como factor en estudio, los resultados podrían ser no representativos (confounding) si las piaras que podrían ser no representativos (confounding) si las piaras que fueron ventiladas mecánicamente y que tenían la enfermedad fueron ventiladas mecánicamente y que tenían la enfermedad respiratoria comprendían todas grandes piaras (las cuales son las respiratoria comprendían todas grandes piaras (las cuales son las más apropiadas para desarrollar la enfermedad) y las que no más apropiadas para desarrollar la enfermedad) y las que no fueron ventiladas mecánicamente y no presentaron la enfermedad fueron ventiladas mecánicamente y no presentaron la enfermedad comprendían todas las pequeñas piaras (las cuales son mucho comprendían todas las pequeñas piaras (las cuales son mucho menos apropiadas para desarrollar la enfermedad), La menos apropiadas para desarrollar la enfermedad), La desigualdad proporción de piaras grandes y pequeñas en cada desigualdad proporción de piaras grandes y pequeñas en cada grupo, puede por lo tanto ser poco representativa (confound) la grupo, puede por lo tanto ser poco representativa (confound) la asociación entre ventilación mecánica y enfermedad, asociación entre ventilación mecánica y enfermedad, distorsionando por ello el cálculo de razón de probabilidades y distorsionando por ello el cálculo de razón de probabilidades y riesgos relativo.riesgos relativo.El confounding es especialmente importante en los estudios de El confounding es especialmente importante en los estudios de caso y testigo, ya que los animales se eligen en función de la caso y testigo, ya que los animales se eligen en función de la presencia o ausencia de enfermedad: por lo tanto los casos presencia o ausencia de enfermedad: por lo tanto los casos pueden tener un completo rango de factores en común, alguno de pueden tener un completo rango de factores en común, alguno de los cuales pueden ser causal y otros estadísticamente los cuales pueden ser causal y otros estadísticamente significativos pero no causales, debido a una asociación con un significativos pero no causales, debido a una asociación con un confounder (factor de confusión) confounder (factor de confusión)

CONTROL DEL SESGOCONTROL DEL SESGOSesgo de selecciónSesgo de selección

A menudo no es posible controlar el sesgo de A menudo no es posible controlar el sesgo de selección, lo cual es resultado de las características selección, lo cual es resultado de las características inherentes a la población objeto de estudio y inherentes a la población objeto de estudio y puede suceder que no tengamos disponible una puede suceder que no tengamos disponible una población objeto de estudio menos sesgada.población objeto de estudio menos sesgada.El control puede intentarse ya sea durante la El control puede intentarse ya sea durante la realización del proyecto o el análisis de la realización del proyecto o el análisis de la investigación, la primera implica esencialmente investigación, la primera implica esencialmente evitar el sesgo seleccionando animales de una evitar el sesgo seleccionando animales de una población que no sea capaz de producirlo. Esto población que no sea capaz de producirlo. Esto puede ser impracticable y obviamente depende de puede ser impracticable y obviamente depende de que el investigador sea consciente del sesgo que el investigador sea consciente del sesgo potencial.potencial.El control durante el análisis requiere un El control durante el análisis requiere un conocimiento de la probabilidad de selección en la conocimiento de la probabilidad de selección en la población de estudio y en la población diana. población de estudio y en la población diana.

CLASIFICACIÓN ERRÓNEA CLASIFICACIÓN ERRÓNEA ALEATORIAALEATORIA

El control se realiza fundamentalmente El control se realiza fundamentalmente mediante manipulaciones mediante manipulaciones algebraicas durante el análisis, sin algebraicas durante el análisis, sin embargo esto nunca resulta tan embargo esto nunca resulta tan satisfactorio como utilizar un test satisfactorio como utilizar un test altamente específico y sensible para altamente específico y sensible para poder determinar los animales poder determinar los animales enfermos y no enfermos. enfermos y no enfermos.

CONFOUNDINGCONFOUNDINGExisten dos métodos principalmente para el control del Existen dos métodos principalmente para el control del confounding:confounding:

(1)(1)Mediante la realización de un ajuste en la variable confounding Mediante la realización de un ajuste en la variable confounding en el momento de realizar el análisis, por ejemplo, mediante la en el momento de realizar el análisis, por ejemplo, mediante la utilización de tasas ajustadas especificas al confounder o utilización de tasas ajustadas especificas al confounder o haciendo un riesgo relativo resumido para los riesgos relativos haciendo un riesgo relativo resumido para los riesgos relativos combinados de cada confounder; ycombinados de cada confounder; y

(2)(2)Mediante el Mediante el «apareamiento» de dos grupos durante el «apareamiento» de dos grupos durante el proyecto de la encuesta; el apareamiento puede realizarse de proyecto de la encuesta; el apareamiento puede realizarse de dos formas:dos formas:a)a) Apareamiento de frecuencias, en la cual los dos grupos que Apareamiento de frecuencias, en la cual los dos grupos que van a ser muestreados son divididos para que de esta forma van a ser muestreados son divididos para que de esta forma contengan la misma proporción de la variable, por ejemplo, si contengan la misma proporción de la variable, por ejemplo, si en 1 grupo «caso» hay cuatro veces mas machos que en 1 grupo «caso» hay cuatro veces mas machos que hembras, el grupo «testigo» debera ser seleccionado de tal hembras, el grupo «testigo» debera ser seleccionado de tal forma que tengan cuatro veces mas machos que hembras; por forma que tengan cuatro veces mas machos que hembras; por lo tanto esta técnica es una forma de estratificación; ylo tanto esta técnica es una forma de estratificación; yb)b) Apareamiento individual, en el cual cada caso es apareado Apareamiento individual, en el cual cada caso es apareado con un testigo con respecto a la vareable, por ejemplo, un con un testigo con respecto a la vareable, por ejemplo, un perro de 6 años con cancer en la vejiga de la orina, se aparea perro de 6 años con cancer en la vejiga de la orina, se aparea con un perro de 6 años sin cancer en la vejiga de la orina con un perro de 6 años sin cancer en la vejiga de la orina (apareamiento) por la edad.(apareamiento) por la edad.

Como regla general, si la variable confounding Como regla general, si la variable confounding esta irregularmente distribuida en la población esta irregularmente distribuida en la población (por ejemplo, la edad en relación con la nefritis (por ejemplo, la edad en relación con la nefritis crónica), es preferible aparear casos y testigos crónica), es preferible aparear casos y testigos cuando se diseña el estudio que hacerlo al realizar cuando se diseña el estudio que hacerlo al realizar el análisis. Esto puede ser incomodo de realizar el análisis. Esto puede ser incomodo de realizar cuando existen muchas variables confounding. Lo cuando existen muchas variables confounding. Lo normales aparear las principales: edad, sexo y normales aparear las principales: edad, sexo y raza (es decir, determinantes comunes). Sin raza (es decir, determinantes comunes). Sin embargo es peligroso abusar del apareamiento. Si embargo es peligroso abusar del apareamiento. Si el efecto de un factor es dudoso, es mejor no el efecto de un factor es dudoso, es mejor no realizar el apareamiento, pero si controlarlo en el realizar el apareamiento, pero si controlarlo en el análisis posterior, ya que, cuando un factor es análisis posterior, ya que, cuando un factor es apareado no puede ser estudiado, por separado. apareado no puede ser estudiado, por separado. Es importante señalar que cuando se lleva a cabo Es importante señalar que cuando se lleva a cabo los estudios apareados, estos deben ser los estudios apareados, estos deben ser analizados como tales.analizados como tales.Estas tres causas de sesgo (sesgo de selección Estas tres causas de sesgo (sesgo de selección clasificación errónea aleatoria y confounding), no clasificación errónea aleatoria y confounding), no deben ser considerados de forma aislada, si no deben ser considerados de forma aislada, si no como un complejo internamente relacionado que como un complejo internamente relacionado que puede llegar a deformar los resultados. puede llegar a deformar los resultados.

Selección en el Tamaño de la Selección en el Tamaño de la Muestra en los Estudios de Muestra en los Estudios de Cohorte y Caso y TestigoCohorte y Caso y Testigo

Par determinar el tamaño óptimo de una muestra en un Par determinar el tamaño óptimo de una muestra en un estudio de cohorte deben especificarse cuatro valores:estudio de cohorte deben especificarse cuatro valores:

(1).(1). El nivel de significación deseado (o la probabilidad de un El nivel de significación deseado (o la probabilidad de un error Tipo I – afirmado que la exposición a un factor esté error Tipo I – afirmado que la exposición a un factor esté asociado con una enfermedad, cuando en realidad no es así),asociado con una enfermedad, cuando en realidad no es así),

(2).(2). La potencia del Test (1 – La potencia del Test (1 – ββ: la probabilidad de afirmar : la probabilidad de afirmar correctamente que la exposición a un factor esta asociada correctamente que la exposición a un factor esta asociada con la enfermedad, donde con la enfermedad, donde ββ es la probabilidad de un error es la probabilidad de un error Lipo IILipo II), ),

(3).(3). La incidencia de la enfermedad en animales no expuestos La incidencia de la enfermedad en animales no expuestos de la población diana; yde la población diana; y

(4).(4). Un riesgo relativo hipotético (razón de probabilidades ) que Un riesgo relativo hipotético (razón de probabilidades ) que se considera lo suficientemente importante desde el punto se considera lo suficientemente importante desde el punto de vista de la salud en la población animal. de vista de la salud en la población animal.

De igual manera, en la determinación del tamaño optimo De igual manera, en la determinación del tamaño optimo en la muestra en un estudio de caso y testigo, deben ser en la muestra en un estudio de caso y testigo, deben ser especificados los valores del apartado primero, segundo y especificados los valores del apartado primero, segundo y cuarto. No osbtante, en este tipo de estudios, el tercer valor cuarto. No osbtante, en este tipo de estudios, el tercer valor es la proporción de la población diana expuesta al factor.es la proporción de la población diana expuesta al factor.Si una enfermedad es muy poco frecuente un estudio de Si una enfermedad es muy poco frecuente un estudio de cohorte precisa un número considerable de animales en los cohorte precisa un número considerable de animales en los grupos grupos «no expuestos»«no expuestos» para poder detectar una diferencia para poder detectar una diferencia significativa especialmente cuando el riesgo relativo es significativa especialmente cuando el riesgo relativo es pequeño. La tabla 15.3, ilustra este punto. Hay diversas pequeño. La tabla 15.3, ilustra este punto. Hay diversas formulas para el calculo del tamaño de la muestra, que formulas para el calculo del tamaño de la muestra, que implican distintas suposiciones a cerca de la variación de la implican distintas suposiciones a cerca de la variación de la incidencia de la enfermedad, cuando el riesgo relativo de 1 incidencia de la enfermedad, cuando el riesgo relativo de 1 o un valor diferente las cifras de la tabla 15.3 se han o un valor diferente las cifras de la tabla 15.3 se han generado utilizando una formula, la cual supone que:generado utilizando una formula, la cual supone que:1)1) Cuando el riesgo relativo es 1, la variación está basada Cuando el riesgo relativo es 1, la variación está basada en la tasa de incidencias en la población no expuesta; yen la tasa de incidencias en la población no expuesta; y2).2). Cuando el riesgo relativo es distinto de 1, la variación Cuando el riesgo relativo es distinto de 1, la variación está basada en las tasas de incidencias de las dos está basada en las tasas de incidencias de las dos poblaciones, expuestas y no expuestas. poblaciones, expuestas y no expuestas.

Tabla 15.3 El número de individuos calculados estimados Tabla 15.3 El número de individuos calculados estimados en cada grupo (expuestos y no expuestos) para detectar en cada grupo (expuestos y no expuestos) para detectar un riesgo relativo estadísticamente significativo en un un riesgo relativo estadísticamente significativo en un estudio de cohorte por medio del riesgo relativo y taza de estudio de cohorte por medio del riesgo relativo y taza de incidencia de la enfermedad en el grupo no expuesto (los incidencia de la enfermedad en el grupo no expuesto (los números se dan solamente con tres cifras significativas)números se dan solamente con tres cifras significativas)

* Basado en la probabilidad de un 80% de detectar una * Basado en la probabilidad de un 80% de detectar una diferencia entre dos grupos con un nivel de significación diferencia entre dos grupos con un nivel de significación del 5%del 5%Riesgo Riesgo relativrelativoo

Tasa de incidencia en el grupo control Tasa de incidencia en el grupo control durante el periodo de estudio relativodurante el periodo de estudio relativo

1 por 1 por 10.00010.000

1 por 1 por 1.0001.000

1 por 5001 por 500 1 por 1001 por 100

22 143 000143 000 14 30014 300 7 1407 140 1 4101 410

33 40 20040 200 4 0104 010 2 0002 000 396396

44 19 70019 700 1 9601 960 980980 193193

55 12 00012 000 1 2001 200 599599 117117

1010 3 2303 230 322322 160160 3131

TECNICAS MULTIVARIABLESTECNICAS MULTIVARIABLESEn los estudios de caso y testigo, si se practica el En los estudios de caso y testigo, si se practica el apareamiento con el fin de ajustar el confounding, puede apareamiento con el fin de ajustar el confounding, puede haber en ese caso muchas tablas de contingencia 2 x 2, por haber en ese caso muchas tablas de contingencia 2 x 2, por ejemplo, para distintas combinaciones de edad, sexo y ejemplo, para distintas combinaciones de edad, sexo y raza. Si la enfermedad que está siendo investigada es poco raza. Si la enfermedad que está siendo investigada es poco frecuente, el número de animales en cada celdilla puede frecuente, el número de animales en cada celdilla puede ser muy pequeño, dando como resultado intervalos de ser muy pequeño, dando como resultado intervalos de confianza inestimables o muy grandes – quizás confianza inestimables o muy grandes – quizás estadísticamente no significativos – para R y Y. De igual estadísticamente no significativos – para R y Y. De igual forma, si R varia considerablemente entre cada tabal de forma, si R varia considerablemente entre cada tabal de contingencia, el riesgo relativo total puede ser pequeño, contingencia, el riesgo relativo total puede ser pequeño, aun cuando la tabal de valores sea grande por lo tanto, se aun cuando la tabal de valores sea grande por lo tanto, se pierde información (Bender et al 1983). Estos problemas se pierde información (Bender et al 1983). Estos problemas se pueden superar utilizando técnicas multivariables, que pueden superar utilizando técnicas multivariables, que consideran muchos factores simultáneamente. Los métodos consideran muchos factores simultáneamente. Los métodos normales utilizan un modelo logístico para las variables normales utilizan un modelo logístico para las variables discretas y agrupaciones de datos continuos. Un ejemplo, discretas y agrupaciones de datos continuos. Un ejemplo, es el estudio de la asociación entre neoplasias benignas y es el estudio de la asociación entre neoplasias benignas y malignas del perro malignas del perro

Comparación de los Tipos de Comparación de los Tipos de Estudio ObservacionalesEstudio Observacionales

Un requisito lógico para la demostración de Un requisito lógico para la demostración de causa, es que un animal esté expuesto al factor causa, es que un animal esté expuesto al factor casual casual antesantes de que se desarrolle la enfermedad. de que se desarrolle la enfermedad. El diseño de los estudios de cohorte asegura de El diseño de los estudios de cohorte asegura de que sea detectada está secuencia temporal, sin que sea detectada está secuencia temporal, sin embargo, los estudios transversales y de caso y embargo, los estudios transversales y de caso y testigo pueden no detectarla. Por esta razón y testigo pueden no detectarla. Por esta razón y porque los estudios de cohorte miden incidencias, porque los estudios de cohorte miden incidencias, estos constituyen una mejor técnica par evaluar estos constituyen una mejor técnica par evaluar el riesgo e identificar la causa que los otros dos el riesgo e identificar la causa que los otros dos tipos de estudio. tipos de estudio.

En la tabla 15.4 se presenta una comparación entre los En la tabla 15.4 se presenta una comparación entre los estudios transversales, de caso y testigo y de cohorte.estudios transversales, de caso y testigo y de cohorte.

Estudios transversales Estudios transversales

VentajasVentajas

(1)(1) Cuando se selecciona una muestra aleatoria de la Cuando se selecciona una muestra aleatoria de la población diana, se puede estimar la proporción de expuestos población diana, se puede estimar la proporción de expuestos y no expuestos en dicha poblacióny no expuestos en dicha población

(2)(2) Relativamente rápidos y fáciles de llevar a cabo Relativamente rápidos y fáciles de llevar a cabo

(3)(3) Relativamente baratos. Relativamente baratos.

(4)(4) Comparativamente requieren pocos individuos (a Comparativamente requieren pocos individuos (a menos que la enfermedad sea poco frecuente).menos que la enfermedad sea poco frecuente).

(5)(5) Ocasionalmente se puede utilizar registros actuales. Ocasionalmente se puede utilizar registros actuales.

(6)(6) No existe riesgo para los sujetos. No existe riesgo para los sujetos.

(7)(7) Permiten el estudio de causas potenciales múltiples de Permiten el estudio de causas potenciales múltiples de enfermedad.enfermedad.

InconvenientesInconvenientes

(1)(1) Para el estudio de enfermedades poco Para el estudio de enfermedades poco frecuentes se precisan muestras de frecuentes se precisan muestras de tamaño moderado.tamaño moderado.

(2)(2) El control de las variables externas El control de las variables externas puede ser incompleto.puede ser incompleto.

(3)(3) Puede resultar imposible estimar la Puede resultar imposible estimar la incidencia en individuos expuestos y no incidencia en individuos expuestos y no expuestos.expuestos.

Estudios de Caso y TestigoEstudios de Caso y Testigo

VentajasVentajas(1)(1) Se adaptan bien al estudio de las enfermedades Se adaptan bien al estudio de las enfermedades poco frecuente o a aquellas con periodos de poco frecuente o a aquellas con periodos de incubación largos incubación largos

(2)(2) Relativamente rápidos de montar y fáciles de Relativamente rápidos de montar y fáciles de realizar.realizar.

(3)(3) Relativamente baratos Relativamente baratos

(4)(4) Comparativamente requieren pocos individuos. Comparativamente requieren pocos individuos.

(5)(5) Ocasionalmente se puede utilizar registros ya Ocasionalmente se puede utilizar registros ya existentes.existentes.

(6)(6) No existe riesgos para los sujetos. No existe riesgos para los sujetos.

(7)(7) Permiten el estudios de causas potenciales Permiten el estudios de causas potenciales múltiples de enfermedad.múltiples de enfermedad.

Estudios transversales Estudios transversales

InconvenientesInconvenientes

(1)(1) No se puede estimar la proporción de expuestos No se puede estimar la proporción de expuestos y no expuestos.y no expuestos.

(2)(2) Depende del recuerdo o riesgo para información Depende del recuerdo o riesgo para información de anteriores exposicionesde anteriores exposiciones

(3)(3) La validación de la información es difícil o a La validación de la información es difícil o a veces imposibleveces imposible

(4)(4) Puede resultar difícil la selección de un grupo Puede resultar difícil la selección de un grupo comparaciones adecuado.comparaciones adecuado.

(5)(5) No se puede estimar la incidencia en individuos No se puede estimar la incidencia en individuos expuestos y no expuestos expuestos y no expuestos

Estudios de CohorteEstudios de Cohorte

VentajasVentajas

(1)(1) Se puede estimar la incidencia en Se puede estimar la incidencia en individuos expuestos y no expuestosindividuos expuestos y no expuestos

(2)(2) Permiten flexibilidad en la elección de Permiten flexibilidad en la elección de variables para ser registradas variables para ser registradas sistemáticamente.sistemáticamente.

InconvenientesInconvenientes

1)1) No se puede calcular la proporción de No se puede calcular la proporción de expuestos y no expuesto en la población expuestos y no expuesto en la población diana. diana.

2)2) Se precisa un elevado número de Se precisa un elevado número de individuos para estudios de individuos para estudios de enfermedades poco frecuentesenfermedades poco frecuentes

3)3) Su seguimiento es potencialmente de Su seguimiento es potencialmente de larga duración larga duración

4)4) Relativamente caros de realizar Relativamente caros de realizar

5)5) Es difícil mantener su seguimiento Es difícil mantener su seguimiento

6)6) El control de variables externas puede ser El control de variables externas puede ser incompletoincompleto