Guía para principiantes sobre el sesgo de confusión.
Publicado el septiembre 27, 2024 por Eveliina Ilola
Guía para principiantes sobre el sesgo de confusión
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¿Cómo minimizar los efectos del sesgo de confusión al diseñar un estudio?
Si se investigan los efectos de una intervención, una manera de disminuir al máximo las variables confusoras es asignar de forma aleatoria a las personas a cada grupo. El objetivo de aleatorizar es que las variables confusoras conocidas y desconocidas entre los sujetos estén distribuidas equitativamente en ambos grupos. Es posible que los grupos aún difieran en los factores confusores potenciales por azar, pero la aleatorización minimiza estas diferencias.
En otros tipos de estudios se pueden disminuir las variables confusoras por medio de restricción, lo que quiere decir que se estudian sujetos similares en término de una variable confusora conocida. Por ejemplo, si la edad es una variable confusora se puede restringir el estudio a personas mayores de 65 años. (sin embargo esto limitaría la aplicabilidad de los resultados a otros grupos etarios). Por otro lado, el emparejamiento es otra estrategia utilizada en la cual se emparejan los sujetos en los dos grupos según posibles variables confusoras.
¿Cómo minimizar los efectos del sesgo de confusión durante el análisis estadístico?
Una vez completado el estudio, se pueden minimizar los efectos de los factores de confusión mediante métodos estadísticos. Si hay un número limitado de posibles confusores, se puede usar la estratificación. Esta consiste en juntar grupos de sujetos más pequeños en los que las variables confusoras son las mismas y analizar la relación de la variable dependiente e independiente en cada grupo por separado. En el ejemplo anterior, se podría dividir la muestra en grupo de fumadores y un grupo de no fumadores y analizar el consumo de alcohol y la mortalidad en cada grupo por separado
Cuando hay un mayor número de posibles confusores se puede utilizar un análisis multivariado, como la regresión logística o lineal.
Conclusiones
La asociación entre dos variables puede verse afectada por una tercera variable y llevar a resultados erróneos. Incluso después de tener esto en cuenta en el diseño del estudio y el análisis de datos, los resultados aún podrían estar distorsionados por factores confusores (podrían existir por ejemplo algunas otras variables que el investigador desconoce), pero el primer paso para reducir el sesgo de confusión es ser consciente de su potencial para distorsionar resultados y planificar.
Bibliografía
- Pourhoseingholi MA, Baghestani AR, Vahedi M. How to control confounding effects by statistical analysis. Gastroenterology and Hepatology From Bed to Bench. 2012;5(2):79–83.
- Catalogue of Bias Collaboration, Aronson JK, Bankhead C, Nunan D. Confounding. In: Catalogue of Biases [Internet]. 2018 [cited 2025 Jan 28]. Available from: https://catalogofbias.org/biases/confounding/
- UCL Institute of Child Health. Confounding factors [Internet]. Available from: http://www.ucl.ac.uk/ich/short-courses-events/about-stats-courses/stats-rm/chapter_1_content/Confounding_Factors
