Ciencia sin seso… locura doble

Píldoras sobre medicina basada en pruebas

Cada oveja, con su pareja

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En ocasiones, no podemos evitar que en nuestros estudios se nos metan factores de confusión, conocidos o desconocidos. Estas variables confusoras abren una puerta trasera por la que se cuelan nuestros datos, haciendo que las medidas de asociación entre exposición y efecto que estimamos mediante el estudio no se correspondan con la realidad.

En la fase de análisis suelen utilizarse técnicas como la estratificación, o modelos de regresión para medir la asociación ajustando por la variable confusora. Pero también podemos intentar prevenir la confusión en la fase de diseño. Una forma es restringiendo los criterios de inclusión según la variable de confusión. Otra estrategia consiste en seleccionar los controles para que tengan la misma distribución de la variable confusora que el grupo de intervención. Esto es lo que se conoce como emparejamiento.

cada oveja_poblacion generalSupongamos que queremos determinar el efecto del tabaco sobre la frecuencia de aparición de cáncer laríngeo, en una población con la distribución que veis en la primera tabla. Podemos ver que el 80% de los fumadores son hombres, mientras que solo el 20% de los no fumadores lo son. Nos inventamos que el riesgo de cáncer en hombres es del 2%, pero que sube hasta el 6% para los fumadores. Por su parte, el riesgo en mujeres es del 1%, llegando hasta un 3% si fuman. Así que, aunque todos doblan el riesgo si se apuntan al más antisocial de los vicios, los hombres siempre tienen el doble de riesgo que las mujeres (a igualdad de exposición al tabaco entre los dos sexos, porque los que fuman tienen seis veces más riesgo que las no fumadoras). En resumen, el sexo actúa como factor de confusión: influye sobre la probabilidad de sufrir la exposición y sobre la probabilidad de padecer el efecto, pero no forma parte de la secuencia causal entre tabaco y cáncer de laringe. Esto tendríamos que tenerlo en cuenta a la hora del análisis y calcular el riesgo relativo ajustado mediante la técnica de Mantel-Haenszel o utilizando un  modelo de regresión logística.

Pero otra posibilidad, si conocemos el factor de confusión, es intentar prevenir su efecto durante la fase de planificación del estudio. Supongamos que partimos de una cohorte de 500 fumadores, el 80% hombres y el 20% mujeres. En lugar de tomar 500 controles no fumadores al azar (solo el 20% serían hombres), incluímos en la cohorte no expuesta un no fumador por cada fumador de la cohorte expuesta y una no fumadora por cada fumadora de la cohorte expuesta. Tendremos dos cohortes con una distribución similar de la variable de confusión y, lógicamente, también similares en la distribución del resto de las variables conocidas (en caso contrario no podríamos compararlas).

¿Hemos solucionado el problema de la confusión?. Vamos a comprobarlo.

puerta_trasera_edadesVemos la tabla de contingencia de nuestro estudio con 1000 personas, puerta_trasera_edadesel 80% hombres y el 20% mujeres en los dos grupos, expuestos y no expuestos. Como sabemos el riesgo de desarrollar cáncer en función del sexo y el estado de fumador, podemos calcular el número de personas que esperamos que desarrollen cáncer a lo largo del estudio: 24 fumadores (el 6% de 400), ocho no fumadores (2% de 400), tres fumadoras (3% de 100) y una mujer no fumadora (1% de 100).

Con estos datos podemos construir las tablas de contingencia, global y estratificadas por sexos, que esperamos encontrar al finalizar el seguimiento. Si calculamos la medida de asociación (en este caso, el riesgo relativo) en hombres y mujeres por separado vemos que coincide (RR = 3). Además, es el mismo riesgo que el de la cohorte global, así que parece que hemos conseguido cerrar la puerta trasera. Ya sabemos que, en un estudio de cohortes, el emparejamiento por el factor de confusión nos permite contrarrestar su efecto.

Ahora supongamos que en lugar de un estudio de cohortes queremos realizar un estudio de casos y controles. ¿Podemos usar el emparejamiento?. Pues claro que podemos, ¿quién nos lo va a impedir?. Pero hay un pequeño problema.

Si pensamos un poco, nos daremos cuenta de que el emparejamiento con las cohortes influye tanto sobre la exposición como sobre el efecto. Sin embargo, en los estudios de casos y controles, el forzar una distribución similar del factor de confusión afecta solo a su influencia sobre el efecto y no a la que tiene sobre la exposición. Esto es así porque al homogeneizar según el factor de confusión se hace también según otros factores relacionados con él, entre otros, la propia exposición. Por este motivo, el emparejamiento no nos garantiza el cierre de la puerta trasera en los estudios de casos y controles.

¿Alguien no se lo cree?. Vamopuerta_trasera_edadess a suponer que, al finalizar el estudio de cohortes, seleccionamos 330 personas con cáncer laríngeo (80% hombres y 20% mujeres). Para hacer el estudio de casos y controles seleccionamos como controles un grupo de personas de la misma población que no tenga cáncer laríngeo (es lo que se denomina un estudio de casos y controles anidado en un estudio de cohortes).

El número de expuestos y no expuestos lo conocemos de los datos que dimos al principio de la población general, conociendo el riesgo de cáncer que se presenta según el género y la exposición al tabaco. Por otra parte, podemos también construir la tabla de los controles, ya que sabemos el porcentaje de exposición al tabaco según el sexo.

Por último, con los datos de estas tres tablas podremos construir las tablas de contingencia para el estudio global y las correspondientes a hombres y mujeres.

En este caso, la medida de asociación idónea es la odds ratio, que tiene un valor de tres para hombres y mujeres, pero que es de 2,18 para la población global del estudio. Vemos, pues, que no coinciden,puerta_trasera_edades lo que nos está diciendo que no nos hemos librado completamente del efecto de la variable de confusión aunque hayamos utilizado la técnica de emparejamiento para seleccionar el grupo control.

Entonces, ¿no puede utilizarse el emparejamiento en los estudios de casos y controles?. Pues sí, sí que se puede, aunque el análisis de los resultados para estimar la medida de asociación ajustada es un poco diferente. Pero esa es otra historia…

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