el sesgo de selección puede resultar cuando la selección de sujetos en un estudio o su probabilidad de ser retenidos en el estudio conduce a un resultado que es diferente de lo que habría obtenido si hubiera inscrito a toda la población objetivo. Si se inscribiera a toda la población y se recopilaran datos precisos sobre la exposición y el resultado, se podría calcular la verdadera medida de asociación. Por lo general, no inscribimos a toda la población, sino que tomamos muestras., Sin embargo, si se muestrea la población de una manera justa, como el muestreo de las cuatro células fue justo y representativo de la distribución de la exposición y el resultado en la población general, entonces se puede obtener una estimación precisa de la verdadera asociación (suponiendo una muestra lo suficientemente grande, de modo que el error aleatorio sea mínimo y suponiendo que no hay otros sesgos o confusión). Conceptualmente, esto podría ser visualizado por cucharones de igual tamaño (muestreo) para cada una de las cuatro celdas.,
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Expuestas |
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|---|---|---|
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No expuestos |
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sin Embargo, si el muestreo no es representativo de la exposición de los resultados de las distribuciones de la población en general, a continuación, las medidas de asociación estará sesgada, y esto se conoce como sesgo de selección., En consecuencia, el sesgo de selección puede resultar cuando la selección de sujetos en un estudio o su probabilidad de ser retenidos en un estudio de cohorte conduce a un resultado que es diferente de lo que habría obtenido si hubiera inscrito a toda la población objetivo. Un ejemplo de esto podría ser representado por la siguiente tabla, en la que los procedimientos de inscripción resultaron en un muestreo desproporcionadamente grande de sujetos enfermos que tuvieron la exposición.
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Exposed |
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|---|---|---|
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Non-exposed |
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There are several mechanisms that can produce this unwanted effect:
- Selection of a comparison group («controls») that is not representative of the population that produced the cases in a case-control study., (Sesgo de selección de Control)
- Pérdida diferencial para el seguimiento en un estudio de cohorte, de modo que la probabilidad de perder el seguimiento está relacionada con el estado de los resultados y el estado de la exposición., (Pérdida de sesgo de seguimiento)
- rechazo, falta de respuesta o acuerdo para participar que está relacionado con la exposición y la enfermedad (sesgo de autoelección)
- utilizando la población general como grupo de comparación para un estudio de cohorte ocupacional («efecto trabajador saludable»)
- derivación o diagnóstico diferencial de los sujetos
sesgo de selección en Estudios de casos y controles
en un estudio de casos y controles el sesgo de selección ocurre cuando los sujetos del grupo «control» representante de la población que produjo los casos., Recuerde que en un estudio de casos y controles, los controles se utilizan para estimar la distribución de la exposición (es decir, la proporción que tiene la exposición) en la población de la que surgieron los casos. La distribución de la exposición en los casos se compara con la distribución de la exposición en los controles para calcular la odds ratio como medida de asociación.,th>
Diseased
Non-diseased
Total
Exposed
7
1,000
1,007
Non-exposed
6
5,634
5,640
Given the entire population, we could compute the risk ratio = 6.,53. Sin embargo, a menudo se lleva a cabo un estudio de casos y controles cuando el resultado es raro como este, porque es mucho más eficiente. En consecuencia, para estimar la razón de riesgo podríamos utilizar la distribución relativa de la exposición en una muestra de la población, siempre que estos controles se seleccionen mediante procedimientos de tal manera que la muestra proporcione una estimación precisa de la distribución de la exposición en la población total.
Si una muestra de control fue seleccionada apropiadamente, i. e., de tal manera que sea representativo del Estado de exposición en la población, entonces los resultados de casos y controles podrían parecerse a los de la siguiente tabla.,
Casos
Controles
Expuestas
7
10
No expuestos
6
56
tenga en cuenta que la muestra de controles representa sólo el 1% de la población en general, sino la exposición de distribución en los controles (10/56) es representante del estado de exposición de la población en general (1,007/5,640)., Como resultado, la odds ratio = 6,53 da una estimación imparcial de la razón de riesgo.
por el contrario, supongamos que en el mismo estudio hipotético los controles eran algo más propensos a ser elegidos si tenían la exposición que se estaba estudiando.,algo como esto:
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Casos |
Controles |
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|---|---|---|
|
Expuestas |
7 |
16 |
|
No expuestos |
6 |
50 |
Aquí tenemos el mismo número de controles, pero los investigadores utilizan procedimientos de selección de los que algo más de probabilidad para seleccionar los controles que tuvo la exposición., Como resultado, la estimación del efecto, la odds ratio, estaba sesgada (OR = 3,65).
conceptualmente, el sesgo aquí podría estar representado por la siguiente tabla en la que el cucharón grande indica que los sujetos no enfermos con la exposición fueron sobre muestreados.
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Controls |
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|---|---|---|
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Exposed |
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|
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Non-exposed |
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Depending on which category is over or under-sampled, this type of bias can result in either an underestimate or an overestimate of the true association.,
ejemplo:
se realizó un estudio hipotético de casos y controles para determinar si el nivel socioeconómico más bajo (la exposición) se relaciona con un riesgo más alto de cáncer de cuello uterino (el desenlace). Los «casos» consistieron en 250 mujeres con cáncer de cuello uterino que fueron remitidas al Hospital General de Massachusetts para el tratamiento del cáncer de cuello uterino. Fueron remitidos desde todo el estado. A los casos se les plantearon una serie de preguntas relacionadas con la situación socioeconómica (ingresos familiares, empleo, educación, etc.).)., Los investigadores identificaron sujetos de control yendo de puerta en puerta en la comunidad alrededor de MGH de 9: 00 AM a 5: 00 PM. Muchos residentes no están en casa, pero persisten y eventualmente inscriben suficientes controles. El problema es que los controles fueron seleccionados por un mecanismo diferente que los casos (vecindario inmediato para los controles en comparación con todo el estado para los casos), y el mecanismo de contratación puerta a puerta puede haber tendido a seleccionar individuos de diferente nivel socioeconómico, ya que las mujeres que estaban en el hogar pueden haber sido algo más propensas a estar desempleadas., En otras palabras, los controles eran más propensos a ser inscritos (seleccionados) si tenían la exposición de interés (nivel socioeconómico más bajo).
El Criterio «Would»
los epidemiólogos a veces usan el criterio » would «para probar la posibilidad de sesgo de selección; preguntan» si un control hubiera tenido la enfermedad, ¿habría sido probable que se inscribiera como caso?,»Si la respuesta es ‘sí’, entonces el sesgo de selección es poco probable
sesgo de Autoelección
el sesgo de selección se puede introducir en los estudios de casos y controles con bajas tasas de respuesta o participación si la probabilidad de responder o participar está relacionada tanto con la exposición como con el resultado.
la tabla 10-4 en el texto de Aschengrau y Seage muestra un escenario con tasas de participación diferenciales en el que los sujetos enfermos que tuvieron la exposición tuvieron una tasa de participación de 80%, siendo que las otras tres categorías tuvieron tasas de participación de 60%., Esto podría ser representado de la siguiente manera:
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Diseased |
Non-diseased |
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|---|---|---|
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Exposed |
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|
Non-exposed |
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Question: Can self-selection bias occur in prospective cohort studies?, Reflexione sobre su respuesta antes de mirar la respuesta a continuación.
respuesta
vigilancia diferencial, derivación o diagnóstico de los sujetos
Aschengrau y Seage dan un ejemplo en el que los investigadores realizaron un estudio de casos y controles para determinar si el uso de anticonceptivos orales aumentó el riesgo de tromboembolismo. El grupo de casos consistió en mujeres que habían sido ingresadas en el hospital por tromboembolismo venoso. Los controles fueron mujeres de edad similar que habían sido hospitalizadas por problemas no relacionados en los mismos hospitales., Las entrevistas indicaron que el 70% de los casos usaban anticonceptivos orales, pero solo el 20% de los controles los usaban. El odds ratio fue de 10,2, pero en retrospectiva, esto fue una sobreestimación. Ha habido informes que sugieren tal asociación. Como resultado, los proveedores de atención médica vigilaban a sus pacientes con anticonceptivos orales y eran más propensos a ingresarlos en el hospital si desarrollaban trombosis venosa o cualquier signo o síntoma sospechoso de tromboembolismo. Como resultado, el estudio tuvo una tendencia a Sobre muestrear mujeres que tenían tanto la exposición como el resultado de interés.,
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Expuestas |
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|---|---|---|
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No expuestos |
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Aschengrau y Seage sugieren que este sesgo de selección podría haber sido minimizado por más restrictivas en el caso de los criterios de selección, de tal manera que sólo las mujeres que claramente requiere hospitalización sería inscrito en el grupo de casos.,
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