Azar, sesgo, confusión o causa
- Concepto
Cuando dos cosas aparecen juntas en un estudio hay cuatro explicaciones posibles. Solo se acepta la causa después de descartar las otras tres.
Qué es
Toda asociación observada entre una exposición y un desenlace puede deberse al azar, a un sesgo (error sistemático en cómo se eligió a los participantes o se midieron los datos), a confusión (un tercer factor que se mezcla con la exposición) o a una relación causal real. Se revisan en ese orden: el azar con el valor p y el intervalo de confianza, el sesgo revisando el diseño y la medición, la confusión ajustando o estratificando, y la causa con los criterios de causalidad.
Ejemplo resuelto
- Cohorte de 2 000 adultos: 1 000 toman café a diario (600 fumadores) y 1 000 no (200 fumadores). Se cuentan casos de cáncer de pulmón.
- Cáncer: 34 de 1 000 entre los que toman café (3,4 %) y 18 de 1 000 entre los que no (1,8 %).
- RR crudo = 3,4 % / 1,8 % ≈ 1,9.
- Azar: el IC 95 % del RR es de aproximadamente 1,1 a 3,3; no incluye el 1, así que el azar es poco probable.
- Sesgo: los cánceres se toman del mismo registro para ambos grupos; no se ve un error de medición evidente.
- Confusión: se estratifica por tabaco. Fumadores: 5 % con café y 5 % sin café. No fumadores: 1 % y 1 %.
- RR en cada estrato = 1,0: la asociación cruda desaparece al separar por tabaquismo.
- Lectura: el café no causa el cáncer; la asociación se debía a que los que toman café fuman más (confusión).
Las cuatro explicaciones y cómo se revisan
| Explicación | Qué es | Cómo se revisa |
|---|---|---|
| Azar | Variación aleatoria del muestreo | Valor p, intervalo de confianza, tamaño de muestra |
| Sesgo | Error sistemático de selección o de medición | Revisar el diseño, la selección y la medición |
| Confusión | Un tercer factor ligado a exposición y desenlace | Estratificar o ajustar y comparar con la estimación cruda |
| Causa | La exposición produce el desenlace | Criterios de causalidad: temporalidad, fuerza, gradiente, consistencia |
Marcadores
- p
- IC 95 %
- RR
En la práctica
- Al leer un artículo, aplique las cuatro preguntas en orden antes de aceptar una conclusión causal.
- Un IC estrecho no protege contra el sesgo ni la confusión: un estudio enorme puede ser muy preciso y estar equivocado.
Errores frecuentes
- Creer que un valor p pequeño prueba la causalidad: solo hace menos probable el azar.
- Pensar que aumentar la muestra corrige un sesgo.
- Saltar directamente a la causa sin buscar factores de confusión.
Póngase a prueba
Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.
¿Cuáles son las cuatro explicaciones de una asociación observada?
Azar, sesgo, confusión y una relación causal real.
¿Por qué un estudio más grande no elimina un sesgo?
Porque el sesgo es un error sistemático: se repite en cada participante y se mantiene aunque crezca la muestra.
Al estratificar, el RR crudo de 1,9 pasa a 1,0 en cada estrato. ¿Qué indica?
Que la asociación cruda se debía a confusión por la variable de estratificación.
Conexiones
Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.
Fuentes: Chapter 25: Assessing risk of bias in a non-randomized study (Cochrane, 2024); Confounding | Catalog of Bias (Catalogue of Bias Collaboration, 2018); Principles of Epidemiology | Lesson 1 - Section 7 (Centers for Disease Control and Prevention, 2012).
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