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# Cómo se controla la confusión

- Concepto

La confusión se puede evitar al diseñar el estudio (azar, restricción, emparejamiento) o corregir al analizar (estratos y modelos).

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Diseño: aleatorización, restricción y emparejamiento.
- Análisis: estratificación, Mantel-Haenszel, estandarización y regresión multivariable.
- Solo la aleatorización controla también los confusores desconocidos.
- Mantel-Haenszel combina estratos en una medida resumen ajustada, si el efecto es similar entre estratos.
- Restringir impide estudiar el efecto del factor restringido y limita la generalización.
- Al emparejar en casos y controles hay que usar un análisis pareado.

## Qué es

La confusión se controla en dos momentos. En el diseño, con la aleatorización (equilibra factores conocidos y desconocidos), la restricción (incluir solo un nivel del confusor) y el emparejamiento (parear expuestos y no expuestos, o casos y controles, por el confusor). En el análisis, con la estratificación, el método de Mantel-Haenszel, que combina los estratos en una sola medida ajustada, y los modelos multivariables como la regresión logística. Solo se puede ajustar por lo que se midió, y bien.

## Ejemplo resuelto

- Casos y controles de diabetes (casos) y sedentarismo (exposición), estratificado por obesidad.
- Obesos: a = 60, b = 40, c = 30, d = 40 (n = 170). No obesos: a = 20, b = 80, c = 20, d = 160 (n = 280).
- OR crudo (estratos sumados: a = 80, b = 120, c = 50, d = 200) = (80 × 200) / (120 × 50) = 16 000 / 6 000 ≈ 2,7.
- OR por estrato: obesos (60 × 40) / (40 × 30) = 2,0; no obesos (20 × 160) / (80 × 20) = 2,0.
- Mantel-Haenszel: numerador = 60 × 40 / 170 + 20 × 160 / 280 ≈ 14,1 + 11,4 = 25,5.
- Denominador = 40 × 30 / 170 + 80 × 20 / 280 ≈ 7,1 + 5,7 = 12,8. OR MH ≈ 25,5 / 12,8 ≈ 2,0.
- Lectura: el OR crudo de 2,7 estaba inflado por la obesidad; el ajustado es 2,0.

## Métodos para controlar la confusión

| Método | Momento | Cómo funciona | Limitación |
| --- | --- | --- | --- |
| Aleatorización | Diseño | El azar reparte por igual los confusores | Solo en estudios experimentales |
| Restricción | Diseño | Se incluye un solo nivel del confusor (por ejemplo, solo no fumadores) | Menor generalización; no se estudia ese factor |
| Emparejamiento | Diseño | Se parean grupos por el confusor | Requiere análisis pareado; riesgo de sobreemparejar |
| Estratificación y Mantel-Haenszel | Análisis | Se compara dentro de cada estrato y se combinan | Pocos confusores a la vez |
| Regresión multivariable | Análisis | Ajusta por varios confusores a la vez | Depende de supuestos del modelo; confusión residual |

## Marcadores

- MH
- OR ajustado
- Estratos

## En la práctica

- En un artículo observacional, revise qué variables se ajustaron y si falta algún confusor importante.
- La estandarización de tasas por edad es una forma de controlar la confusión por edad al comparar poblaciones.

## Errores frecuentes

- Combinar estratos con Mantel-Haenszel cuando los OR por estrato son muy distintos: eso es modificación del efecto y se informa por estrato.
- Ajustar por todo lo disponible, incluso variables intermedias o consecuencias del desenlace.

## Para recordar

«ARE» en el diseño (Aleatorizar, Restringir, Emparejar) y «EME» en el análisis (Estratificar, Mantel-Haenszel, Ecuaciones multivariables).

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué método controla la confusión por factores desconocidos?

La aleatorización, porque reparte al azar entre los grupos tanto los factores medidos como los no medidos.

## ¿Qué hace el método de Mantel-Haenszel?

Combina las medidas de asociación de varios estratos en una sola medida resumen ajustada por la variable de estratificación.

## OR crudo 2,7 y OR en cada estrato 2,0 y 2,0. ¿Qué indica?

Que la variable de estratificación era un confusor que inflaba la asociación cruda; la medida ajustada es 2,0.

## ¿Cuál es la desventaja de la restricción?

Limita la generalización de los resultados y no permite estudiar el efecto del factor restringido.

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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](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-25) (Cochrane, 2024); [Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses](https://www.cochrane.org/authors/handbooks-and-manuals/handbook/current/chapter-10) (Cochrane, 2024); [Confounding | Catalog of Bias](https://catalogofbias.org/biases/confounding/) (Catalogue of Bias Collaboration, 2018).

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