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# Sesgo de información (de medición)

- Sesgo

Si la exposición o la enfermedad se miden mal, las personas quedan en la casilla equivocada y la asociación se distorsiona.

Actualizado 5 nov 2026

## Lo esencial

- Mala clasificación no diferencial: el error es igual en todos los grupos; con una exposición dicotómica tiende a llevar el RR u OR hacia 1.
- Mala clasificación diferencial: el error difiere entre grupos; puede alejar o acercar la estimación a 1.
- Ejemplos de diferencial: sesgo de memoria, sesgo del observador, sesgo del entrevistador.
- Se previene con instrumentos validados, datos objetivos y enmascaramiento de quien mide.
- Un resultado nulo con mala medición no descarta una asociación real.

## Qué es

El sesgo de información (o de medición) ocurre cuando la exposición o el desenlace se registran con error y los participantes se clasifican mal. Si el error es igual en todos los grupos (no diferencial), suele acercar la asociación a la nulidad (RR u OR hacia 1). Si el error difiere entre grupos (diferencial), puede exagerar o esconder la asociación. Se previene con instrumentos validados, definiciones claras, registros objetivos y evaluadores enmascarados.

## Cómo se produce

- El instrumento de medición tiene sensibilidad o especificidad imperfectas.
- Algunos expuestos se clasifican como no expuestos (o al revés), o algunos enfermos como sanos.
- Si eso pasa por igual en casos y controles, el error es no diferencial.
- Si pasa más en un grupo (por ejemplo, los casos recuerdan mejor), el error es diferencial.

## Ejemplo resuelto

- Datos reales de un estudio de casos y controles: 50 de 100 casos y 25 de 100 controles estuvieron expuestos.
- OR real = (50 × 75) / (50 × 25) = 3 750 / 1 250 = 3,0.
- No diferencial: el cuestionario detecta solo el 80 % de los expuestos en ambos grupos: 40 casos y 20 controles expuestos.
- OR observado = (40 × 80) / (60 × 20) = 3 200 / 1 200 ≈ 2,7: se acerca a 1.
- Diferencial: los casos recuerdan al 100 % (50 expuestos) y los controles al 80 % (20 expuestos).
- OR observado = (50 × 80) / (50 × 20) = 4 000 / 1 000 = 4,0: se aleja de 1.
- Lectura: el mismo error de medición subestima el OR si es parejo y lo exagera si afecta más a los casos.

## Mala clasificación: tipos y efecto

| Tipo | Qué pasa | Efecto habitual en el RR u OR |
| --- | --- | --- |
| No diferencial | El error es igual en todos los grupos | Hacia 1 (subestima la asociación) |
| Diferencial | El error depende del grupo | Hacia 1 o lejos de 1, impredecible |

## Cómo se evita o se controla

- Use registros clínicos, de farmacia o laborales en lugar de solo la memoria cuando sea posible.
- Mida igual en todos los grupos: mismo cuestionario, mismo entrevistador entrenado, mismo laboratorio.
- Enmascare a quien mide el desenlace respecto a la exposición o el grupo.

## Errores frecuentes

- Suponer que la mala clasificación no diferencial siempre va hacia 1: con más de dos categorías o errores correlacionados no está garantizado.
- Llamar confusión a un error de medición: son problemas distintos y se manejan distinto.

## Para recordar

Medir parejo y mal empuja hacia el uno; medir disparejo empuja hacia cualquier lado.

## Póngase a prueba

Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.

## ¿Qué efecto suele tener la mala clasificación no diferencial de una exposición dicotómica?

Acerca la medida de asociación a 1, es decir, subestima la asociación.

## ¿Qué es la mala clasificación diferencial?

Un error de medición cuya magnitud depende del grupo (casos o controles, expuestos o no), y que puede exagerar o esconder la asociación.

## ¿Qué ejemplo típico hay de sesgo de información diferencial en casos y controles?

El sesgo de memoria: los casos recuerdan sus exposiciones pasadas mejor que los controles.

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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: [Misclassification bias | Catalog of Bias](https://catalogofbias.org/biases/misclassification-bias/) (Catalogue of Bias Collaboration, 2018); [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).

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