MÉTODOS ANALÍTICOS
Conceptos básicos en el análisis de determinantes de enfermedades
Para poder afirmar con cierta seguridad que existe una relación entre exposición y enfermedad, es necesario evaluar la calidad del estudio y la existencia de dos fenómenos, la confusión y la interacción, cuya presencia y descripción inadecuada pueden conducir a inferencias erróneas.
Exactitud y precisión. En la gran mayoría de los estudios epidemiológicos se compara una media, una proporción, una tasa o una oportunidad entre dos grupos. Así, por ejemplo, se compara la media de la presión arterial sistólica de las personas tratadas con un fármaco determinado (exposición) con la que presenta otro grupo tratado con un placebo. Para que la diferencia entre las medias pueda ser interpretada como un efecto de la exposición, el estudio debe ser exacto (ausente de sesgos) y preciso (con un error reducido).
Un sesgo es una estimación incorrecta del efecto de una exposición, que puede identificarse como un factor de riesgo o de pronóstico sin serlo. Básicamente se produce por una selección inadecuada de los individuos que forman parte del estudio o por una determinación incorrecta de la exposición o enfermedad como consecuencia de una deficiente recogida de la información. Los sesgos aparecen debido a un diseño inadecuado y, en el caso de que posteriormente se detecten, ya no pueden corregirse en el momento del análisis. Es, por lo tanto, una cuestión que debe abordarse en el momento de planificar el estudio y que el investigador debe tener in mente al escribir el protocolo.
En el caso de que no existan sesgos, las pruebas de hipótesis y los análisis de regresión permiten realizar una estimación del efecto de la exposición. Las pruebas de hipótesis permitirán establecer si la media de dos grupos es diferente o si la incidencia de la enfermedad es distinta en expuestos y no expuestos. El error se produce fundamentalmente por la variabilidad biológica (aunque también existe un componente debido a la imprecisión de los aparatos de medida). La variabilidad biológica es una consecuencia de que los fenómenos biológicos están influidos por numerosos factores causales, la gran mayoría de los cuales son desconocidos e incontrolables. Esta variabilidad se traduce, por ejemplo, en el hecho de que no todos los fumadores desarrollen un cáncer de pulmón o que algunos sí lo desarrollen. Es decir, la susceptibilidad a una exposición determinada varía de un individuo a otro, y esta variabilidad puede ser una fuente de errores si no se tiene en cuenta. Un estudio con un gran error producido por la variabilidad biológica puede identificar diferencias entre los dos grupos por simple azar, es decir, sin que la exposición esté relacionada con la enfermedad. La variabilidad biológica, a diferencia de los sesgos, no puede eliminarse y debe cuantificarse a fin de poder conocer con qué error se ha medido el efecto de la exposición. Es decir, en el caso de que se concluya que la exposición es un factor de riesgo (o un factor pronóstico), será necesario conocer la probabilidad de que la conclusión sea errónea y de que las diferencias encontradas se deban al puro azar. La estadística es el instrumento que permite incorporar el error debido a la variabilidad biológica, o azar, y evaluar si existen diferencias entre los dos grupos que se comparan. El azar se incorpora ya sea calculando un valor de p correspondiente a una prueba estadística o bien mediante el cálculo de un intervalo de confianza del parámetro estimado. El valor de p indica la probabilidad de observar diferencias entre los dos grupos que se comparan, bajo el supuesto de que la exposición no es un factor de riesgo o un factor pronóstico de la enfermedad (es decir, en términos estadísticos, bajo el supuesto de que la hipótesis nula es cierta). Valores de p bajos (se suele decir que una p es baja si es igual o inferior a 0,05) indican que es poco probable que las diferencias entre expuestos y no expuestos (y que harían concluir al investigador que la exposición es un factor de riesgo o un factor pronóstico) sean consecuencia de la variabilidad biológica. Es decir, es poco probable que la variabilidad biológica haya provocado que el número de enfermos en el grupo expuesto sea diferente que en el grupo de no expuestos. La prueba estadística que debe utilizarse para el cálculo del valor de p depende del tipo de variables que se está estudiando y de los objetivos del estudio.
Confusión.
Si se encuentra que una exposición determinada está asociada (positiva o negativamente) a la enfermedad de interés y se ha descartado el azar como explicación verosímil de los resultados, se debe asegurar que la asociación no está provocada o distorsionada por la intervención de una tercera variable. Así, por ejemplo, si se encuentra una asociación entre la exposición a un producto químico y el cáncer de pulmón (es decir, el cáncer de pulmón es más frecuente entre los expuestos al producto químico que entre los no expuestos), se deberá comprobar que dicha asociación no se debe simplemente a que los expuestos al producto fuman más que los no expuestos.
Para que una tercera variable "confunda" la relación entre exposición y enfermedad debe cumplir dos condiciones. En primer lugar, debe ser un factor de riesgo de la enfermedad, es decir, la frecuencia de la enfermedad debe ser distinta en los individuos que presentan el factor de confusión. En segundo lugar debe distribuirse de forma desigual entre expuestos y no expuestos y no ser consecuencia de la propia exposición. Cualquier factor de riesgo (o de protección) que se distribuya de forma desigual entre expuestos y no expuestos distorsionará la relación existente entre la exposición y la enfermedad, disminuyéndola o aumentándola. Un hipotético ejemplo de confusión (ROCA et al, 1995) es el que se produciría al estudiar en los homosexuales si el consumo de MDA, una anfetamina, junto con la actividad sexual aumenta la probabilidad de ser seropositivo al HIV. En los análisis iniciales de los datos del Estudio Multicéntrico de Cohortes sobre SIDA (MACS) se observó que los homosexuales consumidores de MDA tenían más probabilidad de ser seropositivos que los homosexuales no consumidores (CHMIEL et al, 1987); en el ejemplo hipotético citado, la OR era de 2,22 (tabla 1.5), indicando que la oportunidad de estar infectado es 2,22 mayor en los homosexuales que consumen MDA. Supóngase que los homosexuales que consumen MDA mantienen con mayor frecuencia relaciones anales traumáticas que los no consumidores. En este caso, la asociación entre consumo de MDA y la infección por el HIV-1 podría ser debida, total o parcialmente, a que las relaciones anales traumáticas actúan como un factor de confusión. En otras palabras, los individuos que consumen MDA pueden tener una mayor probabilidad de contagiarse por el HIV-1 simplemente por el hecho de que son los que mantienen este tipo de relación. Obsérvese que cumpliría las condiciones anteriores: a) las relaciones anales traumáticas representan un factor de riesgo para la enfermedad (infección por el HIV-1), es decir, están asociadas a la enfermedad, y b) entre los consumidores de MDA existe una proporción más alta de pacientes que presentan relaciones anales traumáticas que entre los no consumidores: el factor de confusión se distribuye de forma desigual entre expuestos y no expuestos.
A diferencia del error o de los sesgos, la confusión no apareceni por la variabilidad biológica ni por un diseño o unarecogida inadecuados de los datos. Es un problema inherentea los datos, independiente del tamaño de la muestra o deldiseño del estudio y con el que se ha de convivir y controlar.
Interacción.
El fenómeno de la interacción (o modificación de efecto) se produce cuando una exposición (es decir, un factor de riesgo o un factor pronóstico) actúa de diferente forma según esté presente, o no, otro factor. En este caso se dice que dicho factor modifica el efecto de la exposición. Como ejemplo de interacción puede recordarse la del tabaco y el asbesto o la de las aflatoxinas y el virus de la hepatitis B. Las aflatoxinas producen carcinoma hepatocelular, pero este efecto es distinto según que la persona tenga una infección crónica por el virus de la hepatitis B o no. En los HBsAg negativos, el riesgo de presentar un cáncer de hígado es 1,9 veces mayor en una persona expuesta a las aflatoxinas que en una no expuesta (ROSS et al, 1992). Sin embargo, entre HBsAg positivos este riesgo es 12,5 veces mayor. Por lo tanto, la infección por el virus de la hepatitis B es un factor modificador de la relación entre las aflatoxinas y el cáncer de hígado. La importancia de la modificación de efecto está determinada, entre otras cosas, por el hecho de que no es posible conocer el riesgo de una exposición para un individuo dado si no se conoce el valor que adopta el modificador de efecto en él. En caso de que exista interacción, si no se tiene en cuenta, el investigador puede informar de una fuerte asociación entre una exposición y una enfermedad, y ésta ser debida a que la asociación se mide en una población que poseeotra exposición que interactúa con la estudiada. Éste fue el caso de las aflatoxinas: se informó de una fuerte asociación entre su consumo y el desarrollo de cáncer de hígado, y ésta era debida, en parte, a que la asociación se medía en poblaciones con una prevalencia alta de hepatitis B
