Guía del lector para la evaluación crítica de los estudios de cohortes: 1. Papel y diseño.

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Los estudios de cohortes no sólo deben describir las poblaciones que se comparan, sino también incluir una discusión del contexto clínico para esa comparación y proporcionar una justificación para la comparación. Los lectores de estos estudios deben determinar si el estudio hace una comparación que sea realista y relevante para sus necesidades de decisión.

Recuadro 1: Definiciones CONSORT de sesgo de selección y confusión

Sesgo de selección: un error sistemático en la creación de grupos de intervención, haciendo que difieran en cuanto al pronóstico. Los grupos difieren en las características de la línea de base medidas o no medidas debido a la forma en que los participantes fueron seleccionados para el estudio o asignados a sus grupos de estudio Confusión - una situación en la cual el efecto de intervención estimado está sesgado debido a alguna diferencia entre los grupos de comparación aparte del Intervenciones planificadas tales como características basales, factores pronósticos o intervenciones concomitantes. Para que un factor sea un factor de confusión, debe diferir entre los grupos de comparación y predecir el resultado de interés

Recuadro 2: Tipos posibles de comparaciones en el estudio de cohorte

Población general

1 Intervención v intervención alternativa

2 Intervención v sin intervención

Población restringida

3 Intervención v intervención alternativa

4 Intervención v sin intervención

¿Cuáles son los posibles sesgos de selección?

El sesgo de selección se produce cuando hay algo inherentemente diferente entre los grupos que se comparan que podrían explicar las diferencias en los resultados observados. Una poderosa estrategia para minimizar el sesgo de selección es restringir la inclusión en el estudio a aquellos con un diagnóstico definido o características específicas. Grupos a una característica específica elimina el potencial de sesgo relacionado con esa característica y puede reducir las diferencias en las características relacionadas. La tabla 2 presenta datos de una cohorte de adultos mayores que recibieron antipsicóticos atípicos y un grupo de comparación sin intervención. Los pacientes que tomaban antipsicóticos atípicos tenían más de 12 veces más probabilidades (63,1% v 4,7%) de tener demencia. La demencia está relacionada con el riesgo de fractura de cadera, y este desequilibrio puede ser una fuente importante de confusión. Restringir el estudio a las personas con demencia elimina esta fuente de confusión y reduce la selección relacionada con la edad como la diferencia de edad media entre los grupos disminuyó de años a meses. Una consecuencia inevitable de la restricción es el tamaño reducido de la muestra. En el ejemplo, la muestra disminuyó de 1,3 millones a aproximadamente 80 000 cuando se aplicó la restricción de demencia. Cuando se utilizan bases de datos más pequeñas, la restricción puede limitar en gran medida el poder del estudio. La restricción sobre la base de las características clínicas limita la generalizabilidad de los hallazgos. Cuanto más restrictiva sea la población, menos generalizable será el resultado. Es importante tener en cuenta el efecto que la elección de los grupos de comparación tendrá en el posible sesgo de selección al evaluar un estudio de cohortes. Algunas fuentes de sesgo de selección son claras -por ejemplo, si el acceso a los antipsicóticos atípicos se limitaba a los pacientes de especialistas, esto podría dar lugar a que los pacientes que recibieron estos fármacos fueran diferentes de los que no lo hicieran. Algunas fuentes de sesgo pueden ser más sutiles. Por ejemplo, si los médicos pensaban que los antipsicóticos atípicos tenían menos efectos secundarios que los antipsicóticos típicos, podrían preferentemente utilizar los antipsicóticos atípicos en pacientes más frágiles. Esta forma de sesgo de selección, denominada sesgo de canalización o confusión por indicación 13, se produce cuando los pacientes son asignados a una u otra intervención sobre la base de factores pronósticos y es un tema clave en los estudios de cohortes.

Los lectores deben reconocer el potencial de sesgo de selección en todos los estudios de cohortes y considerar cuidadosamente posibles fuentes de sesgo. En el siguiente artículo describiremos el vínculo entre sesgo de selección y confusión y describiremos una estrategia para identificar y evaluar el potencial de confusión.

Evaluación del potencial de confusiónaunque la confusión es un problema importante de los estudios de cohortes, sus efectos pueden habilitar la comparación válida en estudios de cohortes, ¿quién recibe o no un la intervención está determinada por patrones de práctica, elección personal o decisiones políticas. Esto eleva la posibilidad de que la intervención y comparación los grupos pueden diferir en las características que afectan el estudio resultado, un problema llamado sesgo de selección. Si estas características tienen efectos independientes sobre los resultados en cada grupo, crearán diferencias en la resultados entre los grupos, aparte de los relacionados con a las intervenciones evaluadas. Este efecto es conocido como confusión.

¿Qué es un factor de confusión? Para que una característica sea un factor de confusión en un estudio, debe cumplir dos criterios.

1. la primera es que debe estar relacionado con el resultado en términos de pronóstico o susceptibilidad. Por ejemplo, en el estudio de la asociación entre el uso de antipsicóticos y la fractura de cadera que considerado en el primer trabajo, se sabe que la edad relacionados con el riesgo de fractura de cadera y por potencial para ser un factor de confusión.

2. El segundo criterio que define un factor de confusión es que la distribución de la característica es diferente en comparando los grupos. Puede diferir en términos de ya sea la media o el grado de variación o variabilidad en esa característica. Por ejemplo, para que la edad sea un factor de confusión en un estudio de cohorte, ya sea la edad media variación en la edad en los grupos que se comparan tendría que ser diferente. Evaluación de la variación como valores medios es importante porque los grupos pueden tener el mismo valor medio pero variaciones muy diferentes. Por ejemplo, un grupo con una edad media de 70 años sólo las personas de 70 años de edad