En epidemiología , el sesgo de información se refiere al sesgo que surge de un error de medición . [1] El sesgo de información también se conoce como sesgo de observación y clasificación errónea . Un Diccionario de Epidemiología , patrocinado por la Asociación Epidemiológica Internacional , lo define de la siguiente manera:
"1. Una falla en la medición de la exposición, la covariable o las variables de resultado que da como resultado una calidad (precisión) diferente de la información entre los grupos de comparación. La ocurrencia de sesgos de información puede no ser independiente de la ocurrencia de sesgos de selección .
2. Sesgo en una estimación derivado de errores de medición. " [2]
Clasificación errónea
Por tanto, la clasificación errónea se refiere a un error de medición. Hay dos tipos de clasificación errónea en la investigación epidemiológica: clasificación errónea no diferencial y clasificación errónea diferencial .
Clasificación errónea no diferencial
La clasificación errónea no diferencial es cuando todas las clases, grupos o categorías de una variable (ya sea exposición, resultado o covariable) tienen la misma tasa de error o probabilidad de ser clasificadas erróneamente para todos los sujetos del estudio. [2] Tradicionalmente se ha asumido que en el caso de variables binarias o dicotómicas , la clasificación errónea no diferencial daría lugar a una "subestimación" de la relación hipotética entre exposición y resultado. Sin embargo, esto ha sido cuestionado más recientemente porque los resultados de los estudios individuales representan una sola estimación y no el promedio de mediciones repetidas y, por lo tanto, pueden estar más lejos (o más cerca) del valor nulo (es decir, cero) que el valor real. [3]
Clasificación errónea diferencial
La clasificación errónea diferencial ocurre cuando la tasa de error o la probabilidad de ser clasificado erróneamente difiere entre los grupos de sujetos de estudio. [2] Por ejemplo, la precisión de la medición de la presión arterial puede ser menor para sujetos de estudio más pesados que para sujetos más livianos, o un estudio de personas mayores puede encontrar que los informes de personas mayores con demencia son menos confiables que aquellos sin demencia. El efecto (s) de tal clasificación errónea puede variar desde una sobreestimación hasta una subestimación del valor real. [4] Los estadísticos han desarrollado métodos para ajustar este tipo de sesgo, que pueden ayudar de alguna manera a compensar este problema cuando se conoce y cuando es cuantificable. [5]
Referencias
- ^ Rothman, K .; Groenlandia, S .; Lash, T. (2008). Epidemiología moderna (Tercera ed.). Filadelfia: Lippincott Williams y Wilkins. pag. 137 . ISBN 978-0-7817-5564-1.
- ^ a b c Porta, M., ed. (2008). Diccionario de epidemiología (Quinta ed.). Nueva York: Oxford University Press. pag. 128 . ISBN 978-0-19-531449-6.
- ^ Jurek, AM; Groenlandia, S .; Maldonado, G .; Iglesia, TR (2004). "Interpretación adecuada de los efectos de clasificación errónea no diferenciales: expectativas frente a observaciones" . Revista Internacional de Epidemiología . 34 (3): 680–687. doi : 10.1093 / ije / dyi060 . PMID 15802377 .
- ^ Copeland, KT; Checkoway, H .; McMichael, AJ; Holbrook, RH (1977). "Sesgo debido a una clasificación errónea en la estimación del riesgo relativo". Revista Estadounidense de Epidemiología . 105 (5): 488–495. PMID 871121 .
- ^ Groenlandia, S. (1988). "Estimación de la varianza para estimaciones del efecto epidemiológico bajo clasificación errónea". Estadística en Medicina . 7 (7): 745–757. doi : 10.1002 / sim.4780070704 . PMID 3043623 .
Otras lecturas
- Moren, Alain; Valenciano, Marta. Kitching, Aileen (ed.). "Sesgo de información (medición)" . Manual de epidemiología de campo . FEM Wiki. Archivado desde el original el 18 de agosto de 2019.