Sesgos en Investigación: Tipos, Implicancias y Control en Estudios de Enfermería

Sesgos en Investigación

¿Qué son los sesgos en investigación?

En el ámbito científico, un sesgo es toda desviación sistemática de la verdad en los resultados o su interpretación. Según Last, se define como “cualquier tendencia en la recolección, análisis, interpretación, publicación o revisión de datos que puede conducir a conclusiones sistemáticamente erróneas”.

Este concepto es crucial en la investigación en salud y enfermería, ya que puede comprometer la validez de los hallazgos y afectar directamente la toma de decisiones clínicas.

Tipos de error: sistemático y aleatorio

• Error sistemático: Produce una desviación constante, como un esfigmomanómetro que mide siempre 10 mmHg por encima del valor real.

• Error aleatorio: Afecta por igual a todos los grupos y reduce la precisión, pero no la validez interna.

Clasificación de los sesgos

Existen cuatro grandes grupos:

1. Sesgo de confusión

2. Sesgo de selección

3. Sesgo de información

4. Sesgo de mala especificación

Estos sesgos pueden exagerar (sesgo positivo) o atenuar (sesgo negativo) una asociación, incluso invertir su sentido.

Validez interna y externa

• Validez interna: Evalúa si la relación hallada en el estudio es verdadera dentro de la población investigada.

• Validez externa: Analiza si los resultados pueden generalizarse a otras poblaciones.

👉 La validez externa presupone validez interna, pero no viceversa.

Sesgo de confusión: el más complejo de controlar

Ocurre cuando una tercera variable (factor de confusión) está relacionada tanto con la exposición como con el efecto, generando una asociación espuria.

Criterios para identificar un factor de confusión:

1. Ser factor de riesgo del efecto, independiente de la exposición.

2. Estar asociado con la exposición en la población base.

3. No ser variable intermedia entre exposición y efecto.

Ejemplo:

En el estudio de la relación entre alcohol y cáncer de laringe, el tabaquismo puede actuar como confusor si cumple los tres criterios anteriores.

Control de los sesgos de confusión

Se puede realizar en el diseño o en el análisis del estudio:

Durante el diseño:

• Aleatorización

• Restricción

• Emparejamiento

Durante el análisis:

• Estratificación

• Modelos multivariables

Es fundamental una medición precisa de todas las variables implicadas. Una mala clasificación puede inducir asociaciones artificiales, por ejemplo, al medir la presión arterial solo una vez.

Sesgo de selección

El sesgo de selección ocurre cuando la relación entre exposición y resultado se ve distorsionada porque los grupos de estudio (casos y controles o expuestos y no expuestos) no son comparables debido a errores en su selección o mantenimiento durante el estudio.

Este sesgo afecta principalmente a estudios observacionales, en especial casos y controles, y puede producir estimaciones erróneas de la asociación entre variables.

Fuentes comunes:

1. Mala definición de la población elegible:
   Por ejemplo, abordar un problema comunitario desde un entorno hospitalario puede excluir a pacientes que no consultan o que eligen otros centros, afectando la representatividad.

2. Errores en la selección de participantes:
   Más frecuentes en estudios comunitarios, donde el acceso y la participación voluntaria pueden introducir diferencias sistemáticas entre los incluidos y los no incluidos.

3. Uso de herramientas diagnósticas inapropiadas:
   Que pueden provocar clasificación errónea de casos y controles desde el inicio.

4. Pérdidas durante el seguimiento:
   La salida diferencial de participantes, sobre todo si se relaciona con la exposición o el resultado, puede sesgar los hallazgos.

5. Pérdidas selectivas de información:
   Especialmente en estudios retrospectivos, donde sólo se conservan los registros completos de pacientes más graves, generando muestras no representativas.

Control:

• Uso de criterios de inclusión uniformes para todos los grupos.

• Evitar el uso de casos o exposiciones prevalentes, privilegiando los incidentes.

• Minimizar pérdidas al seguimiento y recolectar información sobre quienes se pierden.

• Asegurar métodos de diagnóstico y vigilancia ciegos al estado de exposición o enfermedad.

Sesgo de información

Incluye todos los errores sistemáticos durante la recolección de datos, y puede presentarse tanto en la medición de la exposición como de la enfermedad.

Tipos principales:

1. Sesgo de mala clasificación

Es la asignación incorrecta de sujetos a categorías de exposición o enfermedad.

• Diferencial: la probabilidad de clasificación errónea varía entre los grupos comparados → puede sobrestimar o subestimar la asociación.

• No diferencial: el error es similar entre grupos → suele diluir la asociación (hacia el valor nulo).

Causas comunes:

• Errores de procedimiento (fallas en instrumentos, historia clínica incompleta, recuerdos imprecisos).

• Uso de variables proxy que no representan fielmente la variable real.

• Definiciones ambiguas (ej., clase social, nivel educativo, etc.).

2. Regresión a la media

Es un fenómeno estadístico, no un error metodológico, pero puede inducir a interpretaciones erróneas si no se reconoce. Ocurre cuando se seleccionan individuos con valores extremos en una medición y, al repetirla, los valores tienden a acercarse al promedio de la población.

• Muy relevante en estudios con selección basada en un valor extremo (ej., hipertensos con presión muy alta).

• Puede interpretarse erróneamente como un efecto del tratamiento o de la intervención.

Sesgo de mala especificación (Misspecification Bias)

Este sesgo se produce cuando el modelo estadístico utilizado para analizar los datos está incorrectamente formulado. No depende del diseño o la recolección, sino del análisis.

El sesgo de mala especificación es un error sistemático que se produce en la etapa de análisis estadístico, cuando el modelo utilizado para evaluar la asociación entre la exposición y el resultado omite, incluye incorrectamente o representa de forma inadecuada una o más variables que realmente influyen en dicha asociación.

Este tipo de sesgo es especialmente relevante en estudios observacionales y en análisis multivariables, donde la validez de las inferencias depende críticamente de la correcta formulación del modelo estadístico.

Formas en las que puede presentarse:

1. Omisión de variables relevantes: Si no se incluye una variable confusora en el modelo, se altera la estimación del efecto de la exposición sobre el desenlace. Esto puede generar una asociación espuria o enmascarar una verdadera.

2. Inclusión de variables irrelevantes o mediadoras: Introducir variables que no son confusoras, o que forman parte del mecanismo causal (mediadoras), puede distorsionar los efectos estimados, reduciendo la precisión o introduciendo un nuevo sesgo.

3. Mala especificación funcional: Usar una forma funcional incorrecta (por ejemplo, asumir una relación lineal cuando en realidad es no lineal), categorizaciones arbitrarias o interacciones omitidas también conduce a estimaciones erróneas.

4. Colinealidad mal manejada: Incluir variables altamente correlacionadas entre sí sin tratamiento adecuado puede desestabilizar las estimaciones y generar interpretaciones erróneas.

Ejemplo práctico:

En un estudio que evalúa el efecto del tabaquismo sobre la mortalidad cardiovascular, omitir una variable como la hipertensión arterial —que está asociada tanto al tabaquismo como al desenlace— conduce a una sobrestimación del efecto del tabaco.

Asimismo, si se incluye el colesterol como una mediadora en el análisis, se puede infraestimar el efecto total del tabaco al “ajustar” por una variable del camino causal.

Consecuencias:

El sesgo de mala especificación puede afectar tanto la validez interna como la validez externa del estudio. Las asociaciones encontradas podrían ser producto del error del modelo y no de una relación real, generando decisiones clínicas o de salud pública erradas.

Control del sesgo de mala especificación:

1. Revisión teórica y clínica del modelo: Antes del análisis, debe construirse un marco conceptual robusto que fundamente qué variables incluir y cómo hacerlo (por ejemplo, utilizando diagramas de DAGs).

2. Análisis de sensibilidad: Comparar resultados utilizando distintos modelos para evaluar la estabilidad de las estimaciones.

3. Evaluación estadística del ajuste del modelo: Usar criterios como AIC, BIC, residuos estandarizados, y pruebas de bondad de ajuste.

4. Evaluación de la colinealidad: Mediante el uso de VIF (Factor de Inflación de la Varianza) u otras herramientas diagnósticas.

Cuadro explicativo: comparación de los principales sesgos

Importancia en la práctica de enfermería

Los profesionales de enfermería que participan en investigación deben:

• Reconocer los sesgos para interpretar críticamente la evidencia.

• Aplicar medidas para controlarlos, tanto en el diseño como en el análisis.

• Comprender los límites de la significación estadística (valor p < 0,05), que no garantiza ausencia de sesgos.

Conclusión

La identificación y control de los sesgos es esencial para garantizar resultados válidos y confiables en investigación. En un contexto donde las asociaciones fuertes son cada vez más infrecuentes, la rigurosidad metodológica se vuelve indispensable, especialmente en ciencias de la salud.

Información del autor

1. Enfermería Buenos Aires

Fuentes consultadas

1. Piedrola Gil; 2016; Medicina Preventiva y Salud Pública; 12ª edición; Editorial A. Parras; España

Última actualización: [ 30/04/2025 ]