Sesgos en investigación
Y quizás os preguntéis, ¿Por
qué se producen los sesgos? Hay muchas causas posibles pero, en general,
están causados por el investigador que realiza el estudio: sus implicaciones y
motivaciones en la investigación, desconocimiento y falta de comunicación con
el personal especialista y los intentos de atajar en la planificación,
ejecución, análisis y publicación de resultados, entre otras. También los
estudios con humanos introducen factores humanos como la memoria, implicación e
intereses, que pueden ser fuente de sesgos. La falta de financiación y de
recursos materiales y humanos para llevar a cabo la investigación también puede
influir en la aparición de sesgos en investigación. En mi opinión—seguramente
poco popular entre los investigadores—el interés de presentar los mejores
resultados y la necesidad de publicar para progresar son las principales causas
de los sesgos en investigación.
“Un orador resta mucha dignidad a su carácter cuando le da cierto sesgo a la información para que lo obsequien con aplausos y halagos.“ Michael Faraday físico y químico británico 1791 - 1867
La presencia de sesgos en
un estudio hace que las conclusiones no sean útiles, y, en el peor, que las conclusiones falsas
perjudiquen a la población de estudio—en un amplio sentido de la palabra: “En biología, se entiende por población
o población biológica al conjunto de organismos de la misma especie (animal,
vegetal, etc.) que coexisten en espacio y tiempo, y que comparten propiedades
biológicas”.
¿Qué es lo
peor de todo? Que solo se
pueden evitar si quien diseña, ejecuta, analiza y expone un experimento o
estudio es consciente de cuáles son los posibles sesgos y pone remedio a
tiempo. También ayuda a evitar sesgos el hecho de que, en el proceso de
publicación, los revisores los conozcan y reporten los errores. Esto último será de ayuda si los sesgos se produjeron
en el análisis e interpretación de un estudio, puesto que no se pueden cambiar
los errores de diseño y ejecución. Todo esto dando por supuesto que los
revisores tengan conocimiento de los potenciales sesgos y entiendan que tienen
consecuencias serias, y que los autores de la comunicación científica en
cuestión asuman el/los errores, y hagan los cambios correctamente. ¿Verdad
que son unos cuantos supuestos?
A continuación quería compartir los posibles sesgos en investigación. Vamos a partir del inicio, desde el desconocimiento de los posibles sesgos para comprender un poco más qué errores sistemáticos se puede cometer cuando se lleva a cabo una investigación. Los ejemplos están centrados en ciencias de la salud y biomedicina, que es el campo en el que desarrollo mi investigación, pero muchos de ellos aplican a otras áreas.
Sesgos en el diseño y planificación
Este tipo de
sesgos se produce cuando los investigadores no tienen en cuenta los sesgos
probables en cada experimento.
- Sesgo de financiación: Se pueden producir sesgos asociados
al origen de la financiación. La investigación a veces se financia por
instituciones o empresas que tienen como objetivo probar un
producto, metodología o decisión. Por ejemplo, se puede caer en el error
de olvidar aspectos relevantes, presentar el estudio de forma sesgada a
quienes tienen la última decisión de financiación, infraestimar el coste
del estudio o no presupuestar aspectos relevantes que se han obviado. Para
evitarlo conviene presentar la investigación de la forma más objetiva
posible.
- Sesgo de evaluación inicial: Se debe a la utilización de
información errónea o antigua, o a la deformación de la información
inicial por prejuicios. Este sesgo se puede evitar fácilmente buscando
bibliografía de experimentos bien diseñados.
- Sesgo de concepto: Se produce cuando se diseña un
proyecto que no se ajusta a los objetivos planteados, no se tienen en
cuenta variables que pueden ser factores de confusión o cuando la duración
del estudio no es adecuada. Es bastante frecuente y se puede evitar
consultando al grupo de investigación, colaboradores y expertos en el
diseño experimental.
Sesgos en el muestreo
Estos errores se
producen cuando la muestra escogida para el estudio no reproduce la población a
la que se quiere extrapolar, o cuando la población a la que se quieren
extrapolar los resultados es diferente a la población en la que se recogen las
muestras.
- Sesgo por falta de representatividad
de la muestra: Se da
cuando la técnica de muestreo no consigue llegar a los sujetos de estudio
necesarios. En la mayoría de los casos se elige la muestra en función de
la accesibilidad, pero a veces no es una muestra representativa de la
población a la que se quiere extrapolar los resultados y conclusiones. Por
ejemplo, cuando se escoge una muestra de pacientes jóvenes para probar un
fármaco para la diabetes tipo 2 y se pretende inferir los resultados a la población
general de pacientes que padecen diabetes tipo 2, con una media mayor a
45-50 años.
- Sesgo por falta de representatividad
de la población: Se
genera cuando la población en la que se seleccionan las muestras es
diferente a la población a la que se quieren inferir los resultados del
estudio. Por ejemplo, escoger una muestra representativa de la población
de un país o región y extrapolar los resultados a otro lugar diferente, o
elegir como muestra los pacientes con una determinada enfermedad en un
hospital y extrapolarlo a la población general.
Sesgos en la recolección de datos
Se ocasionan
cuando la información recogida es errónea o incompleta, o cuando se producen
cambios durante la realización del estudio.
- Sesgo debido al encuestado: Ocurre cuando la información
que nos da el participante es parcial o incorrecta por diferentes causas
como el olvido, confusión, subjetividad, desconfianza, incomprensión o
ignorancia.
- Sesgo de medición: Aparece cuando la herramienta o
instrumento de medición utilizado no es el adecuado, o por la subjetividad
de la medición. Por ejemplo, sería utilizar formularios de recogida de
datos no validados o considerar más interesante el grupo tratado y por
ello realizar una estudio más profundo y cuidado en este grupo que el
control.
Sesgos asociados al investigador
Los sesgos asociados
al observador, en este caso el investigador, se producen cuando las creencias,
expectativas o acciones de un investigador influyen en los resultados de un experimento
o investigación. Este sesgo puede ser premeditado para modificar algún aspecto
de la investigación. Pero también se puede producir de forma involuntaria influenciado
por las esperanzas o expectativas del investigador.
- Sesgo de selección: Se puede producir cuando se
seleccionan los sujetos escogiéndolos de forma diferente para los grupos,
de forma que la muestra no refleja a la población de estudio. Por ejemplo,
mezclando fumadores y no fumadores solo en uno de los grupos.
- Sesgo de seguimiento: Se da cuando se tiene diferente
procedimiento para los diferentes grupos, afectando a la validez de los
resultados. Por ejemplo, en un estudio para probar un fármaco frente a la
obesidad se da nociones básicas sobre una dieta saludable al grupo control
y se dan sesiones de educación nutricional al grupo tratado, haciendo que
no se pueda saber qué parte del efecto se atribuye al fármaco y qué parte
a la dieta. Se puede evitar diseñando bien el estudio.
- Sesgo de confusión: Se produce cuando uno o más
factores influyen en el efecto de una determinada exposición, como cuando
se prueba el efecto de un tratamiento sobre pacientes, y una proporción de
ellos fuma o tiene otras enfermedades que pueden confundir con el efecto
del factor estudiado. Para prevenirlo se debe aleatorizar los participantes
teniendo en cuenta todas las variables disponibles y/o limitando la inclusión
de participantes con determinadas características para que todos sean semejantes.
- Sesgo de información: Se origina por un defecto a la
hora de recoger los datos o medir la información y puede llegar a ser
diferente no sólo entre los grupos de participantes en el estudio, sino
incluso dentro de un mismo grupo.
- Sesgo de disponibilidad: Se da cuando el investigador
estima la probabilidad de ocurrencia de un evento como más frecuente o
asociada a otra situación porque recientemente ha estado en contacto con
ese evento o se asociaba en un caso concreto y según su experiencia. Por
ejemplo, pensar que dos enfermedades están relacionadas porque algún participante
del estudio refiera tener las dos enfermedades.
- Sesgo de confirmación: Este sesgo ocurre cuando el
investigador tiende a favorecer, buscar, interpretar y recordar un dato o
resultado que confirma sus expectativas o creencias. Por el contrario, los
resultados o datos que contradicen las opiniones del investigador se
obvian o minimizan.
Sesgos en análisis de datos
Tras la
realización del estudio se analizan los datos, momento en el cual se pueden
cometer diversos errores sistemáticos.
- Sesgo por transcripción incorrecta: Se debe a la introducción incorrecta
de los datos desde la hoja de recogida, cuestionario o registro a la base
de datos informatizada y puede producirse por la codificación incorrecta,
valores no aceptados o errores tipográficos.
- Sesgo derivado de herramientas estadísticas: Se produce por una incorrecta
elección del método estadístico para analizar los datos. Es un error
frecuente y puede llevar a interpretaciones erróneas de los resultados.
Estos errores se pueden evitar consultando a personal experto en
estadística y análisis de datos.
Sesgos en la difusión de los resultados
Estos sesgos se
producen a la hora de publicar o divulgar los resultados.
- Sesgo de publicación: Se produce cuando se duplican
los resultados en diferentes publicaciones o cuando los resultados
negativos o considerados de poco interés no se publican. En el caso de la
duplicación de resultados se puede evitar con un comportamiento ético. Sin
embargo, se han propuesto algunas medidas que podrían evitar este tipo de
error como el registro obligatorio de experimentos en acceso libre—hoy en día solo es necesario registrar ensayos
clínicos, pero el resto de los experimentos tanto en animales como humanos
no se registran en bases de datos públicamente disponibles.
Como consejo
tanto a investigadores en sus etapas tempranas como a los más establecidos, me gustaría recomendar que consulten el
diseño experimental con el grupo de investigadores, un gran número de
especialistas en diferentes temas relacionados con el estudio y las personas
que suelen analizar y comunicar los datos en el grupo al que se pertenece. Esto
evita muchísimos errores, enseña a los más jóvenes a planificar un estudio,
deja claro el rol de cada participante o colaborador del futuro estudio y
aumenta el conocimiento de todos los participantes en las materias—incluso
de los investigadores senior, que se enriquecen de la reciente formación y
habilidades de los jóvenes investigadores.
Fuentes
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