Sesgo en la recogida de datos
La población está formada por todos los individuos con una característica de interés. Dado que el estudio de una población es a menudo imposible debido a la limitación de tiempo y dinero, solemos estudiar un fenómeno de interés en una muestra representativa. De este modo, esperamos que lo que hemos aprendido de una muestra pueda generalizarse a toda la población (2). Para poder hacerlo, una muestra debe ser representativa de la población. Si no es así, las conclusiones no serán generalizables, es decir, el estudio no tendrá la validez externa.
Así pues, el muestreo es un paso crucial para toda investigación. Mientras se recopilan datos para la investigación, hay numerosas formas en las que los investigadores pueden introducir sesgos en el estudio. Si, por ejemplo, durante el reclutamiento de pacientes, algunos pacientes tienen menos o más probabilidades de entrar en el estudio que otros, dicha muestra no sería representativa de la población en la que se realiza esta investigación. En ese caso, estos sujetos que tienen menos probabilidades de entrar en el estudio estarán infrarrepresentados y los que tienen más probabilidades de entrar en el estudio estarán sobrerrepresentados en relación con otros de la población general, a la que se van a aplicar las conclusiones del estudio. Esto es lo que se llama un sesgo de selección. Para garantizar que una muestra es representativa de una población, el muestreo debe ser aleatorio, es decir, cada sujeto debe tener la misma probabilidad de ser incluido en el estudio. Hay que tener en cuenta que el sesgo de muestreo también puede producirse si la muestra es demasiado pequeña para representar a la población objetivo (3).
Por ejemplo, si el objetivo del estudio es evaluar la concentración media de hsCRP (proteína C reactiva de alta sensibilidad) en la población sana de Croacia, la forma de proceder sería reclutar a individuos sanos de una población general durante su revisión médica anual habitual. Por otro lado, un estudio sesgado sería aquel que reclutara únicamente a donantes de sangre voluntarios, ya que los donantes de sangre sanos suelen ser individuos que se sienten sanos y que no padecen ninguna afección o enfermedad que pueda provocar cambios en la concentración de hsCRP. Al reclutar sólo a donantes de sangre sanos, podríamos concluir que la PCR-as es mucho más baja de lo que realmente es. Este es un tipo de sesgo de muestreo, que llamamos sesgo de los voluntarios.
Otro ejemplo de sesgo de los voluntarios ocurre al invitar a colegas de un laboratorio o departamento clínico a participar en el estudio de algún nuevo marcador de anemia. Es muy probable que dicho estudio incluya preferentemente a aquellos participantes que puedan sospechar que son anémicos y que tengan curiosidad por saberlo a través de esta nueva prueba. De este modo, los individuos anémicos podrían estar sobrerrepresentados. Una investigación estaría entonces sesgada y no permitiría generalizar las conclusiones al resto de la población.
En general, siempre que los estudios transversales o de casos y controles se realizan exclusivamente en entornos hospitalarios, hay muchas posibilidades de que dicho estudio esté sesgado. Esto se denomina sesgo de admisión. El sesgo existe porque la población estudiada no refleja a la población general.
Otro ejemplo de sesgo de muestreo es el llamado sesgo de supervivencia que suele darse en los estudios transversales. Si un estudio tiene como objetivo evaluar la asociación de la expresión alterada de KLK6 (Kallikrein-6 humana) con una incidencia de 10 años de la enfermedad de Alzheimer, los sujetos que murieron antes del punto final del estudio podrían quedar fuera del mismo.
El sesgo de desclasificación es un tipo de sesgo de muestreo que se produce cuando una enfermedad de interés está mal definida, cuando no hay un estándar de oro para el diagnóstico de la enfermedad o cuando una enfermedad podría no ser fácil de detectar. De este modo, algunos sujetos se clasifican falsamente como casos o controles cuando deberían estar en otro grupo. Supongamos que un investigador quiere estudiar la precisión de una nueva prueba para la detección temprana del cáncer de próstata en hombres asintomáticos. Debido a la ausencia de una prueba fiable para la detección precoz del cáncer de próstata, existe la posibilidad de que algunos casos de cáncer de próstata precoz se clasifiquen erróneamente como libres de la enfermedad, lo que provocaría una subestimación o una sobreestimación de la precisión de este nuevo marcador.
Como regla general, una pregunta de investigación debe considerarse con mucha atención y deben hacerse todos los esfuerzos para garantizar que una muestra sea lo más parecida posible a la población.