métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

CURVAS DE VIDA Y SUPERVIVENCIAsuficientemente homogéneas en su constitución o presentar los resultados de formaque la comparación sea posible.Control de la confusión en estudios no experimentalesDebido a las diferentes características en cuanto a factores pronósticos de las cohortesde los diferentes estudios, en general, las comparaciones directas entre sus supervivencias,en mayor o menor grado, estarán afectadas por el sesgo de confusión. Para controlareste sesgo, básicamente hay dos procedimientos, que tienen en común el que sólopermiten controlar la confusión provocada por características observadas, a diferencia dela aleatorización que controla por las observadas y también por las no observadas.EstratificaciónLa estratificación consiste en hacer las comparaciones en estratos homogéneos conrespecto al factor cuyo efecto de confusión se quiera eliminar. Si por ejemplo, se quisieracomparar la supervivencia de dos cohortes de trasplantados, que presentarán distintaproporción de diabéticos, un modo de eliminar la confusión provocada por la diabetes,consiste en dividir ambas cohortes en dos estratos: pacientes diabéticos y pacientes nodiabéticos, y comparar las curvas de supervivencia en cada estrato.Obviamente, para que se corrija el sesgo, se necesita que en ambas cohortes haya suficientenúmero de pacientes en todos los estratos. Si en una cohorte la inmensa mayoríade los pacientes fueran diabéticos y en la otra la inmensa mayoría no lo fueran, no habríamanera de separar el efecto de la diabetes de cualquier otra causa de diferencia en la supervivenciaentre las cohortes. Esta limitación se comparte con los otros métodos, perouna ventaja de la estratificación es que, si ocurre, el investigador lo observa inmediatamente.El principal inconveniente de la estratificación es que resulta difícil de realizarcuando se necesita ajustar por muchas variables de confusión, como suele ser el caso.Hay que tener en cuenta también, que pequeñas diferencias en muchas variables, queindividualmente no necesitarían ser ajustadas, pueden tener un efecto acumulativo importante.Por ejemplo, si en una cohorte los pacientes tuvieran ligeramente mayor edadque en la otra, hubiera una ligera mayor proporción de diabéticos y un nivel de creatininaligeramente superior, ese grupo puede tener substancialmente peor pronóstico.Si el factor que se quiere controlar, fuera una variable continua (edad, tensión arterial,nivel de creatinina, colesterol, etc.), previamente habría que categorizarla. Sin embargo,este proceder puede originar sesgos según sea el criterio utilizado y pérdida de informaciónde la variable, haciendo disminuir su significación (30-32). Para evitarlos, lacategorización debe realizarse con sensatez, eligiendo los puntos de corte sobre la basede criterios clínicos y procurando que exista un número suficiente de individuos encada categoría.113