métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

ESTADÍSTICA EN BIOMEDICINA: UNA HERRAMIENTA PELIGROSAble de interés y los factores de confusión. En el ejemplo que se está presentando, seutilizaría la regresión logística en la que se relacionaría la probabilidad de muerte con elhospital y con la cirugía de emergencia.Un problema añadido se presenta cuando hay un gran número de variables candidatasa ser incluidas en el modelo de regresión. ¿Cuáles de ellas deben seleccionarse? ¿Existealguna regla de selección? Un procedimiento que frecuentemente se utiliza de formaerrónea es la regresión paso a paso (stepwise regression). En la regresión paso a pasoes el ordenador quien decide –con la ayuda de un algoritmo estadístico– las variablesque se incluyen en el modelo; esto puede hacer que se seleccionen variables irrelevanteso que no sean factores de confusión (con lo que los intervalos de confianza seránmayores y descenderá la significación estadística), o que algunos factores de confusiónno sean seleccionados (con lo que las OR obtenidas no serán correctas: estarán sesgadas).Es la aproximación que utilizaron Shahinian et al. (2003) en un análisis de factoresde riesgo de enfermedad linfoproliferativa tras el trasplante, con un estudio de casos ycontroles, emparejados, en una relación 1:2 (20 casos y 40 controles).La regresión paso a paso sólo debería utilizarse en tres situaciones (Katz, 1999):a) cuando se pretende obtener un modelo predictivo con el menor número posiblede variables (ver más adelante Modelos predictivos y explicativos), b) cuandose intenta minimizar el impacto de los datos que no constan (missing data), o c)cuando la muestra es escasa.Si se pretende obtener una estimación ajustada de la OR o del RR, un procedimientomás adecuado es el sugerido por Delgado-Rodríguez y Llorca (2001):1. Revisar la bibliografía para identificar los factores de riesgo o los protectores conocidosy su posible asociación con la exposición. Cualquier variable que haya sidoidentificada previamente como factor de riesgo o protector del efecto en estudiodeberá ser considerada como posible factor de confusión.2. Eliminar los factores de riesgo o protectores que se consideren variables intermediasentre la exposición y el efecto.3. Realizar un análisis estratificado: la relación entre la exposición y el efecto debeestudiarse estratificando por cada una de las variables que han quedado despuésdel paso 2. Esto permite identificar los factores de confusión y las interacciones.4. Realizar un modelo multivariable, paso a paso (exploratorio), con todas las variablesidentificadas en el paso 3. Para ello, se parte de un modelo en el que el efecto esla variable dependiente y la exposición de interés es el regresor. A continuación, sepermite la introducción progresiva de las variables que tengan una p