Confusión

Definición breve

Sesgo que aparece cuando la asociación entre una exposición o intervención y un resultado mezcla su posible efecto causal con la influencia de causas compartidas. Puede hacer que una relación observada parezca mayor, menor o diferente del efecto que se pretende estimar.

Explicación ampliada

En inferencia causal, la confusión surge cuando existen causas compartidas de la exposición y el resultado que dificultan interpretar su asociación. Por ejemplo, las personas con mayor gravedad inicial pueden recibir más rehabilitación y presentar peores resultados: una asociación entre mayor terapia y peor evolución no demuestra que la terapia cause el empeoramiento.

Identificar variables para el ajuste exige conocimiento del proceso causal. No basta con introducir todas las variables disponibles en una regresión. Algunas pueden ser mediadoras o consecuencias de otros procesos, y ajustarlas de forma inadecuada puede distorsionar la estimación. La aleatorización protege frente a la confusión de la asignación, pero otros problemas pueden aparecer durante el estudio.

Ejemplo clínico

En un estudio observacional, la gravedad inicial influye tanto en la dosis de terapia asignada como en el resultado. Debe considerarse al estimar el efecto de la dosis.

No confundas con…

Aquí confusión significa un problema de inferencia causal, no desorientación ni síndrome confusional. Tampoco es sinónimo de cualquier asociación estadística con el resultado.

Matiz importante

Ajustar por más variables no garantiza menos sesgo.