El diseño de casos y controles ha contribuido de manera importante a la investigación científica, siendo la expresión de los puntos fuertes y las debilidades de la epidemiología observacional[1]. Este tipo de estudios se han utilizado para explorar una gran variedad de asociaciones. Un ejemplo fueron las primeras investigaciones realizadas para comprender al síndrome de inmunodeficiencia adquirida[2]. Las primeras investigaciones dentro del tema permitieron detectar una serie de factores asociados a la transmisión de la infección como promiscuidad, uso de drogas intravenosas, transfusiones, entre otras. Esta identificación permitió a su vez implementar diversas medidas de seguridad que redujeron la velocidad de transmisión del virus, aún antes de que éste fuera identificado[1],[2].
En este artículo se describirán someramente las características de los estudios de casos y controles con sus fortalezas y principales debilidades para facilitar a los profesionales clínicos la correcta interpretación de sus hallazgos.
El diseño de casos y controles corresponde a un estudio longitudinal, analítico y observacional, en que a partir de la presencia o ausencia de un evento se va en busca de antecedentes de exposición a un factor determinado [1],[3],[4].
Por ejemplo, para estudiar la asociación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón consideraremos a un grupo de personas con cáncer de pulmón (casos) y a un grupo de personas sin cáncer de pulmón (controles). Luego se busca la presencia de tabaquismo en los participantes del estudio. En este ejemplo, este último antecedente es el factor de exposición a evaluar. Dado que el evento ya ha ocurrido, resulta en una investigación inherentemente retrospectiva[1],[3],[4] (Figura 1); después se podrá comparar la frecuencia de la exposición en el grupo de los fumadores con la del grupo control, y calcular así una medida de asociación[4],[6].
Por las características del diseño, no es posible estimar tasas de incidencia, riesgos relativos o riesgos atribuibles, por lo que en estos estudios se recurre a la razón de disparidades (odds ratio) como estimador estadístico[3], asociado a sus correspondientes intervalos de confianza. Lo anterior ofrece una cuantificación de la asociación entre expuestos y no-expuestos. Sin embargo, por sus características de estimación no corresponden directamente a riesgos o probabilidades[1],[2],[5] (Tabla I).
Figura I. Diseño de casos y controles.
Tabla I. Cálculo de la razón de disparidades (Odds Ratio, OR).
El último punto clave de este tipo de diseño es que los controles deben representar a la población que está en riesgo de convertirse en un caso[7]. Lo ideal es que sean seleccionados de manera aleatoria[5],[7].
Respecto a cuantos controles se deben considerar para cada caso, los profesionales clínicos esperan, intuitivamente, grupos similares[8]. No obstante, a veces el número de casos es pequeño y no se puede aumentar. En esta situación, un número igualmente pequeño de controles proporcionaría poca capacidad de encontrar asociaciones[8],[9]. Así, al aumentar el número de controles hasta una relación aproximada de 4/1 mejorará la potencia del estudio[9].
En comparación con otros tipos de estudios, los de casos y controles pueden arrojar resultados importantes en un tiempo relativamente corto, requiriendo el uso de pocos recursos[1],[10]. Sin embargo, este tipo de estudios tienden a ser más susceptibles a los sesgos de diseño y de análisis[1],[7],[10].
Los estudios de casos y controles son útiles cuando la tasa de incidencia de algún evento es baja, dado que una cohorte tendría que dar seguimiento a muchas personas para identificar a uno con el resultado esperado[1],[3]. Este diseño también es eficiente en las investigaciones de enfermedades que tienen una larga latencia, en cuyo caso un estudio de cohorte tomaría muchos años de seguimiento antes que el resultado se haga evidente[1],[3],[10].
Sin embargo, muchas cuestiones metodológicas afectan a la validez de los resultados de los estudios de casos y controles. De vital importancia es la elección de un grupo control adecuado[10]. Para ilustrar este concepto, supongamos que un estudio hipotético desea evaluar si los antiinflamatorios no esteroidales previenen un cáncer colorrectal[1]. Si se seleccionaran como controles a pacientes hospitalizados por una hemorragia digestiva secundaria a enfermedad ulcerosa péptica, sería poco probable que los últimos utilizaran estos fármacos. Esto induciría a que la exposición (uso de aspirina) fuera más frecuente entre pacientes con cáncer colorrectal en relación a los controles, sólo por las características de los últimos. Ello podría resultar en una disparidad mayor de presentar el evento. Por otro lado, si se emplearan como controles a pacientes con artritis reumatoide, donde el uso de estos medicamentos es más frecuente, los antiinflamatorios no esteroidales podrían resultar como un factor protector del evento. El uso de intervalos de confianza del 95% podría ofrecer además un estimador de la precisión del hallazgo y determinar la existencia de significancia estadística[11].
Una segunda dificultad de estos diseños está en el carácter retrospectivo de la estimación de la exposición, susceptible a la calidad de los registros clínicos y a los problemas de memoria[7]. Por ello, los investigadores que realizan estudios de casos y controles deben ser conscientes de la posibilidad de sesgo de información, por lo que deben abordarlo en su diseño y describir los métodos utilizados para evitarlo, como por ejemplo incluir fotografías, diarios y calendarios, lo que podría ayudar a los participantes a recordar las exposiciones[7]. En la Tabla I se resumen éstas y otras características.
Tabla II. Cuadro resumen de ventajas y desventajas de los estudios de casos y controles.
Otro aspecto importante son los factores de confusión. Este tipo de sesgo puede ser manejado en el diseño mediante el matching o pareo, procedimiento que permite efectuar el control de las variables asociadas. No obstante, por lo general se prefiere manejarlo en la fase de análisis mediante técnicas como la regresión logística o análisis estratificado[12].
Los estudios de casos y controles que están bien diseñados y cuidadosamente realizados pueden proporcionar resultados útiles y fiables. Sin embargo, se debe dedicar mucha atención a la selección de los grupos control y a la medición de la información sobre la exposición para evitar potenciales sesgos que merman la potencia del estudio.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declaran no tener conflictos de intereses con el tema tratado en este artículo.
Citación: Papuzinski C, Martínez F. Case-control studies - the retrospective perspective. Medwave 2014;14(2):e5925 doi: 10.5867/medwave.2014.02.5925
Fecha de envío: 28/2/2014
Fecha de aceptación: 23/3/2014
Fecha de publicación: 27/3/2014
Origen: solicitado
Tipo de revisión: con revisión por cuatro pares revisores externos, a doble ciego
Citaciones asociadas
1. Editores. Masthead Mar;14(2). Medwave 2014;14(2):5932 | Link |
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Nombre/name: Soledad Briceño
Fecha/date: 2014-04-03 13:47:16
Comentario/comment:
Muy bien enfocado y presentado
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