¿Qué son los confundidores? Parte I

Como vimos en las primeras entregas de esta serie, en todo lo que leemos en investigación clínica existe una intención: demostrar que la existencia de una condición (o exposición) se traduce en la ocurrencia de una determinada evolución (o evento).

Tres factores pueden determinar que la asociación encontrada entre la variable predictora y la variable resultado o evento sea espuria: el azar (que intentamos descartar mediante el empleo de los tests estadísticos, asumiendo valores de p en general menores de 0.05), los sesgos (a los que nos referimos al desarrollar los distintos diseños de estudios clínicos), y los confundidores. A este último factor nos vamos a dedicar en esta y la siguiente entrega.

Un confundidor es una variable que está estadísticamente asociada a la variable predictora y también lo está a la variable resultado o evento. ¿Por qué lo llamamos confundidor? Porque en virtud de su asociación con ambas, genera una asociación ficticia entre ambas, o modifica su sentido o magnitud.

Lo que debe quedar claro es que la asociación entre confundidor y resultado es real, y en todo caso lo que deberemos explorar es si la que encontramos entre la variable predictora y la variable resultado lo es. Figura 1

El confundidor es un predictor real del resultado, o evento, no un intermediario de la relación entre la variable inicialmente considerada y el resultado. Una serie de ejemplos nos ayudará a entender el concepto.

Podemos encontrar que estadísticamente existe asociación estadística entre el consumo de café y la incidencia de IAM. Pero esa asociación es ficticia. Aquellos que toman café significativamente fuman más, y a su vez fumar cigarrillos aumenta significativamente el riesgo de IAM. Cuando la asociación del IAM con el consumo de cigarrillos es estadísticamente considerada, la asociación con el consumo de café deja de ser estadísticamente significativa. En este caso, el confundidor (tabaquismo) generó una falsa asociación entre consumo de café e IAM. Figura 2

La diabetes es un predictor independiente de IAM. Pero es cierto que hay asociación estadísticamente significativa entre diabetes e HTA (hay mayor prevalencia de HTA en la diabetes), y que a su vez la HTA aumenta significativamente el riesgo de IAM. En este caso, la asociación de ambos factores de riesgo con IAM es real, pero la magnitud de la asociación de diabetes con IAM (evaluada por ejemplo con RR u OR, medidas de asociación a las que ya nos referimos), está magnificada por la asociación de diabetes con HTA. Parte del mayor riesgo de IAM en los diabéticos depende de la asociación con HTA. Si la asociación de HTA con IAM es considerada estadísticamente, la magnitud de la asociación de diabetes con IAM es menor. En este caso, el confundidor (HTA) magnificó una asociación real. Figura 3

La actividad física regular disminuye significativamente el riesgo de IAM. Pero hay asociación estadística inversa entre la actividad física y la edad: a mayor edad, menos actividad. Y a su vez, la edad tiene una asociación positiva con la incidencia de IAM. A menor edad menor riesgo de IAM. En este caso el confundidor (la edad) disminuye la capacidad de la actividad física para reducir la incidencia de IAM. Figura 4

En la próxima entrega veremos cómo se lidia con el problema de los confundidores.

Dr. Jorge Thierer