Estudios de casos y controles

1 · Definición

Un estudio de casos y controles parte de personas que ya tienen el resultado (los casos) y de personas comparables que no lo tienen (los controles), y mira hacia atrás para comparar la frecuencia de la exposición en cada grupo.

2 · Cómo funciona

¿Estuvo expuesto? ◄──── Casos      (tienen el resultado)

¿Estuvo expuesto? ◄──── Controles  (no lo tienen)

        │                   │
   reconstrucción       selección
     del pasado            hoy

3 · Para qué sirve

Es el diseño eficiente cuando el resultado es poco frecuente.

Si una enfermedad afecta a 1 de cada 10.000 personas, una cohorte necesitaría seguir a decenas de miles durante años para juntar unos pocos casos. Un estudio de casos y controles junta 100 casos donde están —un hospital, un registro— y los compara con 200 controles. Semanas de trabajo en vez de años.

También es eficiente cuando el resultado tarda mucho en aparecer.

4 · El problema de los controles

Es la decisión que define la calidad del estudio, y la más difícil.

La regla operativa: un control, si hubiera desarrollado el resultado, tendría que haber terminado en el grupo de casos. Si los casos son pacientes de un hospital público, los controles no pueden salir de una clínica privada: no son la misma población.

De dónde sacarlos es una decisión con ventajas y costos en cada opción:

Origen de los controles	A favor	En contra
Población general del área	Es la comparación conceptualmente correcta	Caro, y suelen aceptar participar los más sanos
Otros pacientes del mismo centro	Fáciles de conseguir, misma área de captación	Están enfermos de otra cosa, que puede asociarse a la exposición
Vecinos o conocidos del caso	Controlan el entorno social	Se parecen demasiado: pueden compartir la exposición
Familiares	Controlan genética y hábitos	Igual problema, agravado

Cuántos. Con pocos casos disponibles conviene sumar más controles: pasar de 1:1 a 1:2 y 1:3 mejora la precisión de manera apreciable, pero la ganancia se agota rápido y más allá de cuatro controles por caso casi no aporta nada.

Apareamiento. Se puede emparejar cada caso con uno o más controles de igual edad, sexo o zona. Mejora la comparabilidad y tiene dos costos: la variable apareada ya no se puede estudiar como factor, porque se la igualó a propósito, y el análisis deja de ser el habitual — si se apareó, hay que analizar en pares, con pruebas y modelos para datos apareados.

5 · Un ejemplo con números

Cien casos y doscientos controles, con una exposición que se reconstruye por entrevista:

	Expuestos	No expuestos	Total
Casos	60	40	100
Controles	60	140	200

El 60 % de los casos estuvo expuesto, contra el 30 % de los controles. En odds: entre los casos, la exposición es 1,5 veces más frecuente que la no exposición ($60/40$); entre los controles, 0,43 veces ($60/140$). El cociente entre esos dos odds es la medida del estudio:

$$OR = \frac{60 \times 140}{40 \times 60} = 3{,}5$$

Se lee: la chance de haber estado expuesto es 3,5 veces mayor entre quienes desarrollaron el resultado. Y por una propiedad algebraica del odds ratio, ese mismo número estima la chance de desarrollar el resultado entre los expuestos — que es lo que interesa—, aunque el estudio no haya podido observarla.

6 · Por qué no se puede calcular riesgo relativo

Porque el investigador eligió cuántos casos y cuántos controles incluir. Si se toman 100 casos y 200 controles, la proporción de enfermos en el estudio es del 33 % — un número que no dice nada sobre la población.

Sin poder estimar la frecuencia del resultado, no hay incidencia, y sin incidencia no hay riesgo relativo.

7 · Las variantes anidadas

Buena parte de las críticas a este diseño se resuelven armándolo adentro de una cohorte que ya existe: una cohorte de seguimiento, un registro poblacional, una base administrativa completa.

Caso-control anidado. Se sigue a la cohorte, y cada vez que aparece un caso se eligen al azar unos pocos controles entre quienes seguían sin el resultado en ese momento. La exposición ya estaba registrada de antes, así que no hay sesgo de memoria, y los controles vienen por definición de la misma población.

Caso-cohorte. En vez de elegir controles para cada caso, se sortea al inicio una submuestra de toda la cohorte que sirve de comparación para todos los resultados que se estudien.

8 · Ventajas y límites

Ventajas

• Eficiente para resultados raros o de aparición lenta.
• Rápido y barato.
• Permite estudiar varias exposiciones de un mismo resultado.

Límites

• Muy vulnerable al sesgo de selección, por la elección de los controles.
• Sesgo de memoria: quien tiene la enfermedad recuerda y busca exposiciones con más intensidad que quien está sano. Es un problema real cuando la exposición se reconstruye por entrevista.
• No permite calcular incidencia ni riesgo relativo.
• Solo estudia un resultado por estudio.
• El orden temporal se reconstruye, no se observa.

9 · Errores frecuentes

• Controles de otra población. El error que arruina el estudio, y el más común.
• Interpretar el OR como riesgo relativo cuando el resultado es frecuente. Sobreestima la asociación.
• Calcular prevalencia o incidencia. El diseño no lo permite: las proporciones las fijó el investigador.
• Aparear por la variable que se quiere estudiar. Al igualarla entre grupos, se elimina la posibilidad de evaluarla.
• Aparear y después analizar sin tenerlo en cuenta. Si el diseño es apareado, el análisis también tiene que serlo.
• Elegir controles con enfermedades relacionadas con la exposición. Es el camino directo al sesgo de Berkson.
• No considerar el sesgo de memoria cuando la exposición se pregunta retrospectivamente.
• Confundirlo con una cohorte retrospectiva. Las dos miran datos del pasado, pero la cohorte parte de la exposición y esta parte del resultado. La dirección del razonamiento es opuesta.

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  author       = {Montivero, Jorge Luis},
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