Introducción al emparejamiento en estudios de casos y controles y estudios de cohortes

El emparejamiento es una técnica mediante la cual se seleccionan pacientes con y sin un resultado de interés (en estudios de casos y controles) o pacientes con y sin una exposición de interés (en estudios de cohortes) de una cohorte subyacente para tener las mismas o similares distribuciones de algunas características. Esta técnica se utiliza para aumentar la eficiencia estadística y la eficiencia en costos de los estudios. En los estudios de casos y controles, además del tiempo en el muestreo del conjunto de riesgo, los controles a menudo se emparejan para cada caso con respecto a factores de confusión importantes, como la edad y el sexo, y covariables con un gran número de valores o niveles, tales como área de residencia (por ejemplo, código postal) y clínicas/hospitales. En el análisis estadístico de estudios de casos y controles emparejados, se necesitan modelos de efectos fijos, como el estimador de la razón de posibilidades de Mantel-Haenszel y el modelo de regresión logística condicional, para estratificar los conjuntos emparejados de casos y controles y eliminar el sesgo de selección introducido artificialmente por el muestreo de controles. En los estudios de cohortes, se utiliza un emparejamiento exacto para aumentar la eficiencia del estudio y eliminar o reducir los efectos de confusión de los factores de emparejamiento. El emparejamiento por puntaje de propensión es otro método de emparejamiento mediante el cual los pacientes con y sin exposición son emparejados en función de puntuaciones de propensión estimadas para recibir la exposición. Si se utiliza adecuadamente, el emparejamiento puede mejorar la eficiencia del estudio sin introducir sesgo y también podría presentar resultados que sean más intuitivos para los clínicos.