Descripción: El sesgo de Berkson es un tipo de sesgo de selección que se presenta en estudios estadísticos y epidemiológicos cuando la muestra se elige en función del resultado de interés, lo que puede llevar a conclusiones erróneas. Este sesgo ocurre típicamente en situaciones donde se seleccionan individuos que tienen una condición específica, como una enfermedad, y se ignoran aquellos que no la tienen. Como resultado, la relación entre la exposición y el resultado puede estar distorsionada, ya que la muestra no representa adecuadamente a la población general. Este fenómeno es particularmente relevante en estudios que involucran datos de hospitales o clínicas, donde los pacientes que buscan atención médica pueden tener características diferentes a los que no lo hacen. El sesgo de Berkson puede afectar la validez interna de un estudio, ya que puede llevar a sobrestimar o subestimar la asociación entre variables. Por lo tanto, es crucial que los investigadores sean conscientes de este sesgo al diseñar estudios y al interpretar los resultados, asegurándose de que la selección de la muestra sea lo más representativa posible de la población general para evitar conclusiones engañosas.
Historia: El sesgo de Berkson fue nombrado así en honor al epidemiólogo Edward L. Berkson, quien lo describió en un artículo publicado en 1946. Berkson observó que al estudiar la relación entre la enfermedad y ciertos factores de riesgo, los datos obtenidos de pacientes hospitalizados podían no reflejar la realidad de la población general. Su trabajo ayudó a establecer una mayor conciencia sobre la importancia de la selección de muestras en estudios epidemiológicos y la necesidad de considerar cómo la forma en que se eligen los participantes puede influir en los resultados.
Usos: El sesgo de Berkson se utiliza principalmente en el ámbito de la epidemiología y la investigación médica para identificar y corregir errores en el diseño de estudios. Los investigadores deben tener en cuenta este sesgo al seleccionar muestras de población, especialmente en estudios que involucran datos de hospitales o clínicas. Al reconocer la posibilidad de este sesgo, los investigadores pueden aplicar métodos estadísticos adecuados para ajustar los resultados y mejorar la validez de sus conclusiones.
Ejemplos: Un ejemplo del sesgo de Berkson se puede observar en estudios que analizan la relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón utilizando datos de pacientes hospitalizados. Si solo se incluyen pacientes con cáncer de pulmón en el estudio, se puede sobrestimar la relación entre el tabaquismo y la enfermedad, ya que los no fumadores que no tienen cáncer no están representados en la muestra. Otro ejemplo podría ser un estudio que investiga la diabetes en pacientes de un hospital, donde los resultados pueden no ser aplicables a la población general que no busca atención médica.
