Definición de los factores de riesgo de una enfermedad ante un diagnóstico imperfecto

Los factores de riesgo son conceptos epidemiológicos clave que se utilizan para explicar las distribuciones de la enfermedad. La identificación de los factores de riesgo de la enfermedad generalmente se hace comparando las características de las poblaciones enfermas y no enfermas. Sin embargo, el hecho de que la enfermedad no se manifieste claramente genera observaciones de la enfermedad que no necesariamente representan con precisión la verdadera situación de la enfermedad. Cuando no se toma en cuenta, es probable que esta detectabilidad imperfecta afecte la identificación de los factores de riesgo en un grado desconocido.

Por esa razón, investigadores franceses realizaron un extenso ejercicio de simulación para demostrar el impacto de la sensibilidad imperfecta en los resultados de los modelos logísticos, que son los modelos más populares para identificar los factores de riesgo. Se utilizó un marco probabilístico para simular tanto la distribución de la enfermedad en los rebaños como la detectabilidad imperfecta de los animales infectados en estos rebaños. Estas simulaciones muestran que, bajo el modelo logístico, los verdaderos factores de riesgo a nivel de rebaño generalmente se identifican correctamente, pero se subestima en gran medida tan pronto como la sensibilidad de la detección es menor que uno.

La conclusión del estudio es que se recomienda firmemente que se deben hacer esfuerzos para tener en cuenta la detectabilidad imperfecta de la enfermedad al modelar el riesgo de enfermedad, o al menos para discutir su posible impacto en los resultados del modelo.

Un resumen de esta investigación se ha publicado en forma de artículo en la prestigiosa revista científica internacional Frontiers in Veterinary Science, firmado por los siguientes investigadores: Lisa Combelles, Fabien Corbiere, Didier Calavas, Anne Bronner, Viviane Henaux y Thimotée Vergne.