El sesgo de selección es una distorsión en la estimación de la asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad que resulta de la selección de los sujetos para el estudio. El sesgo de información se debe a un error de medición sistemático o una clasificación errónea de los sujetos en una o más variables, ya sea el factor de riesgo o el estado de la enfermedad.
Berksonian Bias
Una forma de sesgo de selección que surge cuando tanto la exposición como la enfermedad en estudio afectan la selección.
El sesgo berksoniano presenta un problema potencial en los estudios hospitalarios cuando se compara la frecuencia de dos afecciones que requieren o conducen a la hospitalización (por ejemplo, tuberculosis y cáncer de pulmón), debido a que las personas con ambas afecciones tienen más probabilidades de ser hospitalizadas que aquellas con solo uno. Por ejemplo:
Entre las mujeres VIH positivas que reciben terapia antirretroviral, queremos saber el efecto de un nuevo embarazo a tiempo para el SIDA. Si la asistencia a nuestra clínica aumenta durante el embarazo y con un nuevo evento definitorio del SIDA, y si la asistencia cambia de manera sinérgica con el embarazo y el SIDA juntos, los contrastes del riesgo y las probabilidades de que el SIDA comparen mujeres embarazadas y no embarazadas serán en general parciales.
