Hemos leído con gran interés el artículo de Castell et al, Brote de shigellosis con 146 casos…, que publicó su revista1. El estudio destaca por la importancia del brote descrito, la originalidad de su planteamiento y la relevancia de sus resultados. Sin embargo, con el debido respeto, queremos hacer una matización, más bien formal, a las estimaciones de asociación, odds ratio (OR), que el estudio presenta. Así, el diseño del estudio es de casos y controles apareado por edad y sexo 1:1, pero el análisis univariado para la estimación de la OR es el que se efectúa para datos no apareados. Como ejemplo, veamos el estudio de la asociación entre el consumo de patatas y la enfermedad (tabla 1). Los autores estiman OR de 8,27 (intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 3,43–20,37), que resultaría de realizar el cálculo para datos no apareados2 (OR=a.d/b.c) (tabla 1).

Si se efectúa el análisis de datos apareados 1:1, según la fórmula convencional de calculo2 OR=B/C, resulta una OR=32/2=16,0 (IC95%: 3,83–66,76). Para la asociación de exposición al chiringuito 2 y enfermedad, OR=20,56 (IC95%: 6,15–75,93) indicado por los autores, y OR=17,5 (IC95%: 4,21–72,76) en el análisis apareado. Hemos empleado los programas STATA® y LogXact® en el cálculo para datos apareados. Las diferencias entre las OR con ambos análisis sugieren un efecto de confusión en las variables que se han apareado, aunque los valores son pequeños, y pueden existir variaciones aleatorias.

Las diferencias entre las OR según el método utilizado son amplias, aunque no hay duda de que ambas OR nos señalan la magnitud de la asociación de forma evidente. Entonces, ¿por qué hacer hincapié en estos detalles? Las razones son: a) se trata de un diseño útil para el estudio de causas de enfermedad y que está poco utilizado en nuestro medio; b) el campo de lectores que cubre la revista es amplio, y puede ser de interés considerar el análisis apareado convencional; c) se ha recomendado3 que si se efectúa un diseño apareado es conveniente realizar un análisis apareado, aunque en determinadas condiciones puede realizarse un análisis no apareado4, y d) creemos que sería apropiado presentar los resultados del análisis apareado univariado para evitar una desorientación respecto a los resultados indicados por los autores, ya que mencionan el empleo de regresión logística condicional en el análisis multivariado.

El diseño apareado puede hacer más comparables los casos y los controles, y trata de evitar posibles factores de confusión. Su metodología está bien establecida y su utilidad en el estudio de brotes epidémicos contrastada5. Por último, nos gustaría felicitar a los autores por esta contribución al estudio de las toxiinfecciones por Shigella sonnei en nuestro país.