Bhopal, R. S. (2016). Concepts of epidemiology: integrating the ideas, theories, principles, and methods of epidemiology (Third edition). Oxford University Press.

Szklo, M., & Nieto, F. J. (2019). Epidemiology: Beyond the basics (Fourth edition). Jones & Bartlett Learning.

Morabia, A. (2011). History of the modern epidemiological concept of confounding. Journal of Epidemiology & Community Health, 65(4), 297–300.
Bhopal, R. S. (2016). Concepts of epidemiology: integrating the ideas, theories, principles, and methods of epidemiology (Third edition). Oxford University Press.

Szklo, M., & Nieto, F. J. (2019). Epidemiology: Beyond the basics (Fourth edition). Jones & Bartlett Learning.

Morabia, A. (2011). History of the modern epidemiological concept of confounding. Journal of Epidemiology & Community Health, 65(4), 297–300.
History of the modern epidemiological concept of confounding
Introducción:
El concepto epidemiológico de confusión tiene una historia complicada. Primero se expresó como un problema de no comparabilidad grupal, luego como una falacia incontrolada, luego como una falacia controlable denominada confusión
y, más recientemente, como un problema de no comparabilidad grupal en la distribución de tipos de resultados potenciales.
Actividad relacionada:
Luego de revisar la lectura deberá realizar las siguientes actividades:
Foro: Historia de confusión.
Referencias:
Morabia, A. (2011). History of the modern epidemiological concept of confounding. Journal of Epidemiology & Community Health, 65(4), 297–300.
Identificación de asociaciones no causales: confusión
Aquí abordamos cuestiones esenciales relacionadas con la definición de los efectos de la confusión y algunos enfoques para verificar la presencia de este efecto. La evaluación de la identificación de confusión antes del ajuste estadístico se destacó
como un medio para predecir la magnitud y la dirección de los posibles cambios (si los hubiera) en la medida de asociación causada por el ajuste. Subrayamos la importancia de reconocer la existencia de confusión residual y también recordamos
que la prueba de significación estadística no debe usarse como criterio para evaluar la confusión.
Unidad basada en el libro: Szklo, M., & Nieto, F. J. (2019). Epidemiology: Beyond the basics (Fourth edition). Jones & Bartlett Learning. (Capitulo V)