Estudio de casos y controles, en epidemiología, diseño de estudio observacional (no experimental) utilizado para determinar la información sobre las diferencias en las presuntas exposiciones y resultados entre los individuos con una enfermedad de interés (casos) y los individuos comparables que no tienen la enfermedad (controles). El análisis arroja una razón de momios (OR) que refleja las probabilidades relativas de exposición en las dos poblaciones. Los estudios de casos y controles pueden clasificarse como retrospectivos (que se ocupan de una exposición pasada) o prospectivos (que se ocupan de una exposición prevista), en función del momento en que se identifican los casos en relación con la medición de las exposiciones. El estudio de casos y controles se utilizó por primera vez en su forma moderna en 1926. Su popularidad creció en la década de 1950 tras la publicación de varios estudios seminales de casos y controles que establecieron una relación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón.
Los estudios de casos y controles son ventajosos porque requieren tamaños de muestra más pequeños y, por tanto, menos recursos y menos tiempo que otros estudios observacionales. El diseño de casos y controles también es la opción más práctica para estudiar la exposición relacionada con enfermedades raras. Esto se debe, en parte, a que los casos conocidos pueden compararse con controles seleccionados (en lugar de esperar a que surjan los casos, lo que requieren otros diseños de estudios observacionales) y, en parte, a la hipótesis de la enfermedad rara, en la que la OR se convierte matemáticamente en una aproximación cada vez mejor del riesgo relativo a medida que disminuye la incidencia de la enfermedad. Los estudios de casos y controles también se utilizan para enfermedades que tienen largos periodos latentes (largos periodos de tiempo entre la exposición y la manifestación de la enfermedad) y son ideales cuando hay múltiples factores de riesgo potenciales en juego.
El principal reto en el diseño de un estudio de casos y controles es la selección adecuada de los casos y los controles. Una mala selección puede dar lugar a una confusión, en la que existen correlaciones que no están relacionadas con la exposición entre los sujetos de caso y de control. La confusión, a su vez, afecta a las estimaciones de la asociación entre la enfermedad y la exposición, provocando un sesgo de selección que distorsiona las cifras de OR. Para superar el sesgo de selección, los controles suelen seleccionarse de la misma población de origen que la utilizada para la selección de los casos. Además, los casos y los controles pueden emparejarse por características relevantes. Durante el análisis de los datos del estudio, se puede utilizar un análisis multivariante (normalmente una regresión logística) para ajustar el efecto de los factores de confusión medidos.
El sesgo en un estudio de casos y controles también puede producirse si las exposiciones no pueden medirse o recordarse por igual en los casos y los controles. Los controles sanos, por ejemplo, pueden no haber sido atendidos por un médico por una enfermedad concreta o pueden no recordar los detalles de su enfermedad. La elección de una población con una enfermedad diferente a la de interés pero de impacto o incidencia similar puede minimizar el sesgo de recuerdo y de medición, ya que los individuos afectados pueden ser más propensos a recordar las exposiciones o haber tenido su información registrada a un nivel comparable al de los casos.