Estudios de cohortes

Introducción

En su forma más básica, un diseño de cohorte implica la selección de un grupo de personas expuestas al factor de estudio y un grupo similar pero no expuesto, considerado como el grupo de referencia. Ambos grupos serán seguidos durante un período determinado y se evaluará si durante el mismo se produjo o no el evento de interés. Al final del seguimiento, se realiza la comparación de ambos grupos para analizar los resultados.

La esencia de los estudios de cohortes radica en el seguimiento de los participantes a lo largo del tiempo. Por tratarse de estudios longitudinales, los mismos podrán ser prospectivos, retrospectivos o mixtos. Además, las cohortes podrán ser fijas o dinámicas. En una cohorte fija, se establece un período de reclutamiento y, una vez finalizado, no se admiten más participantes. En una cohorte dinámica (también llamada cohorte abierta), se permite la entrada y salida de sujetos a lo largo de todo el estudio.

Como recordarán, la selección de los participantes se basa en la exposición, por lo cual la misma debe estar claramente definida. Como dijimos anteriormente, la idea clásica de un estudio de cohorte es comparar dos grupos, expuestos y no expuestos. Sin embargo, existen otras comparaciones posibles:

• Estudios de comparación con la población general: El estudio identifica y sigue a una cohorte expuesta, comparando la frecuencia del evento de salud en esta cohorte con la observada en la población general. Para ello, es esencial disponer de registros poblacionales que proporcionen esta información.

• Comparaciones internas: La cohorte estudiada incluye tanto personas expuestas como no expuestas, y las comparaciones se realizan dentro de la propia cohorte.

Por otra parte, el evento a observar puede tomar distintas formas: puede tratarse de un evento fijo, eventos múltiples, cambio en una medida de función (la cual se evalúa mediante tasa de cambio) o marcadores intermedios del evento. Estas variaciones también influyen en el abordaje analítico.

Al diseñar un estudio de cohortes, es fundamental definir claramente los siguientes aspectos:

• Criterios de inclusión
• Fechas de entrada y de salida de los participantes
• Estrategia de seguimiento
• Eventos finales de interés
• Definición de la exposición
• Identificación de factores de confusión
• Consideraciones éticas
• Estrategias de análisis
• Potencia estadística

En la siguiente tabla se remarcan ventajas y desventajas de estos estudios:

Ventajas	Desventajas
Más cercanos a un experimento	Alto costo y duración del estudio
Claridad temporal entre exposición y evento	Riesgo de pérdida de participantes
Permiten estudiar varios eventos asociados a la exposición	Necesidad de cohortes grandes
Estimación directa de la incidencia	Dificultad para controlar confusores
Reducción de sesgos de selección y de memoria	Cambios en la exposición durante el estudio
Eficientes para evaluar exposiciones poco frecuentes	No adecuados para enfermedades raras
Permiten fijar criterios de calidad en la medición del evento

¿Cómo analizar un estudio de cohortes?

Como recordarán de los cursos de epidemiología previos, una de las formas más simples de análisis en un estudio de cohortes es el cálculo del Riesgo Relativo (RR). Sin embargo, hay aspectos adicionales de este diseño que son importantes de considerar.

El análisis de los estudios de cohortes debe tener en cuenta la variable tiempo. La pérdida de participantes por diversas razones y la diferente duración del seguimiento entre los miembros de la cohorte requieren el uso de técnicas analíticas especiales que permitan aprovechar toda la información disponible. Existen dos estrategias de análisis principales para el estudio de cohortes: el análisis persona-tiempo, que desarrollaremos en esta unidad y el análisis de supervivencia, que retomaremos en la Unidad 6 cuando veamos estudios experimentales. Ambos métodos requieren información precisa sobre el inicio y final del seguimiento de cada participante, así como su estado al momento de finalizar o salir del estudio (desarrollo o no el evento de interés). Además, es necesario definir una escala temporal adecuada para el análisis.

Las técnicas de análisis persona-tiempo utilizan como unidad de análisis estratos o grupos homogéneos en los que se asume una tasa de incidencia uniforme. Las técnicas clásicas de análisis incluyen la comparación de tasas, la estandarización directa y las razones estandarizadas de incidencia o mortalidad (denominadas RIE o SIR, para la incidencia y RME o SMR para la mortalidad). El RIE y RME comparan el número de casos observados con el número esperado, teniendo en cuenta la frecuencia del evento en la población de referencia. La técnica multivariada por excelencia para la modelización de las tasas es la regresión de Poisson, que utiliza la distribución de Poisson para modelizar la variabilidad aleatoria del numerador de las tasas.

A modo de resumen, compartimos esta tabla, extraída del libro de Hernández-Ávila (2011):

Aspecto	Análisis de supervivencia	Análisis tiempo-persona
Tamaño de la muestra	Relativamente pequeño	Relativamente grande
Tipo de eventos	Frecuentes	Raros
Escala temporal	Única	Única o múltiple
Tipos de medida	Probabilidad (condicional y acumulada)	Tasa (densidad)
Análisis bivariado	Comparación de curvas de supervivencia	Comparación de tasas
	Log-rank test	Razón de tasas
	Razón de riesgos	REM
Análisis multivariado	Regresión de Cox	Regresión de Poisson

Nolasco (2016)

Pérez Hoyos (2001)

Salinas-Rodríguez, Manrique-Espinoza, y Sosa-Rubí (2009)

Referencias

Hernández-Ávila, Mauricio. 2011. Epidemiología: diseño y análisis de estudios. Buenos Aires: Editorial Médica Panamericana.

Nolasco, A. 2016. «Estadística avanzada en Ciencias de la Salud». Modelos lineales.

Pérez Hoyos, Santiago. 2001. Introducción a la regresión Poisson. 1a. ed. València: Escola Valenciana d’Estudis per a la Salut.

Salinas-Rodríguez, Aarón, Betty Manrique-Espinoza, y Sandra G Sosa-Rubí. 2009. «Análisis estadístico para datos de conteo: aplicaciones para el uso de los servicios de salud». salud pública de méxico 51: 397-406.