Los estudios de cohorte corresponden a diseños observacionales en los que se sigue en el tiempo a un grupo de sujetos que tienen una o varias características comunes. En estos diseños se realizan mediciones periódicas para ver si aparece algún desenlace, evento o enfermedad en estudio[1],[2],[3],[4]. Existe un origen histórico para su denominación, en las legiones romanas se llamaba cohorte (cohors) a seis centurias de soldados marchando en el campo de batalla hacia diferentes destinos, los que variaban según el grupo al que pertenecían[2],[5]. Esta situación es muy similar a lo que sucede en este tipo de diseño, en que grupos de individuos avanzan hacia un desenlace cuya frecuencia puede estar determinada por uno o más factores a los que están expuestos.
El diseño es parecido al de los ensayos clínicos, considerados los más adecuados para la inferencia causal[13] . No obstante, una gran diferencia es que la exposición ocurre naturalmente, siendo determinada por preferencias, decisiones clínicas u otras condiciones. En los ensayos clínicos, lo último es asignado directamente por el investigador[6].
Bajo esta perspectiva, las cohortes se consideran diseños prospectivos y analíticos[2],[3]. Sin embargo, también es posible encontrar versiones retrospectivas, en las que los investigadores recolectan datos existentes entre pacientes que presentaron o no un desenlace. Dado que existe un proceso de seguimiento desde una exposición a un evento, la denominación cohorte también aplica a este último diseño. La gran diferencia con los estudios de casos y los controles, es que las cohortes a contrastar son separadas sobre la base de la exposición a un factor y no al desenlace. Una tercera variante, la ambidireccional, implica una recolección de datos en ambas direcciones que toma datos existentes, por ejemplo en fichas clínicas, y luego realiza seguimiento a los pacientes incluidos hasta el desarrollo de un evento.
Ambas cohortes deberían ser similares en todos los aspectos relevantes, situación muy difícil de lograr en estos estudios por su naturaleza observacional. Esto las hace susceptibles a sesgos de confusión, en los que otras variables, distintas a la exposición en estudio, puedan explicar los resultados[6].
En la Tabla I presentamos una comparación entre los aspectos positivos y las complejidades que presenta el diseño de cohorte.
Tabla I. Cuadro comparativo ventajas/desventajas del diseño de cohorte.
La adecuada selección de los participantes, el registro riguroso de los eventuales factores de exposición y el control periódico y objetivo de la aparición de eventos, constituyen la clave del buen desarrollo de este tipo de estudios[2],[3],[4].
Los individuos pueden corresponder a una población general, como fue el estudio Framingham que aportó información clave sobre factores de riesgo cardiovascular14-26, o de grupos sociales específicos[7],[8],[9],[11],[12], como una cohorte de 40.633 médicos ingleses que estableció la asociación entre tabaquismo y varios eventos de interés[10],[27],[28],[29],[30],[31],[32],[33].
Una cohorte también puede ser seleccionada debido a una exposición específica como contaminación ambiental, radiaciones, o peligros ocupacionales. En estos casos, en que no pueden evaluarse experimentalmente por razones éticas, es el diseño ideal[4].
El primer aspecto a evaluar en un estudio de cohortes es la similitud de los grupos contrastados. Ello se logra mediante la tabla de características de los individuos estudiados, que debiera reportarse en todo estudio de esta naturaleza. En caso de existir desbalances, ciertas técnicas estadísticas de análisis multivariado, como las regresiones, permitirán ajustar los análisis a las diferencias entre grupos.
En septiembre de 2004 se realizó un panel de expertos que emitió una lista de verificación consensuada para reportar estudios observacionales, denominada iniciativa STROBE (STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology). Se trata de una lista de chequeo para el título, resumen, introducción y las secciones de métodos, resultados y discusión de los artículos[35]. La iniciativa STROBE está concebida para ser una lista de comprobación del reporte y en ningún caso es un instrumento para probar la calidad del estudio observacional. Para ello existen otras herramientas[36].
Luego, el investigador debe entregar las medidas de asociación relacionadas con sus hipótesis primarias y secundarias, proveyendo datos crudos suficientes como para que cualquier lector pueda confirmar las medidas de asociación informadas[4]. Es preferible reportar medidas de asociación con intervalos de confianza del 95% en lugar de valores p de contraste de hipótesis[34].
Las medidas de asociación en estudios de cohorte pueden expresarse como probabilidades (riesgos), cuando todos los individuos son seguidos por el mismo periodo de tiempo. También pueden expresarse como tasas cuando el seguimiento de los sujetos no es el mismo, usando una medida de personas/tiempo en el denominador. La forma de cálculo de estas medidas se muestra en la Figura 1.
Así, como en los ensayos clínicos, es deseable que los estudios de cohorte resguarden una potencia estadística suficiente para detectar las asociaciones que esperan detectar.
Figura 1. Principales medidas de riesgo en estudios longitudinales.
Los estudios de cohorte son diseños observacionales que han aportado enormemente al conocimiento biomédico. Tienen limitaciones inherentes, por lo que los lectores deben asegurarse que suficientes medidas de control, como con los sesgos de confusión, sean provistas por los investigadores.
Existen guías estandarizadas que asisten en la evaluación de la calidad, tanto del reporte como de la investigación misma.
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Citación: Madrid E, Martínez F. Moving towards a destination: considerations about cohort studies in less than 1000 words. Medwave 2014;14(1):e5877 doi: 10.5867/medwave.2014.01.5877
Fecha de envío: 25/12/2013
Fecha de aceptación: 25/12/2013
Fecha de publicación: 2/1/2014
Origen: solicitado
Tipo de revisión: con revisión por tres pares externos, a doble ciego
Citaciones asociadas
1. Editores. Masthead Jan/Feb;14(1). Medwave 2013;14(1):e5899. | Link |
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