1 Unidad de Atención Infantil Temprana. CS Colonia Santa Inés. Málaga. España.
2 Pediatra. CS Puerto de la Torre. Málaga. España.
3 Unidad de Atención Infantil Temprana. CS Colonia Santa Inés. Málaga. España.
Cuando la pregunta de investigación haga referencia a la causa, cuando se intente evaluar la relación causa-efecto, deberemos usar estudios analíticos. Los estudios de cohortes y los de casos-controles son estudios analíticos observacionales longitudinales. En las cohortes o estudios de seguimiento partiremos de dos grupos de individuos sanos: un grupo estará expuesto a un factor de riesgo y el otro no, y seguiremos a las dos cohortes a lo largo del tiempo, midiendo la aparición de la enfermedad en los dos grupos. Por el contrario, en un estudio de casos-controles se identifica a un grupo de personas con una enfermedad (casos) y se compara con un grupo apropiado que no tenga la enfermedad (controles); si en el grupo de enfermos hubiera mayor exposición a un determinado factor que en el grupo control, podremos decir que hay una asociación entre el factor y el efecto. Generalmente, las asociaciones causales pueden determinarse de forma más probable con los estudios de cohortes, pero en ocasiones deberemos recurrir a los de casos-controles. Ambos tipos de estudio tienen sus limitaciones, sus posibles sesgos y sus propias medidas de asociación.
El uso de un diseño de cohortes nos proporciona información sobre causalidad y sobre factores de riesgo. Lo usaremos, por tanto, cuando la pregunta de investigación haga referencia a: “¿a qué se debe…?” “¿el factor “x” favorece la aparición de tal fenómeno?”.
Estos diseños se clasifican según los criterios taxonómicos clásicos como estudios observacionales, analíticos y longitudinales, normalmente (pero no siempre) prospectivos.
Y consisten en el seguimiento de una o más cohortes de individuos sanos que presentan diferentes grados de exposición a un factor de riesgo en quienes se mide la aparición de la enfermedad o condición de estudio.
Antes de plantear un estudio de este tipo, debemos recoger información sobre eventuales factores de riesgo para el suceso de estudio, elegir el más relevante o factible y, sobre la base de este, delimitar las cohortes. Una de ella tendrá el factor de riesgo y la otra no. Por definición, en ninguno de los dos grupos debe haber individuos con la enfermedad en estudio o resultado.
Por ejemplo: “¿Se asocia el bajo peso al nacimiento con trastornos en el habla?”.
Se elegirá una cohorte con bajo peso al nacimiento (variable independiente o factor de exposición) y otra con peso normal. Se les sigue durante un tiempo, pongamos tres años, y al final se compara la existencia de trastornos del habla (variable dependiente o resultado) en uno y otro grupo.
Lo deseable sería que ambos grupos, expuestos y no expuestos, fueran comparables, es decir tuvieran características similares; lo ideal sería (aunque resulta difícil) que la única diferencia entre los dos grupos fuera el factor de exposición en estudio (en nuestro ejemplo, el peso al nacimiento). De cualquier forma, caracterizaremos los dos grupos describiendo en ellos la distribución de variables que en teoría podrían influir en el factor de resultado (por ejemplo: perímetro craneal al nacimiento, adquisición de hitos motores, aparición de balbuceo, nivel formación de los padres, etc.).
Recapitulando, los puntos importantes en un estudio de cohortes son:
En función del tiempo y del momento de observación, se describen tres tipos:
En función del número de cohortes, se describen:
Figura 1. Esquema de un caso-control anidado en una cohorte. Mostrar/ocultar
Tabla 1. Cálculo de RR. Mostrar/ocultar
Se recogen en la Tabla 2:
Tabla 2. Ventajas y limitaciones de estudios de cohortes. Mostrar/ocultar
Cuando la enfermedad que queremos estudiar es poco frecuente, tenemos poco tiempo y pocos recursos o bien no tenemos una idea clara de los factores etiológicos, deberemos optar por diseñar un estudio de casos-controles (Figura 2).
Figura 2. Estructura básica de un diseño de casos-controles. Mostrar/ocultar
Para la identificación de los casos, es imprescindible un criterio diagnóstico muy claro y preciso que no plantee dudas en cuanto a la inclusión o exclusión del sujeto en el estudio. Los casos se pueden obtener de hospitales, centros de salud, o de cualquier institución donde pueda haber un registro, incluso de la población general.
Se pueden utilizar dos tipos de casos:
En enfermedades cuyo desenlace puede ser la muerte, es preferible utilizar los casos incidentes, ya que en el momento del diagnóstico están presentes las formas graves y menos graves de la enfermedad, evitando así el sesgo de supervivencia o falacia de Neyman. Ejemplo de este sesgo es un estudio de casos-controles sobre leucemia aguda linfoblástica en el que los casos prevalentes presentaban una mayor presencia de HLA-A2 que los niños del grupo control, sugiriendo que la presencia de este Ag. era un factor de riesgo. Sin embargo, el seguimiento de los enfermos reveló que la presencia del HLA-A2 era un factor de buen pronóstico responsable de una mayor supervivencia de los pacientes y esta era la razón por la cual los casos prevalentes lo presentaban con tanta frecuencia. Este sesgo no se produce cuando los casos prevalentes representan a todos los casos existentes, lo que ocurre en enfermedades que no tienen un desenlace mortal. Por ejemplo, estudio de casos-controles sobre niveles de mercurio en orina en niños con trastornos del espectro autista.
Probablemente este es el punto más difícil del diseño. Los controles deben provenir de la misma población de la que proceden los casos. Deben ser comparables a los casos, en el sentido de haber tenido la misma probabilidad de haber estado expuestos al factor de riesgo.
El grupo control estará compuesto por “sanos” (o al menos que no sufran la enfermedad estudiada), dentro del cual hay expuestos y no expuestos a la posible causa.
Una regla útil para decidir si un control es adecuado es que, si hubiese desarrollado el efecto, este debería haber aparecido en el grupo de los casos. Por ejemplo, un niño que utiliza el sistema sanitario público no sería, en principio, un buen control para un estudio realizado con casos diagnosticados en una clínica privada.
Se puede escoger más de un sujeto control por cada caso, lo que redunda en beneficios estadísticos. Sin embargo, la complejidad del estudio, su duración y su coste se ven incrementados por esta decisión.
Tabla 3. Ventajas y limitaciones de los estudios de casos-controles. Mostrar/ocultar
Los controles se escogen de forma tal que a cada caso corresponde un control igual en ciertas características previamente determinadas. Este proceso se denomina aparejamiento o elaboración de pares y permite reducir el tamaño de la muestra, ya que aumenta la precisión del estudio.
Las características utilizadas con más frecuencia para hacer el aparejamiento son edad y sexo, y también variables tales como el nivel socioeconómico y lugar de residencia. Al restringir los controles, de forma que tengan una característica dada igual a los casos, evidentemente se anula la posibilidad de estudiar si esa característica es diferente en los casos y en los controles. Por ejemplo, si se decide tomar un control del mismo nivel socioeconómico que los casos, es imposible saber si el nivel socioeconómico afecta a la enfermedad estudiada. Por tanto, se debe evitar abusar del apareamiento, incluyendo más variables de las necesarias.
También llamados estudios caso-cohorte. Se realiza dentro de un estudio de cohortes (prospectivo o retrospectivo) y es una estrategia para reducir costes (Figura 1).
También llamados caso-caso. Cada caso sirve de su propio control. Este tipo de diseño es una manera científica de cuestionar y responder a la pregunta “¿estuvo haciendo el sujeto algo inusual justo antes del inicio de la enfermedad o evento de estudio?”. Se compara la exposición inmediatamente antes del desenlace, con exposiciones en otros momentos anteriores. Son útiles en eventos rápidos e imprevisibles. Por ejemplo, influencia de la falta de sueño y estrés previos al desarrollo de una crisis epiléptica.
La medida más utilizada para cuantificar la asociación entre la exposición y la presencia de enfermedad es la odds ratio (OR). Cuantifica la magnitud del riesgo. La OR es una división entre dos odds:
$$ \frac {Odds\space de\space tener\space la\space enfermedad\space según\space se\space esté\space expuesto\space o\space no\space expuesto} {OR\space Odds\space de\space no\space tener\space \space enfermedad\space según\space se\space esté\space expuesto\space o\space no\space expuesto} = OR $$
El concepto de odds corresponde a la razón (cociente cuyo numerador no está incluido en el denominador) entre la probabilidad de que un evento ocurra y la probabilidad de que no ocurra. Para su cálculo tenemos que recurrir a la tabla 2 × 2 (Tabla 4).
Tabla 4. Cálculo de la odds ratio. Mostrar/ocultar
Odds de tener la enfermedad (odds 1) según se esté o no expuesto al factor corresponde a:
$$ Odds\space 1=\frac {a/(a+c)\space enfermos\space expuestos \space en\space relación \space con \space el\space \space total \space de \space enfermos} {c/(a+c)\space enfermos \space no \space expuestos \space en \space relación \space con \space el \space total \space de \space enfermos} $$
Odds de no tener la enfermedad (odds 2) según se esté o no expuesto al factor corresponde a:
$$ Odds\space 2=\frac {b/(b+d)\space sanos\space expuestos \space en\space relación \space con \space el\space \space total \space de \space enfermos} {d/(b+d)\space sanos \space no \space expuestos \space en \space relación \space con \space el \space total \space de \space enfermos} $$
$$ OR\space 2 =\frac {\frac {a/(a+c)}{c/(a+c)}}{\frac {b/(b+d)}{b/(b+d)}} $$
$$ OR=\frac {a \space x \space d}{b \space x \space c} $$
Si el valor de la OR es 1 significa que no hay asociación entre las variables analizadas (la exposición positiva o negativa no hace diferencia respecto al riesgo de enfermar).
Un valor mayor de 1 indica una mayor frecuencia de exposición entre los enfermos (casos). Por tanto, el factor actúa asociándose con un mayor riesgo de enfermar.
Finalmente, si el valor del OR es inferior a 1, esto indica mayor frecuencia de exposición entre los sujetos sanos (controles). En este caso, la presencia del factor reduce el riesgo de enfermar (actuando como un factor de protección).
Con el objetivo de mejorar la calidad de las publicaciones y como herramienta para la lectura crítica de las mismas, existen distintas guías de comprobación para los diferentes tipos de estudios.
El prototipo de lista guía para estudios observacionales es la declaración STROBE, iniciada en el año 2003, con sucesivas modificaciones. Es aplicable a estudios transversales y analíticos, e incluye 22 ítems. No se trata de un decálogo, ni de puntos de obligado cumplimiento, sino de una orientación para mejorar en lo posible la publicación de nuestros resultados.
Gallego Iborra A, Moreno Muñoz G, del Castillo Aguas G. Estudios analíticos observacionales (cohortes y casos-controles): investigando asociaciones causales. FAPap Monogr. 2021;6:38-44
