02. ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

Estudios observacionales

En los estudios observacionales, el investigador no puede manipular la variable causal o independiente.

Los estudios observacionales pueden ser descriptivos, cuando no se incluye ningún grupo de comparación en el diseño, es decir estudia solo 1 variable. Pueden aplicarse para describir la frecuencia de eventos en una población como los estudios de prevalencias, incidencias, reporte de casos, series de casos y ecológicos.

Los estudios observacionales también pueden ser analíticos (donde la unidad de estudio son las poblaciones y no los individuos) (ENAM 2020), cuando se comparan diferentes grupos de estudio, es decir tenemos 2 variables, una causal y un efecto. Dentro de este tipo de estudios tenemos los transversales de factores asociados, casos-controles y las cohortes.

Tipos de diseños observacionales

En esta sección analizaremos diseños descriptivos sencillos, como los reportes de casos y series de casos.

Además estudiaremos los diseños analíticos, como los estudios transversales, de casos y controles y los estudios de cohortes.

Reporte de caso y serie de casos

Un reporte de caso es un estudio descriptivo en el que se presentan los datos clínicos de un paciente individual de alguna enfermedad rara, o si es una enfermedad frecuente, ésta a seguido una evolución diferente a lo usual o una complicación no conocida. Incluye una descripción detallada de los antecedentes de la enfermedad, la clínica, el enfoque diagnóstico y la respuesta al tratamiento dado. Una serie de casos es una extensión del reporte de casos bajo una pregunta de investigación claramente definida que agrupa numerosos casos similares.

Recuerda

Estudios transversales

Un estudio transversal investiga las características de una muestra de población en un punto de tiempo específico. La exposición y el estado de la enfermedad se miden una vez en el tiempo. Los estudios transversales pueden utilizarse para determinar solo la prevalencia de la enfermedad. Pero si se estudia la prevalencia asociada a otros factores entonces estamos frente a un estudio transversal analítico, también llamado estudio transversal de factores asociados.

Casos y controles

Son estudios en los que se seleccionan individuos de una población definida en función de la variable efecto o dependiente (enfermedad). Los individuos que tienen el resultado se seleccionaron como “casos”. De la misma población, se seleccionan individuos libres de la enfermedad y sirven como “controles”. Los investigadores miran entonces hacia “atrás” en el tiempo para identificar posibles factores de riesgo (exposición) para desarrollar la enfermedad. Dado que el número de casos y controles es fijo por diseño, los estudios de casos y controles no permiten estimar la aparición de la enfermedad a futuro o el riesgo de la misma. Es por ello que no se puede calcular el riesgo relativo (RR), en cambio, se puede calcular el odds ratio o razón de momios. Estos diseños son los primeros en utilizarse en los brotes epidémicos debido a su facilidad, pero debemos recordar que tienen pobre evidencia científica porque cometen muchos sesgos en cuanto a la selección de sujetos y también a la medición de la variable.

Recuerda

Los diseños de casos y controles son los primeros en utilizarse en los brotes epidémicos debido a su facilidad, pero debemos recordar que tienen pobre evidencia

Estudio de cohortes (ENAM 2013-B, ENAM 2012-B)

Acá se selecciona a los sujetos en función de su estado de exposición (factor de riesgo o variable independiente) y son estudiados hasta obtener un resultado (enfermedad o variable dependiente). Dependiendo de la fecha de toma de datos, los estudios de cohortes pueden ser prospectivos, retrospectivos y ambispectivos. Los estudios de cohortes prospectivos siguen a los sujetos en intervalos predefinidos hasta que se produzca el efecto o variable dependiente. Los estudios de cohortes retrospectivos utilizan datos existentes del pasado. Mientras que el estudio ambispectivo es una mezcla del prospectivo y retrospectivo. El riesgo absoluto o incidencia de la enfermedad son medidas en un estudio de cohortes. Estos diseños son los mejores para estudiar un factor de riesgo y su efecto sobre la salud. Tiene evidencia nivel 2 y son de menor sesgo que los casos y controles. (ENAM 2018-B, ENAM 2012-B, ENAM EXTRA 2021-II, ENAM 2015-B)

TIPO DE ESTUDIO

PUNTO DE PARTIDA

CASO-CONTROL

Retrospectivo

COHORTES

Retro-pros-ambis

VARIABLE DE INICIO Dependiente (efecto) Independiente (causa)

TOMA DE INFORMACIÓN Pasado Futuro (longitudinal)

MEDIDA DE ASOCIACIÓN OR RR (riesgo)

Comparaci N De Dise Os De Investigaci N

Ventajas Desventajas

Para factores de riesgo raros Costosos, largos y difíciles

Mayor control de las variables Pérdida de participantes

Permiten evaluar la temporalidad No sirve para enfermedades raras

Menos sesgo de selección y medición Puede haber problemas éticos en grupos vulnerables

Permite evaluar varios efectos No manipula la variable independiente

Tabla

Ventajas Desventajas

Rápidos, fáciles y económicos Sesgo de selección

Útil en enfermedades raras Sesgo de información

No exposición a riesgos (ética) No cumple criterios de temporalidad

Estudia varios factores de riesgo Bajo nivel de evidencia

VENTAJAS DESVENTAJAS

Eliminan errores de selección Problemas éticos, legales, sociales.

Manipulación de variable independiente Costosos, complejos, largos, regulados.

Puede trabajar con hipótesis estadísticas No permite descubrir particularidades

Tabla

Revisiones sistemáticas

Recuerda

Un metaanálisis es un análisis estadístico cuantitativo de varios experimentos separados pero similares con el fin de probar los datos.

Las revisiones sistemáticas son diseños útiles para comprender el nivel de evidencia combinado de un gran número de estudios. Son investigaciones científicas donde la unidad de análisis son estudios originales primarios, es decir, no estudian sujetos individuales, sino estudios de investigación.

Un metaanálisis es un análisis estadístico cuantitativo de varios (ENAM 2013-A) experimentos separados pero similares con el fin de probar los datos. Primer uso conocido: 1976. Viene a ser el test estadístico matemático cuantitativo que se usa en las revisiones sistemáticas.

No se debe confundir el diseño de investigación que es la revisión sistemática con el test estadístico usado en ellas que es el metaanálisis.