3. SEGUIMIENTO DE LAS COHORTES Y DETECCIÓN DE LA ENFERMEDAD Aspectos a precisar: Protocolo y tiempo efectivo de seguimiento: sistemática del seguimiento Protocolo de diagnóstico de la enfermedad: metodología del estudio de los individuos

Seguimiento de las cohortes Es la principal dificultad de un estudio de Cohortes. La sistemática debe ser la misma en expuestos y no expuestos. Debe evitarse que abandonen más los no expuestos o los que no enferman. Debe recogerse la información sobre cambio en los factores de riesgo. En estudios de cohortes históricas el seguimiento exhaustivo de los pacientes puede ser más difícil que en las cohortes concurrentes.

Tipos de evento: a) Evento simple (fijo en el tiempo) o evento raro (muerte o incidencia de enfermedad). En ambos casos, al observar el evento en cada unidad de análisis el seguimiento termina. b) Eventos múltiples o raros (enfermedades recurrentes, sintomatología o eventos fisiológicos). Al presentar el evento el individuo deja de estar en riesgo por lo que ya no cumple con el criterio de permanencia en la cohorte.

Se puede obtener a partir de: – Certificado de defunción – Diagnósticos de alta hospitalaria – Historias clínicas – Estudio clínico específico – Registros poblacionales de enfermedad: de cáncer – Entrevistas a los individuos y familiares El procedimiento debe ser el mismo en expuestos y no-expuestos Diagnóstico de la enfermedad o evento.

TIEMPO DE SEGUIMIENTO. Puede abarcar años, meses, semanas o días, dependiendo de la frecuencia del evento estudiado. Dos momentos definen el periodo de seguimiento: el examen inicial (medición basal) y el final del seguimiento. El inicio del seguimiento depende del tipo de cohorte: si es cerrada o dinámica, ya que en el caso de esta última, el inicio del seguimiento se define para cada participante a través de un largo periodo de tiempo. El seguimiento, dependiendo del evento de interés, puede ser activo o pasivo.

Pérdidas en el seguimiento a) Abandono del estudio. b) Muerte por otra causa al evento de interés. c) Pérdidas "administrativas", originadas por la terminación temprana del estudio por razones ajenas a las que se plantearon originalmente (agotamiento de la fuente de financiamiento). Cuantificar las causas que producen pérdidas en el seguimiento es importante para evaluar la validez del estudio.

4. ANALISIS DE DATOS La base del análisis de un estudio de cohorte es la evaluación de la ocurrencia de un evento (en términos de salud o enfermedad) resultante del seguimiento en el tiempo, como consecuencia de haber estado expuesto o no (grupos de comparación) a una determinada exposición (factor de riesgo).

Estudios de cohortes: análisis de datos a / (a+b) c / (c+d) PI 1 / PI 0 PI 1 - PI 0 a ca c b db d a+bc+da+bc+d a+cb+da+b+c+d = N Incidencia de la enfermedad en los expuestos (PI 1 ) Incidencia de la enfermedad en los no expuestos (PI 0 ) Razón de incidencia acumulada (RR) Diferencia de incidencia acumulada * * Si la exposición es protectora, la diferencia de riesgo debe calcularse como PI 0 - PI 1 EXPUESTOS NO EXPUESTOS ENFERMEDAD SINO PI 1 PI 0 La estructura difiere un poco si son estudios de casos nuevos producidos durante todo el periodo de estudio (incidencia acumulada) o si consideran el periodo de tiempo del estudio, el momento de aparición de la enfermedad y el diferente seguimiento de los grupos (tasa de incidencia o densidad de incidencia)

TabaquismoMuertoVivoTotalPI Persistencia ,36 Abandono ,1 7 PI tabaq. persist. 27/750,360,36 RRpi ==== 2,08 PI aband. tabaq. 14/810,170,17 RRpi = 2,08;I.C. 95%: 1,18-3,65 Ejemplo 1. Efecto de la persistencia del tabaquismo en la supervivencia después de un infarto de miocardio. Seguimiento durante 10 años. American Journal of Epidemiology 1985;121: Final del seguimiento Datos

Razón de tasas de incidencia Cuando el estudio presenta pérdidas en el seguimiento, los tiempos de seguimiento son desiguales. Una forma de tratar periodos de seguimiento variables es con el análisis basado en tiempo-persona. Cuando se ha cuantificado el tiempo-persona de seguimiento para cada sujeto, el denominador cambia a una dimensión de tiempo (años-persona, días-persona, horas- persona). Esto nos permite estimar la tasa de los casos incidentes en una unidad de tiempo determinada.

Ejemplo 2. Hipertensión sistólica y Cardiopatía isquémica. Hombres de 55 a 59 años. Estudio de Framingham. Kahn HA, Sempos CT. Statistical Methods in Epidemiology. Oxford University Press, 1989 PASPAS CardiopatíaPersonas-Año Si (PAS ≥ 165)13211 Ti 1 = 0,0616 No (PAS < 165) Ti 2 = 0, RR1 1,671,673,713,718,018,01  RRti = 3,71;I.C. 95%: 1,67-8,01 PRA = 73,05%