06 iintroduccion epidemiologia_investigacion

Introducción
Cuando se dice que se enseña “investigación clínica”, en general se
hace referencia nada más que a los métodos estadísticos utilizados
para analizar los datos obtenidos en un estudio. Esto es sólo una parte
del proceso de investigación, el cual de hecho exige cumplir etapas y
utilizar una metodología propia.
La Epidemiología es la ciencia que nos proporciona la metodología
apropiada para “investigar”.
¿Qué es la Epidemiología?
Es el estudio de la distribución y los determinantes de una enfermedad
en una población específica, y la aplicación de estrategias para su con-
trol.
Sus objetivos son:
1) Identificar la/s causa/s de una enfermedad y sus factores de ries-
go.
2) Determinar la extensión de la enfermedad en la población.
3) Estudiar la historia natural de la enfermedad y su pronóstico.
4) Evaluar medidas preventivas y terapéuticas.
5) Proporcionar fundamento para el desarrollo de políticas de salud.
Basta recordar la historia del HIV/SIDA en los últimos 20 años para
observar cómo, a través del cumplimiento de los objetivos de la epide-
miología, se pudieron establecer nuevas alternativas terapéuticas y
políticas de salud pública, con lo cual se pudo alterar la historia natu-
ral de la enfermedad de una manera drástica.
Los objetivos de la Epidemiología se reúnen en lo que llamamos inves-
tigación clínica.
La mayoría de las publicaciones médicas actuales aportan información
acerca de alguno de estos objetivos. En Cardiología y Oncología, la
investigación sobre las causas genéticas está en pleno desarrollo, pero
no abandona la búsqueda de factores de riesgo “ambientales”, medi-
das preventivas y terapéuticas que modifiquen la actual historia natu-
ral de estas enfermedades.
A la hora de leer un estudio de investigación hay que recordar que, de
hecho, se trata de Epidemiología y que, por lo tanto, para poder eva-
luar la validez de dicho estudio hay que conocer la metodología epide-
miológica.
La mayoría de las guías de “apreciación crítica de la literatura médi-
ca” sólo ofrecen un listado de condiciones que debe poseer el estudio
de investigación para ser considerado “válido”, con poco énfasis en el
diseño del estudio y el método de recolección de los datos y mucho
énfasis en su análisis. Esto es práctico sólo si se tiene el conocimiento
epidemiológico y estadístico previo.
Son muchas las causas por las cuales los resultados de un estudio de
investigación pueden no ser válidos; la primera es un mal diseño del
estudio.
Cuando hablamos del diseño de un estudio de investigación nos referi-
mos al modo en que se seleccionó la muestra de sujetos a estudiar,
cómo fueron definidos los factores de riesgo a estudiar, qué eventos
serán estudiados, cómo serán obtenidos los datos, etc. Todos estos
pasos son fundamentales, ya que, por más que la “p” resulte significati-
va, si la elección de la población no fue correcta o el modo en que se
recabaron los datos fue erróneo, el estudio no tendrá validez.
Lo que la Epidemiología trata de establecer a través del adecuado estu-
dio y su posterior análisis estadístico es si existe una “verdadera” aso-
ciación entre un factor de riesgo, o factor de exposición, y un evento.
¿Existe asociación entre fumar (factor de riesgo) y cáncer de pulmón
(evento)? ¿Existe asociación entre administración de betabloqueantes
posinfarto (factor de exposición) y reducción de la mortalidad?
La intención de este libro es ofrecer las herramientas básicas funda-
mentales que el lector necesita para planear, conducir, analizar y eva-
luar un estudio de investigación.
Introducción a la epidemiología y
estadística. Diseños transversales
y de cohortes
Parte I
Ruth Henquin
Médica cardióloga, Instituto Cardiovascular de Buenos Aires. Master en Estadística y Epidemiología, Universidad de Londres
Resumen. El conocimiento de Epidemiología es el punto de partida para comprender y evaluar correctamente la enorme cantidad de informa-
ción científica que a diario recibimos. El error más frecuente cuando se enseña "Medicina basada en la evidencia" es que sólo se transmiten
conocimientos estadísticos, que solo son la parte final de un estudio de investigación. Sin la metodología de la epidemiología, que es imprescin-
dible para la realización correcta de un estudio de investigación, ninguna investigación tendría valor.
Es por esto que el aprendizaje de conceptos básicos y muy importantes de la epidemiología es lo que nos permite, en primera instancia, determi-
nar el valor de un estudio clínico. Éste es el primer artículo de una serie que tiene como objetivo transmitir conceptos epidemiológicos y estadísti-
cos que permitan comprender y evaluar mejor la investigación clínica.
Introducción a la epidemiología e investigación

La transmisión y adquisición de estos conocimientos no suele ser tarea
fácil. La mayoría de los textos publicados son difíciles de comprender y
provocan rechazo por parte del lector.
Mi deseo es que, a través de este texto, el aprendizaje de esta materia
se realice de forma amena, y mi objetivo es que el lector pueda adqui-
rir estos conocimientos fácilmente y se vea estimulado a seguir buce-
ando en este fundamental aspecto de la medicina actual.
Tipos de estudios epidemiológicos
De acuerdo con el objetivo del estudio, los medios disponibles (perso-
nal, información, recursos económicos, etc.), la frecuencia de la enfer-
medad o factor de exposición a estudiar, los aspectos éticos y otros
factores, debemos elegir un diseño que se adapte correctamente para
obtener la información deseada de forma correcta.
Diseño transversal
En los estudios transversales, se determina la frecuencia de un factor
de exposición particular y/o de un evento de interés en una población
definida en un punto particular de tiempo.
Un estudio transversal recolecta datos existentes (o prevalentes); por
esta razón también se los llama estudios de prevalencia.
Clasificación
Los estudios transversales pueden clasificarse en estudios tranversales
descriptivos y estudios transversales analíticos.
Estudios transversales descriptivos
En un estudio transversal descriptivo sólo se describe la frecuencia
encontrada de uno o varios factores de exposición y/o de uno o varios
eventos de interés.
Si después de obtener la frecuencia de los factores de exposición y los
eventos, se compara la prevalencia del evento en los sujetos expuestos
con la prevalencia en sujetos no expuestos al factor, el estudio pasa a
ser transversal analítico.
Podemos tomar como población los pacientes que asisten a servicios
de Clínica Médica en hospitales públicos de la Ciudad de Buenos Aires
(población definida) y realizar una encuesta durante una semana
(período particular de tiempo) para obtener datos acerca de nivel de
actividad física, peso corporal y niveles plasmáticos de glucemia.
Para este estudio, los factores de exposición son actividad física y peso
corporal, y el evento de interés es la alteración de los niveles de gluce-
mia. Previamente se ha definido cómo se va a clasificar el nivel de
actividad física, obesidad y alteración de la glucemia.
Si el estudio informa sólo el porcentaje o el número de sujetos obser-
vados con los factores de exposición y evento en la población de estu-
dio, decimos que es descriptivo (Tabla 1).
Estudios transversales analíticos
El estudio descriptivo anteriormente propuesto supone que los facto-
res de exposición investigados son factores de riesgo para la altera-
ción de la glucemia, por lo que se procede a comparar el porcentaje
de alteración de la glucemia entre sujetos que realizan actividad física
vs. los que no realizan actividad física, y entre los sujetos obesos y los
no obesos. El estudio transversal descriptivo se ha convertido en trans-
versal analítico.
El análisis de los datos se realiza con métodos estadísticos apropiados,
empezando por la construcción de la llamada tabla de contingencia.
En estas tablas se coloca en las columnas el número y/o porcentaje de
sujetos con y sin el evento de interés y en las filas el número y/o por-
centaje de sujetos con y sin el factor de exposición. Cuando sólo tene-
mos dos categorías de eventos y dos de factor de exposición decimos
Tabla 1. Porcentaje de actividad física, obesidad y alteración de la glucemia en
100 sujetos que asisten a servicios de clínica médica.
Variable Porcentaje (nº de sujetos)
Tipo de actividad física:
Escasa 60% (60)
Moderada 20% (20)
Intensa 20% (20)
Obesidad (IMC ≥ 25) 50% (50)
Alteración de la glucemia (≥ 110
mg/dL ayunas)
30% (30)
Tabla 2. Tabla de contingencia 2 x 2. Notación general.
Evento →
Factor de exposición
↓
Evento
SÍ
(n) %
Evento
NO
(n) %
Total
Sí a b a + b
No c d c + d
Total a + c b + d
Tabla 3. Porcentaje de alteración de la glucosa en sujetos que practican o no
actividad física.
Evento →
↓
Alteración de
la glucemia
SÍ %
Alteración de
la glucemia
NO %
Total
Actividad física
Sí 10 30 40
No 20 40 60
Total 30 70 100
Tabla 4. Porcentaje de alteración de la glucosa en sujetos con y sin obesidad.
Evento →
↓
Alteración de
la glucemia
SI %
Alteración de
la glucemia
NO %
Total
Obesidad (IMC ≥ 25)
Si 25 25 50
No 5 45 50
Total 30 70 100
Introducción a la epidemiología y estadística. Diseños transversales y de cohortes | 101

que estamos trabajando con una tabla 2 x 2 en la que hay 4 categorí-
as posibles para clasificar a los sujetos del estudio. Estas celdas por
convención se denominan con letras (Tabla 2).
Como se observa en las tablas 3 y 4, los sujetos que no realizan activi-
dad física tienen una mayor prevalencia de alteración de la glucemia
(20%) comparados con los que hacen ejercicio (10%); lo mismo sucede
con los sujetos no considerados obesos (5 %) vs. los obesos (25 %).
Si estos factores de exposición que muestran mayor prevalencia de
enfermedad son factores de riesgo para ella o están asociados con
ella, deberá ser determinado con ayuda de la estadística.
Si se comprueba que estos factores de exposición son factores de ries-
go, veremos más adelante cómo determinar si son agentes causales
de la enfermedad en estudio.
Utilidad de estudios transversales
Los estudios transversales se utilizan en dos circunstancias:
1) Planeamiento de estrategias en salud pública.
La información obtenida de un estudio transversal es muy útil para
conocer la situación de una enfermedad o condición específica
cuando se necesita planear una estrategia preventiva o de trata-
miento. Por ejemplo, si deseamos introducir un plan de detección
precoz de diabetes, los datos obtenidos en la encuesta nos pue-
den orientar para decidir si realizamos el plan en cierto grupo de
pacientes con factores de riesgo o en toda la población, depen-
diendo de la prevalencia total de la enfermedad encontrada y de
la identificación de grupos de factores de riesgo.
También se puede determinar la tasa de utilización de medidas
preventivas y de tratamiento (a cuántos sujetos se les solicita glu-
cemia y a cuántos se trata) y obtener información acerca del cono-
cimiento y actitud de la población en relación con la enfermedad
de estudio (¿Qué saben los pacientes sobre obesidad y diabetes?
¿Se preocupan por consultar? Cuando ya tienen diagnóstico
¿cumplen con el tratamiento?)
No es conveniente usar un diseño transversal cuando la frecuencia
del factor de exposición es baja, porque se necesita una población
de estudio muy grande para poder hacer alguna inferencia esta-
dística válida.
2) Investigación causal de las enfermedades.
Los estudios transversales no proporcionan evidencia fuerte acerca
de relación causal entre factor de exposición y evento, porque sólo
obtienen datos acerca de la prevalencia de la enfermedad (todos
los casos existentes en ese periodo de tiempo) y no de su inciden-
cia (nuevos casos detectados en ese período de tiempo).
Para establecer la relación causal es importante determinar la
secuencia de eventos: si el factor de exposición se presenta prime-
ro y luego de cierto tiempo aparece la enfermedad. Esto constitu-
ye uno de los criterios requeridos para establecer causalidad.
En los estudios transversales no es posible determinar relación tem-
poral entre factor de exposición y evento. Más aún, puede errónea-
mente aceptarse que un factor de exposición produce un evento,
cuando en realidad es al revés (causalidad reversa). Por ejemplo,
como recabamos al mismo tiempo prevalencia de obesidad y diabe-
tes, podemos suponer que la diabetes es factor de riesgo para obesi-
dad y en realidad es la obesidad la que produce diabetes.
Sin embargo, estos estudios proporcionan información para gene-
rar hipótesis acerca de la posible causa de una enfermedad, que
es el primer paso en la investigación etiológica. De estos estudios
obtenemos información acerca de la asociación entre el factor de
exposición y el evento. Una asociación es una evaluación acerca
del efecto que puede tener un factor de exposición en el desarro-
llo de la enfermedad de estudio.
Población de estudio
La población de estudio es aquella a la cual se extrapolarán los resul-
tados. Como no es posible encuestar a toda la población, la encuesta
se realiza sobre una muestra representativa de la población total. Si la
muestra no es representativa de la población de estudio, se habrá
introducido un sesgo de selección.
La mejor manera de seleccionar la muestra es eligiendo los sujetos al azar
(muestreo al azar), por medio de algún mecanismo de aleatorización.
Participantes del estudio
Una vez que se han elegido los sujetos que participarán en el estudio,
se deben realizar todos los esfuerzos posibles para obtener TODA la
información deseada de TODOS los sujetos elegidos; de otra manera,
se introduce otro sesgo de selección.
Los sujetos que no quieren participar pueden tener características muy
diferentes de los que participan, con lo cual la población de estudio ya
no será igual que la población de la muestra seleccionada y posible-
mente no se podrán detectar ciertos factores de riesgo.
Por ejemplo, si los sujetos que no realizan ejercicio no desean partici-
par, no será posible establecer una relación entre actividad física y
alteración de la glucemia.
De los sujetos que no desean participar hay que obtener la mayor can-
tidad de información posible (generalmente sexo, edad, status socioe-
conómico) para determinar si es una población muy diferente de la
que está participando del estudio.
Recolección de datos
Antes de comenzar el estudio hay que definir claramente los factores
de exposición y eventos de interés. El instrumento a emplear depende-
rá de los factores de exposición y de los eventos a relevar, así como de
los recursos económicos y humanos.
Por ejemplo, se pueden utilizar entrevistas personales, cuestionarios
autoadministrados, historias clínicas, estudios de laboratorio, exáme-
nes físicos, etc.
Análisis de los datos
Los resultados principales se comunican como porcentaje de factor de
exposición y/o eventos referidos como prevalencia, que es adecuado
informar según sexo y grupo de edad.
Si lo que se desea es comunicar la asociación entre factor de exposi-
ción y evento, la medida estadística que se utiliza es el odds ratio.
Estudios de cohortes
Los estudios de cohortes son estudios observacionales en los que el
punto de inicio es la exposición a un factor de riesgo y luego se efec-
túa el seguimiento en el tiempo del grupo observado de sujetos. Por
eso también se los denomina prospectivos.
Clasificación
Al igual que los estudios transversales, los estudios de cohortes pue-
den clasificarse en estudios de cohortes descriptivos y estudios de
cohortes analíticos.
102 | R. Henquin

Estudios de cohortes descriptivos
En este tipo de estudios se selecciona una población expuesta a un fac-
tor de riesgo de interés y se la sigue en el tiempo para determinar la inci-
dencia de uno o varios eventos de interés. Como el estudio es prospecti-
vo, al valorar la tasa de eventos no hablamos de prevalencia, sino de
incidencia, puesto que detectamos los nuevos casos con enfermedad.
Estos estudios sólo describen lo que le sucede a la población en térmi-
nos de incidencia de eventos, por eso muchas veces se los denomina
estudios de historia natural de la enfermedad.
Por ejemplo, podemos seleccionar pacientes con estenosis aórtica
moderada y seguirlos en el tiempo para determinar la incidencia de
estenosis aórtica severa sintomática a 5 años y/o cirugía de reemplazo
valvular.
Si lo que se desea es establecer una asociación entre un factor de
exposición y un evento, entonces debemos diseñar un estudio de tipo
analítico.
Estudios de cohortes analíticos
En un estudio de cohortes analítico el investigador selecciona un gru-
po de sujetos expuestos a un factor de riesgo y otro grupo no expues-
to y sigue a ambos grupos en el tiempo para comparar al final la inci-
dencia de eventos o enfermedad de interés (Figura1).
Al igual que en los estudios transversales analíticos, los datos se con-
signana en una tabla de contingencias (Tabla 5).
Supongamos que seleccionamos una población de obsesos y no obe-
sos y los seguimos 5 años para determinarla incidencia de diabetes.
El cálculo de la incidencia de diabetes entre los expuestos y los no
expuestos surge de los datos de la tabla:
La incidencia de diabetes en el grupo de expuestos es de 50% y en el
de no expuestos, 10%.
Esta diferencia en la incidencia de diabetes entre los grupos será ana-
lizada luego con métodos estadísticos para determinar si existe asocia-
ción entre obesidad y diabetes.
Utilidad de los estudios de cohortes
Este tipo de estudios son particularmente útiles cuando:
1. Se desea investigar la exposición a un factor de riesgo raro o de
poca prevalencia.
2. Cuando hay interés de evaluar más de un evento.
3. Cuando se desea establecer temporalidad entre la exposición al
factor de riesgo y la aparición del evento. Esto refuerza la asocia-
ción en términos de causalidad.
Selección de la población de estudio
La selección de la población depende de qué tipo de estudio de cohor-
te se desea realizar, descriptivo o analítico. En este último caso, depen-
de también de la prevalencia del factor de exposición.
Si el diseño es descriptivo, se seleccionará al azar una población
expuesta al factor de riesgo, de manera que la muestra sea represen-
tativa de la población a la cual extrapolaremos los datos.
Si el estudio de cohortes es analítico y el factor de exposición es
común en la población general, la población de estudio se selecciona
de igual manera que en un diseño descriptivo (al azar para asegurar la
representatividad) y luego se clasifica a los sujetos en expuestos y no
expuestos.
En este caso se dice que usamos una comparación interna. Estamos
comparando expuestos vs. no expuestos dentro de una misma pobla-
ción.
En el caso de que el factor de exposición no sea común, debemos pri-
mero seleccionar la población expuesta y luego elegir una población
de no expuestos adecuada.
En estudios que analizan contaminantes industriales, se elige como
población expuesta a los trabajadores de una determinada industria y
sería posible elegir de una misma fábrica un grupo de trabajadores
que no estén expuestos directamente al factor de exposición, por
ejemplo trabajadores de un reactor nuclear comparado con personal
administrativo de la misma planta. Con eso logramos tener un grupo
de comparación interna y por lo tanto ambos grupos serán compara-
bles, ya que provienen de una misma población.
Si el grupo de comparación interna tiene alguna probabilidad de estar
expuesto al factor de exposición, se debería buscar un grupo de no
expuestos de una población diferente (comparación externa). En este
caso, la dificultad es encontrar un grupo que sea comparable al de
expuestos en todas sus características a excepción de la exposición al
factor de riesgo.
Existen algunas alternativas para seleccionar el grupo no expuesto en
estos casos.
Si utilizamos una muestra obtenida de la población general hay riesgo
de introducir el sesgo “del trabajador sano”. En general, los trabaja-
dores son más sanos que la población general, por lo que el resultado
final sería que la exposición al factor de riesgo no incrementa la inci-
dencia de la enfermedad cuando la comparamos con la población
general. Para evitar este sesgo se comparan grupos con diferentes
niveles de exposición dentro de la misma población.
Se puede utilizar como grupo de comparación a trabajadores de otro
Tabla 5. Tabla de contingencias 2 x 2. Obesidad como factor de riesgo para
diabetes.
Evento →
↓
Diabetes
SÍ
n
Diabetes
NO
n
Total
Obesidad (IMC ≥ 25)
Sí 25 25 50
No 5 45 50
Total 30 70 100
Enfermedad
SI
Enfermedad
NO
Expuestos
Enfermedad
SI
Enfermedad
NO
NO Expuestos
Figura 1. Diseño de un estudio de cohortes.
Incidencia de diabetes en no expuestos = c = 50 = 0,1 x 100 = 10%
c+d 50
Incidencia de diabetes en expuestos = a = 25 = 0,5 x 100 = 50%
a+b 50

tipo de industria, en la que no exista el factor de exposición a estudiar.
Si no es posible, el grupo de no expuestos se seleccionará de la
población general.
Otra posibilidad es seleccionar más de un grupo de no expuestos,
sobre todo si no estamos seguros de que el grupo de no expuestos sea
lo suficientemente comparable al grupo de expuestos respecto de las
variables de confusión.
Por ejemplo, si estamos estudiando sustancias químicas e incidencia
de cáncer podemos seleccionar como grupo expuesto a los trabajado-
res que utilizan el químico, como grupo de comparación interna a los
empleados administrativos o empleados que tengan diferente grado
de contacto con el químico y, además, un grupo obtenido de la pobla-
ción general. Así, si la mayor incidencia de cáncer se observa en los
trabajadores expuestos, menos incidencia de acuerdo a diferente gra-
do de exposición y mucho menos en la población general, se refuerza
la evidencia de asociación entre el químico y desarrollo de cáncer.
Clasificación de la población en expuestos y no expuestos
La determinación correcta del factor de exposición y la clasificación de
los sujetos en expuestos o no expuestos es muy importante, ya que
una clasificación equivocada puede resultar en una falsa estimación
de la asociación entre factor de exposición y evento.
Para determinar la situación de exposición de los sujetos con frecuen-
cia se recurre a diferentes fuentes de información: entrevistas, regis-
tros médicos, registros del lugar de trabajo, determinación del factor
de exposición en sangre, otros estudios, etc.
En los estudios de cohortes es frecuente que el factor de exposición
cambie en el tiempo, por ejemplo un fumador puede abandonar el hábi-
to durante el estudio. Es por esto que muchos factores de exposición se
evalúan varias veces durante el transcurso del estudio. Para el análisis
de estas situaciones hay técnicas que permiten controlar este problema.
Lo mismo sucede con las variables confundidoras, las que también deben
evaluarse repetidamente durante la fase de seguimiento del estudio.
Seguimiento de la población de estudio
En general, una vez clasificada correctamente la población como
expuestos y no expuestos y obtenidos los datos de todas las posibles
variables confundidoras, se comienza el período de seguimiento. Éste,
dependiendo del evento de interés, puede durar varios años, lo que
genera pérdida de sujetos y costos elevados.
Una opción es realizar un estudio de cohorte retrospectivo.
En este tipo de estudio se evalúa el factor de exposición mediante
datos preexistentes recabados al inicio del estudio y luego se realiza el
seguimiento; de esta forma el seguimiento puede durar menos tiempo.
También el evento puede recabarse de datos previos al estudio.
Por ejemplo, si se desea determinar si el origen étnico es factor de riesgo
para HIV, es posible determinar de datos médicos preexistentes el origen
étnico de una población y clasificarlos en distintos grupos (factor de
exposición), luego esta misma población es clasificada en HIV positivos o
negativos. La información acerca de otras variables que puedan resultar
confundidoras también puede obtenerse de esta manera.
El origen étnico es el factor por el cual se divide la población y HIV el
evento. Como la secuencia de eventos es prospectiva, decimos que el
estudio es de cohortes, pero como los datos fueron obtenidos antes de
iniciado el estudio, se dice que es una cohorte retrospectiva.
Si bien esto ahorra mucho tiempo, la veracidad de los datos puede
ponerse en duda porque no se determinaron previamente las diferen-
tes clasificaciones de etnicidad ni cuál es la definición de HIV (ELISA
positivo vs. Western Blot o carga viral); además, las variables confundi-
doras, como el número de parejas o antecedente de drogadicción,
pueden no haber sido relevados en todos los casos. Es por esto que
este tipo de estudio sólo es de utilidad en muy pocas ocasiones.
Determinación del evento
Es la principal debilidad de estos estudios. Durante el seguimiento es
necesario hacer todos los esfuerzos posibles para garantizar que el
seguimiento de ambos grupos, expuesto y no expuesto, sea completo y
comparable, y así evitar el sesgo de seguimiento.
Por ello el seguimiento debe realizarse con contactos frecuentes con los
sujetos, ya sea mediante entrevistas, consultas, contactos telefónicos,
etc., para no perder información sobre la aparición del evento de interés.
El evento debe ser asignado usando una definición estandarizada pre-
viamente al inicio del estudio y el investigador que lo asigna debe
estar “ciego” respecto de la situación de expuesto o no expuesto del
sujeto para evitar sesgos de observación.
Análisis de los datos
La frecuencia de eventos se mide en términos de incidencia (nº de
nuevos casos) en relación a un número de sujetos. Por ejemplo, inci-
dencia de cáncer de mama a 5 años 2% o, lo que es lo mismo, 2 por
cada 100 sujetos seguidos. A esto se lo denomina riesgo.
Como en los estudios de cohortes no todos los sujetos participan el
mismo tiempo durante el seguimiento, se puede calcular la incidencia
en relación al número de sujetos que participaron “en promedio” por
cada año de seguimiento. A esto se lo denomina tasa. En este caso:
tasa = 2 casos de cáncer de mama/100 personas/año.
La estimación del riesgo es útil cuando todos los sujetos completaron
el mismo tiempo de seguimiento; de lo contrario se utiliza como esti-
mación de eventos el cálculo de tasa de eventos.
En los estudios de cohortes analíticos, el objetivo es comparar el ries-
go o tasa de eventos entre sujetos expuestos y no expuestos. Para esto
se calcula la razón de riesgo o riesgo relativo (risk ratio-relative risk) o
la razón de tasa (rate ratio).
El cálculo es muy simple: se divide el riesgo o tasa de expuestos por el
riesgo o tasa en los no expuestos. Si el riesgo de cáncer de mama en
expuestos es del 5 % y del 2 % en los no expuestos, el riesgo relativo
será = 5/2 = 2,5. Esto se interpreta como que el riesgo de sufrir cán-
cer de mama en el grupo expuesto es 2,5 veces mayor que en el grupo
no expuesto.
El cálculo del riesgo relativo también es válido si la incidencia fue
medida como tasa:
El cálculo del riesgo relativo permite determinar si existe asociación
entre factor de exposición y evento.
Riesgo relativo: 2,5 /100 personas/año
Tasa de cáncer de mama en expuestos = 5 casos
100 personas año
Tasa de cáncer de mama en no expuestos = 2 casos
100 personas año
104 | R. Henquin

Conclusión
En esta primera sección se han desarrollado los diseños transversales y
de cohortes. Su comprensión es de suma utilidad para una mejor y
más profunda interpretación de los trabajos científicos. Su utilización
resulta atractiva para todos aquellos profesionales que deseen incor-
porar, a la práctica asistencial, la investigación clínica. En el próximop
número se desarrollarán los diseños caso-control y experimental.
Adquisición en la mutual de la Sociedad Argentina de Cardiología
Introducción a Epidemiología y Estadística representa una novedosa puerta de
entrada a una ciencia joven y en rápido crecimiento como es la epidemiología
clínica.Concebido para resultar accesible al lector sin experiencia previa en la mate-
ria,su contenido es a la vez amplio y ágil,con una cuidadosa selección de conceptos
de aplicación inmediata. Este libro viene a llenar un vacío en textos básicos en
lengua española y podrá dar fundamentos sólidos a estudiantes de ciencias biomédi-
cas y referencia a practicantes de áreas relacionadas con la Salud Pública

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