Introducción
En las ciencias de la salud, un área importante de la investigación se dirige a establecer
y determinar el pronóstico de las enfermedades; es decir, a dar información sobre
los posibles sucesos o desenlaces esperados a consecuencia de una lesión. En particular,
asentar si existen intervenciones terapéuticas que disminuyan o eviten consecuencias
desagradables y, preferentemente, promuevan una supervivencia con calidad de vida.1
Para establecer pronósticos certeros, se necesita primero definir las condiciones
presentes al momento de su predicción, delimitar el desenlace a predecir (las cinco
D más adelante explicadas) y el tiempo que debe considerarse, el cual depende de la
velocidad de progresión de la enfermedad, si es aguda o crónica.
Aunque los estudios de pronóstico pueden estar disponibles para los investigadores
clínicos a través de información obtenida de registros o expedientes de pacientes,
una planeación y análisis inadecuados generarán resultados incorrectos, de ahí la
importancia de mostrar algunos conceptos básicos para la asertiva ejecución y análisis
de la validez de sus resultados.2,3 El presente artículo tiene como objetivos describir los propósitos de los diferentes
tipos de estudios pronóstico, así como los conceptos y estrategias metodológicos por
considerar para su investigación. En una revisión posterior mostraremos las estrategias
estadísticas para su análisis y presentación.
Estudios pronósticos
En la práctica clínica, el término pronóstico significa predicción y se refiere al
riesgo de resultados futuros de la salud en personas con una enfermedad determinada.
Con el término anterior en mente, pueden definirse los estudios pronósticos como la
investigación que estima el riesgo o probabilidad de resultados futuros (desenlaces)
en las personas con una enfermedad establecida en un momento determinado de su evolución.4 Los estudios pronósticos dan respuesta a preguntas frecuentes en la práctica clínica
como ¿cuáles pueden ser los desenlaces en un paciente con una determinada enfermedad?,
¿cuándo podrán ocurrir estos desenlaces?, ¿cuál o cuáles factores o condiciones pudieron
influir en desenlaces específicos? o ¿existen factores o marcadores que permitan predecir
las probabilidades de algún desenlace?4,5
Entre los propósitos principales de los estudios de pronóstico se incluyen describir
la historia natural o el curso clínico de las enfermedades, investigar las variables
o factores asociados a los distintos desenlaces de interés, construir escalas para
estimar las probabilidades individuales para desarrollar dichos desenlaces y establecer
las consecuencias de intervenciones posteriores a su implementación.2
Estudios pronóstico-exploratorios
Con los estudios pronóstico-exploratorios se pretende estudiar una enfermedad de la
que se conoce poco sobre su curso clínico y los factores relacionados con la recuperación,
agravamiento o muerte por la misma,6 por ejemplo, los primeros informes sobre las neumonías asociadas a COVID-19. Dependiendo
del propósito del estudio, se podrían enunciar dos tipos de estudios exploratorios.
-
Descriptivos: su finalidad es describir el curso y el desenlace de los pacientes con la enfermedad
de interés, la proporción de casos asintomáticos, leves o graves; el porcentaje de
enfermos recuperados, muertos o sobrevivientes con secuelas; y establecer los tiempos
a la presentación de complicaciones o a la recuperación.
-
De asociación: con base en experiencias previas con enfermedades semejantes, por conocimientos fisiopatológicos
o surgidos de avances tecnológicos o científicos, se busca identificar posibles factores
relacionados con una evolución favorable o la recuperación sin secuelas, o con evolución
desfavorable como la resolución con secuelas o fallecimiento (factores pronósticos),
por ejemplo, presencia de obesidad, enfermedades degenerativas, edades extremas, condiciones
agudas (como inmunocompromiso), entre otros. En especial se opta por este tipo de
estudios cuando no están claramente establecidas las variables importantes para predecir
un resultado en la población en cuestión.
Estudios pronóstico-explicativos
Posterior a encontrar algunos factores pronóstico asociados al resultado esperado,
quizá el interés se dirija a establecer mejor la asociación de alguno en particular.
Un estudio pronóstico explicativo se construye con la búsqueda de un factor (máximo
dos) de interés para determinar su impacto sobre un desenlace específico. El factor
por considerar idealmente debe cumplir con los siguientes criterios:
-
Ser un potencial determinante en el resultado (tener plausibilidad biológica) o un
marcador de alguna condición fisiopatológica asociada al desenlace.
-
Estar presente en más de 30 % de los pacientes, de lo contrario no tendrá impacto
en la clínica.
-
Estar disponible en los escenarios clínicos (costo, tiempo y acceso) o no será útil.
-
Una vez seleccionado el factor o marcador por estudiar, se necesita establecer si
este
será tomado en un solo momento (inicio del seguimiento) o en
diferentes tiempos. Es decir, es un factor estático no dependiente
del tiempo (por ejemplo, edad al inicio del seguimiento, el sexo,
enfermedad crónica o cirugía previa, etcétera) o uno cambiante o
dependiente del tiempo (por ejemplo, ingesta de alcohol o
medicamentos, fumar, etcétera). En la última situación, recomendamos
registrar los tiempos (fechas) de los cambios, lo cual facilitará el
análisis posterior de los resultados. De encontrarse una asociación
pronóstica del factor considerado, surgen varias posibilidades:
-
Si es un factor de agravamiento o asociado a muerte, su
eliminación reducirá esta posibilidad; si no es
eliminable, constituirá un marcador para acciones
paliativas.
-
Si es un factor de mejoría o recuperación y es
modificable, es decir, incorporable al paciente (por
ejemplo, dietas especiales), generará maniobras
terapéuticas. De no ser incorporables, serán marcadores
para red cir acciones o la angustia.
Estudios pronóstico-predictivos
Su objetivo es generar escalas para predecir la probabilidad de desenlaces específicos
(por
ejemplo, muerte). Las escalas son construidas con la incorporación de variables
medidas en los enfermos en momentos preestablecidos. Se busca encontrar la
combinación con el menor número de variables (parsimonia) que mejor prediga la
probabilidad del desenlace. Para lograr esto, las variables pueden ser
modificables en su escala de medición y su participación en el modelaje
estadístico puede ser también modificado (por ejemplo, como un exponente). La
utilidad de las escalas pronósticas es su predicción individual, que permite
informar al paciente o sus familiares sobre la evolución de la enfermedad.
Aspectos metodológicos en los estudios de pronóstico
Para comenzar, es importante mencionar el carácter cambiante de un pronóstico. La
probabilidad en un paciente de presentar un determinado desenlace puede incrementarse
o disminuir en presencia o desaparición de una o más condiciones en el entorno. Por
ello, todo estudio de pronóstico debe ser fijado en un tiempo predeterminado en el
curso de una enfermedad. A partir de ese instante, se establecen la frecuencia y el
momento en el cuál surgen los desenlaces de interés. Con esta premisa, el diseño por
excelencia de los estudios pronóstico son las cohortes.4,5
Un estudio de cohorte se define por la agregación de individuos con una condición
común (la enfermedad en cuestión), sin el desenlace de interés (por ejemplo, una falla
cardiaca) presente al momento de su integración y seguidos por un tiempo específico
para determinar quiénes desarrollan el o los desenlaces de interés.5,7 En la mayoría de las ocasiones, las cohortes son retrospectivas (información obtenida
de registros en expedientes) por su practicidad y fácil aplicación, pero son más confiables
las prospectivas (información obtenida durante la elaboración del estudio), porque
los desenlaces pueden ser evaluados con mayor confiabilidad; es decir, mediciones
planeadas y controladas en su ejecución.
En la planeación de un estudio pronóstico es fundamental establecer cuatro componentes
esenciales: momento de inicio de la cohorte, el o los desenlaces de interés, el tiempo
de seguimiento y los posibles factores relacionados con el pronóstico.5
Una vez establecida la enfermedad por estudiar, el primer paso en el diseño de un
estudio pronóstico es definir claramente el momento de la enfermedad a partir de cual
se predecirán sus consecuencias; este momento se denomina “tiempo cero o de inicio
de cohorte”. Todos los pacientes deben encontrarse en el mismo momento de la evolución
clínica, por ejemplo, inicio de la sintomatología, al momento de la confirmación diagnóstica,
al inicio del tratamiento, posterior a la conclusión de primer esquema terapéutico,
entre otros.2,8
El siguiente componente corresponde a determinar el o los desenlaces de interés. Aunque
estos pueden ser numerosos, es factible clasificarlos en cinco tipos (en inglés, 5 Ds)9
-
Defunción (death), la cual puede deberse directamente a la enfermedad o a cualquier causa.
-
Enfermedades asociadas (disease) o complicaciones inherentes a la no resolución de la enfermedad, o como consecuencia
directa del tratamiento.
-
Discapacidad (disability) consecuente a secuelas por pérdida de órganos o disfuncionalidad de estos posterior
a la resolución de la enfermedad.
-
Disgusto (discomfort) o inconformidad que afecte la calidad de vida.
-
Angustias (distress) o preocupaciones por el impacto económico.
En un estudio es factible analizar más de uno, porque un pronóstico favorable para
un desenlace pudiera no ser igual para otro. Sin embargo, cada desenlace requerirá
un análisis por separado.10 La selección del o los desenlaces puede determinarse a partir de lo siguiente:
-
La trascendencia de este. En general, el pronóstico más evaluado es la letalidad de
una enfermedad, pero las otras opciones se convierten en importantes ante una condición
no fatal.
-
La información previa, quizá el pronóstico sobre la letalidad, complicaciones o secuelas,
ya haya sido suficientemente determinado, pero existe escasa evidencia
sobre el impacto en la calidad de vida.
Independientemente del desenlace seleccionado, es necesario definirlo operacionalmente
con un
método objetivo y confiable.4,10
El tercer componente es el tiempo de seguimiento, el cual debe ser acorde a las expectativas
de la frecuencia de aparición del desenlace que se pretende analizar: si es muy corto,
el desenlace pudiera no evidenciarse; pero si es muy prolongado, pudiera perderse
su relación con la enfermedad. En enfermedades agudas, el seguimiento en general será
en días o meses; pero en crónicas se espera en años o décadas.
El último componente por considerar en un estudio de pronóstico es la definición del
o los factores que se desean asociar al desenlace. Los factores pronósticos de preferencia
deben cumplir con los siguientes criterios5,11
-
Ser potencialmente determinantes para el resultado (plausibilidad biológica).
-
Su determinación debe ser accesible a en el tiempo, costo o requerimientos.
-
No ser redundantes en la información.
-
Estar medidos con métodos confiables y reproducibles.
-
Ser medibles con escalas cuantitativas, de preferencia.
Una vez establecido el o los factores pronósticos por estudiar, se buscan sus “factores
pronósticos de confusión”. Un factor confusor es aquel causal del desenlace y asociado
(causal o no) al factor pronóstico, siempre y cuando no sea un componente en la vía
de su efecto.6 Al igual que para establecer el o los factores pronósticos de estudio, sugerimos
analizar los más importantes, porque a mayor número de factores de confusión, mayor
número de participantes en el estudio.
Diseños metodológicos
Como se mencionó previamente, los estudios de cohorte son los mejores para evaluar
pronósticos. En general, las cohortes pueden ser definidas como abiertas y cerradas.
Las primeras son más frecuentemente empleadas en estudios retrospectivos y la
segunda, en prospectivos. La Figura 1
esquematiza la construcción de una cohorte abierta. En su ensamble se consideran
todos los pacientes que cumplieron los criterios de selección durante un periodo
(periodo devengado). Es conveniente realizar el corte a un tiempo mínimo de
seguimiento, para asegurar la presentación del desenlace de interés. Todos los
pacientes son seguidos o evaluados hasta una fecha de culminación del estudio
(tiempo seguimiento o serial time) o cuando sucede el desenlace de
interés. Como se muestra en la figura, los participantes pueden aportar tiempos
diferentes de seguimiento. El supuesto teórico es la continuidad en los riesgos
en
todo el tiempo de seguimiento, situación no siempre válida.5,6
Figura 1
Esquema de una cohorte abierta. Cada línea horizontal representa el seguimiento de
un
paciente individual. El círculo amarillo indican presencia del desenlace
y los morados, término del seguimiento sin el desenlace
esperado.

En la Figura 2 se esquematiza una cohorte cerrada al
tiempo de seguimiento. Estas cohortes son diseñadas para dar seguimiento a los
pacientes por periodos de tiempo predeterminados, por ejemplo, una semana, seis
meses, tres años. El tiempo prefijado es determinado por la enfermedad en cuanto
a
las expectativas de presentación del o los desenlaces de interés.
Figura 2
Esquema de una cohorte cerrada. Cada línea horizontal representa el seguimiento de
un paciente. El círculo amarillo indica presencia del desenlace y los círculos morados,
tér- mino del seguimiento sin el desenlace esperado.

En ambos tipos de cohorte, idealmente los pacientes son seguidos hasta que se presenta
el
desenlace de interés (puntos negros) o se llegue a fecha de terminación del estudio,
pero no es infrecuente que algunos se pierdan o abandonen
(withdrawals) antes de estos dos acontecimientos. El
inconveniente de estas pérdidas es que no se podrá determinar si estos pacientes
desarrollaron el evento o desenlace de interés, fenómeno denominado “información
censurada o censura”.
En la Figura 3 se muestran cinco escenarios distintos de término individual de un seguimiento.12 Un paciente fue ingresado en el tiempo acordado y durante su seguimiento presentó
el desenlace. Aquí no existe censura porque no hay duda de la presencia y momento
del desenlace. Otro paciente fue ingresado en el tiempo cero predeterminado y hasta
el término del estudio continuó sin presentar el desenlace (“sin evento durante el
estudio”), razón por la cual no es posible definir si después lo presentará, por ello,
es definido como censurado a la derecha por fin del estudio. Otro paciente entró al
seguimiento, pero se retiró antes de culminar el tiempo estipulado (cohorte cerrada)
sin presentar el desenlace, es decir, su retiro fue prematuro.
Figura 3
Ejemplos de un seguimiento individual. Cada línea horizontal repre- senta el seguimiento
de un paciente . La fleche indica presencia del desenlace, el rombo señala el término
del seguimiento sin la ocurrencia del desenlace esperado.

Nuevamente estamos ante una censura a la derecha, dado que no hay certeza de permanecer
sin el
desenlace en el tiempo previamente estipulado. Un tipo de censura o falta de
información particular se muestra en otro caso. En este ejemplo, la línea
discontinua representa que no se sabe con precisión cuándo aconteció el desenlace,
solo que se presentó en el periodo de tiempo señalado. Esta censura, denominada
“intermedia”, sucede en seguimientos en los que la vigilancia se hace en periodos
y
no de forma continua, o cuando no se tiene un registro del momento del evento
(por
ejemplo, fecha de defunción). Finalmente, en cohortes abiertas, algunos estudios
incluyen pacientes con tiempos cero iniciados antes de comenzar el estudio; si
la
información es correcta de este tiempo, se dice que hay una censura (falta de
información) sobre el momento de inicio en el paciente. Lo más recomendable es
no
incluirlos.
Tanto para los estudios de pronóstico-exploratorios como para los estudios de pronóstico-explicativos
existen dos modelos muy útiles para determinar y evaluar factores pronósticos.13
Modelo caso-cohorte
Asumamos que deseamos establecer si la condición de ser asmático (factor pronóstico
de interés) influye en la mortalidad hospitalaria temprana (30 días) asociada a COVID-19
(modelo explicativo). El impacto pronóstico de ser asmático en la mortalidad será
establecido al ingreso a urgencias (momento de inicio de un seguimiento); solo se
analizará en ese momento dada su condición perenne.
Como se muestra en la Figura 4, como factores
pronósticos confusores para la posible asociación se establecen en este instante
la edad, el sexo, tener hipertensión pulmonar (HP) y la severidad del episodio
de COVID-19 al ingreso. Tener diabetes mellitus pudiera influir en la
mortalidad, situación cierta, pero al momento no se ha establecido su asociación
con el asma, por lo tanto no se consideraría como un factor confusor.
Nuevamente, podrían incluirse más confusores potenciales, pero debe recordarse
su impacto en el incremento de la población requerida para el estudio. Como se
muestra en la figura, el seguimiento de los pacientes de interés es la
supervivencia a 30 días.
Figura 4
Esquema de un diseño caso-coherte. Los números señalan los pacientes con el desenlace
que finalmente formaran el grupo de casos. Los controles son supervivientes (todos
o un grupo aleatorio) al final del studio.

En este modelo, los casos son obtenidos de las defunciones (desenlace de interés)
acontecidas durante el tiempo de seguimiento, sin considerar el momento cuando este
sucedió. Los controles serán los supervivientes a los 30 días posteriores al ingreso.
De cada grupo se determina la proporción de pacientes con asma (información basal).
Si existe mayor proporción en el grupo fallecido contra los supervivientes, independientemente
de las otras condiciones, se concluye que “padecer asma es un riesgo pronóstico para
fallecer”. Debido a que los controles son obtenidos de la misma cohorte, este modelo
recibe el nombre de caso-cohorte.
Para un estudio pronóstico-exploratorio se incluyen todos los factores presentes al
inicio del seguimiento. Al final, solo aquellos con diferencia en sus proporciones
entre los grupos se considerarán de pronóstico, tanto favorable como desfavorable.
Modelo caso-control anidado en una cohorte
En este modelo, el objetivo principal es conocer el impacto de padecer asma (factor
de interés) en la situación crítica cercana a los decesos (modelo pronóstico-explicativo).
Los casos son obtenidos en el momento en que un paciente muere y su o sus controles
son seleccionados entre los individuos con el “mismo” tiempo de seguimiento, pero
aún sobreviven (Figura 5, líneas verticales). Los confusores ahora son condiciones presentadas por el paciente
al momento de su deceso, es decir, situaciones o confusores cambiantes, tales como
intubación, presencia neumonía, plaquetopenia, choque u otros factores, los cuales
también se indagarán en los controles.
Figura 5
Esquema de un diseño caso-control anidado en una cohorte. Los casos son señalados
con números, acontecidos en diferentes momentos. Los controles serán los supervivientes
(uno o más) hasta el momento de aparecer un caso (líneas verticales).

Puede escogerse uno o más controles por caso y la selección puede ser aleatoria o
pareada por algunos confusores, según los objetivos del estudio. En un diseño pronóstico-exploratorio
nuevamente se incluyen todas las condiciones de interés.
El primer modelo caso-cohorte se recomienda para factores no dependientes del tiempo
o perennes desde el inicio, porque permite estimar el impacto de un factor en el tiempo
al evento (velocidad de presentación de la complicación); el segundo modelo es más
útil para eventos tiempo-dependientes, cambiantes y controlados por el tiempo al evento.
Diseños para estudios pronóstico-predictivos
Para este tipo de estudios es necesario considerar la necesidad de generar dos muestras
de
pacientes. La primera tendrá como propósito la construcción de la escala y la
segunda, la validación de la escala. Ambos grupos deben provenir de la misma
población y criterios de selección. Idealmente, los pacientes deben ser incluidos
aleatoriamente para ser parte de cualquiera de las dos muestras. El número de
participantes por muestra puede ser el mismo, pero es aceptado usar un número
menor
para la validación, siempre y cuando no sea menor a 50 % del obtenido para la
muestra derivativa.5,11 Se debe clarificar cuál es el desenlace por predecir y a
qué tiempo. Los factores para estudiar pueden ser amplios (datos clínicos,
resultados de laboratorio, de imagen, tratamientos, subescalas, etcétera), pero
la
escala tendrá mayor potencialidad de uso entre menor sea su número. Para cada
propósito pronóstico (exploratorio, explicativo y predictivo), el modelaje
estadístico será distinto y dependerá de las escalas de medición. En un próximo
artículo se presentarán las estrategias de modelaje estadístico, sus indicaciones
y
métodos para su informe.
Conclusiones
Los estudios pronósticos permiten establecer posibles desenlaces de las enfermedades,
la investigación sobre ellos puede ser descriptiva, asociación pronóstica con factores
de interés o para construir herramientas de predicción. El diseño más adecuado para
su análisis es el estudio de cohortes, en el cual es fundamental establecer el tiempo
de inicio, el periodo de seguimiento y el o los desenlaces de interés.