métodos estadísticos en el trasplante renal - Roche Trasplantes

CURVAS DE VIDA Y SUPERVIVENCIAHemos visto previamente que un estudio ideal de cohorte, consta de una muestra biendefinida de individuos representativos de la población en estudio. Sin embargo, las poblacionesde enfermos son heterogéneas, es decir, están compuestas por individuos dedistintas edades, sexo, raza y grados de comorbilidad, factores diversos que condicionanel pronóstico. Por tanto, existe una cierta contradicción entre que una cohorte seahomogénea y, al tiempo, que sea representativa de la población de enfermos de la queprocede (19).Esta complejidad es especialmente cierta en las poblaciones que se encuentran entratamiento substitutivo por insuficiencia renal terminal, compuestas por individuosportadores de variados factores pronósticos (edad, etiología, presencia de nefropatíadiabética, comorbilidad, etc.), tratados secuencialmente con distintas formas de tratamiento(hemodiálisis, diálisis peritoneal, trasplante renal, etc.), durante tiempos diferentes(20-24).La forma de enfrentar este problema de la heterogeneidad constitutiva de las poblaciones,depende de los objetivos que pretendamos con el estudio de supervivencia:• Si lo que queremos es analizar causalidad, por ejemplo si un determinado fármacomejora la supervivencia, debemos seleccionar desde la población general, individuosque constituyan grupos homogéneos y muy semejantes entre sí, aunque lacohorte resultante tenga diferencias notables con la población diana.Este tipo homogéneo de cohorte sólo puede conseguirse en estudios prospectivosen los que el inicio del estudio, la selección de la población en riesgo y la clasificaciónde los individuos, según su nivel de exposición al factor pronóstico, se hacepreviamente a que se produzca el resultado de interés, que aparecerá en el futuro.Es la estrategia que se utiliza cuando se diseña un ensayo clínico con el que queremosestudiar la influencia de una terapéutica sobre la producción de los eventos deinterés (muerte, complicaciones, rechazo etc.) comparándola con otra(s) y/o con unplacebo.Para minimizar la presencia de sesgos es fundamental que el diseño consiga, enlos distintos grupos, muestras de población muy parecidas entre sí, lo que se realizaextremando los criterios de inclusión-exclusión y utilizando las técnicas de aleatorización.Por otra parte, debe asegurarse que, salvo el tratamiento en evaluación,los grupos sean tratados de igual modo, para lo que se usan las técnicas de enmascaramientoo de ciego. Cuanto más estrictos y mejor definidos sean estos procesos,más homogéneas serán las cohortes estudiadas y menor la probabilidad deque ocurran sesgos.Sin embargo, aunque la aleatorización rigurosa hace muy probable la semejanzade los grupos, con relación a las variables de confusión, ésta no la garantiza. Unejemplo de esta situación se produjo en el estudio internacional del tratamiento delas glomerulonefritis en la infancia, que investigaba el tratamiento con prednisona109