Estudios de cohorte

1 · Definición

Un estudio de cohorte parte de un grupo de personas sin el resultado, las clasifica según estén expuestas o no a un factor, y las sigue en el tiempo para ver en cuál grupo aparece más el resultado.

La palabra viene del latín cohors, la unidad del ejército romano: un grupo que marcha junto. En estadística, un grupo que atraviesa junto un período.

2 · Cómo funciona

        Expuestos ──────► ¿aparece el resultado?
       /
Cohorte
       \
        No expuestos ───► ¿aparece el resultado?

        │                   │
      inicio            seguimiento

Se arranca con personas que todavía no tienen el resultado. Esa condición es esencial: si alguien ya lo tiene al inicio, no puede aportar información sobre casos nuevos.

3 · Prospectiva y retrospectiva

Prospectiva. Se define la cohorte hoy y se la sigue hacia adelante. Es la versión canónica: el investigador decide qué medir y cómo. Cuesta años.

Retrospectiva (o histórica). Se define la cohorte en un momento del pasado usando registros ya existentes —historias clínicas, legajos, padrones— y se sigue hacia adelante hasta el presente.

La segunda es mucho más barata y es la única viable en una tesis. Su límite: uno mide lo que otro registró, con las definiciones y la calidad que haya tenido ese registro.

Una distinción más, que cambia el cálculo: la cohorte puede ser fija —un grupo definido al inicio que no admite nuevas incorporaciones— o dinámica, donde la gente entra y sale, como los afiliados de una obra social o los empleados de una empresa. En la dinámica, cada persona aporta un período de seguimiento distinto, y eso obliga a medir de otra manera.

4 · Qué se calcula

Como se parte de expuestos y no expuestos y se observa quién desarrolla el resultado, la cohorte permite calcular incidencia en cada grupo:

$$\text{Incidencia} = \frac{\text{casos nuevos}}{\text{personas en riesgo al inicio}}$$

Y de ahí el riesgo relativo:

$$RR = \frac{\text{incidencia en expuestos}}{\text{incidencia en no expuestos}}$$

Un $RR = 2$ significa que el resultado aparece el doble de veces entre los expuestos. Un $RR = 1$, que no hay diferencia.

Esa es la ventaja técnica frente a casos y controles: ahí no se puede calcular incidencia, y por eso tampoco riesgo relativo.

Cuando el seguimiento no dura lo mismo para todos —que es lo habitual— el denominador no puede ser la cantidad de personas: hay que contar cuánto tiempo estuvo cada una en riesgo. La unidad es la persona-tiempo:

$$\text{tasa} = \frac{\text{casos nuevos}}{\text{personas-año de seguimiento}}$$

Cien personas seguidas un año y cincuenta seguidas dos años aportan los mismos 100 personas-año. Así, quien abandona a los tres meses cuenta por el tiempo que efectivamente estuvo, en vez de contarse entero o descartarse.

5 · Ventajas y límites

Ventajas

• Establece la secuencia temporal: la exposición se midió antes.
• Permite estudiar varios resultados de una misma exposición.
• Calcula incidencia y riesgo directamente.
• Sirve para exposiciones raras, si se elige bien la cohorte.

Límites

• Caro y lento en su versión prospectiva.
• Ineficiente para resultados poco frecuentes: si el evento aparece en 1 de cada 10.000 personas, hacen falta muestras enormes.
• Pérdida de seguimiento, que es su amenaza principal. Y quienes abandonan rara vez son un subconjunto al azar.
• Confusión: aunque el orden temporal esté resuelto, expuestos y no expuestos pueden diferir en muchas otras cosas.

6 · Los sesgos propios de este diseño

Además de la confusión, que comparte con todos los observacionales, la cohorte tiene tres amenazas características:

Pérdida de seguimiento diferencial. Si abandonan más los expuestos que empeoran, el grupo expuesto termina pareciendo más sano de lo que es.

Efecto del trabajador sano. Cuando la cohorte se define por una ocupación, sus integrantes están en mejores condiciones que la población general por el solo hecho de estar trabajando. Comparar una cohorte de obreros expuestos a una sustancia contra “la población” suele mostrar menos mortalidad, y eso no dice nada sobre la sustancia: dice que quien está enfermo no está en la planta.

Tiempo inmortal. Es el más difícil de ver y el más frecuente en cohortes retrospectivas armadas con registros. Ocurre cuando alguien queda clasificado como “expuesto” por algo que recién sucede después del inicio del seguimiento —por ejemplo, haber recibido un tratamiento durante el año—, de modo que, por construcción, tuvo que sobrevivir hasta ese momento para entrar en ese grupo. Ese tiempo de supervivencia garantizada infla artificialmente los resultados del grupo expuesto.

7 · Cómo se analiza

Situación	Medida	Herramienta
Seguimiento igual para todos, resultado sí/no	Riesgo e incidencia acumulada	Riesgo relativo
Seguimiento desigual	Tasa por persona-tiempo	Razón de tasas
Interesa cuándo ocurre el evento	Tiempo hasta el evento	Kaplan-Meier y supervivencia
Hay que ajustar por otras variables	Efecto ajustado	Modelos de regresión

La tercera fila es la que distingue a una cohorte bien analizada: cuando el seguimiento es largo, no da lo mismo que un evento ocurra al mes o a los cinco años, y el análisis de supervivencia usa esa información en lugar de tirarla.

8 · Errores frecuentes

• Incluir personas que ya tienen el resultado al inicio. Rompe el diseño: no se puede medir la aparición de algo que ya estaba.
• Usar personas en vez de personas-tiempo con seguimientos desiguales. Cuenta igual a quien estuvo cinco años y a quien estuvo tres meses.
• Clasificar la exposición con información posterior al inicio. Es el sesgo de tiempo inmortal, y suele producir efectos protectores que no existen.
• No declarar la pérdida de seguimiento. Cuántos se perdieron, y si se parecían a los que siguieron, es información metodológica obligatoria.
• Informar solo el riesgo relativo. Sin la diferencia absoluta, un RR de 2 no dice si el problema afecta a uno de cada diez o a uno de cada diez mil.
• Confundirla con casos y controles. La cohorte va de la exposición al resultado; casos y controles, al revés.
• Calcular odds ratio cuando se puede calcular riesgo relativo. En una cohorte corresponde el RR, que es más directo de interpretar.
• Creer que resuelve la confusión. Resuelve el orden temporal. La confusión por terceras variables sigue, y hay que controlarla en el análisis.
• Elegir mal el grupo no expuesto. Si difiere del expuesto en algo más que la exposición, la comparación no es válida.

@misc{estadistica_ar_estudios_de_cohorte,
  author       = {Montivero, Jorge Luis},
  title        = {{Estudios de cohorte}},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://estadistica.ar/conceptos/estudios-de-cohorte}},
  note         = {estadistica.ar. Consultado el \today},
  urldate      = {2026-09-18}
}