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La variable tiempo en estudios epidemiológicos
La medición de eventos en salud respecto del tiempo en que ellos ocurren es un elemento vital para el análisis epidemiológico.

Caben dos opciones generales para establecer las observaciones epidemiológicas en el contexto del tiempo:

1. Observaciones que asumen que el tiempo se detiene, y se establece el nìmero de casos que tienen la condición en estudio en un momento dado,
2. Observaciones que toman en cuenta la dinámica en la que aparecen en el tiempo los casos de interés (hacia delante) o el tiempo transcurridos desde que ocurrieron (hacia atrás).

En un sentido simple, se podría decir que la variable tiempo (temporal) puede ordenarse en los siguientes ejes:

El sentido de la observación epidemiológica tiene siempre en cuenta la intención de establecer algìn nivel de asociación entre un evento (variable dependiente o consecuencia) y un factor que pudiera explicarlo (variable independiente o eventual factor causal).

En consecuencia, si se evalìa en una perspectiva temporal la relación entre tabaquismo (variable independiente) y cáncer del pulmón (variable dependiente), las observaciones respecto de ambas variables pueden ordenarse de la siguiente manera:

Mediciones en el eje transversal
La medición de una enfermedad puede efectuarse transversalmente en una población, asumiendo que la medición se efectuará con la intención de medir el nìmero existente de casos, independientemente cuando éstos se hayan iniciado.

Consideremos la medición de una variable dependiente como diabetes mellitus y una variable independiente como el Indice de Masa Corporal (IMC) en una población finita de tamaño N. La medición de la frecuencia en un punto definido en el tiempo corresponderá a la prevalencia de la enfermedad en la población

La prevalencia P resultante corresponderá a:

P = N/Población

En ella estarán contenidos tanto casos nuevos como antiguos de enfermedad. El eje de medición en el tiempo empleado es el transversal (cross sectional). Esta forma de medición permite dimensionar con relativa rapidez un problema de salud pero no permite establecer mayores consideraciones respecto de atribuciones de causalidad respecto de la variable independiente (IMC) evaluada.
La razón de ello es que la medición de la variable dependiente es simultánea con la medición de la variable independiente IMC.

En este caso no es posible aseverar que el valor del IMC actual haya estado presente antes del inicio de la diabetes mellitus.

Podríamos encontrar paradójicamente que una proporción alta de diabéticos tiene IMC bajo, lo que no concuerda con la demostrada asociación entre diabetes y obesidad (IMC alto).

Este hallazgo podría ser explicado por el hecho de que gran parte de los diabéticos detectados en el estudio transversal tuvieran ya diagnosticada su diabetes y hayan controlado su peso (y su IMC) como consecuencia de su tratamiento.

Observaciones en el eje longitudinal
El eje longitudinal permite ordenar la observación en un sentido prospectivo, a partir de un tiempo base de observación (tiempo cero). Por ejemplo, si se toma como tiempo base el tiempo presente del esquema, los casos nuevos de una condición que aparezcan en la población evaluada corresponderán a los casos "incidentes".

Casos Incidentes = (T0 - T+1)

Si consideramos el seguimiento prospectivo de personas con hábito de fumar y la determinación de los nuevos casos de cáncer del pulmón que aparecen en el periodo de seguimiento es posible calcular:

Tasa Incidencia = Casos nuevos en el periodo (T0 - T+1)
                          Población expuesta

Siempre situados en el eje longitudinal, si la observación plantea identificar el nìmero de casos ocurridos en el pasado hasta el presente ( ( T -1 hasta T0)), estaremos obteniendo una visión retrospectiva de los casos detectados. Si desconocemos el momento exacto en que estos casos aparecieron, será imposible conocer la incidencia de la enfermedad (puesto que ignoramos cuando aparecieron los "nuevos" casos de enfermedad).

Prospectivo y retrospectivo
Con frecuencia se usa el término "estudio longitudinal" para referirse a estudios de seguimiento o estudios prospectivos. Se puede observar que el eje longitudinal puede aceptar tanto mediciones prospectivas (desde un tiempo cero en adelante)como retrospectivas (desde un tiempo cero hacia el pasado).

En consecuencia si debemos referirnos a un estudio de seguimiento, lo correcto es referirse a él como un estudio longitudinal prospectivo.

Variables dependientes e independiente y sentido de la observación
Normalmente las observaciones prospectivas se realizan considerando el nìmero de casos nuevos de enfermedad que aparecen en el tiempo en personas expuestas a un determinado factor.
Si la observación se inicia con personas sanas y transcurrido un determinado periodo de tiempo se tiene un nìmero N de personas con enfermedad podemos:
- Aseverar que la exposición precede al efecto observado
- Calcular una tasa de incidencia (nuevos casos de enfermedad) en personas enfermas.

En este caso, la observación de la variable independiente (exposición) es retrospectiva. A diferencia del caso anterior (prospectivo) no se puede aseverar categóricamente el momento ni las características de la exposición. El análisis se inicia desde el efecto (enfermedad) y explora en el pasado (retrospectivamente) la exposición.

El concepto de análisis no concurrente en el tiempo (prospectivo, no concurrente)
¿Es posible calcular tasas de incidencia a partir de información de tiempos ya pasados?. Por ejemplo, ¿es posible conocer hoy cuál fue la tasa de incidencia de leucemia linfática aguda en los primeros dos años posteriores a la explosión de la bomba atómica en Japón?. La respuesta es afirmativa; es posible realizar dicho cálculo. Este tipo de análisis es propio de los estudios de cohorte históricas, y se basan en la reconstrucción de datos de personas en épocas ya pasadas. El uso de la información puede estar sujeto sin embargo a limitaciones éticas respecto de la privacidad de la información.
Requisitos en este caso:

1. Conocer detalladamente la población existente antes de la explosión en la zona afectada

2. Conocer los nuevos casos de leucemia linfática aguda ocurridos en la zona afectada a partir de la explosión y en los dos años posteriores.

Con datos modificado de Bizzozero et al ( NEJM, 1966), se presentan las tasa de incidencia de leucemia linfática crónica entre sobrevivientes a la explosión para diferentes periodos (En este caso las tasas de incidencia de esta tabla fueron calculadas después del año 1966)

Tasa media anual de leucemia por 100.000 habitantes en la muestra del estudio

	AÑO DEL COMIENZO DE LA LEUCEMIA
Tipo de leucemia	1946-1949		1950-1954		1955-1959		1960-1964
	Casos	Tasa	Casos	Tasa	Casos	Tasa	Casos	Tasa
Aguda	1	2,07	17	28,21	15	26,24	5	9,24
Crónica	2	4,15	12	19,91	6	10,5	3	9,54
Total	3	6,22	29	48,12	21	36,74	8	14,78

En este análisis, el investigador se traslada hacia el pasado y simula una observación longitudinal prospectiva, en este caso, desde 1945 en adelante. Luego, se obtienen tasas de incidencia (casos nuevos de enfermedad) en población expuesta a radiación mediante una observación prospectiva "no concurrente" en el tiempo (en tiempo pasado).

Web Gabriel Rada. Revisado 2007 Tomás Merino

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