Factores de riesgo en medicina Definición Hablamos de riesgo cuando queremos expresar la posibilidad de un suceso indeseable. Generalmente no nos conformamos y procuramos cuantificar esa posibilidad en terminos de probabilidad. Cuando esta magnitud la expresamos en realación a un periodo de tiempo determinado, estamos definiendo una tasa de riesgo. Si centramos la atención en el ámbito de la medicina, estaremos hablando de riesgo de padecer una enfermedad, una complicación en el discurrir de nuestra salud o incluso de riesgo de morir. Esto, en términos de metodología de cálculo no es esencialmente diferente de un riesgo económico: riesgo de morosidad por ejemplo. Lo mismo podriamos decir para otras muchas áreas del conocimiento o de la vida. Pero soy médico, he trabajado en temas de riesgo y me centraré en lo que conozco. Herramientas y utilidad La epidemiología clínica se ha constituido en los últimos 50 años en una poderosa disciplina con fundamentos científicos progresivamente consistentes. Uno de los campos en que esta disciplina mas nos ha alumbrado ha sido en la investigación de los llamados factores de riesgo. Parece lógico que si queremos saber el riesgo que una persona tiene de padecer una enfermedad (por ejemplo un infarto), se investigue la correlación existente entre determinadas caracteristicas de esas personas (sexo, edad, peso, hábitos etc) y el hecho de que en ellas sobrevenga con mas o menos frecuencia el hecho indeseable. Cuando la estadística nos certifica que la asociación de esas caracteristicas con el suceso no es casual y que la presencia en un individuo de una o un conjunto de las mismas va asociada a una mayor incidencia de la enfermedad, es cuando podemos hablar con propiedad de que esas características constituyen unos factores de riesgo. En teoría, el conocimiento de los factores de riesgo de padecer una enfermedad nos posibilita para eliminar esos factores con el fín de prevenir el padecimiento. A todo el mundo se le alcanza, que algunos factores son mas fáciles de eliminar o modificar que otros. Así por ejemplo, la edad no podemos modificarla. Tampoco podemos modificar el sexo, pero sí podemos cambiar los habitos alimentarios por poner otro ejemplo. Aún en el supuesto de que en algunos casos tengamos una capacidad muy limitada para modificar esos factores, el conocimiento del riesgo es importante de cara a una información correcta a la persona implicada, a la cual le asite el derecho a estar bien informada. Por otra parte, si el riesgo que se contempla lo es en el marco de una intervención, la misma debe ser desaconsejada o incluso evitada si la relación riesgo-beneficio asi nos lo indica. Posibilidadess y dificultades La estadística aplicada a los estudios de observación (lease en el caso que nos ocupa estudios que observan la incidencia de un evento indeseable en relación a la presencia o ausencia de un hipotético factor de riesgo), ha evolucionado de manera notable, de la mano del extraordinario desarrollo de la informática, con programas que permiten cáculos en minutos que de otra manera comportarían horas o días, o bien una auténtica imposibilidad para personas no muy expertas en estadística, formulación matemática o conocimientos de cálculo avanzados. Ciertamente, los nuevos paquetes estadísticos, que ni siquieran precisan órdenes de programación y que pueden ser ejecutados con fáciles selecciones dentro de un menú, ponen a disposición casi doméstica el análisis de extensas bases de datos con resultados autenticamente profesionales. El problema reside en que si el personal implicado no es lo suficientemente experto, las conclusiones pueden ser peligrosamente sesgadas. En este sentido, la aplicación de "recetas de análisis estadístico" puede constituirse en una práctica ilusa e incluso irresponsable. Existe, incluso entre los profesionales, una obsesión (explicable) por encontrar los factores de riesgo que expliquen y predigan la aparición de un suceso, enfermedad o muerte mediante la definición de una escala que clasifique a los individuos de una manera inequívoca.

Esto no es fácil por diversas razones: 1. Buscamos factores de riesgo que muchas veces son desconocidos por lo que será dificil que sean objeto de estudio. 2. Tomadas una a una, determinadas asociaciones entre hipotético factor de riesgo y suceso pueden ser espúreas, producto de una asociación con el auténtico factor de riesgo. Ejemplo: Beber alcohol se relacionó en su momento con la incidencia del cancer de pulmón. Posteriormente se vió qu ello era debido a que las personas que fumaban más también bebían más. En este caso el beber es lo que los epidemiólogos llaman un factor de confusión. 3. Debido a esta probabilidad de confusión y a que los factores (genéticos, ambientales, hábitos etc) interactuan simultaneamente o secuencialmente sobre los individuos es necesario contemplar el todo en su conjunto con análisis multivariables que permitan eliminar los factores de confusión y asignar la implicación en terminos de probabilidad, para cada factor estudiado, generalmente en forma de razón de probabilidad ( del inglés OR: odds ratio). Así por ejemplo podriamos decir que las mujeres tienen el doble de probabilidad de contraer tal o cual enfermedad que las no mujeres (hombres). 4. Cuantos mas pacientes participen en un estudio, esto es cuando mayor sea la muestra (N) mas posibles factores de riesgo podrán ser investigados. Simplificando, digamos que por cada 10 pacientes podemos investigar un factor. No podemos, con pocos pacientes hacernos preguntas o pretender sacar conclusiones sobre muchos hipotéticos factores de riesgo. 5. Un factor de riesgo puede ser la consecuencia de otro factor de riesgo. Por ejemplo, la bronquitis crónica, posible factor de riesgo de una complicación postoperatoria, puede a su vez estar condicionada por el fumar. Si introducimos en el mismo análisis multivariable, fumar y bronquitis, la prueba estadística que no entiende de posibles secuencias causales puede achacar todo el protagonismo en la incidencia de la complicación a uno de los factores en detrimento del otro. Así pues, hay que intentar que los diferentes factores a testar no esten correlacionados entre si. Hay otras razones, pero digamos que estas son de las mas determinantes. Podemos facilmente intuir, que no nos servirá practicar una prueba de análisis multivariable con un conjunto de hipotéticos factores elegidos de manera indiscriminada. Los resultados podrían ser disparatados, a pesar de haber aplicado presuntamente la prueba correcta, por no cumplirse las codiciones para su aplicación. Consejos De lo anterior, podemos concluir a modo de resumen lo siguiente: 1. Es fundamental un abordaje conjunto entre clínicos y metodólogo-estadísticos a efectos de testar factores con un juicio clínico correcto (no se trata de pescar posibles hallazgos sorprendentes) y plantear los estudios con un tamaño muestral adecuado. 2. El hecho de no ser conveniente la introducción de factores que estén muy correlacionados, nos obliga a descartar alguno en beneficio de otros. En este punto, no hay que ser dogmáticos y la elección dependerá de la perspectiva de análisis. Así por ejemplo, será diferente si la perspectiva es "hábitos y riesgo de complicación postoperatoria" que si lo es "patologias asociadas y riesgo de complicación" o "genética y riesgo ". Así, sabiendo (es un supuesto) que el genoma pueda influir en la pulsión por fumar, el hábito tabáquico provocar una broncopatía y esta, condicionar una complicación postoperatoria, los tres son factores de un mismo riesgo pero la diferente perspectiva del estudio nos decantará por elegir uno u otro. 3. No existe una sola escala de riesgo, combinación de los diferentes factores de riesgo admitidos. El hecho de que en la literatura encontremos múltiples escalas para valorar la probabilidad de un suceso, puede deberse a algo tan inaceptable como una multitud de trabajos mal desarrollados pero tambien a algo tan aceptable como diferentes perspectivas desarrolladas que deben explicitrase antes de comunicar los resultados de un estudio. Para finalizar, es importante relativizar o desmitificar las escalas de riesgo en cuanto a su valor universal y eterno. Todas las que han sido elaboradas de manera correcta pueden ser de una enorme utilidad pero

dificilmente serán válidas para todos los escenarios y será necesario validarlas y adaptarlas a determinados contextos geográficos o temporales específicos.