7 Capítulo 7 — Elegir un diseño de estudio

Epidemiología aplicada en acuicultura — Parte III: La caja de herramientas del investigador

Dónde encaja esto — Anticipar (prevención primordial/primaria). Antes de anticipar el riesgo hay que reunir evidencia de la forma correcta. El diseño que elijas decide qué medida de asociación (Capítulo 5) puedes calcular, cuán fuerte es la evidencia y cuánto cuesta.

7.1 Panorama

La misma pregunta —“¿el agua de río causa BKD?”— puede estudiarse de varias formas, y la elección no es cosmética: determina si puedes medir riesgo, si puedes establecer el orden temporal y cuántos peces (y cuánto dinero) necesitas. Este capítulo mapea los principales diseños observacionales, lo que cada uno puede y no puede entregar, y cómo elegir. Sin datos nuevos: razonamos con las operaciones que ya conoces y una breve simulación sobre la cohorte de BKD del Capítulo 5.

7.2 7.1 Descriptivos vs. analíticos

Los estudios descriptivos (reportes de caso, series de casos, encuestas) caracterizan la enfermedad por animal, lugar y tiempo y generan hipótesis. Los estudios analíticos ponen a prueba una hipótesis comparando grupos, y vienen en tres formas de caballo de batalla, distinguidas por dónde empiezas.

7.3 7.2 Los tres diseños de caballo de batalla

7.3.1 Transversal

Una foto: mide exposición y desenlace al mismo tiempo en una muestra de la población. Barato y rápido, y la fuente natural de prevalencia. Su debilidad es la temporalidad —ves exposición y enfermedad juntas y normalmente no puedes saber qué vino primero—, así que es más fuerte para exposiciones estables (fuente de agua, especie) y débil para afirmaciones causales.

7.3.2 Cohorte

Parte de la exposición: sigue a grupos expuestos y no expuestos hacia adelante y cuenta casos nuevos. Es el único diseño observacional que mide incidencia y riesgo relativo directamente, y respeta el orden temporal. El estudio nacional de SRS es una cohorte —1.546 ciclos de producción seguidos por mortalidad semanal (Diethelm-Varela et al., 2025)—. Potentes pero costosas, e ineficientes para enfermedades raras.

7.3.3 Casos y controles

Parte del desenlace: toma un grupo de casos y un grupo comparable de controles, y mira hacia atrás sus exposiciones. No puedes calcular riesgo (tú elegiste cuántos casos incluir), así que la medida es la razón de odds. Extremadamente eficiente para enfermedades raras y brotes rápidos —y una buena muestra recupera la respuesta de la cohorte—. Desde la población de BKD del Capítulo 5, tomando todos los casos más 4.000 controles al azar:

# OR de una muestra de casos y controles de la población de BKD
case_control_OR   # 2.38   -- la OR de la cohorte fue 2.41, RR 2.25

Casi la misma OR, con una fracción de los controles. El riesgo es el sesgo de selección y de exposición: los controles deben provenir de la misma población que produjo los casos.

7.4 7.3 Diseños grupales e híbridos

Los estudios ecológicos usan grupos, no individuos, como unidad —p. ej. correlacionar uso de antimicrobianos con mortalidad por SRS entre 58 vecindarios (Montt et al., en prensa)—. Baratos y buenos para motores a escala de política, pero propensos a la falacia ecológica.
Casos y controles anidados extraen casos y controles de dentro de una cohorte existente.
Caso-cruzado usa cada caso como su propio control en un tiempo anterior —útil para gatillantes transitorios (¿un baño de desparasitación precedió al inicio del SRS?)—.
Diseños de panel / transversales repetidos siguen poblaciones en el tiempo, como los sistemas de vigilancia (Capítulo 12).

7.5 7.4 Elegir — una guía rápida

Diseño	Parte de	Medida	Mejor para	Debilidad principal
Transversal	foto de la población	prevalencia, OR	carga rápida y exposiciones estables	sin orden temporal
Cohorte	exposición	incidencia, RR	evidencia causal fuerte, desenlaces comunes	costo; mala para enf. rara
Casos y controles	desenlace	OR	enf. rara, brotes, rapidez	sesgo de selección y exposición
Ecológico	grupos	correlación	motores a escala de política	falacia ecológica

7.6 7.5 Interpretación en el centro de cultivo

El diseño es donde se gana o se pierde el rigor —ningún análisis rescata una muestra sesgada—. Para el trabajo de Anticipar, la secuencia práctica suele ser: una encuesta transversal para dimensionar el problema, una cohorte o casos y controles anidados para precisar los motores, y análisis ecológico para ver cómo se expresan a escala de vecindario.

7.7 7.6 Ejercicios

Inténtalo tú (7.1). Para cada pregunta, nombra el diseño más apropiado y la medida que produce: (a) “¿Qué fracción de nuestros estanques porta Streptococcus ahora?” (b) “¿Las jaulas vacunadas tienen menor mortalidad por SRS en el ciclo?” (c) “¿Qué distinguió a los tres estanques que colapsaron con AHPND de los que no?”

7.2 Explica por qué un estudio de casos y controles no puede reportar un riesgo relativo, y qué reporta en su lugar.

7.3 Un colega halla que los vecindarios con mayor uso de antimicrobianos tienen mayor mortalidad por SRS, y concluye que los antibióticos causan SRS. Nombra la falacia y explícala.

7.4 Debes investigar un síndrome raro y de muerte rápida que afecta a un puñado de jaulas. ¿Qué diseño, y por qué una cohorte sería poco práctica?

7.8 Resumen y qué sigue

El diseño decide la medida: cohorte → RR/incidencia; casos y controles → OR; transversal → prevalencia.
La cohorte da la evidencia observacional más fuerte pero es costosa; casos y controles es eficiente para enfermedad rara o rápida; transversal es una foto rápida sin orden temporal.
Los diseños ecológicos responden preguntas a escala de política pero arriesgan la falacia ecológica.

En el Capítulo 8 — ¿Cuántos peces debo muestrear? hacemos ejecutables estos diseños.

7.9 Referencias y lecturas

Dohoo I, Martin W, Stryhn H. Veterinary Epidemiologic Research. 2.ª ed. VER Inc.; 2009.
Diethelm-Varela B, et al., Mardones FO. Epidemiología del SRS. J Fish Dis. 2025;e70097.
Montt R, Mardones FO, Reyes P, Rojas H. Agrupamiento espacial de mortalidad por SRS y uso de antimicrobianos. Aquaculture, en prensa.

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