Un nuevo estudio de GCAT mejora la representatividad poblacional de la cohorte para impulsar la investigación traslacional en salud pública
Un equipo investigador del proyecto GCAT|Genomes for Life, una de las iniciativas estratégicas del Instituto de Investigación Germans Trias i Pujol (IGTP), ha publicado un estudio en la revista Scientific Reports que propone un método para corregir los sesgos de selección en cohortes poblacionales. El trabajo representa un avance significativo en la fiabilidad de los datos obtenidos en este tipo de estudios para la investigación en salud pública y medicina de precisión.
La cohorte GCAT, formada por cerca de 20.000 personas adultas de Cataluña, constituye una plataforma única para analizar la interacción entre factores genéticos y ambientales en el desarrollo de enfermedades complejas. Con el tiempo, a medida que la cohorte envejece, se vuelve especialmente valiosa para identificar patrones comunes en la incidencia de estas enfermedades. Sin embargo, al igual que otras cohortes basadas en la participación voluntaria, presenta lo que se conoce como el sesgo del voluntario sano: una sobrerrepresentación de personas con mejor salud y condiciones socioeconómicas más favorables que la media poblacional. Este desequilibrio puede comprometer la validez de las conclusiones obtenidas al intentar extrapolarlas al conjunto de la población.
El estudio, firmado como primera autora por Natàlia Blay bajo la dirección del Dr. Rafael de Cid, director científico del proyecto GCAT, cuenta también con la participación de la Dra. Conxa Violán, investigadora de la Unidad de Apoyo a la Investigación de Atención Primaria Metropolitana Norte. El trabajo se enmarca en el grupo de investigación colaborativo GRIMTra (Research Group on the Impact of Chronic Diseases and Their Trajectories), integrado en el Programa CORE (Programa Transversal en Salud Pública y Atención Primaria del IGTP), y constituye una aportación relevante que ejemplifica una visión estratégica para conectar la investigación biomédica con los datos poblacionales y la práctica clínica diaria.
El análisis afronta este reto mediante la comparación de datos de la cohorte GCAT con registros sanitarios y encuestas poblacionales de Cataluña. Mediante una técnica de ajuste estadístico denominada raked weighting, basada en variables clave como edad, sexo, nivel educativo, consumo de tabaco y percepción de la salud, los investigadores han conseguido reducir de forma significativa las desviaciones: hasta un 70% en las variables demográficas y un 26% en las estimaciones de prevalencia de enfermedades, es decir, se corrigen los desequilibrios de la muestra, mejorando significativamente la representatividad de los datos de la cohorte respecto a la población general.
Este enfoque permite obtener resultados más fiables y representativos, mejorando el potencial de GCAT como infraestructura para la implementación de pilotos de medicina de precisión a escala comunitaria y para la elaboración de políticas de salud basadas en datos reales.
"Este trabajo refuerza el valor de la cohorte GCAT como laboratorio poblacional no solo para el estudio de los mecanismos de la enfermedad, sino también para la generación de evidencia útil para la salud pública y para la implementación de pilotos de medicina de precisión a escala comunitaria", señala el Dr. Rafael de Cid.
Referencia
Blay N, Carrasco-Ribelles LA, Farré X, Iraola-Guzmán S, Danés-Castells M, Violán C, de Cid R. Weighting health-related estimates in the GCAT cohort and the general population of Catalonia. Sci Rep. 2025 May 16;15(1):16984. DOI: 10.1038/s41598-025-01284-9.