Latent Class Trajectory Phenotypes of Longitudinal Visit and Follow-up Patterns Among Patients with Hypertension

Resumen Técnico: Fenotipos de Trayectoria de Clase Latente de Patrones de Visitas Longitudinales y Seguimiento entre Pacientes con Hipertensión

Planteamiento del Problema
El manejo de la hipertensión depende en gran medida de la retención sostenida en la atención, pero los patrones de seguimiento a largo plazo son heterogéneos, y muchos pacientes interrumpen las visitas de forma temprana. Las medidas de resumen convencionales (p. ej., recuentos totales de visitas) asumen homogeneidad poblacional y no logran capturar subgrupos longitudinales distintos. Además, los datos de Registros Electrónicos de Salud (EHR, por sus siglas en inglés) capturan el "contacto observado" (retención), pero no pueden medir directamente el compromiso del paciente o la adherencia a la medicación. Existe una brecha crítica en la caracterización de las trayectorias específicas de retención de visitas en la hipertensión y en la comprensión de cómo el censado administrativo (ventanas de observación variables) influye en estos patrones y su asociación con resultados clínicos como el control de la presión arterial (PA).

Metodología
Los autores realizaron un estudio de cohorte retrospectivo utilizando datos de EHR desidentificados del programa de mejora de la calidad EvidenceNOW.

• Cohorte: 26,710 pacientes con hipertensión y al menos dos visitas registradas.
• Enfoque de Modelado: El estudio empleó un Modelado de Trayectoria de Clase Latente (LCTM) de indicadores de visita binarios repetidos dentro de un marco de mezcla finita de Bernoulli. A diferencia del modelado de trayectoria basado en grupos (GBTM) clásico, que ajusta curvas polinómicas, este enfoque estima las probabilidades de asistencia específicas de cada clase de forma independiente en cada intervalo de tiempo, lo que permite formas no paramétricas flexibles.
• Resoluciones Temporales: Los modelos se ajustaron utilizando intervalos de 1 mes (primario) e intervalos de 3 meses (verificación de robustez) durante un periodo de 36 meses.
• Selección de Modelo: El número de clases latentes ($K$) se determinó mediante el Criterio de Información Bayesiano (BIC) y métricas recomendadas por GRoLTS: Probabilidad Posterior Promedio (APP), Entropía Relativa y Probabilidad de Clasificación Correcta (OCC).
• Validación: La estabilidad se evaluó mediante 200 remuestreos de bootstrap utilizando el Índice de Rand Ajustado (ARI). Se realizó un análisis de sensibilidad restringiendo la cohorte a pacientes con $\ge$24 meses de seguimiento para evaluar el impacto del censado administrativo.
• Análisis Estadístico: La regresión lineal multivariable examinó las asociaciones entre los fenotipos de trayectoria y la documentación del tratamiento/control de la PA, ajustando por edad, sexo, raza, PA basal y carga de comorbilidad.

Contribuciones Clave y Resultados

1. Identificación de Cuatro Fenotipos: El estudio identificó cuatro clases latentes internamente reproducibles de contacto observado por EHR, consistentes tanto en las resoluciones de 1 mes como de 3 meses:
   • Bajo Seguimiento Observado (67–68%): Declive rápido en el contacto después de la visita índice, aproximándose a cero para el mes 27.
   • Retención Baja Observada Estable (12–18%): Declive inicial pronunciado seguido de una probabilidad de asistencia estable y baja (~0.2).
   • Declive Retrasado en las Visitas Observadas (11–15%): Contacto moderado mantenido durante ~12–18 meses antes de un declive gradual.
   • Retención Observada Sostenida (2–6%): Probabilidad de contacto consistentemente alta durante el periodo de 36 meses.
2. Reproducibilidad y Estabilidad: La estructura de cuatro clases demostró una excelente reproducibilidad de bootstrap (media de ARI 0.966–0.969). La concordancia entre los modelos de 1 mes y 3 meses fue alta para los grupos extremos (Bajo Seguimiento y Retención Sostenida) pero menor para los grupos intermedios, lo que sugiere sensibilidad a la agregación temporal.
3. Impacto del Censado Administrativo: Un hallazgo importante es que el 79.2% de la cohorte tenía menos de 24 meses de seguimiento, con el censado concentrado fuertemente en los grupos de bajo contacto. El estudio concluye que el declive observado en el contacto para estos grupos probablemente refleja los límites de observación administrativa más que un descompromiso confirmado del paciente. La estructura de cuatro clases persistió en el análisis de sensibilidad (pacientes con $\ge$24 meses de seguimiento), aunque con métricas de separación reducidas.
4. Asociaciones Clínicas:
   • Documentación del Tratamiento: Los fenotipos de alto contacto mostraron tasas de documentación de tratamiento consistentemente más altas y significativas en comparación con el grupo de Bajo Seguimiento Observado, incluso tras ajustar por comorbilidades y demografía.
   • Control de la Presión Arterial: Las asociaciones entre los grupos de trayectoria y el control de la PA fueron pequeñas e inconsistentes tras el ajuste. El grupo de "Retención Observada Sostenida" no logró la PA más baja en puntos de tiempo fijos (12, 24, 36 meses) a pesar de mostrar la mayor reducción de la primera a la última PA. Los autores atribuyen esto al sesgo derivado de las longitudes diferenciales de las ventanas de observación; los análisis de tiempo fijo revelaron diferencias insignificantes entre grupos en los niveles absolutos de PA.

Significancia y Pretensiones
El artículo sostiene que el modelado de trayectoria de clase latente de indicadores de visita binarios proporciona un marco robusto para caracterizar la heterogeneidad de los patrones de contacto observado por EHR en la hipertensión. El estudio enfatiza que estos fenotipos son internamente reproducibles pero están sustancialmente influenciados por el censado administrativo, advirtiendo contra la interpretación de estos como un descompromiso conductual confirmado sin una validación adicional.

Los autores afirman que las trayectorias de contacto observado están más fuertemente asociadas con las medidas de procesos de atención (específicamente la documentación del tratamiento) que con los resultados absolutos de la PA. Argumentan que la aparente mejora en la PA para los grupos de alto contacto en los análisis pareados es un artefacto de las ventanas de observación más largas y no de una respuesta superior al tratamiento. En consecuencia, el estudio concluye que, si bien estos fenotipos ayudan a identificar subgrupos con diferentes patrones de retención, su utilidad para la estratificación de riesgos o para dirigir intervenciones requiere de estudios futuros que distingan el censado administrativo del verdadero abandono del seguimiento y que vinculen estas trayectorias con eventos cardiovasculares duros. El documento no pretende que estos fenotipos estén actualmente listos para la implementación clínica, sino que establece una base metodológica para futuras investigaciones.