Una introducción al problema de covariables que varían en el tiempo en modelos mixtos

Los estudios longitudinales están conformados por datos obtenidos midiendo repetidamente una variable respuesta a la misma unidad. En este tipo de estudios es también frecuente contar con variables explicativas que se desean incorporar al análisis. Estas covariables pueden ser fijas a lo largo de todo el período (por ejemplo el sexo biológico de una persona) o bien puedan variar a lo largo del seguimiento (por ejemplo el valor de colesterol). Los modelos lineales mixtos permiten analizar este tipo de datos, modelando, por un lado, la evolución de la respuesta promedio en función del tiempo y las covariables, mediante efectos fijos, y, por otro lado, la variación entre las respuestas repetidas dentro y entre sujetos por medio del error y los efectos aleatorios, respectivamente. Este tipo de covariables que varían en el tiempo pueden utilizarse para comparar poblaciones, para describir tendencias en el tiempo, y también para describir relaciones dinámicas con la variable respuesta. La relación entre la covariable que varía en el tiempo y la variable respuesta puede estar confundida por valores anteriores y/o posteriores de la covariable y en consecuencia esto puede conducir a inferencias engañosas sobre los pará-metros del modelo. Este estudio realiza una introducción a la problemática de incorporar cova-riables que varían con el tiempo en modelos para datos longitudinales, presentando diferentes definiciones de las mismas y enfoques metodológicos