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Ciencia y datos

300 millones de análisis apuntan a un acantilado en la menopausia. El promedio por edad lo había convertido en pendiente

19 de octubre de 2026 7 min de lectura

El lunes 12 de octubre, Nature Medicine publicó un artículo del laboratorio de Uri Alon en el Instituto Weizmann de Ciencias: "Population-scale reconstruction of menopause dynamics reveals a physiological cliff at the final menstrual period". Los autores analizaron dos conjuntos de datos, cada uno con su propia versión del método. NHANES, la encuesta de salud estadounidense, de 1999 a 2022. Y los registros de Clalit, la aseguradora de salud israelí que cubre a cerca de la mitad de la población, con 1,3 millones de mujeres de 30 a 70 años entre 2004 y 2024. En total, más de 300 millones de análisis de laboratorio.

Representados según la edad, la mayoría de esos análisis se desplazan poco a poco durante los cuarenta y los cincuenta. Representados según el tiempo transcurrido desde la última menstruación de cada mujer, muchos de ellos dan un salto. El artículo informa de cambios en forma de escalón en ese momento en las pruebas endocrinas, óseas, hepáticas, renales y de lípidos; ningún salto así en los hombres sometidos al mismo análisis; tamaños de salto que coinciden entre los datos estadounidenses e israelíes (r = 0,89); saltos más pequeños en las mujeres que declararon terapia hormonal; y cambios hormonales que empiezan más de una década antes de la última menstruación.

No soy clínico, y nada de esto es un consejo de salud. Leí el artículo como alguien que construye software y pasa mucho tiempo mirando promedios. El hallazgo pertenece a la medicina. El método viaja, y sus límites también.

Cómo un promedio dibuja una pendiente

El problema es simple una vez que se ve. La menopausia no ocurre a una única edad. En NHANES, la edad de la última menstruación tiene una mediana de 50 años y un rango intercuartílico de 45 a 53. Así que a los 45, más o menos una cuarta parte de las mujeres ya la ha pasado. A los 50, la mitad. A los 53, tres cuartas partes.

Imagina ahora que cada mujer tuviera el mismo escalón brusco en su propia última menstruación. El promedio por edad solo mostraría la proporción de mujeres que lo han cruzado: cerca de una cuarta parte del escalón a los 45, la mitad a los 50, tres cuartas partes a los 53. Un acantilado, promediado entre personas que lo alcanzan a edades distintas, sale como una rampa. El artículo abre justo con ese punto: la menopausia se ha descrito sobre todo como una transición gradual, y usar la edad en vez del momento de la menopausia "difumina la cronología".

El ejemplo del artículo es la ferritina, un marcador del hierro. Por edad, cambia gradualmente. Realineada con la última menstruación, salta 0,6 desviaciones estándar. De las 90 pruebas de los datos estadounidenses, 52 muestran un salto significativo en las mujeres en comparación con los hombres, con tamaños de 0,1 a 1,4 desviaciones estándar. La mayoría se mueve hacia un mayor riesgo de enfermedad. Las principales excepciones son las pruebas de hierro, hemoglobina y glóbulos rojos, que mejoran, probablemente porque cesa el sangrado menstrual.

Qué hace realmente el método

Los autores lo llaman deconvolución y citan un artículo de 1972 sobre restauración de imágenes: la manera de afinar una imagen astronómica corrigiendo la distorsión del telescopio. Aquí el desenfoque es la dispersión de las edades de la menopausia.

El algoritmo, al que llamaron YoGlen, no predice la fecha de menopausia de cada mujer. Reconstruye la trayectoria media como si todas hubieran sido alineadas con su propia última menstruación. En NHANES, el estado menopáusico se conoce para el 73,2 % de las mujeres, y el 89 % de las que dijeron ser posmenopáusicas también dieron una edad. Para el resto, el modelo extrae 15 edades de menopausia plausibles de la distribución conocida, coherentes con lo que cada mujer declaró, ejecuta el análisis con cada versión y agrupa los resultados. Clalit no tiene ningún dato menstrual. Allí, cada prueba se ajusta con un modelo simple que incluye un posible salto, promediado sobre una distribución publicada de edades de menopausia de 306.068 mujeres.

El escalón no se impone. En el análisis estadounidense, cada una de las 100 repeticiones de validación cruzada elige entre modelos con y sin salto. En el israelí, el salto es un parámetro estimado a partir de los datos.

Tres comprobaciones hacen que el resultado merezca tomarse en serio. Con datos simulados, con la distribución de la menopausia desplazada 4 años o hecha más ruidosa, el método recuperó las curvas de referencia con correlaciones de 0,94 y 0,96. Una comparación directa sin ninguna deconvolución, mujeres premenopáusicas frente a posmenopáusicas de 45 a 53 años con estado conocido, coincidió con los tamaños de salto deconvolucionados con r = 0,97. Y los hombres, pasados por la misma maquinaria con la misma distribución, muestran un cambio gradual y ningún salto. Ese último es el control que copiaría primero.

Lo que no demuestra

La cifra del titular esconde una asimetría. Los 300 millones de análisis vienen sobre todo de Clalit, con una mediana de 3 millones de análisis por marcador de laboratorio. NHANES tiene una mediana de 14.778 personas por prueba. Los análisis que necesitan el estado menopáusico, y la principal comparación sobre la terapia hormonal, se ejecutan con la encuesta más pequeña.

El análisis principal trata ambos conjuntos de datos de forma transversal y retrospectiva, con estado menopáusico autodeclarado en NHANES. No sigue a las mismas mujeres durante la transición; solo la comprobación de terapia hormonal en Clalit compara a las mismas mujeres antes, durante y después del tratamiento. Los autores escriben que la deconvolución "no puede sustituir la granularidad de un estudio longitudinal prospectivo".

Cuán brusco es lo brusco también queda abierto. En la figura principal del artículo, un tamaño de salto es un cambio a 3 años, mujeres menos hombres. Alon dijo a Newsweek: "No podemos decir con certeza lo rápido que es, pero parece que ocurre dentro del año de la última menstruación".

El resultado de la terapia hormonal es el que más probablemente se sobreinterprete. Solo el 9 % de las participantes posmenopáusicas de NHANES la declaró, y el análisis emparejado tuvo 738 usuarias. Treinta y nueve de 80 pruebas diferían. Los autores ajustaron por edad, ingresos, tabaquismo, seguro, diabetes, educación, etnia y periodo de la encuesta, y aun así escriben que esto "no puede eliminar por completo el sesgo de la usuaria sana", y que los efectos "deben comprobarse con ensayos aleatorizados prospectivos". Las mujeres con terapia también tenían una PCR más alta, un marcador de inflamación. Todo es asociación, no una recomendación.

El hallazgo de "una década antes" procede de medias transversales de unos pocos miles de mujeres que dijeron no haber llegado a la menopausia. La AMH empieza una caída acelerada unos 15 años antes de la última menstruación, la FSH una subida acelerada unos 14 años antes, el estradiol un descenso acelerado unos 12 años antes. Los datos de Clalit sitúan los giros de la FSH y del estradiol casi en los mismos momentos. Los autores colocan esos dos cambios unos 7 años antes que los estudios previos.

Los investigadores externos no lo leyeron todos igual. JoAnn Manson, profesora de medicina en la Facultad de Medicina de Harvard, dijo a Newsweek que el estudio "confirma los profundos cambios fisiológicos" que atraviesan las mujeres en su última menstruación. Rebecca Thurston, de la Universidad de Pittsburgh, dijo a Newsweek que, al ser el análisis transversal, los autores "no pueden distinguir con rigor la menopausia (por ejemplo, el envejecimiento reproductivo) del envejecimiento cronológico", y que "tienen cantidades muy grandes de datos faltantes en variables clave". Y Martha Hickey, que dirige los servicios de menopausia del Women's Hospital Victoria, en Australia, y no participó en el estudio, calificó la afirmación de cambios "en acantilado" de "innecesariamente alarmante" para las mujeres, según cita el periódico paquistaní Jang: "Acantilado fisiológico no es un término científico ni médico".

Y no es nuevo del todo. Un preprint está en arXiv desde el 8 de noviembre de 2025. La revista recibió el artículo el 11 de enero y lo aceptó el 28 de julio. El código está en GitHub, en R, con datos simulados. Los registros de Clalit no son públicos.

El mismo desenfoque en mis paneles

Cambia "menopausia" por cualquier evento que le ocurre a cada persona en un momento distinto, y la trampa es la que vigilo en los datos de producto. Las suscripciones se renuevan en la fecha propia de cada usuario. Las pruebas gratuitas terminan el día propio de cada usuario. En BidForge, la herramienta que construí para leer los expedientes de licitaciones públicas francesas para pequeñas empresas, cada licitación tiene su propio plazo de presentación. Promedia la actividad por semana de calendario, y cualquier avalancha antes de un plazo se diluiría en una suave colina.

El problema de la autoselección es el mismo que el de la terapia hormonal. Los usuarios que activan una función suelen parecer más sanos que los que no, y a menudo ya eran distintos antes de activarla. Los autores del artículo lo llaman sesgo de la usuaria sana y piden ensayos aleatorizados. En software, el ensayo aleatorizado es barato: un test A/B.

Qué comprobaría

Antes de rediseñar nada alrededor de un declive lento en un gráfico, haría esto:

  1. Volver a representar la métrica según el tiempo desde el evento, no según el calendario: días desde el registro, desde el fin de la prueba, días antes de un plazo.
  2. Aplicar el mismo alineamiento a un grupo sin evento, como hace el artículo con los hombres. Un escalón que también aparece ahí es un artefacto.
  3. Cuando falta la fecha del evento, tomar prestada la distribución de los usuarios que la tienen, y validar con ese subconjunto, como la comprobación de 45 a 53 años.
  4. Tratar cada gráfico de "los usuarios que hicieron X rinden mejor" como observacional hasta que un test aleatorizado diga lo contrario.

Un promedio por calendario es una foto tomada con pulso tembloroso. Antes de planificar alrededor de una pendiente suave, comprueba que no sea un acantilado visto a través del desenfoque.

Fuentes

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