Rol de la Epidemiologia en la Salud Ocupacional

Objetivos1. Definir la epidemiología como una disciplina 2. Describir el pasado y presente de la situación de la salud ocupacional 3. Comprender el rol de la epidemiología en salud ocupacional

Términos claves: Epidemiología Ocupacional, Salud, Método Epidemiológico

Principios de epidemiología general

DefiniciónLa epidemiología es considerada como la ciencia básica de la salud pública que se caracteriza por ser:

a. Una ciencia básica, estructurada y cuantitativa con base en el conocimiento operacional de la probabilidad, la estadística, y los métodos de la investigación.

b. Un método de razonamiento causal con base en el desarrollo y comprobación de hipótesis pertinentes a la ocurrencia y prevención de la morbilidad y mortalidad.

c. Una herramienta de acción para la salud pública que permite promover y proteger la salud de las personas, basada en la ciencia, el razonamiento causal y una dosis de sentido común práctico.

La palabra Epidemiología proviene de las palabras griegas: “epi” que significa “acerca de”; “demos” “población”; y “logos” “el estudio de”, es decir “el estudio de la relación de la salud y enfermedad como un fenómeno de tipo colectivo, que afecta a las poblaciones, y no a los individuos exclusivamente”. Muchas definiciones se han propuesto entre ellas las de MacMahon-Pugh, Payne y Terris. Sin embargo, la definición que engloba los principios de la epidemiología es la propuesta por Last (1988): “Epidemiología es el estudio de la distribución y de los determinantes de los estados o eventos relacionados con la salud en poblaciones específicas y la aplicación de este estudio al control de los problemas de salud”.

Objeto de Estudio La unidad de análisis es la población de sujetos. Una población puede definirse en términos de personas, tiempo y espacio, por ejemplo: un grupo de trabajadores de una determinada empresa en un período establecido, puede ser una unidad de estudio. Esta población es la base para definir subgrupos según características de los individuos (sexo, edad, grupo étnico, etc.), del lugar (país, región, etc.) y tiempo (años, meses, días, etc.). Este tipo de variaciones ha de tenerse en cuenta para el análisis epidemiológico.

Usos de la Epidemiología El desarrollo permanente del método epidemiológico ha permitido diversificar sus usos y aplicaciones; a continuación se detallan:

a. Medición del nivel de salud de poblaciones, con la finalidad de: Determinar la carga de la enfermedad. Detección de tendencias en la incidencia o prevalencia de enfermedades. Identificación de grupos de riesgo. Determinación del estado de salud y la magnitud de la capacidad o incapacidad.

b. Descripción de la historia natural de la enfermedad Completar el cuadro clínico de una enfermedad e identificar condiciones predisponentes. Ayudar en el pronóstico clínico con y sin intervenciones.

c. Identificación de los determinantes de las enfermedades, permitiendo distinguir: Asociaciones de dependencia entre dos o más eventos, características o variables. Predecir los factores que pueden producir cambios en las condiciones de la salud.

d. Control y prevención de la enfermedad Modificación del comportamiento humano para impedir riesgos o promover acciones saludables. Protección al ser humano a través de la mejora de las condiciones del medio e incrementando la

resistencia del huésped.

e. Selección de métodos de control y prevención Identificando grupos de mayor riesgo a través de los estudios descriptivos. Identificando factores estadísticamente significativos a través de la epidemiología analítica. Elaborando métodos efectivos para el control y prevención a través de los estudios experimentales.

f. Planificación y evaluación de servicios de salud Identificando los principales riesgos para la salud de la comunidad. Conocimiento de la eficacia de las intervenciones. Evaluación de la efectividad y eficacia de las intervenciones propuestas.

Niveles de PrevenciónEl propósito básico de la epidemiología es identificar las causas de la enfermedad susceptibles de cambio, de tal manera que permita después prevenirla.

Se define prevención como “las acciones que se toman con la finalidad de erradicar, eliminar o minimizar el impacto de la enfermedad y la incapacidad; y si no es posible retardar el progreso de la enfermedad y la incapacidad” (Last, 1988). Por lo general se reconocen tres niveles de prevención (primaria, secundaria y terciaria), no obstante hay quienes reconocen un nivel más, el denominado primordial

a. Prevención primordial: Es el nivel de prevención más recientemente reconocido; gracias al conocimiento de la epidemiología de las enfermedades cardiovasculares. El objetivo de la prevención primordial está orientado a modificar y/o establecer nuevos patrones sociales, económicos y culturales que procuren mejorar la calidad de vida, y por ende, disminuir aquellos conocidos que contribuyan a la presencia de la enfermedad y sus riesgos específicos. Su importancia se ha hecho necesaria frente a los efectos mundiales de la contaminación atmosférica (efecto invernadero; deterioro de la capa de ozono) y de efectos nocivos de la contaminación urbana (enfermedades cardiovasculares, enfermedades respiratorias). Esta labor de prevención se encuentra enfocada a las políticas de salud pública y de la promoción de la salud.

b. Prevención primaria: El propósito de este nivel es limitar la incidencia de la enfermedad mediante el control de las causas y de los factores de riesgo, es decir, llevar a cabo acciones con la finalidad de prevenir la enfermedad antes de que se desarrolle evitando el desarrollo de esta en personas que no la presentan. Las inmunizaciones para la prevención de enfermedades transmisibles y la reducción de la contaminación atmosférica mediante la limitación del dióxido de azufre y emisiones por automóviles, industrias y calefacciones domésticas, son ejemplos de prevención primaria. Sin embargo, aunque nuestro fin sea prevenir enfermedades, muchas veces no contamos con la información necesaria para implementar acciones efectivas de prevención primaria en alguna de ellas. La prevención primaria presenta dos tipos de estrategias: poblacional y de grupo de riesgo.

Cuadro 1. Ventajas e inconvenientes de las estrategias de prevención primariaEstrategia poblacional Estrategia de grupo de riesgo Ventajas- Radicalidad- Gran potencial para toda la población - Adecuada para comportamientos

Ventajas- Adecuada para los individuos- Motivación de los sujetos - Motivación de los médicos - Relación favorable beneficio-riesgo

Inconvenientes- Escaso beneficio para los individuos - Escasa motivación de las personas - Escasa motivación de los médicos - La relación riesgo-beneficio puede ser baja

Inconvenientes- Dificultad de identificación de los individuos de alto riesgo - Efecto temporal - Efecto limitado - Inadecuada para comportamientos

Fuente: Epidemiología Básica. OPS. 1994

c. Prevención secundaria: La prevención secundaria intenta reducir las consecuencias más serias de las enfermedades mediante diagnósticos tempranos y tratamientos, es decir, que si podemos identificar enfermedades en su etapa temprana; las medidas de intervención serían más efectivas, además de prevenir complicaciones y casos mortales de la enfermedad y el uso de tratamientos menos evasivos y costosos. El auto examen de mamas y la mamografía; son acciones específicas de prevención secundaria para la detección temprana del cáncer de mama; al igual que la toma de Papanicolaou para la detección del cáncer de cuello uterino; de esta manera se reduciría la tasa de mortalidad por cáncer cervical.

d. Prevención terciaria: La prevención terciaria se inclina a la reducción del proceso o la complicación de la enfermedad establecida; y es importante el aspecto de la medicina terapéutica o de rehabilitación, ya que procura evitar la discapacidad total, que conlleve al individuo a vivir una vida plena y autosuficiente.

En términos epidemiológicos, la prevención primordial aspira a establecer y mantener condiciones que minimicen los riesgos a la salud; la prevención primaria tiene como finalidad reducir la incidencia de la enfermedad, la prevención secundaria tiene como propósito reducir la prevalencia de la enfermedad acortando su duración, y la prevención terciaria tiene como finalidad reducir el número y/o el impacto de las complicaciones.

Figura 1. Niveles de Prevención (Leavell & Clark)

Fuente: Preventive Medicine for the Doctor in his Community. Leavel H.R & Clark E.G. 1965.

Método epidemiológico

Se denomina método epidemiológico, al empleado para conocer las características y el desarrollo de las enfermedades y otros procesos afines que afectan a la colectividad, con el fin de dominarlas y transformar favorablemente el estado de salud de la población.

El método epidemiológico se basa: en la observación de los fenómenos, la elaboración de hipótesis, el estudio o experimentación de éstos y la verificación de los resultados (Fig. 2) . El método epidemiológico es un proceso sistemático, organizado y objetivo, destinado a responder una pregunta.

El término sistemático se relaciona con el método científico; a partir de la identificación de un problema y la revisión de los conocimientos existentes, se formula una hipótesis y objetivos, se recogen datos según un diseño preestablecido y, una vez analizados e interpretados, se obtienen conclusiones que permitirán modificar o añadir nuevos conocimientos a los ya existentes, iniciándose entonces el ciclo una vez más.

El término organizado se refiere a que todos los miembros de un equipo investigador siguen un mismo protocolo de estudio y aplican las mismas definiciones y criterios a todos los participantes.

La palabra objetivo indica que las conclusiones obtenidas no se basan en impresiones subjetivas, sino en hechos que se han observado, medidos y analizados.

Figura 2. Método Epidemiológico

Fuente: Métodos de Investigación Clínica y Epidemiológica. Argimon JM. 2002.

Epidemiología Ocupacional

Breve Historia de la Epidemiología Ocupacional Los riesgos ocupacionales fueron dados a conocer por Hipócrates (500 a.c.), quien exploró el medio ambiente de los pacientes, su estilo de vida y su plano profesional cuando diagnosticaba y trataba las enfermedades. Más adelante, entre los años 1500 a 1800, aparecen las primeras observaciones empíricas sobre la salud de los trabajadores:

Georgius Agrícola: Maestro y científico alemán, considerado el padre de la mineralogía, escribió el libro “De Re Metallica” (1556), donde hace un análisis sistemático de la minería y la metalurgia en el Siglo XVI en Checoslovaquia, describiendo con gran detalle las prácticas mineras usadas y los efectos de los metales en los mineros.

Bernardino Ramazzini: Médico Italiano (Siglo XVII – XVIII), considerado Padre de la Medicina Ocupacional, describió las enfermedades relacionadas con el trabajo y sus causas en el libro “De Morbis Artificum” (1790).

Charles Turner Thackrah: Médico Inglés (Siglo XIX), en 1832 publicó el libro “The Effects of Arts, Trades, and Professions on Health and Longevity”, documentando las enfermedades e incapacidades de varias ocupaciones.

En los años 1830 a 1860 aparece el Movimiento de Salud Pública, el que logra generar sistemas de estadísticas poblacionales y registros de defunciones en Europa y los primeros estudios estadísticos de salud de trabajadores. Entre estos estudios tenemos los estudios de William Farr (Inglaterra), reconocido fundador del concepto moderno de vigilancia y, los de Villermé (Francia) quien realizó estudios epidemiológicos acerca de la industria francesa en la vida de los obreros.

En los años 1900 a 1940 se hace evidente la profesionalización de las actividades productivas, el sindicalismo y la intervención gubernamental. Ello logra, entre otros, capacitación formal en medicina e higiene industrial, regulación del trabajo entre niños y mujeres, y normas para industrias peligrosas (minería).

En los años 1950 a 1980 los movimientos democráticos y el poder sindicalista logran generar mayor actividad gubernamental en salud y generar normas amplias para salud y seguridad en el trabajo.

La epidemiología ocupacional cuantitativa moderna se remonta a la segunda mitad del siglo pasado. En ella los ritos más importantes son:

1950, Gran Bretaña: Método de cohortes históricas. Richard Doll, publicó el primer estudio epidemiológico longitudinal detallado sobre 113 trabajadores del sector textil-asbesto, seguidos durante 20 años.

1960, Estados Unidos: Estudios de mortalidad en industrias de acero, asbestos, goma y minería. 1970-1980: Evaluación cuantitativa de exposición; avances en métodos estadísticos.

Movimientos recientes en la historia de la Epidemiología Ocupacional

Durante el siglo XX, la mayoría de los estudios estaban enfocados hacia el estudio de la mortalidad (típicamente por cáncer) y la exposición a altas concentraciones de agentes físico-químicos.

Actualmente los estudios se han diversificado tanto en el área de los efectos (función reproductiva, lesiones traumáticas, depresión, obesidad, etc) como en el área de las exposiciones (estrés, ruido, calor, factores psicosociales, etc). Debido al conocimiento de los efectos en salud y los mejores programas de prevención de riesgo, las exposiciones tradicionales han disminuido, al menos en los países avanzados. Hasta la década de los ochenta, la mayoría de los estudios era en hombres de origen europeo y norteamericano empleados en fábricas grandes de la industria pesada. Recientemente, se han realizado estudios de otros grupos (incluso mujeres) y de otros ambientes de trabajo, como la agricultura, las empresas pequeñas, y el sector informal. Además, con los

cambios en la actividad industrial, la producción de investigación ha crecido (aunque levemente) en los países latinoamericanos y asiáticos.

Definición de Epidemiología Ocupacional La epidemiología del trabajo se ha definido como el estudio de los efectos de las exposiciones en el lugar de trabajo sobre la frecuencia y distribución de enfermedades y lesiones en la población. Por consiguiente, se trata de una disciplina orientada a la exposición, que mantiene vínculos con la epidemiología y con la higiene industrial (Checkoway y cols, 1989). Como tal, utiliza métodos similares a los empleados por la epidemiología general. El principal objetivo de la epidemiología del trabajo es la prevención, mediante la identificación de las consecuencias para la salud, de las exposiciones en el lugar de trabajo, determinar la historia de las exposiciones a las que ha estado sometida una persona durante toda su vida laboral y con esta información tomar las precauciones para eliminar, disminuir o controlar el riesgo de los trabajadores.

La información necesaria para realizar estos estudios depende de la calidad y la extensión de los datos disponibles sobre la exposición, de los efectos en la salud (o las enfermedades) que interesan al epidemiólogo los cuales deben determinarse con exactitud en la población laboral expuesta. Por otra parte, el epidemiólogo debe disponer de datos sobre otros factores que puedan influir en la enfermedad de interés, de manera que cualquier efecto de las exposiciones profesionales que se demuestre en el estudio pueda atribuirse a la exposición profesional, ya que estos factores pueden dar lugar a otras causas conocidas de la enfermedad en cuestión. Por ejemplo, en un grupo de trabajadores expuestos a una sustancia química de la que se sospecha que produce cáncer de pulmón, es posible que algunos trabajadores fumen o hayan fumado, siendo esto otra causa de cáncer de pulmón. En este caso, los epidemiólogos del trabajo tienen que determinar qué exposición (o qué factor de riesgo: la sustancia química, el tabaco o una combinación de los dos) es responsable del aumento de riesgo de cáncer de pulmón en el grupo de trabajadores estudiado (OIT, 2001).

La epidemiología ocupacional puede aplicarse a distintos niveles: Vigilancia para describir la aparición de enfermedades en diferentes categorías de trabajadores y proporcionar las primeras señales de advertencia de peligros profesionales desconocidos; generación y puesta a prueba de una hipótesis sobre el efecto nocivo de determinada exposición y la cuantificación de dicho efecto; evaluación de una intervención (por ejemplo, una medida preventiva como la reducción de los niveles de exposición) midiendo los cambios en el estado de salud de una población a lo largo del tiempo. En epidemiología ocupacional se basa en análisis de información obtenida de registros, cuestionarios, descripción de los puestos de trabajo u otros “estimadores” de la exposición. Para lograr este propósito la epidemiología utiliza una serie de diseños de estudio y herramientas de medición.

La epidemiología ocupacional ha prestado mayor importancia a los estudios de causas de enfermedad. Sin embargo, actualmente se presta mayor atención a la evaluación de medidas preventivas específicas para reducir la exposición, y el impacto a la salud y al ambiente. Generalmente la eliminación de la exposición a los factores de riesgos derivados de alguna actividad industrial o agrícola es muy costosa. El análisis epidemiológico ayuda a las autoridades de salud pública a encontrar un equilibrio aceptable entre riesgos para la salud y los costos económicos de prevención y control.

Concepto de Enfermedad Ocupacional La Organización Internacional del Trabajo (OIT) estima que cada año se producen 250 millones de accidentes laborales en todo el mundo y 3.000 personas mueren cada día por causas relacionadas con el trabajo. Además, se registran 160 millones de casos de enfermedades profesionales cada año y 1,1 millones de accidentes mortales en el mismo período.

La existencia de múltiples factores sobre la salud de los trabajadores resulta en un perfil epidemiológico caracterizado por la coexistencia de enfermedades propias de las patologías ocupacionales tradicionales (como la hipoacusia ocupacional, intoxicaciones agudas por plaguicidas y metales pesados, enfermedades

dermatológicas y enfermedades respiratorias) y otras que actualmente han sido consideradas como enfermedades relacionadas con el trabajo (cáncer ocupacional, asma ocupacional, estrés ocupacional, enfermedades cardiovasculares y osteomusculares, alteraciones inmunológicas y del sistema nervioso).

Actualmente no se encuentran disponibles los términos y las definiciones de enfermedades profesionales para los países de la Región. La Organización Internacional del Trabajo (OIT) define a la enfermedad profesional como un hecho imprevisto y no intencionado, inclusive los actos de violencia no consensual que se deriva del trabajo o está en relación con el mismo y provoca una lesión corporal, una enfermedad o la muerte.

Aplicaciones de la Epidemiología Ocupacional Los métodos epidemiológicos, en relación a la salud de los trabajadores, pueden usarse para numerosos fines, entre sus aplicaciones están:

Observación de la patología derivada de la exposición ocupacional: Generalmente nos preguntamos ¿Cuál es la frecuencia con la que se presenta?, para esto debemos conocer el número de personas que adquieren la enfermedad en un período específico de tiempo, asimismo la población no afectada, para luego determinar la frecuencia de las enfermedades profesionales y/o accidentes del trabajo, con el fin de tipificar los patrones de ocurrencia de los mismos y la vigilancia. La definición de la ocurrencia de una enfermedad depende esencialmente del conocimiento común de la enfermedad y de los resultados de las pruebas diagnósticas.

Relación Causal: Consiste en determinar el perfil característico de los factores de riesgo asociados a una enfermedad laboral. Las asociaciones entre estas características y la ocurrencia de la enfermedad pueden surgir por coincidencia, por relaciones no causales a otras características, o por relaciones de causa – efecto. La identificación de los factores de riesgo proporciona una comprensión válida de los mecanismos de acción comprometidos en la ocurrencia de la enfermedad. La ocurrencia del efecto en salud está determinado por factores ambientales, estilos de vida, factores biológicos y factores sociales de los trabajadores.

Pruebas diagnósticas: Se realizan con el fin de obtener evidencia objetiva de la presencia o ausencia de un efecto a la salud derivado de la exposición ocupacional. Su importancia radica en su utilización para prevenir tempranamente la enfermedad entre los trabajadores asintomáticos; y confirmar el diagnóstico entre los trabajadores con signos y síntomas.

Determinación de la historia natural de la enfermedad ocupacional: Consiste en tipificar el curso de una enfermedad desde el estado de salud y bienestar hasta la muerte, pasando por los cambios subclínicos, enfermedad clínica, y/o variables de recuperación (parcial o total) o muerte.

Descripción del estado de salud e investigación de factores pronóstico de los trabajadores: La descripción del estado de salud de los trabajadores viene dado básicamente por el diagnóstico de salud y su relación con los factores de riesgo.

Evaluación de la intervención: Establece las variaciones del impacto a la salud y el ambiente derivadas de la adopción de medidas preventivas y de control en salud, higiene y/o seguridad laboral. Requiere la comparación entre la ocurrencia del efecto en salud previo y posterior a la medida de intervención.

Análisis de la eficacia: Permite estudiar el equilibrio aceptable entre riesgos para la salud de los trabajadores y los costos económicos de prevención y control. La eficacia es medida a partir de la relación entre los resultados logrados y lo invertido en recursos económicos, humanos, y tiempo. Comprende el uso óptimo de los recursos e involucra la relación de los costos y la efectividad de una intervención, lo cual implica utilizar conocimientos de epidemiología ocupacional y de administración de salud. Existen dos acercamientos principales a la valoración de la eficacia: análisis costo-efectividad y análisis costo-beneficio.

Estudio y determinación de valores normales o de referencia: Los estudios epidemiológicos básicamente generan resultados que permiten establecer las condiciones del ambiente y la salud de los trabajadores. Además, pueden ser utilizados para elaborar estándares de evaluación ambiental y rangos de normalidad para los parámetros biológicos, que permitan comparar las poblaciones expuestas y no

expuestas a riesgos profesionales; asignar límites de exposiciones aceptables o permisibles; contribuir con el análisis de las asociaciones causales; e intervenir con el establecimiento de normas de seguridad.

Método Epidemiológico OcupacionalTiene como etapas: a) Identificación del problema: Son numerosas las vías y los mecanismos por los cuales se pueden identificar los problemas de salud asociados a la exposición ocupacional. La información puede originarse de sistemas previamente establecidos para estos fines (vigilancia epidemiológica), o bien, surgir espontáneamente. Es fundamental disponer de fuentes de información que faciliten la identificación del problema, entre ellas tenemos:

Datos demográficos (distribución de la población por grupos de edad, sexo, nivel educacional, ocupación, tiempo de ocupación y en la exposición actual, migración, estilos de vida, y otros) y socioeconómicos de las poblaciones expuestas al riesgo. Esta información permite identificar patrones de ocurrencia.

Datos de mortalidad por edad, sexo, etc. Datos provenientes del monitoreo biológico: constituyen mediciones de compuestos o metabolitos en

fluidos biológicos (orina, sangre, etc) que permiten caracterizar la exposición de la población. Datos de monitoreo ambiental, que permiten identificar y cuantificar la concentración del contaminante

en diferentes medios (aire, agua, suelo, alimentos u otros vehículos de transmisión). Información proveniente del medio industrial, comercial y económico (tipo de industria, tecnología

empleada, productividad, salarios, etc.) Información sobre aspectos de saneamiento ambiental relacionado con los factores de riesgo

(emisiones, descargas, disposición final y tratamiento de residuos industriales; y las relaciones que puede tener con el abastecimiento de agua potable, aguas de riego, aguas recreacionales, alimentos y otros medios; saneamiento básico industrial; medidas de higiene y seguridad industrial).

b) Recolección de la información: Para demostrar la asociación causal entre los factores de riesgo y el impacto en los trabajadores es necesario recolectar la información relativa a la salud de los trabajadores y las variables de exposición. Los datos que se obtienen a partir de esta información indican la magnitud y el tipo de riesgo a que están expuestos los trabajadores y las características de los individuos (susceptibilidad de enfermar y/o morir por la exposición a uno o varios agentes contaminantes).

c) Procesamiento de la información: Comprende la tabulación, sistematización y presentación gráfica de la información. El estudio epidemiológico ocupacional requiere del conocimiento de la frecuencia de cualquiera de las manifestaciones (enfermos, muertos, inválidos, secuelas y otros). Esta información se puede expresar mediante medidas de resumen o indicadores de frecuencias relativas (razones, proporciones y tasas). Las tasas son el mejor instrumento de comparación epidemiológico, siendo las de mayor utilidad, la tasa de mortalidad y morbilidad (incidencia, prevalencia y letalidad de la enfermedad).

d) Identificación e interpretación de los patrones de ocurrencia de enfermedad ocupacional: El patrón de ocurrencia es el perfil característico en el que suele presentarse una enfermedad profesional, adoptando rasgos particulares para los diferentes componentes de la población trabajadora. La identificación de los patrones de ocurrencia es la parte fundamental del trabajo epidemiológico, debido a que proporciona información del porque algunos trabajadores se enferman y otros no. Además de identificar los patrones de ocurrencia considerando los elementos básicos en epidemiología: persona (trabajador), lugar (ambiente laboral) y, tiempo (antigüedad a la exposición); se debe considerar las características relativas al agente (factor de riesgo).

e) Formulación de hipótesis: Una vez identificados los patrones de ocurrencia de las enfermedades ocupacionales, se procede a la formulación de una o varias hipótesis dirigidas a identificar las razones que expliquen la ocurrencia y distribución.

La hipótesis es una suposición científicamente fundamentada acerca de una situación hasta ese momento desconocida, es un supuesto sobre la interrogante principal del problema a estudiar. La hipótesis intenta adelantar una explicación teórica del problema y con ello facilitar su solución práctica. En el ámbito ocupacional, la hipótesis es una explicación posible, sujeta a confirmación, de un fenómeno de enfermedad ocupacional. En general, la hipótesis es plausible mientras mayor sea la fuerza de asociación estadística de los antecedentes, y mientras menor sea la cantidad de otras alternativas aceptables.

f. Comprobación de hipótesis: Esto implica seleccionar un diseño de análisis epidemiológico para comprobar la veracidad parcial o total de dichas hipótesis o suposiciones, lo cual depende del objeto de estudio y las características de las variables. Los diseños epidemiológicos más frecuentemente utilizados para la comprobación de las hipótesis son: los estudios retrospectivos y prospectivos, en ambos estudios se procura buscar la asociación causa-efecto. En el retrospectivo las unidades de observación se clasifican de acuerdo a la variable EFECTO, y luego se investiga la variable que se presume como causa. En el prospectivo las unidades de observación se clasifican primero de acuerdo a la variable que se considera como CAUSA (exposición), y posteriormente se registra la ocurrencia o ausencia del efecto.

g. Elaboración de conclusiones: Una vez obtenido los resultados, éstos nos van a permitir o no establecer asociación causal entre los factores de riesgo y la enfermedad, y en forma secundaria establecer la necesidad de realizar estudios adicionales, en aquellos casos donde la etiología de la enfermedad ha permanecido desconocida, y se requiere de múltiples estudios para establecer la causa.

h. Aplicación de las medidas de prevención y control: La utilidad de las conclusiones está dada por la aplicación de medidas de prevención y control para:

Reducir significativamente la tasa de morbilidad y mortalidad de la enfermedad en estudio. Establecer o perfeccionar los sistemas de vigilancia epidemiológica. Evaluar programas específicos, e incluso los mismos servicios de salud ocupacional. Realizar programas de educación en salud de los trabajadores. Aclarar dudas respecto a los factores de riesgo de una enfermedad. Difundir la información epidemiológica a nivel académico, sanitario, administrativo, publicaciones, etc.

i. Evaluación de la intervención: Una vez ejecutada las medidas de prevención y control, se requiere evaluar la eficacia y efectividad de las mismas en la ocurrencia de impactos a la salud de los trabajadores y condiciones laborales. Este proceso podrá generar conclusiones y recomendaciones nuevas que mejoren los sistemas de prevención y control.

Causalidad y Validez en los Estudio Epidemiológicos1. Objetivos:

1. Comprender el rol de la causalidad en estudios epidemiológicos. 2. Comprender el proceso de las inferencias causales basadas en resultados de estudios epidemiológicos. 3. Conocer las fuentes más importantes de error en los estudios epidemiológicos y cómo éstos se

minimizan.

2. Términos claves:

Inferencia causal, error aleatorio, confusión, sesgo, modificación del efecto

3. Desarrollo del módulo

3.1. Causalidad

Uno de los principales objetivos de la investigación epidemiológica es establecer las causas del fenómeno de interés. Una “causa” de enfermedad desde el punto de vista epidemiológico es un evento, condición, característica o una combinación de estos factores que juegan un papel importante en el desarrollo de la enfermedad. La epidemiología ocupacional, se orienta a la identificación de las causas de las enfermedades y lesiones resultantes de las exposiciones ocurridas en el sitio de trabajo.

Son varios los modelos de causalidad propuestos, mencionaremos al “El Modelo de Rothman”, como ejemplo y desarrollaremos a continuación. Este modelo define como “causa suficiente” a un grupo de condiciones y acontecimientos mínimos que, inevitablemente inician o producen la enfermedad. El modelo es determinista, porque supone que la enfermedad puede tener una o más causas suficientes (CS), cada una de las cuales determina la enfermedad, es decir diferentes conjuntos de causas pueden interactuar y producir el mismo evento.

Dicho de otro modo, una causa es suficiente cuando la enfermedad es observada en los individuos que presentan la causa, no obstante, la causa no se observa en todos los individuos con la enfermedad porque existen otras causas para ella. Por ejemplo, el hábito de fumar cigarrillos es una causa del cáncer de pulmón, pero éste también es causado por la exposición a las fibras de asbesto o al gas radón.

Cada CS está compuesta por un grupo de causas componentes (CC). La presencia de una CC aumenta la probabilidad de que la enfermedad se produzca, es decir la presencia de CC equivale a la presencia de los factores de riesgo. Para este modelo una causa se denomina “necesaria” (CN) cuando ésta siempre debe anteceder una enfermedad. Una causa es necesaria cuando debe estar presente en los individuos para contraer la enfermedad, sin embargo, su presencia no siempre conduce al desarrollo de enfermedad. Por ejemplo el bacilo de la tuberculosis (Mycobacterium bacillus) debe estar presente para causar la tuberculosis, pero, la aparición de la tuberculosis no siempre se observa en los individuos portadores del bacilo.

Figura 1. La figura muestra una enfermedad que tiene 3 complejas causas suficientes, cada una de 5 causas componentes. “A” es una causa necesaria ya que esta aparece como miembro de cada causa suficiente. “B”, “C” y, “F” no son causas necesarias ya que ellas no aparecen en todas las 3 causas suficientes.

Otro ejemplo de CS y CN corresponde al cáncer de pulmón, éste puede ser atribuido a diferentes causas suficientes (humo de tabaco, metales pesados, asbesto, etc.), todas son suficientes para producir el evento, pero no todas son necesarias. Cualquier causa podría comportarse como necesaria, suficiente, ninguna de las dos o ambas.

Hay que considerar que cada enfermedad posee muchas causas (CS, CC y CN) las cuales interactúan entre ellas, por lo que resultaría imposible predecir que ocurrirá en cada caso en particular. Además de lo difícil que resultaría determinar todas las causas, aunque éstas se conocieran, sería difícil determinar cuales actuarían en cada caso.

De acuerdo a este modelo, un factor es una causa de la enfermedad si la alteración de éste resulta en una variación de la frecuencia del evento. Por este motivo, el modelo resulta útil desde el punto de vista de la prevención, ya que no es necesario conocer todas las causas componentes para prevenir la enfermedad. Efectivamente, al identificar y eliminar sólo uno de los factores de la causa suficiente, se previenen los casos de la enfermedad que esta causa suficiente origina.

Al estudiar la causalidad uno debe considerar que los factores de riesgo juegan diferentes roles en el desarrollo de la enfermedad. Por esto los factores causales han sido diferenciados en los siguientes grupos, los cuales, no son mutuamente excluyentes:

1. Factores predisponentes – factores que crean un estado de sensibilidad hacia un agente patógeno. La edad, el grado educacional, ocurrencia previa de la enfermedad y el ambiente laboral son ejemplos de factores que podrían hacer a los individuos más susceptibles a un agente patógeno.

2. Factores facilitadores – factores que facilitan la manifestación de la enfermedad o por el contrario facilitan la recuperación de una enfermedad. Los ingresos, el acceso a la atención médica y la nutrición son ejemplos de factores cuya ausencia podrían facilitar la manifestación de las enfermedades y que apoyan la recuperación en su presencia.

3. Factores desencadenantes – factores que están asociados con la aparición definitiva de la enfermedad. A menudo un factor es más importante u obviamente más reconocible que otro cuando hay varios factores involucrados. Algunos ejemplos son la exposición a un medicamento, agentes intoxicantes o traumatismos físicos.

4. Factores potenciadores – factores repetitivos, recurrentes, persistentes que tienden a perpetuar o agravar la presencia de una enfermedad. Por ejemplo la exposición repetida al mismo agente tóxico (en la ausencia de una reacción aguda) y el trabajo.

La realización de una investigación epidemiológica consiste en calcular el riesgo de la ocurrencia de una enfermedad con relación a uno o más factores de riesgo o exposiciones mediante los métodos estadísticos. En realidad, la estimación de riesgo representa la magnitud de la asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad en estudio.

La inferencia causal es el proceso de determinar si la estimación de riesgos denota causalidad. Es decir, si el factor de riesgo o la exposición bajo investigación es en realidad una causa de la enfermedad. Antes de

establecer causalidad, otras explicaciones potenciales para las asociaciones tendrían que ser excluidas como el sesgo y la confusión.

3.2. Validez y precisión en los estudios epidemiológicos

Es importante que el cálculo del riesgo de un estudio represente el efecto verdadero, que será el caso cuando un estudio es válido. Se distinguen dos tipos de validez de estudio: la interna y la externa. La validez interna se refiere a que los resultados del estudio sean atribuidos sólo al efecto bajo investigación. Esto es posible cuando todas las fuentes de error han sido reducidas al mínimo en las etapas de diseño, implementación y análisis del estudio. La validez externa se refiere a que los resultados del estudio sean generalizables, esto es, cuando un estudio produce inferencias imparciales con respecto a una población objetivo. Por ejemplo, los resultados de un estudio realizado en hombres podrían no ser generalizables en mujeres, quienes también forman parte de la misma población objetivo desde dónde los hombres vinieron.

Los errores en los estudios epidemiológicos conducen a un cálculo sesgado del estimador de riesgo y a inferencias incorrectas acerca de la relación entre el factor de riesgo y la enfermedad bajo investigación. Un estudio es válido cuando sus resultados corresponden a la verdad. Al reducir al mínimo los errores, en las etapas de planificación y de ejecución del estudio, el investigador tiene mas fuerza para llegar a la conclusión de que los resultados representan el valor verdadero. Sólo los estudios con resultados válidos son útiles para el proceso de inferencia causal.

3.2.1. Tipos de error

Los errores pueden clasificarse como: aleatorio o sistemático.

1. El error aleatorio es parte de la variación, en una medición, que generalmente es considerada como debida solo al azar. Existen varias fuentes de error aleatorio. Una fuente principal de este tipo de error es el proceso de establecer la muestra de estudio. Esta forma de error aleatorio también se conoce como error de muestreo. La principal forma de reducir el error aleatorio es agrandar el tamaño muestral en estudio. Esto aumentará la precisión del cálculo de riesgo y por consiguiente, del estudio.

2. El error sistemático es el resultado de los defectos en el método de selección de los participantes en estudio o en los procedimientos de recolección de información pertinente a la exposición o enfermedad. En consecuencia, los resultados observados del estudio tenderán a ser diferentes de los resultados verdaderos. Esta tendencia hacia los resultados erróneos es llamada sesgo. Minimizar el sesgo aumentará la validez del cálculo de riesgo.

La Figura 2 muestra los efectos de los errores aleatorios y sistemáticos sobre los cálculos de riesgo. El error aleatorio conduce a la imprecisión en el cálculo de riesgo. Puede observarse que los cálculos de riesgo a menudo rodean la verdad (punto central) pero se propagan aleatoriamente alrededor de ello. En contraste, el error sistemático no afecta la precisión del cálculo de riesgo. Sin embargo, esto conduce a la generación de cálculos de riesgo que sistemáticamente son diferentes de la verdad.

Figura 2. Validez y Precisión

Antes de que el resultado de un estudio se evalúe para establecer la posibilidad de que la relación arrojada sea causal, es importante determinar la validez y la precisión del estudio. Las posibilidades de explicaciones alternativas para los cálculos de efectos como el azar, el sesgo y la confusión deberán ser excluidos (Figura 3).

Figura 3. Evaluación de la Relación entre una Causa Posible y la Enfermedad

Fuente: Epidemiología Básica, OPS.

3.2.2. Sesgos

Como se menciono anteriormente, el sesgo es una desviación sistemática de los resultados o las inferencias del valor verdadero. El sesgo en los estudios epidemiológicos puede clasificarse en dos tipos principales: el sesgo de selección y de información.

El sesgo de selección ocurre cuando hay diferencias entre los que participan en el estudio y aquellos que no participan, y esas diferencias tienen un efecto sobre el cálculo de riesgo, desviándolo de su valor verdadero. Estas diferencias introducen un sesgo en el cálculo de riesgo cuando sus características se relacionan sistemáticamente con la exposición o enfermedad bajo estudio.

Al planificar un estudio epidemiológico, el investigador debe identificar si existe el potencial para la ocurrencia de algún tipo de sesgo y encontrar las maneras de reducirlo. Existen muchas maneras en que se puede introducir un sesgo de selección al estudio. Algunos ejemplos son: 1) La percepción o el conocimiento del tema del estudio influye en el deseo de participar de los sujetos (Ej.: el uso de las drogas o el alcohol); 2) Un deficiente marco de muestreo que excluye sistemáticamente a un grupo de sujetos con características similares (Ej.: realizar entrevistas por teléfono en un distrito donde aquellos pertenecientes a los estratos socioeconómicos bajos no tienen teléfonos); 3) Los voluntarios (Ej.: usualmente los voluntarios tienen una motivación especial para participar en un estudios como una mayor percepción de riesgo o un alto nivel educacional).

Un caso especial de sesgo de selección en los estudios ocupacionales es el efecto del trabajador saludable. Los trabajadores generalmente presentan tasas de mortalidad general inferiores que la población en general, esto porque el enfermo grave y los discapacitados crónicos son generalmente excluidos del empleo. Los trabajadores son más saludables que la población en general, por tanto, las tasas de mortalidad de la población general no son comparables con las tasas de la población laboral.

El sesgo de información es una falla en la medición de los factores de riesgo o los datos de enfermedad que da lugar a una calidad diferente de la información entre los grupos de comparación. Esto conduce a una medida de la variable de estudio que es diferente de su valor verdadero y puede producir una clasificación errónea de los sujetos de estudio con respecto a la exposición, la enfermedad o ambos. La presencia del sesgo de información tiene un efecto en el cálculo de riesgo desviándolo de su valor verdadero.

Existen muchas maneras en que se puede incluir un sesgo de información al estudio. Algunos ejemplos incluyen: 1) Cuando hay una medida incorrecta de la variable de estudio (Ej.: El esfigmomanómetro no esta calibrado); 2) El entrevistador subconscientemente o conscientemente busca y recolecta datos selectivamente (Ej.: sesgo del entrevistador); 3) Los sujetos de estudio tienen una memoria inexacta o incompleta de los eventos o experiencias pasadas relacionadas con la pregunta de estudio (Ej.: sesgo del memoria).

3.2.3. Confusión

La confusión es otra fuente de error en los estudios epidemiológicos. Ocurre cuando hay un tercera variable que puede causar la enfermedad en estudio y que a su vez está asociada con el factor de riesgo bajo investigación. A menos que sea posible ajustar el efecto de confusión de esta tercera variable, sus efectos no pueden distinguirse de los del factor de riesgo en estudio.

La figura 4 intenta explicar esta relación. El asbesto es un factor de riesgo conocido del cáncer de pulmón. También el hábito de fumar cigarrillos es un factor de riesgo del cáncer de pulmón. Tanto el hábito de fumar como la exposición al asbesto son factores de riesgo del cáncer de pulmón, la confusión ocurrirá si la distribución del fumar en los sujetos de estudio varia concurrentemente con la distribución de la exposición al asbesto. Por ejemplo si los que fumaron son también aquellos que están más expuestos al asbesto. Para calcular apropiadamente la magnitud de la asociación entre el asbesto y el cáncer de pulmón es importante reducir el

efecto de confusión introducido por el hábito de fumar. A menudo, más de una variable puede introducir confusión.

La confusión tiene el mismo efecto sobre los cálculos de riesgo que el sesgo. Produciendo una desviación de los cálculos de riesgo del verdadero valor, aunque no es un sesgo.

Figura 4. Efecto de confusión del fumar cigarrillos en la relación entre la exposición a asbestos y el cáncer de pulmón

3.2.4. Modificación de efecto

Después de excluir el factor de confusión como una explicación de la asociación de estudio es importante evaluar una potencial modificación del efecto. Un modificador de efecto es un factor que modifica el efecto del factor de riesgo en estudio. Ocurre cuando el cálculo de riesgo en presencia de dos factores de riesgo es diferente del cálculo de riesgo esperado como resultado de los efectos individuales de estos factores. El efecto puede ser mayor (sinergismo) o menor (antagonismo) que la suma de los efectos individuales.

La modificación de efecto es detectada al generar cálculos de riesgo para el factor de riesgo en estudio a través de los niveles de un tercer factor (Tabla 1). La tasa de cáncer de pulmón en los no fumadores que están expuestos al asbesto es mayor que en la tasa del grupo no expuesto, sin embargo, el efecto de la exposición a asbesto en el cáncer de pulmón es mucho mayor cuando la persona es fumadora.

Tabla 1. Tasa de mortalidad estandarizada del cáncer de pulmón (por 100000 habitantes) en relación a los fumadores y la exposición al polvo de asbesto

Exposición al asbesto Historia defumador

Tasa de mortalidad por cáncer del pulmón

No No 11Sí No 58No Sí 123Sí Sí 602

Finalmente, los datos derivados de la investigación epidemiológica se usan para la toma de decisiones. Por ejemplo, los organismos reguladores dependen de los datos epidemiológicos cuando proponen los límites de exposición laboral. De ahí la importancia de realizar estudios epidemiológicos que estén libres de sesgos y de comprender el impacto de los retos que conlleva el proceso de inferencia causal.

3.3. Criterios de causalidad

Una vez que la validez del estudio ha resultado ser adecuada, el próximo paso es comparar sus resultados con los de otros estudios epidemiológicos realizados con el mismo propósito.

A menudo la determinación de la causalidad ha sido establecida mediante la construcción de un juicio subjetivo. Un enfoque sistemático fue desarrollado por el médico estadista británico Austin Bradford Hill, para ayudar a establecer un proceso de inferencia causal más objetivo. Esta guía se conoce como los Criterios de Causalidad de Hill. Una versión adaptada se muestra en la tabla 2.

Tabla 2. Criterios de Causalidad de Hill (adaptado)

Consistencia La asociación de estudio es consistente cuando los resultados son replicados en estudios epidemiológicos realizados en diferentes poblaciones utilizando diferentes diseños de estudio.

Fuerza de la asociación

Es definido por el tamaño del cálculo del riesgo derivado del análisis estadístico.

Relación dosis - respuesta

El tamaño del cálculo del riesgo se incrementa con el incremento de los niveles de exposición.

Secuencia temporal La exposición siempre precede al resultado. Este es el único criterio absolutamente esencial.

Plausibilidad biológica

La asociación esta acorde con la consecuente aceptación de los procesos biológicos.

Adaptado de Last JM. A Diccionario de Epidemiología. 4ta edición.

En muchas situaciones una relación causa-efecto es difícil de establecer. Además, un estudio es generalmente insuficiente para establecer causalidad. La determinación de la causalidad se deriva cuando existe un gran cuerpo de evidencia sobre la asociación de estudio. A partir de la base de evidencia, esta guía se utiliza para organizar la información e impulsar los procesos inferenciales.

Antes de realizar un estudio se espera que el investigador realice una revisión de la bibliografía existente sobre la asociación de interés. El análisis de los estudios existentes recolectados por el investigador debe realizarse siguiendo esta guía.

Es también útil obtener la evidencia de otros campos de estudio en apoyo a la asociación bajo estudio. La evidencia de otros campos de investigación puede suministrar información que los estudios epidemiológicos no pueden generar debido a su naturaleza observacional.

Evaluación de Exposición en Estudios de Epidemiología Ocupacional

1. Objetivos:

1. Comprender los conceptos de dosis y exposición2. Comprender la relación dosis-exposición

3. Comprender los principios de la evaluación de exposición directa e indirecta4. Identificar las Fuentes de información de exposición5. Comprender los conceptos de los estándares de exposición

2. Términos claves:

Exposición, evaluación, contacto, dosis, monitoreo, microambiente, biomarcadores, límites de exposición laboral.

3. Desarrollo del módulo

3.1. Introducción

Las personas están expuestas a una variedad de agentes potencialmente dañinos para la salud a través del aire que respiran, el alimento que ingieren, las superficies que ellos tocan y los productos que usan durante el transcurso de su vida. Un importante aspecto en salud pública es la prevención o reducción de la exposición a los agentes del medio ambiente que contribuyen, ya sea directamente o indirectamente, a incrementar las tasas de muerte prematura, enfermedad, discomfort, o discapacidad (IPCS, 2000).

3.2. Concepto de exposición

Los riesgos para la salud asociados a las actividades laborales en los ambientes de trabajo son prevenibles, sin embargo para una efectiva protección se requiere identificar y medir la presencia de éstos, así como otros factores determinantes de enfermedad, a fin de generar un diagnóstico correcto y completo que permita adoptar decisiones oportunas y efectivas.

En los procesos productivos existen múltiples contaminantes del ambiente laboral que actúan como factores de riesgo y que pueden incidir negativamente en la salud de los individuos que entran en contacto. Entre estos revisten especial importancia los agentes de origen químico, físico y biológico.

Genéricamente, se ha definido exposición como el contacto en el tiempo y el espacio entre una persona y uno o más agentes biológicos, químicos o físicos (NCR, 1991). Como se observa en la Tabla 1 el concepto de exposición depende de una serie de parámetros a considerar, por lo tanto al momento de evaluar exposición se deben considerar estos aspectos. En términos de salud ocupacional, se define exposición como el acto o condición de estar por razones de trabajo, en contacto dérmico, por inhalación o ingestión, con uno o una mezcla de estos agentes contaminantes, en un lugar y durante un período de tiempo determinado.

La evaluación de la exposición en una determinada población trabajadora, corresponde a la medición de la intensidad y/o duración y frecuencia del contacto del individuo con un agente nocivo específico, se utiliza para caracterizar el riesgo de un individuo u grupo de individuos expuestos.

La evaluación de la exposición en diferentes ambientes laboral implica identificar y evaluar los agentes que pueden entrar en contacto con los trabajadores y analizar diferentes aspectos del proceso que determina el contacto (Tabla 1).

AGENTES FUENTES- Biológicos- Químicos- Físicos

-Únicos- Múltiples- Mixtos

- Antropogénicos / No Antropogénicos- De área / Puntuales- Estacionarias / Móviles

TRANSPORTE / MEDIO DE TRANSPORTE VÍAS DE EXPOSICIÓN- Aire- Agua- Suelos

- Polvo- Alimentos- Productos

- A través del alimento- A través de la respiración- Contacto con suspensiones contaminadas

CONCENTRACIÓN RUTA DE EXPOSICIÓN- mg/Kg. (alimentos)- mg/L (agua)-µ/m3 (aire)

-µ/cm2 (suspendidas contaminadas)- % en peso (ingesta)- Fibras/m3 (aire)

- Inhalación- Ingestión

- Dérmica- Múltiples rutas

DURACIÓN DE LA EXPOSICIÓN FRECUENCIA DE LA EXPOSICIÓN- Segundos- Minutos- Horas- Días

- Semanas- Meses- Años- Toda la vida ?

- Continua- Intermitente- Cíclica

- Aleatoria- Rara

ESCENARIO DE EXPOSICIÓN POBLACIÓN EXPUESTA- Ocupacional / No ocupacional- Residencial / No residencial- Interiores / Exteriores

- Población General- Subgrupos poblacionales- Individuos

ALCANCE GEOGRÁFICO MARCO TEMPORAL- Sitio / fuente especifica- Local- Regional

- Nacional- Internacional- Global

- Pasada- Presente

- Futura- De tendencia

Fuente: Sexton et al, 1995

3.2.1. Índices de Exposición

Representan la cantidad del agente presente en el ambiente o en el aire inhalado y la cantidad que realmente ingresa al organismo por inhalación, o se absorbe por otras vías (ingesta). La dosis refleja la cantidad de sustancia administrada. La frecuencia de la dosis es la cantidad administrada por unidad de tiempo, sin embargo, es difícil evaluar la relación exposición-efecto en el lugar de trabajo debido a que existe una relación compleja no lineal entre la exposición y dosis (inhalación – absorción – distribución en el organismo).

Una complejidad adicional es el estado físico del agente. Para los gases es posible hacer la estimación de la concentración atmosférica del agente durante la jornada de trabajo y la cantidad de aire inhalado, para los polvos o material particulado es necesario considerar el tamaño de las partículas y su deposición.

Un ejemplo de la aplicación del estudio cuantitativo de la exposición retrospectiva es su aplicación en la epidemiología del cáncer, otros estudios utilizan evaluaciones tanto retrospectivas como prospectivas.

3.2.2. Elementos de Evaluación de la Exposición

La evaluación de la exposición implica describir cuantitativamente y cualitativa el contacto del individuo con un agente específico (exposición), así como el ingreso (dosis) al organismo. Si bien existen diferentes tipos de exposiciones, todas ellas tienen elementos comunes: grupos de individuos expuestos a concentraciones determinadas en períodos de tiempo establecidos; dosis de ingreso al organismo, y la contribución de las fuentes emisoras, rutas, vías y factores individuales a la exposición y a la dosis.

3.2.3. Cuantificación de la exposición

Consiste en determinar la magnitud, frecuencia y duración de las exposiciones de los individuos por cada una de las rutas significativas. Esta está definida por, la concentración del agente, la duración y la frecuencia de la exposición.

Concentración y concentración de la exposición

La concentración es la cantidad (masa) de una sustancia o contaminante que está presente en un medio tal como el aire, agua, suelo o una muestra biológica tal como un alimento, leche materna, sangre, orina por unidad de volumen o masa. Aun cuando hay ocasiones en que el agente puro entra directamente en contacto con el individuo, lo habitual es que el contacto ocurra a través de un medio que contiene al agente diluido en diferentes concentraciones. Se define concentración de la exposición, a la concentración del agente en el medio de transporte que entra en contacto con el organismo humano (mg/l; mg/Kg.; mg/m3).

Duración de la exposición

La exposición a un determinado agente puede ser instantánea, cuando se produce en punto dado del tiempo, en este caso es igual a la concentración del agente, o prolongarse a través del tiempo, en este caso es acumulativa y está determinada por la concentración, frecuencia y duración de la exposición. La unidad de observación puede ser el individuo o grupos de individuos con una misma actividad, lugar de trabajo común o con características similares.

En general, una exposición instantánea a una alta concentración del agente genera un efecto agudo, mientras que la exposición prolongada en el tiempo a bajas concentraciones genera efectos crónicos. En este caso la información relativa a exposiciones pasadas es esencial para determinar la dosis acumulada y la respuesta del organismo (dosis-respuesta; dosis-efecto). Existe una relación directa exposición-respuesta: a mayor exposición mayor riesgo de que ocurra un efecto nocivo.

3.3. Estimación de la exposición

En general se ha considerado que el nivel de exposición está determinado por la relación entre la concentración del agente y la duración del contacto. El área bajo la curva resultante de esta integración representa la magnitud de la exposición (concentración de la exposición), y se expresa en unidades de masa del agente, por volumen del medio que lo contiene y el tiempo (mg/m3.hr). Sin embargo existen ejemplos que demuestran que hay casos en que el efecto depende más de la concentración del agente que del tiempo de exposición. En general, la exposición se puede estimar de la siguiente manera (IPCS, 2000):

Matemáticamente esta relación se puede expresar de la siguiente manera.

Donde: E: magnitud de la exposición;

ti, t1: duración de la exposición;

C (t): concentración de la exposición en función del tiempo

Sin embargo existen ejemplos que demuestran que hay casos en que el efecto depende mas de la concentración del agente que del tiempo de exposición y que el riesgo de desarrollar una enfermedad crónica depende de la exposición a concentraciones máximas, media, o acumulativa y de la vida media del agente que alcanza el órgano blanco, lo que sugiere que para mejorar la evaluación de la exposición se requiere del uso de la farmacocinética del agente.

3.4. Paradigma epidemiológico de la exposición

La exposición se genera por la integración de una secuencia de eventos con potencial efecto en la salud.

La emisión de un agente al ambiente, el transporte y la transformación o reacción que pueda ocurrir, el medio que lo contiene y por ultimo el contacto con el individuo, son aspectos críticos necesarios de conocer para entender como se genera la exposición y los factores que la determinan (Figura 1).

Aspectos que determinan y condicionan la exposición:

a) Fuente emisora: Es el punto o área en que se emite el agente. Existe un amplio rango de fuentes primarias que emiten contaminantes primarios, dependiendo de las propiedades del agente y las condiciones del medio, estos pueden reaccionar y formar nuevos compuestos.

b) Ruta de exposición: es el camino físico que recorre el agente puro o través del medio que lo contiene, hasta alcanzar el contacto con el individuo.

c) Concentración de la exposición: es la concentración de agente en el medio que lo contiene, en el punto de contacto con el individuo.

d) Vía de exposición: es la forma en que el contaminante ingresa al organismo, puede ser inhalatoria, dérmica o ingesta.

e) Tasa de ingreso o de ingesta: es la cantidad del agente que cruza la barrera del organismo, por unidad de tiempo, y es el producto de la concentración de la exposición por el tiempo de contacto tanto por vía área como por ingesta.

f) Ingreso por contacto: se asocia a la cantidad del agente que ingresa por la piel así como por inhalación e ingesta una vez que estas ya han ocurrido.

g) Dosis: es la cantidad del agente que ha ingresado al organismo. Se distinguen diferentes tipos de dosis:

i. Dosis potencial o administrada, es la cantidad del agente ingerido, inhalado o por contacto con la piel. El concepto de dosis potencial para la inhalación e ingesta es análogo a la dosis administrada en un estudio experimental de dosis–respuesta. ii. Dosis interna o absorbida, (carga corporal en higiene industrial), es la cantidad del agente absorbida y disponible para ser metabolizada, transportada, acumulada o excretada. iii. Dosis liberada, es la porción de dosis interna (absorbida), que alcanza el tejido blanco, o de interés.iv. Dosis biológica efectiva, es la porción de la dosis que es liberada y llega al órgano blanco y genera la acción

tóxica. La relación entre la dosis biológica efectiva y la consecuente enfermedad depende de la relación entre la dosis y la respuesta determinada por mecanismos farmacocinéticas y factores individuales.

1. Efecto biológico, es la respuesta medible de una dosis en una molécula, célula o tejido. 2. Efecto adverso, es el efecto biológico que genera una alteración morfológica o fisiológica, que

resulta en una alteración de la capacidad funcional.

En epidemiología “efecto adverso” se define como el resultado de una cadena causal que se puede expresar como el cambio de un parámetro de salud y en términos epidemiológicos, se mide por la variación de la frecuencia de una enfermedad causado por un factor específico: las medidas mas utilizadas son cambio de la tasa incidencia (densidad de incidencia), o por el cambio de la proporción de incidencia (incidencia acumulada).

Figura 1. Paradigma de salud ambiental mostrando el rol de la exposición(Adaptado de Sexton et al, 1995)

3.5. Cuantificación de la exposición

Existen diferentes métodos para medir cuantitativamente la exposición, la selección del método más adecuado dependerá del objetivo del estudio (medición de dosis- respuesta; dosis-efecto; impacto de medidas de control; cumplimiento de la normativa; etc.), las diferentes alternativas pueden ser:

a) Directa

Esta incluye la colección de muestras en la interfase entre el medio de exposición y el cuerpo humano, por ejemplo, la zona respiratoria en el caso de contaminantes del aire, o muestras de tejido biológico en los cuales la concentración del agente contaminante puede ser determinado. Por lo tanto, la evaluación directa de la exposición incluye monitoreo personal y marcadores biológicos de exposición, respectivamente. En el monitoreo personal, en el caso de exposición a través del aire, cada trabajador lleva instalado un monitor a la altura de la zona respiratoria, que registra las concentraciones del agente en forma continua o integrada durante un periodo de tiempo determinado. De esta forma, se puede establecer inequívocamente si existe exposición a uno o más agentes específicos que pueden presentarse como de gases, partículas, vapores, humos o aerosoles y cuantos individuos están expuestos.

Sin embargo, como esto puede implicar costos elevados para el estudio es recomendable realizar una selección de una muestra de trabajadores, la que se selecciona en forma aleatoria en el conjunto de la población expuesta. Desde un punto de vista estadístico, se requiere un número relativamente grande de muestras. Además, en muchos lugares de trabajo, si se utiliza este procedimiento, hay un riesgo de no considerar subgrupos de individuos altamente expuestos.

Lo mas adecuado es subdividir la población expuesta en grupos homogéneos de trabajadores que realizan el mismo trabajo en consecuencia tendrán una variabilidad menor del nivel de exposición. Los agrupamientos tienen la ventaja de que los recursos pueden concentrarse en aquellos trabajadores con mayor exposición. El monitoreo personal mide la real exposición del trabajador al agente y es el mas adecuado para realizar estudios epidemiológicos

Biomarcadores. Tradicionalmente la evaluación de la exposición se ha centrado en la medición del contaminante en el aire del ambiente de trabajo. Sin embargo se pueden utilizar biomarcadores de exposición como complemento del monitoreo convencional, especialmente cuando un mismo compuesto tiene diferentes vías de ingreso al organismo.

Se define biomarcador a un compuesto exógeno o su metabolito producto de la interacción de un agente xenobiótico y una molécula blanco en el organismo que puede ser medida en un compartimiento que incluye tejido, célula, fluido, o aire expirado. Estos pueden ser de exposición, de efecto y susceptibilidad.

Los biomarcadores de exposición entregan información relevante cuando es difícil medir el compuesto directamente en el ambiente (plaguicidas), o cuando no es éticamente posible, esta alternativa también puede ser utilizada tanto para exposiciones episódicas y/o aleatorias, sin embargo como miden la dosis total integrada, no es posible establecer cual fue la vía de ingreso al organismo, su importancia relativa y la probable fuente de exposición. Se utilizan además para medir efectos biológicos de la exposición, efectividad de medidas de control y también susceptibilidad individual tanto a la exposición como al efecto. Algunos indicadores biológicos de efecto pueden servir como indicadores precoces de riesgo de enfermedad, sin embargo su utilidad es limitada cuando se utiliza para evaluar agentes con vida media menor a diez horas.

b) Indirecta

Cuando la medición directa en el individuo no es posible, se pude utilizar el monitoreo ambiental, usos de modelos y cuestionarios.

El monitoreo ambiental. Consiste en medir las concentraciones del compuesto en diferentes micro ambientes del área de trabajo y el tiempo de permanencia del individuo en cada micro ambiente. Se denomina micro ambiente a un espacio en el que la concentración del agente contaminante en estudio es suficientemente homogénea para el propósito de la evaluación.

La exposición se determina a través de la integración de las exposiciones de todos los micros ambientes.

E total = (e1 x t1) + (e2 x t2) + (e3 x t3).....en x tn

Modelos de exposición. Es a través de la utilización de modelos que son abstracciones matemáticas de la realidad física, que se aplican para obviar la necesidad de extensos programas de monitoreo, estos modelos proveen estimaciones de la población expuesta (y dosis), y están basados en un reducido numero de mediciones representativas de la situación en estudio. El desafío es desarrollar modelos apropiados y robustos que permitan la extrapolación de relativamente pocas mediciones para estimar exposiciones y dosis de grandes grupos.

Los modelos se utilizan también para extrapolar resultados a grupos de trabajadores con exposiciones similares.

Cuestionarios: Es otra manera de evaluar exposición, típicamente proveen de información cualitativa, y a menudo retrospectiva sobre exposición. Se pueden usar para categorizar a grupos de individuos como expuestos o no expuestos, los cuales son comúnmente usados en los estudios epidemiológicos.

3.6. Evaluación de la exposición

El estudio de evaluación de la exposición se orienta a medir la magnitud, duración y frecuencia del contacto con el agente que determina el efecto nocivo. En consecuencia las preguntas a responder podrán ser:

a) ¿Cuál es o ha sido la concentración del agente?b) ¿Cuál es o ha sido la duración del contacto?c) ¿Cuál es o ha sido la frecuencia del contacto?

El aspecto más importante en un estudio de evaluación de la exposición es la selección del diseño mas apropiado a utilizar para asegurar el logro del objetivo, por consiguiente los pasos a seguir son:

Definición del objetivo:

La evaluación de la exposición a un agente ambiental laboral implica la descripción cualitativa y la estimación cuantitativa del contacto con el individuo y el ingreso al organismo. Como la evaluación puede ser utilizada para diferentes propósitos y utilizando diferentes enfoques, es necesario iniciar el proceso de la evaluación definiendo claramente el objetivo del estudio al que se pretende aplicar.

Definición de los parámetros a estudiar:

Selección de la población objetivo Definición de los agentes contaminantes a medir Definición del método de medición Definición del programa de monitoreo Definición de los indicadores estadísticos a utilizar

Diseño del estudio.

2. Relación del objetivo con los parámetros a medir3. Definición la muestra y el tamaño4. Definición el método de recolección de los datos5. Desarrollo del plan de análisis estadístico6. Desarrollo de un programa de control de calidad de los datos

3.7. Otros elementos relevantes en estudios de evaluación de la exposición

a) Fuentes de información y calidad de los datos

Para estudios epidemiológicos, un aspecto relevante de la evaluación es la disponibilidad de información histórica sobre estudios anteriores, su confiabilidad y representatividad. Para estudios prospectivos es necesario asegurar la calidad respecto a la factibilidad de métodos de medición, muestreos y analíticos, el número de muestras, el tipo, la duración y la representatividad.

b) Selección de agentes contaminantes

En la mayoría de los lugares de trabajo existen múltiples contaminantes. Los agentes químicos se evalúan tanto individualmente como en condiciones donde existe exposición a varios agentes simultáneamente. Los contaminantes pueden actuar independientemente dentro del organismo o interaccionar y potenciar su efecto tóxico. Qué debe medirse y cómo deben interpretarse los resultados depende del mecanismo de acción biológico cuando se encuentran en el interior del organismo.

Los agentes pueden evaluarse por separado si actúan de manera independiente en distintos sistemas orgánicos. Si actúan sobre el mismo sistema orgánico, como sería el caso de dos irritantes respiratorios, su efecto combinado es importante. Si el efecto tóxico de la mezcla es igual a la suma de los efectos de cada uno de los componentes por separado, se habla de un efecto aditivo. Si el efecto tóxico de la mezcla es mayor que la suma de los efectos de cada agente por separado, el efecto combinado es sinérgico.

c) Factores que afectan la exposición a un agente químico:

El número de fuentes emisoras del agente El ritmo de producción en relación con la capacidad de producción El grado de emisión de cada fuente El tipo y el emplazamiento de cada fuente La dispersión de los agentes debida al movimiento del aire El tipo y la eficacia de los sistemas de extracción y ventilación

d) Factores que afectan la dosis absorbida:

La concentración de los agentes contaminantes Factores relacionados con los comportamientos individuales La proximidad del individuo a las fuentes El tiempo de permanencia en cada micro ambiente Los hábitos individuales de trabajo La susceptibilidad individual al agente

e) Representatividad de las mediciones

Los resultados de la evaluación de la exposición deben representar las condiciones reales del ambiente en el puesto de trabajo. Sin embargo en la práctica existen una serie de dificultades que se deben considerar:

La variación de las concentraciones ambientales puede ser importante e incluso a cortas distancias Los trabajadores pueden variar frecuentemente de posición y en ocasiones de actividad Las condiciones de trabajo habitualmente varían a lo largo de la jornada de trabajo y entre diferentes

días

La relación entre el volumen muestreado y volumen de aire ambiental es muy baja El tiempo de muestreo es forzosamente limitado Los aparatos y métodos de medición, toma de muestra y análisis introducen errores aleatorios

inevitables

f) Estrategia de medición.

La definición previa del método de medición que se aplicará: directo, indirecto, modelamiento, y/o uso de biomarcadores. Si se medirán todos los individuos o grupos homogéneos, para estudios acumulativos se requiere considerar si existe contribución no ocupacional a la exposición.

g) Criterios de selección de trabajadores para la medición de exposición a través de grupos homogéneos para obtener resultados representativos:

Distancia a la fuente Movimientos del trabajador Movimientos del aire Operaciones de trabajo Tiempo de exposición

3.8 Límites permisibles de exposición laboral

Con el propósito de prevenir las enfermedades profesionales, especialmente las crónicas, en muchos países se han establecido límites de exposición profesional para la exposición biológica, física y la inhalación de agentes químicos. Los índices mas aceptados son los establecidos por la Conferencia americana de Higienistas Industriales del gobierno (ACGIH), que se denominan valores límite Umbral (TLV).

Los TLV representan valores límites de concentraciones de agentes ambientales a los que “se cree que la mayoría de los trabajadores pueden estar repetidamente expuestos día tras días sin efectos nocivos” (ACGIH 1994) y se determinan en base a la mejor información obtenida de la experiencia en la industria, estudios experimentales con seres humanos y animales o de una combinación de estas.

Estos valores referenciales, deben ser utilizados para establecer niveles seguros de exposición cuando no es posible eliminar las emisiones y no deben aplicarse a condiciones de trabajo diferentes a las del país de origen y están basados en la premisa de que “aunque todas las sustancias químicas son tóxicas en determinada concentración, cuando la exposición a ellas se prolonga por un cierto período de tiempo, existe una concentración ( dosis), para todas las sustancias a la que no se genera ningún efecto nocivo, sea cual sea la frecuencia de la exposición” ( ACGIH).

Estos criterios difieren de los aplicados a agentes físicos y químicos cancerígenos para los que no existen valores umbral.

La mayoría de los valores de referencia utilizados por la Administración para la Salud y Seguridad en el Trabajo (Occupational Safety and Health Administration, OSHA) en Estados Unidos se basan en los TLV, sin embargo, el Instituto Nacional para Salud y Seguridad en el Trabajo (National Institute for Occupational Safety and Health, NIOSH) del Departamento de Salud y Servicios Humanos de Estados Unidos ha propuesto sus propios límites, llamados límites de exposición recomendados.

En el caso de las exposiciones atmosféricas, existen tres tipos de TLV: la exposición media ponderada en el tiempo durante un período de ocho horas, para proteger contra efectos crónicos en la salud; un límite de

exposición media a corto plazo durante quince minutos, para proteger contra efectos agudos en la salud, y un valor máximo instantáneo para proteger contra sustancias químicas que producen asfixia o irritación inmediata.

Las directrices sobre los niveles de exposición biológica se denominan índices de exposición biológica (BEI). Estas directrices representan la concentración de sustancias químicas en el organismo que corresponderían a la exposición a la inhalación de un trabajador sano dada una concentración atmosférica dada.

Los resultados de la evaluación de la exposición suelen compararse con los límites de exposición profesional que tienen por objetivo establecer una orientación para evaluar los riesgos y definir el control. Cuando la exposición supera esos límites, es preciso adoptar de inmediato una acción correctora, ya sea mejorando las medidas de control existentes o introduciendo nuevos controles. Las intervenciones preventivas deben iniciarse cuando la exposición alcanza el “nivel de acción”, que varía según el país, por ejemplo, la mitad o la quinta parte del límite de exposición profesional. Un nivel de acción bajo es la mejor garantía para evitar problemas en el futuro.

Sin embargo comparar los resultados de la evaluación de la exposición con los límites de exposición profesional para estimar un riesgo es una simplificación puesto que, entre otras insuficiencias, no se tienen en cuenta muchos factores que influyen en la absorción de sustancias químicas, como la susceptibilidad individual, la actividad física y la característica corporal de cada individuo. Además, en la mayoría de los lugares de trabajo se produce una exposición simultánea a distintos agentes; de ahí que sea muy importante tener en cuenta las exposiciones combinadas y las interacciones entre distintos agentes, ya que las consecuencias para la salud de la exposición a un único agente pueden ser muy diferentes a las consecuencias de la exposición a ese mismo agente combinado con otros, especialmente cuando existe sinergia o potenciación de efectos. En la medida del desarrollo de nuevas técnicas de medición y resultados de estudios de evaluación, los TLV se han hecho más estrictos para garantizar márgenes de seguridad más efectivos. Por otra parte es posible que los valores éticos de la sociedad cambien su posición ante los conceptos y definiciones de “prácticamente seguro” o “riesgo insignificante”, con respecto de la exposición en el lugar de trabajo.

Principales Medidas y Fuentes de Información usadas en Investigación Epidemiológica: Su Aplicación al Ámbito Laboral

1. Objetivos:

1. Identificar las principales medidas de frecuencia de enfermedad en un grupo o población de interés.2. Identificar y comprender las medidas de asociación o efecto de una enfermedad o exposición en un

grupo laboral3. Identificar y comprender las medidas de impacto de una enfermedad o exposición en un grupo laboral

4. Conocer las principales fuentes de información que utiliza la epidemiología

2. Términos claves:

Razón, Proporción, Tasa, Incidencia, Prevalencia, Riesgo, Fuentes de información

3. Desarrollo del módulo

3.1. Principales medidas utilizadas en epidemiología

Un aspecto crucial de la epidemiología lo constituyen los procesos de medición de los eventos de salud y su distribución en las poblaciones. La investigación epidemiológica utiliza tres tipos principales de medidas: a) de frecuencia de un evento; b) de asociación o efecto, y c) de impacto potencial.

3.1.1. Medidas de frecuencia

El paso inicial en la investigación epidemiológica es medir la frecuencia con que ocurren los eventos en la población, ya sea comparando dos poblaciones o una misma población en dos momentos diferentes de tiempo. Las medidas de frecuencia son fundamentales en investigación descriptiva y etiológica y se clasifican en medidas de frecuencia absoluta y medidas de frecuencia relativa.

a. Recuentos o Frecuencia absoluta

Indica la magnitud de un evento o característica, es decir, mide el número de veces que se repite el episodio o evento en la población. Dado que el número absoluto de eventos va a ser dependiente del tamaño de la población, esta modalidad no permite hacer comparaciones entre poblaciones de diferente tamaño. En cambio, es muy útil para calcular los recursos que se requieren para atender las necesidades de una población determinada. Ejemplos: número de personas expuestos a plomo, número de mujeres y hombres afectados por cáncer de páncreas, número total de viviendas comprometidas.

b. Frecuencia relativa

Para comparar adecuadamente la frecuencia de los eventos de salud es necesario construir una medida que sea independiente del tamaño de la población en la que se realiza la medición. Este tipo de medida, denominada medida de frecuencia relativa, se obtiene, relacionando el número de casos (numerador) con el número total de individuos que componen la población (denominador).

b.1. Razones

Es el cuociente de frecuencias entre dos grupos distintos, por lo que el numerador no necesariamente está incluido en el denominador. Permite comparar dos frecuencias que en conjunto constituyen un indicador de interés.

Ejemplo: Datos de mortalidad por causa en el año 2000 (hipotético): mortalidad por enfermedades laborales = 21.958; mortalidad por accidentes de tráfico vehicular = 19.001; Razón: [ 21.958 / 19.001] = 1.15, es decir por cada persona que muere por accidente de tráfico vehicular, 1.15 muere por causa laboral.

b.2. Proporciones

La más simple de las medidas utilizadas en epidemiología es la proporción., Esta es una fracción en la cual el numerador esta incluido en el denominador. Expresa la frecuencia con que ocurre un evento en relación con la población total en la cual acontece. Por lo tanto su valor oscila entre CERO Y UNO y se expresa en porcentajes (%).

Ejemplo: % de muertes por enfermedades laborales en la población: Mortalidad laboral = 21.958; Mortalidad total año 2000 = 78.814; Proporción [ 21.958 / 78.814 ] = 0.276 * 100= 27.6% de la mortalidad del país es debida a causa de origen laboral.

b.3. Tasa

Una tasa es el cambio instantáneo en una cantidad por unidad de cambio en otra cantidad, donde esta última usualmente es el tiempo. En términos epidemiológicos, es un cuociente en el que el numerador son los eventos que ocurren en una población en riesgo durante un tiempo t, la cual se expresa en el denominador. Eso significa que las tasas tienen una definición de tiempo; por ello se pueden definir como la magnitud del cambio de una variable (enfermedad o muerte) por unidad de cambio de otra (usualmente el tiempo), dado el tamaño de la población que se encuentra en riesgo de experimentar el evento. A diferencia de una proporción el denominador de una tasa no expresa el número de sujetos en observación sino el tiempo durante el cual tales sujetos estuvieron en riesgo de sufrir el evento.

La unidad de medida empleada se conoce como tiempo-persona de seguimiento. Por ejemplo, la observación de 100 individuos libres del evento durante un año corresponde a 100 años-persona de seguimiento; de manera similar, 10 sujetos observados durante diez años corresponden a 100 años-persona. Dado que el período entre el inicio de la observación y el momento en que aparece un evento puede variar de un individuo a otro, el denominador de la tasa se estima a partir de la suma de los períodos de observación de cada individuo hasta el fin del período (si se mantuvo libre del evento) o hasta la ocurrencia del evento (si lo presentó). Las unidades de tiempo pueden ser horas, días, meses o años, dependiendo de la naturaleza del evento que se estudia.

El cálculo de tasas se realiza dividiendo el total de eventos ocurridos en un período dado en una población entre el tiempo-persona total (es decir, la suma de los períodos individuales libres de la enfermedad) en el que los sujetos estuvieron en riesgo de presentar el evento. Las tasas se expresan multiplicando el resultado obtenido por una potencia de 10, con el fin de permitir rápidamente su comparación con otras tasas.

3.1.2. Medidas de frecuencia de enfermedad

Las medidas de frecuencia más usadas en epidemiología se refieren a la medición de la Mortalidad y la Morbilidad en una población. La mortalidad es útil para estudiar enfermedades que provocan la muerte rápidamente, es decir, cuando su letalidad (medida de la gravedad de una enfermedad) es importante. Sin embargo, cuando la letalidad es baja y la frecuencia con la que se presenta una enfermedad no puede analizarse adecuadamente con los datos de mortalidad, la morbilidad se convierte en la medida epidemiológica de mayor importancia.

a. Medidas de mortalidad

La mortalidad expresa la dinámica de las muertes acaecidas en las poblaciones a través del tiempo y el espacio, y sólo permite comparaciones en este nivel de análisis. La mortalidad puede estimarse para todos o algunos grupos de edad, para uno o ambos sexos y para una, varias o todas las enfermedades. La mortalidad se clasifica de la siguiente manera: general y específica.

a.1. Mortalidad general (bruta o cruda)

La mortalidad general es el volumen de muertes ocurridas por todas las causas de enfermedad, en el total de la población, sin distinciones de sexo o edad. La mortalidad general, que comúnmente se expresa en forma de tasa, puede ser cruda o ajustada, de acuerdo con el tratamiento estadístico que reciba. La tasa mortalidad cruda expresa la relación que existe entre el número de muertes ocurridas en un período dado (casos nuevos) y el tiempo–persona en un año de observación; la mortalidad ajustada o estandarizada, expresa esta relación, pero considera las posibles diferencias en la estructura de las poblaciones; por ejemplo con respecto a edad, sexo, etcétera, lo que permite hacer comparaciones entre éstas. En este caso, las tasas se reportan como tasas ajustadas o estandarizadas. Generalmente se expresan por cada 1000 habitantes.

La tasa de mortalidad general se calcula de acuerdo con la siguiente fórmula:

Ejemplo: Mortalidad General para el año 2000 en Chile: Muertes totales 78.814; Población en ese año 15.211.308; Tasa de mortalidad general: [78.814 / (15.211.308 x 1 año)] * 1000 = 5.2 ** Es decir, en Chile murieron 5.2 personas por cada 1000 habitantes año-persona en el año 2000.

a.2. Mortalidad específica

Cuando existen razones para suponer que la mortalidad puede variar entre los distintos subgrupos de la población, ésta se divide para su estudio. Cada una de las medidas obtenidas de esta manera adopta su nombre según la fracción poblacional que se reporte. Ejemplo: tasas de mortalidad por grupos de edad, por sexo, por causa especifica de enfermedad (cardiovasculares, cáncer, etc.). En algunos casos pueden calcularse combinaciones de varias fracciones poblacionales, y cuando es así, se especifican los grupos considerados (por ejemplo, mortalidad femenina en edad reproductiva). En este caso tanto el numerador como el denominador debe estar referido al grupo específico. Se expresan por 1000 o 100000 habitantes.

Por ejemplo para la mortalidad infantil:

b. Letalidad

La letalidad es una medida de la gravedad de una enfermedad considerada desde el punto de vista poblacional, y se define como la proporción de casos de una enfermedad que resultan mortales con respecto al total de casos de esa enfermedad en un período específico (es decir los que fallecen de los que están enfermos por

determinada causa). La medida indica la importancia de la enfermedad en función de su capacidad para producir la muerte o en otras palabras el riesgo o probabilidad de morir por esa causa. Se expresa por 100.

Ejemplo: Casos diagnosticados de intoxicación por monóxido de carbono (CO) = 569; Defunciones por intoxicación por CO = 38; Letalidad por intoxicación por CO = 38 / 569 x 100 = 6.7 %

c. Medidas de morbilidad: La enfermedad puede medirse en cuanto a prevalencia o incidencia.

c.1. Incidencia

La medida epidemiológica que mejor expresa el cambio entre el estado de salud y el de enfermedad es la incidencia, la cual indica la frecuencia con que ocurren nuevos eventos. La incidencia de una enfermedad puede medirse de dos formas:

a) Mediante la tasa de incidencia basada en el tiempo-persona, conocida también en epidemiología como Densidad de incidencia, fuerza de la morbilidad (o la mortalidad) y tasa de incidencia por tiempo-persona. Mide la velocidad de ocurrencia de la enfermedad.

b) Mediante la incidencia acumulada (IA) basada en el número de personas en riesgo: la incidencia acumulada (IA) expresa únicamente el volumen de casos nuevos ocurridos en una población durante un período, y mide la probabilidad de que un individuo desarrolle el evento en estudio. La incidencia acumulada, por esta razón, en términos epidemiológicos se traduce como RIESGO.

Es importante tener en cuenta el concepto de población abierta o cerrada para entender el concepto de Incidencia. Población cerrada es aquella que no permite la entrada de nuevos individuos en el tiempo y en la cual los sujetos solo pueden dejar de pertenecer a ella en el momento en que fallecen (Figura 2), mientras que la población abierta permite la entrada de nuevos sujetos a lo largo del tiempo, ya sea por nacimientos o inmigración y la salida de los mismos puede deberse por causas diferentes a la muerte como por ejemplo la emigración (Figura 3).

Revise el siguiente ejercicio: En la figura 4 podemos observar la experiencia de morbilidad en una institución de 100 trabajadores a lo largo de 15 meses. Cada línea horizontal continua indica la duración en meses de un episodio de la enfermedad, para cada uno de los enfermos (A-H). Las líneas punteadas indican que la enfermedad excede el período de observación (comienzan antes o terminan después del período de seguimiento).

Figura 4. Seguimiento de un grupo de 100 trabajadores durante 15 meses.

De acuerdo con esta información, en 15 meses se produjeron 8 casos y 92 personas permanecieron libres de enfermedad durante el período en estudio. Los casos de enfermedad pueden describirse como aquellos casos que: a) comenzaron antes y terminaron durante el período (caso B); b) comenzaron antes y continuaron después del último mes (casos A); c) comenzaron y terminaron durante el período de estudio (casos C, D, E y F) y d) comenzaron durante y continuaron después del periodo (casos G y H).

La población en riesgo quedará constituida por los tiempos en riesgo (sin enfermar) de cada individuo, incluyendo a aquellos individuos de la población en estudio que no desarrollaron la enfermedad en el período en estudio.

Población en riesgo corresponde al denominador, el cual puede ser calculado de la siguiente manera:

Suma de los períodos en riesgo población total menos la suma del tiempo de duración de la enfermedad es decir, 1500 meses-persona menos 45.5 meses-persona = 1454.5 meses-persona.

Tasa de Incidencia = 8 casos nuevos / 1454.5 meses-persona = 0,0055 meses-persona –1 amplificado por 1000, tenemos entonces 5,5 por 1000 meses persona de observación.

Interpretación: La velocidad con que se producen los casos nuevos (incidencia) en este grupo es de 5,5 casos nuevos por 1000 meses-persona –1 de observación.

c.2. Prevalencia

La prevalencia es el número de individuos que padece una enfermedad determinada en un momento específico, respecto el total de la población. Debido a que un individuo sólo puede encontrarse sano o enfermo respecto de cualquier enfermedad, la prevalencia representa la probabilidad de que un individuo sea un caso de dicha enfermedad, en un momento específico. El conocimiento de la prevalencia de una enfermedad es muy útil pues permite medir la carga de esa enfermedad sobre la población en una fecha o durante un lapso de tiempo.

La prevalencia siempre es una proporción que indica la frecuencia de un evento y como todas las proporciones, no tiene dimensiones y solo puede tomar valores entre de 0 y 1. A menudo, se expresa como casos por 1.000 ó por 100 habitantes. Como no siempre se conoce en forma precisa la población expuesta al riesgo por lo general se utiliza solo una aproximación de la población total del área estudiada.

Factores relevantes en la magnitud de la prevalencia: La variación en la prevalencia puede obedecer a diversos factores. Una enfermedad aguda de evolución corta, tendrá un gran número de casos nuevos que durarán pocos días y resultarán en una determinada prevalencia (prácticamente igual a la incidencia); pero un nivel semejante de prevalencia se observará si se trata de una enfermedad crónica, cuya incidencia puede ser pequeña, pero los casos son de larga duración, manteniéndose enfermos los mismos pacientes, indefinidamente. Por lo tanto, la prevalencia de una enfermedad en una población, en un tiempo determinado, va a depender de la incidencia (de los casos nuevos) y de la duración promedio de la enfermedad, desde su inicio hasta su recuperación o muerte. Genéricamente Prevalencia = Incidencia x Duración de la enfermedad.

Otros factores que pueden modificar la prevalencia son aquellos que intervienen en la letalidad de una enfermedad (proporción de personas enfermas que mueren debido a la enfermedad (número de muertos / población enferma)) y aquellos que producen recuperación en los enfermos (proporción de personas que se recuperan del total de enfermos). Tanto la letalidad (%) de una enfermedad como la recuperación (%) afectan la prevalencia de las enfermedades.

d. Medidas de asociación o efecto

Son indicadores epidemiológicos que permiten evaluar la fuerza con que un determinado evento (o enfermedad) se asocia a un determinado factor (o causa). Para ello comparan el riesgo de que una enfermedad se desarrolle entre personas expuestas al factor bajo sospecha comparado con el riesgo de que la enfermedad se desarrolle en quienes no están expuestos al factor en estudio. Se utilizan en diseños transversales, casos y controles, cohortes y también de mediciones estadísticas tales como pruebas basadas en distribución normal, distribución de (Chi cuadrado), correlación, y otras.

d.1. Medidas de diferencia

Estas medidas expresan la diferencia existente en una misma medida de frecuencia (idealmente la incidencia) entre dos poblaciones. En general, las medidas de diferencia indican la contribución de un determinado factor en la producción de enfermedad entre los que están expuestos a él. Su uso se basa en la suposición de que tal factor es responsable de la enfermedad y en el supuesto de no existencia, los riesgos en ambos grupos serían iguales. Como sinónimo se emplea el término riesgo atribuible. Estas medidas se calculan de la siguiente manera:

Donde:I1 es la frecuencia de enfermar o morir de un grupo expuesto, yI0 es la frecuencia de enfermar o morir en el grupo no expuesto.

Interpretación:

Valor =0 indica no-asociación (valor nulo)Valor <0 indica asociación negativa y puede tomar valores negativos hasta

infinitoValor >0 indica asociación positiva y puede tomar valores positivos hasta

infinito

d.2. Riesgo relativo o Razón de Incidencia Acumulada

La medida de asociación entre la exposición a un factor de riesgo (FR) y la aparición de un determinado daño epidemiológico se calcula por la razón de tasas de ocurrencia del daño en los expuestos sobre los NO expuestos. Este es el análisis básico de los estudios de cohortes y, también, de los ensayos clínicos controlados, y se calcula utilizando tablas de contingencia de n x n aún cuando la tabla de contingencia de dos por dos o tetracórica es la más usada y es la que se muestra a continuación:

ENFERMEDADPRESENTE

ENFERMEDADAUSENTE

TOTAL

EXPUESTO a b a + bNO EXPUESTO c d c + dTOTAL a + c b + d N

Al analizar sus datos se pueden construir dos tasas de incidencia, en el grupo de expuestos al factor y en el grupo de los no expuestos.

Incidencia Acumulada en “expuestos” (Ie) = a / a+b

Incidencia Acumulada en “no expuestos” (Ine) = c / c+d

Riesgo Relativo (RR) = Ie / Ine

El riesgo relativo compara el riesgo de enfermar en el grupo expuesto con el riesgo de enfermar del grupo no expuestos, y expresa la fuerza de la asociación entre ambos factores en estudio: exposición y daño (cuánto más es el riesgo entre expuestos que entre no expuestos).

RR = 1 expresa que no existe asociación (valor nulo). RR < 1 sugiere un posible efecto protector del factor de exposición en estudio. Significa

que quienes están expuestos al factor en estudio tienen menos riesgo de presentar la enfermedad respecto los no expuestos.

RR > 1 es una factor de riesgo. Significa que los expuestos al factor en estudio tienen mayor riesgo de presentar la enfermedad respecto los no expuestos.

Por ej., un valor de 5 significa que el riesgo de enfermar de una patología es 5 veces mayor en los individuos expuestos respecto los no expuestos. Para mejorar la precisión de este cálculo se puede estimar el intervalo de confianza (Ver al final de medidas de asociación).

d.3. Razón de Disparidad u Odds Ratio (OR)

Corresponde a la medida de asociación calculada en el diseño de casos y controles y a veces también en estudios transversales, por lo tanto donde no es posible calcular la incidencia de la enfermedad.

Es una medida que estima el riesgo relativo: compara la desigualdad o disparidad, que se produce al investigar si un daño (u otra respuesta relacionada con salud) ocurre entre individuos que tienen características particulares - o que han sido expuestos al factor en estudio - con la desigualdad de que el daño ocurra en individuos que NO tienen la característica o que NO han sido expuestos. Su interpretación y la necesidad de pruebas estadísticas de respaldo, son similares a las descritas para el riesgo relativo.

ENFERMEDADPRESENTE

ENFERMEDADAUSENTE

TOTAL

EXPUESTO a b a + bNO EXPUESTO c d c + dTOTAL a + c b + d N

Odds en expuestos ( Ie ) = a / (a+b)

Odds en NO expuestos ( Io ) = c / (c+d)

Odds Ratio (OR) = ad/cb

La fórmula anterior relaciona las casillas concordantes en el numerador y las casillas discordantes en el denominador.

Intervalo de confianza (IC)

Para determinar si el parámetro calculado en el estudio (OR, RR, etc) es real en la población, se calcula un intervalo de confianza para dicho valor. Éste se define mediante dos valores entre los cuales se encuentra el valor del parámetro con un cierto grado de confianza. El grado de confianza se refiere a la probabilidad de que, al aplicar repetidamente el procedimiento, el intervalo contenga al parámetro calculado. El grado de confianza es determinado por el investigador y generalmente lo define en 95% de confianza.

Por ejemplo, se desea conocer la asociación entre el hábito de fumar e Infarto Agudo al Miocardio (IAM). Se conoce que la incidencia acumulada en el grupo expuesto al factor de riesgo es 6 y en el grupo no expuesto es 3, por lo tanto el riesgo relativo (RR) = 2. Esto significa que el grupo expuesto tiene el doble de riesgo de presentar la enfermedad que los no expuestos. Si el valor del IC va entre 2 y 8 podemos decir con un 95% de confianza que el verdadero valor de este parámetro en el universo está contenido en este intervalo. Además podemos concluir que la asociación es significativa, dado que el intervalo no incluye el valor 1 que es el valor de no asociación. Si el intervalo comprendiera el valor 1 (IC 95% : 0,7- 7.8), no podríamos concluir que la exposición al factor es un riesgo para desarrollar la enfermedad dado que el verdadero valor de este parámetro en el universo podría ser un factor protector (<1) y o bien un factor de riesgo (>1).

e. Medidas de impacto potencial

Son medidas de asociación que se calculan bajo el supuesto de que existe una relación causal entre el daño - u otro resultado de salud - y la exposición a un factor de riesgo determinado.

e.1. Riesgo atribuible absoluto

También denominado diferencia de riesgos o exceso de riesgo. El riesgo atribuible mide la cantidad de riesgo absoluto que puede adjudicarse a la presencia del factor de riesgo. El resultado obtenido señala la parte que verdaderamente se puede atribuir a dicho factor y no a otras variables aparecidas durante el estudio.

Corresponde a la diferencia del riesgo entre expuestos y no expuestos. Se puede estimar con la Incidencia Acumulada o Tasa de Incidencia.

e.2. Riesgo atribuible poblacional (absoluto) (RAP): la cantidad de riesgo en la población que se relaciona con la exposición. El riesgo atribuible poblacional es igual al riesgo atribuible por la prevalencia (P) de la exposición.

e.3. Riesgo Atribuible Proporcional en el grupo Expuesto (RAP Exp): El RAP Exp estima la proporción de eventos en el grupo expuesto que se pueden atribuir a la presencia del factor de exposición. En otras palabras, refleja el efecto que se podría esperar en el grupo expuesto de la población en estudio si se eliminara el factor de riesgo en cuestión. El RAP Exp se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:

Donde: Ie = Tasa de incidencia en expuestos (o Incidencia Acumulada),Ine = Tasa de incidencia en no expuestos (o Incidencia Acumulada)

El RAP Exp se puede estimar también en estudios donde la medida de frecuencia es la incidencia acumulada, utilizando el riesgo relativo. Además, dado que el OR es un buen estimador de la RR, el RAP Exp también se puede estimar en los estudios de casos y controles, utilizando la siguiente fórmula:

e.4. El Riesgo Atribuible Proporcional en la Población (RAPP) se puede considerar como una proyección del RAP Exp hacia la población total. En este caso, los resultados obtenidos en el grupo de expuestos se extrapolan hacia la población blanco estimando el impacto de la exposición a nivel poblacional. EL RAPP se estima ponderando el RAP Exp de acuerdo con la proporción de sujetos expuestos en la población blanco. El RAPP se puede estimar utilizando la siguiente formula:

Al igual que en el caso anterior, el RAPP se puede estimar para estudios de cohorte, donde se estima la incidencia acumulada, o en estudios de casos y controles, donde se usa OR.

f. Otros indicadores de uso frecuente en el ámbito de la salud ocupacional

Existe una serie de indicadores que se utilizan en el ámbito laboral y eventualmente en investigación epidemiológica. La mayoría de estos indicadores se relacionan con procesos de gestión y algunos de ellos pudieran estar relacionados a procesos mórbidos. Para una revisión más profunda del tema se recomienda ver el siguiente link: Desarrollo de indicadores para programas de salud, seguridad y medio ambiente

3.2. Fuentes de información en salud

En epidemiología es fundamental disponer de fuentes de información de buena calidad para obtener los datos necesarios para calcular las principales medidas descritas anteriormente. ¿Qué tipos de fuentes de información podemos utilizar en epidemiología?

Una importante fuente de datos son los registros y documentos ya existentes o datos secundarios. Algunos ejemplos de datos secundarios son el Censo Poblacional, las Estadísticas de Mortalidad, Natalidad, Sociodemográficas, los registros laborales, de vigilancia ambiental, de Enfermedades de Notificación Obligatoria, de Egresos Hospitalarios, historias clínicas, las encuestas poblacionales, las Estadísticas de Vigilancia Epidemiológica.

Otra fuente de datos la constituyen los estudios en los cuales se recogen datos con distintos fines e instrumentos de medición. Estos originan datos denominados primarios pues son generados para responder a un objetivo concreto en estudio.

3.2.1. Base de datos secundarios: sus principales ventajas radican en que son fuentes de datos rápidas, sencillas y económicas. Sus principales limitaciones son su validez y la calidad pues los datos que contienen han sido recogidos por múltiples personas que han utilizado métodos y definiciones diferentes. Si el registro es manual, pueden tener problemas adicionales de legibilidad. Las bases de datos suelen mantenerse con finalidades clínicas o administrativas por lo tanto si el objetivo es desarrollar una investigación a partir de dichos datos se debe tomar en consideración que en muchos casos existe escasa meticulosidad en la recolección. La información carente en un registro no necesariamente implica, por ejemplo, la no existencia de una enfermedad. Resulta

fundamental que antes de utilizar una base de datos se conozcan las definiciones empleadas, el método de recogida, el procesamiento de los datos y su validez.

Pueden diferenciarse dos grandes tipos de datos secundarios:

a) Datos individuales: que proporcionan información separada de cada individuo. Corresponden a fichas clínicas (hospitales, centros de salud), datos recogidos en estudios.

b) Datos agregados: que proporcionan información sobre grupos de individuos. Corresponden a datos demográficos, laborales, estadísticas de mortalidad y encuestas poblacionales, entre otros

Los datos agregados son de gran valor en epidemiología pues a partir de ellos se construyen indicadores nacionales que permiten establecer Diagnósticos de situación de salud y realizar el monitoreo de enfermedades o factores de riesgo en la población. En Chile como en el mundo, estas fuentes se encuentran compiladas en documentos escritos y en formato electrónico como es el caso de los Censos (INE-CENSO) y los Anuarios Demográficos que proveen información sobre estadísticas vitales (INE-VITALES). En Chile, las principales fuentes de obtención de datos son:

Los Anuarios Demográficos y Estadística Vitales, producidos por el Instituto Nacional de Estadísticas El Censo Nacional de Población y Vivienda, cuya última versión data del año 2002 Las bases de datos producidas por el Departamento de Estadísticas e Información (DEIS) del Ministerio

de Salud (MINSAL) Las bases de datos producidas por el Ministerio de Planificación, especialmente la información

sociodemográfica de la Encuesta de Caracterización Socioeconómica Nacional (CASEN).

En los Anuarios mencionados se puede encontrar datos de mortalidad. Para la búsqueda de datos de morbilidad, el DEIS entrega información sobre Egresos Hospitalarios, tanto por Hospital como por Servicio de Salud de todo el país. Si se buscan datos sobre incidencia y prevalencia de patologías, el Departamento de Epidemiología del MINSAL provee de información sobre enfermedades transmisibles y enfermedades crónicas no transmisibles.

Los datos sobre vigilancia epidemiológica de laboratorio, tanto en las áreas de Salud Ocupacional como de Vigilancia Sanitaria se pueden encontrar en la página del Instituto de Salud Pública de Chile (ISP)

En Epidemiología, para evaluar la situación de salud de un población, es de suma importancia establecer comparaciones con otras poblaciones. A menudo se recurre a la comparación de una misma población en períodos de tiempo distinto (Ej.: Tasa de mortalidad en el años 2004 comparada con la Tasa de mortalidad del año 2003) o se recurre a la comparación con una población diferente (Tasa de mortalidad de la Región Metropolitana comparada con la Tasa de mortalidad de la V Región, Chile).

Si la población a la que hacemos referencia es la nacional, con frecuencia se recurre a las comparaciones internacionales. Para ello, las fuentes de datos de las cuales podemos obtener información, son aquellas proporcionadas por organizaciones internacionales como la Organización Mundial de la Salud (OMS), la Organización Panamericana de la Salud (OPS) y los Centros para la Prevención y el Control de Enfermedades de Atlanta-EE.UU. (CDC), citando sólo aquellas usadas con mayor frecuencia. También proporcionan información valiosa, las páginas Web de los Ministerios de Salud de los países.

Desde el punto de vista de la salud ocupacional, una de la fuentes de datos secundarios corresponde a las estadísticas que llevan las mutuales de seguridad y algunas asociaciones de comités paritarios de diversas empresas (Mutuales), los institutos de previsión y ministerios del trabajo. (Ministerio del trabajo).

Módulo 6:Conceptos Básicos de Diseño de Estudios Epidemiológicos

1. Objetivo:

Conocer los principales diseños epidemiológicos.

2. Términos claves:

Estudios epidemiológicos; estrategias de diseño; validez; objetivos.

3. Desarrollo del módulo

3.1. Ciclo de la investigación epidemiológica

Todo estudio epidemiológico parte de la observación de un fenómeno sobre el cual se desea información con el objetivo de conocer su génesis, evolución, comportamiento en el tiempo y asociación con factores de riesgo posibles de intervención.

Las etapas del ciclo de investigación se pueden resumir en el siguiente esquema, muy simplificadamente:

En especial en salud ocupacional es deseable plantearse etapas de intervención y evaluación, que sin necesariamente formar parte de todo estudio son altamente deseables cuando el estudio ha sido formulado para resolver un problema de salud concreto que se desea evitar, como sería el caso de las enfermedades ocupacionales, que son por definición prevenibles.

Por tanto, todo estudio epidemiológico debe ser entendido como proceso dedicado a responder, con la mayor exactitud posible, una pregunta producto de la observación de un hecho de la realidad, sobre el cual se elabora una hipótesis explicativa que debe ser probada. Se debe mantener este concepto en mente al momento de planificar, ejecutar e interpretar un estudio.

Objetivo del Estudio

Determinar el objetivo del estudio es la primera prioridad, éste debe ser formulado en forma clara desde el inicio de la investigación de manera de establecer el parámetro a medir, la selección de la muestra, el tamaño muestral y el análisis estadístico a realizar. El parámetro a medir puede ser desde la tasa de incidencia de un cuadro en una población determinada, hasta complejas mediciones de variables interrelacionadas.

La definición del objetivo o problema a investigar requiere de una adecuada revisión bibliográfica que sea fuente de ideas susceptibles de investigación; valoración del estado del arte sobre el tema; pertinencia y viabilidad del proyecto; marco conceptual; información sobre aspectos del diseño como criterios de selección, determinación de tamaño muestral, definición de caso, definición de variables y otras.

Algunos criterios de una buena pregunta a investigar incluyen que sea factible, interesante, novedosa, ética y relevante.

Una vez definido claramente el objetivo, se debe decidir el tipo de estudio epidemiológico más adecuado para responder a la pregunta de investigación. Éste debe ser compatible con los recursos disponibles (tiempo, población, fuentes de información, consideraciones éticas, etc).

3.2. Tipos de diseños epidemiológicos

Los diseños epidemiológicos se pueden clasificar en:

Figura 1. Clasificación diseños epidemiológicos

3.2.1. Rol del investigador en la asignación de la exposición

a) Estudios experimentales

Estos diseños se caracterizan porque el equipo investigador tiene la posibilidad de asignar la exposición. Los estudios experimentales más habituales son los ensayos clínicos, los ensayos de campo y los ensayos comunitarios.

b) Estudios observacionales

La diferencia básica con los estudios experimentales es que en los observacionales el investigador no manipula las variables de exposición y se limita a observar, describir y analizar condiciones relacionadas con la salud de las poblaciones. Como ejemplo de estudios observacionales tenemos: diseño de cohorte, caso y control, transversal, ecológico, etc.

3.2.2. Según la dirección

a) Dirección lógica o prospectivos

Corresponde a aquellos diseños en que los sujetos en estudio desarrollan o no la enfermedad o evento durante el transcurso del seguimiento. De acuerdo a esta clasificación los diseños que tienen dirección lógica o prospectiva son el diseño experimental y el de cohorte. En ambos diseños, los sujetos están libres del evento a observar al inicio del estudio.

b) Dirección invertida o retrospectivos

Es aquel diseño en que el evento a observar ocurrió en el pasado, en forma previa al inicio del estudio. Ejemplo diseño de caso y control, en este diseño se elige a los casos de acuerdo a la presencia de la enfermedad, posteriormente se elige el control y finalmente se mide en ambos la exposición a los factores de riesgo o protección que tuvieron en el pasado.

c) Sin dirección

Corresponde a aquellos estudios en que la variable resultado (enfermedad) y las variables de exposición se miden en el mismo momento. Ejemplo, diseño transversal.

3.2.3. Según la unidad de análisis

a) Individual, cuando los datos sobre la enfermedad y la exposición son recolectados individualmente. Ejemplo diseño de cohorte, caso y control, transversal.

b) Grupal, cuando los datos de exposición y/o enfermedad se recolectan de manera grupal. Ejemplo diseño ecológico.

3.2.4. De acuerdo al objetivo

a) Descriptivo: cuando el objetivo fundamental es describir condiciones relacionadas con la salud y sus variaciones según características individuales, sociales, geográficas y temporales. Por ejemplo los estudios de prevalencia o transversal descriptivo.

b) Analíticos: cuando el objetivo fundamental es analizar los determinantes o causas de estas variaciones. Ejemplo, diseño transversal analítico, caso y control, cohorte.

A continuación se describen los principales diseños utilizados en la investigación epidemiológica, algunos de ellos serán tratados en detalle en los siguientes módulos.

A) Ensayos clínicos

En este diseño, los sujetos son pacientes y se persigue evaluar uno o más tratamientos nuevos para una enfermedad o proceso. Los sujetos deben ser diagnosticados como poseedores de la enfermedad en cuestión y deben ser admitidos al estudio con la rapidez suficiente tras el diagnóstico como para que la asignación del tratamiento sea en un momento adecuado.

Dado las implicancias de esta asignación estos estudios están sujetos a restricciones éticas importantes que incluyen:

i) Razonable seguridad de que el sujeto no podría tratada de otra mejor forma que según las posibilidades del estudio.

ii) Las alternativas de exposición deberán ser aceptables

iii) Los sujetos incluidos en el estudio no deberán, por ese hecho, verse privados de alguna forma mejor de tratamiento o medida preventiva no incluida en el estudio.

Se adjunta a este texto: Código Internacional de Ética para los Profesionales de la Salud Ocupacional, para ser revisado.

Ventajas y limitaciones de los ensayos clínicos en general

Ventajas:

Mayor control en el diseño Menos posibilidad de sesgos debido a la selección aleatoria de los grupos Repetibles y comparables con otras experiencias

Limitaciones:

Costo elevado Limitaciones de tipo ético y responsabilidad en la manipulación de la exposición Dificultades en la generalización debido a la selección y o a la propia rigidez de la intervención

B) Ensayos de campo

Los sujetos incluidos no son pacientes, puesto que no han adquirido aún la enfermedad. Requieren por lo general un mayor número de sujetos respecto el ensayo clínico, los cuales deben ser visitados en sus casas, lugares de trabajo o lugares de estudio, lo que aumenta los costos. En general se limitan a estudio de factores preventivos de enfermedades o bien muy comunes o extremadamente graves.

Las exposiciones deben ser asignadas de forma de facilitar la comparabilidad entre los grupos.

C) Estudios Comunitarios de Intervención

Estos estudios incluyen una intervención sobre bases comunitarias amplias, por ejemplo la fluoración del agua a algunas comunidades. Algunas intervenciones se hacen sobre grupos de sujetos más pequeños que la comunidad entera, por ejemplo familias, edificios, colegios, unidades del ejército, en que a todos los miembros de la unidad seleccionada se les somete a la exposición a observar.

D) Diseño de seguimiento o cohorte

Los sujetos son clasificados según exposición al factor de riesgo observado y seguidos en el tiempo para determinar la incidencia de enfermedad. Requieren una estricta definición de los grupos o cohortes según la exposición al factor de riesgo en estudio. Generalmente son estudios caros, especialmente si se trata de enfermedades raras que requieren largo tiempo de seguimiento. En salud ocupacional se hace seguimiento de trabajadores expuestos a ciertos riesgos del trabajo una vez que éstos han sido evaluados en el lugar de trabajo en actividades de vigilancia epidemiológica.

Las cohortes pueden ser prospectivas, si se seleccionan los sujetos libres de la enfermedad,, se clasifican de acuerdo a la presencia o ausencia de exposición a un determinado factor y posteriormente se siguen en el tiempo hasta la ocurrencia o no del evento en observación; o bien retrospectivas, cuando la exposición ya ha ocurrido y ha quedado registrada en algún documento como archivo de empresas, y a partir de esa información

se construye la trayectoria de los individuos hacia el presente y se observan los casos que se han ido produciendo a lo largo del tiempo.

Algunos factores que dificultan su realización son el tiempo de seguimiento prolongado para enfermedades que requieren exposición prolongada y cuando la enfermedad a estudiar tiene una baja incidencia. Su costo puede ser reducido monitorizando la ocurrencia de una enfermedad ya existente a través del uso de una cohorte histórica, en estos casos puede ser que tanto el evento de exposición como la enfermedad hayan ocurrido en el pasado; otra forma de reducir costos es reemplazar una de las cohortes, específicamente la cohorte no expuesta con información de la población general, con los consecuentes problemas que hay que enfrentar al hacerlo; también se puede incluir un estudio de casos y controles dentro de la cohorte, en lugar de incluir a la población entera de la cohorte en el estudio.

Ventajas y limitaciones de estudios de cohortes

Ventajas:

Estiman incidencia Menor posibilidad de sesgos en la medición de la exposición

Limitaciones:

Costo elevado Dificultad en la ejecución No son útiles en enfermedades raras Requieren un tamaño muestral generalmente elevado El paso del tiempo puede introducir cambios en los métodos y criterios diagnósticos Posibilidad de pérdida en el seguimiento

E) Diseño de Casos y Controles

En estos estudios los casos son seleccionados de acuerdo a la presencia de la enfermedad o evento en estudio y los controles provienen de la misma población base en que tuvieron lugar esos casos. La condición central para llevar a cabo estudios válidos de casos y controles es que los controles sean seleccionados independientemente de su estatus de exposición.

Los estudios de casos y controles pueden aportar información sólo sobre una enfermedad, aunque es posible seleccionar series múltiples de casos que incluyan varias enfermedades, esto implicaría emprender varios estudios de casos y controles simultáneamente. Además estos estudios pueden proporcionar información sobre una amplia gama de exposiciones potencialmente etiológicas que podrían estar relacionadas con una enfermedad específica.

Las enfermedades raras, que son difíciles de estudiar con estudios de seguimiento de cohortes, se ajustan bien a los estudios de casos y controles. Una preocupación permanente de estos estudios es la determinación de exposición correcta de cada sujeto, para evitar la pérdida de sujetos sometidos a exposición desconocida.

Una posibilidad de sesgo en estos estudios es que la información de exposición proviene del sujeto una vez que se ha presentado la enfermedad, por lo que este conocimiento podría afectar los datos de exposición. En compensación estos estudios son más pequeños y menos caros que los de seguimiento y tienen mayor eficiencia.

Ventajas y desventajas de los estudios de casos y controles

Ventajas:

Relativamente menos costosos que los de seguimiento Menor duración que un diseño de cohorte Útil para el estudio de enfermedades raras Permiten el análisis de varios factores de riesgo para una enfermedad determinada

Limitaciones:

No estiman directamente la incidencia Facilidad de introducir sesgos de selección/información La secuencia temporal entre exposición y enfermedad no siempre es fácil de establecer

F) Diseño Transversal

Es aquel estudio en que se determina la variable respuesta (depresión) y las variables de exposición (nivel socioeconómico, profesión, etc) simultáneamente. Estos estudios permiten determinar prevalencia de patologías en una población determinada en un momento del tiempo. Sin embargo, si se desea estudiar causalidad de las patologías diagnosticadas, es necesario considerar la historia previa de exposición de los enfermos, siendo más eficaces para este efecto los estudios longitudinales, que consideran un período de tiempo entre la exposición y el comienzo de la enfermedad.

Ventajas y desventajas de los estudios transversales

Ventajas:

Fáciles de ejecutar Menor costo Se pueden estudiar varias enfermedades y/o factores de riesgo a la vez Caracterizan la distribución de la enfermedad respecto a diferentes variables Precisan menos tiempo para su ejecución Útiles en la planificación y administración sanitaria (identifican el nivel de salud, los grupos vulnerables y

la prevalencia)

Limitaciones:

Por sí mismos no sirven para la investigación causal No son útiles en enfermedades raras ni de corta duración Posibilidad de sesgos de información y selección

G) Estudios Ecológicos

Los estudios previamente mencionados tienen como unidad de estudio a las personas, a diferencia de los estudios ecológicos en que la unidad de observación son grupos de personas, por ejemplo colegios, empresas, comunas, regiones, países, etc. La principal característica de este diseño es que utiliza datos de tipo secundario, es decir datos que han sido obtenidos con otros objetivos y no con fines del estudio, por ejemplo como variable resultado se puede utilizar la información sobre mortalidad infantil por regiones o mortalidad de acuerdo al tipo de empresa, y como variables de exposición se puede utilizar variables de tipo ambiental, las cuales no pueden

ser medidas de manera individual por ejemplo contaminación atmosférica, temperatura media, etc o bien variables como la presencia o no de una política antitabaco, lo cual tampoco puede ser medido de manera individual. El requisito fundamental es que pueda disponer de información sobre ellos, para medir cada población con respecto a la exposición y la enfermedad.

Dado que los datos se obtienen de mediciones a las que se saca la media para poblaciones enteras, el grado de asociación entre exposición y enfermedad es por lo general más tenue. Las principales dificultades de estos estudios provienen de la falta de disponibilidad de los datos necesarios para controlar el efecto de confusión en el análisis. Las inferencias inadecuadas a partir de datos ecológicos han sido denominadas “falacia ecológica”. Las ventajas de este diseño es que es económico y rápido porque utiliza datos ya disponibles.

Población en estudio

Una vez que se determina el diseño más apropiado, se debe identificar cual es el grupo poblacional que se requiere estudiar. Generalmente este grupo puede estar delimitado por características demográficas (prevalencia de enfermedades en adultos mayores), sociales (violencia familiar y desempleo), ocupacionales (tipo de empleo y riesgo de infarto agudo al miocardio), etc. Estas características delimitan a la población sobre la cual queremos generalizar los resultados del estudio. Una vez identificada la población base, será necesario determinar el tamaño de muestra y elegir qué método de muestreo se utilizará para seleccionar a los participantes.

Variables del estudio

Una variable es una característica observable y medible que puede adoptar diferentes valores. Durante la fase de planificación del proyecto se debe definir conceptual y operativamente aquellas variables de interés, es decir se debe definir adecuadamente el concepto y las dimensiones de lo que queremos medir. Lo anterior implica definir escala y unidades de medida de las variables, establecer puntos de corte, etc.

Las variables se definen funcionalmente en tres grandes grupos: a) variable dependiente, es la variable resultado o evento de interés (mortalidad, morbilidad, concentración de un contaminante, etc); variable independiente, en general variables de exposición o explicativas (número de años en un determinado sitio de trabajo, hábito de fumar, etc); variables de confusión, aquellas que confunden la relación entre la variable dependiente e independiente (edad, nivel socioeconómico, etc)

El diseño del estudio debe considerar también las posibles fuentes de error en la medición y la forma de reducirla para obtener una medición lo más exacta posible. Las estrategias utilizadas en el diseño de un estudio pretenden reducir las fuentes de error, tanto sistemático como aleatorio, ya que al reducir el error aleatorio se mejora la precisión de la medición y al reducir el error sistemático aumenta su validez.

Precisión

La precisión o carencia de error aleatorio puede ser mejorada aumentando el tamaño del estudio o modificando su diseño, para aumentar la eficiencia con que se obtiene la información del número de sujetos sometidos a estudio. Uno de los componentes más notorios del error aleatorio es el proceso de selección de los sujetos del mismo, proceso llamado muestreo, de modo que el error aleatorio concurrente es el error muestral.

Validez

Esta característica se puede desagregar en validez interna, que es la validez de las inferencias extraídas en tanto pertenecen a los sujetos reales de estudio y validez externa, que es la validez de las inferencias en tanto se

aplican a la gente que está fuera de la población en estudio. La validez interna es un pre-requisito para la externa. Varios tipos de sesgo pueden disminuir la validez interna.

En cuanto a la validez externa, ésta consiste en un proceso de generalización a partir de un grupo de observaciones, juicio que exige la comprensión de cuáles condiciones son relevantes y cuales no lo son para realizar la generalización.

La validez puede ser mejorada por la elección de los grupos de comparación, éstos deben ser similares a los expuestos con respecto a los factores predictivos importantes de la incidencia de enfermedad, y deben poder separarse por la exposición al efecto observado. Sin embargo, grupos que sean idénticos excepto en la exposición de interés son muy difíciles, sino imposibles, de encontrar, de modo que se debe priorizar los factores que se creen relevantes para la ocurrencia de la enfermedad.

Precisión y tamaño de la muestra.

La principal forma de reducir el error aleatorio y aumentar por tanto la precisión es aumentar el tamaño de la muestra. Para determinar el tamaño adecuado se pueden usar fórmulas estadísticas (Schlesselman, 1974; Rothman y Boice, 1982), las que relacionan el tamaño de la muestra con las siguientes variables: nivel de significación estadística, probabilidad de no detectar un error real, magnitud del efecto, tasa de enfermedad en ausencia de exposición, tamaño relativo de los grupos comparados.

Otro método para decidir el tamaño de la muestra es usar cálculos de potencia o poder. La potencia es la probabilidad de detectar un nivel de efecto postulado en forma estadísticamente significativa y se acerca a 1,0 conforme aumenta el tamaño del mismo. Para los distintos niveles de efectos postulados se pueden construir curvas de potencia, considerando la potencia contra el tamaño. Estas curvas pueden mostrar la medida en que habría que aumentar el tamaño de la muestra para conseguir una mayor potencia, a los distintos niveles de riesgo relativo.

Una razón clave al planificar el tamaño de un estudio y por tanto su precisión, es la de determinar como sopesar el valor de una mayor precisión en los resultados frente al costo. Por tanto se requiere un análisis de la relación costo-beneficio, asunto interferido por múltiples intereses. Finalmente, el tamaño no es una decisión sólo técnica, sino que constituye un juicio, donde la experiencia adquiere singular importancia.

Aparte del tamaño, la característica del diseño que afecta más a la precisión de un estudio es la subdivisión de los sujetos (o unidades de observación persona-tiempo) en grupos de estudio.

Plan de análisis

También durante la planificación del estudio es importante definir un plan de análisis de los datos recolectados. En el caso de estudios analíticos será necesario determinar cuales son las medidas de asociación que se utilizarán. Lo anterior está estrechamente relacionado con el tipo de diseño y con la escala de medición de las variables.

Consideraciones éticas

Los participantes deberán estar informados de los objetivos del estudio, los riesgos asociados y en qué consiste la participación. El consentimiento a participar deberá quedar registrado a través de la firma del consentimiento informado el cual es otorgado por un individuo competente quien ha recibido la información necesaria y luego de considerar la información ha llegado a una decisión, sin haber sido influenciado, inducido o intimidado.

Se deberá garantizar la confidencialidad y de ser posible el anonimato de la persona que proporciona los datos. Se debe evitar el uso de datos para fines diferentes a los que autorizó el sujeto. Las muestras biológicas de sangre, material genético, tejidos y otras, deberán ser utilizadas exclusivamente para los fines autorizados. Por último, es responsabilidad del investigador asegurarse de la calidad de los datos, tanto de aquellos obtenidos a través de entrevistas o cuestionarios como de los correspondientes a mediciones de laboratorio, por medio de sistemas de control de calidad.

Eficiencia Del Estudio

Se puede formular como la cantidad de observación acerca del efecto dividida por el número de sujetos del mismo. Ésta puede ser evaluada de dos formas; relacionando el contenido total de información de los datos con el número total de sujetos del estudio, o relacionando el contenido total de información con el costo de adquirirla.

Aspectos que afectan la eficiencia de un estudio son la proporción de sujetos expuestos; la proporción de sujetos que han desarrollado o desarrollarán la enfermedad; las distribuciones de sujetos de acuerdo a variables clave que deban ser controladas.

Módulo 7:Estudio de Cohorte

1. Objetivos:

1. Definir la población de estudio y periodo de tiempo 2. Conocimiento de los métodos de frecuencia de enfermedad y asociación en estudios longitudinales 3. Comprensión de principales temas de validación 4. Comprender las ventajas y limitaciones de este tipo de estudio 5. Conocimiento de los principios de los estudios de intervención

2. Términos claves:

Tipos de Cohorte, Efecto del trabajador sano, Tipos de población de referencia

3. Desarrollo del módulo

3.1. Diseño básico

El estudio de cohorte, en población de trabajadores, es un diseño que entrega en forma directa una evaluación del patrón de salud y enfermedad de dicha población.

Su característica esencial es que se somete a observación una población expuesta a cierta experiencia, que se cree origina alteración, y la aparición de casos en esa población se compara con una población testigo que no estuvo expuesta.

Los elementos comunes a todos los tipos de estudios de cohorte son: (1) la identificación de la población en estudio, o cohorte, o de personas expuestas al factor de interés; (2) la identificación de la población de control (población de referencia); (3) el seguimiento de las cohortes en el tiempo, y (4) la comparación de las tasas de enfermedad entre la cohorte y la población de referencia.

Al inicio del estudio, ningún miembro de la cohorte debe presentar la enfermedad estudiada de acuerdo con los criterios de clasificación diagnóstica utilizados para medir la enfermedad o muerte.

Dependiendo de la relación temporal del inicio del estudio respecto a la ocurrencia del evento (o exposición al factor de interés), los estudios de cohorte se han clasificado como: prospectivos y retrospectivos o históricos. También, los estudios de cohorte pueden ser bidireccionales, es decir tanto retrospectivos como prospectivos.

Los estudios de cohorte histórica dependen de la disponibilidad de registros para establecer exposición y resultado de ella. La validez del estudio dependerá de la calidad de dichos registros.

En contraste en el diseño de cohorte prospectiva, es el investigador quien documenta la ocurrencia de la aparición de la enfermedad o daño, en tiempo venidero en la población en estudio, por lo que la exposición y resultado se valoran de manera recurrente, y la calidad de las mediciones puede ser controlada por los investigadores.

Dependiendo del tipo de población las cohortes pueden ser fijas o dinámicas. Las cohortes fijas son aquellas que solo consideran el reclutamiento de población en estudio en una fecha determinada por el investigador. Por ejemplo cohorte de trabajadores ingresados durante 2004 a la ocupación en estudio. Cohortes dinámicas son

aquellas que consideran la entrada y salida de nuevos sujetos de estudio durante la fase de seguimiento, por lo que el número de miembros puede variar a través del tiempo.

3.2. Cohortes en estudios laborales

La morbilidad (en términos de incidencia) o la mortalidad de una cohorte expuesta debe compararse con la de una cohorte de referencia que debe ser lo más parecida posible a la cohorte expuesta en todos los aspectos relevantes, excepto en la exposición, para estimar el riesgo relativo de enfermedad o muerte por la exposición.

El uso de una cohorte similar, pero no expuesta, como población de referencia, es siempre preferible a la práctica de comparar la morbilidad o mortalidad con las tasas nacionales estandarizadas por edades, porque la población general no cumple los requisitos para la validez de la comparación. La tasa de morbilidad relativa estandarizada que se obtiene de esta comparación suele subestimar el riesgo relativo real debido a la existencia de un sesgo en la cohorte expuesta que impide la comparación entre las dos poblaciones. Este sesgo de comparación se denominada “efecto del trabajador sano”.

Efecto del Trabajador Sano:

Es muy habitual que las cohortes de trabajadores presenten una tasa de mortalidad total menor que la población general, incluso aunque se encuentren en situación de mayor riesgo de mortalidad por ciertas causas como consecuencias de las exposiciones en el lugar de trabajo. Este fenómeno llamado efecto de trabajador sano, refleja el hecho de que el estado de salud de cualquier subgrupo de la población activa suele ser, en conjunto, mejor que el de la población general, ya que ésta incluye tanto a los trabajadores como a todo tipo de personas incapacitadas para trabajar como consecuencias de enfermedad o discapacidades. La tasa global de mortalidad en la población general suele ser mayor que en la población activa. La magnitud de este efecto varía según la causa de mortalidad.

Referencia: Enciclopedia de Salud y Seguridad en el Trabajo

Los estudios de cohorte, al igual que otros diseños epidemiológicos pueden estar sujetos a sesgos. Además del sesgo específico para estudio con trabajadores antes señalado, que es el sesgo de trabajador sano otros sesgos provienen de la selección original de las cohortes de estudio (sesgo de selección); de la calidad de la información (sesgo de información) y de la mala clasificación de la exposición o del efecto estudiado (sesgo de mala-clasificación). Para una profundización sobre el diseño, leer “Estudio de cohorte. Metodología, sesgo y aplicación” de Lazcano –Ponce et al.

Las cohortes ocupacionales pueden clasificarse también en función de su base de referencia:

Una cohorte simple con una población de referencia externa: es el caso de estudiar una cohorte de trabajadores y comparar con la población general. Leer “Mortalidad por cáncer de pulmón en plomistas de una compañía de gas en España” de Bruna P et al.

Cohorte simple con un grupo de referencia interno: cuando la cohorte de trabajadores expuestos se compara con trabajadores de la misma cohorte, pero con menor o sin exposición. Leer “Lung Cancer in Railroad workers exposed to diesel exhaust” de Garshick et al.

Cohortes múltiples: cuando el estudio se repite en varias empresas o industrias. Leer “Exposure to Silica mixed dust and cohort mortality study in tin mines: exposure-response analysis and risk assessment of lung cancer” de Chen W et al.

Estudio de cohorte con base poblacional: en este tanto la cohorte como la población de referencia se generan a partir de una misma población. Leer “A 24 year cohort study mortality in slate worker in North Wales” de Campbell M et al.

El diseño de cohorte no sólo permite estudiar los efectos de las exposiciones laborales (físicas, químicas o psíquicas) sobre la salud de los trabajadores, también permite la evaluación de las medidas de intervención, sean éstas preventivas o correctivas. A modo de ejemplo leer “Factores asociados a una respuesta inadecuada a la vacunación contra la hepatitis B en personal sanitario” de Tolosa MN et al.

Ventajas y desventajas de los estudios de cohorte

Ventajas:

Permite establecer directamente la incidencia La exposición puede determinarse sin el sesgo que se produciría si ya se conociera el resultado; es decir,

existe una clara secuencia temporal de exposición y enfermedad Permite estudiar exposiciones poco frecuentes Permite evaluar resultados múltiples (riesgos y beneficios) que podrían estar relacionados con una

exposición Menos afectos a sesgos potenciales que los estudios de casos y controles

Desventajas:

Generalmente requieren de grandes muestras Pueden ser muy costosos y requerir mucho tiempo, particularmente cuando se realizan de manera

prospectiva El seguimiento puede ser difícil y las perdidas durante ese periodo pueden influir sobre los resultados

del estudio Los cambios de la exposición en el tiempo y los distintos criterios diagnósticos pueden afectar a la

clasificación de los individuos Las perdidas pueden introducir sesgos de selección Poco útiles para enfermedades poco frecuentes Pueden estar afectados por sesgos de información al estar influenciada la identificación de la

enfermedad por el conocimiento del estado de exposición del sujeto Se deberá contemplar en la etapa de planeamiento el control de las variables de confusión

3.3. Análisis de la información

La base del análisis de un estudio de cohorte es la evaluación de la ocurrencia de un evento resultante del seguimiento en el tiempo, como consecuencia de haber estado expuesto o no (grupos de comparación) a una determinada exposición (factor de riesgo).

Por lo tanto es indispensable obtener del diseño información sobre la fecha de inicio del seguimiento, fecha en que ocurren los eventos y fecha de término de la observación. Además información completa de los datos de los sujetos participantes, la escala de medición y el motivo de término del seguimiento (pérdida, muerte, enfermedad u ocurrencia del evento en estudio).

La estrategia general de análisis del estudio comprende:

• Análisis Global de la cohorte:

o Calculo de los tiempo-persona de exposición o Estratificación según el tiempo o Calculo de tasas específicas por estrato

• Comparación con población de referencia

o Calculo de la mortalidad o morbilidad estandarizada (TME)

• Comparación con grupo de referencia interno

o Análisis crudo: cálculo de la razón de mortalidad (morbilidad) o Estratificación o Análisis multivariado

• Evaluación de la frecuencia de la enfermedad

• Evaluación del efecto (asociación)

o Análisis crudo o Estratificación o Modelamiento

Dependiendo del tipo de cohorte (única o comparación entre grupo expuesto y no expuesto) y del tipo de información obtenida (solamente información del tiempo-persona o información completa a partir de una cohorte sin pérdidas, ni competencia de riesgos) los análisis estadísticos son distintos.

Cuando el estudio presenta pérdidas en el seguimiento (abandono, cambio de domicilio, muerte por causa diferente al evento del estudio o agotamiento de los recursos financieros) los tiempos de seguimientos de cada uno de los participantes en la cohorte son desiguales. El análisis que se realiza es sobre la base del tiempo-persona y sólo se puede medir la densidad de incidencia.

Densidad de Incidencia

Todos los casos conocidos que han ocurrido en el total de la cohorte durante la duración del estudio, dividido entre las personas-años de observación de la cohorte total, por unidad de tiempo. Es una medida de tasa.

Si la cohorte es cerrada, y se tiene información completa de todos los sujetos seguidos se pueden calcular tanto la incidencia acumulada, como la densidad de incidencia.

Incidencia Acumulada

Todos los casos conocidos ocurridos en la cohorte basal durante la duración del estudio, dividido entre él numero de individuos enrolados en el estudio, por unidad de tiempo. Es una medida de riesgo.

Si contamos con dos grupos (cohorte expuesta y no expuesta, o cohorte en estudio y grupo de referencia). Se pueden calcular las razones entre las incidencias.

El cálculo de la razón de incidencia acumulada o riesgo relativo se estima a partir de la incidencia del grupo expuesto con relación a la incidencia del grupo no expuesto, mediante la tabla tetracórica clásica:

EXPOSICIÓN

EVENTOSI NO

SI A BNO C D

Razón de Incidencia Acumulada (RIA)RIA = (a/a+c)/ (b/ b+d)Donde:a = Sujetos con la exposición que desarrollan el eventob = Sujetos sin la exposición que desarrollan el eventoc = Sujetos con la exposición que no desarrollan el eventod = Sujetos sin la exposición que no desarrollan el evento

Cuando nuestro estudio presenta pérdidas o corresponde a una cohorte abierta, calculamos como medida de asociación la razón de tasas de incidencia o razón de densidades de incidencia.

En este caso se cuantifica el tiempo-persona de seguimiento de cada sujeto, el denominador cambia a una dimensión de tiempo (por ejemplo años-personas, días-personas, horas-personas). Esto nos permite estimar la tasa de los casos incidentes en una unidad de tiempo determinada. El cuadro siguiente indica el análisis para estimar la razón de tasas de incidencia.

Razón de Tasas de Incidencia (RTI)

RTI = TI1/TI2

Donde:

Tasa de Incidencia en el grupo de expuestos (TI1) = sujetos con la exposición que desarrollan el evento/tiempo- persona de seguimiento de los sujetos expuestos que desarrollaron el evento.Tasa de Incidencia en el grupo de no-expuestos (TI2) = sujetos sin la exposición que desarrollaron el evento/ tiempo-persona de seguimiento de los sujetos no-expuestos que desarrollaron el evento.

Este método permite realizar análisis cuando existe un cambio en el estado de exposición, de tal manera que un mismo sujeto puede contribuir en el denominador de los expuestos en un período y entre los no-expuestos en otro momento. Situación que suele ocurrir durante la historia laboral de los trabajadores.

Cálculo de la tasa de mortalidad (morbilidad) estandarizada

Este es uno de los análisis más ampliamente usados en los estudios ocupacionales. Habitualmente el grupo no expuesto corresponde a una población de referencia externa.

El numerador de la tasa se obtiene sumando el número de casos de la cohorte en cada uno de los estratos.

El denominador se obtiene multiplicando la tasa específica de casos en la población de referencia por el número de años-persona de la cohorte. El denominador de la razón de mortalidad representa

al número de casos que habrían ocurrido en la cohorte si esta hubiera tenido la misma “experiencia” de la población de referencia durante el período de estudio.

Luego se divide el número observado de casos en la cohorte por los esperados, según la “experiencia” de la población de referencia.

Un ejemplo de estandarización:

Cohorte Población deReferencia (3)Tasa por 1000

(4) Esperados =(2) x (3)

RMS =(1) / (4)

Edad (1)Observado

(2)Años-persona

40 - 49 3 1000 1.8 1.8 1.7

50 - 59 12 1200 2.5 3 4

60 - 69 75 3340 10.8 36.1 2.1

70 - 79 50 800 22.6 18.1 2.8

Total 140 59 2.4

Como corresponde a una estimación puntual interesa conocer su intervalo de confianza.

El intervalo de confianza provee el rango de valores dentro del cual se espera encontrar con una probabilidad dada (aquí se usará el 95%) el valor de la tasa de mortalidad (morbilidad) estandarizada.

El Intervalo de confianza se puede calcular de la siguiente forma:

1) Se calcula el error estándar de la medición (EE):

EE = TME / (raíz cuadrada de los casos observados)

2) El Intervalo de Confianza de 95% se calcula:

IC (95%) = TME +/- (1,96 X EE)

En nuestro ejemplo:

EE = 2.4 /11.83 = 0.20IC (95%) = 2.00 – 2.6

La tasa de mortalidad (morbilidad) estandarizada es de 2.4 (IC 95% 2.00 - 2.6).

Cálculo de la razón mortalidad (morbilidad) (RM)

Debido a los problemas asociados con el efecto de trabajador sano en los estudios que usan población externa de referencia, cada vez se usa más un grupo interno identificado dentro de la cohorte de estudio.

El cálculo se hace directamente dividiendo la tasa obtenida en el estrato de interés (población expuesta) por la del estrato de referencia (población de trabajadores no expuestos, o menos expuestos).

Habitualmente se le calcula un test chi2 y el intervalo de confianza respectivo, utilizando las siguientes estadísticas:

En donde:

Disposición de datos en un estudio de cohorte

Expuestos Noexpuestos

Total

Casos A b M

Años – persona N1 N0 T

Los límites de Confianza con 95% pueden calculares siguiendo la formula:

Otra alternativa es hacer un análisis de Mantel-Haenszel, cuando los estratos tienen pocos datos y las tasas se vuelven inestables.

En éste caso las ecuaciones con las siguientes:

Límites de Confianza:

Análisis Multivariante

Muchas veces requerimos de evaluar el efecto de la variable en estudio controlando variables de confusión (ver capítulo 10). Para tal efecto, podemos realizar un análisis múltiple ajustando simultáneamente variables mediante la regresión de Poisson.

Otra estrategia para el análisis es usar el análisis de supervivencia o sobrevida. Esta estrategia permite el análisis de eventos frecuentes en poblaciones pequeñas.

Análisis de Supervivencia o SobrevidaEs el método estadístico que permite estudiar la ocurrencia de un evento dado, o el tiempo entre la entrada a un estudio y un evento subsecuente.Este evento puede ser el desarrollo de una enfermedad, la respuesta a un tratamiento, la recuperación o la muerte.

4. Referencias bibliográficas

Checkoway H, Pearce N, Crawford-Brown DJ. Research Methods in Occupational Epidemiology Oxford University Press, 1989.

5. Glosario de términos

Cohorte: población en estudio que va a ser seguida.

Cohorte dinámica: población en estudio que incluye trabajadores contratados, dejaron el trabajo o murieron en períodos de tiempo variables.

Número esperado: Número de casos que habrían ocurrido en la cohorte de estudio si ésta tuviera las tasas de la población de referencia.

Grupo externo de referencia: Grupo de comparación de personas, distinto a la cohorte en estudio, usualmente la población nacional o regional.

Cohorte fija: Población de estudio que incluye trabajadores contratados o empleados en un período de tiempo puntual o un intervalo breve de tiempo especificado.

Cohorte histórica: Seguimiento hasta el presente de una población retrospectivamente seleccionada.

Grupo interno de referencia: Grupo de comparación seleccionado dentro de la cohorte en estudio, usualmente se considera a los trabajadores menos o no expuestos.

Años-persona: Unidad de tiempo de seguimiento; denominador de la tasa de morbilidad; número de personas multiplicado por su tiempo de seguimiento.

Cohorte prospectiva: Seguimiento a futuro de una cohorte seleccionad en el presente.

Tasa: número de casos nuevos (o muertes) dividido por los años – persona de seguimiento.

Razón de tasas: razón entre tasas de poblaciones comparadas; usualmente grupo expuesto divido por grupo de referencia.

Riesgo: la probabilidad promedio de desarrollar (o morir) una enfermedad durante un período de tiempo especificado.

Población de referencia: Población que permite la comparación; usualmente los no – expuestos.

Tasa estandarizada: Promedio ponderado de una tasa de un estrato específico, en donde las tasas pueden ser la distribución de los tiempo-personas en la población de expuestos, referencia u otra.

Módulo 8:

Diseño de Casos y Controles

1. Objetivos:

1. Comprender que el diseño de casos y controles representa una estrategia muestral del diseño de cohorte

2. Reconocer las ventajas y limitaciones de las diferentes fuentes de obtención de casos y controles

3. Identificar sesgos más comunes de este diseño y como éstos pueden afectar la validez de los resultados

4. Calcular e interpretar las medidas de riesgo relacionadas con este diseño y su intervalo de confianza

5. Reconocer ventajas y limitaciones de este diseño

2. Términos claves:

Población base, caso incidente, caso prevalente, odds ratio.

3. Desarrollo del módulo

3.1. Introducción

El estudio de caso y control, al igual que el estudio transversal y de cohorte, corresponde a un diseño de tipo observacional analítico de base individual. En este diseño la estrategia para determinar si existe asociación entre un evento (enfermedad o muerte) y la exposición a un determinado factor consiste en seleccionar a los individuos que padecen la enfermedad (casos), y a individuos libres del evento (controles). Posteriormente se comparan ambos grupos en relación a la exposición al factor en estudio, la cual se mide forma retrospectiva. Si la prevalencia de exposición entre casos y controles es diferente, entonces puede inferirse que la exposición puede estar asociada a una aparición aumentada o disminuida del resultado de interés. Por ejemplo, para estudiar la relación entre enfermedad renal y la exposición a metales y solventes, se selecciona un grupo que presente la enfermedad renal y otro grupo compuesto por personas que no padezcan la enfermedad y se investiga la exposición a metales y solventes que ambos grupos tuvieron en el pasado. Si existe asociación, entonces la proporción de expuestos al factor, será mayor en el grupo que presenta la enfermedad.

El diseño de casos y controles es muy utilizado en enfermedades de baja prevalencia o con períodos de latencia largos, donde los enfermos ya están disponibles y no es necesario esperar un prolongado período de tiempo desde el inicio del estudio para obtener los casos.

Si bien el diseño de cohorte es el único diseño observacional que parte de la exposición en busca del efecto, su realización frecuentemente está limitada por la carencia de tiempo o recursos financieros necesarios para estudiar los grandes grupos poblacionales que se requieren para el estudio de enfermedades poco frecuentes; por esta razón, los estudios de casos y controles constituyen una alternativa costo-efectiva para identificar factores de riesgo y generar hipótesis para estudios posteriores. El diseño de casos y controles representa una estrategia muestral, siendo la identificación de la población base uno de los aspectos cruciales de este diseño. A nivel ocupacional, la población base se puede obtener a partir de sistemas de registro de empresas, usuarios de hospitales o clínicas que atienden exclusivamente a población trabajadora, etcétera. Una vez identificada la población base -definida como aquella de donde se originan los casos– se utilizará la misma población para la selección de los controles. Estos últimos deberán representar de manera adecuada a los miembros de la población base que no desarrollaron el evento en estudio, pero que de haberlo desarrollado se podrían haber seleccionado como caso.

Conceptualmente, el diseño de caso y control se basa en la identificación de los casos incidentes en una determinada población durante un período de observación definido, tal y como se lleva a cabo

en los estudios de cohorte. La diferencia con la cohorte radica en que en el diseño de caso y control se identifica la cohorte (población base), se identifica a los casos y se obtiene una muestra representativa de los individuos de esa cohorte (población base) que no desarrollaron el evento en estudio; esto último tiene el propósito de estimar la proporción de individuos expuestos y no expuestos en la cohorte o población base, evitando de esta manera la necesidad de determinar la presencia de la exposición en todos los miembros de la población o cohorte en estudio. De esta manera se reduce el costo de seguimiento de una cohorte completa a través de un período prolongado de tiempo y por otro lado disminuye el tiempo necesario para realizar el estudio.

La principal diferencia entre el diseño de cohorte y de casos y controles se encuentra en la selección de los sujetos de estudio. Mientras que en el diseño de cohorte se parte de un grupo de individuos inicialmente libres del evento en estudio, el cual se sigue en el tiempo con el fin de registrar la ocurrencia del evento, en el diseño de casos y controles se selecciona a los sujetos en función de la presencia o ausencia de la enfermedad o evento en estudio, es decir se parte del efecto en busca de la posible causa, motivo por el cual este diseño es susceptible a diferentes errores o sesgos en su interpretación.

Otra limitación es que, en general, no se puede estimar de manera directa las medidas de incidencia o prevalencia que tradicionalmente se obtienen en los estudios de cohorte o transversales.

3.2. Definición de caso

Para la definición de caso es esencial tener criterios precisos con el fin de conseguir un grupo lo más homogéneo posible desde el punto de vista diagnóstico. Para ello se recomienda utilizar documentación objetiva que asegure que los casos realmente padecen la enfermedad, por ejemplo en el caso de cáncer se recomienda solicitar un diagnóstico confirmado por histopatología. De modo contrario, si el investigador incluye como casos a personas no confirmadas, se corre el riesgo de diluir el grupo de casos con algunos no casos, disminuyendo la posibilidad de encontrar una diferencia real en la prevalencia a la exposición entre casos y controles. Lo contrario puede ocurrir cuando se incorpora sólo formas graves del proceso en estudio lo que impide que los casos que no hayan evolucionado a formas graves puedan ser estudiados (baja sensibilidad, alta especificidad). En ambos casos se producirá un sesgo en la estimación del riesgo. Al asegurar que los casos sean un grupo relativamente homogéneo, se aumenta la posibilidad de detectar relaciones etiológicas importantes.

Selección de casos

Existen diferentes alternativas para la selección de casos, éstos pueden ser casos prevalentes o incidentes. Lo ideal es incluir a los casos incidentes, es decir todos los casos nuevos que aparecen en una población base dentro de un período de tiempo establecido. Los casos prevalentes corresponden a todos los casos existentes (nuevos y anteriores) en una población en un período de tiempo breve.

El uso de casos incidentes presenta varias ventajas en comparación con el uso de casos prevalentes: a) disminución del sesgo de memoria porque el sujeto puede recordar mejor la experiencia pasada por ser más reciente; b) la supervivencia del enfermo no está condicionada por los factores de riesgo como pudiera ocurrir en los casos prevalentes; y c) es menos probable que los casos incidentes hayan modificado la exposición al factor de riesgo como resultado de la enfermedad.

El principal inconveniente de utilizar una serie de casos prevalentes es que los pacientes con duración prolongada de la enfermedad tienden a estar sobre representados ya que todos aquellos con una corta duración desaparecen del conjunto de casos prevalentes por recuperación o muerte. Por otro lado la supervivencia de los casos prevalentes puede estar ligada a un determinado factor y si este factor está presente con mayor frecuencia en los casos que en los controles, se le puede atribuir erróneamente el papel causal en la etiología de la enfermedad.

Finalmente la utilización conjunta de casos incidentes y prevalentes resta homogeneidad a la definición de caso, dado que es bastante probable que los criterios diagnósticos cambien con el tiempo.

Los casos prevalentes pueden ser incluidos cuando no se dispone de casos nuevos porque la enfermedad es muy rara y tiene baja letalidad, y cuando la exposición no modifica el curso clínico (sobrevida) de la enfermedad, como es el caso de enfermedades de predisposición genética.

Fuente de casos

Los casos de un estudio de casos y controles provienen principalmente de dos fuentes: hospitales, en cuyo caso se incluyen todos los casos que hayan sido tratados en un determinado centro hospitalario durante un período determinado de tiempo (base secundaria del estudio), y los casos basados en la población, que corresponde a todos los casos que provienen de una población claramente definida, como un país o una ciudad, durante un período determinado de tiempo (base primaria del estudio).

La obtención de casos a partir de una base primaria ofrece mayores dificultades ya que se requiere disponer de una serie de mecanismos que garanticen una cobertura adecuada de toda la población base (por ejemplo, registros de cáncer). La obtención de casos a partir de una fuente secundaria es más utilizada debido a su mayor facilidad logística y a su menor costo.

3.3. Selección de los controles

El grupo control debe ser una muestra representativa de la población base de la que surgieron los casos. Por el contrario la población base del estudio no necesita ser representativa de ninguna otra población. Los controles en un estudio de caso y control se utilizan fundamentalmente para estimar la proporción de individuos expuestos y no expuestos en la población base que da origen a los casos. Por esta razón, los procedimientos para la selección de los controles quedarán definidos en la medida que se expliciten claramente los criterios de selección de los casos, así como de la población de donde se originan éstos. Generalmente, el grupo control más apropiado corresponde a la subpoblación de individuos que está en riesgo de desarrollar el evento en estudio y de los cuales se puede asegurar, con relativa certeza, que en el caso teórico de que desarrollaran el evento o enfermedad en estudio quedarían incluidos en el grupo de casos. Cuando los casos se obtienen de una población claramente definida en tiempo, espacio y lugar, y éstos constituyen una muestra representativa de los eventos en estudio, la selección de controles se puede realizar mediante un muestreo aleatorio simple de la población base.

Otra condición en la selección de los controles es que éstos deben ser seleccionados independientemente de su condición de expuestos o no expuestos para garantizar que representen adecuadamente a la población base. Esto se logra siempre y cuando la condición de exposición no determine la posibilidad de que un individuo sea o no incluido en el estudio como control. Si un control tiene mayor posibilidad de ser seleccionado por estar expuesto, la estimación del riesgo estará sesgada hacia el valor nulo.

La probabilidad de selección para los controles debe ser proporcional al tiempo que el sujeto permaneció elegible para desarrollar el evento o enfermedad en estudio. Una manera de operacionalizar este concepto es seleccionando un control del grupo de individuos elegibles cada vez que se selecciona un caso; esto se conoce como selección por grupo en riesgo. En teoría, utilizando este esquema de selección se asegura que los controles están en riesgo de desarrollar el evento en el momento en que son seleccionados.

Al seleccionar al grupo control se espera que éstos sean similares al grupo de casos en lo que se refiere a otras variables que pudieran ser factores de riesgo para el desarrollo del evento y al mismo tiempo estar asociados con la exposición. Para controlar estas variables conocidas como confusoras se puede utilizar un esquema de selección que implica que los controles además de

cumplir el criterio de estar en riesgo deberán cumplir el criterio de ser del mismo género y grupo de edad.

Otro aspecto importante es que la medición de variables debe ser comparable entre los casos y los controles. Todos los procedimientos para medir la exposición o los factores de confusión potenciales deben ser aplicados, reportados y registrados de la misma manera en casos y controles.

Fuentes para la selección de los controles

En un estudio caso-control basado en la población, los controles deben elegirse aleatoriamente entre los miembros sin la enfermedad de la misma población base (control poblacional). Por ejemplo si se eligen casos nuevos de cáncer pulmonar diagnosticados en la zona de cobertura de un registro regional de cáncer, los controles para estos casos se tomarían correctamente de la población de la misma zona en los mismos grupos de sexo y edad.

También se puede utilizar controles hospitalarios, es decir sujetos que acuden al mismo hospital donde se realizó la selección de los casos, pero por un padecimiento diferente. La principal limitación de este grupo control es que los investigadores raramente pueden estar seguros de que la exposición no está relacionada con la enfermedad o el motivo de hospitalización. Por ello se necesita utilizar una variedad de diagnósticos posibles cuando se decide utilizar este tipo de controles, esto con el fin de eliminar sesgos de selección ocasionados al atenuar los efectos de incluir un grupo diagnóstico específico que puede estar relacionado con la exposición en estudio. Es decir, es probable que al padecer algún tipo de enfermedad difieran de los individuos sanos en una serie de factores que tienen relación con el proceso de enfermar, como pueden ser mayor prevalencia en el consumo de tabaco, alcohol o deficientes hábitos dietéticos, y estos factores pueden estar relacionados directa o indirectamente con la exposición en estudio. Una forma de limitar este problema es restringir los controles a aquellas enfermedades que no guardan relación con la exposición de interés.

El uso de controles hospitalarios tiene la ventaja de que existen muchos factores de selección que llevan a las personas a los hospitales (nivel socioeconómico, zona de residencia, etc.) y eligiendo controles del mismo conjunto de pacientes del que proceden los casos, se reduce el potencial efecto de estos factores. Como estos pacientes también han experimentado un diagnóstico de enfermedad y una hospitalización, se asemejan a los casos en lo que respecta a su disposición a proporcionar información completa y exacta.

Algunos estudios utilizan múltiples controles de una misma base poblacional (dos o más controles por cada caso) para incrementar el poder de estudio. Se acepta que se gana incremento en el poder solamente hasta un índice de un caso por cada cuatro controles. También se puede utilizar múltiples controles de diferentes tipos.

Apareamiento

El apareamiento es el proceso mediante el cual se selecciona a los controles considerando que éstos tengan características similares a los casos con respecto a una o más posibles variables confundentes tales como sexo, edad y condición socioeconómica. Este procedimiento de reclutamiento de los controles tiene como ventajas aumentar la eficiencia estadística, y disminuir el sesgo asociado a factores de confusión conocidos.

Dentro de las desventajas de parear en un estudio de casos y controles se encuentra la de no poder analizar el posible efecto de riesgo de una variable de pareamiento, porque, por definición, son iguales para casos y controles. Asimismo, otra posible desventaja es la de sobrepareamiento, que consiste en reducción de la eficiencia del estudio, y se genera porque se parea por una variable que es una condición intermedia en el camino causal entre exposición y enfermedad.

3.4. Sesgos

El problema potencial más grave en los estudios caso-control es que los métodos utilizados para seleccionar a los casos y los controles pueden producir grupos que no sean comparables, introduciendo sesgos que disminuirán la validez de los resultados obtenidos.

Este diseño es particularmente vulnerable a los sesgos de selección, por lo que se recomienda trabajar con casos incidentes y evitar que la exposición o variables asociadas a ésta condicionen la participación en el estudio, ya sea como caso o como control, de lo contrario se puede obtener una sobre o subestimación de la asociación real entre la exposición y la enfermedad. La baja tasa de participación también puede introducir un sesgo si los participantes más expuestos hubieran sido más o menos propensos a participar en el estudio.

Como fue mencionado con anterioridad, el uso de controles prevalentes también constituye un sesgo de selección ya que estos sujetos representan a los pacientes que sobrevivieron hasta el momento en que se inicia la investigación y, en general, en este grupo hay alta proporción de sujetos que cursaron con la forma más benigna de la enfermedad. En este caso si la exposición estuviese asociada con la enfermedad y también con la sobrevida, el uso de casos prevalentes podría conducir a conclusiones erróneas sobre la relación entre exposición y enfermedad.

Otro sesgo frecuente en los diseños de caso-control es el sesgo de medición debido a que normalmente es difícil obtener mediciones exactas de exposiciones en el pasado y el grado de exactitud de estas mediciones puede ser diferente para casos y controles. Es importante minimizar estas diferencias. Una forma de determinar la presencia de diferencia en la memoria de casos y controles es la utilización de fuentes de información independientes como el uso de registros para comparar las historias de exposición obtenidas de los casos y controles.

Otro tipo de sesgo conocido como sesgo del entrevistador se puede producir cuando los entrevistadores conocen la condición de caso y control, lo que puede conducir a que la entrevista se realice de manera diferencial entre los grupos, induciendo respuestas positivas sobre la exposición preferencialmente en el grupo de casos.

3.5. Análisis e interpretación

La medida de asociación que se utiliza en los estudios de caso y control para evaluar la fuerza de asociación entre el factor en estudio y el evento se conoce como odds ratio (OR). Esta medida indica la frecuencia relativa de la exposición entre los casos y los controles, es decir, casos expuestos sobre los no expuestos (odds de exposición en los casos, a/n1/c/n1=a/c) dividido por los controles expuestos entre los no expuestos (odds de exposición en los controles, b/n0/d/n0=b/d).

Casos Controles Total

Expuestos a b m1

No expuestos c d m0

Total n1 n0 N

El cociente entre el odds de exposición de los casos y el odds de exposición de los controles corresponde al odds ratio de exposición.

A diferencia de los estudios de cohorte, en los estudios de casos y controles no se puede estimar directamente la incidencia de la enfermedad en los expuestos y no expuestos, ya que los individuos son seleccionados con base en la presencia o ausencia del evento de estudio y no por el estatus de exposición (a excepción de algunas variantes del estudio de caso-control que son los estudios anidados y de caso-cohorte). Sin embargo, cuando la frecuencia de la enfermedad es baja, el odds ratio puede ser un estimador no sesgado de la razón de tasas de incidencia o del riesgo relativo.

El odds ratio obtenido en un estudio caso-control indica cuantas veces es mayor (o menor si la exposición actúa como un factor protector) la probabilidad de que los casos hayan estados

expuestos al factor en estudio en comparación con los controles. Su valor oscila entre 0 e infinito, un OR=1 significa que la exposición estudiada no se asocia con la enfermedad; si el OR es menor de uno, la exposición disminuye la posibilidad de desarrollar el evento; y si el OR es mayor de uno, significa que la exposición aumenta la posibilidad de desarrollar el evento.

Una vez calculado el odds ratio que es una estimación puntual de la magnitud de asociación entre un determinado factor y una enfermedad, es necesario calcular una medida de la variabilidad de esta estimación, es decir, un intervalo de confianza. Cuando más amplio es el intervalo de confianza menor es la precisión de la estimación.

La interpretación habitual indica que el intervalo de confianza calculado a partir de un determinado estudio tiene una probabilidad del 95% de contener el verdadero valor de la asociación (el valor obtenido si se hubiera estudiado a toda la población). Un intervalo de confianza que incluye el valor 1 indica que la asociación no es significativa y que el verdadero valor del OR en el universo podría estar sobre o bajo el valor de no asociación (1).

Ventajas

Debido al menor tamaño de muestra requerido respecto el diseño de cohorte, éste diseño es más económico en término de recursos y tiempo.

Casos y controles es el diseño más adecuado para enfermedades con largo período de inducción. La elección de un diseño prospectivo no resultaría eficiente ya que para detectar los casos se tendría que seguir durante un largo período a la población completa.

Con este diseño se puede evaluar simultáneamente la exposición a múltiples factores etiológicos a diferencia del diseño de cohorte en que generalmente se evalúa la exposición a un sólo factor.

Desventajas

Este diseño es más susceptible a sesgos que otros diseños, por ejemplo al sesgo de información. Sin embargo esta posibilidad disminuye si el estudio considera el uso de datos recolectados con anterioridad a la ocurrencia de la enfermedad como sería el caso de registros de exposición ocupacional.

El riesgo o la incidencia de la enfermedad no se puede medir directamente.

Diseño Transversal

1. Objetivos:

1. Reconocer las ventajas y limitaciones del diseño de prevalencia y transversal2. Identificar tipos de muestreo utilizados en la selección de los participantes3. Identificar sesgos más comunes del diseño transversal4. Calcular e interpretar las medidas de riesgo relacionadas con este diseño y su intervalo de

confianza

2. Términos claves:

Muestra, confiabilidad, validez, estudio piloto, razón de prevalencias.

3. Desarrollo del módulo

3.1. Introducción

Los estudios transversales son diseños observacionales de base individual que suelen tener un doble componente descriptivo y analítico. Cuando predomina el primer componente se habla de estudios transversales descriptivos o de prevalencia, cuya finalidad es el estudio de la frecuencia y distribución de eventos de salud y enfermedad. El objetivo de este diseño es medir una o más características o enfermedades en un momento dado de tiempo; por ejemplo: prevalencia de accidentes laborales; número de cursos de capacitación realizados por trabajador; prevalencia de disfonía en profesores; nivel de satisfacción de los usuarios de un servicio; prevalencia de consumo de cigarrillo en la empresa, prevalencia de obesidad, etc.

A través de este diseño se puede identificar los elementos básicos en epidemiología: persona (trabajador), lugar (ambiente laboral), tiempo (antigüedad a la exposición) y características relativas al agente (factor de riesgo) relacionados con el evento (Tabla 1).

Tabla1: Identificación del patrón de ocurrencia del evento

Elemento de Estudio

Aspectos considerados

Tasas de Mortalidad o Morbilidad más altas se presentan en:

Persona

Sexo ¿Hombres o mujeres?

Edad ¿Un grupo de edad más que otros?

Antigüedad laboral ¿Influye o no el tiempo en el trabajo?

Raza ¿En que raza es más relevante?

Actividad ¿En que determinado trabajo es más relevante?¿Existen grupos que realizan actividades similares?

Condiciones fisiopatológicas

¿Quiénes presentan antecedentes patológicos?

Hábitos ¿Quiénes fuman?, ¿Tipo de alimentación?, ¿Practican algún deporte?

Lugar

Residencia ¿Urbano o rural?

Origen o procedencia

¿Quiénes ocupan el mismo puesto laboral?

Estancia ¿Quiénes viven en zonas comunitarias similares?

Características ambientales

¿Difieren las características del lugar de trabajo?¿Difieren las características del lugar de vivienda?

Tiempo

Tendencia ¿Exposiciones más recientes?¿Aumento o disminución?

Fluctuaciones ¿Período o época?

Duración ¿Períodos de exposición breves o largos?

Emisión ¿Los expuestos a las mayores emisiones?

Depósito ¿Los expuestos de manera prolongada a determinadas concentraciones?

Características tóxicas

¿Los expuestos a las sustancias más tóxicas?

Agente

Emisión ¿Los expuestos a las mayores emisiones?

Depósito ¿Los expuestos de manera prolongada a determinadas concentraciones?

Características tóxicas

¿Los expuestos a las sustancias más tóxicas?

El diseño de prevalencia es de gran utilidad por su capacidad para generar hipótesis de investigación, estimar la prevalencia de eventos de salud o enfermedad (es decir, la proporción de individuos que sufre el evento en una población en un momento determinado), así como identificar posibles factores de riesgo para algunas enfermedades.

El diseño transversal además de estimar la prevalencia de un evento en salud, se utiliza para investigar la asociación entre una determinada exposición y una enfermedad. En este último caso se conocen como estudios transversales analíticos. Una diferencia básica entre ambos es que en el diseño transversal la variable resultado (enfermedad o condición de salud) y las variables de exposición (características de los sujetos como hábito de fumar, edad, sexo, nivel socioeconómico) se miden en un mismo momento. Como ejemplos se tiene el análisis de la relación entre stress (evento) y la condición socioeconómica (exposición); la relación entre actividad física (exposición) y obesidad (evento); hipertensión arterial (evento) y el nivel socioeconómico (exposición), y la relación ruido (exposición) e infarto agudo al miocardio (evento).

A diferencia de los estudios de cohorte, en los cuales se realiza el seguimiento de sujetos expuestos y la ocurrencia de eventos nuevos por un período determinado de tiempo, en el diseño transversal se obtiene la medición de la exposición y evento de interés en los sujetos de estudio en un momento dado. Por este motivo, no es posible determinar si el factor de exposición en estudio precedió al efecto, salvo en el caso de exposiciones que no cambian con el tiempo. Su limitación para establecer causalidad entre exposición y efecto, se compensa por su flexibilidad para explorar asociaciones entre múltiples exposiciones y múltiples efectos.

El diseño transversal es útil para estudiar enfermedades de larga duración, como es el caso de enfermedades crónicas. Este diseño no es adecuado para el estudio de enfermedades (o exposiciones) que se presentan con poca frecuencia en una población (enfermedades raras o con baja prevalencia) o que son de corta duración, debido a que sólo captarían información sobre un número reducido de individuos que las padezcan. A pesar de sus limitaciones, el diseño transversal es muy utilizado, ya que su costo es relativamente inferior al de otros diseños epidemiológicos, como los estudios de cohorte, y proporcionan información importante y en forma rápida para la planificación y administración de los servicios de salud.

3.2. Población y muestra

Se define como población base del estudio aquella a la que el estudio hace referencia por ejemplo trabajadores de una determinada empresa, mujeres trabajadoras del agro, recién nacidos, hijos de madres fumadoras, etc. En la mayoría de los estudios no se obtiene información de todos los sujetos que integran la población bajo estudio, sino sobre un grupo de ellos llamado muestra. La muestra seleccionada debe reflejar las características de la población base que se busca estudiar; por ejemplo, si se quiere determinar la prevalencia de obesidad en una empresa y los factores de riesgo asociados, se debe incluir sujetos provenientes de todos los sitios de trabajo (gerencia, ejecutivos, administrativos, etc). Si al investigador le interesa estudiar características de algún subgrupo específico de la población, en ese caso se puede aumentar la proporción de sujetos en la muestra que pertenecen a ese subgrupo.

3.3. Cálculo del tamaño de muestra

Para determinar el tamaño de muestra el investigador necesita fijar algunos criterios y, además conocer ciertos datos de la población. Los criterios que el mismo fija son: el nivel de significancia estadística, cuyo valor mayormente aceptado es 95%; la precisión (d), es decir, en cuanto acepta que difiera el porcentaje de la muestra del P del Universo, en otras palabras cual es la amplitud del intervalo que él está dispuesto a aceptar para el parámetro. Finalmente se requiere tener una idea acerca de la prevalencia de la característica en la población o de la varianza si se trata de alguna medición de tipo cuantitativo. La seguridad (nivel de significancia) y la precisión compiten entre sí, por lo que debe llegarse a una combinación aceptable que asegure que el tamaño de muestra sea factible de estudiar desde el punto de vista de los recursos y del tiempo disponible.

La fórmula general es:

Donde:

n = tamaño de muestra

z = es el valor de la desviación normal, igual a 1.96 para un nivel de significación del 5%

P = Prevalencia de la característica en la población

Q = 1 – P

d = precisión (en cuanto se aleja la muestra del verdadero porcentaje del universo.

Suponiendo que se desea estimar la prevalencia de obesidad en la población, con una confianza del 95% y una precisión de 5%. Basándose en la información disponible en otros estudios, se estima que P = 25%. Reemplazando en la formula se obtiene:

Esto significa que necesitamos una muestra de 288 personas para estimar con un 95% de confianza la prevalencia de obesidad, no alejándose más del 5% del verdadero porcentaje del universo.

En la siguiente tabla se muestran diferentes tamaños muestrales necesarios para que el intervalo de confianza al 95% incluya la verdadera prevalencia, en dos escenarios de precisión del estudio.

Prevalencia Tamaño de la muestra

Precisión10%

Precisión5%

10 19 73

20 62 246

30 80 323

40 92 368

50 96 385

El tamaño de muestra se calcula de tal forma que permita estimar, con un determinado poder y nivel de confianza, la prevalencia de alguna enfermedad o alguna característica de la población. Un tamaño de muestra pequeño no permitirá que el estudio tenga el poder suficiente para encontrar asociaciones significativas entre las variables de exposición y resultado, y un tamaño excesivo ocasionará gasto innecesario de recursos y tiempo.

3.4. Métodos de muestreo

Una vez determinado el tamaño de muestra es necesario identificar el método que se utilizará para seleccionar a los participantes. Para ello existen diversos métodos de muestreo:

a) Muestreo aleatorio simple (MAS): se denomina muestreo aleatorio simple a un método para seleccionar n unidades de las N unidades del universo, de modo que cada una de las muestras posibles de tamaño n tienen la misma posibilidad de ser seleccionada. Supongamos que una empresa con oficinas en varias regiones del país desea hacer un estudio sobre la prevalencia de obesidad y los factores de riesgo asociados. Se ha determinado que la población base es de 6000 personas y el tamaño de muestra requerido es de 300 individuos. Para seleccionar la muestra es necesario contar con un marco muestral, es decir una lista completa de las unidades de muestreo. Una alternativa simple es hacer una ficha con los 6000 nombres, meter las fichas en una bolsa y sacar las 300 fichas necesarias sin reemplazo. Otra alternativa es armar una base de datos con los 6000 sujetos y utilizando un paquete estadístico adecuado solicitarle una muestra del tamaño requerido.

La probabilidad de selección en cada unidad está dada por la expresión:

Denominada fracción de muestreo, donde n representa el tamaño de la muestra y N, el tamaño del universo.

Ventajas: Todos los elementos tienen igual probabilidad de ser elegidos y los cálculos matemáticos son sencillos.

Desventajas: Se requiere un marco muestral completo y detallado; la muestra puede quedar muy dispersa y puede ser necesario visitar una región por un solo elemento.

b) Muestreo sistemático (MS): es un procedimiento especialmente útil cuando los elementos del universo están ordenados de alguna manera: archivos de fichas clínicas, listas de alumnos, etc. Este método se caracteriza por la selección de unidades tomando una de cada k unidades, siendo k el espaciamiento de muestreo dado por la expresión:

Donde “N” corresponde al tamaño de la población y n al tamaño de la muestra. El procedimiento consiste en tomar un número en forma aleatoria dentro de las k primeras unidades. A esta primera unidad de muestreo seleccionada se denomina unidad de arranque. Para seleccionar las siguientes unidades que formarán la muestra, se le suma a la unidad de arranque k, 2k, 3k, etc., hasta obtener el tamaño de muestra deseado.

En nuestro ejemplo el espaciamiento de muestreo estaría dado por k = 6000 / 300 es igual a 20. Por lo tanto elegimos un número en forma aleatoria entre 1 y 20. Supongamos que el número elegido fue 5, a esa unidad de arranque (5) se le suma el intervalo de muestreo (20) entonces la muestra queda constituida por las unidades 5, 25, 45, 65, etc procediéndose de igual forma para el resto de las unidades seleccionadas.

Ventajas: rápido y sencillo; garantiza la distribución de la muestra; no necesita numeración de las unidades, sólo un ordenamiento físico que permita el recuento

Desventajas: No sirve si hay un ordenamiento en el marco muestral o si se presenta algún comportamiento periódico, por ejemplo que cada 10 números impares se registre un gerente.

c) Muestreo aleatorio estratificado (MAE): consiste en clasificar a todos los elementos de la población en grupos (estratos) y seleccionar luego en cada grupo, una muestra aleatoria simple, tomando al menos un elemento de cada grupo. Los estratos pueden reflejar distintos grupos de edad, regiones geográficas, sexo, diferente grado de exposición, etc. En nuestro ejemplo, se pueden formar estratos de acuerdo al cargo u ocupación en la empresa, por ejemplo gerencia, personal administrativo y personal de terreno. En caso que los estratos sean de diferente tamaño se puede utilizar el siguiente procedimiento para seleccionar la muestra.

Universo N % n

Gerencia 100 1,7 5

Administrativos 900 15 45

Trabajadores 5000 83,3 250

TOTAL 6000 100 300

El porcentaje con el que contribuye cada estrato al total del universo, se aplica al tamaño de la muestra calculado n y ese es el número de elementos que debe tomarse de cada estrato.

Ventajas: la estimación de los parámetros puede tener un menor error que el obtenido para una muestra aleatoria simple de tamaño comparable; asegura la participación de todos los estratos.

Desventajas: se requiere un marco muestral detallado por estrato, mayor complejidad de los cálculos.

d) Muestreo de Conglomerados (MC): En este tipo de muestreo las unidades de muestreo son agrupaciones tales como escuelas, fábricas, manzanas, llamadas conglomerados. En nuestro ejemplo los conglomerados serían las oficinas de la empresa distribuidas en varias regiones del país. En términos generales la característica que define un conglomerado es su proximidad geográfica, al reunir varios elementos en una misma área. Un conglomerado no implica necesariamente la homogeneidad que se requiere en el estrato y representa más bien una facilidad operativa. De hecho se busca que sean heterogéneos al interior de cada conglomerado y homogéneos entre sí.

Ventajas: la principal ventaja del muestreo por conglomerados es de índole económica, pues permite obtener los datos sin necesidad de grandes desplazamientos en el terreno.

3.5. Sesgos más comunes en los estudios de diseño transversal

Se conoce como sesgo a cualquier desviación que pueda conducir a conclusiones que son sistemáticamente diferentes de la verdad. Estos sesgos se pueden producir durante el proceso de elaboración del proyecto (sesgo de selección de los participantes), durante la recolección de la información (sesgo de información), o bien durante el análisis. Algunos de los sesgos más comunes en el diseño transversal son:

a) Muestreo con sesgo de duración: este sesgo ocurre debido a que en el estudio de diseño transversal generalmente se sobrerrepresenta a los casos con larga duración de la enfermedad y se subrepresenta aquéllos de corta duración. Por ejemplo, una persona con enfermedad crónica tiene mayor posibilidad de ser incluida en un estudio que una persona que se enferma y recupera rápidamente quien difícilmente será incluida en el grupo prevalente.

b) Sesgo de información: sesgo que puede ocurrir debido al cambio en el nivel de exposición a través del tiempo, por ejemplo un trabajador que se registra como no expuesto en el momento que se realiza el estudio, sin embargo 5 o 10 años atrás trabajaba en el sitio de mayor exposición. También es importante considerar que si la exposición produce enfermedad leve y de larga

duración –aun cuando no produzca riesgo de enfermar– la frecuencia de exposición será elevada en los casos y, por lo tanto, de aparente mayor riesgo. En cambio, si la exposición produce una alta letalidad de la enfermedad, entonces la frecuencia de exposición será muy baja entre los casos y la asociación exposición-enfermedad puede resultar negativa, aún cuando en realidad la exposición no resulte en menor riesgo de enfermar.

c) Sesgo de selección: aquel que se produce al momento de reclutar a los participantes del estudio. Por ejemplo si aquellos individuos que aceptan participar en el estudio presentan una menor o mayor exposición, o menor o mayor enfermedad en comparación con la población base, entonces los resultados obtenidos no serán válidos. Una de las estrategias para tratar de evitar este sesgo es realizar un muestreo probabilístico o aleatorio en el que todos los individuos que conforman la población bajo estudio tengan la misma probabilidad de ser incluidos en el estudio.

d) Sesgo de información: sucede cuando la recolección de la información no ocurre de igual manera para todos los participantes, por ejemplo si para el diagnóstico de una enfermedad se utilizan diferentes métodos entre los participantes. También ocurre sesgo de información cuando los datos recolectados son poco verídicos o incompletos o cuando los individuos seleccionados para el estudio rechazan participar, lo cual se puede relacionar con características de interés que hagan que la población participante sea diferente a la no participante. Esto afectará la estimación de prevalencia o de asociación entre exposición y efecto y afectará la validez del estudio. Por este motivo es necesario conocer las razones de no participación o no respuesta y las características de los sujetos no participantes, para saber si se trata de valores perdidos al azar o de manera sistemática y cómo esto afecta las mediciones.

e) Sesgo de memoria: cuando se hacen preguntas sobre exposiciones o eventos pasados, aquellas personas que han sufrido una experiencia traumática (enfermedad, aborto, accidente) tienden a recordar las exposiciones con más detalle que quienes no tuvieron dicha experiencia.

La ausencia de sesgos en la selección de los sujetos de estudio y en la medición de las variables en la población en estudio se conoce como validez interna; esto significa que los resultados obtenidos son ciertos para la población o muestra estudiada. Si la muestra es representativa de la población base, esto aumentará la validez externa del estudio; esto es, la posibilidad de inferir dichos resultados a la población base de la cual se obtuvo la muestra, así como a poblaciones similares.

3.6. Recolección de la información

Una vez definida la población y muestra, así como las variables que se investigarán es necesario definir los instrumentos que se emplearán para recolectar la información. La variable resultado pueden ser medida a partir de: cuestionarios, fichas clínicas, exámenes de laboratorio, certificados de defunción, etc; mientras que las variables de exposición pueden obtenerse a partir de: cuestionarios, registros ocupacionales, uso de biomarcadores, información proveniente de otras instituciones, por ejemplo las encargadas de fiscalizar la calidad del agua, aire, etc.

En el ámbito ocupacional generalmente existen registros que contienen información general tal como edad, sexo, año de ingreso a la empresa, sitios de trabajo, etc y fichas médicas donde se registran exámenes periódicos, hábito de fumar, etc. En estos casos puede ser necesario elaborar una ficha de recolección de tal información.

Otro método muy utilizado son los cuestionarios. En este caso, si las preguntas son elaboradas con fines del estudio, éstas deben estar adaptadas a la población objetivo. El lenguaje utilizado para las preguntas debe ser fácilmente entendido por la persona que responde. Antes de aplicar el cuestionario, se debe evaluar la confiabilidad (capacidad del instrumento para dar resultados similares en distintos momentos del tiempo) y la validez (capacidad del instrumento para medir la variable que realmente desea medir). Ambas características pueden ser evaluadas a través de un estudio piloto.

También se pueden utilizar cuestionarios que ya han sido validados en el medio local. La principal ventaja de usar escalas validadas es que posteriormente se puede comparar la información obtenida con otros estudios.

En todos los casos (cuestionarios elaborados con fines del estudio, cuestionarios previamente validados o también en el caso de las fichas de recolección de información) es necesario realizar una prueba piloto de los instrumentos de recolección de información. Esta prueba, llevada a cabo con una submuestra de la población bajo estudio, permitirá corregir problemas en el cuestionario y su procedimiento de aplicación.

Un aspecto muy importante una vez definido el instrumento con que se recolectará la información, la confiabilidad y validez de éste, es el entrenamiento al personal de campo que aplicará dicho instrumento. Esto con el objetivo de evitar que el entrevistador o recolector de datos también sea una fuente de sesgo lo que se produce cuando un mismo entrevistador obtiene mediciones diferentes de la característica o atributo de interés (variabilidad intraobservador), o cuando una misma medición se obtiene de manera diferente entre un observador y otro (variabilidad entre observadores).

3.7. Análisis de los datos

El análisis de datos depende de los objetivos del estudio y de la escala de medición de las variables. Éste se inicia con la obtención de las estadísticas descriptivas de las variables de interés, lo que permite conocer las características generales de la población bajo estudio. Por ejemplo, se puede conocer la frecuencia y distribución de edades, escolaridad, ingreso económico, género, uso de servicios de salud, motivos de consulta médica, tabaquismo, etcétera. En el caso de variables dicotómicas como presencia o ausencia de enfermedad los datos se expresan como proporción y en el caso de variables continuas, como el peso y la talla, los datos se presentan como medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y de dispersión (rangos, desviación estándar, varianza, percentiles).

a) Comparación de prevalencias: Si el objetivo del estudio es comparar prevalencias entre grupos de exposición, los datos pueden ser analizados a partir de una tabla tetracórica (2x2). En esta tabla se registra en las columnas el número de enfermos y no enfermos y en las filas el número de expuestos y no expuestos:

Enfermos Sanos Total

Expuestos a B a+b

No expuestos c D c+d

Total a+c b+d a+b+c+d

Estimador:

Número de enfermos en la población = a+cPrevalencia de enfermedad en la población = a+c /a+b+c+d Prevalencia de enfermedad en los expuestos = a/a+b Prevalencia de enfermedad en los no expuestos = c/c+d Razón de prevalencias de enfermedad = (a/a+b) / (c/c+d)

La medida de efecto o asociación puede ser expresada como:

Razón de Prevalencia: (a/a+b) / (c/c+d)óDiferencia de Prevalencias: (a/a+b) - (c/c+d)

En la razón de prevalencias el valor de uno se interpreta como igual prevalencia de enfermedad entre expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno significa que la prevalencia es mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a uno significa que la prevalencia es mayor en los no expuestos que en los expuestos.

Alternativamente, se puede calcular el ODDS RATIO con la siguiente fórmula:

La interpretación del Odds Ratio es similar a la razón de prevalencias; un valor de uno se interpreta como igual posibilidad de enfermar entre expuestos y no expuestos. Un valor mayor de uno significa que la posibilidad de enfermar es mayor en los expuestos que en los no expuestos. Un valor menor a uno significa que la posibilidad de enfermar es mayor en los no expuestos que en los expuestos.

b) Comparación de variables fisiológicas: Además de determinar la presencia o ausencia de síntomas, enfermedad o muerte como variables resultado, en algunos estudios transversales se mide como resultado variables que están distribuidas de manera continua como por ejemplo peso o presión arterial comparado entre dos o más grupos de trabajadores. Cuando se compara el valor promedio entre dos grupos la prueba estadística utilizada es la t-student y cuando se compara el valor promedio entre tres o más grupos se utiliza la técnica de análisis de varianza conocida como ANOVA. Ambas técnicas pueden ser utilizadas cuando los datos tienen una distribución normal, de no ser así, es necesario realizar una transformación logarítmica previamente a la comparación.

Conclusiones: Entre las ventajas del diseño transversal destaca que éste permite el estudio de eventos (variable dicotómica) y efectos sobre la función fisiológica (variables continuas). Además con este diseño se pueden estudiar simultáneamente múltiples efectos y múltiples exposiciones. Es útil para el estudio de enfermedades de alta prevalencia. Entre las debilidades de este diseño se señala que es menos apropiado que el diseño de casos y controles o el diseño de cohorte para establecer asociaciones causales debido a que en el diseño transversal los datos del evento y la exposición son medidas en el mismo momento. Una debilidad importante cuando se estudian poblaciones ocupacionales es que en dichos estudios sólo se incluye a la población activa. En estos casos la prevalencia o severidad del evento puede ser subestimada, especialmente en enfermedades que continúan el progreso después que la exposición ha terminado o en aquellas que llevan a un abandono precoz de los lugares de trabajo.