EPIDEMIOLOGÍA BÁSICA

Publicación Científica y Técnica No. 629 j^ Epidemiología ^ JL básica Segunda edición R. Bonita * * • R. Beaglehole * om ^ • T. Kjellstrõm Organización Panamericana de la Salud Oficina Regional de la Organización Mundial de la Salud Epidemiología básica Segunda edición M Ruth Bonita Robert Beaglehole Tord Kjellstróm ERRNVPHGLFRVRUJ Edición original en inglés: Basic Epidemiology, 2nd edition R. Bonita, R. Beaglehole y T. Kjellstrõm Organización Mundial de la Salud ISBN 978 92 41 547079 Traducción al español de la reimpresión corregida de la segunda edición en inglés, 2008 Traducción de José A. Tapia Granados, con la colaboración de María Claudia Filgueira y Nora Giambiagi. Biblioteca S e d e OPS - Catalogación e n la fuente Bonita R., Beaglehole R., y Kjellstrõm T. Epidemiología básica Segunda edición Washington, D.C: OPS, © 2 0 0 8 . (Publicación Científica y Técnica N 0 629) ISBN 978 92 75 31629 o I. Título II. Ruth Bonita III. Robert Beagle IV. Tord Kjellstrõm 1. EPIDEMIOLOGÍA-educación 2. MÉTODOS EPIDEMIOLÓGICOS 3. ENFERMEDADES TRANSMISIBLES-epidemiología NLM WA105 La Organización Panamericana de la Salud dará consideración muy favorable a las solicitudes de autorización para reproducir o traducir, íntegramente o en parte, alguna de sus publicaciones. Las solicitudes y las peticiones de información deberán dirigirse al Programa de Publicaciones, Organización Panamericana de la Salud, Washington, D.C, Estados Unidos de América, que tendrá sumo gusto en proporcionar la información más reciente sobre cambios introducidos en la obra, planes de reedición, y reimpresiones y traducciones ya disponibles. © Organización Panamericana de la Salud, 2008 Las publicaciones de la Organización Panamericana de la Salud están acogidas a la protección prevista por las disposiciones sobre reproducción de originales del Protocolo 2 de la Convención Universal sobre Derecho de Autor. Reservados todos los derechos. Las denominaciones empleadas en esta publicación y la forma en que aparecen presentados los datos que contiene no implican, por parte de la Secretaría de la Organización Panamericana de la Salud, juicio alguno sobre la condición jurídica de países, territorios, ciudades o zonas, o de sus autoridades, ni respecto del trazado de sus fronteras o límites. La mención de determinadas sociedades mercantiles o de nombres comerciales de ciertos productos no implica que la Organización Panamericana de la Salud los apruebe o recomiende con preferencia a otros análogos. Salvo error u omisión, las denominaciones de productos patentados llevan en las publicaciones de la OPS letra inicial mayúscula. Este libro puede solicitarse a: sales@paho.org. Se puede obtener mayor información sobre las publicaciones de la OPS en: http://publications.paho.org Contenido Prefacio Introducción xui Nota sobre la traducción xv xvii Prólogo a la segunda edición en español Capítulo i XI ¿Qué es la epidemiología? Mensajes clave Contexto histórico Orígenes Desarrollos recientes en epidemiología Definición, objeto y usos de la epidemiología Definición Objeto Epidemiología y salud pública Causación de enfermedad Historia natural de la enfermedad Condiciones de salud de poblaciones Evaluación de intervenciones específicas Logros de la epidemiología Viruela Intoxicación por metilmercurio Fiebre reumática y cardiopatía reumática Enfermedades por deficiencia de yodo Tabaco, asbesto y cáncer de pulmón Fracturas de cadera Sida y VIH Síndrome respiratorio agudo grave Preguntas de estudio Referencias Capítulo 2 Medición de la salud y la enfermedad Mensajes clave Definiciones de salud y enfermedad Criterios diagnósticos Medición de la frecuencia de enfermedad Población expuesta al riesgo Incidencia y prevalência Letalidad Interrelaciones de las distintas medidas Uso de la información disponible para cuantificar la salud y la enfermedad Mortalidad Limitaciones de los certificados de defunción i i i i 2 3 3 5 5 5 5 6 7 7 7 8 9 9 io ii 12 12 14 14 17 17 17 18 19 19 20 26 26 27 27 27 Limitaciones de los sistemas de registro de estadísticas vitales Estimaciones comparables Tasas de mortalidad Mortalidad infantil Tasa de mortalidad preescolar y mortalidad de menores de 5 años Tasa de mortalidad materna Tasa de mortalidad de adultos Esperanza de vida Tasas estandarizadas por edad Morbilidad Discapacidad Determinantes de la salud, indicadores de salud y factores de riesgo Otros indicadores globales del nivel de salud poblacional Comparaciones de la frecuencia de enfermedad Comparación absoluta Comparación relativo Preguntas de estudio Referencias Capítulo 3 Tipos de estudios Mensajes clave Observaciones y experimentos Estudios observacionales Estudios experimentales Epidemiología observacional Estudios descriptivos Estudios ecológicos Falacia ecológica Estudios transversales Estudios de casos y controles Estudios de cohorte Epidemiología experimental Ensayos controlados aleatorizados Ensayos sobre el terreno o ensayos de campo Ensayos comunitarios o en comunidades Errores potenciales en los estudios epidemiológicos Error aleatorio Cálculo del tamaño muestral Error sistemático Sesgo de selección Sesgo de medición Fenómeno de confusión Control del fenómeno de confusión Validez Aspectos éticos 28 29 30 31 31 32 34 34 35 36 38 39 40 41 41 43 44 44 49 49 49 49 50 51 51 53 54 54 56 59 63 64 64 65 66 67 67 68 68 69 70 72 74 75 Preguntas de estudio Referencias 77 78 Capítulo 4 Bioestadistica básica: conceptos y métodos Mensajes clave Métodos para resumir y presentar los datos Cuadros y gráficas Diagramas de sectores circulares y diagramas de componentes en barras Mapas de casos y mapas de tasas Diagramas de barras Gráficas de línea Distribuciones de frecuencia e histogramas Distribución normal Estadísticas descriptivas Promedios o medidas de tendencia central o centralización: media, mediana y moda Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar y error estándar Inferencia estadística: conceptos básicos Uso de muestras para el estudio de poblaciones Intervalos de confianza Pruebas de hipótesis, valor P, potencia estadística Valor P Potencia estadística Métodos estadísticos básicos Prueba t Prueba de ji cuadrado (x2) para tablas de doble entrada Correlación Regresión Regresión lineal Regresión logística Análisis de supervivencia y regresión de riesgo instantáneo proporcional (regresión de Cox) Curvas de supervivencia de Kaplan y Meier Tamaño muestral Metanálisis Preguntas de estudio Referencias 81 81 81 82 101 102 102 104 105 105 Capítulo 5 Causalidad en epidemiología Mensajes clave Concepto de causa Causa suficiente o necesaria Suficiente y necesaria Vías o mecanismos causales Causas únicas y múltiples Factores en el proceso de causación 107 107 107 107 108 109 110 112 82 83 84 85 85 86 86 86 87 88 89 90 91 92 93 94 94 94 96 96 97 99 Interacción Jerarquía causal Determinación de las causas de enfermedad Consideración de la relación causa-efecto Relación temporal Verosimilitud Coherencia Fuerza o intensidad de la asociación Relación dosis-respuesta Reversibilidad • Diseño del estudio Interpretación causal de los datos empíricos Preguntas de estudio Referencias Capítulo 6 Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles Mensajes clave El campo de la prevención Tendencias recientes en las tasas de mortalidad Potencial para la prevención Marco causal Niveles de prevención Prevención primordial Prevención primaria Estrategia poblacional Estrategia enfocada a los individuos de alto riesgo Prevención secundaria Prevención terciaria Detección sistemática Definición Tipos de pruebas de detección sistemática Criterios para las pruebas de detección sistemática Preguntas de estudio Referencias Capítulo 7 Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles Mensajes clave Introducción Definiciones Epidemiología y enfermedades trasmisibles Carga de enfermedad debida a las enfermedades trasmisibles Amenaza para la seguridad humana y para los sistemas de salud Enfermedades epidémicas y endémicas 112 113 115 116 116 116 117 118 120 121 122 123 124 125 127 127 127 127 130 131 132 132 132 134 137 139 140 140 141 141 142 146 146 149 149 149 149 150 150 150 151 Epidemias Enfermedades endémicas Infecciones emergentes y reemergentes Cadena de infección El agente infeccioso Transmisión Huésped Ambiente Investigación y control de las epidemias de enfermedades trasmisibles Investigación Identificación de los casos Intervención Vigilancia epidemiológica y respuesta del sistema de salud pública Preguntas de estudio Referencias 151 153 155 156 157 158 159 160 160 160 161 161 162 167 167 Capítulo 8 Epidemiología clínica Mensajes clave Definiciones de normalidad y anormalidad Lo normal como equivalente a lo frecuente Anormalidad asociada con enfermedad Anormalidad como susceptibilidad de tratamiento Pruebas diagnósticas Valor diagnóstico de una prueba Historia natural y pronóstico Pronóstico Calidad de vida Cantidad de vida Eficacia y efectividad del tratamiento Uso de protocolos basados en resultados de investigación Prevención en la práctica clínica Reducción del riesgo Reducción del riesgo en pacientes con enfermedad establecida Preguntas de estudio Referencias 169 169 169 170 171 Capítulo 9 Epidemiología ambiental y laboral Mensajes clave Ambiente y salud Efectos de la exposición a factores ambientales Evaluación de medidas preventivas Exposición y dosis Conceptos generales Monitorización biológica 185 185 185 186 188 190 190 191 172 172 173 174 175 175 176 177 178 179 179 180 181 182 Interpretación de datos biológicos Mediciones individuales y mediciones grupales Dosis poblacional Relación dosis-efecto Relación dosis-respuesta Evaluación y gestión del riesgo Evaluación del riesgo Evaluación del efecto sobre la salud Gestión del riesgo Evaluación de efectos ambientales sobre la salud Epidemiología de las lesiones Lesiones relacionadas con el tráfico Lesiones en los centros de trabajo Violencia Suicidio Características especiales de la epidemiología ambiental y laboral Establecimiento de estándares de seguridad Medición de la exposición previa Efecto del trabajador sano en los estudios de salud laboral Tareas pendientes para los epidemiólogos Preguntas de estudio Referencias Capítulo 10 Epidemiología, política sanitaria y planificación de los servicios de salud Mensajes clave Introducción Política sanitaria Planificación sanitaria Evaluación Política sanitaria Influencia de la epidemiología Marco y formulación de la política sanitaria Política sanitaria en la práctica Planificación sanitaria El ciclo de planificación Evaluación de la carga de enfermedad Modelos causales Evaluación de la efectividad de las intervenciones Evaluación de la eficiencia Ejecución o implementación Monitorización de las intervenciones y evaluación del progreso 192 193 194 195 196 197 197 197 197 198 200 200 202 202 202 202 203 204 204 204 205 206 209 209 209 209 210 210 210 210 211 212 214 215 217 218 219 219 221 222 Preguntas de estudio Referencias Capítulo 11 Primeros pasos en la práctica de la epidemiología Mensajes clave Introducción Enfermedades específicas Lectura crítica de las publicaciones Planificación de un proyecto de investigación Elección del proyecto Preparación del protocolo de investigación Realización de la investigación Análisis de los resultados Publicación de la investigación Lecturas ulteriores Ampliación de conocimientos Preguntas de estudio Resumen Métodos Anexo 223 223 225 225 225 225 226 230 231 231 233 233 234 234 235 238 238 239 Respuestas a las preguntas de estudio 241 índice 263 Prefacio El propósito de Epidemiología básica es impulsar la educación, la capacitación y la investigación en el campo de la salud pública. Desde la publicación de la primera edición en 1993 se han impreso más de 50 000 copias del libro, que se ha traducido a más de 25 idiomas. La lista actualizada de las versiones traducidas y las direcciones de contacto de los editores locales pueden solicitarse al servicio de prensa de la Organización Mundial de la Salud, 1211 Ginebra 27, Suiza. Epidemiología básica comienza con una definición de epidemiología y una reseña sobre la historia de la epidemiología moderna, con ejemplos de sus usos y aplicaciones. El capítulo 2 explica cómo se miden la exposición y la enfermedad. En el capítulo 3 se describen los diferentes tipos de estudios epidemiológicos, con sus ventajas y sus limitaciones. El objetivo de la introducción a los métodos estadísticos que constituye el capítulo 4 es ayudar al lector a comprender los conceptos básicos y los instrumentos disponibles para analizar datos y evaluar el efecto de las intervenciones. En el capítulo 5 se explica el proceso mediante el cual se llega a hacer atribuciones causales, tarea fundamental de los epidemiólogos. Las aplicaciones de la epidemiología en diferentes áreas de la salud pública se describen en los siguientes capítulos: las enfermedades no transmisibles crónicas en el capítulo 6, las enfermedades transmisibles en el 7; la epidemiología clínica en el 8 y la epidemiología ambiental y laboral en el 9. La planificación sanitaria se trata en el capítulo 10. Por último, el capítulo 11 es una breve orientación a los nuevos epidemiólogos para que perfeccionen sus conocimientos e incluye enlaces a cursos actuales de epidemiología y salud pública. Como en la primera edición de Epidemiología básica, se han tomado ejemplos de diferentes países para ilustrar los distintos conceptos epidemiológicos. Estos ejemplos no son de ninguna manera exhaustivos y alentamos a los estudiantes y a los profesores a buscar otros ejemplos locales pertinentes. Cada capítulo comienza con una lista de mensajes clave y termina con una serie de preguntas de estudio Gas respuestas se incluyen al final) para estimular la discusión y profundizar el análisis. Los autores agradecen la contribución a la primera edición de John Last y Anthony McMichael. En la primera edición Martha Ander fue la autora del capítulo 4, que en esta edición fue escrito por el profesor O. Dale Williams. El material del curso en el cual se basa este capítulo puede consultarse en http://statcourse.dopm.uab.edu. En la reimpresión de la segunda edición se han hecho algunas correcciones en las ecuaciones del capítulo 4. Los autores agradecen también la contribución a la segunda edición de Michael Baker, Diarmid Campbell-Lendrum, Carlos Corvalen, Bob Cummings, Tevfik Dorak, Olivier Dupperex, Fiona Gore, Alee Irwin, Rodney Jackson, Mary Kay Kindhauser, Doris Ma Fat, Colin Mathers, Hoomen Momen, Neal Pearce, Rudolpho Saracci, Abha Saxena, Kate Strong, Kwok-Cho Tang y Hanna Tolonen. Laragh Gollogly gestionó la edición y Sophie Guetanah-Aguettants y Christophe Grangier se ocuparon del diseño gráfico. El desarrollo original de este libro fue financiado por el Programa Internacional de Seguridad de las Sustancias Químicas (un programa conjunto del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, la Organización Internacional del Trabajo y la OMS), el Organismo Sueco de Desarrollo Internacional (OSDI) y el Organismo Sueco de Cooperación para la Investigación con Países en Desarrollo (SAREC). Introducción La función esencial de la epidemiología es mejorar la salud de las poblaciones. Este texto introduce los principios básicos y los métodos de la epidemiología. Está destinado a un público amplio y para ser utilizado como material de formación de los profesionales de la salud y de las ciencias ambientales. El propósito del libro es: • explicar los principios del proceso causal de las enfermedades, prestando especial atención a los factores ambientales modificables, incluidos los comportamientos determinados por el ambiente; • impulsar el uso de la epidemiología en la prevención de la enfermedad y la promoción de la salud; • preparar a los profesionales de la salud para que los servicios médicos se ocupen de todos los aspectos de la salud de la población y los recursos de la salud se utilicen de la mejor manera posible; y • promover la buena práctica clínica mediante la introducción y aplicación de los conceptos de la epidemiología clínica. Al final del curso el estudiante ha de poder demostrar conocimiento de: • la naturaleza y las aplicaciones de la epidemiología; • el enfoque epidemiológico para definir y medir la salud, la enfermedad y otras condiciones relacionadas con la salud en las poblaciones; • las limitaciones y las fortalezas de los distintos tipos de estudio epidemiológico; • la perspectiva epidemiológica de los procesos causales; • la contribución de la epidemiología a la prevención de la enfermedad, la promoción de la salud y el desarrollo de la política sanitaria; • la contribución de la epidemiología a la buena práctica clínica; y • el papel de la epidemiología en la evaluación de la eficacia y de la eficacia del cuidado médico. Además, el estudiante deberá ser capaz de: • describir las causas comunes de muerte, enfermedad y discapacidad en su comunidad, y • desarrollar las líneas generales de una investigación apropiada para contestar a preguntas específicas referentes a las causas, historia natural, pronóstico y prevención de la enfermedad y evaluación de los tratamientos u otras intervenciones para prevenirla y para controlarla. Nota sobre la traducción Esta traducción de esta nueva edición de Basic Epidemiology sigue en líneas generales las versiones en español de la primera edición en inglés y de su reimpresión actualizada, que fueron anteriormente publicadas por la OPS. En la presente versión se ha mantenido en general la terminología utilizada en las anteriores traducciones. Se ha hecho lo posible por no usar en la traducción diversos anglicismos, frecuentes en las publicaciones epidemiológicas latinoamericanas o españolas, que son difícilmente asimilables en castellano por razones de fonética, o que dan lugar a ambigüedad. Así, el término matemático odds se ha traducido sistemáticamente como "posibilidades" y odds raft'o como "razón de posibilidades". Las frases en las que entra la palabra evidence se han traducido en general con giros en los que se hace referencia a los indicios, datos, pruebas u observaciones que apoyan una teoría o contribuyen a reforzar la credibilidad de una hipótesis; en consecuencia se ha evitado sistemáticamente traducir empirical evidence como "evidencia empírica". Cuando circulan diversos términos equivalentes a una expresión inglesa se ha intentado dar preferencia a la expresión más antigua en castellano y así se ha optado por "tabla de mortalidad" en vez de "tabla de vida". El sustantivo "hombre" en general se refiere a la especie humana o a un individuo de la misma, de cualquier sexo. Para diferenciar estos se han usado los sustantivos "varón" y "mujer". Cuando el texto indica "dólares", ha de entenderse que se refiere a la unidad monetaria de Estados Unidos, salvo que se indique otra cosa. Todas las notas a pie de página son añadidos de la traducción que no estaban en el original inglés. J. A. Tapia Granados Universidad de Michigan Ann Arbor Prólogo a la segunda edición en español Prólogo a la segunda edición en español La epidemiología es la base y el fundamento de la salud pública. Como agencia de salud, la principal disciplina de la Organización Panamericana de Salud es por ende la epidemiología, la cual nos permite medir, definir y comparar los problemas y condiciones de salud y su distribución en un contexto poblacional, espacial y temporal. La epidemiología nos dota de instrumentos fundamentales para el contacto con las comunidades y para la observación de los proyectos en el mismo campo de acción. Uno de mis sueños posibles, además de hacer realidad las metas de los Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM), es la eliminación de aquellos padecimientos o enfermedades que aún afectan a nuestros semejantes a pesar de que disponemos del conocimiento y los instrumentos para su virtual desaparición. Esto es posible y, por lo tanto, es éticamente impostergable que nos pongamos en marcha con determinación. Por ello, me complace presentarles la segunda edición en español de Epidemiología básica, porque representa precisamente una herramienta útil para la aplicación de la epidemiología a la prevención de enfermedades y a la promoción de la salud. Este libro presenta los métodos básicos de la epidemiología, con un énfasis en las aplicaciones de la salud pública en los países en desarrollo, y promueve buenas prácticas clínicas, al introducir conceptos de la epidemiología clínica. Epidemiología básica es por sobre todo un importante instrumento de capacitación y formación, y una referencia emblemática para la educación y la investigación en salud pública. La obra posibilita el diseño de estudios epidemiológicos relevantes y permite a los estudiantes entender y describir las causas de la mortalidad, la enfermedad, las lesiones y la discapacidad en la comunidad, al tiempo de evaluar críticamente la literatura. No es casualidad entonces que su primera edición se haya convertido en un sello esencial en programas educativos en universidades en las Américas y en España. En los últimos años, la dimensión e implicaciones de nuevas enfermedades han hecho variar el escenario epidemiológico mundial de forma considerable. También han cambiado muchos aspectos en lo referente a la epidemiología ambiental, de creciente importancia. En esta nueva edición de Epidemiología básica se mencionan precisamente los aspectos epidemiológicos del cambio climático, y se han perfeccionado muchas secciones en los capítulos dedicados a epidemiología clínica y política sanitaria. xvu xviü Prólogo a la segunda edición en español Deseo a todos nuestros lectores y lectoras que disfruten este libro y que lo usen como una herramienta de fortalecimiento de capacidades, que redunden en una mejor atención de la salud, con el fin de alcanzar la generosa y ambiciosa meta de Salud para Todos. Dra. Mirta Roses Directora Organización Panamericana de la Salud Capítulo 1 ¿Qué es la epidemiología? Mensajes clave • La epidemiología es una de las ciencias en las que se fundamenta la salud pública. • La epidemiología ha contribuido sustancialmente a mejorar la salud de las poblaciones. • La epidemiología es esencial en el estudio de enfermedades emergentes. • A menudo hay una demora frustrante entre la adquisición del conocimiento epidemiológico y su aplicación concreta en la política sanitaria. Contexto histórico Orígenes La epidemiología tiene su origen en la idea, expresada por primera vez hace más de 2000 años por Hipócrates, de que los factores ambientales influyen en que aparezcan enfermedades. Sin embargo, hasta el siglo XIX no empezó a ser relativamente frecuente que se cuantificara la distribución de la enfermedad en grupos determinados de la población. Las investigaciones de esa época no solo marcaron el comienzo formal de la epidemiología, sino que constituyeron también algunos de sus logros más espectaculares.1 John Snow descubrió que el riesgo de cólera en Londres se relacionaba, entre otras cosas, con el consumo de agua suministrada por una determinada empresa (recuadro 1.1); el mapa (véase la figura 4.1) ilustra el agrupamiento espacial de los casos. Los estudios epidemiológicos de Snow ilustran un aspecto de una amplia gama de investigaciones en las que se estudiaron diversos procesos físicos, químicos, biológicos, sociológicos y políticos.2'3 Hacia finales del siglo XIX y comienzos del XX empezó a utilizarse cada vez más el enfoque epidemiológico de comparación de tasas de enfermedad en subgrupos de población. Su principal aplicación fue a las enfermedades contagiosas (capítulo 7). Se demostró que este método es una poderosa herramienta para revelar asociaciones entre circunstancias o agentes ambientales y enfermedades específicas. En la segunda mitad del siglo XX estos métodos se aplicaron a enfermedades crónicas no transmisibles como las cardiopatías y el cáncer, sobre todo en países de nivel de ingreso medio o elevado. Recuadro 1.1. Las primeras observaciones de la epidemiologia John Snow averiguó el domicilio de cada persona que había fallecido de cólera en Londres en 1848-1949 y 1853-1854 y observó una asociación aparente entre el origen del agua para beber y las muertes.3 Comparando las muertes por cólera en los distritos con distinta compañía abastecedora (cuadro 1.1) mostró que tanto el total de muertes como la tasa de mortalidad eran mayores entre los que tenían abastecimiento de la compañía Southwark. A partir de estas meticulosas observaciones, Snow elaboró su teoría sobre la transmisión de las enfermedades infecciosas y sugirió que el cólera se transmitía por agua contaminada. Así se pudieron impulsar las mejoras del abastecimiento de agua mucho antes de que se descubriera el organismo responsable del cólera. Las investigaciones de Snow tuvieron una influencia directa y de largo alcance sobre la política sanitaria y la gestión pública. La labor de Snow muestra que medidas de salud pública como las mejoras del abastecimiento de agua y las obras de alcantarillado y saneamiento han tenido efectos enormes sobre la salud de la poblaciones. En muchos casos desde 1850, los estudios epidemiológicos han mostrado cuáles eran las medidas necesarias. No obstante, los brotes de cólera siguen siendo frecuentes en las poblaciones pobres, especialmente en los países en desarrollo. Angola reportó 40 000 casos de cólera y 1600 muertes por esa causa en el 2006. Sudán reportó 13 852 casos y 516 muertes en solo los primeros meses de ese año. Desarrollos recientes en epidemiología La epidemiología en su forma moderna es una disciplina relativamente nueva que usa métodos cuantitativos para estudiar las enfermedades en las poblaciones humanas, de forma que este conocimiento pueda servir de base para medidas y programas de prevención y control. Por ejemplo, a mediados del siglo pasado Richard Dolí y Andrew Hill comenzaron a estudiar la relación entre el tabaco y el cáncer de pulmón.4 Sus estudios fueron precedidos por estudios experimentales sobre la carcinogenicidad del alquitrán del humo del tabaco y por observaciones clínicas que sugerían una relación entre fumar, otros posibles factores causales y el cáncer de Cuadro 1.1. Muertes por cólera en los distritos de pulmón. Mediante estudios prolongados de coLondres servidos por dos compañías distintas de horte pudo determinarse la asociación entre abastecimiento de agua,3 8 de julio a 26 de agosto de 1854 fumar y el cáncer de pulmón (figura 1.1). En el estudio de cohorte en médicos britáTasa de nicos se mostró también una disminución promortalidad gresiva de las tasas de mortalidad en no fumapor cólera No.de Compañía Población muertes por 1000 dores en las décadas más recientes. Los médicos suministradora en 1851 por cólera habitantes británicos nacidos entre 1900 y 1930, si fumaSouthwark 167 654 844 5,0 ban morían en promedio unos diez años antes Lambeth 19 133 18 0,9 que los que nunca habían fumado5 (figura 1.2). Figura 1.1. Tasa de mortalidad por cáncer de pulmón (por 1000) en médicos británicos, en los años 1951-1961, según el consumo de cigarrillos.4 0.0 10 20 30 Promedio de cigarrillos fumados por día 40 El efecto nocivo de fumar es ostensible, pero en muchas enfermedades son diversos los factores causales. Algunos son imprescindibles para la aparición de la enfermedad, otros solo incrementan el riesgo de que la enfermedad se desarrolle. El análisis de estas relaciones hizo que se desarrollaran nuevos métodos epidemiológicos. En países de nivel de ingreso medio o bajo en los que el sida, la tuberculosis y el paludismo son causas habituales de muerte, la epidemiología de las enfermedades infecciosas es de gran importancia. Esta rama de la epidemiología ha vuelto a adquirir importancia en los países desarrollados con la aparición de enfermedades transmisibles nuevas como el síndrome respiratorio agudo grave (SRAG, o SARS según sus siglas en inglés), la encefalopatía espongiforme bovina y la gripe pandémica. La epidemiología ha evolucionado mucho en el último medio siglo y lo crucial ahora es investigar y actuar sobre los determinantes sociales de la salud y la enfermedad, que en su mayor parte van mucho más allá del sector de la salud.6-8 Definición, objeto y usos de la epidemiología Definición La epidemiología se ha definido9 como "el estudio de la distribución y de los determinantes de los estados o fenómenos relacionados con la 4 Capítulo 1 Figura 1.2. Supervivencia a partir de la edad de 35 años de médicos británicos varones nacidos entre 1900 y 1930. Proporción de supervivencia según décadas de edad en fumadores que siguen fumando y en médicos que nunca fumaron5 Médicos nacidos en 1900­1930 97 101 | 81 .so ­ 8)\ No fumadores ^\ S m 60 ­ 58 Fumadores de cigarrillos OÍ a> " X 59 \ 10 años\ OI ■­ 26 CD O ­ 1 40 1 1 50 60 \ \ Ü 70 Edad (años) 80 90 100 salud en poblaciones específicas y la aplicación de este estudio al con­ trol de los problemas sanitarios" (véase recuadro 1.2). Los epidemiólo­ gos no solo estudian la muerte, la enfermedad y la discapacidad, sino que también se ocupan de los estados de salud más en positivo y, sobre todo, de los medios para mejorar la salud. Además, los epidemiólogos Recuadro 1.2. Definición de epidemiología 9 La palabra "epidemiología" deriva del griego epi, "sobre", demos, "población", y logos, "estudio". La defini­ ción de epidemiología como "estudio de la distribución y de los determinantes de los estados o fenómenos relacionados con la salud en poblaciones específicas y la aplicación de este estudio a la prevención y control de los problemas sanitarios" puede elaborarse como se indica a continuación. Término Explicación Estudio Incluye actividades tales como la vigilancia epidemiológica, las obser­ vaciones, las pruebas de hipótesis, las investigaciones analíticas y los experimentos Se refiere al análisis que muestra cuándo, dónde y qué tipos de perso­ nas son afectadas Incluye los factores que influyen en la salud, sean de tipo físico, químico, biológico, social, cultural, económico, genético o conductual Se refiere a enfermedades, causas de muerte, conductas como fumar, estados positivos de salud, reacciones a programas de prevención y uso de servicios sanitarios Poblaciones con características identificables, por ejemplo, quienes pertenecen a una profesión determinada Son los objetivos de la salud pública: promover, proteger y restaurar la salud. Distribución Determinantes Estados o fenómenos relacionados con la salud Poblaciones específicas Aplicación a la prevención y el control entienden el término "enfermedad" en un sentido muy general, referido a todos los cambios desfavorables de la salud, incluyendo también lo relativo a lesiones y traumatismos y salud mental. Objeto El foco de una investigación epidemiológica es una población definida geográficamente o de alguna otra manera; por ejemplo, puede estudiarse un grupo específico de pacientes de un hospital o los trabajadores de una planta industrial. De ahí se parte para definir subgrupos con respecto a sexo, edad o características étnicas. La estructura de la población varía según áreas geográficas y épocas. En el análisis epidemiológico suelen tenerse en cuenta ese tipo de variaciones. Epidemiología y salud pública La salud pública en términos generales se refiere a las acciones colectivas dirigidas a mejorar la salud de la población.1 La epidemiología, uno de los instrumentos de la salud pública, puede usarse de muchas formas (figuras 1.3 a 1.6). Los primeros estudios epidemiológicos trataban de las causas (etiología) de las enfermedades transmisibles, tarea que sigue siendo fundamental, ya que puede llevar a descubrir métodos preventivos. En este sentido, la epidemiología es una ciencia médica básica cuyo objetivo es mejorar la salud de la población, especialmente de quienes están en peores condiciones. Causación de enfermedad Algunas enfermedades son causadas exclusivamente por factores genéticos, pero la mayor parte de las enfermedades dependen de la interacción entre lo genético y lo ambiental. Ambos componentes, genes y ambiente, están presentes por ejemplo en la diabetes. En ese contexto, el ambiente se define en su sentido más amplio e incluye cualquier factor biológico, químico, físico, psicológico, económico o cultural que pueda afectar a la salud (véase el capítulo 9). Los comportamientos personales interactúan con toda esta gama de factores y la epidemiología se utiliza cada vez más para estudiar tanto sus influencias como la intervención preventiva destinada a Figura 1.3. Causación la promoción de la salud (figura 1.3). Factores genéticos Historia natural de la enfermedad La epidemiología estudia también la evolución y el resultado final (historia natural) de las enfermedades en individuos y en grupos (figura 1.4). l Salud Factores ambientales (incluyendo conductas) Enfermedad Figura 1.4. Historia natural Muerte Buena salud Cambios subdínicos * Enfermedad clínica t Recuperación Figura 1.5. Descripción del estado de salud de las poblaciones Proporción con mala salud, cambios a lo largo del tiempo, etc. Tiempo Figura 1.6. Evaluación de intervenciones Tratamiento Atención médica Buena salud Mala salud Promoción de la salud Medidas preventivas Servicios de salud pública Condiciones de salud de poblaciones A menudo se utiliza la epidemiología para describir el estado de salud de la población o grupos específicos de la misma (figura 1.5). El conocimiento de la carga de enfermedad en las distintas poblaciones es esencial para las autoridades sanitarias, que han de utilizar recursos limitados para lograr el mejor efecto posible, lo que obliga a identificar programas sanitarios prioritarios de prevención y de atención de salud. En algunos campos especializados como la epidemiología ambiental y la epidemiología ocupacional o laboral el objeto principal de estudio son poblaciones en las que hay alguna exposición ambiental específica. Evaluación de intervenciones específicas Archie Cochrane convenció a los epidemiólogos de que evaluaran la efectividad y la eficiencia de los servicios de salud (figura 1.6).10 Así, los epidemiólogos estudian por ejemplo la duración adecuada de la estancia hospitalaria en cuadros clínicos específicos, el valor del tratamiento de la hipertensión, la eficiencia de las obras de ingeniería sanitaria para contrarrestar las enfermedades diarreicas o el efecto sobre la salud pública de la reducción de los aditivos de plomo en la gasolina (véase capítulo 10). Logros de la epidemiología Viruela La erradicación mundial de la viruela ha contribuido en gran medida a la salud y el bienestar de millones de personas, sobre todo en muchos países pobres. La viruela ilustra tanto los logros como las frustraciones de la moderna salud pública. A finales del siglo XVIII se demostró que el contagio humano de la vacuna* confería protección contra la viruela, pero pasaron 200 años hasta que los beneficios de este descubrimiento se aceptaron y aplicaron en todo el mundo. Durante muchos años la OMS coordinó una campaña activa de eliminación de la viruela. La epidemiología desempeñó un papel central en • obtener información sobre la distribución de los casos, el modelo, los mecanismos y los niveles de la transmisión; • localizar geográficamente los brotes de la enfermedad; y • evaluar las medidas de control (recuadro 1.4) El que no hubiera un reservorio animal intermedio y el escaso número de casos secundarios infectados por un caso primario fueron aspecto críticos en la erradicación de la viruela. Cuando en 1967 la OMS propuso un plan de erradicación de la viruela en 10 años se producían anualmente en 31 países entre 10 y 15 millones de casos nuevos de viruela, con dos millones de muertes. En el periodo 1967-1976 tuvo lugar una reducción muy rápida del número de países que informaban de casos de viruela; en 1976 solo se registraron casos en dos países, el último caso de viruela de aparición natural se registró en 1977 en una mujer que había resultado expuesta al virus en un laboratorio. La viruela fue declarada erradicada el 8 de mayo de 198o.13 Al éxito del programa contribuyeron factores tales como un compromiso político mundial, un objetivo definido, un calendario preciso, "Así se denominaba entonces a ciertos granos que salían en las ubres de las vacas. Capítulo 1 Recuadro 1.3. Epidemiología molecular y genética La epidemiología molecular mide la exposición a sustancias específicas y la respuesta biológica inicial mediante: • la evaluación de las características del huésped que median la respuesta a los agentes extemos • el uso de marcadores bioquímicos de un efecto específico para refinar las categorías de enfermedad. La epidemiología genética se ocupa de la etiología, distribución y control de la enfermedad en grupos de familiares y de las causas hereditarias de enfermedad en las poblaciones. Las investigaciones de epidemiología genética en familias o poblaciones tienen como objetivo establecer: • un componente genético de la enfermedad; • el tamaño relativo del efecto genético comparado con otras fuentes de variación delriesgode enfermedad; y • los genes responsables. La salud pública genética o la genética aplicada a la salud pública incluye: • programas de detección sistemática; • la organización y la evaluación de servicios para pacientes con trastornos genéticos; y • el efecto de la genética sobre la práctica médica. Recuadro 1.4. Características epidemiológicas de la viruela12 Mediante métodos epidemiológicos se establecieron las siguientes características de la viruela: • no existe reservorio animal; • no hay portadores con enfermedad subclínica; • los pacientes que se recuperan son inmunes y no transmiten la infección; • la viruela que se transmite espontáneamente no se contagia tan rápidamente como otras enfermedades infecciosas, por ejemplo el sarampión o la tos ferina; • la transmisión ocurre normalmente vía contacto de larga duración persona a persona; • la enfermedad hace que la mayor parte de los pacientes estén encamados cuando empiezan a ser infecciosos, lo cual limita la transmisión. un personal bien entrenado y una estrategia flexible. Además, la enfermedad tenía muchas características que hacían posible su eliminación y se disponía de una vacuna termoestable efectiva. En 1979 la OMS contaba con vacuna suficiente para 200 millones de personas. Estas reservas se redujeron posteriormente a 2,5 millones de dosis, pero la preocupación reciente por la posibilidad de uso de la viruela como arma biológica ha hecho que la OMS continúe manteniendo y asegurando que existen reservas.14 Intoxicación por metilmercurio Ya en la Edad Media se sabía que el mercurio es una sustancia peligrosa, pero recientemente este metal líquido se ha convertido en símbolo de los peligros de la contaminación ambiental. En los años cincuenta una fábrica de Minamata, Japón, vertía residuos de mercurio por sus cañerías a una pequeña bahía. El metilmercurio se acumuló en la fauna marina, provocando enve- ¿Qué es la epidemiología? nenamientos graves de las personas que comían pescado.15 Este fue el primer brote conocido de envenenamiento por metilmercurio en el que intervenía el pescado y fue preciso dedicar varios años a la investigación hasta que se pudo dterminar la causa exacta. La enfermedad de Minamata se ha convertido en una de las enfermedades ambientales mejor conocidas. En otra zona de Japón se produjo un segundo brote en los años sesenta. En otros países se han observado intoxicaciones menos graves por metilmercurio en el pescado.15, l6 Fiebre reumática y cardiopatía reumática Recuadro 1.5. Enfermedad de Minamata La epidemiologia desempeñó un papel crucial en la identificación de la causa y en el control de la que fue una de las primeras epidemias conocidas de enfermedad causada por contaminación ambiental. Los primeros casos fueron inicialmente diagnosticados como meningitis infecciosa. Sin embargo, se observó que los 121 pacientes residían en su mayor parte cerca de la bahía de Minamata. Una encuesta de personas que habían padecido la enfermedad y de otros que no la habían presentado mostró que, casi sin excepción, las víctimas se daban en familias que se dedicaban fundamentalmente a la pesca y comían sobre todo pescado. Las personas que habían visitado a esas familias y quienes siendo de las familias de pescadores comían poco pescado no sufrían la enfermedad. Se llegó a la conclusión de que había algo en el pescado que intoxicaba a los pacientes y que la enfermedad no era transmisible ni de origen genético.15 La fiebre reumática y la cardiopatía reumática se asocian con la pobreza, en especial con las malas condiciones de vivienda y el hacinamiento, factores que favorecen la propagación de las infecciones estreptocócicas de las vías respiratorias altas. En muchos países ricos la frecuencia de la fiebre reumática comenzó a declinar a principios del siglo XX, mucho antes de la introducción de fármacos efectivos como las sulfamidas y la penicilina (figura 1.7). Actualmente, en los países ricos la enfermedad prácticamente ha desaparecido, aunque siguen existiendo bolsas de incidencia relativamente alta en los grupos que viven en peores condiciones sociales y económicas. Los estudios epidemiológicos han puesto de manifiesto los factores sociales y económicos que inducen brotes de fiebre reumática y contribuyen a la diseminación de la faringitis estreptocócica. Lo que es evidente es que el proceso de causación de estas enfermedades es multifactorial y más complejo que el envenenamiento por metilmercurio, en el que solo existe un factor causal específico. Enfermedades por deficiencia de yodo La deficiencia de yodo, frecuente en determinadas regiones montañosas, provoca una disminución de la energía física y mental asociada con la producción inadecuada de hormona tiroidea, que contiene yodo.18 El bocio y el cretinismo se describieron con detalle hace más de cuatro siglos, pero solo en el siglo pasado se consiguieron conocimientos suficientes para permitir su prevención y control efectivos. En 1915 se dijo que el bocio endémico era la enfermedad conocida más fácil de prevenir y ese mismo año se propuso en Suiza el uso de sal yodada 9 Figura 1.7. Fiebre reumática notificada en Dinamarca, 1862-196217 250,- 200 o *" 150 100 50 I 1870 i i I i i 1900 I 1930 i i I i 1960 Año como medida preventiva.18 Los primeros estudios a gran escala con yodo se hicieron inmediatamente después en Akron, en el estado norteamericano de Ohio, en 5000 niñas de edades comprendidas entre 11 y 18 años. Los efectos profilácticos y terapéuticos fueron impresionantes y en 1924 la sal yodada se introdujo a escala comunitaria en muchos países. El uso de la sal yodada es eficaz debido a que la sal es utilizada por todos los estratos sociales a un nivel aproximadamente igual a lo largo del año. El éxito depende de una producción y distribución adecuada de sal yodada y requiere apoyo legislativo, control de calidad y conocimiento del problema por parte de la población (recuadro 1.6). Tabaco, asbesto y cáncer de pulmón El cáncer de pulmón era una enfermedad rara hasta que a partir de los años treinta del siglo XX experimentó un espectacular aumento, sobre todo en varones. Hoy se sabe con certeza que fumar es la principal causa de esta epidemia de cáncer de pulmón. Los primeros estudios epidemiológicos que relacionaban el cáncer de pulmón con el tabaco se publicaron en 1950. En cinco estudios de casos y controles se halló que fumar se asociaba con cáncer de pulmón en varones. La intensidad de la asociación en el estudio de los médicos británicos (figura 1.1) debería haber sido suficiente para suscitar una respuesta contundente e inme- ¿Que es la epidemiología? diata, sobre todo teniendo en cuenta que otros estudios confirmaron la asociación en muy diversas poblaciones. Si en la época de esas primeras investigaciones se hubiera contado con los métodos actuales para calcular e interpretar la razón de posibilidades (odds ratio), se hubiera estimado un riesgo de cáncer de pulmón 14 veces mayor en fumadores comparados con no fumadores. Una diferencia tan enorme difícilmente puede ser considerada fruto de algún sesgo.21 Sin embargo, hoy se sabe también que el polvo de asbesto (amianto) y la contaminación atmosférica urbana también contribuyen a producir cáncer de pulmón. Además, el humo del tabaco y el asbesto interaccionan dando lugar a tasas de cáncer de pulmón extraordinariamente elevadas en los trabajadores que fuman y que están expuestos a polvo de asbesto (cuadro 1.2). Los estudios epidemiológicos pueden proporcionar mediciones cuantitativas sobre la contribución de distintos factores ambientales a la causación de la enfermedad. El concepto de causalidad o causación se discute con más detalle en el capítulo 5. Fracturas de cadera 11 Recuadro 1.6. Deficiencia de yodo La epidemiología ha contribuido a identificar y resolver el problema de la deficiencia de yodo. Hoy se cuenta con medidas preventivas a escala masiva y con métodos de monitorización de los programas de yodación. No obstante, estos conocimientos no se han utilizado oportunamente para prevenir la enfermedad de millones de personas en países en desarrollo en los que la deficiencia de yodo sigue siendo endémica. A escala mundial, una tercera parte de los niños de edad escolar consumen menos yodo de lo que sería conveniente.19 De todas formas, en el último decenio ha habido avances significativos y ahora 70% de los hogares tienen acceso a sal yodada; en 1990, esa cifra solo llegaba a 20-30%. Cuadro 1.2. Tasas estandarizadas por edad de orfandad por cáncer de pulmón (por 100 000 personas), según antecedentes de consumo de tabaco y exposición a polvo de asbesto22 Exposición a asbestos Antecedentes de tabaquismo La investigación epidemiológica de las lesiones No No suele implicar la colaboración entre los epide- Sí No miólogos y otros científicos especializados en No Sí salud social y ambiental. Las lesiones relaciona- Sí Sí das con las caídas de las personas ancianas, en especial la fractura del cuello del fémur (fractura de cadera), han sido objeto de una gran atención en los últimos años, dadas sus implicaciones para la demanda de atención sanitaria por parte de una población en proceso de envejecimiento. La frecuencia de fracturas de cadera aumenta exponencialmente con la edad por la disminución de masa ósea del fémur proximal y el incremento de las caídas, ambos asociados con el envejecimiento. El aumento de la proporción de ancianos en casi todos los países hace prever un aumento paralelo de las fracturas de cadera si no se toman medidas de prevención. Como las fracturas de cadera requieren una estancia hospitalaria prolongada, los costos económicos asociados con este tipo de fracturas son considerables.23-24 En un estudio que se hizo en los Países Bajos las fracturas de cadera ocuparon por su incidencia el lugar 14a entre 25 Mortalidad por cáncer de pulmón 11 58 123 602 tipos de lesión traumática, pero en cuanto a costos destacaron en primer lugar, suponiendo 20% de todos los costos causados por lesiones traumáticas. La mayor parte de las fracturas de cadera son consecuencia de caídas y en ancianos la mayor parte de las muertes asociadas con caídas son consecuencia de complicaciones de las fracturas.25 Cuál es la mejor estrategia para prevenir estas fracturas es todavía un problema por resolver. Los epidemiólogos han de tener una función fundamental en la investigación de los factores modificables o no que habría que tener en cuenta en los planes de prevención de estas fracturas. Sida y VIH El síndrome de inmunodeficiencia adquirida o sida fue definido como entidad patológica específica en 1981, en Estados Unidos26 y en 1990 se estimaron los infectados por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) en unos 10 millones. Desde entonces, 25 millones de personas han muerto de sida y otros 40 millones padecen la infección por VIH,27 lo que hace del sida una de las epidemias infecciosas más dañinas de la historia (figura 1.8).28 Del total de 3,1 millones de muertes por sida que ocurrieron en el 2005, aproximadamente 95% fueron en países de ingreso per cápita medio o bajo; 70% en África, 20% en Asia.27 La mayor parte de quienes contrajeron una infección por VIH en el 2005, entre 4,3 y 6,6 millones de personas en todo el mundo, viven en las regiones citadas. Sin embargo, en cada región o país la frecuencia de infección por sida y las rutas de transmisión varían considerablemente (recuadro 1.7). El sida tiene un largo periodo de incubación. Sin tratamiento, la mitad de los infectados por el VIH desarrollan sida en los nueve años siguientes a la infección (véase el capítulo 7). El virus se encuentra en la sangre, el semen y la secreción uterovaginal y se transmite fundamentalmente mediante el coito o el uso de agujas contaminadas. No obstante, el VIH también puede transmitirse por transfusiones de sangre o de hemoderivados contaminados; y de la madre infectada al hijo durante el embarazo, el parto o la lactancia. Síndrome respiratorio agudo grave Por la mortalidad o la carga de enfermedad que ha causado, el síndrome respiratorio agudo grave (SRAG)* no ha tenido demasiada importancia. Sin embargo, el brote de esta enfermedad emergente hizo que la comunidad internacional tomara conciencia de su vulnerabili*En inglés, este cuadro clínico se ha denominado severe —o a veces sudden— acate respiratory syndrome y de ahí que a menudo haya pasado al castellano el acrónimo SARS. Figura 1.8. Epidemia mundial de sida 1990­200328 40 0 2 ro 0. 0 a ■a X *A > 30 in 10 1990 ' 91 ' 92 ' 93 ' 94 ' 95 ' 96 ' 97 ' 98 ' 99 ' 00 ' 01 ' 02 '2003 Año dad compartida a las nuevas infecciones30'31 y puso de relieve la debi­ lidad de los servicios esenciales de salud pública, no solo en Asia sino también en países ricos como el Canadá. El síndrome apareció por pri­ mera vez en China meridional en noviembre de 2002, en dos pacientes que presentaban neumonía atípica de causa desconocida. La disemina­ ción de la infección, facilitada por el transporte aéreo de personas alta­ mente infecciosas, fue rápida en los meses siguientes, causando más de 8000 casos y unas 900 muertes en 12 países.31 Recuadro 1.7. VIH y sida: epidemiología y prevención Los estudios epidemiológicos han sido de vital importancia para definir la epi­ demia de VIH/sida, determinar el patrón de propagación, identificar factores de riesgo y determinantes sociales y evaluar intervenciones para tratar la enferme­ dad y prevenir y atajar la epidemia. Las pruebas de detección de VIH en la san­ gre de donantes, la promoción de conductas sexuales seguras, el tratamiento de otras infecciones de transmisión sexual, la evitación del uso compartido de agu­ jas y la prevención de la transmisión madre­hijo mediante fármacos antirretro­ víricos son los medios principales para controlar la difusión del VIH y el sida. Con el desarrollo de nuevos fármacos antirretrovíricos y su administración en combinación se ha prolongado la supervivencia de las personas infectadas con VIH en los países desarrollados. Sin embargo, el costo prohibitivo de estos me­ dicamentos limita gravemente sus posibilidades de uso; de hecho la gran mayo­ ría de las personas infectadas no tiene acceso a estos medicamentos. Una im­ portante iniciativa internacional para relanzar el tratamiento del VIH/sida, la campaña "3 x 5" (3 millones de personas en tratamiento al final del año 2005) consiguió que un millón de personas fueran tratadas, evitando entre 250 000 y 350 000 muertes. El siguiente objetivo que se ha fijado a nivel mundial es lle­ gar al acceso universal al tratamiento en el año 2010. Las contribuciones de la epidemiología a nuestro conocimiento de la pandemia de sida han sido funda­ mentales, pero lo que resulta evidente es que el mero conocimiento no es garan­ tía de que se ponen en marcha las medidas preventivas adecuadas. Las tasas de mortalidad fueron bajas allá donde el síndrome había sido adquirido en la comunidad, pero fueron altas en los hospitales, donde los profesionales de salud tenían contacto estrecho o repetido con las personas infectadas.30 La respuesta a la epidemia de SRAG ha enseñado cosas importantes. Por ejemplo, ha mostrado que una epidemia de ese tipo puede tener consecuencias significativas de orden económico y social que van mucho más allá de su impacto sobre la salud.32 Tales efectos muestran la importancia que una enfermedad grave de nueva aparición puede adquirir en una comunidad mundial como la actual, interdependiente y altamente móvil. Preguntas de estudio i.i El cuadro 1.1 indica que en un distrito había 40 veces más casos de cólera que en el otro. ¿Refleja esto el riesgo de contraer cólera en cada distrito? 1.2 ¿De qué otras maneras podría haberse investigado la función del abastecimiento de agua en la producción de muertes por cólera? 1.3 ¿Cuál podría ser la razón por la que el estudio que ilustra la figura 1.2 estuvo restringido a médicos? 1.4 ¿Qué conclusiones pueden extraerse de la figura 1.2? 1.5 ¿Qué factores hay que considerar al interpretar la distribución geográfica de una enfermedad? 1.6 ¿Qué cambios se produjeron en la notificación de casos de fiebre reumática en Dinamarca durante los años ilustrados en la figura 1.7? ¿Cuál podría ser la razón de esos cambios? 1.7 ¿Qué nos dice el cuadro 1.2 en cuanto a la contribución de la exposición a asbesto y del hábito de fumar al riesgo de cáncer de pulmón? Referencias 1. Beaglehole R, Bonita R. Public health at the crossroads: achievements and prospects. 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En 1977 la Asamblea Mundial de la Salud acordó que todas las personas deberían alcanzar en el año 2000 un nivel de salud que les permitiera llevar una vida social y económicamente productiva. Este compromiso con la estrategia de salud para todos se renovó en 1998 y otra vez en 2003. 2 Como es lógico, se necesitan definiciones de salud y enfermedad más prácticas. La epidemiología se centra en aspectos de la salud relativamente fáciles de medir y que constituyen prioridades para la acción. Las definiciones de estado de salud que usan los epidemiólogos en la práctica tienden a ser muy simples, por ejemplo, "presencia de enfermedad" o "ausencia de enfermedad" (véase el recuadro 2.1). El desarrollo de criterios para establecer la presencia de una enfermedad exige definiciones de "normalidad" y "anormalidad". Sin embargo, definir lo que es normal puede ser difícil y a menudo no hay una distinción clara entre lo normal y lo anormal, especialmente si se trata de variables continuas que, con una distribución normal (gausiana), pueden asociarse con diversas enfermedades (véase el capítulo 8). Por ejemplo, en las recomendaciones para tratar la hipertensión arterial los límites son arbitrarios, ya que el riesgo de enfermedad Capítulo 2 Recuadro 2.1. Definición de caso Sea cual sea la definición de caso utilizada en un estudio epidemiológico, es imprescindible que esté claramente expresada y que resulte fácil de usar y de aplicar de manera estándar en muy distintas circunstancias y por distintas personas. Una definición clara y concisa de qué se considera "caso" asegura que se está teniendo en cuenta la misma entidad en los diferentes grupos o las diferentes personas.2 Las definiciones usadas en la práctica clínica se especifican de forma menos rígida y el juicio clínico es más importante para el diagnóstico. Esto se debe, al menos en parte, a que suele ser posible ir realizando escalonadamente una serie de pruebas hasta confirmar el diagnóstico. cardiovascular aumenta conforme aumenta la tensión arterial (capítulo 6). Los valores límite para separar lo normal de lo anormal se basan en definiciones operativas y no implican criterio absoluto alguno. Consideraciones similares pueden aplicarse a los criterios de exposición a agentes nocivos; por ejemplo, las recomendaciones sobre niveles seguros de plomo en sangre han de basarse en consideraciones sobre los datos de los que se dispone, que probablemente cambiarán con el tiempo (véase el capítulo 9). Criterios diagnósticos Los criterios diagnósticos suelen basarse en síntomas, signos y resultados de pruebas complementarias. Así, una hepatitis puede identificarse por la presencia de anticuerpos en la sangre; una asbestosis, por los síntomas y signos de alteraciones específicas de la función pulmonar, por la demostración radiográfica de fibrosis del tejido pulmonar o engrosamiento de la pleura y por los antecedentes de exposición a fibras de asbesto. El cuadro 2.1 muestra cómo el diagnóstico de fiebre reumática puede hacerse a partir de varias manifestaciones de la enfermedad, siendo algunos signos más importantes que otros. En algunos casos está justificado el uso de criterios diagnósticos muy simples. Por ejemplo, la reducción de la mortalidad infantil por Cuadro 2.1. Criterios para el diagnóstico de un ataque inicial de fiebre reumática (criterios de Jones, 1992)2 La presencia de dos manifestaciones mayores, o una mayor y dos menores, indica fiebre reumática muy probable si hay pruebas de una infección previa por estreptococos del grupo A." Manifestaciones mayores Manifestaciones menores Carditis Poliartritis Corea Eritema marginado Nodulos subcutáneos Clínicas Artralgia Fiebre De laboratorio Reactantes de fase aguda elevados — velocidad de sedimentación globular — proteína C reactiva Intervalo P-R prolongado a Datos que confirman una infección previa por estreptococo del grupo A: — cultivo faríngeo positivo o prueba del antígeno rápido estreptocócico positiva; — título de anticuerpo antiestreptocócico elevado o en ascenso. Medición de la salud y la enfermedad neumonía bacteriana en los países en desarrollo depende de su rápida detección y tratamiento. Las normas de tratamiento de la OMS recomiendan que la detección de casos de neumonía se haga teniendo en cuenta solo los signos clínicos, sin necesidad de auscultación, radiografía de tórax o estudios analíticos. El único instrumental necesario es un reloj para determinar la frecuencia respiratoria. En un contexto epidemiológico en el que hay una incidencia importante de neumonía bacteriana y la falta de recursos hace imposible diagnosticar otras causas, está indicado el uso de antibióticos cuando se sospecha neumonía a partir de la exploración física.5 Un caso similar es el de la definición clínica de caso de sida en adultos que comenzó a usarse en 1985 para diagnosticar sida en condiciones de recursos diagnósticos limitados.6 Esa definición de la OMS para la vigilancia epidemiológica del sida requería dos signos mayores (pérdida de 10% o más del peso corporal, diarrea crónica o fiebre prolongada) acompañados al menos de un signo menor (tos persistente, herpes zoster, adenopatías generalizadas, etc.). En la definición de 1993 de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos se caracteriza como enfermo de sida a cualquier individuo con infección por VIH y recuento de linfocitos T por debajo de 200/mL. 7 Los criterios diagnósticos pueden cambiar rápidamente cuando aumentan los conocimientos o mejoran las técnicas; también pueden modificarse según el contexto en el que se aplican. Por ejemplo, los criterios originales de la OMS para el infarto de miocardio, para uso en estudios epidemiológicos, fueron modificados cuando se introdujo un método objetivo, el Código Minnesota, para valorar el electrocardiograma.8' 9 Los criterios se modificaron otra vez en los años noventa cuando se dispuso de técnicas para medir las enzimas cardíacas.10 Medición de la frecuencia de enfermedad Para cuantificar la frecuencia de enfermedad se usan diversas medidas basadas en dos conceptos fundamentales: incidencia y prevalência. Por desgracia, los epidemiólogos no se han puesto del todo de acuerdo en las definiciones de los términos utilizados en este campo. En este texto por lo general se utilizarán los términos tal como los define A dictionary of epidemiology, de Last.11 Población expuesta al riesgo Un aspecto importante para cuantificar la frecuencia de enfermedad es estimar correctamente el tamaño de la población que se considera. Lo ideal es que este número incluya solo a las personas potencialmente susceptibles de padecer la enfermedad considerada. Por ejemplo, es evidente que los varones no deben ser incluidos en los cálculos de frecuencia del carcinoma de cuello uterino (figura 2.1). La parte de la población que puede contraer una enfermedad se denomina población expuesta al riesgo y puede definirse según factores demográficos, geográficos o ambientales. Así, las lesiones y enfermedades profesionales solo afectan a las personas que trabajan en el medio correspondiente, por lo que la población expuesta al riesgo es la población laboral activa. En algunos países la brucelosis solo afecta a las personas que manipulan animales infectados, por lo que la población expuesta al riesgo está formada por quienes trabajan en granjas o mataderos. Incidencia y prevalência La incidencia de una enfermedad mide la velocidad a la que se producen casos nuevos durante un periodo determinado en una población especificada, mientras que la prevalência es la frecuencia de casos de enfermedad en una población y en un momento dados. La incidencia y la prevalência son formas esencialmente distintas de medir la frecuencia de enfermedad (cuadro 2.2) y la relación entre ellas varía de unas enfermedades a otras. Hay enfermedades de alta prevalência y baja incidencia, como la diabetes, o de baja prevalência y alta incidencia, como el resfriado común. El resfriado común se produce más frecuentemente que la diabetes, pero dura solo unos días, mientras que la diabetes, una vez que aparece, es permanente. Determinar la prevalência o la incidencia implica básicamente hacer un recuento de casos en una población determinada expuesta al Figura 2.1. Población expuesta al riesgo en un estudio de carcinoma de cuello uterino Población total Todas las mujeres (grupos de edad) Población expuesta al riesgo Medición de la salud y la enfermedad Cuadro 2.2. Diferencias entre incidencia y prevalência Incidencia Prevalência Número de casos nuevos de enfermedad durante un periodo de tiempo especificado Número de casos existentes de enfermedad en un momento determinado Denominador Población expuesta al riesgo Población expuesta al riesgo Énfasis Que el evento sea un caso nuevo Presencia o ausencia de enfermedad. El momento en que comienza la enfermedad El periodo de tiempo es arbitrario; es como "una foto" en un momento dado Numerador Usos Expresa el riesgo de pasar del es- Estima la probabilidad de enfermetado sano al estado de enfermedad dad en la población en el periodo de tiempo que se estudia La principal medida de frecuencia de enfermedades o procesos agudos, pero se usa también para enfermedades crónicas. Más útil que la prevalência en los estudios de causación Útil para el estudio de la carga de enfermedad en procesos crónicos y sus implicaciones para los sen/icios de salud Nota: Si los casos nuevos (incidentes) no se resuelven, se hacen crónicos (prevalentes). En este sentido, prevalência = incidencia x duración. riesgo. El número de casos por sí solo, sin referencia a la población expuesta al riesgo, puede dar a veces una idea de la magnitud general de un problema sanitario, o de las tendencias a corto plazo en una población, por ejemplo durante una epidemia. En el Weekly Epidemiological Report de la OMS se notifican semanalmente datos de incidencia en forma de número de casos, lo cual, a pesar de ser un dato bruto, puede dar idea de cómo evolucionan las epidemias de enfermedades transmisibles. En brotes epidémicos, en vez de incidencia lo que a menudo se reporta es la "tasa de ataque", referida a una población y periodo restringidos. La tasa de ataque se calcula dividiendo el número de personas afectadas por el número expuesto. Por ejemplo, en un brote de toxiinfección alimentaria puede calcularse la tasa de ataque para cada tipo de comida que se consumió y luego se comparan estas tasas para identificar la fuente de infección. Los datos de prevalência e incidencia son mucho más útiles cuando se convierten en tasas (cuadro 1.1). La tasa se calcula dividiendo el número de casos por la población correspondiente expuesta al riesgo y se expresa en casos por io n personas. Algunos epidemiólogos solo usan el término tasa* cuando las medidas de frecuencia de enfermedad están referidas a una unidad de tiempo (semana, año, etc.). En este texto "en'Rate en inglés. 21 fermedad" se entiende en el sentido más general, referido a entidades clínicas, alteraciones bioquímicas o fisiológicas adversas, lesiones y trastornos mentales. Prevalência La prevalência (P) de una enfermedad se calcula de la siguiente manera: Número de personas con la enfermedad o la característica „ dada en un momento determinado , „. P= (x 10 ) Número de personas en la población expuesta al riesgo en el momento determinado El número de integrantes de la población expuesta al riesgo a menudo no se conoce y entonces se utiliza como aproximación la población total de la zona estudiada. La prevalência a menudo se expresa en casos cada 100 personas —o sea, como porcentaje— o cada 1000 personas. Para ello la fracción se multiplica por el factor apropiado io n . Si los datos corresponden a un punto en el tiempo, P es la "tasa de prevalência puntual" (o "instantánea" o "momentánea"). A veces es más conveniente usar la "tasa de prevalência de periodo", que es el total de personas que se sabe tuvieron la enfermedad o el atributo en cuestión durante un periodo determinado, dividido por la población a riesgo de tener la enfermedad o el atributo que fuere en el punto medio del periodo que se considera. De forma similar, la "prevalência de vida" es la proporción de personas que padecen la enfermedad en algún momento de su vida. Además de la edad, varios factores influyen en la prevalência (figura 2.2). En concreto: • la gravedad de la enfermedad (porque la prevalência disminuye si mueren pronto muchos de los que contraen la enfermedad); • la duración de la enfermedad (porque cuando una enfermedad dura poco, su tasa de prevalência será menor que si persiste durante más tiempo); • el número de casos nuevos (si son muchos quienes desarrollan la enfermedad, su tasa de prevalência será mayor que si son pocas las personas que la contraen). Como la prevalência depende de muchos factores no relacionados con el proceso de causación de la enfermedad, los estudios de prevalência de enfermedad no suelen proporcionar pruebas claras de causalidad. Sin embargo, las estadísticas de prevalência son útiles para valorar la necesidad de medidas preventivas y planificar la atención sanitaria y los servicios de salud. La prevalência es útil para medir la frecuencia de cuadros clínicos en los que el comienzo de la enfermedad puede ser gradual, como la diabetes del adulto o la artritis reumatóide. Medición de la salud y la enfermedad Figura 2.2. Factores que influyen sobre la tasa de prevalência Aumenta por: Disminuye por Mayor duración de la enfermedad Menor duración de la enfermedad Prolongación de la vida de los pacientes sin curación Elevada tasa de letalidad por la enfermedad Aumento de casos nuevos (aumento de la incidencia) Disminución de casos nuevos (disminución de la incidencia) Inmigración de casos Inmigración de personas sanas Emigración de personas sanas Emigración de casos Inmigración de personas susceptibles Aumento de la tasa de curación de casos Mejora de las posibilidades diagnósticas (mejor información) La prevalência de diabetes tipo 2 se ha determinado en distintas poblaciones utilizando los criterios propuestos por la OMS (cuadro 2.3). La variabilidad de estas estadísticas de prevalência indica la importancia de factores sociales y ambientales en la etiología de la enfermedad y lo distintas que son las necesidades de servicios sanitarios para diabéticos en unas poblaciones y otras. Incidencia Las medidas de incidencia cuantifican la rapidez con la que ocurren nuevos "eventos" (o "episodios", o "casos") en una población. La incidencia tiene en cuanta los periodos variables durante los que distintos Cuadro 2.3. Prevalência ajustada por edad de diabetes tipo 2 en distintas poblaciones (edades de 30 a 64 años)12 Prevalência ajustada por edad Grupo étnico 0 población/subgrupo Varones Mujeres Origen chino 1,6 16,0 China Mauricio Singapur 0,8 6,9 10,3 7,8 zona rural zona urbana 23,0 16,0 16,0 20,0 India Meridional zona rural zona urbana Singapur 3,7 11,8 22,7 1,7 11,2 10,4 2,4 Origen hindú Fiji Sri Lanka 5,1 individuos no padecen la enfermedad y están por tanto "a riesgo" de desarrollarla. Para calcular la incidencia el numerador es el número de casos nuevos que se producen en un periodo temporal definido y el denominador es la población expuesta al riesgo de sufrir la enfermedad o fenómeno correspondiente durante dicho periodo. La forma más exacta de calcular la incidencia es calcular lo que Last11 llama "tasa de incidencia por personas tiempo".* Cada persona de la población en estudio contribuye un año persona (o un mes-persona, o una semana-persona, o un díapersona) al denominador por cada año (o mes, o semana, o día) de observación hasta que se inicia la enfermedad, o hasta que se deja de tener constancia de la evolución de la persona (pérdida de seguimiento). La incidencia (7) se calcula de la forma siguiente: Número de casos nuevos de la enfermedad en un periodo determinado / = (x 10 ) Total de periodo libres de enfermedad en personas-tiempo durante el periodo de observación El numerador se refiere estrictamente a los episodios nuevos de enfermedad. Las unidades de la tasa de incidencia deben expresar siempre una dimensión temporal (día, mes, año, según la tasa sea de incidencia diaria, mensual, anual, etc.). Cada persona de la población se considera expuesta al riesgo durante el periodo en el que está en observación y sin enfermedad. El denominador para el cálculo de la tasa de incidencia es el total en personas-tiempo de periodos libres de enfermedad durante el periodo de observación definido en el estudio. Como muchas veces no es posible medir con precisión los periodos libres de enfermedad, a menudo el denominador se calcula de forma aproximada, multiplicando el tamaño medio de la población en estudio por la longitud del periodo observado. Esta opción es razonablemente exacta cuando el tamaño de la población es estable y la tasa de incidencia es baja, como en los accidentes cerebrovasculares. En un estudio realizado en Estados Unidos se determinó la tasa de incidencia de accidente cerebrovascular en 118539 mujeres que en 1976 tenían edades comprendidas entre 30 y 55 años y no padecían cardiopatía isquémica, ni tenían antecedentes de accidente cerebrovascular o cáncer (cuadro 2.4). Se detectaron un total de 274 accidentes cerebrovasculares en ocho años de seguimiento (908447 años-persona). La tasa de incidencia global de accidente cerebrovascular fue de 'Person-time incidence rate en inglés. En castellano suele hablarse de incidencia por "personas-tiempo", aunque a veces se ve también la expresión "tiempo-personas". Medición de la salud y la enfermedad Cuadro 2.4. Relación entre el consumo de tabaco y la tasa de incidencia de accidente cerebrovascular en una cohorte de 118 539 mujeres 13 Categoría No fumadoras Exfumadoras Fumadoras Total No. de casos de accidente cerebrovascular Años-persona de observación (más de 8 años) 70 65 139 274 395 594 232 712 280 141 908 447 Tasa de incidencia de accidente cerebrovascular (por 100 000 años-persona) 17,7 27,9 49,6 30,2 30,2 por 100000 años-persona de observación^ La incidencia fue mayor en las fumadoras que en las no fumadoras e intermedia en las ex-fumadoras. Incidencia acumulada La incidencia acumulada es una medida muy simple de la frecuencia con que ocurre una enfermedad o estado de salud. En la incidencia acumulada el denominador solo se mide al iniciar el estudio. La incidencia acumulada (M) se calcula de la forma siguiente: Número de personas que contraen la enfermedad durante un periodo determinado (x ion) Incidencia acumulada = Número de personas de la población expuesta que no padecen la enfermedad al inicio del periodo de estudio La incidencia acumulada suele darse en casos por 1000 personas. Según los datos del cuadro 2.4, la incidencia acumulada de accidente cerebrovascular en el periodo de ocho años de seguimiento fue de 2,3 por 1000 (274 casos de accidente cerebrovascular divididos por 118 539 mujeres que comenzaron el estudio). Desde el punto de vista estadístico, la incidencia acumulada es la probabilidad que tienen las personas de la población estudiada de contraer la enfermedad durante el periodo especificado. El periodo considerado puede ser de cualquier duración, pero suelen ser varios años o, incluso, toda la vida. Por tanto, la incidencia acumulada es similar al "riesgo de muerte" que se usa en los cálculos actuariales y en las tablas de mortalidad. Por su sencillez, la tasa de incidencia acumulada es bastante apropiada para comunicar la información sanitaria al público general. 'Esto significa que habría 30,2 accidentes cerebrovasculares por 100 000 personas observadas y por año de observación. En castellano suele hablarse de "años-persona" para referirse a lo que en inglés se denomina person-years. La expresión "personas-año" es equivalente, pero se usa menos y quizá es menos apropiada. Letalidad La letalidad cuantifíca la gravedad de una enfermedad. Se define como el porcentaje de casos de una enfermedad o un evento determinado que mueren en un periodo especificado. Número de muertes por una enfermedad T ^ TJ J rn,\ en un periodo determinado Letalidad (%) = — ^— ———-— (x 100) Numero de casos diagnosticados de la enfermedad en el mismo periodo Interrelaciones de las distintas medidas La prevalência (P) depende de la incidencia (7) y de la duración (D) de la enfermedad. Siempre que la tasa de prevalência sea baja y no varíe considerablemente a lo largo del tiempo, puede calcularse de forma aproximada mediante la ecuación P = I x D, que significa que la prevalência es igual a la incidencia multiplicada por la duración promedio de la enfermedad. La tasa de incidencia acumulada de una enfermedad depende de la incidencia y de la duración del periodo de observación. Como la incidencia suele variar con la edad, a menudo hay que considerar tasas de incidencia específicas para cada edad. La tasa de incidencia acumulada es una aproximación conveniente a la incidencia cuando se trata de tasas pequeñas o el periodo de estudio es corto. Consideremos ahora las diversas medidas de frecuencia de enfermedad en un ejemplo hipotético de siete personas estudiadas durante siete años. En la figura 2.3 puede verse que: • la incidencia de la enfermedad es el número de casos nuevos (3) dividido por la suma de los años-persona en los que hubo riesgo de contraer la enfermedad (33 años-persona), es decir, 9,1 por 100 años-persona; • la incidencia acumulada en el número de casos nuevos (3) dividido por la población expuesta al riesgo y sin enfermedad al inicio del periodo de estudio (7), es decir, 43 casos cada 100 personas durante los siete años; • la duración media de la enfermedad es el total de años de enfermedad dividido por el número de casos, es decir, 10/3 = 3,3 años; • la prevalência es distinta según cuándo se determine; a los cuatro años del inicio del estudio, por ejemplo, es la razón entre el número de personas con enfermedad (2) y el número de personas observadas en ese momento (6), es decir 2/6 = 33%. La fórmula para calcular la prevalência como función de la incidencia y Medición de la salud y la enfermedad Figura 2.3. Ejemplo de cálculo de las medidas de frecuencia de enfermedad l 2 i 7 ? i ^ 3 .2. ,■8 "S 7 o­g 3 1 ­o c 7 c 1? 3 s 1 i 7 3 4 5 1 1 c Oí i c I i 3 jS­2 o g 7 2 E 7 5 •­ i i i i i i i 3 4 5 6 7 Años de seguimiento i i Vida sana | Enfermedad I I Pérdida de seguimiento "t" Muerte la duración media daría una prevalência promedio de 30 casos por 100 personas (9,1 x 3,3); • la letalidad es 33%, es decir, una defunción cada tres casos. Uso de la información disponible para cuantificar la salud y la enfermedad Mortalidad Los epidemiólogos suelen iniciar sus investigaciones sobre el estado de salud de una población a partir de la información disponible. En los países de ingreso elevado, cada muerte y su causa suelen registrarse en un certificado de defunción normalizado que también contiene infor­ mación sobre la edad, el sexo, la fecha de nacimiento y el lugar de resi­ dencia del difunto. En la Clasificación Internacional de Enfermedades y Problemas de Salud (CI E) se hallan diversas recomendaciones para clasificar las defunciones.14 Los procedimientos se revisan periódica­ mente para tomar en consideración las enfermedades nuevas y se usan para codificar las causas de muerte (véase el recuadro 2.2). La Clasificación Internacional de Enfermedades está ahora en su 10a re­ visión y suele denominarse CIE­10. Limitaciones de los certificados de defunción Las estadísticas derivadas de los certificados de defunción pueden contener errores de distintas causas pero, desde una perspectiva epi­ 27 28 Capítulo 2 Recuadro 2.2. Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) La CIE-io comenzó a usarse en 1992. Esta clasificación es la última de una serie que se originó a mediados del siglo XIX. La CIE es actualmente la clasificación diagnóstica estándar para todos los propósitos epidemiológicos y muchos propósitos de gestión sanitaria La CIE-10 se usa para clasificar enfermedades y otros problemas de salud en muchos tipos de registro, certificados de defunción y archivos hospitalarios. Esta clasificación hace posible que los países archiven y recuperen la información diagnóstica para propósitos clínicos y epidemiológicos y que compilen estadísticas nacionales comparables de mortalidad y morbilidad. demiológica, suelen proporcionar información valiosa sobre las tendencias del estado de salud de la población. La utilidad de estos datos depende de muchos factores, entre ellos el grado de cobertura de los registros y la exactitud con que se asignan las causas de muerte, sobre todo en ancianos, en los que las tasas de autopsia son bajas en general. Los epidemiólogos usan extensamente las estadísticas de mortalidad para evaluar la carga de enfermedad y para estudiar la evolución de las enfermedades con el paso de los años. Sin embargo, en muchos países no existen estadísticas básicas de mortalidad, generalmente por la falta de recursos para establecer registros sistemáticos de estadísticas vitales. La disponibilidad de datos exactos de mortalidad es una prioridad evidente para los servicios de salud.15 Limitaciones de los sistemas de registro de estadísticas vitales Del total de defunciones que ocurren cada año en el mundo la Base de Datos de Mortalidad de la OMS solo incluye una tercera parte, de la que una gran proporción corresponde a países de ingreso per cápita medio o alto.16,17 Un buen número de países no pueden enviar estadísticas de mortalidad a la OMS y de algunos de los que las envían hay dudas sobre la exactitud de los datos. En algunos países los sistemas de registro de estadísticas vitales solo tienen cobertura parcial del territorio (en las áreas urbanas o en ciertas provincias). En otros, aunque el sistema de registro cubre todo el país, no se registran todas las muertes. Algunos países validan los datos de mortalidad a partir de muestras representativas de la población (este es el caso en China y la India); en otros, se calculan tasas de mortalidad para ciertas poblaciones a partir de centros de encuesta demográfica.18 Autopsia verbal Una autopsia verbal es un método indirecto de determinar las causas biomédicas de muerte a partir de información sobre los síntomas y circunstancias que precedieron la muerte obtenida por interrogatorio de los familiares del difunto.19 En muchos países de ingreso per cápita medio o bajo la autopsia verbal es el único método que se usa para estimar la distribución de las causas de muerte.20 La autopsia verbal se usa sobre todo en el contexto de encuestas demográficas y sistemas de registro muestral. La diversidad de procedimientos y métodos utiliza- Medición de la salud y la enfermedad dos hace difícil comparar las estadísticas de causas de muerte así obtenidas entre distintos lugares o a lo largo del tiempo.21 Estimaciones comparables Incluso en países donde la causa subyacente de defunción es asignada por personal calificado, es posible que haya errores de codificación. Las principales causas de estos errores son: • sesgos diagnósticos sistemáticos • certificados de defunción incorrectos o incompletos • interpretación incorrecta de las reglas de la CIE para seleccionar la causa subyacente • variaciones en el uso de categorías de codificación por causas desconocidas o mal definidas. Por estas razones las comparaciones de datos entre países pueden ser engañosas. La OMS trabaja con los países para producir estimaciones nacionales que luego se ajustan para dar cuenta de estas diferencias (véase recuadro 2.3). Si existe un sistema de registro de estadísticas vitales y los datos están incluidos en la Base de Datos de Mortalidad de la OMS • la certificación de defunciones puede ser incompleta; • los sectores más pobres de la población pueden no tener cobertura; Recuadro 2.3. Estimaciones comparables derivadas de estadísticas oficiales Considerando las características generales de los datos de causa de muerte de los 192 Estados Miembros de la OMS, solo 23 Estados tienen datos de alta calidad definidos por • cobertura de más de 90% de las defunciones; • menos de 10% de las muertes clasificadas como causas mal definidas de defunción; • defunciones codificadas con códigos de la CIE-9 o la CIE-10. Las estimaciones nacionales que reporta la OMS se ajustan teniendo en cuenta las diferencias en cuanto a exhaustividad y exactitud de los datos suministrados por los países. Esas estimaciones están basadas en datos de ti2 sistemas nacionales de estadísticas vitales en los que se registran unos 18,6 millones de muertes cada año, lo que representa aproximadamente una tercera parte de las muertes que ocurren anualmente en todo el mundo. La información que se obtiene de sistemas de registro muéstrales, laboratorios demográficos y estudios epidemiológicos también se usa para mejorar esas estimaciones. 29 • las defunciones pueden no registrarse por razones culturales o religiosas, y • la edad del fallecido puede reportarse incorrectamente. Otros factores que contribuyen a que los sistemas de registro sean poco fiables son el registro tardío, los datos desaparecidos y los errores de notificación o clasificación de la causas de muerte.19 Poner en funcionamiento un buen sistema de registro de estadísticas vitales toma mucho tiempo y por ello es frecuente que se usen métodos alternativos para asignar la causa de muerte y estimar la mortalidad. Tasas de mortalidad La mortalidad bruta o tasa bruta de mortalidad se calcula de la forma siguiente: Número de defunciones Tasa bruta de mortalidad = en un periodo determinado Población total promedio durante ese periodo (x lon) El inconveniente principal de la tasa bruta de mortalidad es que no tiene en cuenta que las posibilidades de que una persona muera varían según su edad, sexo, raza, clase socioeconómica y otros factores. En general, no es adecuado comparar la tasa bruta de mortalidad de distintos periodos temporales o zonas geográficas. Por ejemplo, es probable que el perfil de mortalidad en zonas de urbanización reciente donde residen muchas familias jóvenes sea muy diferentes al de zonas residenciales costeras donde van a vivir muchas personas jubiladas. Las comparaciones de tasas de mortalidad entre grupos de distinta estructura de edades suelen basarse en tasas estandarizadas para la edad. Tasas de mortalidad específica por edades Pueden calcularse tasas específicas de mortalidad de grupos concretos de una población definidos por su edad, raza, sexo, ocupación o localización geográfica, o tasas específicas de mortalidad debida a una causa de muerte. Por ejemplo, una tasa de mortalidad específica de edad y sexo se define de la siguiente forma: Total de defunciones en un grupo específico, según edad y sexo, de la población de una zona determinada durante un periodo especificado Población total estimada de ese grupo específico de edad y sexo en esa misma zona y durante el mismo periodo (xion) Medición de la salud y la enfermedad Mortalidad proporcional A veces la mortalidad de una población se describe utilizando la mortalidad proporcional, que es la proporción de muertes debidas a una causa determinada del total de muertes ocurridas en el periodo de estudio. La mortalidad proporcional suele expresarse por cada 100 o cada IODO defunciones. Las comparaciones de mortalidad proporcional entre grupos pueden hacer aflorar interesantes diferencias. Sin embargo, a menos que se conozca la tasa de mortalidad bruta o específica del grupo, no será posible dilucidar si la diferencia entre los grupos se debe a las variaciones en los numeradores o en los denominadores. Por ejemplo, en los países ricos en los que gran parte de la población es de edad avanzada, la mortalidad proporcional por cáncer es mucho mayor que en los países de ingreso medio o bajo en los que hay menos ancianos, aunque el riesgo real de contraer cáncer a lo largo de la vida puede ser el mismo. Mortalidad infantil La tasa de mortalidad infantil se utiliza habitualmente como indicador del nivel de salud de la comunidad. La tasa de mortalidad infantil mide la frecuencia de muerte durante el primer año de vida, siendo su denominador el número de nacidos vivos en el mismo año. Se calcula así: Número de defunciones de menores de un año edad Tasa de mortalidad infantil = durante un año determinado x 1 0 0 0 Numero de nacidos vivos ese mismo año El uso de la tasa de mortalidad infantil como índice del estado de salud global de una población se basa en que se supone que esta tasa es especialmente sensible a los cambios socioeconómicos y a las intervenciones de atención sanitaria. Las tasas de mortalidad infantil han declinado en todos los continentes (figura 2.4), pero hay grandes diferencias entre países y dentro de cada país entre distintas regiones. Tasa de mortalidad preescolar y mortalidad de menores de 5 años La tasa de mortalidad preescolar* se refiere a las muertes de niños de uno a cuatro años y se usa a menudo como uno de los indicadores básicos de salud por ser frecuentes en este grupo las muertes por lesiones accidentales, malnutricion y enfermedades infecciosas. La mortalidad de menores de cinco años describe la probabilidad (expresada por 1000 nacidos vivos) de que un niño fallezca antes de alcanzar su quinto cum"En inglés child mortality rate. 31 Figura 2.4. Tendencias de las tasas de mortalidad infantil en el mundo en la segunda mitad del siglo XX22 „ 200 3 Z, 160 ¡ £ 120 OÍ o ■o o África 80­ Asia Todo el mundo América Latina y el Caribe Oceania Europa i Canadá y Estados Unidos 40 1950 55 60 65 70 75 80 85 90 2000 Periodo pleaños. El cuadro 2.5 muestra las tasas de un buen número de países de toda la gama de niveles de ingreso. La incertidumbre de las estima­ ciones en países pobres o de nivel medio de ingreso se indican entre paréntesis. Los datos del cuadro 2.5 están calculados de forma que la informa­ ción entre países sea comparable. Las tasas de mortalidad de menores de cinco años varían de niveles muy bajos de 4 por 1000 nacidos en el Japón (siendo estas estimaciones muy precisas) a 297 por 1000 para niños varones en Sierra Leona (con un margen de incertidumbre muy amplio, de 250 a 340 por 100o).23 Como obtener datos fiables no es fácil, a menudo se usan métodos alternativos para calcular estas tasas (véase el recuadro 2.4). Tasa de mortalidad materna La tasa de mortalidad materna indica el riesgo de muerte materna, es decir, muerte por causas relacionadas con el embarazo o complicacio­ nes del embarazo o del parto. La mortalidad materna es un dato esta­ dístico importante que a menudo no se hace constar por ser difícil su cálculo exacto. Se calcula de la forma siguiente: Número de defunciones de mujeres por causas relacionadas con el embarazo durante un año determinado Tasa de mortalidad materna = x 10" Número de nacimientos ese mismo año La tasa de mortalidad materna varía enormemente, de alrededor de 3 por 100000 nacidos vivos en los países ricos a más de 1500 por 100 000 en los países pobres.23 Ni siquiera esta comparación refleja fielmente el riesgo de total de muerte por causas relacionadas con la gestación, que es mucho mayor en los países más pobres. Medición de la salud y la enfermedad Cuadro 2.5. Tasa de mortalidad de menores de 5 años en varios países, 200323 Tasa de mortalidad de menores de 5 años por 1000 nacidos vivos (IC95%) País Países de ingreso per cápita elevada Japón Francia Canadá Estados Unidos Países de ingreso per cápita medio Chile Argentina Perú Indonesia Países de ingreso per cápita bajo Cuba Sri Lanka Angola Sierra Leona Niños Niñas 4 4 5 5 7 5 6 9 10(9-11) 19(18-21) 9 (8-10) 16(15-17) 36 (31^2) 45 (40-^9) 32 (27-39) 37 (33-40) 8(7-10) 17(14-19) 276 (245-306) 297 (250-340) 6(5-7) 13(11-15) 243(216-276) 279(229-310) IC95% es el intervalo de confianza del 95% para la estimación. Recuadro 2.4. Procedimientos alternativos para obtener información sobre muertes infantiles En regiones en las que no existen registros de mortalidadfiables,pueden calcularse las tasas de mortalidad infantil y preescolar a partir de información recogida en encuestas, mediante entrevistas domiciliarias en las que la primera pregunta que se hace es: "Durante los dos últimos años, ¿ha muerto algún niño que tuviera cinco años o menos?" Si la respuesta es afirmativa, se hacen otras tres preguntas: • ¿Cuántos meses hace que ocurrió la muerte? • ¿Cuántos meses de edad tenía el niño cuando murió? • ¿Era un niño o una niña? Si en la encuesta se recoge información sobre el número y la edad de los niños supervivientes, las tasas de mortalidad infantil y preescolar pueden calcularse con exactitud razonable. Cuando no se dispone de información exacta la mortalidad de los adultos puede estimarse aproximadamente mediante encuestas por entrevista domiciliaria. Las encuestas mediante entrevista domiciliaria plantean problemas. Las personas que responden • pueden no entender a qué periodo temporal se refiere la pregunta; • pueden olvidar los niños que murieron inmediatamente después del nacimiento; o • por razones culturales, pueden recordar los varones fallecidos y olvidar las defunciones de niñas. A pesar de todo, la entrevista domiciliaria es el único método aplicable en algunas comunidades. La estimación de la mortalidad infantil en áreas pobres es especialmente importante para que los planificadores puedan responder a las necesidades de equidad de la asistencia sanitaria. Además, la reducción de la mortalidad en la infancia es una de las metas de Desarrollo del Milenio (véase el capítulo 10). Tasa de mortalidad de adultos La tasa de mortalidad de adultos se define como la probabilidad de muerte entre las edades de 15 y 60 años y suele expresarse por 1000. Esta tasa de mortalidad de adultos permite comparar los niveles de salud entre países en el grupo de personas laboralmente activas.24 La probabilidad de morir en la edad adulta es mayor para los varones que para las mujeres en casi todos los países, pero la variación de unos países a otros es enorme. En el Japón menos de 1 de cada 10 varones (y una de cada 20 mujeres) mueren en estas edades laboralmente productivas, mientras que en Angola mueren casi 2 de cada 3 varones (y una de cada 2 mujeres) (véase el cuadro 2.6). Esperanza de vida La esperanza de vida* es otra de las estadísticas descriptivas del estado de salud de la población. Se define como el número de años que cabe espeDefunciones de personas rar que viva una persona de una edad determide 16 a 60 años por 1000 nada si se mantienen las tasas de mortalidad acpersonas en ese grupo tuales. No siempre es fácil interpretar las de edad razones que subyacen a las diferencias de espePaís Varones Mujeres ranza de vida entre unos países y otros; según las Países de ingreso per cápita elevado medidas que se utilicen, pueden surgir patrones Japón 92 45 diferentes. Francia 91 57 Para el mundo en su conjunto, la esperanza Canadá 132 60 de vida al nacer ha aumentado de 46,5 años en el Estados Unidos 137 81 periodo 1950-1955 a 65,0 años en el periodo Países de ingreso per cápita medio 1 995 _ 2000 (figura 2.5). En algunos países subsaChile 133 66 harianos ha disminuido la esperanza de vida, Argentina 173 90 fundamentalmente por el aumento de mortalidad Perú 184 134 debida al sida. También ha habido reducciones Indonesia 239 200 de la esperanza de vida en varones de media edad Países de ingreso per cápita bajo en la antigua Unión Soviética, donde casi 1 de Cuba 131 85 cada 2 varones muere entre las edades de 15 y 60 Sri Lanka 232 119 años, a lo que parece que contribuye especialSierra Leona 579 497 mente el uso de alcohol y tabaco.26 Angola 591 504 La esperanza de vida al nacer, como medida general del estado de salud, da mayor importancia a las muertes infantiles que a las que se producen en etapas posteriores de la vida. El cuadro 2.7 presenta datos de esperanza de vida al nacer para varios países. Cuadro 2.6. Tasa de mortalidad de adultos en varios países, 200425 *A veces se usa longevidad" con este mismo sentido equivalente al inglés Ufe expectancy. Medición de la salud y la enfermedad 35 Figura 2.5. Esperanza de vida al nacer, tendencias mundiales, 1950­20002f 80 Norteamérica Europa Oceania América Latina y el Caribe Asia Mundo ai u J 70 (ü ­3 ~60 > , oc ai ■S­2.50 África 40 30­ 1950 55 60 65 70 80 Periodo 85 90 95 El intervalo de confianza puede ser bastante am­ plio —como en Zimbabué— pero es muy estrecho en países como el Japón donde hay un registro completo de estadísticas vitales. Estos datos muestran las grandes diferencias de esperanza de vida entre países. Por ejemplo, la esperanza de vida de una niña nacida en el Japón en el 2004 es de 86 años, mientras que en Zimbabué solo es de 30 a 38 años. En casi todos los países la longevidad de las mujeres es mayor que la de los varones.27 2000 Cuadro 2.7. Esperanza de vida al nacer para varo­ nes y mujeres en varios países28 Esperanza de vida al nacer (años) País Zimbabué Federación Rusa Egipto China México Estados Unidos Japón Mujeres Varones 34 72 37 59 66 70 72 75 79 70 74 77 80 86 Tasas estandarizadas por edad Una tasa de mortalidad estandarizada según la edad, o ajustada por edad, es la tasa de mortali­ dad que tendría la población si su estructura por edades fuera la de una población estándar. Hay dos métodos de estandarización de tasas, el di­ recto y el indirecto (recuadro 2.5). El ajuste por edad de la tasa de mortalidad permite comparar la mortalidad de poblaciones que tienen distinta estructura etária. Por su­ puesto, el ajuste puede hacerse también respecto de otras variables, además de la edad. Esto es ne­ cesario cuando se compara la mortalidad de dos o más poblaciones que difieren respecto a carac­ terísticas básicas (edad, raza, estado socioeconó­ mico, etc.) que influyen de manera indepen­ diente en el riesgo de muerte. Poblaciones estándar frecuentemente utiliza­ das para hacer el ajuste por edad son: Recuadro 2.5. Estandarización directa e indirecta de tasas En la estandarización directa, que es la más usada, las tasas de enfermedad específicas por edad de las poblaciones que van a compararse se aplican a una población estándar. Este procedi­ miento proporciona el número de casos que ca­ bría esperar si las tasas específicas por edades de la población estándar fueran las de las poblacio­ nes en estudio. Las tasas se estandarizan siempre que hace falta, sean tasas de mortalidad o tasas de morbili­ dad. La elección de una población estándar es ar­ bitraria. Puede ser problemática cuando se com­ paran tasas de países pobres y de países ricos. El libro Teachi ng Health Stati sti cs: Lesson and Semi nar Outli nes31 da detalles sobre méto­ dos de estandarización de tasas. • la población mundial de Segi;29 • la población estándar europea basada en la población sueca; • la población mundial estándar de la OMS, que se basa en el promedio estimado de la población mundial en el periodo 2000-2025. 3 0 El uso de distintas poblaciones estándar para el ajuste etário proporciona diferentes tasas estandarizadas (cuadro 2.8), pero los rangos suelen mantenerse al comparar las distintas poblaciones entre sí usando distintos estándares de población. La estandarización etária elimina la influencia de la distinta distribución por edades sobre las tasas de morbilidad y mortalidad objeto de la comparación. Entre las tasas brutas de mortalidad para enfermedades cardiovasculares que notifican distintos países hay grandes diferencias (cuadro 2.9) y así, por ejemplo, la tasa bruta de Finlandia es aproximadamente tres veces la de Brasil. Sin embargo, la tasa estandarizada es casi la misma. De la misma manera, Estados Unidos tiene una tasa bruta que excede dos veces la del Brasil, pero las tasas estandarizadas son similares. Por tanto, la diferencia entre estos países no es tan grande como podría parecer por las tasas brutas. En los países de ingreso elevado la población tiene una proporción mucho mayor de personas de edad avanzada en comparación con los países de ingreso per cápita medio o bajo; por otra parte, las tasas de enfermedad cardiovascular en jóvenes son bajas en comparación con las tasas en personas mayores. En todas estas tasas puede influir, por supuesto, la calidad de los datos primarios de causa de muerte. Morbilidad Las tasas de mortalidad son particularmente útiles para investigar enfermedades con una tasa de letalidad elevada. Sin embargo, muchas Cuadro 2.8. Tasa de mortalidad por enfermedades respiratorias en varones, estandarizada usando como estándar tres poblaciones distintas (la de Segi, la europea y la población mundial de la OMS)30 Tasa de mortalidad (por 100 000) estandarizada por edad País Australia Cuba Mauritius Singapur Turkmenistán Segi Europea 6,3 27,2 45,2 10,1 44,2 72,6 71,9 114,2 120,8 87,9 Rango de los países según las tasas estandarizadas por edad OMS Segi Europea OMS 7,9 34,6 5 4 5 4 5 4 56,6 93,3 91,2 3 2 3 3 1 2 1 1 2 Medición de la salud y la enfermedad enfermedades tienen una letalidad baja. Tal ocurre Cuadro 2.9 . Tasas de mortalidad brutas y estandaripor ejemplo en la mayor parte de los trastornos zadas por >edad (por 100 000 personas) en tres paímentales, las enfermedades del sistema osteomus- ses, 2002 cular, la artritis reumatóide, la varicela, las papeTasa de mortalidad Tasa de ras y las varices venosas. En estos casos, los datos estandarizada mortalidad de mortalidad tienen poco interés y son mucho País por edad bruta más interesantes los datos de morbilidad, es decir, Brasil 118 79 de frecuencia de la enfermedad. 120 240 Finlandia Los datos de morbilidad a menudo son útiles Estados Unidos 105 176 para determinar las razones que explican tendencias concretas de la mortalidad. Los cambios en las tasas de mortalidad pueden deberse a cambios de las tasas de morbilidad o de letalidad. Por ejemplo, la disminución en años recientes de la tasas de mortalidad cardiovascular en muchos países desarrollados podría deberse a una reducción de la incidencia Qo que sugeriría avances en la prevención primaria) o bien a una disminución de la letalidad Qo que sugeriría mejoras en el tratamiento) de las enfermedades cardiovasculares. Como la estructura etária de la población va cambiando, el análisis de las tendencias a lo largo del tiempo debe basarse en tasas de morbilidad y de mortalidad estandarizadas por edad. Otras fuentes de información sobre morbilidad son los datos de • ingresos y altas hospitalarias; • consultas en centros de atención ambulatoria o atención primaria; • consultas en servicios especializados (por ejemplo, centros de tratamiento de traumatismos); y • registros de fenómenos patológicos como cánceres y malformaciones congénitas. Para que sean útiles en la investigación epidemiológica los datos deben ser relevantes y fácilmente accesibles. En algunos países el carácter confidencial de los registros médicos puede hacer que los datos hospitalarios no sean accesibles en la investigación epidemiológica. Un sistema de registro que prime los datos administrativos o financieros y no las características diagnósticas y de los individuos puede disminuir el valor epidemiológico de los registros generales de los servicios de atención sanitaria. Por otra parte, hay que tener en cuenta que en las tasas de hospitalización influyen muchos factores que no tienen que ver con la morbilidad poblacional, por ejemplo la disponibilidad de camas, las políticas de autorización de ingresos y los factores sociales. Las muchas limitaciones que tienen los datos de morbilidad recopilados sistemáticamente hacen que en muchos estudios epidemiológicos sobre morbilidad se recojan datos nuevos mediante cuestionarios y métodos de detección sistemática o tamizaje especialmente diseñados. Ello permite a los investigadores tener mayor confianza en los datos y en las tasas calculadas a partir de los mismos. Discapacidad Los epidemiólgos no solo se interesan en la aparición de enfermedad, sino también en sus consecuencias persistentes como son las deficiencias, discapacidades y minusvalías. Estos términos han sido definidos en la Clasificación de la OMS sobre Deficiencias, Discapacidades y Minusvalías.32 Esta clasificación describe las adaptaciones de los individuos a los trastornos de la salud. Como el funcionamiento o la discapacidad de un individuo se dan en el contexto de la sociedad, la clasificación de la OMS sobre deficiencias, discapacidades y minusvalías también incluye una lista de factores ambientales. La clasificación es un instrumento valioso para entender y cuantificar el resultado final de los procesos patológicos. Puede usarse en un contexto clínico, en servicios de salud o en encuestas, a nivel individual o poblacional. Los parámetros clave de la clasificación son los siguientes: • deficiencia: toda pérdida o anormalidad de la estructura o función anatómica, fisiológica o psicológica; • discapacidad: cualquier restricción o carencia (resultante de una deficiencia) de la capacidad para realizar una actividad en la forma o dentro de los límites considerados normales para un ser humano; • minusvalía: una desventaja de una persona determinada, resultante de una deficiencia o una discapacidad, que limita o impide el desempeño de una tarea que es normal (dependiendo de la edad, el sexo y factores sociales y culturales) para el individuo. El recuadro 2.6 muestra las relaciones entre estos parámetros. Medir la prevalência de discapacidad es difícil, pero cada vez es más importante en sociedades en las que la morbilidad aguda y las enfermedades mortales disminuyen y el número de personas de edad avanzada, muchas de ellas con discapacidad, es cada vez mayor. Recuadro 2.6. Esquema para evaluar estados de salud no mortales Enfermedad —> Deficiencia —> Discapacidad —> Minusvalía Poliomielitis Parálisis de las piernas Incapacidad para la marcha Desempleo Lesión cerebral Retraso mental leve Dificultad para el aprendizaje Aislamiento social Medición de la salud y la enfermedad Determinantes de la salud, indicadores de salud y factores de riesgo Determinantes de la salud Suelen definirse como determinantes de la salud aquellos factores subyacentes de orden social, económico, cultural o ambiental que contribuyen a la salud o la enfermedad. La mayor parte de estos factores están fuera del ámbito del sector sanitario.33-35 Indicadores de salud Un indicador de salud es una variable que puede medirse directamente y que refleja el estado de salud de la gente de una comunidad. La OMS reporta cada año la información más reciente de unos 50 indicadores de salud.25 Los indicadores de salud pueden usarse como componentes para calcular un índice de desarrollo social más general. El mejor ejemplo es el índice de desarrollo humano, que jerarquiza los países cada año según una combinación de nivel de desarrollo económico, nivel de alfabetización, educación y esperanza de vida (http://hdr.undp.org/). Factores de riesgo Un factor de riesgo es algún hábito personal o una exposición ambiental que se asocia con un aumento de la probabilidad de que se produzca una enfermedad. Como los factores de riesgo en general pueden modificarse, las intervenciones para modificarlos en una dirección favorable pueden reducir la probabilidad de aparición de la enfermedad. El impacto de estas intervenciones puede evaluarse mediante mediciones re- Recuadro 2.7. Medición de los factores de riesgo Fumar, el tipo de dieta, la inactividad física, la tensión arterial alta y la obesidad son factores de riesgo habitualmente considerados y que pueden predecir la aparición futura de enfermedad, por lo que su medición a nivel poblacional es importante, pero también difícil. El consumo de tabaco puede determinarse por autonotificación de la exposición (sí/no) o de la cantidad de cigarrillos fumados diariamente, o por marcadores biológicos (cotinina sérica). Sin embargo, en distintas encuestas a menudo se usan métodos diferentes, muchas veces con técnicas de medida distintas y diferentes criterios para determinar un factor de riesgo o un resultado clínico (como diabetes o hipertensión). Además, las encuestas pueden ser solo representativas de pequeños grupos de población de un país, distrito o ciudad. Estas diferencias metodológicas significan que es difícil comparar resultados de distintas encuestas y países. Ha habido iniciativas para estandarizar los métodos de medición de los factores de riesgo a nivel mundial, por ejemplo el proyecto MÓNICA de la OMS que se desarrolló durante los años ochenta y noventa.36.37 Más recientemente, el enfoque STEPS de la OMS para la medición de factores de riesgo proporciona métodos y materiales para inducir a los países a que registren los datos con métodos estándar. Los datos de países individuales pueden ajustarse para tener en cuenta los sesgos conocidos y hacerlos internacionalmente comparables. Este paso es necesario porque los países conducen encuestas estándares en distintos momentos. Si los factores de riesgo cambian a lo largo del tiempo, la información sobre tendencias podría ser necesaria para ajustar los datos a un año estándar de notificación. petidas en las que se usen los mismos métodos y definiciones (véase el recuadro 2.7). Otros indicadores globales del nivel de salud poblacional Quienes toman decisiones políticas y sanitarias enfrentan la tarea de responder a las prioridades actuales de prevención y control de enfermedades, a la vez que son responsables de predecir las futuras prioridades. Tales decisiones han de basarse en indicadores globales que cuantifiquen la carga de enfermedad a nivel poblacional. Estos indicadores han de combinar de manera coherente y con una unidad de medida común las muertes y el tiempo de vida sana perdido por una enfermedad. Ese tipo de indicadores globales sirven para tener un patrón común con el que cuantificar la carga de enfermedad de la población. La duración de la vida combinada con algún tipo de noción de su calidad se refleja en los siguientes indicadores poblacionales: • años de vida potencial perdida (VPP), basados en los años de vida perdidos por muerte prematura (es decir, antes de una edad arbitrariamente determinada); • esperanza de vida sana (EVS); • esperanza de vida sin discapacidad (EVSD); • años de vida ajustados según calidad (AVAC); • años de vida ajustados según discapacidad (AVAD). Años de vida ajustados según discapacidad (AVAD) En el proyecto de Carga Mundial de Enfermedad40 se combinan los efectos de la mortalidad prematura y de la discapacidad, integrando en una sola medida el efecto sobre la población de los principales trastornos de salud, mortales o no mortales. La principal unidad para medir esta carga de enfermedad son los años de vida ajustada según discapacidad (AVAD) en los que se combinan • los años de vida perdida (AVP), calculados a partir de las muertes a cada edad multiplicadas por los años restantes de vida que cabría esperar según una esperanza de vida general, estándar para todos los países; y • los años de vida perdidos por discapacidad (AVPD), calculados multiplicando los casos nuevos de lesión o enfermedad por la duración media de la enfermedad y por un peso de discapacidad que refleja la gravedad de la enfermedad en una escala de o (salud perfecta) a 1 (muerte). Un AVAD perdido es un año perdido de vida "sana" y la carga de enfermedad así medida es la brecha entre el nivel actual de salud de la población y el nivel ideal de una población donde todos vivieran hasta una Medición de la salud y la enfermedad edad avanzada sin padecer discapacidad. En la población que se toma como norma la esperanza de vida al nacer son 80,0 años para los varones y 82,5 años para las mujeres.40 En el cálculo estándar de los AVAD en los informes recientes de la OMS sobre la salud mundial se aplican descuentos temporales y pesos etários no uniformes, lo que significa que se da menos peso a los años vividos a edades tempranas o avanzadas. Usando los pesos etários y el descuento temporal correspondiente, una muerte en el primer año de vida infantil corresponde a una pérdida de 33 AVAD y las muertes en edades entre 5 y 20, a una pérdida de unos 36 AVAD. De forma que una carga de enfermedad de 3300 AVAD en una población sería aproximadamente equivalente a la carga de 100 defunciones de menores de un año o a la de 5500 personas de 50 años de edad viviendo un año con ceguera (cuyo peso de discapacidad es 0,6). La carga de enfermedad medida en AVAD perdidos se concibió como instrumento para guiar las políticas de inversiones en salud del Banco Mundial y para dar idea de las prioridades mundiales de investigación sanitaria y programas sanitarios internacionales.41 Los análisis basados en estimaciones de pérdida de AVAD por distintas causas y factores de riesgo han dado nuevas perspectivas sobre la importancia relativa de las distintas áreas de prevención de las enfermedades.42 Comparaciones de la frecuencia de enfermedad Medir la frecuencia de enfermedades u otros estados de salud es solo el comienzo del proceso epidemiológico. El paso siguiente es comparar la frecuencia en dos o más grupos de personas que hayan tenido distintas exposiciones. Una persona puede haber estado o no expuesta a un factor que se quiere investigar. A menudo se utiliza como grupo de referencia un grupo de no expuestos. Las personas expuestas pueden haber tenido distintos niveles y duraciones de exposición (véase el capítulo 9). La cantidad total de un factor que ha alcanzado a una persona recibe el nombre de "dosis". La comparación de las frecuencias de enfermedad puede utilizarse para calcular el riesgo de que una exposición dé lugar a un efecto sobre la salud. Pueden establecerse comparaciones absolutas o relativas; las medidas resultantes describen la fuerza con la que se asocia una exposición a una determinada evolución. Comparación absoluta Diferencia de riesgos La diferencia de riesgos, también llamada exceso de riesgo, es la diferencia entre la incidencia en el grupo expuesto y en el grupo de no ex- puestos. Es una medida útil de la magnitud del problema de salud pública que causa la exposición. Por ejemplo, del cuadro 2.4 se deduce que la diferencia de riesgo correspondiente a la incidencia de accidente cerebrovascular en fumadoras y mujeres que nunca fumaron es de 31,9 por 100 000 años-persona. Al comparar dos o más grupos es importante que esos grupos sean similares en todo lo posible, excepto en aquello que se compara. Si los grupos difieren por ejemplo en edad, sexo, etc., los datos de incidencia deben estandarizarse para que se pueda hacer una comparación. Fracción atribuible (en los expuestos) La fracción atribuible (en los expuestos) o fracción etiológica (en los expuestos) es la proporción de todos los casos que puede ser atribuida a una determinada exposición. La fracción atribuible puede calcularse dividiendo la diferencia de riesgo por la incidencia en la población expuesta. Del cuadro 2.3 se deduce que la fracción atribuible al consumo de tabaco para el accidente cerebrovascular en las mujeres fumadoras es (49,6 - i7,7)/49,6 = 64%. Cuando se considera que una exposición es la causa de una enfermedad determinada, la fracción atribuible es la proporción de la enfermedad en la población específica que se eliminaría si no existiera exposición. En el ejemplo anterior, partiendo del supuesto de que el tabaco es un factor causal y a la vez un factor prevenible, sería de esperar que el riesgo de accidente cerebrovascular en fumadoras se redujera en un 64% si dejaran de fumar. La fracción atribuible es útil para valorar las prioridades de acción en salud pública. Por ejemplo, tanto el tabaco como la contaminación atmosférica son causas de cáncer de pulmón, pero la fracción atribuible al tabaco suele ser mucho mayor que la fracción atribuible a la contaminación atmosférica. Solo en comunidades en las que la proporción de fumadores es muy baja y la contaminación atmosférica muy intensa es probable que esta sea una causa importante de cáncer de pulmón. En la mayoría de los países, la lucha contra el tabaquismo debe ser prioritaria en los programas de prevención del cáncer de pulmón. Riesgo atribuible poblacional El riesgo atribuible poblacional de una enfermedad es la incidencia asociada con (o atribuible a) la exposición al factor de riesgo.11 Esta medida es útil para determinar la importancia relativa de la exposición para la población en conjunto y puede definirse como la proporción en la que se reduciría la tasa de incidencia de la enfermedad en el conjunto de la población si se eliminara la exposición. Suele expresarse en porcentaje y se calcula mediante la fórmula riesgo atribuible poblacional = ——- Medición de la salud y la enfermedad en la que Jp es la incidencia de enfermedad en el conjunto de la población e / n es la incidencia de enfermedad en el grupo de no expuestos. Comparación relativa Riesgo relativo La razón de riesgos o riesgo relativo es la razón riesgo en expuestos a riesgo en no expuestos, o sea, el cociente entre los riesgos de que aparezca enfermedad en el grupo expuesto y en el no expuesto. A partir de los datos del cuadro 2.4, podemos calcular el riesgo relativo de accidente cerebrovascular en las mujeres fumadoras en comparación con las no fumadoras, que es 49,6/17,7, o sea, 2,8. El riesgo relativo o razón de riesgos es mejor indicador de la intensidad de una asociación que la diferencia de riesgos, ya que se expresa en relación con un nivel basal de frecuencia. Se relaciona así con la magnitud de la tasa de incidencia basal, cosa que no ocurre en la diferencia de riesgos. En poblaciones en las que las diferencias de riesgo son similares, los riesgos relativos pueden ser muy distintos, dependiendo de la magnitud de las tasas básales. El riesgo relativo se utiliza para evaluar la verosimilitud de que una asociación represente una relación causal. Por ejemplo, el riesgo relativo de cáncer de pulmón en grandes fumadores con mucho tiempo de exposición es, en comparación con los no fumadores, de alrededor de 20. Esta cifra tan alta sugiere que es improbable que la asociación sea un hallazgo casual. Por supuesto que riesgos relativos menores pueden ser también indicativos de una relación causal, pero en ese caso hay que prestar mucha atención a otras posibles explicaciones (véase el capítulo 5). Riesgo atribuible El riesgo atribuible es la proporción de una enfermedad u otros eventos en individuos expuestos que puede ser atribuida a la exposición. Riesgo atribuible es un término muy apropiado a efectos de salud pública, ya que lo que cuantifica, generalmente en forma de porcentaje, es la reducción del riesgo de enfermedad que se conseguiría eliminando o controlando una exposición particular. A partir del riesgo atribuible puede estimarse el número de personas que no sufrirían las consecuencias de la exposición, sustrayendo la tasa de la enfermedad o efecto en cuestión (generalmente expresada como incidencia o mortalidad) en los no expuestos de la tasa en expuestos. Por ejemplo, si se producen 6 muertes por 100 entre fumadores y 1 por 100 en no fumadores, el riesgo atribuible es 5 por 100. Esto supone que causas distintas a la considerada han tenido igual efecto en expuestos (fumadores) y en no expuestos (no fumadores). En resumen, hay diversas medidas para estudiar la salud y la enfermedad en las poblaciones. El capítulo 3 se refiere a muchas de estas medidas en el contexto de los tipos de estudio. Preguntas de estudio 2.1 ¿Cuáles son las tres medidas epidemiológicas de frecuencia de enfermedad y cómo se relacionan entre sí? 2.2 ¿Es la tasa de prevalência una medida útil de la frecuencia de diabetes tipo 2 en poblaciones diferentes? ¿Qué posibles razones podrían explicar las diferencias en las tasas de prevalência de diabetes que muestra el cuadro 2.3? 2.3 ¿Cuál es el riesgo atribuible poblacional o fracción atribuible en fumadores en el ejemplo del cuadro 2.4? 2.4 ¿Qué medidas se utilizan para comparar la frecuencia de enfermedad en poblaciones y qué información proporcionan? 2.5 El riesgo relativo de cáncer de pulmón asociado con exposición pasiva al humo del tabaco es bajo, pero el riesgo atribuible poblacional es considerable. ¿Por qué? 2.6 ¿Cuál es la razón principal por la que las tasas se ajustan usando una población con una distribución etária estándar (por ejemplo, la población mundial estándar de la OMS)? 2.7 Si queremos saber en qué parte del país ocurren más muertes per cápita, ¿es mejor examinar tasas de mortalidad brutas o tasas de mortalidad ajustadas por edad? 2.8 La tasa bruta de mortalidad debida a cáncer de cualquier tipo en Costa de Marfil es 70,5 por 100 000 personas y la misma tasa estandarizada por edad es 160,2 por 100 000. ¿Qué explica esa gran diferencia entre esas dos tasas? 2.9 La tasa bruta de mortalidad debida a cáncer de cualquier tipo en el Japón es 241,7 por 100 000 y en Costa de Marfil es 70,5 por 100000. ¿Es la mortalidad por cáncer del Japón realmente mayor que la de Costa de Marfil? 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Estos estudios pueden ser de dos tipos, descriptivos y analíticos: • Un estudio descriptivo se limita a una descripción de la frecuencia de una enfermedad en una población y a menudo es la primera etapa de una investigación epidemiológica. • Un estudio analítico va más allá y analiza las relaciones entre el estado de salud y otras variables. Salvo en los estudios descriptivos más sencillos, los estudios epidemiológicos son de carácter analítico. Los estudios puramente descriptivos son raros, pero los datos descriptivos en informes de estadísticas sanitarias a menudo sugieren ideas para estudios epidemiológicos. Una información descriptiva limitada, como una serie de casos en la que se describen las características de cierto número de pacientes con una enfermedad específica sin establecer ninguna comparación con una población de referencia, puede estimular el inicio de un estu- Cuadro 3.1. Tipos de estudios epidemiológicos Tipo de estudio Sinónimos Unidad de estudio Estudios observacionales Estudios descriptivos Estudios analíticos Ecológicos Transversales De casos y controles De cohorte De correlación Poblaciones Individuos Individuos Individuos Estudios experimentales Ensayos aleatorizados controlados Ensayos de campo Ensayos comunitarios De prevalência De casos y testigos De seguimiento Estudios de intervención Ensayos clínicos Pacientes Personas sanas Ensayos de intervención en comunidades Comunidades dio epidemiológico más detallado. Por ejemplo, en 1981 se describieron cuatro varones jóvenes con una forma previamente rara de neumonía.1 Este estudio descriptivo abrió camino a toda una serie de estudios epidemiológicos sobre este cuadro que acabó siendo conocido como síndrome de inmunodeficiencia adquirida o sida. Estudios experimentales Los estudios experimentales o de intervención se caracterizan por un intento activo de modificación de un determinante de la enfermedad, como una exposición o una conducta, o el progreso de la enfermedad, mediante una intervención o tratamiento. Son similares en cuanto a diseño a los experimentos realizados en otros campos científicos. Sin embargo, tienen más limitaciones, ya que la salud de las personas del grupo de estudio puede estar en cuestión. Los principales diseños de estudio experimental son los siguientes: • el ensayo controlado aleatorizado con pacientes como sujetos del estudio (ensayo clínico), • los ensayos de campo en los que los participantes son personas sanas, y • los ensayos en comunidades, en los que los participantes son las comunidades mismas. En todos los estudios epidemiológicos es esencial contar con una definición precisa de "caso" de la enfermedad en estudio, es decir, una es- pecificación clara de los síntomas, signos o características que indican que una persona tiene la enfermedad en cuestión. También es necesario disponer de una definición clara de "individuo expuesto", es decir, las características que ha de tener una persona para considerarla expuesta al factor que se estudia. Esa definición debe incluir todas las características que hacen que una persona pueda ser considerada como "expuesta" al factor en cuestión. Cuando no se parte de definiciones claras de enfermedad y exposición es muy difícil interpretar los datos obtenidos en el estudio epidemiológico. Epidemiología observacional Estudios descriptivos Una descripción sencilla del estado de salud de una comunidad, basada en los datos habitualmente disponibles u obtenidos en encuestas especiales —como se explicó en el capítulo 2— es muchas veces el primer paso de una investigación epidemiológica. En muchos países existe un centro nacional encargado de las estadísticas sanitarias que hace este tipo de estudios. Los estudios descriptivos no intentan analizar los vínculos entre exposición y efecto. Suelen basarse en estadísticas de mortalidad y pueden examinar también los patrones de muerte según edad, sexo o grupo étnico, durante periodos concretos de tiempo o en distintas zonas geográficas o países. La figura 3.1 muestra la evolución de la mortalidad materna en Suécia desde el siglo XVIII y es un ejemplo de datos descriptivos. Muestra las tasas brutas de mortalidad materna por 100 000 nacidos vivos.2 Estos datos pueden tener gran valor para determinar los factores que han llevado a esa tendencia descendente. Es interesante especular acerca de los posibles cambios de condiciones de vida de las mujeres jóvenes entre los años 1860 y 1880 que pudieran haber influido en la elevación transitoria de la mortalidad materna en Suécia. De hecho, ese periodo fue de gran penuria y casi un millón de suecos emigraron del país, la mayoría a Norteamérica, a Estados Unidos en concreto. La figura 3.2 también se basa en estadísticas habituales de mortalidad y proporciona un ejemplo de cambio de la tasa de mortalidad a lo largo del tiempo en tres países. Puede observarse que la tasa de mortalidad por cardiopatía ha declinado hasta un 70% durante las tres últimas décadas del siglo XX en Australia, el Canadá, el Reino Unido y los Estados Unidos. No obstante, en el mismo periodo, las tasas correspondientes han permanecido estables o han aumentado en países como Brasil y la Federación Rusa.3 El siguiente paso de la investigación sería obtener información sobre la viabilidad de comparar los registros de los certificados de defunción, los cambios de la incidencia y de la T5 -n 22.(0 Tasa de mortalidad estandarizada por edad, por 100 000 habitantes (A O) <o ro N) W O £" o w> !^ o Número de muertes por 100 000 nacidos vivos s 1750" 1775 1800 1825 850 1875- 1900 1925 1950 1975 c letalidad de la enfermedad y las variaciones de los factores de riesgo en las poblaciones. Estudios ecológicos Los estudios ecológicos o de correlación también sirven a menudo como punto de partida del proceso epidemiológico. En un estudio ecológico las unidades de análisis son poblaciones o grupos de personas en vez de individuos. Por ejemplo, en varias provincias de Nueva Zelandia se halló una relación entre el promedio de ventas de un fármaco antiasmático y un número anormalmente alto de defunciones por asma.4 Para someter esa observación a una prueba formal habría que controlar los potenciales factores de confusión y así excluir la posibilidad de que otras características —por ejemplo, que la gravedad de la enfermedad sea distinta en distintas poblaciones— sean causantes de esa relación. En estudios ecológicos también pueden compararse poblaciones de distintas regiones en un mismo periodo o pueden incluirse en una serie temporal observaciones sucesivas de la misma población en distintos periodos. Un ejemplo de uso de datos ecológicos son los Diagramas de la Salud Mundial (World Health Chart) que pueden hallarse en http://www.gapminder.org. Una serie temporal puede reducir parcialmente el fenómeno de confusión por factores socioeconómicos que es un problema potencial en los estudios ecológicos. Si en la serie temporal el periodo temporal es muy corto, como ocurre por ejemplo cuando se trata de observaciones diarias (figura 3.3), el fenómeno de confusión es virtualmente cero ya que los mismos integrantes del estudio sirven de controles.* Aunque son fáciles de llevar a cabo y, por tanto, atractivos, los estudios ecológicos a menudo son difíciles de interpretar, ya que rara vez es posible analizar directamente todas las posibles explicaciones de los datos. Los estudios ecológicos se basan generalmente en datos recogidos para otros fines; es posible que no se disponga de datos sobre otras exposiciones o factores socioeconómicos que pudieran ser pertinentes. Además, como la unidad de análisis es una población o un grupo, no puede establecerse el vínculo individual entre la exposición y el efecto. Uno de los atractivos de estos estudios es que pueden utilizarse datos de poblaciones de características muy distintas. También pueden utilizarse observaciones de muy diversas fuentes. Durante la ola de calor del verano del 2003 en Francia, el ascenso de la tasa de mortalidad diaria (figura 3.3) mostró una correlación intensa con el aumento de temperaturas, aunque la contaminación at"En una serie temporal diaria los cambios día a día no pueden estar causados por cambios socioeconómicos, ya que estos ocurren a una escala temporal mucho mayor. Figura 3.3. Defunciones durante la ola de calor del verano del 2003 en París 5 2500­ r­40 Temperatura máxima 2197 Temperature mínima 2000­ 1500. 01 r O) ^ ■o 1000­ o 500­ 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 Día ­500­ -10 mosférica diaria también influyó. El aumento de las defunciones se dio sobre todo en personas ancianas y la causa inmediata de muerte que solía constar era enfermedad cardíaca o pulmonar. Falacia ecológica Una falacia es un razonamiento incorrecto y cuando se llega a conclu­ siones incorrectas a partir de datos ecológicos se produce la llamada fa­ lacia ecológica, o sesgo ecológico. La asociación observada entre varia­ bles a nivel de grupo no necesariamente representa la asociación existente a nivel individual (véase capítulo 2). Un ejemplo de falacia ecológica sería la falta de relación entre la mortalidad neonatal y ma­ terna y la ausencia de profesional calificado para atender el parto en las cuatro regiones que se muestran a la derecha en la figura 3.4.6 Claramente, aparte de un profesional para atender el parto, puede haber otros muchos factores que pueden influir en el desenlace clínico del parto para la madre y el neonato. En cualquier caso, inferencias ecológicas como esta, aún siendo limitadas en su alcance y solidez, son a menudo un punto de partida provechoso para trabajos epidemiológi­ cos más detallados. Estudios transversales Los estudios transversales miden la prevalência de una enfermedad y a menudo se denominan estudios de prevalência. En un estudio trans­ Figura 3.4. Relación de la mortalidad neonatal y la mortalidad materna con la falta de personal calificado para asistir al parto. 6 100-, % de nacimientos sin atención por personal calificado Mortalidad materna por 10 000 nacidos vivos Mortalidad neonatal por 10 000 nacidos vivos 75- Europa Américas Pacífico occidental Pacífico occidental sin China Mediterráneo oriental Asia sudoriental con India versal la exposición y el efecto que se miden corresponden al mismo periodo temporal. No resulta fácil decir a qué causas pueden deberse las asociaciones demostradas en estudios transversales. La cuestión clave es si la exposición precede o sigue al efecto. Si se sabe que los datos de exposición representan una exposición anterior a la aparición de cualquier efecto, el análisis de los datos puede ser similar al de un estudio de cohorte. Llevar a cabo un estudio transversal es relativamente fácil, los costos no suelen ser altos y puede ser útil para investigar exposiciones que constituyen características fijas de los individuos, como el grupo étnico o el grupo sanguíneo. En los brotes repentinos de una enfermedad, un estudio transversal en el que se miden varias exposiciones constituye a menudo el primer paso para investigar la causa. Los datos de estudios trasversales son útiles para evaluar las necesidades de atención de salud de las poblaciones. Datos de encuestas trasversales repetidas usando muestras aleatorias con definiciones estandarizadas pueden proporcionar información sobre tendencias.7, 8 Cada encuesta debe tener un propósito bien definido. Una encuesta válida requiere un cuestionario bien diseñado, una muestra adecuada de tamaño suficiente y una buena tasa de respuesta. Muchos países llevan a cabo estudios transversales periódicos, de características personales o demográficas y hábitos relacionados con la Asia sudoriental África Recuadro 3.1. InfoBase mundial de la OMS: un instrumento para uso en línea La InfoBase mundial de la OMS (htto://infobase.who.int) es una base de datos que recoge, almacena y presenta información sobre enfermedades crónicas y sus factores de riesgo (exceso de peso y obesidad, hipertensión arterial, colesterol, consumo de tabaco, ingesta de fruta y verdura, inactividad física, diabetes) para 186 países. Esta base de datos se inició en el 2002 para mejorar el acceso de los profesionales de salud y los investigadores a los informes nacionales sobre factores de riesgo de enfermedad crónica. Tiene la ventaja de proporcionar fuentes conocidas y metodologías completas de encuesta. En el sitio de InfoBase pueden hacerse en línea • comparaciones entre países usando las estimaciones de la OMS respecto a ciertos factores de riesgo; • perfiles nacionales con los datos más recientes y más representativos; • búsquedas con un instrumento para investigar encuestas de todos los países para factores de riesgo determinados salud y la enfermedad, en muestras representativas de sus poblaciones. Se estudia de esta manera la frecuencia de enfermedad o de factores de riesgo que contribuyen a las enfermedades crónicas en distintos grupos sociales, en mujeres y varones y distintas edades y grupos étnicos (recuadro 3.1). Estudios de casos y controlest Los estudios de casos y controles constituyen un procedimiento relativamente sencillo para investigar las causas de enfermedad, en especial las enfermedades infrecuentes. En este tipo de investigación se comparan dos grupos de personas, uno que tiene la enfermedad u otra característica evolutiva Gos "casos") y un grupo de "controles" o "testigos" adecuados (grupo control, testigo, de comparación o de referencia) que no tienen la enfermedad o la característica que se quiere estudiar. Se compara la frecuencia con la que una posible causa estuvo presente en los casos por una parte y en los controles por otra. Los datos que se utilizan corresponden a varios periodos anteriores y posteriores en el tiempo. Los estudios de casos y controles son, pues, longitudinales, no transversales. Se han llamado también "estudios retrospectivos", ya que el investigador busca "hacia atrás", a partir de una enfermedad, la posible causa de la misma. Esta denominación induce a confusión, ya 'En inglés case-control study, expresión que a menudo se ve traducida como "estudio caso-control". Esa traducción parece dar a entender que solo se estudia un caso y un control. "Estudio de casos y controles" o "de casos y testigos" son expresiones que dan una idea mucho más clara del diseño del estudio. Aquí se dará preferencia a "estudio de casos y controles", que es una expresión más usada. Figura 3.5. Diseño de un estudio de casos y controles TIEMPO Dirección de la investigación Comienzo con: L Expuestos * No expuestos •• Expuestos •* Casos (personas con la enfermedad) i No expuestos ■ * Controles (personas sin la enfermedad) que los términos "retrospectivo" y "prospectivo" se utilizan mucho para describir el periodo de recogida de datos respecto a la fecha actual. En este sentido, un estudio de casos y controles puede ser o bien retros­ pectivo, cuando todos los datos se toman del pasado, o bien prospec­ tivo, cuando la recogida de datos continúa a medida que el tiempo va pasando. Selección de los casos y de los controles Los estudios de casos y controles comienzan con la selección de los casos, que deben ser representativos de todos los casos de una población determinada. El criterio para seleccionar los casos es la presencia de en­ fermedad, no la presencia de exposición. Los controles son personas que no presentan la enfermedad. Un aspecto crítico y a menudo difícil de los estudios de casos y controles de base poblacional es encontrar un mé­ todo eficaz en función de sus costos para identificar y reclutar los con­ troles.9 Lo más difícil es seleccionar los controles de manera que, en cuanto a prevalência de exposición, sean una muestra de la población que generó los casos. Además, en la elección de los controles y de los casos no debe influir que hayan estado o no expuestos al factor en estu­ dio. El estado de exposición o no exposición debe investigarse con los mismos métodos en los casos y en los controles. No es necesario que los casos y los controles sean una muestra del conjunto de la población; de hecho, pueden limitarse a un subgrupo predeterminado, por ejemplo ancianos, varones o mujeres. Los controles deben ser personas que podrían haber sido seleccio­ nadas como casos del estudio si hubieran desarrollado la enfermedad. Lo ideal es que en los estudios de casos y controles se utilicen casos Capítulo 3 Recuadro 3.2. Talidomida Un ejemplo clásico de estudio de casos y controles fue el descubrimiento de la relación existente entre la talidomida y las raras malformaciones de las extremidades55 que aparecieron en niños nacidos en la República Federal de Alemania en 1959 y 1960. En el estudio, llevado a cabo en 1961, se compararon niños afectados con niños normales. De las 46 mujeres cuyos niños tenían malformaciones típicas, 41 habían tomado talidomida entre la cuarta y la novena semanas de gestación, mientras que ninguna de las 300 madres del grupo control cuyos niños eran normales habían tomado dicho fármaco en esos estadios de embarazo.10 La determinación exacta de las semanas en las que la embarazada había tomado el fármaco fue crucial para determinar la exposición relevante. nuevos (casos "incidentes") para evitar la dificultad que supone discernir entre factores relacionados con la causalidad y factores relacionados con la supervivencia (o la recuperación). De todas formas, se han realizado muchos estudios de casos y controles con datos de prevalência (por ejemplo, estudios sobre malformaciones congénitas). En los estudios de casos y controles puede estimarse el riesgo relativo de enfermedad, pero no puede estimarse la incidencia absoluta. Exposición Un aspecto importante de los estudios de casos y controles es la determinación del comienzo y de la duración de la exposición, tanto en los casos como en los controles. Por el diseño de estos estudios, si los casos estuvieron o no expuestos 5§ Focomelia. suele determinarse después de que la enfermedad se ha desarrollado (datos retrospectivos), generalmente mediante entrevista directa a la persona en cuestión o a un familiar o conocido (recuadro 3.2). Hay que tener en cuenta que en las respuestas del informante puede influir su conocimiento de la hipótesis que se investiga o la propia experiencia de la enfermedad. Un ejemplo del uso del estudio de casos y controles es el que muestra el cuadro 3.2. En el estudio, realizado en Papua Nueva Guinea, se investigaron los antecedentes de consumo de carne en personas con enteritis necrotizante y se compararon con los antecedentes de personas que no habían sufrido la enfermedad. El consumo de carne había sido más frecuente entre las personas con la enfermedad (50 de 61 casos) que entre los que no la tenían (16 de 57). A veces la exposición se determina mediante pruebas bioquímicas, por ejemplo, plomo en sangre o cadmio en orina, que pueden no reflejar debidamente la exposición en el pasado (el Cuadro 3.2. Asociación entre consumo reciente de plomo en sangre a los seis años de edad no es un carne y enteritis necrotizante en Papua Nueva buen indicador de la exposición a edades de uno o Guinea11 dos años, en las que la neurosensibilidad al plomo es máxima). Este problema puede evitarse si se Exposición dispone de datos de exposición exactos proceden(ingesta reciente de carne) tes de un sistema habitual de registro (por ejemSí No Total plo, resultados anteriores de análisis de sangre SiEnfermedad 50 11 61 periódicos, o registros de empleo de la industria) (enteritis necrotlizante) No o si el estudio de casos y controles se lleva a cabo 41 57 16 de manera prospectiva, recogiendo los datos de Total 66 52 118 exposición antes de que aparezca la enfermedad. Razón de posibilidades como aproximación al riesgo relativo En los estudios de casos y controles, la asociación de una exposición y una enfermedad se mide mediante el cálculo de la razón de posibilidades,* que es el cociente entre las posibilidades de exposición en los casos y las posibilidades de exposición en los controles.8 De los datos del cuadro 3.2 puede deducirse que la razón de posibilidades viene dada por: 50/11 50x41 w = :i-í— =-——= 11,6 16/41 11x16 Ello indica que las posibilidades de ingestión reciente de carne fueron 11,6 veces mayores en los casos que en los controles. La razón de posibilidades es muy similar a la razón de riesgos, es decir, el riesgo relativo, en especial cuando se trata de una enfermedad infrecuente. De todas formas, para que la razón de posibilidades sea una buena aproximación al riesgo relativo, los casos y los controles deben ser representativos de la población general en lo que se refiere a la exposición. Sin embargo, como la incidencia de enfermedad se desconoce, el riesgo absoluto no puede calcularse. Al indicar la razón de posibilidades lo apropiado es acompañarla del intervalo de confianza correspondiente (véase el capítulo 4). Estudios de cohorte En los estudios de cohorte, también llamados estudios de seguimiento o de incidencia, un grupo de personas (una cohorte) inicialmente sanas se clasifican en subgrupos según la exposición a una causa potencial de enfermedad o de algún otro efecto (figura 3.6). Se especifican y se miden las variables de interés y se sigue la evolución de la totalidad de la cohorte para ver cómo la aparición posterior de nuevos casos de enfermedad (o del resultado que se esté estudiando) difiere entre los grupos con y sin exposición. Como los datos recogidos hacen referencia a distintos periodos temporales, los estudios de cohorte, al igual que los de casos y controles, son estudios longitudinales. *En inglés odds rafio, que a menudo se abrevia OR y a veces con la letra griega psi (\|/). Esta expresión se ha traducido de muchas formas, por ejemplo, razón de momios, oportunidades relativas, razón de productos cruzados, razón de ventajas, desigualdad relativa, etc. Traducciones como "razón de probabilidades" y "razón impar" son claramente incorrectas. § Lo que inglés se denomina odds de un evento, que aquí se traduce como "posibilidades", es la razón de las probabilidades de que el evento ocurra y no ocurra, es decir, p/(i-p). En el ejemplo que se da aquí, las posibilidades de exposición en los casos son (50/61)/ (1-50/61) = (50/6i)/(il/6l) = 50/11. Mientras que la probabilidad p de un evento varía entre o y 1, las posibilidades p/(i-p) varían entre cero e infinito. Figura 3.6. Diseño de un estudio de cohorte TIEMPO Dirección de la investigación »■ *­ \ Expuestos ► \ Personas sin la enfermendad 1 * // >■ »■ con enfermedad sin enfermedad con enfermedad No expuestos ► sin enfermedad Los estudios de cohorte se llaman a veces "estudios prospectivos", denominación que resulta confusa y debe evitarse. Como ya se dijo, el término "prospectivo" hace referencia al periodo de recogida de datos, no a la relación entre la exposición y el efecto. Por tanto, los estudios de cohortes pueden ser tanto prospectivos como retrospectivos. Los estudios de cohorte proporcionan la mejor información para estudiar la causación de la enfermedad y medir directamente el riesgo de que la enfermedad se desarrolle. Conceptualmente son sencillos, pero en la práctica representan una tarea enorme y a menudo precisan largos periodos de seguimiento, ya que la enfermedad puede aparecer mucho tiempo después de la exposición. Por ejemplo, el periodo de in­ ducción de la leucemia provocada por radiación (es decir, el tiempo ne­ cesario para que la causa específica produzca su resultado final) son muchos años, lo que obliga a seguir la evolución de los participantes durante un periodo igualmente largo. Muchas de las exposiciones que se investigan son por su propia naturaleza prolongadas y obtener infor­ mación adecuada obliga a recopilar datos durante años o decenios. Sin embargo, en el caso del consumo de tabaco, por ejemplo, muchas per­ sonas tienen hábitos estables que permiten recoger la información sobre la exposición previa en el mismo momento en que se define la cohorte. En situaciones en las que la exposición es aguda y brusca, la rela­ ción causa­efecto en lo que respecta a resultados agudos puede resultar evidente, pero también se utilizan estudios de cohorte para investigar efectos crónicos o tardíos (recuadro 3.3). Como los estudios de cohorte comienzan con personas expuestas y no expuestas, es importante establecer en qué medida es difícil medir la exposición o conseguir datos ya existentes de exposición individual para determinar si será fácil o difícil llevar a cabo el estudio. Si la enfer­ medad es rara tanto en el grupo expuesto como en el no expuesto puede Tipos de estudios 61 resultar también difícil conseguir un grupo de esRecuadro 3.3. Efectos tardíos de la tudio de tamaño suficiente. intoxicación: Bhopal El costo de un estudio de cohorte puede reEl catastrófico envenenamiento de los residentes ducirse utilizando fuentes habituales de informaen los alrededores de la fábrica de plaguicidas de ción para conseguir datos de mortalidad o morbiBhopal, India, en 1984 es un ejemplo de la necelidad, por ejemplo registros de enfermedades o sidad de medir efectos a largo plazo.12 La catástrofe tuvo lugar cuando escaparon de un depósito registros nacionales de defunciones. Un ejemplo vapores de metilisocianato, un producto químico es el Nurses Health Study (recuadro 3.4). intermedio en el proceso de fabricación. Los vaComo en los estudios de cohorte el punto de pores se difundieron a zonas circundantes de vipartida son personas sanas, es posible examinar viendas en las que medio millón de personas rediversos efectos finales, mientras que en los estusultaron expuestas al gas, 20000 personas murieron a consecuencia de esta exposición y dios de casos y controles solo se investiga un otras 120000 sufiren aún los efectos causados efecto (la enfermedad en cuestión). Por ejemplo, por el accidente y la contaminación consiguiente. en el estudio de Framingham, un estudio de coLa toxicidad aguda pudo estudiarse fácilmente horte que se inició en 1948, se han investigado con un diseño transversal, pero los efectos crónilos factores de riesgo de un amplio espectro de cos más larvados y los efectos que se desarrollan tras un periodo de latência prolongado todavía enfermedades, incluidos trastornos cardiovascuse están investigando mediante estudios de lares y enfermedades del aparato respiratorio y cohorte. 14 del sistema musculoesquelético. En China se han iniciado estudios de cohorte a gran escala. Se obtuvieron datos demográficos, médicos y de los factores principales de riesgo cardiovascular en 1990 para una cohorte de 169 871 personas de 40 años de edad o mayores y el plan de los investigadores es seguir esta cohorte regularmente.15 Un tipo especial de estudio de cohorte son los estudios de gemelos idénticos, en los que puede descartarse el factor de confusión de la variabilidad genética entre personas expuestas y no expuestas a cierto factor. Este tipo de estudios ha producido pruebas sólidas de diversas relaciones causa-efecto en enfermedades crónicas. El registro sueco de Recuadro 3.4. Encuesta de Salud de las Enfermeras (Nurses Health Study) Los costos elevados son un factor a tener en cuenta en los grandes estudios de cohorte, pero se han ideado métodos para llevar a cabo este tipo de estudios con menos gastos. En 1976 121700 profesionales de enfermería, mujeres todas de edades comprendidas entre 30 y 55 años completaron el cuestionario inicial de la Nurses Health Survey (Encuesta de Salud de las Enfermeras). Cada dos años se enviaron a estas enfermeras cuestionarios autoadministrados para recoger información sobre conductas relacionadas con la salud y datos reproductivos y médicos. La cohorte inicial fue enrolada con el propósito de evaluar los efectos sobre la salud de la pildora anticonceptiva oral. Los investigadores probaron los métodos con pequeñas submuestras de la gran cohorte y obtuvieron información sobre desenlaces clínicos de fuentes de datos habituales.13 Además de estudiar la relación entre el uso de la pildora y elriesgode cáncer de ovario y de mama, los investigadores pudieron también estudiar otras enfermedades en esta cohorte, por ejemplo, cardiopatias y accidentes cerebrovasculares y la relación entre fumar y el riesgo de accidente cerebrovascular. Tal como muestra el cuadro 2.3. los accidentes cerebrovasculares son una causa relativamente frecuente de muerte, pero son muy raros en mujeres jóvenes y por ello es necesaria una cohorte muy grande para estudiarlos.15 gemelos idénticos es un buen ejemplo del tipo de fuente de datos que puede usarse para responder muchas cuestiones epidemiológicas.16 Estudios de cohorte histórica En ocasiones es posible reducir los gastos utilizando lo que se llama "cohorte histórica", formada a partir de registros de exposición previa. Estas investigaciones se denominan estudios de cohorte históricos, o retrospectivos, ya que tanto los datos de exposición como los de efecto (enfermedad) fueron recogidos antes de que se iniciara el estudio en cuestión. Por ejemplo, los registros de exposición de soldados a la llu­ via radiactiva de bombas nucleares en los campos de maniobras se están utilizando actualmente para estudiar el posible efecto causal de la lluvia radiactiva en el desarrollo de cáncer durante la segunda mitad del siglo pasado.17 Este tipo de diseño es relativamente frecuente en los estudios de cáncer profesional. Estudio de casos y controles anidado El diseño de casos y controles anidado también permite reducir el costo de los estudios de cohorte. Tanto los casos como los controles se selec­ cionan a partir de una cohorte definida para toda la cual se dispone de información sobre cierta exposición o factor de riesgo (figura 3.7). Luego se recoge y analiza información adicional más detallada corres­ pondiente a nuevos casos y controles seleccionados para el estudio ani­ dado. Este diseño es especialmente útil cuando la medición de la expo­ sición es costosa. En el recuadro 3.5 se explica un ejemplo de estudio de casos y controles anidado. El cuadro 3.3 resume las aplicaciones de los diversos estudios observacionales y en el cuadro 3.4 se sintetizan sus ventajas, desven­ Figura 3.7. Identificación de casos y controles en un estudio de casos y controles anidado Enfermedad Población Casos Personas sanas No enfermedad —► Muestra Controles Tiempo (seguimiento durante miuchos años) Tipos de estudios tajas y la posibilidad de errores (que se discuten más adelante en este capítulo). 63 Recuadro 3.5. Estudio de casos y controles anidado para investigar el cáncer gástrico Para determinar si la infección con Heli cobacter pilori se asocia con cáncer gástrico los investiga­ dores usaron una cohorte de 128992 personas establecida a mediados de los años sesenta. En 1991 186 personas de la cohorte original habían desarrollado cáncer gástrico. Los investigadores hicieron entonces un estudio de casos y controles anidado, seleccionando de la cohorte los 186 in­ dividuos que habían desarrollado cáncer gástrico como controles y como controles otros 186 indi­ viduos sin cáncer. La infección por H. pi lori se determinó retrospectivamente a partir de mues­ tras de suero que habían sido almacenadas desde los años sesenta. De los enfermos con cáncer gás­ trico, 84% habían tenido infección previa con H. pilori; de los controles, solo 61%. Ello podría sugerir una asociación positiva entre infección por H. pilori y riesgo de cáncer gástrico.18 Epidemiología experimental Una intervención, ensayo o experimento implica un intento de modificación de una variable en uno o más grupos de personas. El experimento puede consistir en eliminar un factor dietético potencialmente inductor de alergia o someter a prueba un tratamiento nuevo en cierto grupo de pacientes. Los efectos de una intervención se miden comparando la evolución del grupo expe­ rimental con la de un grupo de control. Como las intervenciones están estrictamente definidas en el protocolo, las consideraciones éticas adquieren una importancia esencial en el diseño de estos es­ tudios. Por ejemplo, a ningún paciente se le puede negar un tratamiento adecuado como con­ secuencia de su participación en un experimento y el tratamiento que se estudia debe ser aceptable teniendo en cuenta los conocimientos existentes. El consentimiento informado de los participantes en el es­ tudio se requiere prácticamente en todas las circunstancias. Los estudios epidemiológicos experimentales o de intervención pueden ser de tres clases: ensayos controlados aleatorizados, ensayos de campo y ensayos en comunidades. Cuadro 3.3. Aplicaciones de los distintos tipos de estudios observacionales Investigación de enfermedades infrecuentes Investigación de causas infrecuentes Verificación de los posibles efectos múltiples de una causa Estudio de múltiples exposiciones y determinantes Medición de la relación temporal Medición directa de la incidencia Investigación de largos periodos de latência Estudio de cohorte Estudio ecológico Estudio trasversal Estudio de casos y controles ++++ ++ - +++++ - - +++++ + ++ ++ ++ ++ + +++ +++ - - ++++ ++++ +a +■» +++++ +++++ +++ - Las cruces indican la medida en que el estudio es adecuado para el propósito que consta, siendo los estudios marca­ dos +++++ los ¡dóneos para esa finalidad en concreto. El signo menos indica que ese tipo de estudio no es adecuado para ese propósito. a Si es prospectivo. b Si es de base poblacional. Capítulo 3 Cuadro 3.4. Ventajas e inconvenientes de los distintos diseños de estudios observacionaies Estudio ecológico Probabilidad de: sesgo de selección sesgo de recuerdo pérdidas de seguimiento fenómeno de confusión Periodo temporal necesario para realizarlo Costo NA NA NA alta corto bajo Estudio trasversal Estudio de casos y controles Estudio de cohorte media alta alta baja media baja baja alta NA media medio medio medio medio alta media largo alto NA: no aplicable. Ensayos controlados aleatorizados Un ensayo controlado aleatorizado es un experimento epidemiológico destinado a estudiar el efecto de una intervención o tratamiento concreto, generalmente un tratamiento para una enfermedad concreta (ensayo clínico). Las personas seleccionadas de la población investigada se asignan por un procedimiento aleatorio o bien a un grupo en el que se aplica la intervención (o grupo de tratamiento), o bien a un grupo de control, y se comparan los resultados finales en los dos grupos. Para asegurar que los grupos que se comparan son equivalentes, los pacientes se incluyen en el grupo de intervención o en el grupo de control mediante un procedimiento de asignación aleatorizada. Si la selección inicial y la aleatorización se hacen de manera apropiada, los grupos de control y de tratamiento serán comparables al comienzo de la investigación; cualquier diferencia entre los grupos será casual y no podrá haber sido consecuencia de sesgos conscientes o inconscientes de los investigadores. Ensayos sobre el terreno o ensayos de campo A diferencia de los ensayos clínicos, en los ensayos "sobre el terreno" o ensayos "de campo" participan personas sanas que se suponen expuestas al riesgo de contraer una enfermedad. La recogida de datos se hace "en el campo", "sobre el terreno", normalmente entre personas de la población general no ingresadas en instituciones (figura 3.8). Como son personas sanas y el objetivo del estudio es prevenir la aparición de enfermedades que pueden ocurrir con una frecuencia relativamente baja, estos ensayos suelen ser una tarea enorme que implica consideraciones logísticas y financieras importantes. Uno de los mayores ensayos de campo que se llevó a cabo fue el de la vacuna Salk para la prevención de la poliomielitis, en el que se incluyeron más de un millón de niños. Tipos de estudios Figura 3.8. Diseño de un ensayo de campo Enfermedad Intervención 1 preventiva 1 No enfermedad Aleatorización Exclusión Enfermedad No intervención, grupo control No enfermedad Los ensayos de campo pueden utilizarse para evaluar intervenciones destinadas a reducir la exposición sin que sea preciso medir necesariamente los efectos sobre la salud. Con este procedimiento se han estudiado por ejemplo distintos métodos de protección frente a la exposición a plaguicidas, y en ensayos de campo las determinaciones de niveles de plomo en la sangre de niños han mostrado la protección que se consigue cuando se elimina el plomo de las pinturas del entorno domiciliario. Estos estudios de intervención suelen llevarse a cabo a pequeña escala y tienen costos reducidos, ya que no implican un seguimiento prolongado ni la determinación de los posibles efectos sobre la salud. Ensayos comunitarios o en comunidades En esta forma de experimento, los grupos de tratamiento son, en lugar de personas, comunidades. Estos ensayos resultan especialmente adecuados para investigar enfermedades que tienen su origen en condiciones sociales, para las que las medidas de prevención tienen como objetivo las conductas grupales. La enfermedad cardiovascular es un buen ejemplo de entidad adecuada para ensayos comunitarios, aunque en este tipo de estudios a gran escala a veces surgen problemas metodológicos imprevistos (recuadro 3.6). Recuadro 3.6. Ensayo de intervención comunitaria en cinco ciudades (Stanford Five-City Project) Este ensayo de intervención comunitaria en cinco ciudades se inició en 1978. Es uno de varios estudios de intervención en comunidades diseñado para disminuir el riesgo de enfermedad cardiovascular a nivel general de la población. Los investigadores pensaban que el enfoque comunitario era el mejor procedimiento para influir sobre un elevado riesgo multifactorial de enfermedad cardiocirculatoria dependiente de la elevación moderada de múltiples factores de riesgo y de la interrelación de diversas conductas relacionadas con la salud. Algunos componentes de la intervención resultaron efectivos al ser evaluados individualmente (por ejemplo, la eficacia de los medios de comunicación y otros programas de ámbito comunitario), pero también se produjeron grandes cambios de los factores de riesgo en sentido favorable en los sitios control. Parte del problema estaba relacionado con limitaciones del estudio. La validez interna resultó comprometida por el hecho de que solo unas pocas unidades de intervención se estudiaron con suficiente detalle. Los investigadores también notaron la necesidad de mejorar las intervenciones educativas y expandir los componentes ambientales y de política sanitaria de la intervención de promoción de la salud.19 Figura 3.9. Esquema de un ensayo en comunidades asignadas aleatoriamente a un grupo de intervención o un grupo control21 32 comunidades en dos distritos elegibles asignación aleatoria de 32 comunidades X 12 comunidades asignadas al grupo de intervención Población total: 127 607 1 20 comunidades asignadas al grupo de control Población total: 225 284 12 comunidades sometidas a seguimiento; detectados 159 pacientes con baciloscopia positiva 20 comunidades sometidas a seguimiento; detectados 221 pacientes con baciloscopia positiva tratamiento exitosamente completado en 128 pacientes (81%), incompleto en 26 (16%), 5 pacientes (3%) fallecieron tratamiento exitosamente completado en 165 pacientes (75%), incompleto en 48 (22%), 7 pacientes (3%) fallecieron, en uno el tratamiento fracasó X Limitaciones de los estudios en comunidades Una limitación de este tipo de estudio es que solo puede incluirse un pequeño número de comunidades y la asignación aleatoria no sería práctica. Para atribuir cualquier diferencia que se encuentre al finalizar el estudio a la intervención y no a diferencias propias de las comunidades hay que recurrir a otros métodos.19 Además, es difícil aislar las comunidades en las que se hace la intervención de los cambios sociales generales que puedan producirse. Puede ser difícil resolver las limitaciones del diseño, por ejemplo frente a grandes cambios inesperados en los factores de riesgo de las comunidades que forman el grupo control. La figura 3.9 muestra un ensayo comunitario de un programa de lucha contra la tuberculosis en la comunidad que se llevó a cabo en Etiopía21 y en el que 32 comunidades, integrando a un total de 350000 personas, fueron asignadas por un método aleatorio a un grupo de intervención o a un grupo control. El estudio mostró que el programa de extensión a la comunidad de la lucha antituberculosa mejoró la detección de casos de tuberculosis (más casos identificados en los tres primeros meses) y el tratamiento se mantuvo a los 12 meses. Errores potenciales en los estudios epidemiológicos Un objetivo importante de la mayor parte de las investigaciones epidemiológicas es medir con exactitud el desarrollo de enfermedad o algún otro resultado o desenlace clínico. Sin embargo, en los estudios epidemiológicos hay muchas posibilidades de error. Como nunca puede eliminarse del todo ese riesgo de error, los epidemiólogos han de prestar gran atención a sus causas potenciales y valorar su importancia para minimizarlas en todo lo posible. Los errores pueden ser aleatorios o sistemáticos. Error aleatorio El error aleatorio es la diferencia debida simplemente al azar entre el valor de una observación en una muestra y el verdadero valor que corresponde a la población.** El error aleatorio reduce la precisión de las medidas de asociación. El error aleatorio tiene tres orígenes principales: • la variación biológica individual, • el error de muestreo y • el error de medición. El error aleatorio nunca puede eliminarse del todo, ya que generalmente solo es posible estudiar una muestra de la población. El error de muestreo suele deberse a que una muestra pequeña no sea representativa de todas las variables de la población. La mejor forma de reducirlo es aumentar el tamaño de la muestra que se estudia. Siempre hay variación individual y ninguna medición es perfectamente exacta. El error de medición puede reducirse aplicando protocolos estrictos y haciendo mediciones cuidadosas de la exposición y del resultado final, de forma que las mediciones en cada individuo sean todo lo precisas que sea posible. Los investigadores deben entender los métodos de medición usados en el estudio y los errores que pueden derivarse de ellos. Idealmente, los laboratorios deben ser capaces de documentar la exactitud y la precisión de sus mediciones por procedimientos sistemáticos de control de calidad. Cálculo del tamaño muestral La muestra debe ser lo suficientemente grande para que el estudio tenga la potencia estadística para detectar las diferencias que se consideran importantes. El tamaño muestral que sería deseable para un estudio determinado puede estimarse utilizando fórmulas estándar como las que se indican en el capítulo 4. Para emplear una de estas fórmulas, es necesario saber: • el nivel requerido de significación estadística del resultado que se espera; **E1 valor muestral suele denominarse "estadístico" o "estadístico muestral", mientras que el valor poblacional a menudo se denomina "parámetro". • • • • la probabilidad aceptable de que un efecto real no se detecte; la magnitud del efecto que se investiga; la frecuencia de la enfermedad en la población; los tamaños relativos de los grupos a comparar. En la práctica, el tamaño muestral suele determinarse a partir de consideraciones logísticas y financiamiento disponible y siempre hay que llegar a un compromiso entre el tamaño muestral y los costos del estudio. La OMS ha publicado una guía para determinar el tamaño muestral en las investigaciones sanitarias.22 La precisión de un estudio también mejora si se garantiza un tamaño relativo adecuado de los grupos. Este tema suele ser importante en los estudios de casos y controles, cuando hay que decidir el número de controles que se seleccionarán por cada caso. No hay una norma definitiva para determinar la razón ideal entre número de controles y número de casos, ya que esto depende del costo relativo de la búsqueda de casos y controles. Si hay escasez de casos y abundancia de controles, es conveniente aumentar la razón controles/casos. Por ejemplo, en el estudio de casos y controles sobre los efectos de la talidomida (recuadro 3.2) se compararon 46 niños afectados con 300 niños normales. Sin embargo, la regla general es que no tiene interés tener más de cuatro controles por cada caso. Al analizar los datos es importante comprobar que los grupos de casos y controles son suficientemente similares por ejemplo en cuanto a edad o clase social; si la mayor parte de los casos y solo algunos controles son de edad avanzada, el estudio no podrá dar cuenta del efecto de confusión del factor edad. Error sistemático En epidemiología se habla de error o sesgo sistemático cuando existe alguna tendencia que produce resultados que difieren sistemáticamente de los valores verdaderos. Cuando un estudio tiene un error sistemático pequeño se considera que es de exactitud elevada. La exactitud no depende del tamaño muestral. El origen del error sistemático en epidemiología puede ser muy diverso y se han identificado más de 30 tipos de sesgos específicos. Los principales son: • sesgo de selección; • sesgo de medición (o clasificación). Sesgo de selección El sesgo de selección se produce cuando existe una diferencia sistemática entre las características de los seleccionados para un estudio y las características de los no seleccionados. Un sesgo de selección evidente es el que se produce cuando los participantes se seleccionan a sí mismos para el estudio, bien debido a que no se encuentran bien, bien porque están especialmente preocupados por una exposición. Así, se sabe que las personas que responden a una invitación para participar en un estudio sobre los efectos de fumar tienen hábitos de consumo de tabaco distintos a los de las personas que no responden; estos últimos en general suelen fumar más. En los estudios de salud infantil en los que se necesita la cooperación de los padres también puede haber sesgo de selección. En un estudio de una cohorte de recién nacidos,23 la proporción cuya evolución pudo seguirse satisfactoriamente durante 12 meses estuvo en relación directa con el nivel de ingreso de los padres. Si las personas que entran o permanecen en un estudio tienen características distintas del resto, la estimación de la asociación entre exposición y resultado final resultará sesgada. Un sesgo de selección importante es el que se produce cuando la misma enfermedad o factor que se investiga hace que las personas que la presentan no sean detectables para el estudio. Por ejemplo, en una fábrica en la que los trabajadores están expuestos a formol, los que sufren mayor irritación ocular es probable que dejen ese trabajo. Los demás trabajadores estarán menos afectados y un estudio de prevalência sobre la asociación entre exposición al formol e irritación ocular puede dar resultados muy engañosos si los participantes se reclutan exclusivamente en la fábrica. En epidemiología ocupacional siempre existe, por definición, un sesgo de selección muy importante, el llamado efecto del trabajador sano (capítulo 9). Este sesgo se debe a que los trabajadores han de estar lo suficientemente sanos para poder realizar sus tareas. Los que están gravemente enfermos o incapacitados quedan habitualmente excluidos del trabajo. De la misma forma, un estudio basado en exámenes llevados a cabo en un centro de salud sin seguimiento de la evolución de los participantes que no vuelven al mismo puede producir resultados sesgados: los pacientes enfermos pueden hallarse encamados en su domicilio o en un hospital. Todos los diseños de estudios epidemiológicos han de tener en cuenta la posibilidad de sesgo de selección. Sesgo de medición Cuando las mediciones o clasificaciones individuales de la enfermedad o de la exposición son inexactas (es decir, no miden correctamente lo que se supone que deben medir) se produce sesgo de medición. El sesgo de medición puede tener muy diversas razones y la importancia de sus efectos es variable. Por ejemplo, las determinaciones bioquímicas o fisiológicas nunca son completamente exactas y a menudo diferentes laboratorios producen resultados distintos con una misma muestra. Si las muestras de los grupos expuestos y de control se analizan por laboratorios aleatoriamente asignados con procedimientos conjuntos de garantía de calidad insuficientes, los errores serán aleatorios y potencialmente menos graves para el análisis epidemiológico que si todas las muestras del grupo expuesto se analizan en un laboratorio y todas las del grupo control en otro. Una forma de sesgo de medición especialmente importante en los estudios retrospectivos de casos y controles es el llamado sesgo de recuerdo, que se produce cuando casos y controles recuerdan de forma distinta cierta información. Por ejemplo, puede ser que los casos recuerden mejor la exposición pasada, sobre todo si saben que la misma se asocia a la enfermedad en estudio (por ejemplo, la falta de ejercicio si lo que se investiga es la cardiopatía). El sesgo de recuerdo puede exagerar el grado de efecto asociado con la exposición (como sucede en los pacientes cardiacos, que es más probable que reconozcan haber llevado una vida sedentaria) o puede reducirlo (cuando la probabilidad de negar la exposición pasada es mayor en los casos que en los controles). Si el sesgo de medición aparece por igual en los grupos que se comparan (sesgo no diferencial), se produce casi siempre una infravaloración de la verdadera fuerza de la relación. Esta forma de sesgo puede ser la causa de discrepancias aparentes entre resultados de distintos estudios epidemiológicos. Si el investigador, el técnico de laboratorio o el participante en el estudio sabe cuál es su categoría de exposición (es decir, si es parte del grupo de expuestos o parte del grupo de no expuestos), ese conocimiento puede influir en la medición o la determinación del grado de exposición, causando sesgo del observador. Para evitar este sesgo a menudo las mediciones se hacen usando el método ciego o doble ciego. Un estudio se dice "ciego" si el investigador no sabe si está midiendo las características de una persona expuesta o no expuesta; "doble ciego" significa que ni el investigador ni el participante saben en qué categoría está clasificado este último. Fenómeno de confusión El fenómeno de confusión es otro concepto importante en la investigación epidemiológica. En un estudio de la asociación entre la exposición a una causa (o factor de riesgo) y el desarrollo de una enfermedad puede producirse fenómeno de confusión cuando existe otro factor asociado tanto con la enfermedad como con la exposición sometida a estudio. El fenómeno de confusión se plantea cuando ese factor extraño (en sí mismo determinante o factor de riesgo para el resultado final de salud o enfermedad) tiene una distribución distinta entre los subgrupos de exposición. Los efectos de las dos exposiciones (o factores de Tipos de estudios Figura 3.10. Fenómeno de confusión: consumo de café (exposición), cardiopatía (efecto) y tercera variable (consumo de cigarrillos) Exposición (consumo de café) ^ Enfermedad (cardiopatía) iT Dos exposiciones cada una asociada con la otra ^ Factor de v confusión (consumo de cigarrillos) Verdadera asociación con la enfermedad riesgo) no se diferencian entonces y se llega a la conclusión incorrecta de que el efecto se debe a una variable y no a la otra. n Para que una variable sea un factor de confusión han de darse las dos condiciones que explica la figura 3.10. Recuadro 3.7. Fenómeno de confusión: El fenómeno de confusión surge cuando la dificultad de control distribución no aleatoria de factores de riesgo en la población originaria también se da en la muesEl término confusión viene del latín confundere, que significa mezclar juntas dos cosas. El fenótra estudiada, lo que hace que las estimaciones meno de confusión puede tener gran influencia sean engañosas (véase el recuadro 3.7). En este en el resultado de un estudio, pudiendo incluso sentido, el fenómeno de confusión, que da lugar a cambiar la dirección aparente de una asociación. cálculos erróneos del efecto, puede parecer un Una vez controlado el fenómeno de confusión, sesgo, pero realmente no lo es porque no es conuna variable que había parecido protectora puede resultar realmente nociva. Lo más preocusecuencia de un error sistemático en el diseño del 25 pante del fenómeno de confusión es que puede estudio. crear la apariencia de una relación causa-efecto En los estudios epidemiológicos la edad y la que en realidad no existe. Para que una variable clase social son muchas veces factores de confusea un factor de confusión debe estar asociada con la exposición estudiada y ser por sí misma un sión. Una asociación entre hipertensión y cardiodeterminante de la enfermedad (es decir, debe patía isquémica puede no representar en realidad ser un factor de riesgo). Por tanto, en un estudio otra cosa que el cambio simultáneo de las dos vade exposición al radón y cáncer de pulmón, el tariables cuando aumenta la edad. Hay que tener baco no puede ser un factor de confusión si los en cuenta el efecto potencial de confusión de la hábitos de consumo de tabaco son idénticos en el grupo expuesto al radón y en el grupo control. edad y, cuando así se hace, se observa que, de hecho la hipertensión incrementa el riesgo de L cardiopatía isquémica. "Como el fenómeno de confusión depende de no tener en cuenta el efecto de una variable, en otros campos de las ciencias sociales a veces se habla de "variable omitida" o "tercera variable" para referirse a lo que los epidemiólogos llaman factor de confusión. También se usa el término "heterogeneidad" para indicar que la distribución de una variable difiere sistemáticamente entre los subgrupos de la muestra estudiada, causando fenómeno de confusión. En el ejemplo de la figura 3.10, el fenómeno de confusión podría explicar la relación demostrada entre consumo de café y riesgo de cardiopatía isquémica, ya que se sabe que el consumo de café se asocia al de tabaco: las personas que toman café tienen mayor probabilidad de fumar que las personas que no lo toman. También se sabe que el consumo de tabaco es causa de cardiopatía isquémica. Por tanto, es posible que la relación entre consumo de café y cardiopatía isquémica sea un mero reflejo de la conocida asociación causal del tabaco con la enfermedad. En este ejemplo, el tabaco confunde la aparente asociación entre consumo de café y cardiopatía isquémica, porque fumar se correlaciona con beber café y es un factor de riesgo de cardiopatía para quienes beben o no beben café. Control del fenómeno de confusión Hay varios métodos para evitar el fenómeno de confusión mediante el diseño del estudio o durante el análisis de los resultados. Los métodos habitualmente utilizados para controlar el fenómeno de confusión en el diseño de un estudio epidemiológico son: • asignación aleatoria (aleatorización); • restricción; • apareamiento. En la etapa del análisis el fenómeno de confusión puede controlarse mediante: • estratificación; • uso de un modelo estadístico o "modelado" estadístico. Asignación aleatoria (aleatorización) La asignación aleatoria o aleatorización, aplicable solo a los estudios experimentales, es el método ideal para garantizar que los posibles factores de confusión se distribuyen igualmente entre los grupos que van a compararse. Los tamaños muéstrales han de ser lo suficientemente grandes para que sea posible evitar una distribución aleatoria anómala de dichas variables. La aleatorización evita la asociación entre variables que pueden actuar como potenciales factores de confusión y la exposición que está siendo objeto del estudio. Restricción La restricción limita el estudio a personas que tienen características especiales. Por ejemplo, en un estudio sobre los efectos del café en la car- diopatía isquémica el estudio podría limitarse a no fumadores, con lo que se eliminaría el efecto potencial de confusión del tabaco. Apareamiento Cuando se controla el fenómeno de confusión mediante apareamiento,** los participantes en el estudio se seleccionan de manera que los potenciales factores de confusión se encuentren distribuidos de forma similar en los dos grupos que van a compararse. Por ejemplo, en un estudio de casos y controles sobre ejercicio y cardiopatía isquémica, cada paciente con cardiopatía se empareja con un control de igual edad y sexo; así se garantiza que no habrá fenómeno de confusión debido a las variables edad o sexo. El apareamiento se usa mucho en los estudios de casos y controles, pero puede dar lugar a problemas en la selección de los controles cuando los criterios de apareamiento son demasiado estrictos o demasiado numerosos, lo que se denomina hiperapareamiento o sobreapareamiento. El apareamiento puede resultar costoso y prolijo, pero es especialmente útil cuando hay riesgo de que los casos y los controles no se correspondan, como sucede cuando los casos son probablemente de edad más avanzada que los controles. Estratificación y modelado estadístico En estudios grandes suele ser preferible controlar los fenómenos de confusión en la fase analítica y no en la fase de diseño. De esta forma pueden controlarse los factores de confusión mediante estratificación, midiendo la fuerza de las asociaciones en categorías bien definidas y homogéneas (estratos) de la variable de confusión. Si la edad es uno de estos factores, la asociación puede medirse, por ejemplo, en intervalos de edad de 10 años. Si el sexo o el grupo étnico pueden ser factores de confusión, se medirá por separado la asociación en varones y mujeres o en distintos grupos étnicos. Hay métodos para calcular la intensidad general de la asociación mediante un promedio ponderado de las estimaciones de cada uno de los estratos. Aunque la estratificación es conceptualmente simple y relativamente fácil de llevar a cabo, a menudo está limitada por el tamaño del estudio y no permite controlar simultáneamente muchos factores de confusión, como a menudo se requiere. En esos casos se necesita un modelado estadístico de varias variables (o sea, un modelo estadístico multifactorial) para calcular la fuerza de la asociación y al mismo tiempo controlar las diversas variables que actúan como factores de confusión. Ese tipo de análisis puede llevarse a cabo mediante diversas técnicas estadísticas (capítulo 4). **En inglés matching, término que a veces se ve traducido como "pareamiento" o "emparejamiento". Validez La validez de una prueba expresa el grado en que esa prueba cuantifica realmente lo que pretende medir. Un estudio es válido si sus resultados corresponden a la verdad; para que lo sea no ha de haber error sistemático y el error aleatorio debe ser lo más pequeño posible. En la figura 3.11 se indica la relación entre el valor verdadero y los valores medidos para distintos grados de validez y fiabilidad. Cuando la fiabilidad es baja y la validez es alta, los valores medidos tienen una gran dispersión, pero su media se mantiene cerca del valor verdadero. Por otra parte, una fiabilidad (o repetibilidad) alta de las mediciones no asegura su validez, porque todos los valores pueden estar lejos del verdadero. Existen dos tipos de validez: interna y externa. Validez interna La validez interna es el grado en que los resultados de una observación son correctos para el grupo específico de personas objeto del estudio. Por ejemplo, las determinaciones de hemoglobinemia (concentración de hemoglobina en la sangre) deben permitir determinar con exactitud qué participantes en el estudio tienen anemia (tal como se haya definido a efectos de la investigación). El análisis de la sangre en un laboratorio distinto quizá produzca resultados diferentes debido al error sistemático, pero la medida de la asociación de la característica estudiada con la anemia, tal como fue medida en el laboratorio en cuestión, puede seguir siendo internamente válida. Para que un estudio tenga alguna utilidad debe ser internamente válido, aunque un estudio de perfecta validez interna puede ser irrelevante si sus resultados no son comparables con los de otros estudios. La Figura 3.11. Validez y fiabilidad Validez Alta Baja Valores medidos Alta \ IML t .T....ni.M..T. Valor verdadero Fiabilidad Valores medidos Baja Valores medidos I [ ™. T JiiA SHr..Y..W.| Valor verdadero Valores medidos ,U Lili, , i I LW, t Valor verdadero t Valor verdadero validez interna resulta cuestionada por todo tipo de errores sistemáticos; será en cambio más sólida cuando se disponga de un buen diseño del estudio y se preste atención a los detalles. Validez externa La validez externa es el grado en que los resultados de un estudio pueden aplicarse a personas que no han formado parte de él (o, por ejemplo, a laboratorios que no han participado). La validez interna es más fácil de conseguir y es necesaria para que el estudio pueda tener validez externa, pero no garantiza que exista esta última. La validez externa requiere un control externo de la calidad de las mediciones y un juicio racional sobre el grado en que los resultados del estudio pueden extrapolarse. No es estrictamente necesario que la muestra estudiada sea representativa de una población de referencia. Por ejemplo, probar que el efecto de la reducción del colesterol sanguíneo en varones es también aplicable a mujeres requiere simplemente un juicio racional de la validez externa del estudio en varones. Un diseño para estudiar una hipótesis claramente expresada en una población bien definida contribuye a que el estudio correspondiente tenga validez externa. Que en estudios en otras poblaciones se hallen resultados similares refuerza la validez externa de un estudio. Aspectos éticos Los problemas éticos son aquellos que se refieren a si determinadas acciones o políticas son moralmente aceptables o no. Dicho de otra forma, si son justas o injustas. Los dilemas éticos son frecuentes en la práctica de la epidemiología y los epidemiólogos han de guiarse en sus acciones por principios éticos de la misma manera que los demás seres humanos. Los criterios éticos de conducta para la investigación en seres humanos se discuten en el capítulo 11. La investigación y el seguimiento de las actividades sanitarias son esenciales para asegurar que las intervenciones de salud pública no tienen consecuencias inesperadas o nocivas, como las que han tenido en Bangla Desh los pozos para abastecimiento de agua potable (recuadro 3.8). Todos los estudios epidemiológicos deben ser revisados y aprobados por un comité de supervisión ética (véase el capítulo 11). Los principios éticos que se aplican a la práctica y a las investigaciones epidemiológicas incluyen • • • • el consentimiento informado, la confidencialidad, el respeto a los derechos humanos y la integridad científica. Recuadro 3.8. Consecuencias inesperadas: presencia de arsénico en pozos de agua en Bangladesh En las últimas décadas, la instalación de pozos tubulares para mejorar el abastecimiento de agua potable y las normas higiene en las zonas rurales de Bangladesh permitió avances importante en la lucha contra el cólera y otras enfermedades entéricas de transmisión hídrica. No obstante, a pesar de que el 95% de la población depende del agua subterránea extraída de estos pozos, en los primeros tiempos no se efectuaron recuentos microbianos ni análisis de metales pesados o de compuestos químicos tóxicos. Sólo en 1985, cuando un médico local de Bengala occidental, India, empezó a observar pacientes con signos clínicos de intoxicación con arsénico (hiperpigmentación de la piel y aumento de la incidencia de diversos cánceres), los pozos comenzaron a controlarse. Actualmente, alrededor de 30 millones de personas, un cuarto de la población de Bangladesh, consume agua con concentraciones significativamente altas de arsénico. Todas las posibles intervenciones para reducir el contenido de arsénico en el agua (tratamiento del agua en la bomba, en las casas o en la comunidad, clausura de los pozos más contaminados y perforación de pozos más profundos, por debajo de las capas freáticas de alto contenido de arsénico) son muy costosos o requieren un mantenimiento y una supervisión continuos.25 Consentimiento informado Los participantes en los estudios deben dar consentimiento libre e informado y han de conservar su derecho a abandonar la investigación en cualquier momento. Sin embargo, puede resultar poco práctico obtener consentimiento informado para acceder a las historias clínicas que se archivan en los servicios de salud. En esos casos, como en general, los epidemiólogos deben respetar en todo momento la intimidad y la confidencialidad de los datos personales. Los investigadores tienen la obligación de comunicar a las comunidades lo que están haciendo y sus motivos, así como transmitir los resultados y su interpretación a las comunidades implicadas. Antes de comenzar una investigación epidemiológica la propuesta de investigación debe ser examinada por un comité institucional de ética adecuadamente constituido. Confidencialidad Los epidemiólogos tienen la obligación de preservar la confidencialidad de la información que obtienen en sus estudios. Esto también afecta al derecho de cada persona a que su información confidencial se mantenga fuera del alcance de otros. Como la información en registros médicos, registros de casos y otros archivos y bases de datos es generalmente confidencial, los epidemiólogos han de obtener permisos para poder acceder a estos datos. Respeto a los derechos individuales En estudios epidemiológicos a menudo surge tensión entre los intereses del grupo y los intereses del individuo. Un ejemplo de este conflicto lo dan las políticas para minimizar los efectos de la epidemia de VIH/sida. Cuba tuvo éxito en su campaña de limitación de la difusión de la epidemia mediante tamizaje de los individuos a riesgo y segregación de las personas infectadas, separándolas de la población general.27 Otros arguyen que los derechos humanos individuales son clave para prevenir la infección, porque la difusión de la enfermedad se facilita por su negación; por ejemplo, en muchos países afectados por la epidemia las mujeres no pueden rechazar las demandas de actividad sexual no protegida. Además, muchas de las conductas que ponen a los individuos a riesgo de contraer el VIH/sida tienen lugar en privado, fuera del alcance del Estado. Es poco probable que las iniciativas de salud pública para modificar la conducta de las personas vulnerables tengan éxito sin que estas personas confíen en que sus intereses serán protegidos. Integridad científica Todos los científicos pueden comportarse de manera inmoral, contraria a la ética, en parte por la presión para tener éxito. Los epidemiólogos no son inmunes a las conductas inmorales: en investigaciones epidemiológicas hay ejemplos de resultados en los que al parecer influyeron los conflictos de interés y también se ha demostrado la publicación de datos inventados.28,29 La minimización de las conductas científicas inmorales requiere la vigilancia por parte de los comités de revisión ética y la atención estrecha durante el proceso de revisión por científicos previo a la publicación en revistas científicas.30 El entrenamiento y la orientación de los epidemiólogos en formación ha de incluir discusiones serias y repetidas de estos asuntos. Preguntas de estudio 3.1 ¿Cuáles son las aplicaciones y los inconvenientes de los principales diseños epidemiológicos? 3.2 Haga un esquema del diseño de un estudio de casos y controles y de un estudio de cohorte para estudiar la asociación entre una dieta rica en grasa y el cáncer colorrectal. 3.3 ¿Qué es el error aleatorio y cómo puede reducirse? 3.4 ¿Cuáles son los principales tipos de error sistemático en los estudios epidemiológicos y cómo pueden reducirse sus efectos? 3.5 Describa en qué estudios se usa el riesgo relativo y en cuáles se usa la razón de posibilidades (odds ratio). ¿Por qué estas medidas deben usarse en unos estudios y no en otros? 3.6 En caso de una enfermedad rara, la razón de posibilidades y el riesgo relativo tienen valores muy similares. Explique por qué. 37 Un estudio transversal del síndrome de Down demuestra una asociación con el orden de nacimiento. ¿Cuál podría ser aquí el factor de confusión y cómo podríamos evitarlo? Referencias i. 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Dale Williams Mensajes clave • Entender los fundamentos de la epidemiología requiere conocimientos de bioestadística. • Los cuadros y gráficas de buena calidad son útiles para presentar los datos. • Los intervalos de confianza son instrumentos de estimación valiosos. Pueden utilizarse para hacer pruebas de hipótesis. • Los cálculos pueden parecer complejos, pero los conceptos en los que se basan las pruebas estadísticas suelen ser bastante simples. Para describir y analizar datos es necesario aplicar los conceptos y los métodos de la bioestadística.1"5 En la investigación epidemiológica a menudo se usan muestras a partir de las cuales se podrán inferir características de las poblaciones estudiadas. Este capítulo describe algunos conceptos e instrumentos básicos, así como los procedimientos para resumir datos. Actualmente existen muchos cursos y textos de acceso libre en Internet. En el capítulo 11 se dan algunas sugerencias. Antes de describir los conceptos e instrumentos básicos, es conveniente familiarizarse con los diferentes métodos de interpretación y comunicación de datos. El objetivo de este capítulo es presentar los procedimientos más corrientes de descripción de datos. Se utilizan ejemplos de otros capítulos para ilustrar los principios generales. Métodos para resumir y presentar los datos Los datos pueden ser variables numéricas o categóricas. • Las variables numéricas pueden ser recuentos, como el número de niños de una edad determinada, o mediciones, como la altura y el peso. • Las variables categóricas son el resultado de una clasificación. Por ejemplo, los individuos pueden clasificarse en categorías 82 Capítulo 4 según su grupo sanguíneo: A, B, O y AB. Los datos ordinales -que expresan rangos- son un tipo de datos categóricos. Para describir datos pueden utilizarse cuadros y gráficas. Estadísticas descriptivas son las medias, la mediana, los rangos, la desviación estándar, el error estándar y la varianza. Más adelante se explicarán estas estadísticas, junto con las sugerencias y precauciones para su uso adecuado. Cuadros y gráficas Los cuadros (o "tablas") y las gráficas (o gráficos, diagramas, mapas, etc.) son importantes para describir y presentar los datos, pero a menudo tienen defectos que perjudican que se logre su objetivo: que los datos se comprendan rápida y fácilmente. Cada cuadro o gráfica debe contener suficiente inforRecuadro 4.1. Ventajas de los gráficos sobre mación para que los datos puedan ser interprelos cuadros o tablas numéricos tados sin necesidad de remitirse al texto. Las ventajas de los gráficos son: El título o encabezamiento es esencial para que un cuadro o una gráfica sea útil. Debe descri• la simplicidad y claridad • la presentación de imágenes que pueden bir claramente los valores numéricos indicados quedarse en la memoria en las filas y columnas de un cuadro o represen• la posibilidad de representación de relaciotados en una gráfica. En un cuadro, el título debe nes complejas. indicar claramente qué representan los valores Los gráficos hacen resaltar los valores numéricos numéricos, las filas y columnas deben estar claray tienen aceptación del público, como muestra su mente definidas y debe constar la fuente de los uso creciente en revistas y periódicos, en los que datos. Un problema frecuente es que el título raramente se ven cuadros numéricos. enuncia la finalidad del cuadro o la gráfica en vez Las ventajas de las tablas son: de describir su contenido. • la posibilidad de presentación de datos más Los epidemiólogos deben decidir a menudo complejos con precisión y flexibilidad cómo presentar los datos y optar por un cuadro o • la facilidad de elaboración sin medios técnicos especiales una gráfica. Si bien estos dos medios tienen ca• el uso de menos espacio para presentar una racterísticas comunes, en algunos casos, uno información dada. puede ser más adecuado que el otro (véase el recuadro 4.1). Hay muchos tipos de gráficas. A continuación se describen algunos de los más corrientes, junto con algunas recomendaciones para su uso. Diagramas de sectores circulares y diagramas de componentes en barras Los diagramas de sectores circulares o diagramas circulares (figura 7.1) y los diagramas de componentes en bandas (figura 6.2) sirven para mostrar la división de un todo en partes. Los diagramas de sectores circulares representan el todo mediante un círculo dividido en sectores Bioestadística básica: conceptos y métodos correspondientes a los diferentes componentes; en los diagramas de bandas cada segmento se divide en sectores o "bandas". En los diagramas circulares puede ser conveniente disponer los sectores en orden según su tamaño, comenzando en la posición correspondiente a las 12 y en el sentido de las agujas del reloj. En general, para comparar cómo se dividen en sus componentes dos o más entidades completas, los diagramas de componentes en bandas son preferibles a una serie de diagramas de sectores circulares. Mapas de casos y mapas de tasas Los mapas de casos y los mapas de tasas muestran la distribución geográfica de los casos o tasas. John Snow utilizó un mapa de casos para mostrar cómo se distribuían los casos de cólera en Londres con respecto a la famosa bomba de suministro de agua (figura 4.1). En los mapas de tasas las áreas geográficas se sombrean según los valores de la variable representada; estos mapas se utilizan a menudo para mostrar tasas de prevalência, incidencia o mortalidad. Las áreas con tasas mayores se suelen sombrear más intensamente o con colores más brillantes (figura 4.2). Pueden utilizarse mapas, diagramas y atlas para presentar datos de manera estática -como .el atlas de salud mental, el atlas de tabaquismo Figura 4.1. Muertes por cólera en el centro de Londres, septiembre de 18546'7 Yardas 50 0 50 100 150 «Bomba de suministro de agua • Muertes por cólera 200 Figure 4.2. Mortalidad de menores de 5 años por 1000 nacidos vivos en los países africanos, 20008 y el atlas de cáncer de la OMS- o interactiva (véase el recuadro 4.2), pero esto no se discutirá en este capítulo. Un ejemplo excelente sobre cómo usar mapas interactivos es la presentación basada en los datos del Informe sobre Desarrollo Humano del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo, disponible gratuitamente en http://hdr. undp.org/statistics/data/animation.cfm. Diagramas de barras Los diagramas de barras son los gráficos más adecuados para presentar valores absolutos o porcentajes que comparan dos o más categorías de datos, por ejemplo la proporción de fumadores en varones y mujeres. La comparación se basa en la longitud de las barras, por lo tanto, se recomienda evitar cualquier alteración o distorsión de esta magnitud, por ejemplo, los cortes de escala (véase el recuadro 4.3). Si las barras son horizontales (figura 2.3), en lugar de verticales (figura 3.4), se dispondrá probablemente de espacio suficiente para incluir rótulos claros para las diferentes categorías. En algunos casos, también puede ser útil ordenar las barras según su longitud. Bioestadística básica: conceptos y métodos Recuadro 4.2. La salud en el mundo: mapas y gráficas Páginas de Internet como http://www.gapminder.org/ o http://hdr.undp.org/ hdreooó/statistics/ muestran gráficas y mapas interactivos sobre la evolución de la salud en el mundo. Estos gráficos, que muestran diversas estadísticas, se han desarrollado para facilitar el uso de estos datos y promover los esfuerzos de sensibilización y la elaboración de hipótesis. Los gráficos muestran las tendencias temporales de manera dinámica, como en un videojuego. Los gráficos y mapas sobre la salud en el mundo pueden ayudar a responder: • cómo se relacionan históricamente la riqueza y la salud • cómo ha evolucionado la salud en el mundo en los últimos 50-100 años • cómo han evolucionado las diferencias sanitarias entre los países Gráficas de línea Las gráficas de línea (figura 6.1) son las más adecuadas para mostrar la variación de una variable continua, que habitualmente se representa en el eje vertical. Por ejemplo, puede representarse la concentración sérica de colesterol en el eje vertical en función del tiempo, representado en el eje horizontal. Cuando se lee una gráfica de línea es importante verificar la escala del eje vertical. Si se utiliza una escala logarítmica, debe tenerse en cuenta que lo que se representa son proporciones de variación en vez de valores absolutos. En las gráficas de línea los orígenes numéricos de ambos ejes se eligen según convenga (no tienen por qué ser cero) y también pueden utilizarse cortes de la escala del eje vertical, siempre y cuando se indiquen claramente. Distribuciones de frecuencia e histogramas En una distribución de frecuencias un conjunto de datos se organiza en intervalos contiguos mutuamente exclusivos, de modo que se vea claramente el número o la proporción de observaciones que caen en cada intervalo. A menudo la distribución de frecuencias se presenta gráficamente en un histograma, que es un diagrama de barras en el que todas las barras están ordenadas sin espacios intermedios, o mediante un polígono de frecuencias (figura 6.7). La Recuadro 4.3. Advertencia de precaución altura de las barras representa el número o el porAunque los cortes de escala no son convenientes, centaje de observaciones dentro de cada intervalo. es frecuente emplearlos de varias maneras. A El patrón general de esta gráfica puede proporcioveces se utilizan para exagerar deliberadamente nar una información valiosa. También se utilizan una relación, lo que puede ser evidente solo después de un análisis cuidadoso del eje vertical. mucho los polígonos de frecuencia, que se obtieCuando se lee un gráfico, hay que observar detenen trazando una línea que une los puntos medios nidamente el eje vertical para verificar que se ha de los extremos de las barras del histograma. La comprendido la escala utilizada y que no hay corcurva en forma de campana de la distribución nortes de escala implícitos. mal es un ejemplo típico (figura 4.3). Figura 4.3. Curva de distribución normal -1,96 DE -IDE media +1 DE +1,96 DE Distribución normal La distribución normal tiene características extraordinariamente útiles. Si las observaciones siguen una distribución normal se pueden utilizar muchas pruebas estadísticas. Es útil saber que aproximadamente dos terceras partes de las observaciones que siguen una distribución normal difieren en menos de una desviación estándar de la media; y cerca del 9596 están a menos de dos desviaciones estándar de la media. Estadísticas descriptivas* Promedios o medidas de tendencia central o centralización: media, mediana y moda Los promedios (o medidas de centralización, o de tendencia central) son un grupo de estadísticas descriptivas que captan la tendencia central de una distribución, caracterizando "el centro" de una muestra de observaciones. Media Es la medida estadística más importante y a menudo la más adecuada. La media muestral de una variable x (por ejemplo, el peso cor*En castellano se utilizan los términos estadística y estadístico para indicar valores numéricos computados a partir de los datos de una muestra. Aquí se usará estadística para valores descriptivos habituales como la media o la mediana, mientras que estadístico se usará para valores más específicos como la í o la F utilizados en pruebas de hipótesis. Bioestadística básica: conceptos y métodos poral), en una muestra de n valores se calcula mediante la siguiente fórmula^ " x. media = x = ^i— Mediana La mediana se define como es el centro de la distribución una vez ordenadas todas las observaciones según su valor. La mediana resulta útil sobre todo cuando unos pocos valores son mucho mayores* que los demás. Por esta razón, en las estadísticas de ingreso personal suele notificarse la mediana de ingreso en vez del ingreso medio, ya que la mediana no resulta excesivamente afectada por los ingresos muy altos de unos pocos miembros de la muestra. Nótese sin embargo que el ingreso nacional a menudo se notifica a veces como ingreso per cápita, valor que puede ser muy diferente de la mediana de ingreso, que corresponde al centro de la distribución de los ingresos individuales, la mayor parte de los cuales representan probablemente el ingreso que sustenta a una familia entera, mientras que el ingreso per cápita es la media de los ingresos de todos los habitantes del país. Moda Otra estadística importante es la moda, que es el valor más frecuente en una muestra de observaciones. Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar y error estándar Las medidas de variabilidad o dispersión constituyen otro grupo de estadísticas descriptivas. Las tres más útiles son: • la varianza, • la desviación estándar, • el error estándar. Todas ellas indican en qué medida cada observación difiere de las demás en una muestra de observaciones. Estas medidas de variabilidad pueden calcularse considerando: • las diferencia entre todos los posibles pares de observaciones, o 'Es decir, se suman (la letra griega mayúscula sigma £ indica «sumatorio») todos los valores de la variable x desde el primer valor (Xj) hasta el último (A:n), y se divide el total por el número de datos (n). El símbolo x se lee «x barra» o «x media» y corresponde a la media aritmética, que es la más utilizada. Hay también otras medias (la media geométrica, la armónica, la media ponderada, etc.) que se calculan con otras fórmulas. *0 menores. 87 • la diferencia elevada al cuadrado entre cada observación y la media de la muestra, o sea (xi - x)2. Estos cálculos son interesantes pero engorrosos. Para calcular la varianza muestral a menudo se utiliza un equivalente algebraico, cuya fórmula, una vez eliminados los subíndices para simplificar, es la siguiente: s2=- n-i ??— El numerador de la ecuación anterior i(*-*r=x*,-(i*)7» se denomina a menudo suma de las desviaciones cuadráticas, o simplemente, suma de cuadrados, SC(x). Nótese que la varianza es casi lo mismo que la media de los cuadrados de las desviaciones. La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza: s = \/s2. El error estándar de la media viene dado por la fórmula siguiente: EE = Sj = s / Vn El error estándar de la media indica en qué medida podrían ser diferentes entre sí todas las medias posibles de muestras de tamaño n si cada una fuera seleccionada aleatoriamente a partir de la misma población, como la muestra inicial. Inferencia estadística: conceptos básicos El uso de una muestra para inferir acerca de una población es tal vez el aspecto más importante de la investigación epidemiológica. El fundamento conceptual de la inferencia estadística reside en el estudio de una muestra aleatoria simple de una población, de un tamaño específico, para realizar estimaciones sobre la totalidad de la población. Normalmente, estas estimaciones se basan en medias, varianzas u otras estadísticas descriptivas. Las estadísticas descriptivas de una población se denominan parámetros y se representan por letras griegas como: • (i = media, • a = desviación estándar y • P = coeficiente de regresión. Bioestadística básica: conceptos y métodos Los estimadores de estos parámetros obtenidos a partir de una muestra suelen representarse mediante las letras latinas x, s y b, respectivamente.* Uso de muestras para el estudio de poblaciones Muestras aleatorias El proceso de selección de una muestra de una población es esencial para la inferencia estadística. La primera etapa es la selección de una muestra aleatoria en la que cada miembro de la población tenga la misma probabilidad de estar representado (véase el capítulo 3). Hay diversas estrategias de muestreo y textos que explican como llevar a cabo este proceso. Ejemplo: cálculo de una media muestral Se seleccionan al azar 10 personas de una población y se determina su peso. Los pesos individuales en kilogramos (82,3, 67,3, 68,6, 57,7, 67,3, 60,5, 61,8, 54,5, 73,2 y 85,9) se promedian para obtener la media muestral: n que es un estimador del peso medio de la población (|i). Por supuesto, si se selecciona otra muestra aleatoria de la misma población, los pesos determinados pueden dar una media muestral diferente, por ejemplo x = 68,2 kg, como estimador de la media de la misma población (|i). Ninguna de estas dos meRecuadro 4.4. Error estándar de la media dias muéstrales es mejor que la otra. Esto plantea la cuestión del valor de una media muestral indiLo mejor sería que las medias muéstrales fueran vidual como estimador de la media poblacional muy similares entre sí, de modo que cualquiera de ellas estuviera probablemente cerca de la cuando es fácil tomar otra muestra y obtener un media poblacional. La desviación estándar de la valor diferente de 3c. distribución de medias muéstrales se denomina Si el proceso se repitiera muchas veces, se error estándar de la media. Es una medida de podría obtener una larga lista de medias muéscuan similares son las medias muéstrales entre trales (recuadro 4.4). El análisis de esa lista persí. Obsérvese que la larga lista de medias muéstrales no es realmente necesaria para estimar el mite evaluar en qué medida una media muestral error estándar, que puede calcularse a partir de es una buena estimación de la media poblacional. la desviación estándar de una sola muestra, Si la media de todas las medias de las muestras, como indica la fórmula. es decir la media de las medias muéstrales, es *A veces se usa el símbolo A superpuesto al símbolo de un parámetro para indicar el valor estimado de ese parámetro a partir de una muestra. Por ejemplo, si p es el parámetro que relaciona la altura en centímetros h con el peso en kilogramos p en toda la población adulta de un país, según la ecuación p = a + p/i, mediante el símbolo p, que puede leerse «beta estimada» o «beta gorra», se indica el valor de P estimado a partir de una regresión con valores de una muestra. igual a la media de la población, puede considerarse que la media muestral es un estimador no sesgado de la media de la población. Intervalos de confianza Los intervalos de confianza son uno de los instrumentos estadísticos más útiles en epidemiología. En general, un intervalo de confianza usa los conceptos recién explicados para definir límites razonables para la media poblacional a partir de la información de una muestra. Los intervalos de confianza son fáciles de calcular y relativamente fáciles de entender. Cálculo de un intervalo de confianza Para construir un intervalo de confianza, se calcula un límite inferior y un límite superior. En el ejemplo de la muestra de pesos, con n = 10, x = 67,9 kg y una desviación estándar de 10,2 kg, los límites inferior y superior son: Límite inferior = x -(2,26)5 /vn = 67,9-2,26(10,2)/3,16 = 60,61 Límite inferior = x -(2,26)5 /vn = 67,9-2,26(10,2)/3,16 = 75,19 Puede ser útil expresar el intervalo de confianza resultante (IC95%) de la siguiente manera: C(6o,6i < n < 75,19) = 0,95, lo que puede leerse así: la confianza C que tenemos en que la media poblacional |i sea mayor que 60,61 y menor que 75,19 es 0,95, o 95%. Es decir, que se trata de un intervalo de confianza del 95% para la media poblacional. La amplitud de este intervalo es 76,55 - 59,25 = 17,30 kg, bastante mayor de lo que sería deseable. Nótese que cuanto más pequeño sea el intervalo, mejor, y cuanto mayor sea la muestra, más fácil es obtener un intervalo pequeño. Nótese también que la media muestral x se encuentra dentro de este intervalo, en este caso la media muestral se encuentra exactamente en el medio del intervalo de confianza. Por el contrario no podemos asegurar, aunque sea muy probable, que la media población está incluida en este intervalo. Grados de libertad Nótese que el valor 2,26 utilizado en los cálculos anteriores deriva de la distribución í para n - 1 = 9 grados de libertad. No obstante, si el tamaño muestral (n) es 30 o más, el valor de la tabla se va a acercar a 2,00. Para muestras muy grandes, el valor es 1,96. Las tablas de la distribución t pueden consultarse en Internet y en la mayoría de los libros de estadística. Bioestadística básica: conceptos y métodos Este ejemplo es un intervalo de confianza para n, la media poblacional. Intervalos de confianza construidos de forma similar se utilizan a menudo para otros parámetros, por ejemplo los derivados del análisis de regresión y la razón de posibilidades (odds raíío en inglés). La interpretación es similar a la descrita para la media aritmética. Interpretar un intervalo de confianza puede ser a veces un poco confuso (véase el recuadro 4.5). Interpretación de las observaciones que quedan fuera del intervalo de confianza 91 Recuadro 4.5. Interpretación de los intervalos de confianza Imaginemos que se dispone de gran número de muestras aleatorias de una población y que a partir de cada una de ellas se calcula un intervalo de confianza. El resultado sería una larga lista de intervalos de confianza. Si a = 0,05, lo esperable es que el verdadero valor de la media poblacional esté contenido dentro de 95% de los intervalos y quede fuera del 5% restante. Lamentablemente, no se puede saber si el intervalo de confianza obtenido para una muestra específica forma parte del 95% que contiene el verdadero valor de la media de la población o del 5% restante. Cuando se interpretan intervalos de confianza, es necesario saber cómo interpretar las observaciones que quedan fuera del intervalo. En el ejemplo anterior, los pesos varían entre 54,5 y 85,9 kg y el IC95% entre 60,61 y 75.19- ¿Es razonable aceptar un valor de 80,0 kg para la media poblacional? En realidad, lo que se espera es que la media de la población esté contenida en 95% de los intervalos de confianza. Parece poco probable que la media de la población sea de 80,0 kg, aunque esto podría ocurrir si el intervalo perteneciera al 5% restante. Si bien existe cierto riesgo al afirmar que (i * 80,0 kg, este riesgo es pequeño y además se ha limitado deliberadamente al utilizar un nivel de significación a = 0,05 para crear el intervalo de confianza del 95%. Es importante comprender que el riesgo al afirmar que n * 80,0 kg (cuando en realidad es 80,0 kg) está predeterminado por el investigador cuando calcula el intervalo de confianza. Además de a = 0,05, pueden utilizarse otros valores para a, por ejemplo, otro valor que se usa a menudo es 0,01, aunque a = 0,05 es el valor que más se usa y que stiene más aceptación. La figura 5.2. muestra un ejemplo de intervalos de confianza. Los intervalos de confianza pueden utilizarse para pruebas de hipótesis. Por ejemplo, en el caso anterior, la hipótesis \i = 80,0 kg se rechaza considerando los límites inferior y superior del intervalo de confianza. Este es el uso habitual de los intervalos de confianza para contrastar hipótesis. En el recuadro 4.6 se describe un enfoque más formal. Pruebas de hipótesis, valor P, potencia estadística Las pruebas de hipótesis son relativamente simples. Es necesario enunciar cuidadosamente la hipótesis estadística que se desea someter a prueba, el valor P asociado a la prueba y la potencia estadística de la prueba para «detectar» una diferencia de una magnitud determinada. Capítulo 4 Recuadro 4.6. Ejemplo de prueba de hipótesis Utilizando el ejemplo mencionado, con x siguiente manera: 67.9 kg y s = 10,2 kg, el proceso formal puede describirse de la • Hipótesis: Deseamos saber si es razonable aceptar que la media de la población es 80 kg (|i = 80 kg). Para someter esta pregunta a una prueba estadística, se seleccionan dos opciones que se van a contrastar: • la hipótesis nula, H0: (i = 80 kg, y • la hipótesis alternativa, //,: \i * 80 kg. La prueba estadística se aplica para seleccionar una de estas dos hipótesis. Si se selecciona H, lo que suele decirse es que se ha rechazado la hipótesis nula H0. Nótese que la hipótesis alternativa es ü , : (i * 80 kg en lugar de n > 80 kg o n< 80 kg. En consecuencia, se debe aplicar una prueba bilateral en lugar de una prueba unilateral, como sería el caso si se utilizara alguna de las otras dos alternativas. Por lo general, en las aplicaciones epidemiológicas básicas se utilizan pruebas bilaterales, ya que las condiciones necesarias para que pueda usarse aceptablemente una prueba unilateral son poco frecuentes en este contexto. • Supuestos: en este caso, se supone que se ha seleccionado una muestra aleatoria de una distribución normal. Si el tamaño de la muestra (n) es mayor de 30, no es esencial que la distribución sea normal. • Nivel de significación: se utiliza a = 0,05, a menos que exista una razón de peso para lo contrario. El segundo nivel de significación más a menudo utilizado es a = 0,01. • Estadístico de la prueba: la prueba estadística equivalente al uso del intervalo de confianza descrito anteriormente para probar esta hipótesis es la prueba í para una única muestra. El estadístico f se calcula según la fórmula siguiente: i/yfc En esta fórmula se utiliza la misma información que se usó para construir el intervalo de confianza, pero organizada de otro modo. • Región crítica: la hipótesis nula H0: p = 8okg se rechaza si el valor del estadístico í no se encuentra dentro del intervalo delimitado por ± f0 975 (9) = ± 2,26. Esto implica delimitar una región de aceptación entre los umbrales -2,26 y + 2,26, quedando la región de rechazo a la izquierda de -2,26 y a la derecha de +2,26. Resultado: 67,9-80 10,2 /Vio = -3,75 Conclusión: como el valor f = -3.75 calculado está fuera del intervalo delimitado por ± t0 (9) = ± 2,26, la conclusión es rechazar la hipótesis nula H0: n = 80 kg a favor de la hipótesis alternativa //,: n * 80 kg. Se puede interpretar que la media muestral x = 67,9 kg está tan alejada de n = 80 kg que es difícil creer que el valor de la media poblacional pueda ser 80. En otras palabras, el resultado observado x = 67,9 kg, aunque ciertamente posible, sería demasiado improbable o raro si correspondiera a una media muestral procedente de una población en la que la media es (i = 80 kg. Valor P En el ejemplo anterior, la hipótesis nula se rechaza por ser el resultado observado demasiado improbable suponiendo que la hipótesis nula sea cierta. En este caso, el umbral para considerar un resultado como im- Bíoestadístíca básica: conceptos y métodos probable o "raro" queda predeterminado al fijar el valor del nivel de significación en 0,05. Una medida más precisa de la rareza del resultado observado, siempre suponiendo que la hipótesis nula es cierta, se obtiene calculando el área bajo la curva a la izquierda de -3,75 más el área bajo la curva a la derecha de +3,75 en una distribución í con 9 grados de libertad. El área a la izquierda de -3,75 es 0,002, el área a la derecha de +3,75 también 0,002, por consiguiente el área total es 0,004. Esta área se denomina valor P y representa la probabilidad de que el valor de la media de una muestra aleatoria de esta población esté tan alejado o más lejos de \i = 80 kg como el valor de la media de la primera muestra (67,9 kg). O sea, que el resultado observado es tan raro que es difícil creer que /i pueda ser igual a 80 kg. El valor P y el nivel de significación están relacionados entre sí, dado que si a = 0,05, la hipótesis nula debe rechazarse cuando P < 0,05. Potencia estadística En la descripción de la prueba t para comparar dos muestras, que se presenta más adelante, se hace referencia a la hipótesis nula H frente a o : Mi - H2 = 0> Hx: Hi - H2 * 0 que contrasta la diferencia entre las medias de dos poblaciones. Si se trata de dos poblaciones de pesos corporales, entonces, en este contexto, evidentemente, cuanto mayor sea la diferencia entre las medias de las dos poblaciones, más fácil será rechazar la hipótesis nula utilizando las medias muéstrales. Una cuestión importante es la probabilidad de que la hipótesis nula sea rechazada si la diferencia es grande, por ejemplo, 4,0 kg. En otras palabras, ¿cuál es la probabilidad de que se «detecte» una diferencia de 4,0 kg? Esta probabilidad se denomina potencia o poder estadístico. Por supuesto, lo deseable es que la potencia estadística sea tan grande como sea posible, siempre y cuando los costos sean razonables. La potencia estadística depende del tamaño de la muestra (cuanto mayor es el tamaño de la muestra, mayor es la potencia estadística) y de la varianza de las observaciones individuales (cuanto menor es la varianza, mayor es la potencia estadística). Es evidente que en las pruebas de hipótesis hay posibilidad de error. Si se rechaza la hipótesis nula cuando realmente es cierta, el error se denomina error o error de tipo I. La probabilidad de que exista un error de tipo I queda predeterminada cuando se fija el nivel de significación antes de llevar a cabo la prueba estadística. Por lo general se utiliza a = 0,05, a menos que haya razones de peso para elegir otro valor. 93 Por otra parte, cuando se acepta la hipótesis nula, también puede cometerse un error. Este error, denominado error p o error de tipo II, se discute en el apartado referente al tamaño muestral. La probabilidad de rechazar la hipótesis nula cuando es efectivamente falsa es la potencia estadística y su valor es igual a i menos la probabilidad de error de tipo II (es decir, i - p). Los resultados posibles de una prueba de hipótesis son los siguientes: Resultado de la prueba H0 es verdadera H0 es falsa Aceptar H 0 Rechazar H 0 Decisión correcta Error de tipo I o error a Error de tipo II o error p Decisión correcta Métodos estadísticos básicos Los métodos estadísticos básicos utilizados en epidemiología son: • • • • la prueba t, la prueba x2 (prueba de ji cuadrado), la correlación, y la regresión. Prueba f En estudios epidemiológicos es frecuente comparar dos muestras que representan dos poblaciones, para determinar si sus medias son lo suficientemente distintas como para concluir que las medias de las dos poblaciones representadas son distintas. En la prueba í se calcula un estadístico que, suponiendo que la hipótesis nula sea cierta, evalúa si las dos medias muéstrales difieren de manera significativa. En esta situación puede emplearse la prueba t, en concreto la modalidad para dos muestras. Se contrastan las siguientes hipótesis: H0 : Hj - n2 = o, frente a H i: ^1 " ^2 * 0 > utilizando el estadístico t con (rij + n2 - 2) grados de libertad: t= x -x 2 nTT' , , (n - i ) S 2 + ( n -i)S2 2 2 , donte S = ^ — ' ——*- " (n-i) + (n 2 -i) Prueba de ji cuadrado (x2) para tablas de doble entrada Las tablas de doble entrada o tablas de contingencia sirven para clasificar una muestra según dos o más factores o variables. El cuadro 3.2 es Bioestadística básica: conceptos y métodos un ejemplo típico de tabla de doble entrada, con dos filas y dos columnas de datos (una tabla 2 x 2). En esta tabla se presenta la asociación entre dos categorías de exposición y dos estados respecto a la enfermedad. El examen detenido de la tabla lleva a la cuestión de si existe o no una relación entre la exposición y la enfermedad, es decir, a contrastar las hipótesis: H0: no existe relación entre exposición y presencia o ausencia de enfermedad, frente a H^ existe una relación entre la exposición y la presencia o ausencia de enfermedad. En las tablas 2 x 2 , este tipo de hipótesis también permite comparar dos proporciones. En este caso, las proporciones de interés son: PE = proporción de personas expuestas que contrajeron la enfermedad; PNE = proporción de personas no expuestas que contrajeron la enfermedad; de modo que las hipótesis pueden expresarse de la siguiente manera: H H o : PE = PNE' 1 : P E * frente a P NE- Para este contraste de hipótesis, se compara la. frecuencia observada en cada casilla (O) con la frecuencia esperada (E) si la hipótesis nula fuera cierta. La frecuencia esperada se calcula con la siguiente fórmula: (Total dela fila) x (Total de la columna) E= Total general de la tabla A partir de ahí se genera la siguiente tabla: E O-E (O-E)2 ( 0 - E)2/E 50 11 16 41 34,12 15,88 -15,88 252,22 252,22 252,22 252,22 7,39 118 118 0 1 2 3 4 Total 26,88 31,88 25,12 -15,88 15,88 0,00 9,38 7,91 10,04 34,72 El total de la última columna es el valor calculado del estadístico %2 (se lee «ji cuadrado») con un grado de libertad, lo que se simboliza X2(i). En una tabla de contingencia de/filas y c columnas, el número de grados de libertad es g.l. = (f- 1) x (c - 1). El valor calculado en este ejemplo (34,72) es mucho mayor que el valor que figura en la tabla de X2 para un nivel de significación de 0,05 (3,84); en consecuencia, se rechaza la hipótesis nula. Las tablas de la distribución de %2 pueden consultarse en Internet o en cualquier libro de estadística (véase el capítulo 11). Correlación La correlación indica el grado de Recuadro 4.7. Interpretación de la relaciói covariación de dos variables, es entre dos variables decir, en qué medida varían a la vez Siempre es útil examinar gráficamente la r (véase el capítulo 5). Cuando dos ción entre dos variables mediante un diagn variables son independientes, no de dispersión (véase la figura 1.1). Los diagrai existe ninguna relación entre sus que presentan varios agrupamientos de punt valores. En cambio, cuando dos vapuntos que parecen agrupados a lo largo de línea curva sugieren que el coeficiente de corr riables están correlacionadas, sus ción no proporciona una descripción adecu valores están relacionados entre sí: de la relación entre las dos variables. los valores altos de una se relacionan con los valores altos o los valores bajos de la otra y viceversa. Existen diversos métodos para medir la correlación. El más utilizado es el coeficiente de correlación momento-producto de Pearson (r), que se calcula mediante la siguiente ecuación: r =•«y 5>-(I*)(l0)/" SC(xy) 2 |i^-(i-rA][i^-(Sí/) A]" Vscwsc(y) Este coeficiente mide la relación lineal entre las variables x e y. El coeficiente puede variar entre - 1 y +1; se aproxima a +1 cuando existe una relación lineal positiva intensa, y a -1 cuando existe una relación lineal negativa intensa (es decir, cuando valores bajos de x se asocian a valores altos de y). Cuando el coeficiente de correlación es cero no existe relación lineal entre las variables. Hay que usar el coeficiente de correlación con precaución (véase el recuadro 4.7). Regresión Uso e interpretación de modelos de regresión Los modelos de regresión son esenciales para el análisis de datos y se emplean ampliamente en la investigación epidemiológica. Los conceptos fundamentales en los que se basan son simples, pero los cálculos pueden ser complejos. Afortunadamente, es posible utilizar programas informáticos para realizar estos cálculos. En este texto nos centraremos en el uso y la interpretación de estos modelos. Modelos de regresión Tres tipos de modelos de regresión son fundamentales en investigación epidemiológica: • regresión lineal • regresión logística Bioestadística básica: conceptos y métodos • regresión de riesgo instantáneo proporcional de Cox, un tipo de análisis de supervivencia. Fundamento de los modelos de regresión Al utilizar estos modelos se supone que las variables están relacionadas entre sí. Por ejemplo, se puede considerar que el peso corporal depende de factores como la edad o el sexo. El valor de interés es la variable dependiente (el peso corporal) y los factores identificables son las variables independientes. La principal diferencia entre los tres modelos de regresión radica en la naturaleza de la variable dependiente. • Modelos de regresión lineal: la variable dependiente ha de ser una variable continua cuya distribución de frecuencias corresponde a la distribución normal. • Modelos de regresión logística: la variable dependiente es la presencia o la ausencia de una característica, que se representan respectivamente por i y o. • Regresión de Cox o modelo de riesgo instantáneo proporcional: la variable dependiente representa el tiempo transcurrido hasta que se produce el acontecimiento de interés. El análisis de supervivencia que se realiza con la de regresión de riesgo instantáneo proporcional de Cox presenta una dificultad suplementaria, ya que hay que considerar los datos censurados.* Regresión lineal La regresión lineal puede utilizarse para tratar una amplia serie de cuestiones, desde el análisis de la varianza (ANOVA) hasta la regresión lineal simple o múltiple. En todos estos casos, la variable dependiente es una medida continua (como el peso corporal) y las variables independientes pueden ser continuas o categóricas. El modelo típico, que representa la variable dependiente Y y las variables independientes x, puede expresarse mediante la siguiente ecuación: * Datos censurados son aquellos para los que falta información, por ejemplo, no sabemos si al cuarto año un paciente seguía vivo o sano porque a partir del tercer año fue imposible localizarlo. 9, donde: Y= valor de la variable dependiente (por ejemplo, el peso corporal) p 0 = ordenada en el origen a, = coeficiente de la variable independiente x, xi = valor de la variable independiente xi e = término que tiene en cuenta todo lo que no está representado por los demás factores. El término p, xi representa la parte de la variable dependiente (por ejemplo, Y = peso corporal) asociada o atribuida a la variable independiente (por ejemplo, xi = edad). El término E representa todo lo que queda después de tener en cuenta los demás términos y suele denominarse «término de error». De esta manera, consideramos que el peso corporal de una persona está constituido por varias partes, una por cada uno de los factores representados por las variables independientes y dos partes suplementarias, la ordenada en el origen*, P0, y todo el resto, representado por e. Es evidente que cuanto menor sea e, mejor es el modelo, puesto que resulta más «explicativo». Se puede evaluar la utilidad de un modelo concreto de regresión calculando la proporción del total de variación de la variable dependiente que es explicada por la ecuación de regresión: 2 _ SC (.modelo) SC (Y) Cuando la variable independiente xi es una variable continua, como la edad, el coeficiente pf es fácil de interpretar y representa el incremento en la variable dependiente (en nuestro ejemplo, Y = peso corporal) cuando la variable independiente xi aumenta en una unidad, ajustado respecto a todos los otros términos del modelo. Este coeficiente es muy semejante a la pendiente en una regresión lineal simple; así, por ejemplo, si el coeficiente $edad = 2,0 kg, el peso corporal estimado aumentará 2,0 kg por cada año de incremento de la edad, una vez ajustado el efecto de todos los otros términos del modelo.+ Si la variable independiente es categórica, la interpretación es algo diferente. Se puede tomar como ejemplo típico una variable indicadora del sexo, con dos valores que pueden ser x1 = 1 y x¡ = o, respectivamente para varones y mujeres. En este caso, la categoría para la cual Xj = o suele denominarse «grupo de referencia», y con ella se comparará la categoría para la que x, = 1. En un modelo de regresión lineal, el coeficiente correspondiente a este término sería *A menudo se denomina en inglés intercept, o sea, intersección. , 0 sea, suponiendo constantes todos los demás efectos incluidos en el modelo. Bioestadística básica: conceptos y métodos P2 = M» mujeres es decir, la diferencia entre los pesos medios de varones y mujeres, ajustada respecto a todos los otros términos del modelo. Cuando hay tres o más categorías, la situación es ligeramente más compleja; no obstante, esta situación es frecuente y es importante interpretarla correctamente. Consideremos como ejemplo el grupo sanguíneo, con las tres categorías A, B y O. En esta situación, se necesitan dos variables independientes -una menos que el número de categorías-. Los valores correspondientes son: Grupo sanguíneo x. A B 1 0 0 0 x 2 0 1 0 En este caso, el grupo de referencia es la categoría «O», Pi = VA - Ho Así, el coeficiente §1 es la diferencia entre los valores medios de A y de O, ajustada respecto a todos los otros términos del modelo. Con estas fórmulas, se pueden comparar directamente A y O, y B y O, pero no A y B. Para comparar A y B se deben asignar diferentes valores a x1 y x2. Todo lo anterior se refiere a los valores poblaciónales* de los que se obtienen estimaciones ajustando el modelo a un conjunto muestral de datos. Lo primero es contrastar la hipótesis relativa al conjunto de coeficientes p, es decir: Ho.-P^P, = P, = o. Si se rechaza esta hipótesis, al menos uno de los coeficientes es distinto de cero y, por lo tanto, es lógico contrastar los coeficientes de cada uno de los términos. Si ningún coeficiente puede considerarse distinto de cero, el modelo definido no tiene términos significativos y, por lo tanto, es de escaso valor. Regresión logística En el ejemplo anterior, la variable dependiente es el peso corporal, es decir, una variable continua. También puede ser interesante estudiar factores relacionados con la presencia o ausencia de obesidad, definida *También llamados "parámetros". 99 generalmente a partir de un índice de masa corporal (I MC) de 30 ó más. La regresión logística es un instrumento analítico potente y flexi­ ble en estas situaciones. La variable de interés es generalmente una razón de posibilidades (RP) mediante la que se comparan las posibili­ dades de algo en dos grupos (por ejemplo, de padecer obesidad en va­ rones y mujeres), ajustadas respecto a diversos factores. El modelo de regresión logística presentado a continuación es ideal en este caso. En este modelo, la variable dependiente es el logaritmo natural (en base e) de las posibilidades, que se definen como el cociente entre la probabilidad p de que ocurra el acontecimiento y la probabili­ dad 1 - p de que no ocurra: posibilidades = p /(i - p) Así, el modelo se expresa de la siguiente manera: In (posibilidades) = P0 + P ^ + P2x2 + ... + $kxk + e o, de manera similar, con la ecuación posibilidades = p /(i ­ p) = e^o + Pi*i + £2*2+ ■• + Píflt + £ en la que las variables xf se definen como en el modelo de regresión lineal presentado anteriormente. Para interpretar los coeficientes de estos modelos, es necesario tener en cuenta las posibilidades y las razo­ nes de posibilidades, en lugar de las medias, como en el caso de la re­ gresión lineal. Por ejemplo, para la variable independiente x, = sexo, con x1 = 1 para los varones y x1 = o para las mujeres, el coeficiente Pj se utiliza en la siguiente ecuación: — varones/mujeres en la que e^1 se interpreta como la razón de posibilidades de obesidad en varones comparados con mujeres, ajustada respecto a los otros tér­ minos del modelo. El término ebl, derivado del análisis de los datos, es una estimación de esta razón de posibilidades. Para la variable independiente A^ = edad, expresada en años, la in­ terpretación del término es similar a la de la pendiente en la regresión lineal: ePa = RP ... por ano de incremento. Así, por ejemplo, si la razón de posibilidades por año de incremento es 1,2, las posibilidades de obesidad son 20% mayores por cada año más de edad, suponiendo constantes los otros factores del modelo. Bioestadística básica: conceptos y métodos Si la razón de posibilidades por año de incremento es 0,75, las posibilidades de obesidad correspondientes a una edad x2 son 75% la de una edad x 2 - 1, un año menor. Análisis de supervivencia y regresión de riesgo instantáneo proporcional (regresión de Cox) En muchas situaciones, la variable de interés es el tiempo transcurrido hasta que ocurre un fenómeno (ver la figura 8.4). Supongamos que, en el ejemplo de la obesidad presentado anteriormente, se trató con éxito a un grupo de pacientes obesos y se realizó un seguimiento posterior para investigar posibles factores asociados con la reaparición de la obesidad. En este caso, la variable de interés puede ser el tiempo transcurrido entre el final del tratamiento inicial y la reaparición de obesidad. La regresión de riesgo instantáneo proporcional o regresión de Cox es un modelo apropiado para esta situación. La variable dependiente es el tiempo transcurrido hasta la reaparición de obesidad. Las variables independientes pueden ser las mismas que en el ejemplo de regresión logística; la ecuación de la regresión es la siguiente: h(t) = h (í) ePo + Pi*i + P2*2 + ••• + Pm: + e donde: h(t) = función de riesgo instantáneo del acontecimiento en el momento «t», habiendo «sobrevivido» el paciente hasta ese momento sin que ocurra el acontecimiento, h0(t) = riesgo instantáneo basal. Recuadro 4.8. Datos censurados Obsérvese que en este caso la ecuación no inLos métodos de censura sirven para considerar el cluye un término P 0 de ordenada en el origen, periodo de seguimiento cuando el evento de intepuesto que ésa es la función del riesgo instantárés no ocurre durante ese periodo, lo que se debe neo basal h0(t). generalmente a una pérdida durante el seguiUna dificultad de este modelo es la necesidad miento, por abandono u otras razones; también puede deberse a que algunos de los participantes de tener en cuenta los datos censurados (véase el «sobreviven» durante todo el periodo de seguirecuadro 4.8). miento sin que ocurra el evento considerado. Se Para la variable independiente Jtg = edad, dice que el tiempo de seguimiento de un particiexpresada en años, la interpretación del término pante está censurado tras un periodo determies similar a la de la pendiente en la regresión nado -por ejemplo, a los quince meses- si esa lineal: persona permaneció durante todo ese periodo eP2 = RR por año de incremento sin que ocurriese el evento y luego se perdió durante el seguimiento o el estudio finalizó en ese momento. La interpretación es similar a la de la razón de posibilidades (odds ratio) en este ejemplo de regresión logística. Curvas de supervivencia de Kaplan y Meier Las curvas de supervivencia de Kaplan y Meier se emplean generalmente para presentar datos de supervivencia (véase la figura 8.4), pero también pueden utilizarse para presentar cualquier tipo de datos del tiempo que transcurre hasta un evento. Cuando el evento que se registra es la muerte, en el eje de ordenadas se indica la proporción de personas vivas en un determinado momento y en el de abscisas, el tiempo transcurrido. Estas proporciones varían entre 1, al comienzo, y o, si todos los miembros del grupo mueren durante el periodo de seguimiento. Las curvas de Kaplan y Meier son claras y fáciles de interpretar, y relativamente sencillas de construir. La única dificultad es la que se plantea cuando hay datos censurados, como ya se comentó. Kaplan y Meier solucionaron el problema y por ello estas curvas llevan su nombre. La solución fue indicar en el eje de abscisas el tiempo de supervivencia, en vez del tiempo de calendario. A continuación, utilizando como referencia el tiempo de seguimiento, supusieron que el paciente cuyos datos están censurados, por ejemplo, a los 15 meses, sobrevivió hasta que ocurrió el siguiente acontecimiento en el periodo de seguimiento. Es decir, supusieron que esta persona «vivió» un poco más, pero sólo hasta «la muerte» de la persona siguiente. Tamaño muestral Un problema frecuente en la investigación epidemiológica es determinar el tamaño de la muestra que sería necesario para resolver una cuestión concreta. La muestra debe ser lo suficientemente grande como para que el estudio tenga la potencia estadística adecuada, es decir, la capacidad de demostrar una posible asociación (véase el capítulo 3). El cálculo del tamaño muestral se basa en una serie de factores considerados en el diseño del estudio: • la prevalência • el error aceptable • la diferencia detectable. Existen diversas fórmulas y programas informáticos que simplifican considerablemente la tarea. Dos fórmulas sencillas y relativamente simples para calcular el tamaño muestral son las de: • la prueba í para dos muestras y • la prueba de comparación de proporciones. Bioestadística básica: conceptos y métodos Prueba t para dos muestras En la prueba t para dos muestras, para un nivel de significación a = 0,05, la fórmula del tamaño muestral es la siguiente: N =n +n = 4CJ 2 (Z +z „) siendo d = m - |i2. En esta fórmula es necesario especificar la varianza poblacional (o2), los valores en la distribución normal correspondientes a z0j975 y Zjo, y el valor de d (diferencia que se quiere detectar). El término z^ corresponde a la potencia estadística deseada. Se considera que 0,8 = i-p es una potencia estadística aceptable. Por lo tanto, en el ejemplo de los pesos corporales, con una varianza a 2 = 64 kg, es razonable que = 1,96 y z0 8o, = 0,842, y, si se quiere rechazar la hipótesis nula Zo —es decir, la hipótesis de que no existen diferencias entre las medias de las dos poblaciones— cuando la diferencia entre estas dos medias es 4 kg o más, el tamaño necesario de las dos muestras combinadas es: N--:n +n= 4 o2 ( zKo975 + z i -PJJ 2 4 x 6 4 x ( i , 9 6 + 0,842) 2 -^ - = — - = 125,62 Lo habitual es desconocer la varianza poblacional (o2). A veces, se puede estimar adecuadamente a partir de otros estudios; no obstante, es prudente calcular más de un valor de N, utilizando distintas combinaciones de valores de o2 y d, con distintos grados de potencia. Es importante mencionar que para potencias 1 - p por encima de 0,80, la ganancia de potencia estadística que puede conseguirse incrementando el tamaño muestral es relativamente pequeña. Prueba de comparación de proporciones El caso de la prueba para comparar proporciones es muy similar, pero la fórmula para calcular el tamaño muestral con un nivel de significación a = 0,05 es: «(Zcws+^-j N =n +n=- 'p+py v 2 1-- P+P. y donde d = P1- P2. Nótese que en este caso deben especificarse las proporciones poblacionales P1yP2- Por consiguiente, para detectar la diferencia entre P, = 0,60 y Ps = 0,70, con un nivel de significación a de 0,05 y una potencia 1 - a de 0,80, el tamaño muestral es el siguiente: 4x(i,96 + o,842) N = n +n =- r o,6o + o,7o}( 0,60 + 0,70^ = 714,46 0,10 103 También en este caso, es prudente calcular varios tamaños muéstrales, variando la potencia y los valores de P y P . Metanálisis El metanálisis puede definirse como una síntesis estadística de los datos de estudios independientes, pero similares (comparables), que permite una descripción cuantitativa de los resultados combinados para determinar la tendencia general (véase el capítulo 5). En la figura 5.7 se presenta un ejemplo. El metanálisis difiere de la mayor parte de los estudios médicos y epidemiológicos en que no se recogen nuevos datos, sino que se combinan resultados de estudios anteriores. Para llevar a cabo un metanálisis hay que: • enunciar el problema y definir el diseño del estudio; • seleccionar los estudios pertinentes; • descartar los estudios mal realizados o con defectos metodológicos importantes; y • evaluar, combinar e interpretar los resultados. La selección de los estudios que se incluirán en el metanálisis es crucial. Otro aspecto clave es el uso de una escala única para cuantificar los resultados de los distintos estudios. Esto permite realizar comparaciones entre estudios, incluso si se han utilizado distintos criterios de valoración. El metanálisis es un método científico relativamente nuevo, todavía se investigan qué técnicas de metanálisis son mejores y su aplicación a nuevos campos. El metanálisis no tiene todavía la aceptación que tienen otras técnicas estadísticas más tradicionales. El uso del metanálisis en medicina y epidemiología se ha difundido mucho en los últimos años debido a razones éticas y de costo, y a la necesidad de evaluar de manera general los efectos de una intervención particular en distintos grupos de la población. Esto es particularmente cierto en los ensayos clínicos, puesto que, a menudo, el tamaño muestral de cada estudio es demasiado pequeño y sólo pueden extraerse conclusiones de los resultados globales. Por ejemplo, el metanálisis mostró que la aspirina tiene un efecto significativo de prevención de recidiva de infarto de miocardio o accidente cerebrovascular, aunque esto no se había evidenciado de manera convincente en ninguno de los estudios considerados. Estas cuestiones se tratan con mayor detalle en el siguiente capítulo, en el que se discuten temas de causalidad. Bioestadística básica: conceptos y métodos Preguntas de estudio 4.1. Calcular la media, la mediana, la varianza, la desviación estándar y el error estándar del peso corporal de la muestra de 10 personas presentada en este capítulo. 4.2. ¿Por qué en las estadísticas de ingreso personal suele darse la mediana de ingreso en vez de la media? 4.3. ¿Cuáles son las principales diferencias entre la regresión lineal, la regresión logística y los modelos de regresión para análisis de supervivencia? 4.4. ¿Qué es preferible, que el intervalo de confianza sea ancho o estrecho? ¿Por qué? 4.5. ¿Qué información debe contener el título de una tabla que presenta datos o resultados? 4.6. ¿Cuál es la interpretación del coeficiente ^1 = 5,0 de la variable independiente x = sexo, con x1 = 1 para los varones y Xj = o para las mujeres, cuando se obtiene a partir de un modelo de regresión múltiple con Y = peso corporal (kg) como variable dependiente? 4.7. ¿Cuál es la interpretación del coeficiente $1 = 0,5 de la variable independiente x = edad (años), cuando se obtiene a partir de un modelo de regresión múltiple con Y= peso corporal (kg) como variable dependiente? Referencias 1. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied Logistic Regression 2nd ed. John Wiley & Sons Inc., Nueva York, 2000. 2. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied SurvivalAnalyses: Regression Modeling ofTime to Event Data. John Wiley & Sons Inc., Nueva York, 1999. 3. Petitti DB. Meta-Analysis, Decisión Analysis and CostEffectiveness Analysis: Methods for Quantitative Synthesis in Medicine. Nueva York, Oxford University Press, 1994. 4. Whitehead A. Meta-Analysis of Controlled Clinicai Triáis. Chichester, John Wiley & Sons Ltd., 2002. 5. Draper NR, Smith H. Applied Regression Analyses 3 r ° ed. Nueva York, John Wiley & Sons Inc, 1998. 6. Gilbert EW. Pioneer maps of health and disease in England. Geog J 1958;124:172-183. 7. Tufte ER. The visual display of quantitative information. Cheshire, Graphics Press, 1983. 8. Gordon B, Mackay R, Rehfuess E. Inheriting the world: the atlas ofchildren's health and the environment. Ginebra, World Health Organization, 2004. 105 Capítulo 5 Causalidad en epidemiología Mensajes clave • El estudio de las causas de enfermedades y lesiones es fundamental en epidemiología. • Raramente hay una sola causa de un determinado proceso patológico. • Los factores causales pueden ordenarse en una jerarquía desde los más proximales a los más distales, que suelen ser de tipo socioeconómico. • Los criterios para juzgar si existe causalidad incluyen la relación temporal, la plausibilidad, la coherencia, la intensidad, la relación dosis-respuesta, la reversibilidad y el diseño del estudio. Una de las tareas más importantes de la epidemiología es contribuir a la prevención de las enfermedades y a la promoción de la salud mediante el descubrimiento de las causas de enfermedad y los posibles métodos para alterar esas causas. El presente capítulo describe el enfoque epidemiológico de la causalidad. Concepto de causa En el campo de las ciencias de la salud, el conocimiento de las causas de una enfermedad no solo es importante para su prevención, sino también para el diagnóstico y la aplicación del tratamiento adecuado. El concepto de causa ha dado lugar a muchas controversias en epidemiología. En filosofía de la ciencia se sigue estudiando el proceso de inferencia causal por el que se llega a un juicio que relaciona la causa propuesta con el resultado final. El concepto de causa tiene distintos significados en diferentes contextos. Causa suficiente o necesaria Un acontecimiento, circunstancia, característica o combinación de estos factores que desempeña un papel importante en la producción de una enfermedad o cualquier otro resultado relacionado con la salud se considera causa de este. Se dice que una causa es suficiente cuando inevitablemente produce o inicia el efecto; es necesaria cuando el efecto no puede desarrollarse en su ausencia. Algunas enfermedades son causadas enteramente por factores genéticos del individuo; otras causas de enfermedad interactúan con los factores genéticos haciendo que algu- nos individuos sean más vulnerables que otros. El término "causas ambientales" se usa a menudo para referirse a estas causas, distinguiéndolas de las causas genéticas. Se ha dicho1 que casi siempre en un determinado mecanismo causal hay componentes genéticos y componentes ambientales. Factores múltiples A menudo una causa suficiente no es un solo factor, sino un conjunto de varios componentes (causación multifactorial). En general, no es necesario identificar todos los componentes de una causa suficiente para poder llevar a cabo una prevención eficaz, ya que la eliminación de uno de dichos componentes puede interferir con la acción de los demás y, por tanto, evitar la enfermedad. Por ejemplo, el consumo de tabaco es un componente de la causa suficiente de cáncer de pulmón. El hábito de fumar no es suficiente por sí mismo para producir la enfermedad: algunas personas fuman durante 50 años sin desarrollar cáncer de pulmón; por tanto, existen otros factores necesarios, la mayoría de ellos desconocidos. Los factores genéticos pueden tener alguna influencia. Sin embargo, si los fumadores de una determinada población dejan de fumar, el número de cánceres de pulmón disminuye, aunque los demás componentes causales no cambien (figura 8.5). Fracción atribuible La fracción atribuible (véase el capítulo 2) puede usarse para cuantificar el efecto previsible de eliminar un factor causal específico. Por ejemplo, el cuadro 1.2 muestra lo que esperaríamos si los trabajadores expuestos al asbesto que son fumadores nunca hubieran fumado o nunca hubieran estado expuestos a asbesto: si no hubieran fumado la tasa de mortalidad por cáncer de pulmón en vez de 602 por 100 000 sería de 58 por 100 000 (una reducción del 90%) y si no hubiera habido exposición a asbesto pero sí a humo de tabaco, la tasa habría disminuido de 602 a 123 por 100 000 (una reducción del 80%). (En la pregunta de estudio 5.3 se profundiza este tema). Suficiente y necesaria Cada causa suficiente tiene como componente una causa necesaria. Por ejemplo, al estudiar un brote de infección transmitida por los alimentos puede descubrirse que la ensalada de pollo o los postres de crema han sido causas suficientes de diarrea por salmonela. La salmonela es causa necesaria de esta enfermedad. De la misma manera existen distintos componentes que intervienen en la causación de la tuberculosis, pero el bacilo tuberculoso es causa necesaria (fig. 5.1). A menudo un factor causal no es, por sí mismo, ni necesario ni suficiente, por ejemplo, fumar como factor causal del accidente cerebrovascular. Causalidad en epidemiología Figura 5.1. Causas de la tuberculosis Exposición a la bacteria Invasión de los tejidos Factores genéticos Malnutrición / Hacinamiento Factores deriesgode tuberculosis Mecanismos de desarrollo de la tuberculosis En epidemiología lo habitual es partir de una enfermedad y buscar sus causas, pero también es posible partir de una causa potencial (por ejemplo, la contaminación atmosférica) y buscar sus efectos. La epidemiología abarca un conjunto completo de relaciones. Por ejemplo, la clase social se relaciona con diversas enfermedades y efectos sobre la salud. Las personas de clase social baja —definida según ingreso, educación, vivienda o trabajo— parecen ser proclives a peor salud en general, más que a un efecto específico.2 La exposición excesiva a agentes infecciosos favorecida por el hacinamiento, la falta de agua potable y saneamiento, la alimentación insuficiente o con alimentos poco saludables y los riesgos laborales son causas específicas de enfermedades que podrían explicar la mala salud de la gente pobre. Además, quienes están en el extremo inferior de la escala social a menudo revelan peor salud incluso cuando se consideran todos esos factores.3 La figura 5.2 muestra un ejemplo de relación causal entre el nivel socioeconómico y la enfermedad.4 Vías o mecanismos causales Los epidemiólogos han recibido críticas, sobre todo de los científicos de laboratorio, por no utilizar el concepto de causa en el sentido de requisito único para la producción de enfermedad. Sin embargo, un punto de vista tan restrictivo de la causalidad no toma en consideración la causación multifactorial habitual de la enfermedad y la necesidad de dirigir las estrategias preventivas hacia los factores sobre los que puede ejercerse influencia. Además, las causas pueden formar parte de un mecanismo causal en el que un factor lleva a otro hasta que el agente patogénico específico se presenta en un determinado órgano y causa la le- 109 Figura 5.2. Mortalidad infantil según nivel socioeconómico en la República Islámica de Irán4 60^.. 50­.. ■o nj 40­.. (O r { o 30­.. E a> ■a 20 — 10­ 2 3 4 5 Quintos de distribución del ingreso sión. Cuando se habla de jerarquía causal se hace referencia a esto mismo. Quienes hacen investigación de laboratorio podrían sugerir que en la causa básica de cardiopatía isquémica lo fundamental son los me­ canismos celulares que intervienen en la proliferación del tejido de la pared arterial. La investigación dirigida a determinar los mecanismos patogénicos tiene una importancia evidente, pero el concepto de cau­ sación no debe restringirse a un ámbito tan limitado. A menudo es posible realizar progresos importantes en la preven­ ción actuando solo sobre las causas ambientales más remotas. Las mo­ dificaciones ambientales resultaron eficaces para prevenir el cólera mucho antes de que se identificara el microorganismo responsable de la enfermedad. Y todavía tuvo que pasar mucho tiempo hasta que se descubrió el mecanismo de acción de la bacteria (figura 5.3). Es intere­ sante señalar que, sin embargo, ya en 1854 Snow pensaba que esta en­ fermedad se debía a un organismo vivo (véase el capítulo 1). Causas únicas y múltiples El trabajo de Pasteur sobre los microorganismos llevó a la formulación, primero por Henle y después por Koch, de las siguientes reglas para es­ tablecer si un microorganismo vivo determinado produce una enferme­ dad específica: • el microorganismo debe estar presente en todos y cada uno de los casos de la enfermedad; el microorganismo ha de poder aislarse y crecer en cultivo puro; Causalidad en epidemiología Figura 5.3. Causas del cólera Exposición al agua contaminada Efectos de las toxinas del cólera sobre las células de la pared intestinal Factores genéticos Malnutrición / Hacinamiento Factores de riesgo de cólera Mecanismos de desarrollo de cólera • el microorganismo debe causar la enfermedad específica cuando se inocula a un animal susceptible; • el microorganismo debe poder recuperarse del animal enfermo y ser identificado. El carbunco fue la primera enfermedad en la que se demostró que se cumplían estas reglas, que posteriormente han resultado útiles en otras enfermedades infecciosas y en las intoxicaciones por productos químicos.* Sin embargo, en la mayor parte de las enfermedades, tanto infecciosas como no infecciosas, los postulados de Koch para la determinación de causalidad no son adecuados. Habitualmente son muchas las causas que actúan y un solo factor, por ejemplo, el humo del tabaco, puede ser la causa de varias enfermedades. Además, los microorganismos causales pueden desaparecer una vez que la enfermedad se ha desarrollado, imposibilitando su demostración en el enfermo. Los postulados de Koch son válidos especialmente cuando la causa específica es un agente infeccioso virulento o un producto químico altamente tóxico y no hay portadores sanos,1 situación que no es frecuente. *E1 carbunco es la infección producida por el Bacillus anthracis y se denomina anthrax en inglés. En los medios de comunicación en español a menudo se oye o se lee el término "ántrax" aplicado incorrectamente a esta enfermedad infecciosa. En español "ántrax" significó tradicionalmente una inflamación estafilocócica purulenta con confluencia de forúnculos, que es lo que en inglés se denomina carbuncle. 111 Factores en el proceso de causación Pueden distinguirse cuatro tipos de factores intervinientes en la causación de enfermedad. Todos pueden ser necesarios, pero raramente son suficientes para provocar una enfermedad o estado determinado. • Factores predisponentes como la edad, el sexo o el padecimiento previo de un trastorno de salud, que pueden crear un estado de susceptibilidad a un agente productor de enfermedad. • Factores facilitadores como la pobreza, la alimentación escasa, la vivienda inadecuada o la asistencia médica insuficiente, que pueden favorecer el desarrollo de enfermedad. Las circunstancias que favorecen la curación de una enfermedad o el mantenimiento de una buena salud también podrían llamarse factores facilitadores. Los factores sociales y económicos determinantes de la salud son tan importantes como los factores desencadenantes en el diseño de programas de prevención. • Factores desencadenantes como la exposición a un agente patógeno o nocivo específico, que puede asociarse a la aparición de una enfermedad o estado determinado. • Factores potenciadores, como una exposición repetida o un trabajo demasiado duro, que pueden agravar una enfermedad o una lesión ya establecida. Para aludir a factores positivamente asociados con el riesgo de desarrollo de una enfermedad pero no suficientes para causarla se utiliza la expresión "factor de riesgo". Este concepto ha sido útil en diversos programas prácticos de prevención. Algunos factores de riesgo (por ejemplo, el consumo de tabaco) se asocian con diversas enfermedades y algunas enfermedades (por ejemplo, la cardiopatía isquémica) tienen relación con diversos factores de riesgo (figura 5.4). Los estudios epidemiológicos pueden medir la contribución relativa de cada uno de estos factores a la aparición de la enfermedad, así como la posible reducción correspondiente de la frecuencia de enfermedad si se elimina cada uno de los factores de riesgo. Interacción A menudo, el efecto de dos o más causas que actúan simultáneamente excede lo que sería esperable de la mera adición de los efectos individuales de ambas causas. Este fenómeno, llamado interacción, puede ilustrarse por el riesgo especialmente elevado de cáncer de pulmón en las personas que fuman y a la vez están expuestas a polvo de asbesto (cuadro 1.2). El riesgo de cáncer de pulmón en este grupo (50 veces Causalidad en epidemiología Figura 5.4. Factores de riesgo habituales en las principales enfermedades no transmisibles5 Estructura social (posición social) • • • • Clase social Edad Sexo Etnicidad • • • • Localización geográfica Condiciones de vivienda Riesgos laborales Acceso a servicios • • • • Consumo de tabaco Nutrición Actividad física Factores psicosociales • • • • Tensión arterial Colesterol en sangre Obesidad Glucosa en sangre Políticas favorables a la salud < ♦ Influencias ambientales (lugar) Intervenciones a nivel de organización o comunidad < 1 Influencias del estilo de vida (conducta individual) Prevención primaria y secundaria < 1 Influencias fisiológicas (organismo) 1 c Prevención primaria y secundaria < Enfermedades no transmisibles mayor que el riesgo de quienes ni fuman ni están expuestos a asbesto) es mucho mayor del que resultaría de la adición de los riesgos deriva­ dos de fumar (10 veces mayor) y de estar expuesto a asbesto (5 veces mayor). Jerarquía causal Muchas veces es posible presentar las causas múltiples y los factores de riesgo en forma de una jerarquía causal en la que hay causas o factores proximales, más inmediatos (factores precipitantes), y causas o facto­ res distales o indirectos (factores facilitadores). El humo de tabaco in­ halado es una causa proximal de cáncer de pulmón, mientras que el nivel socioeconómico bajo es una causa distai que se asocia con el há­ bito de fumar e indirectamente con el cáncer de pulmón. Se han desa­ rrollado diversos esquemas para representar la relación entre las causas distales y proximales y los efectos finales sobre la salud. Uno de esos esquemas fue usado por la OMS para analizar diferentes elemen­ tos del proceso de causación y a la vez las posibilidades de prevención y los indicadores de riesgos ambientales para la salud (figura 5.5). 113 Capítulo 5 Figura 5.5. El esquema de factores causales, indicadores e intervenciones preventivas FIPEEEA (factores impulsores, presión, estado, exposición, efecto y acción) Políticas de transporte: transporte basado en el automóvil Factores impulsores Porcentaje que diariamente va a trabajar en automóvil Presión Conflictos entre automóviles y peatones Concentración de plomo, óxidos de nitrógeno, monóxido de carbono y partículas Exposición Tiempo de exposición a riesgos Efecto Lesiones por siniestros automovilísticos Estado Niveles de ruido en la comunidad Promedio diario de actividad física (gasto energético) Estimación de la exposición personal Tiempo de exposición a ambientes ruidosos Gasto energético diario individual en trasporte activo Efectos sobre los sistemas cardiovascular y respiratorio Molestias causadas por el ruido en el sueño y el estudio Obesidad y diabetes o cardiopatía asociada I Acción Otro esquema similar se desarrolló en el contexto del proyecto de de la OMD para evaluar la Carga Mundial de Enfermedad.2 El esquema de Exposiciones Múltiples Efectos Múltiples enfatiza las relaciones complejas entre las exposiciones ambientales y los efectos sobre la salud infantil. Este modelo tiene en cuenta que las exposiciones individuales pueden llevar a muy diversos efectos sobre la salud y efectos específicos pueden ser atribuibles a exposiciones muy diferentes.8 En estudios epidemiológicos en los que se vinculan una o más causas a un efecto sobre la salud es importante considerar en qué medida causas diferentes se hallan en el mismo nivel o en distintos niveles de la jerarquía. Si una "causa de la causa" se incluye en el análisis junto con la causa misma, el modelo estadístico tienen que ser apropiado a este caso. La identificación de la jerarquía de causas y la relación cuantitativa entre ellas proporcionará un medio de descubrir los mecanismos causales. Por ejemplo, en muchos países industrializados pertenecer a un estrato socioeconómico bajo se asocia a mayor frecuencia de tabaquismo, lo que a su vez se asocia con mayores cifras de tensión arterial, que a su vez aumenta la frecuencia de accidente cerebrovascular. Causalidad en epidemiología Determinación de las causas de enfermedad El proceso por el que se determina si las asociaciones observadas son probablemente causales de una enfermedad es la llamada inferencia causal, que implica usar ciertos criterios y hacer juicios. El proceso de juzgar si existe o no una relación causal es a menudo difícil y problemático. Algunos autores opinan que la inferencia causal debe restringirse a la medición de un efecto y no debe ser un proceso guiado por criterios para decidir si un efecto está presente o no.1,9 Antes de considerar si una asociación es causal, hay que excluir otras explicaciones como la asociación meramente casual, la presencia de sesgo y los fenómenos de confusión. La consideración de estos factores se ha descrito en el capítulo 3. La figura 5.6 describe el proceso en el que se examina la naturaleza de la relación entre una posible causa y el resultado final, es decir, el efecto. Figura 5.6. Valoración de la relación entre una posible causa y un resultado final ASOCIACIÓN OBSERVADA PROBABLEMENTE NO Aplicar los criterios de causalidad y concluir si lo es o no lo es 115 Consideración de la relación causa-efecto El Director General de Salud Pública (United States Surgeon General) de Estados Unidos siguió un proceso sistemático para determinar la naturaleza de la asociación entre el hábito de fumar y el cáncer de pulmón, concluyendo que el primero es causa del segundo.10 Esta metodología fue posteriormente elaborada en detalle por Hill.11 A partir de ahí se enunciaron los "criterios de causalidad" que muestra el cuadro 5.1, en el orden que ha de seguir el epidemiólogo para llegar a concluir que un factor es o no causa de enfermedad. Relación temporal La relación temporal es esencial: la causa debe ser anterior al efecto. Esto suele ser evidente, pero pueden surgir dificultades al respecto en los estudios de casos y controles o en los estudios transversales, cuando se mide en el mismo momento la causa potencial y el posible efecto, ya que el efecto puede alterar la exposición. Cuando la posible causa es una exposición que puede tener distintos niveles, para que la secuencia temporal sea adecuada es imprescindible que se alcancen niveles lo suficientemente altos antes de que la enfermedad se desarrolle. La figura 3.3 es un ejemplo de una serie temporal de mediciones de exposición y efecto. Muestra las elevadas temperaturas diarias (por encima de 30 0C) que se registraron en París durante dos semanas de agosto del 2003 y el aumento de mortalidad durante esos días. Esta relación entre olas de calor y aumento de la mortalidad urbana se ha registrado previamente en otras ciudades y se espera que ocurra cada vez más a menudo como consecuencia del cambio climático mundial.12 Verosimilitud Una asociación es verosímil, y por tanto más probablemente causal, cuando es compatible con otros conocimientos. Así, por ejemplo, pueCuadro 5.1. Criterios de causalidad Relación temporal ¿Precede la causa al efecto? (esencial) Verosimilitud Coherencia ¿Es compatible la asociación con nuestros conocimientos? (mecanismo de acción; pruebas obtenidas en experimentos con animales) ¿Se han obtenido resultados similares en otros estudios? Intensidad Relación dosis-respuesta Reversibilidad ¿Cuál es la intensidad de la asociación (riesgo relativo) entre la causa y el efecto? ¿Se asocia el aumento de exposición a la causa propuesta con un aumento de efecto? ¿La eliminación de la posible causa da lugar a una reducción del riesgo de enfermedad? Diseño del estudio Consideración de los datos empíricos ¿Los datos empíricos probatorios se basan en un diseño adecuado? ¿Cuántos tipos distintos de resultados llevan a la misma conclusión? Causalidad en epidemiología 117 den haberse realizado experimentos de laboratorio que muestren que la exposición al factor en cuestión puede dar lugar a cambios asociados con el efecto medido. Sin embargo, la verosimilitud biológica es un concepto relativo y a veces se termina demostrando que asociaciones aparentemente inverosímiles son realmente causales. Por ejemplo, hacia 1830-1840 la opinión dominante sobre el cólera era que estaba causado por "miasmas", no por contagio. No hubo pruebas que demostraran el contagio hasta que se publicó el trabajo de Snow; mucho más tarde, Pasteur y sus colaboradores determinaron el agente causal. La falta de verosimilitud puede reflejar simplemente una falta de conocimiento científico. El escepticismo que existe actualmente en lo que se refiere a los efectos terapéuticos de la acupuntura y la homeopatía puede atribuirse, al menos en parte, a la falta de información sobre un mecanismo biológico verosímil. Un ejemplo reciente de cómo la verosimilitud puede ser la razón principal para concluir una relación de causalidad es el de la enfermedad variante de Creutzfeld-Jacob (recuadro 5.1). Recuadro 5.1. Encefalopatía espongiforme El estudio de las consecuencias para la salud bovina y enfermedad de Creutzfeldt-Jacob de la exposición a bajas concentraciones de variante plomo es un ejemplo de las dificultades iniciales La nueva variante de la enfermedad de para obtener datos epidemiológicos concluyenCreutzfeldt-Jacob (ECJv) es la forma humana de tes, a pesar de que los experimentos en animales la "enfermedad de las vacas locas" o encefalopaindicaban que el plomo produce efectos sobre el tía espongiforme bovina (EEB). En 1987 se declaró una epidemia de EEB en el Reino Unido.13 sistema nervioso central. Los efectos similares Ambas enfermedades son invariablemente morencontrados en un estudio epidemiológico realitales y se han observado alteraciones anatomozado en niños son, por tanto, verosímiles pero, patológicas similares en el cerebro de pacientes debido a factores de confusión potenciales y a la que murieron de ECJv y en el de reses bovinas dificultad de las mediciones, los resultados de los con EEB. Estas enfermedades son ejemplos de las encefalopatías espongiformes transmisibles estudios epidemiológicos dieron inicialmente recausadas por un agente infeccioso denominado sultados contradictorios. No obstante, la valoraprión. La epidemia en el ganado había sido proción de todos los datos epidemiológicos disponivocada por el consumo de alimentos contaminables ha permitido llegar a la conclusión de que la dos con carne o huesos procedentes de animales exposición a concentraciones bajas de plomo sí infectados y se interrumpió finalmente cuando se prohibió el uso de proteínas de rumiantes en el tiene efectos sobre los niños14 (recuadro 5.2). Coherencia Existe coherencia cuando varios estudios llegan a los mismos resultados. Esto es especialmente importante cuando se utilizan diseños diversos en distintos lugares, ya que la probabilidad de que todos los estudios tengan el mismo tipo de error queda así reducida al mínimo. No obstante, una falta de coherencia no excluye la existencia de una asociación causal, ya que distintos niveles de pienso para el ganado. En 1995 se diagnosticaron tres casos de ECJv en personas jóvenes y hasta 2002 se habían registrado 139 casos humanos en total. A pesar de la falta de pruebas definitivas de una vía oral de transmisión, muchos expertos llegaron a la conclusión de que la epidemia humana estaba relacionada con la epidemia bovina y causada por el mismo agente infeccioso. La preocupación por la transmisión humana motivó cambios en las políticas de donación de sangre y estimuló el uso de instrumentos quirúrgicos desechables. 118 Capítulo 5 exposición y otras condiciones pueden disminuir el impacto del factor causal en determinados estudios. Además, cuando se interpretan los reEn Estados Unidos, la vigilancia regular de la exsultados de varios estudios, debe darse mayor posición al plomo mediante el análisis de cientos peso a los estudios mejor diseñados. de miles de muestras sanguíneas de niños ha reHay técnicas para acumular los resultados de velado que, si bien las concentraciones medias están disminuyendo desde que se suprimió el diversos estudios en los que se haya examinado plomo en la gasolina, muchos niños presentan toun mismo asunto, sobre todo si se trata de ensadavía concentraciones altas.15 La concentración yos aleatorizados controlados. Con esta técnica, plasmática de plomo (plumbemia) que implica llamada metanálisis, se combinan los resultados riesgo de lesión cerebral infantil se redujo reciende varios estudios, cada uno efectuado con una temente a 100 jig/l; en 1995 se había fijado en muestra quizás relativamente pequeña, con el fin 250 (ig/1. No obstante, algunas investigaciones sugieren que existe riesgo incluso a concentraciode obtener una mejor estimación global del nes por debajo del límite actual.16 Es posible que efecto (figura 5.7).l8 el uso de instrumentos de medición más precisos En las investigaciones de revisión sistemática permita detectar efectos con concentraciones mede un determinado problema se usan métodos esnores. Las investigaciones sobre este problema tandarizados para seleccionar y revisar todos los persistente de salud ambiental se llevaron a cabo estudios relevantes para ese problema en congeneralmente en países desarrollados, pero es en los países en desarrollo donde se están regiscreto, con el propósito de eliminar el sesgo metrando exposiciones al plomo y efectos sobre la diante una evaluación y síntesis crítica. La revisalud cada vez más intensos.17 sión sistemática que forma parte de la llamada Colaboración Cochrane se acopla a veces a un me19 tanálisis. La figura 5.7 ilustra los resultados de 113 estudios de casos y controles y de dos estudios de cohorte sobre la relación entre fisura palatina en neonatos y consumo de cigarrillos por la madre durante la gestación. Una razón importante que explica la aparente incompatibilidad de los resultados es que varios de los primeros estudios se hicieron con muestras muy pequeñas. El riesgo relativo estimado en cada estudio se muestra mediante un rectángulo, los segmentos horizontales representan los intervalos de confianza del 95%. Una vez acumulados todos los datos de todos los estudios, con un gran número de datos, el intervalo de confianza es muy estrecho. La conclusión es que el hábito de fumar durante el embarazo se asocia con un incremento del 22% en la frecuencia de fisura palatina: el intervalo de confianza muestra que, con una confianza de 95%, el incremento del riesgo sería al menos de 10% y podría llegar hasta un aumento de 35%. El metanálisis puede usarse también para agregar resultados de otro tipo de estudios epidemiológicos, por ejemplo, estudios de series temporales de contaminación atmosférica (partículas en suspensión) y mortalidad total (recuadro 5.3) Recuadro 5.2. Exposición infantil al plomo en niños Fuerza o intensidad de la asociación Es más plausible que una asociación sea causal cuando la magnitud de la razón de riesgos (riesgo relativo) indica una asociación intensa entre una posible causa y un potencial efecto. Cuando la asociación es débil es Causalidad en epidemiologia Figura 5.7. Metanálisis del riesgo relativo de fisura palatina en los neonatos de madres que fumaron durante el embarazo, comparados con los hijos de madres que no fumaron20 Estudio Saxen 1974 Ericson 1979 Czeizel 1986 Shiono1986(a)Sh¡ono1986(b)Khoury1989Van den Eeden 1990 Hwang 1995- | "B- Shaw1996Kallen1997 área representativa de la contribución de cada estudio al análisis (áreas mayores indican estudios con estimaciones más precisas) — intervalo de confianza del 95% Christensen 1 9 9 9 - \ ) > el centro del rombo corresponde al efecto general, sus vértices derecho e izquierdo a los extremos del intervalo de confianza del 95% para este estimación global del efecto. L¡eff1999 Romitti 1999Lorente 2000 Beaty 2001 - Ò Efecto combinado "i— 0.5 1.0 1.5 Razón de posibilidades (octás ratio) más probable que sea consecuencia de factores de confusión o sesgos. Puede considerarse como intensa la asociación indicada por un riesgo relativo que pasa de 2. Por ejemplo, los fumadores de cigarrillos tienen un riesgo de infarto agudo de miocardio que es aproximadamente el doble del riesgo que tienen los no fumadores. En varios estudios se ha demostrado que el riesgo de cáncer de pulmón en fumadores es de 4 a 20 veces mayor que en no fumadores. Sin embargo, es raro encontrar en epidemiología asociaciones tan intensas como estas. Que una asociación sea débil no impide que sea causal; la intensidad de una asociación depende de la prevalência relativa de otras causas posibles. Por ejemplo, en estudios observacionales se han encontrado asociaciones débiles entre Recuadro 5.3. Contaminación atmosférica y mortalidad total Cuando diversos estudios de series temporales en diferentes ciudades de Estados Unidos se sometieron a metanálisis, a pesar de algunos resultados contradictorios se constató en general una asociación estadísticamente significativa entre exposición y efecto.21 Esto refuerza la impresión de que la contaminación atmosférica por partículas en suspensión es responsable de un aumento de la mortalidad, aunque no se conoce el mecanismo exacto. Un metanálisis similar de niveles de ozono y mortalidad también sugirió una relación causal, pero el análisis estuvo limitado por sesgo de publicación,22 es decir, por la falta de publicación de los estudios en los que no se habían hallado resultados estadísticamente significativos o el efecto que se buscaba. la dieta y el riesgo de cardiopatía isquémica y, aunque se han llevado a cabo estudios experimentales en poblaciones seleccionadas, ninguno de ellos ha sido completamente satisfactorio. No obstante, a pesar de la falta de datos probatorios, se piensa que la dieta en general es un factor causal importante de la elevada tasa de cardiopatía isquémica que se da en muchos países industrializados. La razón probable de la dificultad para implicar claramente a la dieta como factor de riesgo de cardiopatía isquémica es que las dietas de las poblaciones son relativamente homogéneas y a lo largo del tiempo la variación de la dieta de un individuo es mayor que la de las personas que forman la población. Si todo el mundo sigue más o menos la misma dieta, no es posible detectar la función de esta como factor de riesgo. En esta situación los datos de tipo ecológico adquieren mayor importancia. Así se ha hablado de personas enfermas y poblaciones enfermas para referirse a la situación de muchos países industrializados en los que poblaciones enteras están expuestas a un riesgo elevado a causa de un factor nocivo.23 Relación dosis-respuesta Existe relación dosis-respuesta cuando los cambios de nivel de una posible causa se asocian con cambios de prevalência o incidencia del efecto. El cuadro 5.2 ilustra la relación dosis-respuesta entre ruido y sordera: la prevalência de sordera aumenta con el nivel de ruido y con la duración de la exposición. La demostración clara de una relación dosis-respuesta en estudios sin sesgos es una prueba muy convincente de una relación causal entre la exposición y la enfermedad. La relación dosis-respuesta entre consumo de frutas y verduras y cardiopatía isquémica y la relación dosis-respuesta inversa entre tensión arterial y cardiopatía isquémica que muestra Cuadro 5.2. Porcentaje de personas con hipoacusia la figura 5.8 es un ejemplo de cómo las circuns(sordera) tancias sociales y económicas pueden ser determinantes de salud o enfermedad. Diversas enNivel medio de ruido cuestas realizadas en el Reino Unido han Periodo de durante una jornada iexposición (años) mostrado una relación intensa entre el nivel de laboral de 8 horas ingreso y el consumo de frutas y alimentos vege(decibelios) 5 10 40 tales. En la figura 5.9 se observa cómo aumenta <80 0 0 0 progresivamente el consumo de frutas y verduras 85 1 3 10 conforme el nivel de ingreso es mayor. La gráfica 90 4 10 21 95 7 muestra también que quienes están en los niveles 17 29 100 12 41 29 más bajos de ingreso gastan una proporción 105 18 42 54 mayor de su ingreso en alimentación. El mayor 110 26 55 62 costo de una dieta con más frutas y verduras 115 71 36 64 puede ser un factor contribuyente a este patrón Causalidad en epidemiologia 121 Figura 5.8. Asociaciones continuas entre tensión arterial, consumo de frutas y verduras y cardiopatía2 Cardiopatía isquémica Cardiopatía isquémica 4.00- 4.00- \ 2.00- 2.0- i 1.00- i 1 .. i 0.50- 1r 1.0- ir , 1 ' l i. 0.25- 0.5- 90 100 80 Tensión arterial habitual (mm Hg) 70 110 1 de consumo. Estas relaciones contribuyen a la "relación dosisrespuesta" general entre nivel de ingreso y mortalidad: a menor ingreso, mayor tasa de mortalidad. Reversibilidad Cuando la eliminación de una causa hipotética da como resultado la reducción del riesgo de enfermedad, es mucho más verosímil que la aso- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Distribución del ingreso neto familiar por décimos (1 = 10% con menor ingreso, 10 = 10% con mayor ingreso) Consumo (gramos por persona y día) Gasto porcentual en alimentación 1 1 1 2 3 Consumo diario de frutas y verduras (quintilos de la distribución) 1 ciación sea causal. Por ejemplo, en quienes dejan de fumar se observa que el riesgo de cáncer de pulmón se reduce con respecto a quienes continúan fumando (figura 8.5). Este dato hace más creíble la hipótesis de que fumar es causa de cáncer de pulmón. Si la causa da lugar a cambios rápidos e irreversibles que son los que posteriormente producen la enfermedad, continúe o no la exposición, la reversibilidad deja de ser criterio de causalidad. Diseño del estudio La capacidad del diseño de un estudio para probar una relación de causalidad es una consideración de la mayor importancia. El cuadro 5.3 presenta un esquema de la contribución de distintos tipos de estudio a la demostración de causalidad. Estos tipos de estudio se discutieron en el capítulo 3. Su uso para mostrar datos probatorios de una relación causal se discute a continuación. Estudios experimentales Los datos de más capacidad probatoria son los resultantes de ensayos controlados y aleatorizados bien diseñados y bien llevados a cabo. Sin embargo, los datos probatorios rara vez proceden de este tipo de estudios, que suelen limitarse a efectos de tratamientos o de campañas de prevención. Otros estudios experimentales, como los ensayos de campo o los ensayos en comunidades, apenas se utilizan para investigar la causalidad. Lo más frecuente es que los resultados probatorios provengan de estudios observacionales. Por ejemplo, casi todos los datos probatorios de las consecuencias nocivas de fumar procerelativa de los distintos den de estudios de este tipo (cuadro 3.1). Cuadro 5.3. Capacidad tipos de estudio para "demostrar" una relación de causalidad Estudios de cohorte y estudios de casos y controles El diseño siguiente en cuanto a capacidad probaCapacidad para toria es el estudio de cohorte que, si está bien rea"demostrar" una Tipo de estudio relación causal lizado, minimiza los sesgos. Pero tampoco este tipo de estudio es siempre práctico o realizable. Ensayos aleatorizados controlados Grande Estudios de cohorte Media Los estudios de casos y controles están sujetos a Estudios de casos y controles Media varias formas de sesgo, pero los resultados de Estudios transversales Escasa este tipo de estudios, sobre todo si se trata de un Estudios ecológicos Escasa estudio con una muestra grande y bien diseñado, aportan pruebas importantes de la naturaleza causal de una asociación. A menudo hay que llegar a una conclusión concreta a partir de estudios de casos y controles, sin tener datos de otro tipo de estudios. Estudios transversales Los estudios transversales son los de menor capacidad para demostrar causación, ya que no aportan pruebas directas de la sucesión temporal Causalidad en epidemiología de los acontecimientos. Sin embargo, la secuencia temporal a menudo puede inferirse de cómo se registra la exposición y el efecto. Por ejemplo, si está claro que el efecto sobre la salud es reciente y la exposición a las causas potenciales se recogió en un cuestionario, las preguntas referentes a aspectos del pasado pueden ser indicativas de que la exposición ocurrió antes que el efecto. Estudios ecológicos Los estudios ecológicos —especialmente los de series temporales— son los que proporcionan datos menos satisfactorios de causalidad, por el peligro de hacer extrapolaciones incorrectas de los datos regionales o nacionales a los individuos aislados. No obstante, en determinadas exposiciones que por lo general no pueden medirse individualmente (como la contaminación atmosférica, los residuos de plaguicidas en alimentos o el flúor en el agua potable), los datos obtenidos de estudios ecológicos son muy importantes. Una vez que la relación causa-efecto está bien establecida, un estudio ecológico bien diseñado, especialmente un estudio de series temporales, puede ser muy útil para cuantificar el efecto.27 Sin embargo, a veces un estudio ecológico se ha considerado adecuado para determinar una relación de causa a efecto. Uno de esos casos fue una epidemia de defunciones por asma. En 1968 se detuvo la venta sin receta de broncodilatadores inhalados en Inglaterra y Gales por haberse demostrado en los años 1959-1966 un aumento de defunciones por asma coincidente con la elevación de las ventas de estos fármacos. Una vez que se restringió la difusión de los broncodilatadores, la mortalidad por asma disminuyó. Algo similar se observó cuando se restringió la venta de fenoterol, un broncodilatador en aerosol, en Nueva Zelanda.28 Interpretación causal de los datos empíricos Por desgracia, no existen criterios absolutamente fiables para determinar si una asociación es o no causal. La inferencia causal suele ser tentativa y hay que juzgar basándose en las pruebas disponibles; siempre queda cierto grado de incertidumbre. No es raro que los datos empíricos sean contradictorios y a la hora de tomar una decisión hay que sopesar adecuadamente cada resultado o estudio concreto dando más peso a los de diseño más apropiado. Al juzgar los distintos aspectos mencionados de la relación de causalidad, es esencial comprobar que la relación temporal es adecuada; una vez establecida esta, la verosimilitud, la coherencia y la relación dosis-respuesta son los criterios quizá de mayor peso. La posibilidad de que una asociación sea causal aumenta cuando muchos resultados y datos de diverso tipo llevan a la misma conclusión. 123 Los resultados obtenidos en estudios bien diseñados tienen especial importancia, sobre todo si se han llevado a cabo en distintos lugares. El uso más importante del conocimiento de las causas de enfermedades o lesiones es en el campo de la prevención, como se verá en los siguientes capítulos. Cuando los mecanismos causales se establecen a partir de información cuantitativa de estudios epidemiológicos, las decisiones referentes a la prevención pueden no ser controvertidas. En situaciones en las que la causalidad no está perfectamente establecida, pero el efecto en cuestión puede ser de gran importancia para la salud pública puede aplicarse el "principio de precaución",29 a efectos de iniciar acciones preventivas como medida de seguridad. Esto se denomina "prevención por motivos de precaución". Preguntas de estudio 5.1 ¿Qué es la inferencia causal? 5.2 ¿Qué es una jerarquía causal? 5.3 A partir de los datos del cuadro 1.2, calcular las fracciones atribuibles al consumo de tabaco y a la exposición a asbesto en el cáncer de pulmón. Si estas fracciones se suman, el resultado excede 100%. Explicar por qué es esto posible y cómo pueden usarse estas fracciones para evaluar distintos enfoques preventivos. ¿Qué otros datos se necesitan para calcular el riesgo atribuible poblacional de cada una de las dos exposiciones? 5.4 Enumerar los criterios habitualmente utilizados para evaluar la posible relación causal de una asociación observada. 5.5 En un estudio de casos y controles se ha demostrado que existe una asociación estadísticamente significativa entre el uso de un fármaco antiasmático y el riesgo de muerte por asma en personas jóvenes. ¿Qué más habría que saber para recomendar que el fármaco se retire del mercado? 5.6 Durante un brote de enfermedad neurológica grave de causa desconocida, las familias de los pacientes sugirieron que la causa era el aceite de cocina adulterado de una marca determinada. Teniendo en cuenta los criterios de causalidad del cuadro 5.1, ¿qué sería lo primero que habría que comprobar? ¿Qué tipo de estudio sería adecuado? ¿En qué momento intervendría usted si las pruebas acumuladas demostraran que el aceite puede ser la causa? 5.7 ¿Por qué el análisis de asociaciones a corto plazo, en series temporales, entre una exposición ambiental (como una temperatura elevada) y la mortalidad se considera un método aceptable para evaluar si hay causalidad? 5.8 ¿Qué es el metanálisis y qué condiciones hacen falta para que pueda aplicarse a un conjunto de estudios? 5.9 Combinando los datos de las figuras 5.8 y 5.9 puede calcularse una relación dosis-respuesta entre nivel de ingreso y cardiopatía isquémica mediada por el consumo de frutas y verduras. Causalidad en epidemiología Suponiendo que el 20% de mayor consumo de frutas y verduras de la figura 5.8 corresponde a los dos segmentos superiores de 10% de la figura 5.9, y que el 20% de menor consumo en 5.8 corresponde a los dos intervalos inferiores de 10% en la figura 5.9, calcular el riesgo relativo de cardiopatía isquémica de quienes se hallan en el 20% de mayor consumo de frutas y verduras comparados con los del 20% inferior. 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Am J Ind Med 2004;45:382-5. Capítulo 6 Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles Mensajes clave | • Las enfermedades crónicas no transmisibles son actualmente problemas importantes de salud pública prácticamente en todos los países. • Las causas de las enfermedades crónicas en general se conocen y también se conocen las posibles intervenciones. • La prevención y el control de estas enfermedades suelen exigir enfoques globales. • En última instancia, la prevención primaria y el control es la mejor estrategia para la prevención de las epidemias modernas. • Las intervenciones focalizadas a individuos de alto riesgo mediante prevención secundaria y terciaria también pueden reducir la carga de enfermedad causada por procesos crónicos. i | j ! El campo de la prevención La reducción de las tasas de mortalidad que se produjo en los países ricos a lo largo del siglo XIX se debió principalmente a la disminución de las defunciones por enfermedades infecciosas. La figura 6.1 muestra las tasas de mortalidad por tuberculosis en Inglaterra y Gales durante el periodo 1840-1968 y cuándo se introdujeron medidas preventivas y terapéuticas específicas. La disminución de la mortalidad fue en su mayor parte previa a estas intervenciones y se ha atribuido a mejoras de la nutrición, de las condiciones de las viviendas, del saneamiento y otras medidas de salud ambiental. Tendencias recientes en las tasas de mortalidad En las últimas décadas del siglo XX la declinación de la mortalidad debida a enfermedades cardiovasculares se ha acelerado en los países de nivel alto de ingreso. Desde 1970 la mortalidad por cardiopatías y accidentes cerebrovasculares ha disminuido hasta un 70% en Australia, Canadá, Japón, el Reino Unido y los Estados Unidos. También han disminuido las enfermedades cardiovasculares en países de niveles me- 128 Capítulo 6 Figura 6.1. Tasas de mortalidad por tuberculosis en Inglaterra y Gales, estandarizadas por edad, 1840­1968 1 ^ 3500­ c \ \ 3000­ E •^^^ Identificación del bacilo ^ • s d e la tuberculosis i— ^ "O s 2500­ xj 2000­ ^ » 1500­ % ^ T3 n £ ^^•~^^^ 1000­ ^^•­^^^ Quimioterapia 500­ 0­ Vacunación con BCG i 1840 i i 1860 i i 1880 i i 1900 i i 1920 i —^^♦­_»__ i 1940 i i 1960 Año dios de ingreso, por ejemplo en Polonia. Estas mejoras han sido el re­ sultado de un amplio espectro de medidas dirigidas tanto a las pobla­ ciones como a los individuos. El potencial para la prevención de las en­ fermedades crónicas es enorme (recuadro 6.1). Una disminución de las tasas de mortalidad del 2% por año en los próximos 10 años podría evi­ tar que murieran precozmente 35 millones de personas.2 Figura 6.2. Cambios en la contribución de las enfermedades crónicas e infecciosas a la mortallidad general en las capitales de los estados del Brasil, 1930­2003 8 Mortalidad proporcionai en las capitales de los estados ­ Enfermedades infecciosas: 46% en 1930 5% en 2003 ­ Enfermedades cardiovasculares: 12% en 1930 31% en 2003 2003 ■ Infecciones ■ Cáncer D Causas externas D Enfermedades cardiovasculares ■ Otras enfermedades Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles 129 Recuadro 6.1. Epidemiología de las enfermedades crónicas: bases de la prevención Las enfermedades crónicas son la principal causa de mortalidad en casi todos los países, siendo responsables de 36 millones de defunciones anuales (véase lafigura7.1). Esto representa 61% de la mortalidad mundial y 48% de la carga mundial de enfermedad.3 Una de cada cinco defunciones por enfermedades no transmisibles crónicas ocurre en países desarrollados y el 80% restante en países en desarrollo, donde vive la mayor parte de la población mundial. Las principales enfermedades crónicas son: • enfermedades cardiovasculares, especialmente cardiopatías coronarias y accidentes cerebrovasculares (17,5 millones de defunciones); • cáncer (7,5 millones de defunciones); • enfermedades respiratorias crónicas (4 millones de defunciones) y • diabetes (1,1 millones de defunciones) Las estimaciones regionales indican que las enfermedades crónicas son causas más frecuentes de mortalidad que las enfermedades transmisibles en todo el mundo, excepto en África subsahariana. Las lesiones, responsables de casi una décima parte del total de defunciones, ocupan un lugar importante en todas las regiones. Las causas de muerte por lesiones son principlamente los siniestros automovilísticos, las lesiones en los centros de trabajo y la violencia interpersonal. La carga de enfermedad debida a lesiones está aumentando en la mayoría de los países de nivel medio o bajo de ingreso. Los problemas de salud mental contribuyen considerablemente a la carga de enfermedad en muchos países y pueden acentuar de manera significativa la incidencia y gravedad de muchas enfermedades crónicas, por ejemplo las enfermedades cardiovasculares y el cáncer. Los trastornos de la visión y la ceguera, la deficiencia auditiva y la sordera, las enfermedades bucales y los trastornos genéticos son otras enfermedades crónicas que dan cuenta de una parte considerable de la carga mundial de enfermedad. Si no se presta más atención a la prevención, se ha estimado que, para el año 2030, el infarto de miocardio, los accidentes cerebrovasculares y la diabetes serán responsables de cuatro muertes de cada diez en adultos (35-64 años) en los países en desarrollo y de ocho muertes de cada diez en Estados Unidos y otros países desarrollados.4 Las proyecciones sugieren que en los próximos 10 años las defunciones por enfermedades no transmisibles crónicas aumentarán un 17%. Esto significa que de las 64 millones de defunciones previstas para el año 2015,41 millones se deberán a una enfermedad crónica. No obstante, la prevención a gran escala es factible, dado que las causas de las principales enfermedades crónicas se conocen y son las mismas en todas las regiones y subgrupos poblacionales.5-7 Un número limitado de factores de riesgo modificables explica la mayoría de los nuevos casos y se dispone de intervenciones basadas en datos científicos, rentables y que pueden aplicarse ampliamente.9 Las contribuciones respectivas de las enfermedades crónicas e infecciosas a la mortalidad total han cambiado considerablemente durante el siglo XX. Por ejemplo, en el Brasil las enfermedades infecciosas suponían 45% de todas las muertes en 1930; que en el 2003 solo eran responsables de 5% del total (figura 6.2). En contraste, la proporción atribuida a procesos cardiovasculares pasó de 12% en 1930 a 31% en el 2003. Sin embargo, la evolución de las tasas de mortalidad depende también de la estructura de edades de la población y de las fluctuaciones y altibajos de las enfermedades epidémicas. La variación temporal de las tasas de mortalidad en los países desarrollados ha sido especialmente espectacular a edades infantiles, en las que las enfermedades infecciosas eran causantes de la gran mayoría de las defunciones; actualmente en muchos países industrializados la primera causa de muerte durante la infancia son los accidentes de tráfico. Potencial para la prevención La evolución de los patrones de mortalidad y morbilidad indica que es posible prevenir las causas principales de enfermedad. De todas formas, incluso la persona más sana morirá finalmente y el riesgo total de muerte es 100% en cualquier población. Sin embargo, en muchas poblaciones hay enfermedades específicas que pueden prevenirse. Los estudios epidemiológicos en poblaciones de emigrantes muestran que estos a menudo desarrollan lentamente los patrones de enfermedad de las poblaciones que los reciben. Por ejemplo, las tasas de cáncer de estómago en las personas nacidas en Hawai (Estados Unidos) de padres japoneses son menores que las observadas en Japón. Tras dos generaciones en Hawai, las personas de ascendencia japonesa tienen las mismas tasas de cáncer gástrico que la población estadounidense general. El que haya de transcurrir una generación para que estas tasas desciendan respalda la importancia que puede tener una exposición, por ejemplo a un tipo de alimentación, en las primeras etapas de la vida. La variación geográfica en la frecuencia de enfermedad entre distintos países o regiones también proporciona indicios que pueden ser importantes para la prevención (figura 6.3). En los varones del Reino Unido las tasas de cáncer de pulmón estandarizadas por edad disminuyeron de 18 por 100000 en 1950 a 4 por 100000 en el 2000. Figura 6.3. Cambios en la mortalidad por cáncer de pulmón a edades de 35 a 44 años en el Reino Unido y en Francia, 1950-19999 a) Reino Unido b) Francia Tasa de mortalidad por 100 000 personas, estandarizada por edad Periodo Tasa de mortalidad por 100 000 personas, estandarizada por edad Periodo Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles Contrariamente, en Francia esas tasas aumentaron en ese mismo periodo. En Francia el aumento en el consumo de cigarrillos se dio unas décadas después que en el Reino Unido y la proporción de fumadores comenzó a disminuir solo en los años noventa. De la misma manera, el cáncer de pulmón sigue aumentando en las francesas, pero este aumento se ha evitado en las mujeres del Reino Unido.10 Marco causal 131 Recuadro 6.2. Efecto de la carga de factores de riesgo sobre el riesgo a lo largo de toda la vida Los epidemiólogos investigan en qué medida la presencia (o ausencia) de factores de riesgo mayores modifica las tasas de mortalidad por enfermedades cardiovasculares.11' 12 La ausencia de factores de riesgo reconocidos a los 50 años de edad se asocia a un riesgo de por vida de enfermedad cardiovascular muy bajo. Por ejemplo, un análisis de los participantes del estudio Framingham que no padecían ninguna enfermedad cardiovascular a los 50 años mostró que la presencia de dos o más factores de riesgo mayores confería un riesgo de desarrollar una enfermedad cardiovascular durante el resto de la vida del 69% para los varones y del 50% para las mujeres. En comparación, los participantes con perfiles de riesgo óptimos estaban expuestos a un riesgo del 5,2% (varones) y el 8,2% (mujeres).13 La epidemiología puede hacer una contribución fundamental a la prevención determinando las causas modificables de enfermedad. El medio siglo de investigación epidemiológica de la cardiopatía isquémica ha permitido definir en gran medida las causas de la enfermedad, desde los factores individuales de riesgo hasta los mecanismos celulares en la pared arterial. Sin embargo, las grandes diferencias en factores de riesgo de unas poblaciones a otras todavía no se entienden bien. La inferencia causal ha de tomar en cuenta tanto el proceso de causación de la enfermedad como las contribuciones de los factores sociales, económicos, ambientales y políticos, todos ellos factores determinantes de última instancia (figura 6.4). Determinantes sociales de la salud Los determinantes sociales de la salud son las condiciones en las que viven y trabajan las personas.14 Intervenir sobre los factores sociales determinantes de la salud es lo más justo para mejorar la salud de toda la sociedad. La atención médica de calidad es fundamental, pero los Figura 6.4. Determinantes subyacentes de enfermedad y su efecto en las enfermedades crónicas Factores socioeconómicos, culturales, políticos y ambientales Incluyendo: - Globalización - Urbanización - Envejecimiento poblacional . Factores de riesgo comunes modificables - Consumo de tabaco - Uso excesivo de alcohol - Alimentación insana - Sedentarismo Factores no modificables -Edad - Sexo - Herencia Principales enfermedades crónicas Factores de riesgo intermedios \ - Aumento de la tensión arterial - Aumento de la glucemia - Lípidos anormales en sangre - Exceso de peso ¥> - Cardiopatías - Accidentes cerebrovasculares - Cáncer - Diabetes - Enfermedades respiratorias crónicas factores que subyacen a la pérdida de la salud —por ejemplo, la posición social, las condiciones de vivienda y los riesgo laborales— han de tratarse también si se quiere que haya equidad en la distribución del bienestar.15, l6 Las condiciones sociales y ambientales desfavorables pueden inducir también conductas adversas que a menudo afectan los niveles de exposición a factores de riesgo importantes en el desarrollo de las principales enfermedades crónicas. En la prevención de las enfermedades pueden intervenir muy diversos profesionales, desde el personal de enfermería especializado en salud pública hasta los especialistas en sociología médica, pasando por los psicólogos, los economistas de la salud, los expertos en ergonomia, los ingenieros sanitarios, los expertos en control de la contaminación y los higienistas laborales. A medida que se hacen evidentes las limitaciones de la medicina moderna para curar las enfermedades y se elevan los costos médicos se acepta más en todos los países la necesidad de la prevención. Niveles de prevención Pueden identificarse cuatro niveles de prevención, que corresponden a las diferentes fases del desarrollo de la enfermedad. La prevención puede ser primordial, primaria, secundaria y terciaria. Cada uno de estos niveles de prevención se dirige a factores o condiciones que tienen un papel determinado en la producción de la enfermedad. En situaciones en las que no se tienen pruebas concluyentes de que tales factores son realmente causales, pero el riesgo de no prevenir un siniestro de salud pública es demasiado grande, pueden iniciarse acciones preventivas que entran dentro de la llamada "prevención precaucionaría". Este enfoque es habitual en el campo ambiental, en el que el "principio de precaución" se usa para evitar riesgos para la salud pública derivados de procesos o productos.17 Los enfoques preventivos se solapan y a menudo confluyen, ya que todos los niveles son importantes y se complementan unos a otros. La prevención primordial y la primaria son las que generalmente contribuyen más a la salud y el bienestar de la población en su conjunto, mientras que la prevención secundaria y terciaria se enfocan generalmente a quienes ya muestran signos de enfermedad (cuadro 6.1). Prevención primordial Este es el nivel de prevención más recientemente reconocido, gracias al desarrollo de la epidemiología de las enfermedades cardiovasculares. Se sabe que la cardiopatía isquémica solo ocurre a gran escala cuando existe la causa básica subyacente, una dieta rica en grasa animal saturada. Cuando esta causa falta en gran medida, como sucedía en China Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles 133 Cuadro 6.1. Niveles de prevención Nivel de prevención Fase de la enfermedad Primordial Objetivo Acciones Población destinatária Condiciones económicas, sociales y ambientales subyacentes que inician el proceso de causación Establecer y mantener condiciones que minimicen los riesgos para la salud Medidas que contrarresten o eviten la aparición de condiciones ambientales, económicas, sociales o conductuales Población general o grupos seleccionados; conseguida a través de la política sanitaria y la promoción de la salud Primaria Factores causales específicos Reducir la incidencia de enfermedad Protección de la salud mediante iniciativas personales y colectivas, como mejorar el estado nutricional y eliminar los riesgos ambientales Población general, grupos seleccionados e individuos de alto riesgo; conseguida a través de programas de salud pública Secundaria Primeros estadios de la enfermedad Reducir la prevalência de enfermedad acortando su duración Intervenciones para individuos y comunidades para detectar e intervenir precozmente controlando la enfermedad y minimizando la discapacidad (por ej., mediante programas de detección sistemática) Pacientes con la enfermedad; conseguida mediante diagnóstico precoz y tratamiento Terciaria Estadios avanzados de Reducir el número y la la enfermedad (trataimportancia de las miento, rehabilitación) complicaciones Medidas destinadas a amiPacientes; conseguida menorar el efecto a largo plazo diante rehabilitación de la enfermedad y la discapacidad; minimización del sufrimiento; maximización de los años potenciales de vida útil y Japón, la cardiopatía isquémica sigue siendo una causa rara de mortalidad y morbilidad, a pesar de la elevada frecuencia de otros factores de riesgo importantes, como el tabaco y la hipertensión. Sin embargo, el cáncer de pulmón inducido por el tabaco está aumentando y los accidentes cerebrovasculares por hipertensión son frecuentes en China y Japón. En algunos países de niveles medios de ingreso la cardiopatía isquémica está aumentando de importancia en los grupos urbanos de ingresos medios y altos, que ya han adquirido hábitos de comportamiento de alto riesgo. A medida que se produzca el desarrollo socioeconómico, es de esperar que los factores de riesgo se extiendan, provocando un aumento importante de las enfermedades cardiovasculares. El objetivo de la prevención primordial (recuadro 6.3) es evitar el surgimiento y la consolidación de patrones de vida social, económica y cultural de los que se sabe positivamente que contribuyen a elevar el riesgo de enfermedad. A menudo la importancia de la prevención primordial se comprende demasiado tarde. Todos los países necesitan prevenir la difusión de estilos de vida y patrones de consumo insanos. La prevención primordial de enfermedades crónicas debe incluir políticas nacionales y programas de nutrición. Tales programas han de implicar al sector Capitulo 6 Recuadro 6.3. Prevención de la contaminación atmosférica La prevención primordial es necesaria para hacer frente a los efectos mundiales de la contaminación atmosférica, incluidos el efecto invernadero, la lluvia ácida, el deterioro de la capa de ozono y los efectos nocivos de la contaminación por humos. Los niveles de partículas en suspensión y las concentraciones de dióxido de azufre (SO2) en la atmósfera de muchas ciudades importantes exceden los máximos recomendados por la OMS y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA). En las ciudades de países de nivel de ingreso medio o bajo en las que el carbón es fuente fundamental de energía la contaminación atmosférica es especialmente importante. En casi todos estos países es importante que haya políticas para prevenir la contaminación y proteger la salud (véase el capítulo 9). La prevención primordial incluye la planificación urbana para separar las zonas industriales de las zonas residenciales, facilitar el trasporte público o "activo" (a pie o en bicicleta) e impulsar el ahorro energético. agrícola, la industria de la alimentación y el sector de importación-exportación de alimentos. Los países necesitan también programas para promover la actividad física habitual. El ejemplo del consumo de tabaco indica que el compromiso político del gobierno nacional es clave para que la prevención primordial sea efectiva. Hay pruebas sólidas de que el consumo de tabaco puede reducirse mediante políticas fiscales (impuestos) y aumentos de precio (figura 6.5). Los datos epidemiológicos que demuestran los efectos nocivos del tabaco llevaron finalmente a la adopción en febrero del 2006 del Convenio Marco para el Control del Tabaco, primer tratado adoptado por los estados miembros de la OMS (véase el capítulo 10). Prevención primaria El propósito de la prevención primaria es limitar la incidencia de enfermedad mediante el control de sus causas y de los factores de riesgo. La prevención primaria puede enfocarse • a toda la población, con el objetivo de reducir el riesgo promedio (estrategia poblacional, o "masiva". • a las personas que son de alto riesgo por la exposición a ciertos factores (estrategia de individuos de alto riesgo). Estrategia poblacional El enfoque poblacional pretende cambiar la distribución poblacional hacia menores niveles de riesgo, por ejemplo, reduciendo los niveles promedio de colesterol (o de tensión arterial). La ventaja principal de la estrategia poblacional es que no hay que identificar a un grupo de alto riesgo, simplemente se trata de reducir, aunque sea poco, el nivel de un factor de riesgo dado en toda la población. Su principal desventaja es que brinda escaso beneficio a muchos individuos cuyo riesgo de enfermedad es ya bajo. Por ejemplo, muchos usarán un cinturón de seguridad toda su vida cuando viajan en automóvil sin que nunca se vean implicados en un choque u otro tipo de siniestro automovilístico. La generalización del uso de los cinturones de seguridad ha sido muy beneficiosa para la población en su conjunto, pero quienes nunca se ven envueltos en un accidente obtienen de ese uso nulo beneficio. Este fenómeno se ha denominado paradoja preventiva.18 Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles Figura 6.5. Relación inversa entre el precio de los cigarrillos ajustado según la inflación y el consumo de cigarrillos, Sudáfrica, 1961­20013 » rz 700 2500 1 ■ ■ Precio del paquete de cigarrillos ^ ™ Consumo de cigarrillos r» o 3 2 * 600­ 5"S N s. ■^k S ^^^^^^^^ n >­ en o) S~^ ^f .^a^r v % 300 ^ i5' ■1500 1000 S Df ­ 4OJ; ♦c f1 ip M Q. g­ S 200 ­ ■i _ c O; >o 500 1 c ^ '^ 100­ .2 ¡2 VJ ^ = o .E k» . ^ | o" v< ^v á 1 Q. Â M Q. rrillos and a *Q 2000 Á 2 .2 3 S 500 fD ISI n u up 2 L n c r i m i i 3 ^ o t CTiCT>o^cno^CT>CT)cri r ^ ^ . . r » > — ­ L o o o o n o c o n c m n r*. en CT^ ,_ o o rsi Año La elevada incidencia de cardiopatía isquémica en casi todos los países industrializados se debe a los altos niveles de los factores de riesgo en el conjunto de la población, no en una minoría. La relación entre colesterol sérico y riesgo de cardiopatía isquémica (figura 6.6) muestra que la distribución de las colesterolemias (niveles de coleste­ rol en sangre) no es simétrica, los valores más frecuentes están hacia la izquierda. Solo una pequeña minoría de la población tiene colesterole­ mias de más de 8 mmol/1 que implican un riesgo muy alto de cardiopa­ tía isquémica. La mayoría de las muertes atribuibles a esta enfermedad se producen con niveles medios de colesterol, en los que se encuentra la mayor parte de la población. En este caso, la prevención primaria im­ plicará cambios que reduzcan el riesgo medio de la totalidad de la po­ blación, desplazando toda la distribución hacia un nivel inferior. La figura 6.7 compara la distribución de colesterolemias en tres po­ blaciones con diferente media. Hay escasa superposición entre quienes tienen niveles altos de colesterol en sangre en la población A y en la po­ blación C. Quienes tienen colesterolemias altas en A serían considera­ dos con niveles bajos de colesterol en la población C. Estos datos proceden del proyecto MÓNI CA (MONItorización de tendencias y determinantes de enfermedad CArdiovascular) que com­ prende encuestas poblacionales efectuadas al menos quinquenalmente en 38 poblaciones geográficamente definidas en 21 países.12,30 n Figura 6.6. Relación entre los niveles séricos de colesterol (histograma) y la mortalidad por enfermedad coronaria (EC, linea de trazos) en personas de edades entre 55 y 64 años 19 50 c o - 40 14o o o o 17- y' 30 y' £ 20 10- .^ .-- 8- ^---h 160 190 -10 - ^ " 220 250 280 310 i i 340 0 370 mg/dl Serum colesterol i mmol/l Figura 6.7. Distribución del colesterol sérico en tres poblaciones A (con bajo colesterol), B (con niveles de colesterol medios) y C (con niveles altos)21 A(bajo) 5.0 mmol/l 6.5 mmol/l \ \ Prevalência de hiperMedia (DS) de colesterolemia colesterolemia >5.0 >6.5 Población (mmol/l) mmol/l mmol/l A(bajo) 4.0(1.01) 6% 2% B (medio) 5.4(1.05) 64% 15% C(alto) 93% 39% 6.2 (0.95) rii|iiiiTii|ir 9.6 10.3 Colesterol total (mmol/l) Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles 137 La figura también ilustra el principio de que cualquier límite para definir la prevalência es arbitrario, pero desplazar la media poblacional incluso en una cuantía escasa puede tener un gran efecto. El objetivo de la prevención primaria es precisamente desplazar toda la distribución poblacional desde los niveles altos hacia los niveles bajos. En la figura 6.7 puede observarse que: • la población A cuya colesterolemia media está en niveles bajos (4.0 mmol/1) tiene también baja prevalência de hipercolesterolemia (6%), aunque se defina la hipercolesterolemia para determinar la prevalência en cifras de 5.0 mmol/1 o más. • En la población B cuya colesterolemia media son 5.4 mmol/1, casi dos tercios de la población (64%) tendría hipercolesterolemia si esta se define a partir de 5.0 mmol/1, pero solo 15% si se define hipercolesterolemia a partir de 6.2 mmol/1. • El área bajo la curva en la población C incluye prácticamente a toda la población si se define hipercolesterolemia a partir de 5.0 mmol/1. Estrategia enfocada a los individuos de alto riesgo El enfoque alternativo es enfocar la prevención a los individuos cuyo riesgo excede un determinado umbral arbitrariamente elegido, intentando que los niveles de colesterolemia se reduzcan en estos individuos. Las estrategias de grupo de alto riesgo dirigidas a proteger a los individuos susceptibles son más eficientes para las personas que tienen mayor riesgo de sufrir una determinada enfermedad; no obstante, estas personas pueden contribuir en escasa medida a la carga global de enfermedad en la población. Recuadro 6.4. Estrategia de grupo de riesgo: programas para dejar de fumar Sin embargo, si quienes se incluyen en el grupo de alto riesgo son quienes tienen una enfermedad Un ejemplo de estrategia de grupo de riesgo son establecida, la estrategia contribuirá más a la relos programas para dejar de fumar. Estos programas suelen funcionar bien, ya que la mayoría de ducción global de la carga de enfermedad (recualos fumadores desean abandonar el hábito y dro 6.4). La desventaja principal de la estrategia tanto ellos como los médicos implicados suelen enfocada a individuos de alto riesgo es que suele estar fuertemente motivados. Caben pocas dudas requerir un programa de pruebas de detección de que los beneficios de la intervención dirigida a para identificar el grupo de alto riesgo, lo que las personas de alto riesgo contrarrestan con creces los efectos adversos (por ejemplo, el efecto a suele ser difícil y costoso. El cuadro 6.2 presenta corto plazo de la abstinencia de nicotina). Si la las ventajas y las desventajas de los dos enfoques. estrategia de grupo de riesgo resulta satisfactoCombinar las estrategias poblacional y de ria, proporciona beneficios también a los no fualto riesgo es útil en muchas situaciones. El cuamadores al reducir la inhalación pasiva de humo dro 6.3 compara ambos enfoques en la preven(tabaquismo pasivo). Estos programas suelen funcionar mejor cuando se complementan meción de la diabetes y la obesidad. La estrategia de diante programas poblacionales antitabaco. alto riesgo también es más relevante cuando se enfoca a individuos en los que el riesgo global es 138 Capítulo 6 Cuadro 6.2. Ventajas e inconvenientes de las estrategias de prevención primaria18' ^ Ventajas Inconvenientes Estrategia poblacional Estrategia de grupo de alto riesgo Radicalidad Adecuada para individuos Gran potencial para toda la población Motivación de los sujetos Adecuada para comportamientos Motivación de los médicos Relación favorable beneficio/riesgo Escaso beneficio para los individuos Difícil identificación de los individuos de alto riesgo Escasa motivación de las personas Escasa motivación de los médicos La relación riesgo/beneficio puede ser baja Efecto temporal Efecto limitado Adecuada para comportamientos alto en vez de aquellos que solo tienen un riesgo elevado solo por un factor. Por ejemplo, la decisión sobre si tratar o no clínicamente a individuos con hipertensión arterial o colesterol elevado ha de tomar en cuenta otros factores como la edad, el sexo, si son fumadores y si tienen diabetes. Cuadro 6.3. Enfoques preventivos posibles en la diabetes y la obesidad Característica Enfoque poblacional Enfoque de alto riesgo Descripción Programas para reducir ligeramente el riesgo en toda la población (por ej., mediante una pequeña disminución del índice de masa corporal en toda la comunidad) Programas para reducir el riesgo en personas que tienen muchas posibilidades de desarrollar diabetes (por ej., una reducción importante de peso en quienes tienen exceso de peso u obesidad) Técnicas Cambio ambiental (legislación, política general, políticas de precios) Modificación del estilo de vida (mercadeo social, educación de los medios de información) Servicios de prevención clínica (detección sistemática, búsqueda de casos y prácticas basadas en datos empíricos); modificación del estilo de vida (educación conductual, educación del paciente; desarrollo de habilidades de autocuidado) Efecto Mejora de los patrones de conducta en toda la población, causada en parte por las elecciones automáticas potenciadas por el ambiente (las zonas peatonales incrementan la actividad física en quienes frecuentan esas áreas) Reducción de la incidencia de enfermedad entre los individuos de alto riesgo (menos accidentes cerebrovasculares en los hipertensos tratados, o reducción de la frecuencia de diabetes en individuos con alteración de la tolerancia a la glucosa, como efecto del cambio intensivo del estilo de vida) Costos Costo por persona pequeño, multiplicado por toda la población Alto costo por persona multiplicado por un número relativamente pequeño de personas Cronología de los resultados El efecto sobre el estilo de vida se ve a corto plazo (la reducción de la ingesta de grasa se produce automáticamente una vez que la composición del alimento se modifica; el consumo de tabaco disminuye inmediatamente una vez que se toman medidas legislativas efectivas) El efecto sobre el estilo de vida se ve uno o dos años después de iniciado el programa de educación intensiva, apoyo psicológico y seguimiento. A medio plazo se observan reducciones de la incidencia de diabetes Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles Prevención secundaria La prevención secundaria persigue la reducción de las consecuencias más graves de la enfermedad mediante diagnóstico y tratamiento precoces. Comprende todas las medidas disponibles para la detección precoz en individuos y poblaciones y para una intervención rápida y efectiva. Está dirigida al periodo entre el comienzo de la enfermedad y el momento en que suele hacerse el diagnóstico y su propósito es reducir la prevalência de la enfermedad. La prevención secundaria suele aplicarse a enfermedades cuya historia natural comprende un periodo precoz en el que son fáciles de diagnosticar y tratar y puede detenerse su progresión hacia un estadio más grave. Los dos requisitos principales para que un programa de prevención secundaria resulte útil es que se disponga de un método seguro y exacto de detección de la enfermedad, preferiblemente en estadio preclínico, y que existan métodos terapéuticos eficaces. El cáncer de cuello uterino es un buen ejemplo de la importancia de la prevención secundaria e ilustra también las dificultades de valoración de los programas de prevención. La figura 6.8 muestra la asociación entre la tasa de aplicación de programas de detección y la reducción de la tasa de mortalidad por cáncer de cuello uterino en varias provincias canadienses durante los años setenta.23'24 Estos datos se cuestionaron inicialmente porque la mortalidad por cáncer de cuello uterino ya estaba disminuyendo antes de que Figura 6.8. Relación entre la disminución de la mortalidad por cáncer de cuello uterino entre 1960-1962 y 1970-1972 y la aplicación de pruebas de detección sistemática en las provincias canadienses23'24 ^ 4. * 3- 100 200 300 400 Proporción de mujeres sometidas a prueba de detección (por 1000 mujeres) 139 se pusieran en práctica programas organizados de detección sistemática. Otros estudios respaldan el valor de este tipo de programas de detección, que en la actualidad funcionan en muchos países, aunque no en todos. Pocos países de bajo o medio ingreso tienen la infraestructura adecuada para que se puedan aplicar estos programas. Muy pocas mujeres en países pobres tienen acceso a esos programas de detección.25 Con la aparición de una vacuna eficaz contra el papilomavirus humano, el cáncer de cuello uterino podría quizá convertirse en un ejemplo de enfermedad en la que predominan las medidas de prevención primaria. Otros ejemplos de prevención secundaria muy típicos son las pruebas visuales y de audición en chicos de edad escolar, la medición de la tensión arterial y el tratamiento subsiguiente de la hipertensión en las personas de edad media y avanzada; las pruebas de detección de sordera y las recomendaciones de protección contra el ruido para trabajadores industriales; y las pruebas cutáneas y la radiografía de tórax para el diagnóstico de la tuberculosis. Prevención terciaria La prevención terciaria tiene como meta reducir el progreso o las complicaciones de una enfermedad ya establecida y es un aspecto importante de la terapéutica y de la medicina de rehabilitación. Consiste en medidas para reducir las secuelas y las discapacidades, minimizar los sufrimientos causados por la pérdida de la salud y facilitar la adaptación de los pacientes a cuadros incurables. La prevención terciaria suele ser difícil de separar del tratamiento, ya que en las enfermedades crónicas uno de los principales objetivos terapéuticos es la prevención de las recidivas. La rehabilitación de los pacientes que han sufrido poliomielitis, accidentes cerebrovasculares, lesiones, ceguera, etc., tiene gran importancia para capacitarles de forma que puedan participar en las actividades de la vida social cotidiana. Un aspecto muy importante de la prevención terciaria —especialmente en personas jóvenes que han sufrido lesiones o una enfermedad crónica— es restaurar su capacidad para trabajar y obtener ingresos suficientes. Cuando los servicios sociales no funcionan, incluso un periodo temporal de enfermedad puede causar dificultades económicas serias para el paciente y su familia. Los estudios epidemiológicos deben incluir la situación económica de las personas con mala salud como uno de los determinantes sociales fundamentales de la evolución del paciente. Detección sistemática Los programas de detección sistemática de enfermedad o de factores predictivos de enfermedad se llevan a cabo por los beneficios potencia- Epidemiologia y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles les de la prevención secundaria mediante la detección precoz y el tratamiento. Definición La detección sistemática es la aplicación de pruebas rápidas y a gran escala para poner de manifiesto enfermedades en personas aparentemente sanas.* Las pruebas de detección sistemática generalmente no proporcionan un diagnóstico definitivo. Simplemente indican la presencia de un factor de riesgo determinado y normalmente requieren ulterior estudio y, a veces, tratamiento. Como las personas que se someten a estas pruebas son generalmente personas que no padecen una enfermedad, la inocuidad de los métodos empleados en estas pruebas de detección es de enorme importancia.26 Estas pruebas pueden usarse también para detectar una exposición intensa a factores de riesgo. Por ejemplo, pueden estudiarse muestras de sangre en programas de detección sistemática de plomo en niños de zonas en las que son frecuentes las pinturas con plomo. Tipos de pruebas de detección sistemática Existen diferentes tipos de detección sistemática, cada uno de ellos con un objetivo específico: • detección sistemática masiva, que implica la aplicación de pruebas a toda la población; • detección sistemática múltiple o multifásica, que implica el uso de diversas pruebas de detección en la misma ocasión; • detección sistemática dirigida, aplicada a grupos con exposiciones específicas, por ejemplo, trabajadores en fundiciones de plomo; este tipo de detección sistemática se utiliza a menudo en salud ambiental y en medicina e higiene del trabajo (recuadro 6-5); • hallazgo de casos o detección sistemática de oportunidad, que se limita a los pacientes que buscan atención de salud por otros motivos. Recuadro 6.5. Detección sistemática focalizada La detección sistemática focalizada en grupos con una exposición laboral específica no exige requisitos tan estrictos como la aplicada a la población general. El efecto nocivo que se previene puede ser menor (por ejemplo, náuseas o cefaleas), pero la detección puede ser prioritaria si el efecto reduce la capacidad para trabajar de la persona afectada. Muchos de los efectos nocivos que supone la exposición a ambientes peligrosos son graduales y la prevención de un efecto menor puede prevenir al mismo tiempo otros efectos más graves. La detección sistemática focalizada es un requisito legal en muchos países, por ejemplo para mineros u obreros que trabajan con plomo o crómio. A menudo se usa en el seguimiento de incidentes de contaminación ambiental, como la intoxicación con metilmercurio (enfermedad de Minamata) que se produjo en el Japón en los años sesenta. *En publicaciones médicas en español lo que aquí denominamos detección sistemática a menudo se designa directamente con el anglicismo screening. También se usan con similar significado términos como "cribaje", "pesquisaje", "tamizaje" y "tamizado", así como el galicismo "despistaje". Criterios para las pruebas de detección sistemática Los requisitos que ha de cumplir un programa de detección sistemática para que pueda ponerse en marcha (cuadro 6.4) dependen de las características de la enfermedad, del tratamiento y de la prueba de detección.27 Sobre todo, debe tratarse de una enfermedad que puede llegar a ser grave si no se diagnostica precozmente; las enfermedades congénitas metabólicas, como la fenilcetonuria, cumplen este criterio y lo mismo sucede con algunos cánceres, como el de cuello uterino. Cosíos El costo de un programa de detección sistemática ha de valorarse en función del número de casos detectados y las consecuencias de no llevar a cabo la detección. En general, la prevalência del estadio preclínico de la enfermedad debe ser alta en la población a estudiar, aunque en ocasiones puede merecer la pena poner en práctica uno de estos programas incluso en una enfermedad de baja prevalência, como la fenilcetonuria, que tiene consecuencias graves. Si los niños con fenilcetonuria se diagnostican al poco de nacer, pueden ser alimentados con una dieta especial que les permite desarrollarse normalmente. De lo contrario, desarrollarán retraso mental y requerirán atención especial toda la vida. A pesar de la baja incidencia de esta enfermedad metabólica (de 2 a 4 casos cada 100 000 nacimientos), la prevención secundaria es muy efectivos en función del costo. Periodo de ventaja Para que los programas de detección sistemática funcionen, la enfermedad debe tener un periodo de ventaja prolongado. Se denomina periodo de ventaja o periodo de adelanto diagnóstico al intervalo entre el momento en que la enfermedad puede reconocerse por primera vez Cuadro 6.4. Criterios para instaurar un programa de detección precoz Enfermedad Bien definida Prevalência Historia natural Conocida Intervalo largo entre los primeros signos y la enfermedad Manifiesta; enfermedad importante desde el punto de vista médico para la que hay remedio efectivo Prueba a elegir Sencilla y segura Se conoce las distribución de los resultados de la prueba en individuos afectados y no afectados La efectividad del programa los justifica Existen o se pueden disponer fácilmente Equidad de acceso a los servicios de detección sistemática; existe un tratamiento aceptable y seguro Costos Instalaciones Equidad Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles mediante una prueba de detección y el momento en el que suele diagnosticarse en los pacientes que ya presentan síntomas. La sordera provocada por el ruido tiene un periodo de ventaja muy largo; el cáncer pancreático suele tener un periodo de ventaja corto. Un periodo de ventaja corto implica que la enfermedad es rápidamente progresiva y que es poco probable que el tratamiento iniciado tras la detección sistemática sea más eficaz que el instaurado tras un diagnóstico según el procedimiento habitual. Sesgo de duración El tratamiento precoz debe ser más eficaz para reducir la mortalidad o la morbilidad que el tratamiento instaurado tras el desarrollo clínico evidente de la enfermedad. Tal es el caso, por ejemplo, del tratamiento del cáncer cervical in situ. El tratamiento no solo debe ser eficaz, sino también aceptable para las personas asintomáticas. Si el tratamiento es ineficaz, el diagnóstico precoz solo servirá para aumentar el intervalo durante el cual el individuo sabe que tiene la enfermedad; este efecto se conoce como sesgo de duración o sesgo de duración-tiempo. Prueba de detección Una prueba de detección sistemática debe ser de bajo costo, fácil de aplicar, aceptable por parte del público, fiable y válida. Una prueba es fiable si proporciona resultados coherentes y es válida si clasifica correctamente a las personas en dos grupos, uno con enfermedad y otro sin ella. La sensibilidad y la especificidad de la prueba cuantifican estos aspectos. • La sensibilidad es la proporción de personas realmente enfermas del conjunto de la población sometida a detección sistemática que son clasificadas como enfermas mediante la prueba en cuestión (o sea, la frecuencia con la que la prueba detecta la enfermedad cuando esta está presente). • La especificidad es la proporción de personas realmente sanas que son clasificadas como tales con la prueba de detección (o sea, la frecuencia con la que la prueba da un resultado negativo cuando la enfermedad no está presente). El cuadro 6.5 muestra cómo se calculan la sensibilidad, la especificidad y los valores predictivos positivo y negativo. Obviamente es deseable disponer de pruebas de detección sistemática que sean al mismo tiempo muy sensibles y muy específicas, pero hay que buscar un equilibrio entre estas dos características, ya que la mayor parte de las pruebas no son apropiadas para ambas cosas. El balance entre ambas se busca mediante la fijación de un límite entre lo normal y lo anormal que en general es arbitrario. Si se intenta aumen- 143 Cuadro 6.5. Validez de una prueba de detección sistemática Enfermedad Prueba de detección Sensibilidad Positiva Negativa Total Presente Ausente Total a c a +c b d b +d a+b c+d a +b +c +d i = positivos verdaderos, b = positivos falsos (seudopositivos) ■ = negativos falsos (seudonegativos), d= negativos verdaderos = probabilidad de que la prueba sea positiva en las per­ sonas que tienen la enfermedad Especificidad = a/{a + c) = probabilidad de que la prueba sea negativa en las per­ sonas que no tienen la enfermedad Valor predictivo positivo = d/(b+d) = probabilidad de que la persona tenga la enfermedad cuando la prueba da un resultado positivo Valor predictivo negativo = a/(a + b) = probabilidad de que la persona no tenga la enfermedad cuando la prueba da un resultado negativo = d/[c + d) tar la sensibilidad e incluir a todos los positivos verdaderos, necesaria­ mente aumentará el número de positivos falsos, es decir se reducirá la especificidad. Si se aplican criterios menos estrictos para considerar positiva una prueba, aumentará la sensibilidad y disminuirá la especi­ ficidad. Si se aplican criterios más estrictos, aumentará la especificidad, pero disminuirá la sensibilidad. También puede ser necesario tomar en consideración el valor predictivo. Los criterios que han de considerarse adecuados para una prueba de detección sistemática dependen de las consecuencias que tenga la clasificación de individuos como negativos falsos y positivos falsos. En una enfermedad grave de recién nacidos podría resultar preferible una alta sensibilidad, aun con el aumento de costo que supondrían los mu­ chos positivos falsos (menor especificidad). Luego sería necesario se­ guir la evolución de los niños para determinar exactamente quiénes de los positivos son positivos verdaderos y quiénes positivos falsos. Historia natural de la enfermedad Sobre todo, para establecer un programa de detección sistemática con criterios adecuados se requiere un conocimiento considerable de la his­ toria natural de la enfermedad en cuestión y de los beneficios y costos del tratamiento. Han de existir instalaciones adecuadas para el diag­ Epidemiología y prevención: enfermedades crónicas no transmisibles 145 Cuadro 6.6. Tasas de mortalidad por cáncer de mama durante el seguimiento28 No. de mujeres con cáncer de mama Grupo sometido a mamografía Grupo de control % de diferencia 307 310 No. de defunciones (desde el comienzo del seguimiento) 18 años Sanos 10 años 39 63 38,1 nóstico, el tratamiento y la atención posterior de los casos diagnosticados, que de otra forma podrían colapsar los servicios de salud. Por último, la estrategia de detección y los procedimientos del programa han de ser aceptados por la población afectada en su conjunto: administradores, profesionales sanitarios y público en general. Efecto sobre la salud El valor de un programa de detección sistemática depende en última instancia de su efecto sobre la morbilidad, la mortalidad y la discapacidad. Lo ideal sería disponer de las tasas de enfermedad tanto en las personas en las que la enfermedad fue encontrada mediante detección sistemática como en las que fueron diagnosticadas a partir de síntomas. Como es probable que existan diferencias entre las personas que toman parte en los programas de detección y las que no lo hacen, la mejor prueba de la eficacia de los programas son los resultados de ensayos controlados aleatorizados (recuadro 6.6). Finalmente, debe estar claro que una estrategia preventiva adecuada no tiene por qué incluir pruebas de detección sistemática.30 Cuando existe un factor de riesgo importante (como consumo de tabaco, hipertensión arterial o sedentarismo) que puede reducirse sin necesidad de seleccionar el grupo de alto riesgo para la acción preventiva, lo mejor es usar los recursos disponibles y usar políticas sanitarias y regulaciones ambientales para establecer un enfoque poblacional de la prevención. 95 133 28,6 126 163 22,7 Recuadro 6.6 Detección sistemática del cáncer de mama: un estudio de caso En un ensayo controlado y aleatorizado que se realizó en Nueva York a lo largo de 23 años, en el que participaron 60 000 mujeres que tenían seguro médico y edades comprendidas entre los 40 y los 64 años, se halló que la detección sistemática mediante mamografía resultaba efectiva para disminuir la mortalidad por cáncer de mama (cuadro 6.6). A los 10 años de entrada en el estudio la mortalidad por cáncer de mama en las mujeres que habían sido sometidas a detección sistemática por mamografía era alrededor de 29% menor que en las mujeres no sometidas a pruebas de detección sistemática mamográfica; a los 18 años, la tasa era alrededor de 23% menor. Esta reducción relativa de la mortalidad por cáncer de mama de 23% a 29% no parece sin embargo tan significativa cuando se la considera en términos absolutos, ya que la reducción absoluta de la mortalidad fue de 0.05% en las mujeres que participaron en el programa de detección. Otro ensayo aleatorizado y controlado realizado en Suécia por el Consejo Nacional de Salud mostró un beneficio relativo de similar magnitud, pero también indicó que el beneficio neto era de cuatro muertes evitadas en cada 10 000 mujeres sometidas a mamografía. En estos estudios el beneficio marginal en cuanto a reducción de la mortalidad fue solo perceptible en mujeres de más de 50 años de edad. Se obtendría un beneficio mucho mayor en años de vida ganados si la detección mamográfica del cáncer retrasara la muerte en mujeres de menos de 50 años pero, lamentablemente, no es así.29 Preguntas de estudio 6.1 Describa los cuatro niveles de prevención y dé ejemplos de acciones en cada nivel de prevención que sean adecuadas como parte de un programa general de prevención de los accidentes cerebrovasculares. 6.2 ¿Qué enfoque de prevención primaria de la diabetes y la obesidad sería preferible de los dos que se explican en el cuadro 6.3? 6.3 Para que sea apropiado usar una prueba de detección sistemática, ¿qué características debe tener una enfermedad? 6.4 ¿Qué diseños de estudios epidemiológicos pueden utilizarse para valorar un programa de detección sistemática? Referencias 1. McKeovm T. The role of medicine: dream, mirage or nemesis? Londres, Nuffield Provincial Hospitais Trust, 1976. 2. Strong K, Mathers C, Leeder S, Beaglehole R. 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El propósito del Reglamento Sanitario Internacional es facilitar el control de las epidemias. Introducción Definiciones Una enfermedad transmisible (o infecciosa) es una enfermedad que un agente patógeno específico causa en un huésped susceptible. El agente infeccioso puede ser trasmitido al ser humano • directamente, a partir de una persona o animal infectado, o • indirectamente, mediante vectores, partículas aéreas u otros vehículos de infección. Se denominan vectores a los insectos o animales de otro tipo que llevan el agente infeccioso de una persona a otra. Los vehículos de infección pueden ser fómites, es decir, objetos o elementos del ambiente (ropa, cubiertos), la leche u otros alimentos, sangre, plasma, soluciones inyectables o instrumentos quirúrgicos. Se llaman enfermedades contagiosas aquellas enfermedades que pueden diseminarse de persona a persona (contagiar significa etimológicamente "tocar") sin intervención de un vector o vehículo. El paludismo es una enfermedad transmisible pero no es una enfermedad contagiosa, mientras que el sarampión es transmisible y contagioso. 150 Capítulo 7 Recuadro 7.1. Carga mundial de enfermedades trasmisibles Las enfermedades trasmisibles causan actualmente unos 14 millones de defunciones cada año (figura 7.1). Otros 3,3 millones de defunciones son atribuibles a enfermedades maternas y perinatales y a deficiencias nutricionales. En conjunto, estas causas dan cuenta de 30% de la mortalidad mundial y de 39% de la carga mundial de discapacidad.1 Seis causas son responsables de casi la mitad de todas las muertes prematuras, principalmente en niños y adultos jóvenes, y de 80% del total de defunciones por enfermedades infecciosas: • Infecciones respiratorias agudas millones) • Infección por VIH/sida (2,8 millón) • Enfermedades diarreicas (1 millón) • Tuberculosis (1,6 millones) • Paludismo (1 millón) • Sarampión (0,8 millones) (3,8 La mayoría de estas muertes ocurren en países de bajo nivel de ingreso. Las proyecciones de la OMS sugieren que, gracias a una mejor prevención, la mortalidad total por estas causas disminuirá un 3% en los próximos 10 años. Algunos gérmenes patógenos generan enfermedad no solo por infección sino mediante el efecto tóxico de los compuestos químicos que producen. Por ejemplo, Staphüococcus aureus es una bacteria que puede infectar directamente a los seres humanos, pero la toxiinfección alimentaria estafilocócica está causada por la ingestión de comida contaminada con una toxina producida por la bacteria. Epidemiología y enfermedades trasmisibles La epidemiología surgió del estudio de las epidemias de enfermedades trasmisibles y de la investigación de las interacciones entre agente, huésped, vectores y reservorios. El conocimiento de las circunstancias que tienden a desencadenar epidemias en las poblaciones humanas —guerras, emigraciones, hambrunas y desastres naturales— ha hecho que sea mucho mayor la capacidad humana para controlar la difusión de las enfermedades trasmisibles mediante vigilancia, prevención, cuarentena y tratamiento. Carga de enfermedad debida a las enfermedades trasmisibles La carga total de enfermedad que se estima debida a enfermedades trasmisibles, dependiente en gran medida del sida, la tuberculosos y el paludismo, se detalla en el recuadro 7.1. Enfermedades emergentes como las fiebres hemorrágicas por virus, la enfermedad de CreutzfeldtJakob variante y el síndrome respiratorio agudo grave (SRAG), así como enfermedades reemergentes tales como la difteria, la fiebre amarilla, el carbunco, el dengue y la gripe generan una carga considerable e imprevisible sobre los sistemas de salud, especialmente en países de bajo ingreso.2 Amenaza para la seguridad humana y para los sistemas de salud Las enfermedades trasmisibles constituyen amenazas para la salud individual y tienen potencial para poner en riesgo la seguridad general de la sociedad. En los países de bajo nivel de ingreso las enfermedades infecciosas siguen siendo importantes, pero a la vez están aumentando rápidamente las defunciones por enfermedades crónicas, sobre todo en ■pidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles áreas urbanas (capítulo 6). En los países de nivel Figura 7.1. Distribución proyectada del total mundial de ingreso elevado la mortalidad por enfermeda­ estimado de 58 millones de muertes en 20051 des trasmisibles es proporcionalmente menor, aunque en estos sigue siendo importante la mor­ Enfermedades trasmisibles enfermedades maternas y talidad producida por ciertas enfermedades perinatales y deficiencias^ nutr,t,vas30%JÍÍ ^ Enfermedades trasmisibles. Por ejemplo, en estos países las in­ cardiovasculares 30% fecciones de las vías respiratorias altas son res­ ponsables de una mortalidad significativa en niños y personas de edad avanzada. Además, la morbilidad asociada a la enfermedades respira­ torias es sustancial y afecta a todas las edades (figura 7.2). Usar métodos epidemiológicos para investi­ gar y controlar las enfermedades trasmisibles Otras enfermedades sigue siendo una tarea crucial de las profesiones Diabetes Enfermedades crónicas 9% sanitarias. La investigación debe hacerse rápida­ 2% respiratorias crónicas mente y a menudo con recursos limitados. Las 7% consecuencias de una intervención exitosa son gratificantes, pero una intervención ineficaz puede ser dañina. En la pandemia de sida, un cuarto de siglo de estu­ dios epidemiológicos ha contribuido a la caracterización del agente y al conocimiento de los modos de transmisión y de los métodos efectivos de prevención. Sin embargo, a pesar de estos conocimientos, la preva­ lência mundial de sida en el 2006 se estima en casi 39 millones de casos, con 3 millones de muertes anuales. Enfermedades epidémicas y endémicas Epidemias Se habla de epidemia cuando en una comunidad o región aparece un número de casos de una en­ fermedad que excede de lo que se esperaría. Cuando se describe una epidemia, han de especi­ ficarse claramente el periodo temporal, la región geográfica y las particularidades del grupo pobla­ cional en el que se producen los casos. El número de casos que indica que existe una epidemia varía según el agente, el tamaño y el tipo de población expuesta, la experiencia previa o la falta de exposición a esa enfermedad y el tiempo y lugar en que ocurren los casos. La determinación de existencia de una epidemia de­ Figura 7.2. Distribución proyectada de la carga de en­ fermedad en años de vida ajustada según discapadidad (AVAD), consideradas todas las edades, hacia el 20051 Enfermedades trasmisibles enfermedades maternas y perinatales y deficiencias nutritivas 39% enfermedades crónicas, incluidos trastornos mentales 28% pende también de la frecuencia habitual de la enfermedad en la zona, en esa población específica y durante esa estación del año. Unos pocos casos de una enfermedad en determinado momento y lugar en una zona en la que previamente no se había visto esa enfermedad pueden ser suficientes para constituir una epidemia. Por ejemplo, el primer informe sobre el síndrome que acabó siendo conocido como "sida" solo se refería a cuatro casos de neumonía por Pneumocystis carinii en varones homosexuales jóvenes.3 Previamente, esta enfermedad solo se había encontrado en pacientes gravemente enfermos con depresión del sistema inmunitario. La figura 7.3 muestra el rápido desarrollo en Nueva York de la epidemia de sarcoma de Kaposi, otra manifestación de sida; en 1977 y en 1978 solo se observaron dos casos, en 1982 fueron ya 88 los casos detectados.4 La dinámica de una epidemia viene dada por las características de su agente, su patrón de transmisión y la susceptibilidad de los huéspedes humanos. Los tres grupos principales de agentes patógenos actúan de forma muy distinta en este sentido. Unas pocas bacterias, virus y parásitos causan la mayor parte de las epidemias y una comprensión global de su biología ha hecho que sean mejores las medidas específicas de prevención. Las vacunas son el medio más eficaz de prevenir las enfermedades infecciosas, pero solo ha sido posible desarrollarlas para unas pocas enfermedades víricas y bacterianas. Si el intento de producir una vacuna antipalúdica resulta exitoso, esa será la primera vacuna contra una enfermedad parasitaria. Las vacunas actúan tanto sobre el individuo, previniendo o atenuando la enfermedad clínica en la persona ex- Figura 7.3. Sarcoma de Kaposi en Nueva York4 1 CO- SO (/I I 60 OI •a o a> £ 40- 20 "T 73 1 74 1 75 T- 76 ^^B_s^a_^^0J^^H_^^H_ 77 78 79 80 81 82 Año Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles Figura 7.4. Inmunidad de grupo. Los círculos negros representan personas infectadas por una enfermedad contagiosa, mientras que los círculos blancos son individuos no afectados y los círculos grises, personas inmunes. La dirección de transmisión de la infección está indicada por las flechas. En A, todos los individuos son susceptibles y todos resultan afectados. En B, solo una persona es inmune, pero cuatro resultan protegidas por ello, aunque tres son susceptibles.8 puesta al germen patógeno—, como sobre el grupo o la población en general, produciendo inmunidad de grupo (figura 7.4). En una epidemia de origen puntual los individuos susceptibles resultan expuestos más o menos simultáneamente a un foco de infección, lo que da lugar a un aumento muy rápido del número de casos, a menudo en pocas horas. La epidemia de cólera (una enfermedad bacteriana) descrita en el capítulo 1 es un ejemplo de una epidemia de origen puntual en la que pudo controlarse eficazmente la enfermedad (eliminando el acceso a la fuente de infección) treinta años antes de que se hubiera identificado el agente patógeno (figura 7.5). En las epidemias clasificadas como de origen contagioso o "propagadas" la enfermedad pasa de persona a persona, por lo que el aumento inicial del número de casos es lento. El número de personas susceptibles y las fuentes potenciales de infección son los factores críticos que determinan la diseminación de la enfermedad. Por ejemplo, el SARG fue reconocido como amenaza para la salud mundial en marzo del 2003 y se diseminó rápidamente a 26 países, afectando a personas adultas, siendo profesionales sanitarios la quinta parte de los casos (véase el capítulo 1). Enfermedades endémicas Las enfermedades transmisibles se denominan endemias o enfermedades endémicas cuando se presentan en una zona geográfica o un grupo de población determinados en los que las tasas de prevalência e incidencia son relativamente estables y altas, comparadas con las que se 153 Figura 7.5. Brote de cólera en Londres, agosto­septiembre de 1854* I6C 140 120 o 3 100 Q) ■D O | 80 50 40­ 20 ■ 19 23 i i 27 i 3' 4 Agosto 8 12 r­rm 16 20 Septiembre observan en otras zonas o poblaciones. Uno de los principales proble­ mas sanitarios de los países en desarrollo son ciertas enfermedades en­ démicas como el paludismo. Cuando las condiciones cambian, ya sea en el huésped o en el medio, la enfermedad endémica puede conver­ tirse en epidémica. Por ejemplo, en Europa, la reducción de la inciden­ cia de viruela que se había logrado a principios del siglo XX sufrió un retroceso durante la primera guerra mundial (cuadro 7.1). La epidemia de VIH/sida es un ejemplo de enfermedad infecciosa que se ha hecho endémica en ciertas regiones, mientras en otras sigue causando epidemias en poblaciones que no habían estado previamente expuestas.8 En el paludismo y el dengue, enfermedades en las que los mosqui­ tos son los vectores, las zonas endémicas están limitadas por el clima. Cuadro 7.1. Defunciones por viruela en algunos países europeos, 1900­1919 Pais Finlandia Alemania Italia Rusia a Población en 1918 (millones) 3 65 34 134 lncluye casos no mortales. Número de defunciones comunicadas 1900­1904 1905­1909 1910­1914 295 165 18590 218000 155 231 2149 221 000 182 136 8 773 200000 1915­1919 1605 1323 17453 535000a Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles 755 Si la región es demasiado fría o seca y el vector no puede sobrevivir o reproducirse, la enfermedad no se hace endémica. El calentamiento mundial está cambiando el clima de algunas regiones de forma que aumenta el tamaño de las zonas endémicas y estas enfermedades trasmitidas por vectores se están extendiendo a otras zonas.9 Infecciones emergentes y reemergentes En los últimos decenios del siglo pasado más de treinta enfermedades trasmisibles previamente desconocidas o anteriormente bajo control eficaz emergieron o reemergieron, con consecuencias devastadoras.10 Entre estas, la infección por VIH/sida es la que ha tenido consecuencias más significativas. También hay que mencionar las fiebres hemorrágicas por virus: Ebola, Marburg, Crimea-Congo, fiebre amarilla, fiebre del Nilo occidental y dengue. Otros virus que han causado problemas son la poliomielitis, el coronavirus del SARG y el virus de la gripe A. También se produjo una pequeña epidemia humana de enfermedad variante de Creutzfeldt-Jakob, a continuación de una epidemia de encefalopatía espongiforme bovina en el ganado. Entre las enfermedades bacterianas, el carbunco, el cólera, la fiebre Recuadro 7.2. Red Mundial de Alerta y tifoidea, la peste bubónica, la borreliosis, la bruRespuesta ante Brotes Epidémicos (GOARN) celosis y la úlcera de Burulli están resultando difíciles de someter a control eficaz. El paludismo La red mundial de alerta y respuesta ante brotes epidémicos (GOARN, del inglés Global Outbreak encabeza las enfermedades parasitarias en carga Alert and Response Network) se desarrolló como de enfermedad, pero la tripanosomiasis, la leisparte de la respuesta mundial al síndrome respimaniosis y la dracunculosis también están siendo ratorio agudo grave (SRAG), para hacer frente a difíciles de controlar. Estas enfermedades constienfermedades emergentes potencialmente epituyen amenazas para la salud mundial en el siglo démicas. En esta red colaboran instituciones y redes capaces de reunir recursos humanos y técXXI y exigen coordinación y respuestas a escala nicos para una rápida identificación, confirmainternacional (recuadro 7.2). ción y respuesta ante brotes epidémicos de imAlgunas de estas enfermedades emergentes portancia internacional. Esta red contribuye a la parecen genuinamente nuevas, pero otras, como seguridad sanitaria mundial la fiebre hemorrágica por virus, pueden haber • combatiendo la propagación internacional existido desde hace siglos sin que se hayan recode los brotes epidémicos; nocido hasta hace poco, cuando las modificacio• garantizando que los países afectados recines ambientales ha aumentado el riesgo de inban rápidamente la asistencia técnica adecuada; y fección humana y la capacidad para detectar la • contribuyendo a los preparativos a largo infección es mucho mayor. Esto es lo que se plazo contra potenciales epidemias y a la llama sesgo de determinación o de averiguación y creación de capacidad para combatirlas. es difícil de cuantifícar. Los cambios en el huésTodos los países están obligados a declarar las ped, el agente y las condiciones ambientales se enfermedades potencialmente importantes para consideran responsables de epidemias como las la salud pública ante la OMS según los términos de difteria, sífilis y gonorrea a comienzos de los del Reglamento Sanitario Internacional revisado años noventa en los nuevos estados independien(recuadro 7.3). tes de Europa oriental. Capitulo 7 Recuadro 7.3. Reglamento Sanitario Internacional El objetivo del Reglamento Sanitario Internacional es maximizar la protección contra la propagación de enfermedades de un país a otro, minimizando la interferencia con los viajes y el comercio internacional.11,12 El Reglamento Sanitario Internacional adoptado en 1969 tenía por objetivo controlar cuatro enfermedades infecciosas: cólera, peste, fiebre amarilla y viruela. El Reglamento Sanitario Internacional revisado en 2005 se ha elaborado para hacer frente a emergencias de salud pública de interés internacional, independientemente del agente patógeno que esté implicado. El nuevo reglamento obliga a los países a • notificar a la OMS todas las "emergencias de salud pública de interés internacional"; • verificar los brotes epidémicos a petición de la OMS; • mantener la capacidad central nacional de alerta y respuesta rápida; y • cooperar mediante evaluaciones rápidas del riesgo internacional y asistencia. Las pandemias de gripe ocurren cuando emerge un nuevo virus de la gripe que infecta a los seres humanos y se disemina eficientemente entre ellos. El virus más preocupante es la cepa H5N1 de la gripe A (recuadro 7.4), uno de íos muchos virus que generalmente infecta las aves de corral y los pájaros migratorios. Las pandemias de gripe de 1918, 1957 y 1968 causaron la Recuadro 7.4. Epidemiología y gripe aviar muerte de decenas de millones de personas, por En el 2003 las granjas avícolas asiáticas se vieron ejemplo, se estima que en la pandemia de gripe afectadas por el virus H5N1, altamente patógeno, de 1918 murieron 40 o 50 millones. Basándose en que en 2005-2006, se propagó epidémicamente a regiones de Europa y África y motivó el sacrifilas proyecciones de la pandemia de 1957, entre cio de 40 millones de aves para contener la difuuno y cuatro millones de personas podrían morir sión del virus. Los seres humanos no se contasi la cepa H5N1 mutara causando una forma fágian fácilmente. En efecto, la mayoría de los 258 cilmente transmisible de gripe humana. casos humanos confirmados hasta noviembre de 2006 tenían antecedentes de contactos directos y prolongados con aves de corral o patos domésticos infectados.14 No obstante, esta trasmisibilidad baja tiene lugar en el contexto de una letalidad muy alta (50% de los casos confirmados). El período de incubación en seres humanos es de 2 a 8 días. El virus provoca fiebre alta y una neumonía que no responde a los antibióticos. El virus tiene, en teoría, la capacidad de evolucionar hacia una forma que podría propagarse fácilmente en seres humanos.15 La estrategia principal para hacer frente a una eventual pandemia humana es contener los brotes epidémicos aviares y humanos, evitar la propagación del virus H5N1 a nuevos países y reducir las ocasiones de infección humana.13"15 Cadena de infección Las enfermedades trasmisibles aparecen como consecuencia de la interacción entre • el agente infeccioso, • el proceso de transmisión y • el huésped. El control de estas enfermedades puede lograrse mediante el cambio de uno o varios de estos componentes o del ambiente, del que dependen todos ellos. Estas enfermedades pueden manifes- Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles tarse de muy diversas formas, desde la infección inaparente hasta la enfermedad grave o la muerte. El cometido principal de la epidemiología de las enfermedades trasmisibles es aclarar las distintas etapas del proceso —los eslabones de la cadena de infección— para desarrollar, poner en funcionamiento y valorar las medidas de control adecuadas. Para llevar a cabo una intervención eficaz puede ser necesario conocer cada uno de los eslabones de la cadena de infección, aunque esto puede no ser necesario. A veces es posible controlar una enfermedad conociendo solo parcialmente los eslabones específicos de su cadena de infección. Por ejemplo, el mejoramiento del suministro de agua en Londres a mediados del siglo XIX previno nuevas epidemias de cólera 30 años antes de que se conociera el agente responsable. Sin embargo, el conocimiento por sí solo no es suficiente para prevenir las epidemias y el cólera sigue siendo una causa importante de muerte y de enfermedad en muchas partes del mundo. El agente infeccioso Son muchos los microorganismos que producen enfermedades en el hombre. El término infección hace referencia a un agente infeccioso que entra y se desarrolla o multiplica en un huésped. Infección no es lo mismo que enfermedad. Algunas infecciones no producen enfermedad clínica. Las características específicas de cada agente son importantes para determinar la naturaleza de la infección, que es determinada por factores tales como: • La patogenicidad del agente, es decir, su capacidad para producir enfermedad, que se mide por la razón casos/expuestos, es decir, el cociente entre el número de personas que desarrollan la enfermedad clínica y el número de personas expuestas a la infección. • La virulencia, que es un índice de la gravedad de la infección y puede variar desde muy baja hasta muy alta. Cuando se consigue atenuar un virus en el laboratorio, haciendo que su virulencia sea baja, puede utilizarse para la vacunación, como en la poliomielitis. • La dosis infectiva de un agente, cantidad necesaria para provocar infección en los individuos susceptibles. • El habitat natural de un agente infeccioso, que recibe el nombre de reservarlo y puede ser el hombre, los animales u otras fuentes ambientales. • El foco de infección, que es la persona u objeto a partir del cual el agente pasa al huésped. Para poder idear medidas de control eficaces es necesario conocer tanto los reservorios como los focos de infección. Un portador, es decir, una persona infectada que no tiene manifestaciones de enfermedad, puede ser un foco impor- 157 tante de infección. La duración del estado de portador varía de unos agentes a otros. Los portadores pueden ser asintomáticos durante toda la infección o solo durante una fase determinada del proceso. Los portadores han desempeñado un gran papel en la propagación por todo el mundo del virus de la inmunodeficiencia humana (VIH), por la posibilidad de transmisión sexual del VIH durante el periodo asintomático previo a las manifestaciones clínicas del sida. Transmisión La transmisión, segundo eslabón de la cadena de infección, es la propagación del agente infeccioso a través del ambiente o a otra persona. La transmisión puede ser directa o indirecta (cuadro 7.2). Transmisión directa La transmisión directa es el paso del agente infeccioso desde un huésped infectado o desde el reservorio a un punto de entrada adecuado a través del cual puede producirse la infección humana. Puede producirse por contacto directo, al tocar, besar o hacer el coito, o por propagación directa de gotitas al estornudar o toser. La transmisión a través de la sangre y la infección transplacentaria de la madre al feto también pueden ser vías importantes de transmisión. Transmisión indirecta La transmisión indirecta puede tener lugar a través de un vehículo, un vector o por el aire. La transmisión a través de un vehículo tiene lugar mediante materiales contaminados, que pueden ser alimentos o fómites (vestidos, ropa, utensilios de cocina u otros objetos). La transmisión a través de un vector se produce cuando un insecto u otro animal (vec- Cuadro 7.2. Formas de transmisión de un agente infeccioso Transmisión directa Transmisión indirecta Por contacto Por besos Transmisión por vehículo (alimentos contaminados, agua, toallas, herramientas agrícolas, etc.) Por relación sexual Transmisión por vector (insectos, animales) Otros contactos (por ejemplo, por el parto, procedimientos médicos, inyección de drogas, lactancia) Transmisión por el aire a larga distancia (polvo, gotitas contaminadas) Transmisión aérea a corta distancia (gotitas, tos, estornudos) Parenteral (inyecciones con jeringas contaminadas) Transfusión de sangre Vía transplacentaria Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles tor) trasporta el agente hasta el huésped susceptible; el agente puede o no multiplicarse en el vector. La transmisión aérea a larga distancia ocurre cuando se diseminan gotitas muy pequeñas hasta una puerta de entrada adecuada, generalmente las vías respiratorias. Las partículas de polvo facilitan la transmisión por el aire, por ejemplo, de las esporas de hongos. La distinción entre diferentes tipos de trasmisión es importante para optar por un método de control de una enfermedad transmisible. La transmisión directa puede interrumpirse previniendo el contacto con el foco; la transmisión indirecta implica un enfoque distinto que puede requerir la instalación de mosquiteros o de ventilación adecuada, la conservación de los alimentos en ambiente refrigerado, o la distribución de jeringas y agujas estériles desechables. Huésped El huésped es el tercer eslabón en la cadena de infección y se define como la persona o animal que proporciona un ambiente adecuado para que un agente infeccioso crezca y se multiplique en condiciones naturales. El punto de entrada al huésped varía según los agentes y puede estar en la piel, las mucosas, el tubo digestivo o las vías respiratorias. La reacción del huésped a la infección es muy variable y está determinada por la interacción del huésped, el agente y el modo de transmisión. La infección puede ser inaparente o clínica, leve o grave. El periodo de incubación que trascurre entre la entrada del agente infeccioso y la aparición de los primeros signos o síntomas de la enfermedad es muy variable, desde unas pocas horas (por ejemplo, en la toxiinfección alimentaria por estafilococo) hasta años (en el sida). La evolución y desenlace de la infección depende en gran medida de la resistencia o inmunidad, sea natural o inducida por vacunas, del huésped frente al agente patógeno. La vacunación es un procedimiento de protección de las personas susceptibles frente a una enfermedad transmisible, por administración de una vacuna, que puede ser: • un agente infeccioso vivo modificado (como en la vacuna contra el sarampión); • microorganismos muertos (como en la vacuna antitosferínica); • una toxina inactiva (como en la vacuna antitetánica); o • un polisacárido bacteriano. A partir de muestras de sangre pueden recolectarse anticuerpos —que se forman como parte de la respuesta de la repuesta inmunitaria normal a los agentes patógenos— para administrarlos como profilaxis posexposición en algunas enfermedades (como la rabia, la difteria, la varicela-zóster y la hepatitis B) a personas que no están adecuadamente inmunizadas. Esto es lo que se denomina inmunización pasiva y se hace a mucho menor escala por los riesgos que implica, indicaciones y costos. La transmisión pasiva de anticuerpos maternos a través de la placenta también puede dar al feto resistencia contra la infección. Ambiente El ambiente desempeña un papel esencial en el desarrollo de las enfermedades trasmisibles. El saneamiento y la higiene general, la temperatura, la contaminación atmosférica y la calidad del agua son algunos de los factores que influyen sobre todos los eslabones de la cadena de infección (capítulo 9). También son de gran importancia factores socioeconómicos tales como la densidad de población, el hacinamiento y la pobreza. Investigación y control de las epidemias de enfermedades trasmisibles Las epidemias se investigan para identificar su causa y las mejores formas de controlarlas. Esto requiere trabajo epidemiológico detallado y sistemático, en las siguientes etapas: • • • • • realización de una investigación preliminar; identificación y notificación de casos; recogida y análisis de datos; intervención; diseminación de la información y seguimiento. Investigación La primera etapa de la investigación debe ser la verificación de los diagnósticos de los casos sospechosos y la confirmación de que existe una epidemia. Además, la investigación preliminar permite la formulación de hipótesis sobre el foco y la propagación de la enfermedad, lo que puede sugerir a su vez medidas de control inmediatas. Los primeros informes de una posible epidemia pueden basarse en observaciones efectuadas por unos pocos profesionales sanitarios o pueden reflejar datos reunidos a través del sistema formal de notificación de enfermedades transmisibles que existe en casi todos los países. A veces es necesario disponer de informes de varios distritos sanitarios, ya que el número de casos en una sola zona puede ser demasiado pequeño para alertar sobre la posible epidemia. Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles Identificación de los casos La investigación de una posible epidemia requiere la identificación sistemática de los casos nuevos, lo que significa que ha de definirse claramente qué es un caso (véase el capítulo 2). A menudo hay que recoger información detallada de al menos una muestra de los casos. Los primeros casos comunicados de la epidemia suelen ser solo una pequeña proporción del total, pero para poder describir adecuadamente la extensión de la epidemia es necesario disponer de un recuento completo del total de casos. Tan pronto como se confirma la existencia de la epidemia, lo más urgente es controlarla. En epidemias de enfermedades contagiosas graves suele ser necesario vigilar a los contactos de los casos informados, con objeto de garantizar la detección de todos los casos y estrangular la propagación de la enfermedad. Intervención La intervención para controlar una epidemia implica tratar los casos, prevenir la diseminación de la enfermedad y monitorizar los efectos de las medidas de control. El tratamiento no suele ser problemático, excepto en el caso de epidemias a gran escala, especialmente las que son consecuencia de algún trastorno social o ambiental, en las que pueden ser necesarios recursos externos. Las acciones de salud pública que se requieren en emergencias causadas por epidemias de distintas enfermedades están descritas en detalle.16 Las medidas de control pueden dirigirse contra el foco de la epidemia y contra su diseminación y pueden también buscar la protección de las personas expuestas. Generalmente ambas cosas son necesarias. Sin embargo, en algunos casos lo único que es necesario es eliminar el foco de infección, como ocurre por ejemplo cuando se produce un brote epidémico por un producto alimentario contaminado y este se retira del mercado. Un compoRecuadro 7.5. La vacunación como clave nente esencial de las medidas de control es inforde la prevención y el control de la mar a los profesionales de salud y a la población enfermedades transmisibles de las causas probables, del riesgo de contraer la La vacunación es un arma poderosa en la preenfermedad y de las medidas de control esenciavención y el control de las enfermedades infecles. Esto es especialmente importante si las perciosas. Los programas de vacunación general sonas expuestas han de ser protegidas mediante pueden ser muy eficaces. Por ejemplo, a fines de los años ochenta la mayoría de los países de vacunación, por ejemplo para controlar un brote América Latina incorporaron la vacunación ande sarampión (recuadro 7.5). tisarampionosa en los programas habituales de Una vez que las medidas de control han sido vacunación y muchos desarrollaron campañas implementadas, ha de asegurarse su aceptabilide seguimiento para lograr la cobertura de todos dad y eficacia mediante la supervisión y la vigilos niños e interrumpir así la trasmisión del lancia epidemiológica. Esto puede ser relativavirus.17 mente fácil en epidemias de corta duración pero puede ser difícil cuando se trata de epidemias prolongadas. Por ejemplo, una epidemia de meningitis meningocócica requiere programas de vacunación a gran escala. A menudo son apropiados estudios de seguimiento epidemiológicos e investigaciones de laboratorio, sobre todo para determinar que la intervención es eficaz en función del costo. Las intervenciones y medidas de control de la epidemia de VIH/sida han tenido cierto efecto. Desde que se identificaron los primeros casos un aspecto clave de la prevención primaria ha sido promover el uso de condones para prevenir la transmisión del VIH. De manera similar, los programas de intercambio de agujas para usuarios de drogas intravenosas han sido eficaces para limitar la transmisión del VIH y del virus de la hepatitis B. Los programas educativos para que la población sepa cómo se trasmite el VIH y lo que puede hacerse para evitar esa transmisión son parte esencial de la prevención primaria. La epidemia de VIH puede haber ya alcanzado su máximo en algunos países africanos y en la India. La incidencia (infecciones nuevas) de VIH aparentemente dejó de aumentar en Kenia en la primera mitad de los años noventa.18 Por el largo periodo de latência entre la infección por VIH y la muerte, mientras que la incidencia disminuía la prevalência continuó aumentando en Kenia hasta la 1997, año en que la mortalidad llegó a igualar la incidencia. La prevalência (infecciones existentes) de VIH también disminuyó en la India meridional. Estos cambios en las tendencias pueden atribuirse parcialmente a las intervenciones que se dirigen a disminuir el número de parejas con las que se tiene actividad sexual simultánea y aumentar el uso efectivo de condones. Vigilancia epidemiológica y respuesta del sistema de salud pública Definición La vigilancia epidemiológica es la recolección sistemática, el análisis y la interpretación de datos sanitarios esenciales para planificar, implementar y evaluar las actividades de salud pública. La vigilancia epidemiológica ha de vincularse a una adecuada diseminación de la información, de forma que puedan tomarse acciones eficaces para prevenir la enfermedad. Los mecanismos de vigilancia epidemiológica incluyen entre otros la notificación obligatoria de enfermedades determinadas, los registros de enfermedades especificas (de base poblacional u hospitalaria), las encuestas continuas o repetidas y los datos agregados que muestran tendencias de patrones de consumo y actividad económica. Perspectiva de la vigilancia epidemiológica La vigilancia epidemiológica ha de tener una perspectiva amplia, ya que comprende desde los sistemas de detección precoz de un brote para la intervención rápida hasta la respuesta planificada en el caso de enfer- Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles 163 medades crónicas que generalmente suponen un periodo largo de desfase entre la exposición y la enfermedad clínica. Muchos países tienen regulaciones que establecen la notificación obligatoria de ciertas enfermedades. Las listas de enfermedades de notificación obligatoria a menudo incluyen enfermedades prevenibles mediante vacunación, tales como la poliomielitis, el sarampión, el tétanos y la difteria, así como otras enfermedades transmiRecuadro 7.6. Usos de la vigilancia sibles tales como la tuberculosis, la meningitis y epidemiológica la lepra. También puede ser necesaria la notificaLa vigilancia epidemiológica es parte esencial de ción de procesos no trasmisibles, como por ejemla práctica epidemiológica, ya que permite: plo los casos de muerte materna, las lesiones y las • reconocer casos aislados o agrupados; enfermedades profesionales y ambientales, como • evaluar el impacto de determinados acontepor ejemplo, el envenenamiento por plaguicidas. cimientos sobre la salud pública y determiLa notificación obligatoria de ciertas enfermedanar las tendencias; • identificar los factores causales de una des y trastornos de salud es una parte importante enfermedad; de la vigilancia epidemiológica (recuadro 7.6). Principios de vigilancia epidemiológica Un principio clave de la vigilancia epidemiológica es incluir en ella solamente aquellas enfermedades o trastornos de la salud cuya vigilancia pueda contribuir a la prevención. Otro principio importante es que los sistemas de vigilancia deben reflejar la carga global de enfermedad que sufre la comunidad. También son criterios para seleccionar las enfermedades que se incluyen en la vigilancia epidemiológica los siguientes: • evaluar la eficacia y el impacto de las medidas de prevención y control, las estrategias de intervención y los cambios de políticas sanitarias; y • planificar y proveer asistencia. Los datos de vigilancia, además de facilitar la estimación de la magnitud de una epidemia y sus tendencias, pueden utilizarse para: • consolidar el compromiso de lucha contra la enfermedad, • movilizar a la comunidades y • abogar por recursos suficientes.19 incidencia y prevalência; índices de gravedad (letalidad, es decir, razón fallecimientos a casos); tasa de mortalidad y mortalidad prematura; índice de productividad perdida (días de discapacidad por encarnamiento); costos médicos; carácter prevenible; potencial epidémico; y brechas de información sobre nuevas enfermedades. Fuentes de datos Las fuentes de datos pueden ser generales o específicas para una determinada enfermedad y comprenden todo lo siguiente: • informes de mortalidad y morbilidad; • registros hospitalarios; • • • • • • diagnósticos de laboratorio; informes de brotes epidémicos; uso de vacunas; registros de baja laboral por enfermedad; cambios biológicos en los agentes, vectores o reservorios; bancos de sangre. La vigilancia puede recolectar datos de cualquier elemento de la cadena causal de enfermedad, o información sobre factores conductuales de riesgo, acciones preventivas, casos y costos de los programas o los tratamientos. El alcance de un sistema de vigilancia epidemiológica tiene sus límites en los recursos humanos y financieros. Vigilancia epidemiológica en la práctica La vigilancia epidemiológica se basa en un sistema rutinario de comunicación de los casos sospechosos detectados por el sistema sanitario, seguida de la validación y confirmación de los mismos. A continuación, se ponen en práctica respuestas activas y adecuadas que varían de medidas locales de contención a investigación y contención por un equipo altamente especializado. La vigilancia requiere un examen riguroso y continuo de todos los aspectos relativos a la aparición y la propagación de la enfermedad, habitualmente mediante métodos que, más que exactos, deben ser prácticos, reproducibles y rápidos. El análisis de los datos de un sistema de vigilancia indica si se ha producido un aumento significativo del número de casos comunicados. Lamentablemente, en muchos países los sistemas de vigilancia epidemiológica son inadecuados, sobre todo si dependen de la notificación voluntaria. Redes diversas tales como organizaciones no gubernamentales, grupos de discusión o motores de búsqueda en Internet, grupos asociados de laboratorios y redes de capacitación pueden ser medios poderosos para obtener información que permita una respuesta internacional coordinada. Cada vez se utilizan más los sistemas de información centinela, en los que un número limitado de médicos generalistas informa sobre temas definidos, cuidadosamente seleccionados, que pueden variar de tanto en tanto. Estos sistemas suministran información suplementaria para la vigilancia epidemiológica de las enfermedades trasmisibles o crónicas. La vigilancia de los factores de riesgo de las enfermedades crónicas se describe en el capítulo 2. Mediante informes estandarizados periódicos sobre ciertas enfermedades y procedimientos específicos de atención primaria las redes centinela mantienen una atención vigilante sobre muestras de población. Hay retroalimentación regular de la información y los participantes suelen mantener vínculos permanentes con los investigadores. Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles 165 Recuadro 7.7. Tuberculosis y uso de los datos de vigilancia epidemiológica La tuberculosis (TB) es una enfermedad trasmisible importante que ha reemergido en años recientes. En los programas de lucha antituberculosa se ha recogido gran cantidad de datos sobre la enfermedad. La vigilancia epidemiológica periódica incorporada al trabajo general de los servicios de salud es relativamente buena en el caso de la TB (en comparación con la de otros problemas de salud), ya que se trata de una enfermedad que conlleva riesgo de muerte, afecta principalmente a adultos que consultan a los médicos y que son así anotados en registros y contabilizados. Por otra parte, como el tratamiento se administra habitualmente bajo supervisión médica, se dispone de abundante información sobre sus resultados. Parte de esta información permanece como datos brutos; otros datos importantes escapan a los registros centralizados. En muchos países, los datos de vigilancia se complementan con información de encuestas poblacionales y ambos tipos de datos se refuerzan mutuamente. El análisis de los datos de vigilancia epidemiológica periódica permite evaluar • • • • la carga nacional de TB; las tendencias actuales en la incidencia de TB; la coherencia de las tasas de detección de casos; y las variaciones regionales en la incidencia de TB. La vigilancia y el análisis de los datos permiten evaluar los progresos respecto a las metas específicas establecidas en los Objetivos de Desarrollo del Milenio (véase el recuadro 7.8). Análisis e interpretación de los datos de vigilancia epidemiológica La vigilancia epidemiológica no se limita a un recuento de datos, ya que el análisis, la difusión y el uso de los datos para la prevención y el control de las enfermedades es igualmente importante. Muchos programas de salud pública recogen más datos de los que tienen capacidad para analizar (recuadro 7.7). El cuadro 7.3 resume el sexto Objetivo de Desarrollo del Milenio, que se centra en la infección por VIH/sida, el paludismo y "otras enfermedades" que en general son enfermedades trasmisibles. Se han omitido las enfermedades no trasmisibles, responsables de una gran parte de la carga de mortalidad y discapacidad en casi todos los países. Los indicadores, definiciones operativas y objetivos mundiales a alcanzar para la tuberculosis (meta 8) también se describen en el cuadro 7.3; todos requieren una vigilancia epidemiológica adecuada. Cuadro 7.3. Objetivo de Desarrollo del Milenio número 6: Combatir el VIH/sida, el paludismo y otras enfermedades MetaS Indicadores de tuberculosis (TB) Definiciones operativas propuestas Objetivos medibles Haber detenido y comenzado a reducir, para el año 2015, la incidencia de paludismo y otras enfermedades importantes Prevalência de TB y mortalidad por TB; proporción de casos de TB detectados y curados con tratamiento breve bajo observación directa (TBOD) Número de casos con baciloscopia positiva (por 100 000 personas); defunciones anuales por TB (de todas las formas) por 100 000 personas; proporción de casos detectados sometidos a TBOD; proporción de casos de TB con baciloscopia positiva que reciben TBOD. Reducir la prevalência en el año 2015 a la mitad de la prevalência estimada en el 2000; lo mismo respecto de la tasa de mortalidad; alcanzar un 70% de detección de casos; llegar a un 85% de éxitos de tratamientos en el 2005. Los factores que influyen en la eficacia de los sistemas de vigilancia se enumeran en el cuadro 7.4. Recuadro 7.8. Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) Los Estados Miembros de las Naciones Unidas reunidos en septiembre de 2000 adoptaron por unanimidad la Declaración del Milenio que define los objetivos de desarrollo mundial para el año 2015. Los ocho ODM se establecieron como parte de la "hoja de ruta" para la implementación de la Declaración del Milenio. Estos objetivos se refieren a la pobreza y el hambre, la educación, las desigualdades entre sexos, la mortalidad infantil, la mortalidad materna, la infección por VIH/sida y otras enfermedades trasmisibles, la sostenibilidad del medio ambiente y la necesidad de cooperación mútua para el desarrollo (http:// milleniumindicators.un.org/unsd/mi/mi_goals.asp para los objetivos, metas e indicadores). Solo tres objetivos se refieren explícitamente a temas de salud, pero todos los objetivos tienen mucho que ver con ella. Los ODM hacen hincapié en las obligaciones recíprocas entre los países desarrollados y los países en desarrollo. 20 Responsabilizan a las autoridades sanitarias y ayudan a definir el papel de la salud en el desarrollo. Mediante la definición de objetivos cuantitativos y la promoción de un control permanente de los progresos, los ODM mantienen la conciencia de la necesidad urgente de acción. Uno de los desafíos planteados por los ODM es la evaluación de los progresos en cada campo. Es esencial disponer de una información epidemiológica sólida para evaluar los avances y los efectos de las medidas implementadas, atribuir los cambios a las diferentes intervenciones y guiar las decisiones referentes al alcance y enfoque de los programas. Cuadro 7.4 Factores que influyen en la eficacia de los sistema de vigilancia epidemiológica Factor o elemento Eficaz Ineficaz Número de condiciones Pocas Demasiadas Cantidad de información por caso Poca Demasiada Carga para quien lo reporta Pequeña Tarea compleja y trabajosa Interés de las autoridades en los datos de vigilancia Alto Bajo Objetivos de la vigilancia epidemiológica Claros y sólidos Quizá nunca estuvieron claros Estrategia de notificación de las enfermedades y trastornos serios pero habituales Información suficiente para los objetivos buscados y para tomar decisiones Notificación completa Utilidad local de los datos Alta Baja Uso limitado al análisis y archivo de datos Los datos se usan apropiadamente Uso limitado de los datos Utilidad para que las autoridades tomen medidas de prevención Alta Baja Epidemiología, vigilancia y métodos de control de las enfermedades transmisibles Preguntas de estudio 7.1 La figura 6.2 muestra la contribución de las enfermedades infecciosas a la mortalidad total en Brasil durante el periodo 19302003. ¿Cuáles son las posibles explicaciones de los cambios que se observan? 7.2 Si usted fuera la autoridad sanitaria local, ¿cómo podría monitorizar el sarampión y detectar una posible epidemia en su distrito? 7.3 Describa la cadena de infección de una enfermedad causada por salmonelas y transmitida por alimentos. 7.4 Comente las trabas que podrían restringir la utilidad del Reglamento Sanitario Internacional. 7.5 Tomando la tuberculosis como ejemplo, describa los cuatro niveles de prevención que se presentan en el capítulo 6 y las acciones que se requieren a cada nivel para un programa de prevención apropiado y abarcador. 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BMJ 2004;329:394-7. Capítulo 8 Epidemiología clínica Mensajes clave • La epidemiología clínica es la aplicación de los principios epidemiológicos a la práctica médica. • Con los costos sanitarios siempre en ascenso, la práctica clínica se ha convertido en objeto frecuente de los estudios epidemiológicos. • La atención clínica obtiene mejores resultados cuando se realiza según guías de práctica clínica basadas en resultados de investigación. • Sin embargo, a menudo no se aplican tratamientos de eficacia comprobada y tampoco es raro que se prescriban tratamientos ineficaces, caros e innecesarios. La epidemiología clínica es la aplicación de los principios y métodos de la epidemiología a la práctica de la medicina clínica. Generalmente los estudios de epidemiología clínica se hacen en el medio clínico, normalmente por profesionales clínicos, y los sujetos de la investigación suelen ser pacientes. La disciplina desarrolla los métodos de la epidemiología integrándolos con la ciencia de la medicina clínica. El objetivo de la epidemiología clínica es contribuir a fundamentar las decisiones concernientes a casos identificados de enfermedad. La epidemiología clínica incluye los métodos usados por los clínicos para auditar los procesos y resultados de su trabajo y es una ciencia médica básica. Se ha sugerido que "epidemiología clínica" es una contradicción en los términos, ya que la epidemiología estudia poblaciones, mientras que la medicina clínica trata personas. Este conflicto aparente desaparece si se considera que la epidemiología clínica en vez de estudiar una población general investiga una población definida de pacientes. Los temas centrales de la epidemiología clínica son • • • • • las definiciones de normalidad y anormalidad, la exactitud de las pruebas diagnósticas, la historia natural y el pronóstico de la enfermedad, la eficacia del tratamiento y la prevención en la práctica clínica. Definiciones de normalidad y anormalidad En cualquier consulta clínica lo más importante es determinar si los síntomas, signos o resultados de las pruebas complementarias de un paciente son normales o anormales. Eso es previo a adoptar cualquier decisión, sea de estudio, o tratamiento. La tarea sería fácil si siempre hubiera una clara distinción entre las distribuciones de frecuencia de las observaciones en personas normales y anormales. Por desgracia, eso ocurre raramente, salvo en trastornos genéticos determinados por un solo gen dominante. Las mediciones de variables relacionadas con la salud pueden expresarse como distribuciones de frecuencia en la población de pacientes. A veces las distribuciones de frecuencia de los resultados anormales y normales son muy distintas, pero es mucho más frecuente que haya una sola distribución y que los valores considerados "anormales" ocupen los extremos de una distribución normal (véase el capítulo 4). En estas situaciones para distinguir los resultados se utilizan tres criterios: • lo normal como lo frecuente, • lo anormal como lo asociado con enfermedad y • lo anormal como lo que se puede tratar. Lo normal como equivalente a lo frecuente El criterio habitualmente utilizado en la práctica clínica consiste en considerar normales los valores que se encuentran habitualmente y anormales los que son raros. Se supone que la frontera de la normalidad es un valor arbitrario de la distribución de frecuencia (a menudo dos desviaciones estándar por encima o por debajo de la media) y todos los valores que exceden dicho punto de delimitación se consideran anormales. Eso es lo que se denomina definición operativa de la anormalidad. Si la distribución es gausiana (o sea, normal en sentido estadístico), ese límite de normalidad clasificará como anormal a un 2,5% de la población. Otra posibilidad —que no parte del supuesto de que la distribución es gausiana— es usar percentiles y considerar el percentil 95 como frontera de la normalidad. Se considera entonces que 5% de la población tiene valores anormalmente elevados (véase el capítulo 4). Sin embargo, para la mayor parte de las variables no existe ninguna razón biológica que permita utilizar un valor arbitrario como punto de delimitación de la normalidad. Así, por ejemplo, hay una relación continua entre los valores de tensión arterial y el riesgo de enfermedad cardiovascular (figura 8.1) y dentro de los valores normales en el sentido estadístico, el riesgo es mayor si se comparan cifras de tensión arterial altas con valores más bajos. Casi todas las muertes por cardiopatía isquémica se producen en personas con cifras de colesterol en sangre en niveles medios; solo una pequeña proporción de las defunciones son de personas con cifras de colesterol muy altas. Epidemiología clínica 171 Figura 8.1. Asociaciones de la tensión arterial con la cardiopatía y el accidente cerebrovascular1 Cardiopatía isquémica Hemorragia cerebral 4.00- 2.00- 21.00- 0.500.50- 0.25- 0.2570 80 90 100 110 Tensión diastólica habitual (mm Hg) 110 120 130 140 150 160 Tensión sistólica habitual (mm Hg) Anormalidad asociada con enfermedad Un segundo criterio es partir de la distribución de las observaciones en personas sanas y enfermas e intentar definir un punto que separe claramente ambos grupos. Una comparación de las dos distribuciones de frecuencias suele mostrar una considerable superposición, como sucede con las distribuciones de colesterol sérico en las personas con y sin cardiopatía isquémica. Resulta así claramente imposible elegir un valor que separe netamente la normalidad y la anormalidad (figura 6.7). En el lado "anormal" a partir del punto de delimitación siempre hay personas sanas y en el lado "normal" siempre hay casos verdaderos. Estos dos tipos de error de clasificación pueden expresarse cuantitativamente mediante la sensibilidad y la especificidad de la prueba, tal como se explicó en el capítulo 6. • Sensibilidad es la proporción de personas verdaderamente enfermas que son catalogadas como anormales por la prueba. • Especificidad es la proporción de personas verdaderamente normales que son catalogadas como tales por la prueba. Siempre ha de buscarse un equilibrio entre sensibilidad y especificidad, ya que el incremento de una supone la reducción de la otra. 170 Anormalidad como susceptibilidad de tratamiento Las dificultades para distinguir la normalidad de la anormalidad utilizando los criterios anteriores han llevado al uso de criterios determinados a partir de los resultados de ensayos aleatorizados controlados en los que se investiga el nivel a partir del cual el tratamiento produce más beneficio que perjuicio. Por desgracia, solo en contadas ocasiones se dispone de este tipo de información en la práctica clínica. Un buen ejemplo es el tratamiento de la hipertensión, en el que los primeros estudios clínicos indicaron que era beneficioso tratar los casos de tensión diastólica muy alta (120 mm Hg o más). Estudios posteriores han indicado que a niveles tensionales inferiores los beneficios del tratamiento sobrepasan con creces sus inconvenientes: esto puede ocurrir quizá a partir de 90 mm Hg. Sin embargo, este enfoque no tiene en cuenta ni otros determinantes del riesgo ni los costos económicos y de otro tipo del tratamiento. Una vez que se desarrollen y apliquen análisis de costo-efectividad más complejos podrá considerarse la dimensión de costos al tomar decisiones clínicas y será posible determinar a partir de qué valores de tensión arterial, en varones y mujeres de cada grupo específico de riesgo, el tratamiento adquiere sentido económico, además de médico. El tratamiento de una mujer joven, con una tensión arterial diastólica de 90 mm Hg, con escaso riesgo de enfermedad cardiovascular, será mucho menos efectivo en función de los costos que el de un varón de edad avanzada con una tensión diastólica de 90 mm Hg, cuyo riesgo de enfermedad cardiovascular es mucho mayor. Sin embargo, si el tratamiento de la mujer joven no tiene efectos colaterales negativos para ella excepto el costo, podría optar por pagarse el tratamiento ella misma.2 La definición de lo que se considera tratable cambia con el tiempo, como muestra claramente el ejemplo de la hipertensión arterial (figura 8.2). A medida que los estudios clínicos bien realizados aportan nuevos datos, los criterios terapéuticos para iniciar el tratamiento se modifican. Sin embargo, cada cambio en los valores considerados críticos para indicar la necesidad de tratamiento exige considerar sus implicaciones logísticas y económicas. Por ejemplo, si hacemos énfasis en tomar decisiones de tratamiento basadas en los resultados de la investigación para decidir si se trata o no una hipertensión leve, hay que atender más al riesgo absoluto de enfermedad cardiovascular y menos al nivel concreto de tensión arterial.3 Este tipo de evaluación del riesgo puede ayudar al clínico a comunicarse con su paciente (recuadro 8.1). Pruebas diagnósticas En cualquier situación clínica, el primer objetivo es diagnosticar cualquier enfermedad tratable que exista. El propósito de las pruebas diag- Epidemiología clínica 173 Figura 8.2. Tratamiento de la hipertensión: criterios cambiantes con el tiempo HO"! 135­ 130" Introducción de la terapéutica farmacológica = 125 E Ensayos clínicos de la Administración de Veteranos Ensayo clínico australiano ¿120 ^ 115 ■o Ensayo estadounidense (HDFP) Ensayo MRC a no ^ 100 o; m 95. 90. 85. 80 75 70 1955 1965 1975 1985 Año nósticas es ayudar a confirmar los posibles diagnósticos sugeridos por los signos y síntomas del paciente. Las pruebas diagnósticas suelen im­ plicar estudios de laboratorio (genéticos, microbiológicos, bioquímicos o fisiológicos), pero los principios que ayudan a determinar el valor diagnóstico de estas pruebas Recuadro 8.1. Predicción del riesgo también sirven para estimar el valor diagnóstico que tiene la presencia de signos o síntomas. La predicción del riesgo, es decir, la determina­ Valor diagnóstico de una prueba La enfermedad en cuestión puede estar o no pre­ sente y el resultado de la prueba puede ser posi­ tivo o negativo. Por lo tanto, existen cuatro posi­ bles combinaciones entre estado patológico y resultado de la prueba, tal como muestra la figura 8.3 y se explica en el capítulo 6 cuando se discu­ ten las pruebas de detección. En dos de estas combinaciones, la respuesta de la prueba es correcta (positivos y negativos verdaderos); en las otras dos, falsa (positivos y negativos falsos, o seudopositivos y seudonegati­ vos). Esta clasificación teóricamente solo es facti­ ble si existe algún método que permita determi­ nar la presencia o ausencia de enfermedad con ción del riesgo absoluto de un acontecimiento durante un periodo de tiempo determinado, pro­ porciona a los clínicos medidas absolutas de los efectos de un tratamiento y los ayuda a orientar a los pacientes a tomar decisiones sobre ese trata­ miento. Pueden usarse diagramas o tablas de predicción del riesgo en las que se representa la combinación de múltiples factores de riesgo.4 Por ejemplo, el riesgo de que ocurra enfermedad cardiovascular ­manifestada por un episodio mortal o n o ­ en cinco años se calcula en función del sexo de la persona, de su edad, de los antece­ dentes de diabetes y tabaquismo, de la tensión arterial sistólica y la colesterolemia. El riesgo global de enfermedad cardiovascular puede eva­ luarse partir de diagramas de predicción del riesgo (por ejemplo, como el que puede verse en http://www.nzgg.org.nz/guidelines/0035/CVD _Risk_Chart.pdf). Figura 8.3. Relación entre el resultado de una prueba diagnóstica y la presencia de enfermedad Positiva PRUEBA Negativa exactitud absoluta y que pueda así u s a r s e c o m o patrón p a r a evaluar la exactitud d e las d e m á s ENFERMEDAD pruebas. Rara vez se dispone d e u n m é t o d o d e Presente Ausente estas características, en especial e n lo q u e respecta a enfermedades n o transmisibles. P o r esta razón y debido a q u e l a s pruebas m u y exactas Positivos Positivos m u c h a s veces son caras y cruentas, e n la práctica verdaderos falsos (seudopositivos) clínica habitual se recurre a pruebas m á s simples y m e n o s costosas. Sin embargo, es f u n d a m e n t a l conocer la validez, exactitud y precisión d e estas Negativos pruebas de u s o cotidiano. Negativos falsos verdaderos El conocimiento de otras características d e (seudonegativos) las p r u e b a s diagnósticas también resulta esencial p a r a d e t e r m i n a r su utilidad en la práctica clínica habitual. De especial importancia s o n los valores predictivos positivo y negativo. El valor predictivo positivo d e u n a prueba es la probabilidad d e q u e la enfermedad esté p r e s e n t e e n u n a persona en la que la p r u e b a h a d a d o resultado positivo; el valor predictivo negativo es la probabilidad d e que u n a persona n o tenga la enferm e d a d cuando el resultado de la p r u e b a h a sido negativo. El valor predictivo d e p e n d e de la sensibilidad y de la especificidad d e la prueba y, lo q u e es m á s importante, de la prevalência d e la enferm e d a d e n la población estudiada. Incluso con u n a sensibilidad y u n a especificidad elevadas (capítulo 6 ) , cuando la prevalência e s baja, el valor predictivo positivo d e u n a p r u e b a puede ser m u y bajo. El valor diagnóstico d e u n a p r u e b a e n la práctica clínica depende críticamente de la prevalência de la anormalidad q u e se busca en la población de p a cientes q u e están siendo investigadors. Esta prevalência p u e d e ser m u y distinta de la prevalência correspondiente en u n estudio publicado e n el q u e se estableció la utilidad de la prueba. 5 Historia natural y pronóstico El término historia natural se refiere a las fases de la enfermedad, que incluyen: • el comienzo del proceso patológico; • la fase presintomática, desde el comienzo de los cambios patológicos a la aparición de los primeros signos o síntomas; • la fase de enfermedad clínicamente manifiesta, durante la cual pueden producirse remisiones y exacerbaciones, resoluciones espontáneas o evolución hacia la muerte. La detección y el tratamiento en cualquier fase pueden alterar la historia natural de la enfermedad, pero los efectos del tratamiento solo pue- den establecerse conociendo la historia natural de la enfermedad no tratada. Pronóstico El pronóstico es la predicción que se hace acerca de la evolución de la enfermedad. Se expresa mediante la probabilidad de que un determinado acontecimiento suceda en el futuro. Las predicciones se basan en grupos definidos de pacientes y lo que ocurre finalmente puede ser muy distinto en cada paciente individual. Sin embargo, saber el pronóstico probable ayuda a decidir qué tratamiento es más útil. Los factores pronósticos son características que se asocian con el resultado evolutivo en quienes tienen la enfermedad en cuestión. Por ejemplo, en un paciente con infarto agudo de miocardio el pronóstico está directamente relacionado con la función residual del músculo cardíaco. Para poder hacer predicciones razonables sobre el pronóstico y la evolución final de una enfermedad es necesario disponer de información epidemiológica de un grupo numeroso de pacientes. La experiencia clínica por sí misma es inadecuada para este fin, ya que se basa generalmente en un grupo limitado de pacientes y en un seguimiento insuficiente. Por ejemplo, los pacientes que ve un médico no necesariamente son representativos de todos los pacientes que tienen una enfermedad determinada. Los pacientes pueden haber sufrido una selección según la gravedad, otros rasgos de su enfermedad o sus características demográficas, sociales o personales. Además, como los médicos no suelen hacer un seguimiento sistemático de sus pacientes, pueden tener una visión limitada, a veces excesivamente pesimista, del pronóstico de la enfermedad. La observación clínica de un mejor pronóstico con el paso del tiempo puede corresponder a la realidad y estar en relación con las consecuencias de mejoras en el tratamiento, pero también puede ser un artefacto debido simplemente a que más casos leves están recibiendo tratamiento. La investigación epidemiológica con un diseño apropiado puede generar información confiable respecto del pronóstico. Calidad de vida Lo ideal sería que al considerar el pronóstico se cuantifiquen todos los resultados evolutivos clínicamente pertinentes y no solo la muerte, ya que los pacientes no solo tienen en cuenta la duración previsible de su vida, sino también la calidad de la misma. En los estudios para determinar la historia natural y el pronóstico, la selección de pacientes ha de hacerse de manera aleatoria para evitar un sesgo de selección que podría alterar en gran medida la información obtenida. Por ejemplo, es probable que el pronóstico de los pacientes con dolor torácico que ingresan en un hospital sea peor que el de los pacientes con dolor torácico que acuden a una consulta o al centro de salud de la comunidad. Cantidad de vida El pronóstico en cuanto a mortalidad se mide por la tasa de letalidad o la probabilidad de supervivencia. Tanto la fecha de comienzo como la duración del seguimiento han de especificarse claramente. El análisis de supervivencia es un método sencillo para cuantificar el pronóstico. La figura 8.4 muestra una curva de supervivencia de pacientes que su­ frieron un infarto agudo de miocardio. El análisis de supervivencia puede referirse solamente a un grupo seleccionado, por ejemplo los pa­ cientes que sobreviven un mes al evento. En la cohorte más moderna (1991­1992) la proporción de pacientes sobrevivientes tres años des­ pués del infarto es significativamente mayor que en las cohortes del de­ cenio anterior. Esto sugiere que ha mejorado la prevención secundaria de la cardiopatía coronaria.6 El análisis de la tabla de mortalidad es un método más complejo con el que, a partir de patrones previos de todos los pacientes expues­ tos al riesgo, se intenta predecir el momento en que es previsible que ocurran ciertos acontecimientos. En el seguimiento de cohortes de pa­ cientes para determinar el pronóstico pueden producirse sesgos debi­ dos al método utilizado para reunir la cohorte o a que el seguimiento fue incompleto. Figura 8.4. Supervivencia tras el infarto de miocardio (de los que sobrevivieron al menos 28 días tras el infarto). Auckland, 1983­84,1987­88,1991­92» 1,00 V ::t^_ \ .2 'u c \ 01 * N. — I 0,95 Of Q. 3 1/1 0} ■o ^ " ^ ^ . ^-vS^^ •a I 0,90 1991-92 1987-88 - - 1983-84 re ja o V N 0,85 I '-C 0 0,5 1 1,5 Tiempo (años) 2 2,5 3 Eficacia y efectividad del tratamiento Algunos tratamientos son tan claramente beneficiosos que no requieren valoraciones formales: es por ejemplo el caso de los antibióticos para la neumonía o la cirugía para los traumatismos graves. Sin embargo, esta eficacia evidente del tratamiento es relativamente rara en medicina clínica. Lo habitual es que los efectos del tratamiento sean mucho menos obvios y que sea preciso investigar casi todas las intervenciones terapéuticas para determinar si son realmente útiles. Hay que demostrar que una determinada intervención comporta más beneficios que daños a los pacientes sometidos a ella, es decir, que la intervención es teóricamente efectiva o eficaz. Y también hay que demostrar que comporta más beneficios que daños para los pacientes concretos a quienes se les ofrece. Como no todos los pacientes toman lo que se les prescribe o hacen lo que se les recomienda, es importante tener en consideración las consecuencias de no haber recibido realmente el tratamiento en cuestión (recuadro 8.2). En los estudios de eficacia es conveniente incluir solo a pacientes que probablemente van a cumplir el tratamiento. La observancia o cumplimiento es el grado en que los pacientes siguen las recomendaciones médicas. La efectividad práctica se determina estudiando el resultado final en un grupo de pacientes a los que se ofrece el tratamiento, de los cuales solo algunos lo cumplirán del todo. El método más deseable para medir la eficacia y la efectividad es el ensayo clínico aleatorizado controlado, que se describió en el capítulo 3. Recuadro 8.2. ¿Mas beneficioso que perjudicial? El efecto beneficioso del ácido acetilsalicílico en pacientes con antecedentes de enfermedad cardiovascular está bien demostrado, pero el efecto en la prevención primaria no está tan claro, especialmente en mujeres. Aun así, en algunas guías de práctica clínica se recomienda la administración de ácido acetilsalicílico a dosis bajas a las mujeres cuyo riesgo de presentar un primer episodio coronario en 10 años sobrepasa 20%. No obstante, en un metaanálisis de seis ensayos clínicos controlados y aleatorizados en los que se había realizado un seguimiento de 51342 mujeres (y 44 114 varones) con bajo riesgo cardiovascular durante un período medio de 6,4 años, no se observó ningún efecto significativo en la mortalidad por cardiopatía isquémica o por enfermedad cardiovascular, aunque el riesgo de accidente cerebrovascular disminuyó en un 17% (razón de posibilidades (odds ratio): 0,83; intervalo de confianza del 95% [IC95%]: 0,70 a 0,97). Al mismo tiempo, la administración de ácido acetilsalicílico aumentó de manera significativa elriesgode hemorragia grave (razón de posibilidades: 1,68; IC95%: 1,13 a 2,52).7 Recuadro 8.3. Elaboración y uso de guías de práctica clínica El objetivo de las guías de práctica clínica es mejorar la asistencia sanitaria mediante: • recomendaciones de tratamiento claras; • normas para evaluar la práctica clínica; • formación y perfeccionamiento de los profesionales sanitarios; • ayuda a los pacientes para que tomen decisiones fundamentadas; y • mejor comunicación entre los pacientes y los profesionales sanitarios. El Instituto Nacional de Salud y Excelencia Clínica del Reino Unido (NICE, por sus siglas en inglés) proporciona al Servicio Nacional de Salud guías de práctica clínica referentes al tratamiento apropiado de determinadas enfermedades. El NICE brinda asesoramiento en materia de salud pública, tecnología sanitaria y práctica clínica. Sin embargo, existen muchas situaciones en las que no es posible recurrir a este tipo de estudios y solo una pequeña proporción de las intervenciones médicas actuales han sido evaluadas de esa forma. El número cada vez mayor de ensayos clínicos bien diseñados hace posible que se establezcan guías de práctica clínica bien fundamentadas en resultados de investigación (recuadro 8.3). A menudo en esas guías también se tienen en cuenta los costos. Uso de protocolos basados en resultados de investigación Se denominan protocolos o guías de práctica clínica a criterios o recomendaciones sistemáticamente desarrollados que ayudan al clínico y a los pacientes a decidir cuál es la intervención más apropiada en una circunstancia clínica específica.8 Llevar los resultados de la investigación a la práctica implica contar con guías de práctica clínica. Aunque hay muchas de estás guías, no todas se usan, incluso hay datos que sugieren que muchos pacientes, incluso en países de alto ingreso, no reciben el mejor tratamiento de valor demostrado.9'10 La situación es particularmente mala en los países de nivel de ingreso medio o bajo, en los que por ejemplo, 20% de los pacientes con cardiopatía isquémica no reciben aspirina y casi la mitad no son tratados con p-bloqueantes, que son poco costosos y fáciles de conseguir.11 Para muchas enfermedades se dispone de guías de práctica clínica basadas en resultados de investigación (en inglés puede consultarse por ejemplo el sitio http://www.guideline.gov/). También se han desarrollados criterios para adaptar esas guías a circunstancias nacionales o locales específicas. Cuanto más especifica y focalizada es la implementación de las recomendaciones, más probable es que la práctica clínica se modifique en la dirección deseada. Si la información simplemente se difunde sin más, lo más probable es que tenga mucha menor repercusión que si se vincula esa difusión a la celebración de talleres y cursillos de formación y se proporcionan recordatorios de las guías de práctica clínica por ejemplo en los registros médicos.12 Muchas recomendaciones de práctica clínica desarrolladas en países de alto nivel de ingreso es poco probable que sean aplicables en países de nivel de ingreso medio o bajo. Es esencial desarrollar guías de práctica clínica nacionales. Esas guías pueden contribuir a frenar prácticas como la venta sin receta de medicamentos por comerciantes que tienen incentivos financieros para vender ciertos productos.13 En algunos países hasta 70% del gasto en medicamentos puede ser innecesario. Prevención en la práctica clínica El conocimiento epidemiológico estimula la práctica de la prevención en el trabajo clínico habitual. Gran parte de esta prevención es de nivel secundario o terciario, pero también puede practicarse sistemáticamente la prevención primaria (capítulo 6). Los pediatras la han practicado desde hace mucho tiempo, por ejemplo mediante programas de vacunación, pruebas de detección sistemática de enfermedades metabólicas congénitas como la fenilcetonuria, control periódico del peso de los niños y uso de gráficas normalizadas para vigilar su desarrollo. La atención prenatal también es un buen ejemplo de la integración de la prevención en la práctica clínica habitual, ya sea del médico o de otros profesionales de la salud. Reducción del riesgo Se ha demostrado que los profesionales de la salud pueden convencer al menos a algunos de sus pacientes para que dejen de fumar. Un ensayo controlado sobre diferentes tipos de intervenciones antitabaco en la práctica general mostró que la recomendación sistemática de dejar de fumar tiene un efecto útil y que su efectividad aumenta cuando se recurre a varios métodos (figura 8.5). En algunos países hasta 60% de los Figura 8.5. Dejar de fumar sirve: riesgo acumulado de muerte por cáncer de pulmón1' ' Siguió fumando Dejó de fumar a los 50 años Dejó de fumar a los 30 años Nunca fumó Edad fumadores notifican haber sido aconsejados por su médico que dejaran de fumar.15 Para mejorar la eficacia de la recomendación a los pacientes para que dejen de fumar, el médico puede • • • • aumentar la calidad de la intervención ofrecida; dirigirse sobre todo a fumadores que están ya motivados; insistir a los pacientes que siguen fumando; y vincular su intervención a otras actividades antitabaco. Hay muchas oportunidades en las que los profesionales de la salud pueden dar consejos prácticos y ayudar a sus pacientes a prevenir nuevas enfermedades o el empeoramiento de enfermedades ya existentes. Los epidemiólogos clínicos a menudo participan en actividades para evaluar la eficacia y la efectividad de estas intervenciones. Reducción del riesgo en pacientes con enfermedad establecida En presencia de enfermedad cardiovascular o diabetes, las recomendaciones clínicas basadas en resultados de investigación son muy similares a las intervenciones usadas para reducir la aparición de enfermedad. La diferencia principal es que el riesgo de eventos clínicos futuros en mucho mayor cuando la enfermedad ya está establecida. Tanto las intervenciones conductuales como los tratamientos farmacológicos se ha demostrado que afectan al pronóstico de estas enfermedades. Intervenciones conductuales Las modificaciones de conducta recomendadas incluyen dejar de fumar, hacer más ejercicio físico, modificar la dieta y perder peso. En conjunto, estas recomendaciones pueden reducir el riesgo hasta más de 60% en personas con cardiopatía establecida y también contribuyen a conseguir un adecuado nivel de glucemia en personas con diabetes.16 Intervenciones farmacológicas Para personas con enfermedad cardiovascular establecida, las guías de práctica clínica recomiendan un tratamiento crónico anticoagulante, hipotensor y reductor de los niveles de colesterol. El riesgo de repetición del infarto de miocardio puede reducirse hasta 75% mediante una combinación de aspirina, p-bloqueantes, inhibidores de la enzima convertidora de la angiotensina y estatinas. Sin embargo, hay grandes deficiencias terapéuticas en todos los países, en parte por el costo y la complejidad del uso de múltiples medicamentos y por otros problemas que hacen difícil acceder al tratamiento. Algunos de estos problemas puede resolverse mediante el uso de terapéuticas combinadas a dosis fijas (recuadro 8.4). Epidemiologia clínica La epidemiologia clínica indudablemente ha contribuido a la mejora de la práctica clínica. Sin embargo, los tratamientos eficaces no se usan extensivamente y el uso de tratamientos ineficaces, demasiado caros o innecesarios está muy extendido. Los epidemiólogos pueden contribuir mucho a mejorar la práctica clínica. Otras intervenciones Otras muchas intervenciones son posibles en pacientes de alto riesgo y para tratar la enfermedad establecida; por ejemplo, la modificación ambiental para reducir la exposición en las alergias, las técnicas de reducción del estrés, el consejo psicológico y las intervenciones quirúrgicas. Preguntas de estudio Recuadro 8.4. Tratamiento farmacológico combinado a dosis fija Las combinaciones de fármacos a dosisfijasson parte del tratamiento habitualmente administrado a pacientes con VIH/sida, tuberculosis o paludismo. Estas combinaciones se han comprobado apropiadas para mejorar el cumplimiento del tratamiento y su efecto sobre la enfermedad, así como para simplificar la distribución y almacenamiento de los medicamentos necesarios. De la misma forma, se ha propuesto una combinación a dosis fija para los individuos con elevado riesgo absoluto de enfermedad cardiovascular.17 Los componentes de esta polipíldora ya no están bajo restricción de patente y podrían producirse a un costo muy bajo. Para personas con enfermedad cardiovascular en países de nivel de ingreso intermedio o bajo el acceso a la atención preventiva a menudo depende de sus capacidad de pago y este gran grupo de población deficientemente servido podría ser el que más se beneficiara de una presentación conveniente y de bajo precio. 8.1 ¿Por qué se ha dicho que la expresión "epidemiología clínica" implica una contradicción en los términos? 8.2 Una definición habitualmente usada de anormalidad de una variable es la que se basa en la frecuencia de los valores que se hallan en una población. ¿Qué limitaciones tiene esa definición? 8.3 En el cuadro siguiente se comparan los resultados de una prueba nueva para diagnosticar cáncer con el conjunto de las pruebas utilizadas hasta ahora. Calcule la sensibilidad y la especificidad de la prueba nueva. ¿Recomendaría usted su uso general? 8.4 ¿Qué factores determinan el valor predictivo positivo de una prueba de detección? J i Diagnóstico completo 8.5 ¿Cuales son las limitaciones potenciales del metanálisis mencionadas en el recuadro (verdadero estado de salud o enfermedad) 0 -o ' i 1 v •*. ^ • 1 181 °-2- 8.6 A partir de los resultados de ese metanálisis, ¿qué recomendaciones serian de esperar de un clínico en cuanto al uso de aspiriña en mujeres? Enfermedad Enfermedad Nueva prueba Positiva Negativa presente 8 2 ausente 1000 9000 Referencias i The World Health Report: Reducing Risks, Promoting Healthy Life. Ginebra, World Health Organization, 2002. 2. Jackson RT. Guidelines for managing raised blood pressure: Evidence based or evidence burdened? BMJ 1996;313:64-5. 3. Jackson R, Barbam P, Bills J, Birch T, McLennan L, MacMahon S, et ai. The management of raised blood pressure in New Zealand. BMJ 1993;307:107-10. 4. Manuel DG, Lim J, Tanuseputro P, Anderson GM, Alter DA, Laupacis A, et ai. Revisiting Rose: strategies for reducing coronary heart disease. BMJ 2006;332:659-62. 5. Altman DG, Bland JM. 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BMJ 2003;326:1419-24. Capítulo 9 Epidemiología ambiental y laboral Mensajes clave • Los factores del ambiente en que vivimos y trabajamos son fundamentales en los procesos causales de enfermedades y lesiones. • La exposición a factores ambientales puede cuantificarse como si fuera una dosis y utilizarse así para establecer relaciones dosis-efecto y dosisrespuesta. • Para estimar el efecto previsible sobre la salud de intervenciones humanas importantes sobre el ambiente se hacen evaluaciones del impacto sanitario. • Uno de los objetivos de la epidemiología de las lesiones es determinar qué acciones preventivas específicas son más probablemente eficaces. Ambiente y salud El ambiente humano está formado por elementos muy básicos: el aire que respiramos, el agua que bebemos, los alimentos que comemos, el clima en el que se hallan nuestros cuerpos y el espacio disponible para nuestro movimiento. Nuestra existencia se desarrolla además en un ambiente social y cultural que tiene gran importancia para nuestra salud mental y física. Casi todas las enfermedades están causadas por factores ambientales o al menos bajo su influencia. Por lo tanto, para que se puedan establecer programas preventivos, es importante saber cómo pueden alterar la salud los factores ambientales específicos. La epidemiología ambiental proporciona una base científica para el estudio y la interpretación de las relaciones entre el ambiente y la salud de las poblaciones. La epidemiología laboral estudia específicamente los factores ambientales de los lugares de trabajo. Las lesiones dependen en gran medida de factores del medio ambiente en el que se vive o se trabaja, pero los factores conductuales también son muy importantes en su producción. En el habla habitual la palabra "accidente" se aplica a menudo a lo que ocurre previamente a una lesión, pero este término no es apropiado ya que implica un fenómeno que ocurrió por casualidad o al azar en vez de una combinación de factores causales predecibles. En este capítulo la palabra "ambiente" se usará como término general referido a todos los 16 Capítulo 9 Cuadro 9.1. Factores ambientales que pueden afectar a la salud Factores Ejemplos Psicológicos Estrés, desempleo, trabajo por turnos, relaciones humanas Bacterias, virus, parásitos Ruido, clima, radiación, posición (ergonomia) Biológicos Físicos Accidentales Químicos Situaciones peligrosas, velocidad, influencia del alcohol, drogas Fármacos, tabaco, irritantes cutáneos, aditivos alimentarios factores externos al organismo que pueden causar enfermedad o lesión. El cuadro 9.1 muestra los diversos factores ambientales que influyen sobre la salud.1 La salud ambiental y laboral investiga muy diversos factores específicos y proximales mediante los conceptos descritos en el capítulo 5. Los factores más distales pueden analizarse usando la metodología FIPEEEA que en relación con los sistemas de trasporte y la salud se explicó en la figura 5.5. El recuadro 9.1 muestra la jerarquía causal típica en salud ambiental y laboral. Efectos de la exposición a factores ambientales El cálculo de la carga mundial de enfermedad ha permitido valorar la repercusión de los factores ambientales en la salud mundial. Entre el 25% y el 35% de la carga mundial de enfermedad puede atribuirse a la exposición a factores ambientales.2' 3 Los principales problemas de salud se relacionan con la falta de condiciones higiénicas en el agua para consumo humano y Recuadro 9.1. Jerarquía causal en salud en la infraestructura de sanemiento, la contamilaboral y ambiental 1 nación del aire en locales cerrados, debida al Fuerzas impulsoras de las tendencias ambientauso de energía de biomasa para cocina y calefacles y sanitarias ción, y la contaminación atmosférica urbana • Dinámica demográfica ocasionada por los automóviles y las centrales • Urbanización eléctricas.3 • • • • Pobreza y desigualdad Ciencia y tecnología Patrones de consumo y de producción Desarrollo económico Principales actividades humanas que afectan a la calidad ambiental • • • • • Producción de desechos domésticos Utilización de agua dulce Utilización del suelo y desarrollo agrícola Industrialización Producción y utilización de energía Deficiencia de calidad ambiental: exposición y riesgo • • • • • • Contaminación atmosférica Alimentos Suelo Vivienda Entorno laboral Ambiente global Alta carga de enfermedad en los países de bajo nivel de ingreso La carga de enfermedad atribuible a factores ambientales es mucho mayor en los países de bajo ingreso que en los de ingreso elevado, aunque en lo que se refiere a algunas enfermedades no transmisibles, como los procesos cardiovasculares y el cáncer, la carga de enfermedad por habitante es mayor en los países ricos. La población infantil es la más afectada por las enfermedades de origen ambiental, que se cobran cada año la vida de más de cuatro millones de niños, principalmente en los países en desarrollo. Asimismo, la mortalidad durante el primer año de vida por causas ambientales es doce veces mayor en los países de ingreso bajo que en los países ricos, lo Epidemiología ambiental y laboral 187 que muestra la enorme mejora de la salud que puede promoverse mediante un ambiente saludable. 3 Causalidad múltiple En los estudios epidemiológicos de los factores ambientales, cada factor suele analizarse aislado de los demás. Sin embargo, hay que recordar que cada factor ambiental puede influir de muchas maneras sobre los efectos de los otros factores. Con frecuencia la causalidad múltiple y la jerarquía causal son evidentes (capítulo 5), lo que puede explicar las diferencias entre los resultados de estudios epidemiológicos observacionales realizados en lugares distintos. El efecto de un factor ambiental en una persona depende también de la exposición a otros factores de riesgo y de características individuales, como: • • • • • la edad y el sexo, los factores genéticos, la presencia de una enfermedad, la nutrición, la personalidad y • el estado físico. La epidemiología laboral suele tratar con una población adulta joven o de mediana edad y, a menudo, predominantemente masculina. Además, en epidemiología laboral, la mayoría de las personas expuestas tienen una salud relativamente buena, al menos cuando comienzan a trabajar. En cambio, los estudios epidemiológicos de factores ambientales generales incluyen habitualmente niños, ancianos y personas enfermas. Las personas expuestas en la población general probablemente son más sensibles a esos factores que los trabajadores de la industria. Esto tiene importancia cuando se utilizan resultados de estudios epidemiológicos realizados en el medio industrial para fijar normas de seguridad relativas a riesgos ambientales específicos. Por ejemplo, los niveles de exposición que se asocian a efectos nocivos del plomo son menores en niños que en adultos (cuadro 9.2). La concentración de plomo en san. ,. . -ii ... Cuadro 9.2. Niveles mínimos de plomo en la sangre gre es un indicador reconocido de exposición y (|jg/|) a | o s q u e s e h a n d e t e c t a d o e { e c t o s s o b r e la los límites indicados respecto de los dos efectos son los que probablemente permitan proteger a la mayor parte de una población. Las alteraciones neuroconductuales en los niños pueden comenzar a producirse incluso a concentraciones por debajo del valor de 100 ng/1 mencionado en el cuadro 9.2.4 salud en niños y en adultos5'6 Efecto Disminución de los niveles de hemoglobina Cambios de las funciones neuroconductuales Niños 400 Adultos 500 100 400 188 Capítulo 9 Evaluación de medidas preventivas En epidemiología ambiental y laboral se da gran importancia al estudio de las causas de enfermedad. También es preciso evaluar medidas preventivas específicas destinadas a reducir la exposición, así como la repercusión de los servicios de salud ambiental. A menudo la exposición a factores de riesgo ambiental es consecuencia de alguna actividad industrial o agrícola que genera un beneficio económico para la comunidad, por lo que su eliminación puede resultar costosa. No obstante, la contaminación ambiental suele generar costos por sí misma y, además de la salud de las personas, puede deteriorar las tierras agrícolas y las propiedades industriales. Los análisis epidemiológicos, la evaluación del impacto sanitario y los análisis de efectividad en función del costo ayudan a las autoridades sanitarias a encontrar un equilibrio aceptable entre los riesgos para la salud y los costos económicos de la prevención. Valor de la prevención Los análisis combinados epidemiológicos y económicos permiten demostrar el valor potencial de la prevención.7 Por ejemplo, se ha estimado que en tres brotes de "enfermedad por contaminación" ocurridos en Japón en los años sesenta, "el costo de prevenir" habría sido menor que "el costo de curar" (cuadro 9.3).8 En cada caso, se compararon los costos de indemnizar a las víctimas y reparar el daño ambiental con el costo estimado del control de la contaminación para prevenir la enfermedad. En el caso de la contaminación por mercurio y la enfermedad de Minamata resultante, la relación costo-efectividad fue de 100 (cuadro 9.3). La epidemiología ambiental en el futuro Los cambios ambientales mundiales harán que la epidemiología ambiental tenga que afrontar nuevos problemas en los próximos decenios. Cuadro 9.3. Daños producidos por la contaminación y costos para controlar tres brotes de enfermedad en Japón (millones de yen a precios de 1989) Enfermedad causada por la contaminación Contaminante principal Costos de control de la contaminación Costos de los daños producidos Daños para la salud Daños para la vida Restauración ambiental 21 000 (1 300)a — — 21 000 Total Asma de Yokkaichi S0 2 , contaminación atmosférica Enfermedad de Minamata Mercurio, contaminación acuaticé1 125 7 670 4 270 690 12 630 Enfermedad de Itai-ltai Cadmio, contaminación del agua y del suelo 600 740 880 890 2 510 14 800 a Basado en la indemnización real que se pagó a una parte de la población. La cifra mayor es lo que hubiera costado indemnizar a todos los afectados. Epidemiologia ambiental y laboral Figura 9.1. Efectos del cambio climático sobre la salud10 Cambio climático Depleción de la capa de ozono estratosférica Alteración de la precipitación *f Reducción del agua \ >•■' dulce disponible Es necesario realizar estudios sobre los efectos sobre la salud del cam­ bio climático, la destrucción de la capa de ozono, la radiación ultravio­ leta, la lluvia ácida y los distintos aspectos de la dinámica demográfica.9 Algunos efectos potenciales del cambio climático sobre la salud todavía no están documentados en estudios epidemiológicos. Sin embargo, a medida que se acumulan indicios del cambio climático en todo el mundo, los estudios epidemiológicos aportan conocimientos en este campo.10 Los efectos potenciales del cambio climático en la salud son muy variados, como puede observarse en la figura 9.1, y se necesitarán di­ versos enfoques epidemiológicos para poner de manifiesto los nuevos problemas sanitarios. El Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático —una asociación de científicos coordinada por la Organización Meteorológica Mundial— publica regularmente informes sobre el cambio climático global y sus efectos. El recuadro 9.2 detalla algunos problemas de cambio ambiental en los que son necesarios aportes de la epidemiología.11 Los epidemiólogos deben demostrar aso­ ciaciones entre el clima y la salud que aporten pruebas más precisas y sólidas e investigar diversas hipótesis derivadas de modelos climáticos. Será necesario tener en cuenta proyecciones y dinámicas basadas en di­ ferentes modelos climáticos y relacionar el clima y la salud con una am­ plia variedad de contextos socioeconómicos. Se necesitarán asimismo "sistemas de alerta" específicos para cada ciudad y programas de con­ trol de las enfermedades transmitidas por vectores. También es preciso profundizar el estudio de los patrones de malnutrición y obesidad y cómo la distribución de alimentos y la desigualdad influyen en ellos. 189 190 Capítulo 9 Exposición y dosis Conceptos generales En los estudios epidemiológicos para investigar factores ambientales suelen analizarse factores muy específicos que pueden valorarse cuantitativamente. Por tanto, en epidemiología ambiental y laboral, los conceptos de exposición y Recuadro 9.2. Investigación epidemiológica dosis adquieren especial importancia. sobre los efectos del cambio climático en la La exposición tiene dos dimensiones: grado o salud nivel y duración. Si se trata de factores ambientaLos riesgos emergentes a gran escala para la salud les que producen efectos agudos de forma más o de la población son: menos inmediata una vez iniciada la exposición, • el cambio climático mundial; • la degradación de las tierras cultivables; el nivel que alcanza esta es el que determina si se • la disminución de las reservas pesqueras; produce el efecto (como ocurrió, por ejemplo, en • la escasez generalizada de agua dulce; y la epidemia londinense de muertes por enferme• la desaparición de especies y de ecosistemas dades pulmonares o cardíacas desencadenada por la "niebla contaminada" que se ilustra en la figura 9.2, uno de los primeros casos de enfermedad ambiental epidémica bien documentada). Sin embargo, muchos factores ambientales producen efectos después de un largo periodo de exposición. Es el caso de los productos químicos que se acumulan en el organismo (por ejemplo, el cadmio) y de los factores que producen efectos acumulativos (por ejemplo, la radiación o el ruido). En estos casos, los niveles de exposición en el pasado y la duración de la misma tienen mayor importancia que el nivel de exposición en la actualidad. Hay que calcular, pues, la exposición total (o dosis externa). Su valor suele estimarse mediante el producto de la duración de la exposición por el nivel de la misma. En los estudios epidemiológicos se han utilizado diversos cálculos de exposición y dosis para cuantificar la relación entre un factor ambiental y el estado de salud de la población. Por ejemplo, en la figura 1.1, la exposición solo se expresa como nivel de exposición (número de cigarrillos fumados al día). El cuadro 5.2 muestra el efecto combinado de la duración y el nivel de la exposición sobre la pérdida de audición provocada por el ruido. La dosis externa también puede expresarse mediante una medida combinada como son las cajetillas-año en el caso del consumo de tabaco, o las fibras-año (o partículas-año) en la exposición laboral al asbesto (figura 9.3). A veces se usa una medida sucedánea, como por ejemplo, el flujo horario de tráfico en un lugar concreto o el consumo de gasolina anual como indicadores del nivel de exposición a la contaminación atmosférica. Estas variables también pueden ser consideradas como indicadores de "presión" (capítulo 5) en la jerarquía causal (capítulo 5). Otros ejemplos podrían ser el uso de plaguicidas en Epidemiología ambiental y laboral Figura 9.2. La epidemia de la "niebla contaminada" en Londres, diciembre de 195212 Concentración de los contaminantes Muertes (por día) SO2 ppm Partículas de humo mg/m 3 750 3,0 500 2,0 250 0,25 5 1,0 10 Días una zona o el número de niños residentes en viviendas en las que se usó pintura con plomo.13 Monitorización biológica Cuando el factor ambiental que se estudia es una sustancia química, a veces pueden calcularse el nivel de exposición y la dosis midiendo su concentración en los líquidos o tejidos orgánicos. Esto es lo que se denomina monitorización biológica. La sangre y la orina son los productos corporales más utilizados a estos efectos, aunque para determinadas sustancias químicas pueden ser de mayor interés otros líquidos o tejidos orgánicos: el pelo se utiliza en los estudios de exposición al metilmercurio procedente del pescado; las uñas se han usado para el estudio de la exposición al arsénico; mediante el análisis de las heces puede estimarse la exposición reciente a metales ingeridos con los alimentos (especialmente plomo y cadmio); la leche es un buen material para exa- 191 Figura 9.3. Relación entre exposición al asbesto (años-partícula) y riesgo relativo de cáncer de pulmón14 1000 2000 3000 5 Exposición (10 partículas por pie cúbico x año) minar la exposición a insecticidas organoclorados y a otros hidrocarburos clorados, como los bifenilos policlorados y las dioxinas; y las biópsias de tejido adiposo, hueso, pulmón, hígado y riñon pueden ser útiles en estudios de pacientes en los que se sospecha envenenamiento. Interpretación de datos biológicos La interpretación de los datos de monitorización biológica requiere conocer detalladamente la cinética y el metabolismo de la sustancia química y tener datos de su absorción, transporte, acumulación y excreción. En algunos productos químicos solo es posible medir la exposición más reciente, debido a la rapidez con que se excretan. A veces, un tejido o líquido orgánico proporciona un indicio de la exposición reciente y otro indica la dosis total. Como el producto químico ha de absorberse para alcanzar el material empleado como indicador biológico, la dosis así medida recibe el nombre de dosis absorbida o dosis interna, en contraposición a la dosis externa calculada a partir de determinaciones ambientales. La figura 9.4 muestra el rápido aumento del cadmio sanguíneo en los primeros meses a partir del inicio de la exposición, periodo en el que no puede detectarse ningún aumento de cadmio en la orina. Por otra parte, tras una larga exposición se establece una estrecha correlación entre el cadmio urinario y la dosis total acumulada en el organismo.13 Epidemiologia ambiental y laboral Figura 9.4. Niveles sanguíneos y urinarios de cadmio durante el primer año de exposición laboral • Sangre A Orina N^ \* & h& ¿r ^ .#• #" ^ ^ 1973 Interrupción dela exposición ^ 1974 Tiempo Una de las cuestiones de estudio de este capítulo invita al lector a buscar ejemplos similares a estos. Mediciones individuales y mediciones grupales Variación temporal Las mediciones individuales de la exposición varían a lo largo del tiempo. Por tanto, la frecuencia de las mediciones y el método utilizado en los estudios epidemiológicos para calcular la exposición o la dosis requieren una cuidadosa consideración. La estimación utilizada ha de tener validez (capítulo 3) y las mediciones han de ir acompañadas de procedimientos adecuados de garantía de calidad. Variación de la exposición La exposición o la dosis también varía de unos individuos a otros. Incluso personas que trabajan codo con codo en una fábrica tienen distintos niveles de exposición, a causa de los diferentes hábitos de trabajo o de las diferencias en la distribución del contaminante en el edificio. Por ejemplo, una máquina puede emitir humos mientras que otra no lo hace. Si la exposición o la dosis se miden mediante monitorización biológica, otra fuente de variación son las diferencias individuales en las tasas de absorción y de excreción de la sustancia. Así, en personas que reciben la misma dosis externa las dosis internas pueden ser distintas. 193 Distribución Una forma de presentar las variaciones individuales son las curvas de distribución (capítulo 4). Las distribuciones de las dosis individuales de las sustancias químicas suelen ser asimétricas y su distribución se aproxima más a una distribución logarítmico-normal de frecuencias que a la distribución normal. En cada estudio epidemiológico en el que se miden dosis, lo ideal sería comprobar la forma de la distribución. Si las distribuciones son logarítmico-normales, para las comparaciones de grupo debe usarse la media geométrica y su correspondiente desviación estándar y no la media aritmética y la desviación estándar habitual. Para presentar datos de exposición o dosis grupales también pueden usarse cuantiles o percentiles (capítulo 4). Por ejemplo, al valorar la posible peligrosidad de una dosis de plomo recibida por un grupo de niños, el promedio puede tener menos interés que la proporción de individuos cuyas dosis se encuentran por encima de un determinado umbral. Si el umbral de riesgo de efectos del plomo sobre el cerebro es una concentración sanguínea de 100 |ug/l, la información sobre el nivel medio hallado en el grupo (por ejemplo, 70 (ig/1) no da idea de cuántos niños pueden haber resultado afectados. Es mejor saber que 25% de los niños tenían niveles sanguíneos de plomo superiores a 100 jig/1. Cuantificación del efecto Las mismas consideraciones sobre la presentación de medias o percentiles son importantes para la medición del efecto. Cada vez se tienen más en cuenta los efectos de las sustancias químicas ambientales en el desarrollo intelectual y en la conducta infantil. En algunos estudios se ha medido el cociente de inteligencia (CI). Las diferencias en el CI medio de unos grupos a otros suelen ser muy pequeñas (cuadro 9.2); el subgrupo que realmente preocupa son los niños con CI especialmente bajo. Sin embargo, una pequeña caída en el CI medio, por ejemplo, de 107 a 102, implica un gran aumento de la proporción de niños con un CI por debajo de 70 Qa proporción pasa de 0,6% a 2%). Este CI de 70 es el umbral a partir del que se considera que existe retraso mental infantil. Dosis poblacional En estudios epidemiológicos sobre cánceres causados por factores ambientales o laborales se utiliza a veces otra forma de presentar la dosis grupai. Se trata de la dosis obligada o dosis poblacional, que se calcula mediante la suma de las dosis individuales. La teoría es que esta dosis poblacional total es la que determina el número de cánceres que se van a producir. En el caso de la radiación, se espera que una dosis obligada de 50 sievert (Sv) produzca un cáncer mortal. Tanto si la dosis obligada Epidemiologia ambiental y laboral Cuadro 9.4. Puntuaciones globales y parciales de cociente de inteligencia (Cl) en la Escala Wechsler de Inteligencia Infantil (Revisada) (WISC-R), en niños con concentraciones de plomo altas y bajas en la dentición16 WISC-R Cl global Cl verbal Información Vocabulario Memoria de dígitos Aritmético Comprensión Similitudes Cl de ejecución Terminación de figuras Ordenamiento de figuras Construcción con bloques Ensamblaje de objetos Codificación Laberintos Nivel bajo (< 10 mg/kg) (media) Nivel alto (> 20 mg/kg) (media) 106,6 103,9 10,5 102,1 99,3 11,0 10,6 10,4 11,0 10,8 108,7 12,2 11,3 11,0 10,9 11,0 10,6 9,4 10,0 9,3 10,1 10,2 10,3 104,9 11,3 10,8 10,3 10,6 10,9 10,1 Valor P (unilateral) 0,03 0,03 0,04 0,05 0,02 0,49 0,08 0,36 0,08 0,03 0,38 0,15 0,54 0,90 0,37 corresponde a loo personas, cada una con una dosis de 0,5 Sv, como si se refiere a 10 000 con una dosis de 5 mSv por persona, el resultado es un caso de cáncer mortal. Este cálculo se basa en el supuesto fundamental de que no existe una dosis individual umbral por debajo de la cual el riesgo de cáncer sea cero y que el riesgo de cáncer aumenta de forma lineal con la dosis. Sin embargo, la variación intragrupal de la dosis recibida puede ser grande y los individuos con mayor dosis obviamente tendrán mayor riesgo individual de presentar cáncer. Relación dosis-efecto Como se explicó en el capítulo 2, la gama de efectos de muchos factores ambientales va desde las alteraciones fisiológicas leves o los cambios bioquímicos ligeros hasta las enfermedades graves y la muerte. Habitualmente, cuanto mayor sea la dosis, más grave o intenso será el efecto. Esta relación entre dosis y gravedad del efecto individual recibe el nombre de relación dosis-efecto (figura 9.5) y puede establecerse para una persona o para un grupo (la dosis promedio a la que se produce cada efecto). Una dosis baja de monóxido de carbono (CO, medido por la concentración de carboxihemoglobina en sangre) puede provocar solo un ligero dolor de cabeza, pero una vez que la dosis aumenta, los efectos del CO se agravan, como muestra la figura 9.5. Como no todos los individuos 195 Figura 9.5. Relación dosis-efecto Nivel del efecto Muerte Inconsciencia Nauseas, desvanecimientos Dolor de cabeza, mareo Dolor de cabeza ligero 0 J 10 I 20 I 30 I 40 I 50 I 60 L 70 80 Carboxihemoglobina en sangre (%) de un grupo reaccionan de la misma forma a un factor ambiental, la relación dosis-efecto para un individuo difiere de la del grupo. La relación dosis-efecto proporciona datos valiosos para la planificación de los estudios epidemiológicos. Ciertos efectos pueden ser más fáciles de medir que otros y algunos pueden tener un significado especial para la salud pública. Los cambios en sangre o en orina, a los que a menudo se hace referencia con el término "biomarcadores", pueden usarse para investigar efectos sutiles así como el nivel de exposición. Por ejemplo, en el caso del cadmio el nivel de proteínas de bajo peso molecular en la orina es un biomarcador apropiado de los efectos precoces sobre los ríñones.15 La relación dosis-efecto ayuda al investigador a elegir un efecto adecuado para el estudio. En el proceso de definición de normas de higiene y niveles permisibles de seguridad la relación dosis-efecto proporciona también una información muy útil sobre los efectos que deben evitarse o que pueden utilizarse con fines de detección sistemática. Si el estándar de seguridad se establece a un nivel que previene los efectos menos graves, es probable que también sirva para prevenir los efectos más graves, ya que estos aparecerán a dosis más elevadas. Relación dosis-respuesta En epidemiología, la respuesta se define como la proporción de un grupo expuesto que desarrolla un efecto específico. En teoría la forma de la relación dosis-respuesta debería ser la de un perfil en S o una dis- epidemiología ambientai y laboral tribución normal acumulada y de hecho se han encontrado muchas curvas empíricas de relación dosis-respuesta en estudios de epidemiología ambiental o laboral. A dosis bajas casi nadie sufre efectos y a dosis elevadas casi todos sufren el efecto. Esto refleja la variabilidad individual en susceptibilidad a la exposición estudiada. La relación dosis-respuesta puede estimarse a veces mediante una aproximación lineal, como si la relación estuviera dada por una línea recta. Este modelo, aplicable sobre todo cuando se trata de un intervalo estrecho de respuestas bajas, se ha utilizado por ejemplo para estudiar la relación entre el riesgo de cáncer y la dosis de asbesto (figura 9.3) o de tabaco (figura 1.1). Factores como la edad pueden modificar la relación dosis-respuesta. Este fenómeno se ha observado, por ejemplo, en las pérdidas de audición causadas por ruido intenso,17 uno de los efectos nocivos que más a menudo se hallan en el ámbito laboral y en el que se ha demostrado una intensa relación dosis-respuesta (cuadro 5.2). En general pueden hallarse relaciones dosis-respuesta de todos los factores ambientales cuya exposición es cuantificable. En la sección sobre epidemiología de las lesiones se verán otros ejemplos. Evaluación y gestión del riesgo Evaluación del riesgo Cuando se habla de evaluación del riesgo se hace referencia a diversos conceptos, pero la interpretación intuitiva es la de una estimación de los riesgos para salud implicados por determinadas acciones o intervenciones. La OMS ha producido diversas guías para la evaluación del riesgo, sobre todo en lo que respecta a riesgos producidos por sustancias químicas. Evaluación del efecto sobre la salud La evaluación del efecto sobre la salud puede considerarse como una evaluación del riesgo enfocada a una situación específica de una población o una exposición determinada, mientras que la evaluación del riesgo es más general, refiriéndose a cuestiones tales como el tipo de riesgos para la salud que puede producir una sustancia química en una situación dada. La evaluación del efecto sobre la salud se recomienda ahora como mejor método para evaluar el valor que tienen potencialmente distintas políticas preventivas e intervenciones.18 Gestión del riesgo Este término suele aplicarse a las actividades de planificación y de implementación de acciones para reducir o eliminar los riesgos para la salud. 197 Evaluación de efectos ambientales sobre la salud En años recientes se ha prestado cada vez más atención a la evaluación del efecto o "impacto" ambiental (análisis predictivo) y a las encuestas o auditorías ambientales (análisis de la situación existente) de los proyectos de desarrollo industrial o agrícola. Estos procedimientos se han convertido en un requisito legal en muchos países. El componente sanitario de estas actividades se ha denominado evaluación del efecto sobre la salud ambiental y es una de las aplicaciones importantes de la evaluación de riesgos. Este tipo de evaluaciones se utiliza también para prever los potenciales efectos nocivos derivados del uso de productos químicos o tecnologías nuevas. La evaluación general del riesgo ambiental implica varias etapas: • El primer paso en una valoración del riesgo es definir el riesgo sanitario ambiental que puede derivarse de la tecnología o proyecto en estudio. ¿Hay riesgos de origen químico? Si los hay, ¿cuáles son las sustancias químicas específicas implicadas? ¿Hay algún riesgo de origen biológico? Y así sucesivamente (cuadro 9.1). • El paso siguiente es el análisis del tipo de efecto sobre la salud que puede causar cada factor nocivo específico (evaluación de los tóxicos o factores lesivos). La información puede obtenerse de una revisión de la literatura científica referente a cada riesgo (de la misma manera que se hace una revisión Cochrane del tratamiento de una enfermedad específica, como se explicó en el capítulo 4) o usando publicaciones de fuente confiable ya publicadas, por ejemplo la Serie de Criterios de Salud Ambiental publicada por la OMS, o las monografías del Centro Internacional de Investigación sobre el Cáncer (Lyon). Si es necesario, esta información puede completarse con estudios epidemiológicos en personas expuestas a los factores nocivos en cuestión. • El tercer paso es medir o estimar los niveles reales de exposición de las personas potencialmente afectadas, incluyendo la población general y los trabajadores. La valoración de la exposición humana ha de hacerse teniendo en cuenta la monitorización ambiental, la monitorización biológica y la información pertinente sobre la historia de la exposición y sus cambios a lo largo del tiempo. • Finalmente, los datos de exposición correspondientes a subgrupos de la población expuesta se combinan con las relaciones dosis-efecto y dosis-respuesta para cada riesgo y se calcula el riesgo probable de efectos nocivos en esa población. Los estudios epidemiológicos pueden utilizarse también para medir directamente el riesgo de efectos nocivos sobre la salud. Para dar idea del Epidemiología ambiental y laboral Recuadro 9.3. Ejemplo de evaluación del impacto sanitario En Europa, la evaluación del efecto de la contaminación atmosférica generada por vehículos a motor en la salud pública ha tenido una amplia repercusión en las políticas sanitarias y ambientales.19 A partir de datos de seguimiento de la calidad del aire y de estimaciones del número de personas expuestas y de la relación dosis-respuesta derivada de estudios epidemiológicos, los investigadores calcularon el número probable de defunciones debidas a este tipo de contaminación atmosférica (cuadro 9.5). De manera sorprendente, el número de defunciones relacionado con la contaminación atmosférica resultó mucho mayor que el número de defunciones en accidentes de tráfico. Este estudio motivó en Europa una serie de políticas para controlar la contaminación atmosférica generada por vehículos automotores. En un análisis similar realizado en Nueva Zelanda,20 la relación entre el número de defunciones por estas dos causas resultó menor (cuadro 9.5). Esto era de esperar, puesto que el grado de contaminación atmosférica en ese país es, en general, menor que en Europa, y elriesgode accidentes de tráfico, mayor. riesgo se puede usar el aumento potencial del riesgo relativo de determinados efectos nocivos, o puede estimarse el número de casos de las enfermedades o síntomas correspondientes atribuible al factor ambiental nocivo (recuadro 9.3). Recientemente se están usando medidas de carga de enfermedad en las evaluaciones del impacto ambiental. La OMS ha desarrollado instrumentos para este tipo de evaluación del riesgo en la serie de publicaciones sobre Carga Ambiental de Enfermedad.21 Las tres etapas clave en la gestión del riesgo ambiental son: • En primer lugar, calcular el riesgo para la salud tomando como patrón un "riesgo aceptable" predeterminado u otros riesgos Cuadro 9.5. Mortalidad por contaminación atmosférica (de adultos de 30 años 0 más) y muertes en las carreteras (1996) País Francia Austria Suiza Nueva Zelanda Población (millones) 58,3 8,1 7,1 3,7 Muertes por accidentes de tráfico (A) 8 919 963 597 502 Muertes por contaminación atmosférica debida al tráfico (B) 17 629 2411 1762 399 Razón B/A 2,0 2,5 3,0 0,8 199 para la salud de la misma comunidad. En este proceso suelen utilizarse límites de exposición máxima, objetivos de salud pública u otros instrumentos de política preventiva. La cuestión fundamental es si hay o no que tomar medidas de prevención por haberse estimado un riesgo demasiado elevado de efectos nocivos para la salud. • Si se decide que es necesaria una acción preventiva, el paso siguiente de gestión del riesgo es la reducción de la exposición. Para ello puede ser necesario modificar procesos productivos para eliminar la peligrosidad, instalar equipos para controlar la contaminación, considerar otras localizaciones para los proyectos peligrosos propuestos, etc. • Por último, la gestión del riesgo implica también la monitorización de la exposición y de los riesgos para la salud una vez en marcha los medios de control que se consideraron adecuados. Es importante garantizar que se logra la protección buscada y que cualquier medida de protección adicional que sea necesaria se tomará sin demora. En esta fase de la gestión del riesgo, las evaluaciones de la exposición de seres humanos y las encuestas epidemiológicas pueden ser muy importantes. Epidemiología de las lesiones La epidemiología de las lesiones y los accidentes abarca un tipo especial de análisis epidemiológico muy importante en el ámbito de la salud ambiental y laboral. Las lesiones por accidentes de tráfico están aumentando en muchos países. Como estas lesiones constituyen una causa importante de defunción y discapacidad entre los jóvenes y los niños, su repercusión en la salud pública es grande. Puede haber una relación dosis-respuesta referente a factores que implican riesgo de lesión y que de esta manera pueden servir para evaluar la exposición ambiental. Puede mencionarse como ejemplo el riesgo de muerte de los peatones atropellados por automóviles, que es mayor conforme aumenta la velocidad del vehículo (figura 9.6). Lesiones relacionadas con el tráfico Otro ejemplo de relación dosis-respuesta en la epidemiología de las esiones y muertes producidas en siniestros automovilísticos es la relación entre la velocidad del automóvil (dosis) y la frecuencia de lesión o muerte (respuesta) en conductores con y sin cinturón de seguridad (figura 9.7). Este análisis proporcionó información valiosa para tomar decisiones relativas a dos enfoques preventivos distintos: la disminución de la velocidad y la utilización de cinturón de seguridad. Epidemiología ambiental y laboral Figura 9.6. Riesgo de muerte de los peatones atropellados según la velocidad de impacto del vehículo 22 = 0.4 - 40 20 100 60 Velocidad de impacto (km/hora) Figura 9.7. Relación entre velocidad de conducción, uso de cinturón de seguridad y frecuencia de lesiones en conductores implicados en colisiones 23 M 40,- 35 30 25 20 £ 15 10 fesionés ño moitaíes GONDUCTORES CON i CINTURÓNj 25 50 Velocidad (km/hora) 75 100 ; j i 112 201 Lesiones en los centros de trabajo Las lesiones son también problemas de salud significativos causados por factores en el lugar de trabajo. Los factores ambientales asociados con estas lesiones suelen ser más difíciles de identificar y evaluar que los producidos, por ejemplo, por intoxicación debida a productos químicos. No obstante, los avances en el campo de la tecnología y la seguridad laboral a lo largo de los años han ocasionado grandes disminuciones de las tasas de lesiones laborales en la mayoría de los países de nivel de ingreso elevado (véase la base de datos LABORSTA de la Organización Internacional del Trabajo, Ginebra). Violencia La violencia es otro problema de salud pública que los análisis epidemiológicos han puesto de manifiesto en los últimos años.24 El algunos países ricos, los homicidios son una de las causas principales de muerte de varones jóvenes y la situación es aun peor en algunos países de ingreso bajo o intermedio. Por ejemplo, según la base de datos de mortalidad de la OMS, en el Brasil los homicidios ocasionan 40% de las defunciones de varones de entre 15 y 24 años. Los homicidios se cometen con frecuencia con armas de fuego, lo que constituye una tendencia creciente en varios países. Suicidio El suicidio es otra causa importante de defunción. Los factores ambientales que originan intentos de suicidio son principalmente sociales o económicos,24 pero los suicidios consumados dependen además de la disponibilidad de un método de suicidio, lo que también puede considerarse un factor ambiental. En la figura 9.8 se ilustra el incremento considerable del numero de suicidios en Samoa Occidental tras la introducción del paraquat, un plaguicida sumamente tóxico. Esta sustancia estaba fácilmente disponible en la comunidad, puesto que se utilizaba en las plantaciones de bananas de todos los pueblos. Cuando se tomaron medidas de control, la incidencia de suicidios disminuyó. Este ejemplo muestra cómo el simple recuento del número de casos incidentes puede mostrar claramente el efecto de intervenciones preventivas. Características especiales de la epidemiología ambiental y laboral En epidemiología ambiental y laboral se busca establecer: • la etiología, Epidemiología ambiental y laboral Figura 9.8. Número de suicidios en Samoa Occidental y disponibilidad de paraquat2 • la historia natural, • las condiciones de salud de la población y • el valor de las intervenciones y servicios de salud. Una característica especial de la epidemiología ambiental es su base geográfica. La contaminación atmosférica, del agua y del suelo suele estar relacionada con localizaciones geográficas definidas. Los mapas de niveles ambientales de exposición pueden ser así instrumentos útiles en los estudios epidemiológicos. Las investigaciones de epidemiología ambiental a menudo requieren aproximaciones y modelos de cuantificación de la exposición, porque medir la exposición individual es difícil y conseguir observaciones suficientes es muy complicado. Los modelos de calidad del aire combinados con el análisis de sistemas de información geográfica (SIG) se han usado en varios estudios de los efectos de la contaminación atmosférica sobre la salud. Por ejemplo, se ha usado el número de días en los que la concentración de dióxido de nitrógeno excede ciertos umbrales y el número de personas expuestas en distintas partes de una ciudad según datos censales. Establecimiento de estándares de seguridad Las relaciones dosis-efecto y dosis-respuesta tienen especial importancia en epidemiología ambiental y laboral porque proporcionan el fundamento para establecer estándares de seguridad. La relación dosis-efecto puede usarse para decidir qué efecto es más importante prevenir. Una vez establecido el nivel de respuesta aceptable, la relación dosis-respuesta sirve para determinar la dosis máxima aceptable. La OMS ha desarrollado con este enfoque una serie de guías de calidad del agua,25,26 de calidad del aire27 y de límites sanitarios de exposición laboral máxima aceptable.28 En respuesta al accidente de la central nuclear de Chernobyl se desarrollaron guías para juzgar la contaminación 203 radiactiva' de los alimentos.29 Los datos actualmente disponibles para muchos factores ambientales son insuficientes para desarrollar estándares exactos de seguridad y así las estimaciones basadas en opiniones de expertos o personas experimentadas han de tomarse como base para establecer estándares de seguridad. En estos casos los estudios epidemiológicos son importantes para obtener más información sobre la relación dosis-respuesta. Medición de la exposición previa Una característica especial de muchas investigaciones etiológicas en epidemiología laboral es el uso de los archivos de empresas o sindicatos para identificar a las personas con antecedentes de exposición a un riesgo determinado o cierto tipo de empleo (véase el capítulo 3). Con ayuda de estos archivos pueden llevarse a cabo estudios retrospectivos de cohorte. Con estudios de este tipo se han establecido varias asociaciones entre factores nocivos en el ámbito laboral y efectos sobre la salud. Efecto del trabajador sano en los estudios de salud laboral Como ya se dijo, los estudios de epidemiología laboral suelen hacerse en varones que están en buena forma física. Ese grupo de trabajadores expuestos tiene una tasa de mortalidad global inferior a la que correspondería a su grupo de edad dentro de la población general. Esta menor mortalidad ha sido denominada "efecto del trabajador sano"30 y ha de considerarse siempre que se compare la tasa de mortalidad de un grupo de trabajadores con la de la población general. A menudo, en trabajadores sanos la mortalidad alcanza solo entre 70% y 90% del nivel observable en la población general a edades similares. Las diferencias se deben a la presencia de personas enfermas y discapacitadas en la población no trabajadora, que tiene por tanto tasas de mortalidad más elevadas. Tareas pendientes para los epidemiólogos En este capítulo se ha hecho hincapié en la contribución significativa que los riesgos ambientales y laborales añaden a la carga mundial de enfermedad. Los estudios epidemiológicos en este campo han contribuido información esencial a la política sanitaria y a las estrategias de prevención que se aplican actualmente en los países ricos. Los epidemiólogos se enfrentan ahora a la tarea de generar datos que indiquen la necesidad de seguir estrategias similares en los países pobres de nivel de ingreso intermedio. Epidemiología ambiental y laboral La "mentalidad de recuento de cadáveres" a veces es la predominante al establecer prioridades de política de salud. Esto significa que quienes han de tomar decisiones a veces necesitan una cifra de defunciones para dar crédito a la afirmación de que un factor ambiental es dañino. Como muchas situaciones en las que hay riesgo ambiental o laboral están relacionadas con actividades económicas en las que se presta gran atención a los costos, las acciones preventivas suscitan controversias muy a menudo. La epidemiología puede proporcionar una base para desarrollar programas y políticas ambientales y sanitarias basadas en hechos comprobados. Asuntos ambientales como el cambio climático —sobre cuyos aspectos epidemiológicos hay todavía poca información acumulada— son controvertidos, pero es necesario actuar ya si se quieren evitar daños importantes en el futuro. Hay muchas oportunidades para hacer investigación epidemiológica interesante y significativa en temas laborales y ambientales. Este campo tiene las puertas abiertas para quienes quieran emprender investigaciones inventivas y originales. Preguntas de estudio 9.1 (a) ¿Qué edades son más susceptibles a los efectos del plomo según los grupos del cuadro 9.1? (b) ¿Qué efecto es el indicador más sensible de exposición al plomo? 9.2 (a) ¿Cuál es el resultado del aumento de las dosis externa que muestra la figura 9.3? (b) ¿Por qué se calculan las dosis de asbesto en partículas-año o fibras-año? 9.3 Elija una sustancia ambientalmente tóxica y busque en Internet información para una posible monitorización biológica que represente la exposición reciente y la exposición crónica. 9.4 Usted es un funcionario de salud pública en una ciudad de tamaño mediano donde hay varias grandes industrias. Los trabajadores de estas fábricas disponen de asistencia médica prestada por un sistema de seguros homogéneo, lo que significa que es probable que todos los trabajadores, activos o jubilados, hayan acudido al mismo hospital. Un médico de este hospital le llama y le expresa su preocupación sobre el gran número de casos de cáncer de pulmón que ha observado entre los trabajadores. ¿Cómo diseñaría usted un estudio inicial para investigar las posibles asociaciones entre exposiciones laborales y aumento del riesgo de cáncer de pulmón? 9.5 Mediante un análisis epidemiológico de la epidemia de defunciones por enfermedades cardíacas y pulmonares coincidentes con la contaminación atmosférica de Londres en 1952 (figura 9.2), ¿cómo podría confirmarse que la epidemia fue realmente consecuencia de la "niebla contaminada"? 205 9-6 ¿Qué se entiende por "efecto del trabajador sano" y de qué forma puede este efecto introducir un sesgo en los estudios de epidemiología laboral? 9.7 Sugiera una situación en la que un SIG puede ser útil como instrumento para evaluar la exposición en un estudio de epidemiología ambiental. 9.8 Describa una situación en su vida cotidiana en la que hay riesgo de lesión para la que se han desarrollado métodos preventivos a partir de estudios epidemiológicos. 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Introducción El verdadero valor de la investigación epidemiológica se realiza cuando el conocimiento epidemiológico se traduce en política sanitaria y en la subsiguiente planificación e implementación de programas de prevención y control de enfermedades o procesos dañinos para la salud. Ya se ha mencionado que a menudo hay desfases entre la adquisición de conocimientos y su asimilación por las autoridades sanitarias. En este capítulo se describe cómo se traduce el conocimiento epidemiológico en políticas y programas de salud. Los principios son los mismos en un amplio espectro de actividades, desde la implementación de los programas a la evaluación de los servicios de salud. Pero, ante todo, son necesarias algunas definiciones. Política sanitaria La política sanitaria proporciona un marco para las acciones de promoción de la salud referentes a determinantes sociales, económicos y ambientales de la enfermedad. La política sanitaria puede interpretarse como un conjunto de decisiones sobre metas estratégicas para el sector de la salud, junto con los medios para lograrlas. La política se expresa en normas, prácticas, reglamentaciones y leyes relativas a la salud de la población, que en conjunto dan forma, dirección y coherencia a las decisiones tomadas a lo largo del tiempo. Planificación sanitaria La planificación de los servicios de salud es un proceso en el que se fijan los objetivos principales y se opta entre diferentes medios para lograrlos. Si bien este proceso implica una serie racional de acciones, la realidad de la planificación es a menudo difícilmente predecible (véase el recuadro 10.5). Evaluación La evaluación es el proceso en el que se determinan —lo más sistemática y objetivamente posible— la importancia, la efectividad, la eficacia y el efecto de las actividades con respecto a las metas fijadas. La evaluación de intervenciones específicas ha experimentado un progreso considerable. En cambio, es mucho más difícil y controvertido determinar y comparar la eficacia global de los sistemas de salud.1 Los epidemiólogos trabajan junto con otros especialistas proporcionando a la comunidad y a sus autoridades la información que permitirá elegir entre programas y políticas con pleno conocimiento de los resultados y costos probables. Política sanitaria La política general o gestión pública es la suma de las decisiones que configuran una sociedad. La política general proporciona un marco para el desarrollo, por ejemplo, de la producción industrial y agrícola, la gestión empresarial y los servicios de salud. Delimita el abanico de opciones que se presentan a las organizaciones y los individuos, influyendo así directamente en el medio ambiente y los hábitos de vida. La política general es un determinante fundamental de la salud de la población. Las políticas sanitarias se consideran a menudo en un sentido restringido, referido específicamente a la asistencia sanitaria y la organización de servicios de salud. No obstante, la salud depende de una gran variedad de decisiones políticas que van más allá del campo médico o sanitario. Una verdadera política sanitaria debe proporcionar un marco para acciones de promoción de la salud que comprendan sus determinantes sociales, económicos y ambientales. Influencia de la epidemiología Si se pretende que la epidemiología sirva para prevenir y controlar las enfermedades, los resultados de las investigaciones epidemiológicas deben Epidemiología, política sanitaria y planificación de los servicios de salud 211 influir en las políticas sanitarias. Por el momento, Recuadro 10.1. Factores de éxito en la la epidemiología no ha alcanzado todas sus posibiformulación de un plan de acción o una lidades al respecto y son pocas las áreas en las que política de salud2 la investigación epidemiológica se ha aplicado La formulación exitosa de un plan de acción completamente. No obstante, se reconoce la imrequiere: portancia de la epidemiología en la toma de deci• un mandato político de alto nivel para desasiones políticas (véase el recuadro 10.1). rrollar un plan de acción nacional; La influencia de la epidemiología suele estar • un núcleo de científicos que estime las necesidades sanitarias, apoye la acción y desamediada por la opinión pública. En muchos paírrolle una política y un plan nacional; ses, los políticos responden a la opinión pública • colaboración internacional que proporcione en lugar de guiarla. La atención creciente que los apoyo político y técnico; medios de comunicación dedican a la investiga• un proceso amplio de consultas durante la ción epidemiológica ha permitido una mayor preparación, elaboración y revisión del sensibilización de la opinión pública al respecto. plan, previamente a su aprobación; • conciencia de que el proceso de consulta La epidemiología tiene a menudo una influencia puede ser tan importante como el conteconsiderable en la política general, pero no es el nido para suscitar apoyo y adhesión; único factor en juego. • desarrollo e implementación de una estraUna dificultad importante en la aplicación de tegia de comunicación sólida en todas las la epidemiología a la política general es la necesietapas del proceso; dad de emitir un juicio sobre las causas de una • una visión clara de unos pocos objetivos medidos según los resultados. enfermedad y las decisiones a tomar cuando los datos disponibles son incompletos. Algunos epidemiólogos piensan que su acción se limita a la investigación epidemiológica, mientras que otros consideran que deberían participar directamente en la aplicación de los resultados a la política general. Esta diferencia refleja preferencias personales, sociales y culturales. Si un problema de salud es controvertido, como ocurre en la mayoría de los casos, los epidemiólogos que participan en las discusiones de política general pueden ser acusados de falta de imparcialidad. Cuando la epidemiología se aplica a la política general en un país determinado, deben tomarse decisiones difíciles sobre la importancia de la investigación realizada en otros países. En efecto, muchas veces es imposible y probablemente innecesario repetir estudios importantes. No obstante, a menudo son necesarios datos locales para defender un cambio de política o intervenciones costosas ante las autoridades del país. Los datos locales producen un "recuento de cadáveres" que puede crear el impulso necesario para llevar a cabo acciones preventivas. Marco y formulación de la política sanitaria Al enmarcar y formular la política sanitaria, el uso de datos comparativos de mortalidad y discapacidad contribuye a • impulsar la evaluación de los efectos de los procesos no mortales sobre la salud global de la población; • informar la discusión de las prioridades de los servicios de salud; e • impulsar la investigación sanitaria y el desarrollo del sector.3 Es más fácil planificar y evaluar programas cuando se cuenta con indicadores sinópticos como los años de vida ajustados en función de la discapacidad (AVAD), que tienen en cuenta tanto la mortalidad como la incidencia. Las variaciones de cada parámetro se reflejan de manera estándar y pueden utilizarse para seguir las variaciones a lo largo del tiempo (capítulo 2). Casi todas las políticas afectan a la salud. Muchas decisiones de las instituciones gubernamentales y de los organismos no gubernamentales tienen un impacto significativo sobre la salud. La preocupación por la salud y la equidad debe ser constante en todas las áreas de política general, por ejemplo: • las políticas agrícolas influyen en la disponibilidad, el precio y la calidad de la carne y los productos lácteos; • las políticasfiscalesy las leyes reguladoaras de la publicidad influyen en el precio y la disponibilidad de los cigarrillos o de ciertos productos alimentarios beneficiosos para la salud, como la fruta; y • las políticas de transporte influyen en la contaminación atmosférica urbana y en el riesgo de lesiones y traumatismos relacionados con el tráfico de automóviles. Este enfoque general de política social contrasta con muchos aspectos de las políticas de salud habituales, orientadas preferentemente hacia grupos o individuos y que prestan poca atención a la acción general a nivel poblacional. La Declaración de Ottawa para la Promoción de la Salud (1985) afirma que en la salud influyen decisiones muy diversas4 y destaca que la política sanitaria no es responsabilidad exclusiva de los ministerios de salud. En la Declaración de Bangkok para la Promoción de la Salud en un Mundo Globalizado (2005) se afirma que la promoción de la salud implica el aumento de la capacidad de decisión y la influencia de todos los sectores y la acción sobre los factores que influyen globalmente sobre la salud5 (véase el recuadro 10.2). Uno de los objetivos de una política general favorable a la salud es que las personas tengan mayor control sobre su propia salud y puedan mejorarla. Cada individuo desempeña un papel en el proceso que conduce al logro de los objetivos de las políticas generales favorables a la salud. Política sanitaria en la práctica La escala temporal de aplicación de la i