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ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.1 SUMARIO 28.1

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EPIDEMIOLOGIA Y ESTADISTICA HERRAMIENTAS Y ENFOQUES

Directores del capítuloFranco Merletti, Colin L. Solkolne yPaolo Vineis 28

SumarioSUMARIO

Método epidemiológico aplicado a la salud y seguridaden el trabajoFranco Merletti, Colin L. Soskolney Paolo Vineis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.2

Evaluación de la exposiciónM. Gerald Ott . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.7

Medidas que resumen la exposición durante toda unavida laboralColin L. Soskolne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.10

Medición del efecto de una exposiciónShelia Hoar Zahm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.11

Tipos de diseño de los estudiosSven Hernberg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.16

Aspectos relacionados con la validez del diseñodel estudioAnnie J. Sasco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.22

Consecuencias del error de medida aleatorioPaolo Vineis y Colin L. Soskolne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.25

Métodos estadísticosAnnibale Biggeri y Mario Braga . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.26

Evaluación de la causalidad y ética en la investigaciónepidemiológicaPaolo Vineis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.31

Estudio de caso que ilustra los problemas metodológicosen la vigilancia de las enfermedades profesionalesJung-Der Wang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.33

Cuestionarios en la investigación epidemiológicaSteven D. Stellman y Colin L. Soskolne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.34

Amianto: perspectiva históricaLawrence Garfinkel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28.40

• METODO EPIDEMIOLOGICOAPLICADO A LA SALUD YSEGURIDAD EN EL TRABAJOMETODO EPIDEMIOLOGICO

Franco Merletti, Colin L. Soskolney Paolo Vineis

EpidemiologíaLa epidemiología se considera la ciencia básica para la medicinapreventiva y una fuente de información para la formulación depolíticas de salud pública. Se han propuesto varias definiciones dela epidemiología, la más sencilla de las cuales es la siguiente: laepidemiología es el estudio de la aparición de enfermedades y deotras características relacionadas con la salud en poblacioneshumanas y animales. Los epidemiólogos estudian la frecuencia delas enfermedades y la variación de dicha frecuencia en distintosgrupos de personas; es decir, estudian la relación causa-efectoentre exposición y enfermedad. Las enfermedades no seproducen de manera aleatoria; tienen causas —muchas de ellasde origen humano— que pueden evitarse. Por consiguiente,muchas enfermedades podrían prevenirse si se conocieran suscausas. Los métodos epidemiológicos han sido cruciales paraidentificar numerosos factores etiológicos que, a su vez, han justi-ficado la formulación de políticas sanitarias encaminadas a laprevención de enfermedades, lesiones y muertes prematuras.

¿Cuál es la función de la epidemiología y cuáles son suspuntos fuertes y débiles cuando se aplican sus definiciones yconceptos a la salud en el trabajo? En este capítulo se abordanestas preguntas y las maneras de investigar los peligros para lasalud en el trabajo utilizando técnicas epidemiológicas. En elpresente artículo se presentan las ideas que se desarrollan en elresto del capítulo.

Epidemiología del trabajoLa epidemiología del trabajo se ha definido como el estudio delos efectos de las exposiciones en el lugar de trabajo sobre lafrecuencia y distribución de enfermedades y lesiones en la pobla-ción. Por consiguiente, se trata de una disciplina orientada a laexposición, que mantiene vínculos con la epidemiología y con lahigiene industrial (Checkoway y cols. 1989). Como tal, utilizamétodos similares a los empleados por la epidemiología engeneral.

El principal objetivo de la epidemiología del trabajo es laprevención, mediante la identificación de las consecuencias parala salud, de las exposiciones en el lugar de trabajo. Este objetivosubraya el enfoque preventivo de la epidemiología del trabajo.De hecho, todas las investigaciones realizadas en el campo de lasalud y seguridad en el trabajo deberían tener fines preventivos.Por consiguiente, los conocimientos epidemiológicos pueden ydeben ser aplicados rápidamente. Aunque el interés de la saludpública debe prevalecer siempre en la investigación epidemioló-gica, pueden existir otros intereses creados. Los investigadoresdeben tomar precauciones para reducir al mínimo su influenciaen el diseño, desarrollo e interpretación de los estudios (Soskolne1985; Soskolne 1989).

Un segundo objetivo de la epidemiología del trabajo esutilizar los resultados obtenidos en entornos específicos parareducir o eliminar peligros en el conjunto de la población. Asípues, además de facilitar información sobre los efectos para lasalud de las exposiciones en el lugar de trabajo, los resultados delos estudios de la epidemiología del trabajo sirven también paraestimar el riesgo de la población general sometida a dosismenores de las mismas exposiciones. La contaminación

ambiental provocada por procesos y productos industriales suelegenerar niveles más bajos de exposición que los experimentadosen el lugar de trabajo.

La epidemiología del trabajo puede aplicarse a distintosniveles:

• Vigilancia para describir la aparición de enfermedades en dife-rentes categorías de trabajadores y proporcionar las primerasseñales de advertencia de peligros profesionales desconocidos.

• Generación y puesta a prueba de una hipótesis sobre el efectonocivo de determinada exposición y la cuantificación de dichoefecto.

• Evaluación de una intervención (por ejemplo, una medidapreventiva como la reducción de los niveles de exposición)midiendo los cambios en el estado de salud de una población alo largo del tiempo.

El papel etiológico que las exposiciones profesionales puedendesempeñar en el desarrollo de enfermedades, lesiones ymuerte prematura se identificó hace ya mucho tiempo y formaparte de la historia de la epidemiología. En el año 1700, Bernar-dino Ramazzini, el fundador de la medicina del trabajo y unode los primeros en resucitar y ampliar la tradición hipocráticasegún la cual la salud depende de factores externos naturales,escribió en su “De Morbis Artificum Diatriba” (Ramazzini1705; Saracci 1995):

El médico tiene que hacer muchas preguntas a suspacientes. Hipócrates dice en De Affectionibus: “A una personaenferma se le debe preguntar qué le duele, por qué razón,desde hace cuántos días, qué come y cómo son sus deposi-ciones. A todas estas preguntas debe añadirse otra: ¿En quétrabaja?”

Este resurgimiento de la observación clínica y de la atención alas circunstancias que rodean la aparición de una enfermedadllevaron a Ramazzani a identificar y describir muchas de lasenfermedades profesionales que más tarde serían estudiadas porlos médicos y epidemiólogos del trabajo.

Aplicando este enfoque, Pott fue el primero en sugerir en1775 (Pott 1775) la posible relación entre un cáncer y una profe-sión (Clayson 1962). Sus observaciones sobre el cáncer deescroto en los deshollinadores empezaban con una descripciónde la enfermedad y continuaban así:

El destino de estas personas es particularmente sombrío:en su infancia suelen recibir un trato brutal y, si no muerende hambre y frío, se ven obligados a introducirse en estre-chas chimeneas, algunas de ellas todavía calientes, en las quesufren contusiones, quemaduras y asfixia. Cuando llegan ala pubertad, son particularmente propensos a desarrollaruna de las enfermedades más molestas, dolorosas y mortales.

Sobre esta última circunstancia, ya no existe ningunaduda, aunque quizás no se le haya prestado suficiente aten-ción para darla a conocer. Otras personas desarrollan cánceren esas mismas partes del cuerpo; pero lo mismo ocurre conel cólico de Poitou y la consiguiente parálisis, que afecta aotras personas además de a los trabajadores del plomo,aunque éstos sean particularmente propensos a la enfer-medad; y lo mismo ocurre con los deshollinadores para elcáncer de escroto y de testículos.

En estas personas, la enfermedad parece tener su origenen el hollín que se introduce en los pliegues del escroto; enprincipio, no parece ser una enfermedad de origen sexual(...) en este caso las personas son jóvenes y su estado de saludes bueno, al menos al principio; la enfermedad les sobre-viene por su profesión y, con toda probabilidad, por causaslocales; esta última circunstancia puede presuponerse por el

28.2 METODO EPIDEMIOLOGICO ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO

HERRAMIENTAS Y ENFOQUES

hecho de que siempre afecte a la misma zona. Todo ellohace que sea (en principio) un caso muy diferente del cáncerque aparece en un hombre de edad avanzada.

Esta primera descripción que se realizó de un cáncer profe-sional sigue siendo un modelo de lucidez. Se define claramentela naturaleza de la enfermedad, la profesión de los enfermos y elagente etiológico probable. Se indica una mayor incidencia decáncer de escroto en los deshollinadores, aunque no se aportandatos cuantitativos para fundamentar esta afirmación.

Cincuenta años después, Ayrton-Paris observó en 1822(Ayrton-Paris 1822) una elevada frecuencia de cáncer de escrotoen los fundidores de cobre y estaño de Cornwall y supuso que elhumo de arsénico podría ser el agente etiológico. Von Volkmannpublicó en 1874 un informe sobre los tumores de piel en lostrabajadores expuestos a parafina en Sajonia y, poco después, en1876, Bell sugirió que el petróleo de esquisto bituminosoproducía cáncer de piel (Von Volkmann 1874; Bell 1876). Apartir de entonces, los informes sobre el origen profesional delcáncer se hicieron cada vez más frecuentes (Clayson 1962).

Una de las primeras enfermedades profesionales descritas fueel cáncer de pulmón en los mineros de Schneeberg (Harting yHesse 1879). Un reciente estudio de casos ha demostrado que laepidemia de cáncer de pulmón en Schneeberg sigue siendo ungrave problema de salud pública más de un siglo después de quese observara por primera vez, en 1879. En la historia de la medi-cina del trabajo pueden encontrarse algunos intentos de identi-ficar un “incremento” en la enfermedad e incluso decuantificarlo. Por ejemplo, como recuerda Axelson (1994), W.A.Guy estudió en 1843 la “tisis pulmonar” en los trabajadores delas imprentas y observó un riesgo mayor en los tipógrafos que enlos prensistas; para ello utilizó un diseño similar al de los estu-dios de casos y controles (Lilienfeld y Lilienfeld 1979). Sinembargo, hasta principios del decenio de 1950 no se empezarona desarrollar la epidemiología moderna y su metodología. Lasprincipales contribuciones a este desarrollo fueron los estudiosdel cáncer de vejiga en trabajadores expuestos a colorantes(Case y Hosker 1954) y del cáncer de pulmón en trabajadoresexpuestos a gases (Doll 1952).

Cuestiones relacionadas con la epidemiología deltrabajoEn los artículos de este capítulo se describen los principios y lasherramientas de la investigación epidemiológica. Dichos artículosse centran en la evaluación de la exposición experimentada porlos trabajadores y en las enfermedades que aparecen en estaspoblaciones. En este capítulo se plantean también otras cues-tiones relacionadas con la elaboración de conclusiones válidassobre las posibles relaciones causales entre la exposición a sustan-cias peligrosas y la aparición de enfermedades.

Determinar la historia de las exposiciones a las que ha estadosometida una persona durante toda su vida laboral constituye elnúcleo de la epidemiología del trabajo. La información quepuede facilitar un estudio epidemiológico depende, en primerlugar, de la calidad y la extensión de los datos disponibles sobrela exposición. En segundo lugar, los efectos en la salud (o lasenfermedades) que interesan al epidemiólogo del trabajo tienenque determinarse con exactitud en un grupo de trabajadoresclaramente definido y accesible. Finalmente, el epidemiólogodebe disponer de datos sobre otros factores que puedan influiren la enfermedad de interés, de manera que cualquier efecto delas exposiciones profesionales que se demuestre en el estudiopueda atribuirse a la exposición profesional per se, en lugar de aotras causas conocidas de la enfermedad en cuestión. Porejemplo, en un grupo de trabajadores expuestos a una sustancia

química de la que se sospecha que produce cáncer de pulmón, esposible que algunos trabajadores fumen o hayan fumado, siendoesto otra causa de cáncer de pulmón. En este caso, los epidemió-logos del trabajo tienen que determinar qué exposición (o quéfactor de riesgo: la sustancia química, el tabaco o una combina-ción de los dos) es responsable del aumento de riesgo de cáncerde pulmón en el grupo de trabajadores estudiado.

Evaluación de la exposiciónSi el epidemiólogo sabe únicamente que una persona trabajabaen un determinado sector industrial, los resultados de su estudiosólo podrán relacionar los efectos sobre la salud con dicho sector.Si dispone de datos sobre la exposición de los trabajadores segúnsu profesión, sólo podrá extraer directamente conclusiones en loque se refiere a la profesión. Se pueden hacer inferencias indi-rectas sobre las exposiciones a sustancias químicas, aunque espreciso determinar su fiabilidad en cada caso. Sin embargo,cuando el epidemiólogo tiene acceso, por ejemplo, a informaciónsobre el departamento o/y a la descripción del puesto de trabajode cada trabajador, podrá extraer conclusiones a ese nivel másdetallado de la experiencia en el lugar de trabajo. Cuando elepidemiólogo (en colaboración con un higienista industrial)dispone de información sobre las sustancias con las que trabajauna persona, éste sería el nivel más detallado de la informaciónde que puede disponer sobre la exposición, salvo las rarasocasiones en las que se conoce la dosimetría. Es más, los resul-tados de estos estudios pueden facilitar a la industria informaciónmuy útil para crear lugares de trabajo más seguros.

Hasta ahora, la epidemiología ha sido una especie de disci-plina “caja negra”, ya que ha estudiado la relación entre exposi-ción y enfermedad (los dos extremos de la cadena etiológica), sinconsiderar los mecanismos intermedios. Este enfoque, a pesar desu aparente falta de refinamiento, ha sido extremadamente útil.De hecho, todas las causas conocidas de cáncer en el serhumano, por ejemplo, se han descubierto con las herramientasde la epidemiología.

El método epidemiológico se basa en los registros existentes:cuestionarios, descripción de los puestos de trabajo u otros “esti-madores” de la exposición. Con ellos, la realización de los estu-dios epidemiológicos y la interpretación de sus resultadosresultan relativamente sencillas.

Sin embargo, las limitaciones de este enfoque simplificado dela evaluación de la exposición se han hecho evidentes en losúltimos años, cuando los epidemiólogos han tenido que enfren-tarse a problemas más complejos. Restringiendo nuestras consi-deraciones a la epidemiología del cáncer profesional, la mayoríade los factores de riesgo conocidos se han descubierto por loselevados niveles de exposición en el pasado, el número limitadode exposiciones en cada puesto de trabajo, las grandes pobla-ciones de trabajadores expuestos y una estrecha correspondenciaentre la información sobre los anteriores “estimadores” y lasexposiciones químicas (p. ej., industria del calzado y benceno,astilleros y amianto, etc.). Hoy en día, la situación es bastantediferente. Los niveles de exposición son considerablementemenores en los países occidentales (un hecho que debe tenersesiempre en cuenta); los trabajadores con puestos de trabajo simi-lares se ven expuestos a numerosas sustancias químicas ymezclas diferentes (p. ej., agricultores); resulta más difícil encon-trar poblaciones homogéneas de trabajadores expuestos y éstassuelen ser de pequeño tamaño, y la correspondencia entre lainformación sobre los “estimadores” y la exposición real es cadavez más débil. En este contexto, la sensibilidad de las herra-mientas epidemiológicas se reduce como consecuencia de laclasificación errónea de la exposición.

Por otra parte, la epidemiología se ha basado en variables devaloración “siniestras”, como la muerte en la mayoría de los

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estudios de cohortes. Sin embargo, los trabajadores preferiríanalgo diferente a los “recuentos de cadáveres” cuando se estudianlos efectos potenciales en la salud de las exposiciones profesio-nales. Por consiguiente, el uso de indicadores más directos de laexposición y de la respuesta inicial ofrecería algunas ventajas.Los marcadores biológicos pueden proporcionar justamente laherramienta necesaria.

Marcadores biológicosEl uso de marcadores biológicos, como los niveles hemáticos deplomo o las pruebas de la función hepática, no es una novedad enla epidemiología del trabajo. Sin embargo, la utilización detécnicas moleculares en los estudios epidemiológicos ha permi-tido el uso de biomarcadores para evaluar la exposición en losórganos diana, determinar la sensibilidad y establecer un diag-nóstico precoz de las enfermedades.

Los posibles usos de los biomarcadores en el contexto de laepidemiología del trabajo son:

• evaluación de la exposición cuando las herramientas epidemio-lógicas tradicionales resultan insuficientes (particularmente enel caso de dosis y riesgos de pequeña magnitud)

• determinación del papel etiológico de sustancias o agentesquímicos individuales en exposiciones múltiples o mixtas

• estimación de la carga total de la exposición a sustanciasquímicas con el mismo mecanismo de acción

• investigación de mecanismos patogenéticos• estudio de la susceptibilidad individual (p. ej., polimorfismos

metabólicos, reparación del ADN) (Vineis 1992)• clasificación más exacta de la exposición y/o la enfermedad,

aumentando así la potencia estadística.

Estas aplicaciones han suscitado un gran entusiasmo en lacomunidad científica pero, como ya se ha comentado antes, lacomplejidad metodológica del uso de estas nuevas “herra-mientas moleculares” debe precavernos contra un optimismoexcesivo. Los biomarcadores de las exposiciones químicas (comoaductos de ADN) presentan algunas limitaciones:

1. En general reflejan exposiciones recientes y, por consiguiente,tienen un uso limitado en los estudios de casos y controles; enlos estudios de cohortes, requieren muestreos repetidosdurante largos períodos de tiempo.

2. Aunque tengan una elevada especificidad y reduzcan loserrores de clasificación de la exposición, la interpretación delos resultados sigue siendo difícil.

3. Cuando se investigan exposiciones químicas complejas (p. ej.,contaminación atmosférica o humo ambiental del tabaco), elbiomarcador puede reflejar un componente particular de lamezcla que no es el mismo que produce el efecto biológico.

4. En muchas situaciones, no se sabe si el biomarcador refleja laexposición de interés, una variable correlacionada con laexposición de interés, la susceptibilidad individual o losprimeros estadíos de la enfermedad, limitando así la infe-rencia etiológica.

5. El uso de la mayoría de los biomarcadores exige una pruebacostosa, un procedimiento invasivo o ambas cosas, condicio-nando así el tamaño y la potencia estadística del estudio.

6. Un biomarcador de la exposición no es más que un sustitutodel objetivo real de una investigación epidemiológica que,por regla general, se centra en una exposición ambientalevitable (Trichopoulos 1995; Pearce y cols. 1995).

Más importante incluso que las limitaciones metodológicas esel riesgo de que las técnicas moleculares desvíen nuestra aten-ción de la identificación de riesgos en el medio ambienteexógeno, a la identificación de personas en situación de altoriesgo y, seguidamente, a la evaluación personalizada del riesgo

midiendo el fenotipo, la carga de aductos y las mutacionesadquiridas. Como nos ha advertido McMichael, nuestra aten-ción se centraría en una forma de evaluación clínica que pocotiene que ver con una evaluación propia de la epidemiología dela salud pública. El hecho de centrar nuestra atención en laspersonas podría distraernos del importante objetivo de saludpública: la creación de un medio ambiente menos peligroso(McMichael 1994).

El uso de biomarcadores plantea otras dos cuestionesimportantes:

1. El uso de biomarcadores en la epidemiología del trabajo debeir acompañado de una política clara en lo que se refiere alconsentimiento del interesado. El trabajador puede tenerdistintas razones para negarse a cooperar. Una razón muypráctica es, por ejemplo, que la identificación de una altera-ción en un marcador dé la respuesta precoz, como el inter-cambio de cromátidas hermanas, implica la posibilidad deque dicho trabajador sea discriminado por las entidadesaseguradoras y las empresas por su mayor propensión a laenfermedad. Una segunda razón hace referencia a la detec-ción genética. Puesto que la distribución de los genotipos yfenotipos varía según el grupo étnico, las oportunidadesprofesionales para las minorías pueden verse perjudicadaspor la detección genética. En tercer lugar, pueden existirdudas sobre la capacidad predictiva de las pruebas genéticas.El valor predictivo depende de la prevalencia de la enfer-medad que la prueba intenta detectar, de manera que si laenfermedad es poco frecuente, el valor predictivo serápequeño y la utilidad de la prueba de detección será cuestio-nable. Hasta ahora, ninguna de las pruebas de deteccióngenética se ha considerado aplicable en la práctica (Ashford ycols. 1990).

2. Antes de utilizar los biomarcadores, deben establecerse losprincipios éticos. Un equipo de trabajo interdisciplinario dela Oficina Técnica de la Confederación Europea de Sindi-catos, con el apoyo de la Comisión de las ComunidadesEuropeas (Van Damme y cols. 1995), ha evaluado estos prin-cipios en el caso de los biomarcadores utilizados para esta-blecer la susceptibilidad individual a enfermedades. Suinforme ha corroborado la opinión de que este tipo depruebas deben realizarse sólo con la finalidad de prevenirenfermedades en la población activa. Entre otras considera-ciones, estas pruebas no deben nunca utilizarse para:

• Seleccionar a los que tienen una mayor capacidad física para eltrabajo;

• Evitar la adopción de medidas preventivas, como la identifica-ción y eliminación de los factores de riesgo o la mejora de lascondiciones en el lugar de trabajo.

• Crear, constatar o aumentar las desigualdades sociales.• Aplicar en el lugar de trabajo unos principios éticos diferentes

a los que deben defenderse en una sociedad democrática.• Obligar a la persona que solicita empleo a revelar más datos

personales que los estrictamente necesarios para conseguir elpuesto de trabajo.

Finalmente, cada vez existen más evidencias sobre la conside-rable variación de la activación o inactivación metabólica de lassustancias peligrosas (y en particular de los cancerígenos) en laspoblaciones humanas, dependiendo en parte de factores gené-ticos. Además, la variabilidad de la sensibilidad individual a loscancerígenos puede ser especialmente importante con pequeñosniveles de exposición profesional y ambiental (Vineis y cols.1994). Estas observaciones pueden influir mucho en las deci-siones normativas que centran el proceso de evaluación deriesgos en los más susceptibles (Vineis y Martone 1995).



Diseño y validez de los estudiosEl artículo de Hernberg sobre los diseños de los estudios epide-miológicos y sus aplicaciones en la medicina del trabajo se centraen el concepto de la “base del estudio”, definida como la morbi-lidad experimentada (con relación a alguna exposición) por unapoblación cuando se realiza su seguimiento durante un ciertoperíodo de tiempo. Por consiguiente, la base del estudio no es sólouna población (es decir, un grupo de personas), sino la morbilidadexperimentada por esa población durante un cierto período detiempo (Miettinen 1985, Hernberg 1992). Si se adopta esteconcepto unificador de la base del estudio, es importante reco-nocer que los diferentes diseños de los estudios (p. ej., diseños decasos controles y cohortes) son simplemente formas diferentes de“recolectar” información sobre la exposición y la enfermedad apartir de la misma base del estudio; no son enfoques diametral-mente diferentes.

En el artículo publicado por Sasco sobre la validez del diseñode un estudio, se define la confusión y se reconoce su impor-tancia. Los investigadores que participan en un estudio de expo-siciones profesionales deben considerar siempre la posibleexistencia de una confusión y nunca se hará hincapié suficienteen la necesidad de que la identificación de las posibles variablesde confusión forme parte integral del diseño y análisis de cual-quier estudio. En la epidemiología del trabajo, deben conside-rarse dos aspectos relacionados con la confusión:

1. Debe investigarse la posible existencia de una confusiónnegativa; por ejemplo, algunas poblaciones industrialespueden estar sometidas a un bajo nivel de exposición afactores de riesgo asociados al estilo de vida porque no sepermite fumar en el lugar de trabajo; los sopladores de vidriofuman menos que la población general.

2. Cuando se considera la confusión, tiene que estimarse sudirección y su posible repercusión, sobre todo cuando no sedispone de datos suficientes para controlarla. Por ejemplo, eltabaquismo es un importante factor de confusión que siempredebe tenerse en cuenta en la epidemiología del trabajo. Sinembargo, cuando no se dispone de datos sobre el consumo detabaco (como suele ocurrir en los estudios de cohortes), espoco probable que el tabaco pueda explicar un aumentoconsiderable del riesgo en un grupo profesional. Esteproblema se ha descrito con elegancia en un artículo deAxelson (1978) y se comenta más a fondo en otro de Green-land (1987). En los estudios que se han publicado con datosdetallados sobre la profesión y el tabaquismo, este factor deconfusión no parece distorsionar demasiado las estimacionesde la asociación entre cáncer de pulmón y profesión (Vineis ySimonato 1991). Es más, el hecho de que se sospeche la exis-tencia de una confusión no siempre invalida las asociaciones.Por otra parte, los investigadores corren también el riesgo deextraer conclusiones erróneas por la existencia de sesgos deobservación y selección que no se han detectado y, en conse-cuencia, éstos deben recibir la misma importancia que lasposibles variables de confusión a la hora de diseñar unestudio (Stellman 1987).

El tiempo y las variables relacionadas con el tiempo, como laedad de riesgo, la fecha natural, el tiempo transcurrido desde lacontratación, el tiempo transcurrido desde la primera exposicióny la duración de la exposición, así como el tratamiento de estasvariables en la etapa del análisis, son algunas de las cuestionesmetodológicas más complejas en la epidemiología del trabajo,que no se abordan en este capítulo, aunque el lector puede remi-tirse a dos importantes y recientes referencias metodológicas(Pearce 1992; Robins y cols. 1992).

EstadísticaEl artículo sobre estadística de Biggeri y Braga y el título de estecapítulo indican que los métodos estadísticos no pueden sepa-rarse de la investigación epidemiológica, y ello por dos motivos:(a) unos conocimientos adecuados de estadística pueden constituiruna valiosa ayuda para diseñar correctamente una investigación y(b) la estadística y la epidemiología comparten un patrimoniocomún y toda la base cuantitativa de la epidemiología se funda-menta en la noción de probabilidad (Clayton 1992; Clayton yHills 1993). En muchos de los restantes artículos de este capítulo,se evalúan evidencias empíricas y evidencias de relacionescausales hipotéticas utilizando argumentos probabilísticos ydiseños adecuados de los estudios. Por ejemplo, se insiste en lanecesidad de estimar el riesgo como medida de interés, comotasas o riesgos relativos, y de construir intervalos de confianza entorno a esos estimadores, en lugar de realizar pruebas estadísticasde probabilidad (Poole 1987; Gardner y Altman 1989; Greenland1990). Se incluye una breve introducción al razonamiento esta-dístico utilizando la distribución binomial. La estadística debe serla compañera inseparable del razonamiento científico. Pero nosirve de nada si una investigación no se diseña y desarrollacorrectamente. Los estadísticos y epidemiólogos son conscientesde que la elección de los métodos determina el objeto de nuestrasobservaciones y la extensión de las mismas. Por consiguiente, laelección cuidadosa del diseño tiene una importancia crucial paragarantizar la validez de las observaciones.

EticaEn el último artículo, escrito por Vineis, se plantean los aspectoséticos de la investigación epidemiológica. En esta introduccióndebemos recordar que la epidemiología es una disciplina que, pordefinición, está orientada a la prevención. Los aspectos éticosespecíficos relacionados con la protección de los trabajadores y lapoblación en su conjunto exigen el reconocimiento de que:

• Los estudios epidemiológicos realizados en entornos profesio-nales no deben en ningún caso retrasar las medidas preventivasen el lugar de trabajo.

• La epidemiología del trabajo no estudia factores relacionadoscon el estilo de vida, sino situaciones en las que el trabajadorpoco o nada puede hacer para controlar la exposición. Estoimplica un compromiso particular con la prevención eficaz y ladivulgación inmediata de información a los trabajadores y a laopinión pública.

• La investigación descubre peligros para la salud y facilita losconocimientos necesarios para adoptar medidas preventivas.También deben considerarse los problemas éticos de norealizar una investigación cuando ésta es factible.

• La notificación a los trabajadores de los resultados de los estu-dios epidemiológicos es una cuestión tanto ética como metodo-lógica en la comunicación de riesgos. Los estudios para evaluarla posible repercusión y eficacia de la notificación debenrecibir una elevada prioridad (Schulte y cols. 1993).

Enseñanza de la epidemiología del trabajoLos especialistas en epidemiología del trabajo pueden tenerdistintas trayectorias académicas. Medicina, enfermería y estadís-tica son algunas de las disciplinas más frecuentes de los que seespecializan en este campo. En Norteamérica, casi la mitad de losepidemiólogos han recibido formación científica, mientras que laotra mitad son doctores en medicina. En otros países, la mayoríade los especialistas en epidemiología del trabajo son médicos. EnNorteamérica, los epidemiólogos que proceden del campo de lamedicina se consideran “expertos en contenido”, mientras quelos que proceden del campo de las ciencias se consideran“expertos metodológicos”. Siempre es conveniente que un

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experto en contenido trabaje en equipo con un experto metodo-lógico para diseñar y realizar el mejor estudio posible.

La especialidad de la epidemiología del trabajo no sólo exigeconocimientos sobre métodos epidemiológicos, estadística einformática, sino también sobre toxicología, higiene industrial yregistros de enfermedades (Merletti y Comba 1992). En losgrandes estudios, es posible que los datos tengan que cruzarsecon registros de enfermedades, razón por la cual es útil conocerlas fuentes de datos sobre la población. También son impor-tantes los conocimientos sobre organización de la mano de obray administración de empresas. Las tesis de los estudios de tercerciclo y las disertaciones doctorales confieren a los alumnos losconocimientos necesarios para realizar grandes estudios basadosen registros y en encuestas de los trabajadores.

Proporción de una enfermedad atribuible a la profesiónLa proporción de una enfermedad que puede atribuirse a exposi-ciones profesionales, ya sea en un grupo de trabajadoresexpuestos o en la población general, se comenta, al menos en loque se refiere al cáncer, en otra sección de esta Enciclopedia. Aquídebemos recordar que si se calcula un estimador, éste debe refe-rirse a una enfermedad específica (y un lugar específico en el casodel cáncer), un período de tiempo específico y una región geográ-fica específica. Además, dicho estimador debe basarse en medidasexactas de la proporción de personas expuestas y del nivel deexposición. Esto significa que la proporción de una enfermedadimputable a una profesión variará de muy pequeña o nula enalgunas poblaciones, a muy grande en otras situadas en zonasindustriales en las que, por ejemplo, casi el 40 % de los casos decáncer de pulmón pueden atribuirse a exposiciones profesionales(Vineis y Simonato 1991). Las estimaciones que no se basan enun análisis detallado de estudios epidemiológicos correctamentediseñados pueden considerarse, en el mejor de los casos, comosuposiciones informadas, cuyo valor es limitado.

Transferencia de industrias peligrosasLa mayoría de los estudios epidemiológicos se realizan en elmundo desarrollado, donde la legislación y el control de los peli-gros profesionales conocidos han reducido el riesgo de enferme-dades en las últimas décadas. Pero al mismo tiempo muchas delas industrias peligrosas se han transferido al mundo en desarrollo(Jeyaratnam 1994). Sustancias químicas que se han prohibido enEstados Unidos o Europa se fabrican ahora en los países en desa-rrollo. Por ejemplo, la pulverización del amianto se ha transferidode Estados Unidos a México y la producción de bencidina se hatransferido de los países europeos a la antigua Yugoslavia y aCorea (Simonato 1986; LaDou 1991; Pearce y cols. 1994).

Un signo indirecto del nivel de riesgo profesional y de lasmalas condiciones de trabajo en los países en desarrollo es laepidemia de intoxicaciones agudas que está teniendo lugar enalgunos de ellos. Según un estudio, todos los años se producenunas 20.000 muertes por intoxicación aguda con pesticidas,aunque es probable que esta cifra esté muy subestimada (Koge-vinas y cols. 1994). Se cree que el 99 % de todas las muertes porintoxicación aguda con pesticidas se producen en países en desa-rrollo que tan sólo consumen el 20 % de las sustancias agroquí-micas del mundo (Kogevinas y cols. 1994). Esto significa que lareducción de los riesgos profesionales que sugieren las investiga-ciones epidemiológicas podría deberse simplemente al hecho deque la mayoría de las investigaciones se realizan en el mundodesarrollado. Es posible que los riesgos profesionales hayan sidotransferidos a los países en desarrollo o incluso que la cargamundial total de exposiciones profesionales haya aumentado(Vineis y cols. 1995).

Epidemiología veterinariaPor razones obvias, la epidemiología veterinaria no está directa-mente relacionada con la higiene industrial ni con la epidemio-logía del trabajo. No obstante, los estudios epidemiológicos enanimales pueden proporcionar claves sobre las causas ambien-tales y profesionales de las enfermedades por varias razones:

1. El período de vida de los animales es relativamente corto encomparación con el del ser humano y el período de latenciade las enfermedades (p. ej., la mayoría de los cánceres) es máscorto en los animales que en el hombre. Esto significa queuna enfermedad que aparece en un animal salvaje o domés-tico puede servir como episodio centinela para alertarnos dela presencia de un agente ambiental potencialmente tóxico ocancerígeno para el ser humano antes de que se haya identifi-cado por otros medios (Glickman 1993).

2. Los marcadores de las exposiciones, como los aductos de he-moglobina o el nivel de absorción y excreción de toxinas, pue-den medirse en animales salvajes o domésticos para evaluar lacontaminación ambiental de fuentes industriales (Blondin yViau 1992; Reynolds y cols. 1994; Hungerford y cols. 1995).

3. Los animales no están expuestos a ciertos factores que puedenconfundir los estudios en poblaciones humanas y, por tanto,las investigaciones en poblaciones animales pueden realizarsesin tener en cuenta esos posible factores de confusión. Porejemplo, un estudio del cáncer de pulmón en perros podríadetectar una importante asociación entre la enfermedad y laexposición al amianto (supongamos que por la profesión desus amos, relacionada con el amianto, o su proximidad afuentes industriales de amianto). Claramente, este tipo de es-tudio eliminaría el efecto de confusión del tabaquismo activo.

Los veterinarios hablan de una revolución epidemiológica enla medicina veterinaria (Schwabe 1993) y ya se han publicadovarios libros de texto sobre esta disciplina (Thrusfield 1986;Martin y cols. 1987). Es cierto que la identificación de muchospeligros ambientales y profesionales ha sido el resultado de losesfuerzos conjuntos de los epidemiólogos especializados enpoblaciones humanas y animales. Entre otras importantes contri-buciones, destaca el efecto de los fenoxiherbicidas en ovejas yperros (Newell y cols. 1984; Hayes y cols. 1990), así como elefecto de los campos magnéticos (Reif y cols. 1995) y de los pesti-cidas (principalmente pulguicidas) contaminados con com-puestos similares al amianto en perros (Glickman y cols. 1983).

Participación en la investigación, divulgación delos resultados y prevenciónEs importante reconocer que muchos estudios epidemiológicos enel campo de la higiene industrial se inician como consecuencia delos problemas y preocupaciones de los propios trabajadores(Olsen y cols. 1991). En numerosas ocasiones, los trabajadores—expuestos en el pasado o en el presente— conocen la existenciade un problema antes de que sea confirmado por los investiga-dores. La epidemiología del trabajo puede enfocarse como unamanera de “explicar” los problemas experimentados por lostrabajadores, de recoger y agrupar sistemáticamente los datos yde realizar inferencias sobre las causas profesionales de susproblemas de salud. Por otra parte, los propios trabajadores, susrepresentantes y los responsables de su salud son las personas másadecuadas para interpretar los datos recogidos. Por consiguiente,siempre deben participar activamente en cualquier investigaciónque se realice en un lugar de trabajo. Sólo su participacióndirecta podrá garantizar que el lugar de trabajo siga siendo unlugar seguro cuando los investigadores lo hayan abandonado. Lafinalidad de un estudio es utilizar sus resultados para la preven-ción de enfermedades y discapacidades y su éxito depende en



gran medida de que los trabajadores expuestos participen en laobtención e interpretación de los resultados. La importancia y eluso de los resultados de una investigación en un proceso de recla-mación de indemnización para un trabajador que haya sufridodaños como consecuencia de exposiciones en el lugar de trabajoqueda fuera del ámbito de este capítulo. El lector que deseeprofundizar en este tema puede remitirse a otros autores(Soskolne, Lilienfeld y Black 1994).

En algunos lugares, los enfoques participativos para asegurarque se realicen investigaciones epidemiológicas en el lugar detrabajo se han convertido en la práctica habitual, pudiendoadoptar la forma de comités que supervisan las investigacionesde principio a fin. Estos comités están constituidos por represen-tantes de los trabajadores, la dirección y/o el gobierno. Cuandolos representantes de todos los grupos interesados participan enel proceso de investigación, la divulgación de los resultadospuede realizarse con mayor eficacia y credibilidad, al ser “unode los suyos” quien supervisa la investigación y presenta losresultados a sus propios compañeros. De esta forma, es probableque se consiga el máximo nivel de prevención eficaz.

Este y otros enfoques participativos en la investigación de lasalud en el trabajo se acometen con la participación de los queexperimentan o se ven afectados de alguna manera por elproblema relacionado con la exposición de interés y deberían sercada vez más frecuentes en todos los estudios epidemiológicos(Laurell y cols. 1992). Conviene recordar que, aunque el objetivodel análisis en los estudios epidemiológicos es estimar lamagnitud y la distribución del riesgo, la investigación participa-tiva tiene también como finalidad la prevención del riesgo(Loewenson y Biocca 1995). Esta complementariedad de laepidemiología y la prevención eficaz forma parte del mensajeque se pretende transmitir en esta Enciclopedia y en este capítulo.

Mantener la perspectiva de la salud públicaAunque los avances en la metodología epidemiológica, en elanálisis de los datos y en la evaluación y medición de la exposi-ción (como las nuevas técnicas biológicas moleculares) son impor-tantes y positivos, pueden también contribuir al enfoquereduccionista, más centrado en los individuos que en las pobla-ciones. Se ha dicho que:

(…) la epidemiología ha dejado en gran medida deformar parte de un enfoque interdisciplinario para conocerlas causas de las enfermedades en las poblaciones y se haconvertido en un conjunto de métodos genéricos para medirasociaciones entre exposiciones y enfermedades en indivi-duos... En la actualidad, se descuidan los factores sociales,económicos, culturales, históricos, políticos y otros factoresde la población como importantes causas de enfermedades...La epidemiología debe volver a integrarse en la saludpública y debe redescubrir la perspectiva de la población(Pearce 1996).Los epidemiólogos del trabajo y del medio ambiente tienen

que desempeñar un papel importante, no sólo para desarrollarnuevos métodos y aplicaciones epidemiológicos, sino tambiénpara asegurar que dichos métodos se integren siempre en laperspectiva adecuada de la población.

• EVALUACION DE LA EXPOSICIONEVALUACION DE LA EXPOSICION

M. Gerald Ott

La evaluación de la exposición es una etapa fundamental en laidentificación de los peligros en el lugar de trabajo mediante lainvestigación epidemiológica. El proceso de evaluación de la

exposición puede subdividirse en una serie de actividades, entreellas las siguientes:

1. Compilación de un inventario de agentes y mezclas poten-cialmente tóxicos presentes en el medio ambiente de trabajoestudiado.

2. Determinación de cómo tienen lugar las exposiciones y quéprobabilidad hay de que varíen entre los trabajadores.

3. Selección de medidas o índices adecuados para cuantificar lasexposiciones.

4. Recogida de datos que permitan asignar a los participantesdel estudio valores de exposición cualitativos o cuantitativospara cada medida. Siempre que sea posible, estas actividadesdeben realizarse bajo la dirección de un higienista industrialcualificado.

Los estudios de higiene industrial suelen ser objeto de críticasreferentes a la deficiente evaluación de las exposiciones. Estasdeficiencias pueden tener como resultado una clasificaciónerrónea diferencial o no diferencial de la exposición y el consi-guiente sesgo o pérdida de precisión en los análisis de la relaciónentre exposición y efecto. Los esfuerzos que se están realizandopara mejorar la situación se reflejan en las conferencias interna-cionales celebradas recientemente y en los textos dedicados aeste tema (ACGIH 1991; Armstrong y cols. 1992; Proceedingsof the Conference on Retrospective Assessment of OccupationalExposures in Epidemiology 1995). Los avances técnicos estáncreando nuevas oportunidades para mejorar la evaluación de laexposición. Entre estos avances figuran las mejoras en los instru-mentos analíticos, un mayor conocimiento de los procesosfarmacocinéticos y el descubrimiento de nuevos biomarcadoresde la exposición. Debido a que los estudios de la salud en eltrabajo dependen con frecuencia de datos históricos sobre laexposición, con respecto a la cual no se emprendió ningúncontrol específico, la necesidad de una evaluación retrospectivade la exposición añade una nueva dimensión a la complejidadde estos estudios. Sin embargo, las evaluaciones y la fiabilidad delas mismas siguen mejorando (Siemiatycki y cols. 1986). La vali-dación de las evaluaciones prospectivas de la exposición plantealógicamente menos problemas.

El término exposición se refiere a la concentración de un agenteen la frontera entre el individuo y el medio ambiente. Engeneral, se presume que hay exposición cuando se sabe que unagente está presente en el medio ambiente de trabajo y existeuna expectativa razonable de que el trabajador esté en contactocon dicho agente. La exposición puede expresarse en concentra-ción media ponderada en el tiempo (TWA) durante un períodode 8 horas, que es una medida de la intensidad de la exposiciónpromediada durante un turno de trabajo de 8 horas. La concen-tración pico es la concentración promediada durante un períodode tiempo más corto, por ejemplo, 15 minutos. La exposiciónacumulada es el producto de la intensidad media y la duraciónde la exposición (p. ej., una concentración TWA durante 8 horasmultiplicada por los años que el trabajador ha estado expuesto aesa concentración media). Dependiendo de la naturaleza delestudio y de los efectos de interés sobre la salud, será conve-niente evaluar la concentración pico, la concentración media, laexposición acumulada o la exposición diferida.

Por el contrario, la dosis se refiere al depósito o absorción deun agente por unidad de tiempo. La dosis o ingesta diaria de unagente puede estimarse combinando los datos de las medicionesambientales con hipótesis tipificadas sobre otros factores, comola frecuencia respiratoria o la penetración dérmica. Otra alter-nativa consiste en estimar la dosis basándose en los datos delcontrol biológico. Lo ideal es medir la dosis en el órgano dianade interés.

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.7 EVALUACION DE LA EXPOSICION 28.7


28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

Los factores más importantes en la evaluación de la exposi-ción son:

1. Identificación de los agentes relevantes.2. Determinación de su presencia y de sus concentraciones en

los medios ambientales oportunos (p. ej., atmósfera, superfi-cies de contacto).

3. Evaluación de las vías probables de entrada (inhalación,absorción por la piel, ingestión), la evolución de la exposicióncon el tiempo (variación diaria) y la duración acumulada dela exposición expresada en semanas, meses o años.

4. Evaluación de la eficacia de los controles técnicos y perso-nales (p. ej., uso de prendas de protección y respiradores quepueden reducir las exposiciones) y, por último.

5. Características personales y otras consideraciones que puedenmodular las concentraciones en el órgano diana.

Estas consideraciones incluyen el nivel de actividad física en eltrabajo y el estado de salud previo de los trabajadores. La aten-ción a la evaluación de la exposición a agentes que persisten enel medio ambiente o que tienden a acumularse en el organismo(p. ej., ciertos metales, radionúclidos o compuestos orgánicosestables) debe recibir una atención especial. Las concentracionesde estos materiales en el organismo pueden aumentar demanera perniciosa incluso con concentraciones ambientalesaparentemente bajas.

Aunque la situación puede ser bastante compleja, confrecuencia no lo es. Muchas de las valiosas contribuciones a laidentificación de peligros profesionales han sido realizadas porestudios en los que simplemente se ha utilizado el sentido comúnpara evaluar la exposición. Las fuentes de información quepueden ser útiles para identificar y categorizar las exposicionesson:

1. Encuestas a los trabajadores.2. Registros del personal y de la producción (registros del

trabajo, descripción de los puestos de trabajo, historias de lasinstalaciones y de los procesos e inventarios químicos).

3. Opinión de los expertos.4. Registros de higiene industrial (muestras de área, personal y

superficies, vigilancia para asegurar el cumplimiento de lasnormas, informes detallados de encuestas y peligros para lasalud).

5. Encuestas con trabajadores veteranos o jubilados.6. Datos del control biológico.

La descripción más detallada posible de las exposiciones indi-viduales ofrece una serie de ventajas. Es evidente que la probabi-lidad de éxito de un estudio aumentará en la medida en que lasexposiciones de interés se describan correctamente. En segundolugar, la credibilidad de los resultados aumenta cuando secontrola mejor la posibilidad de confusión. Por ejemplo, loscontroles y los casos expuestos difieren en su situación de exposi-ción, pero pueden diferir también en otros factores, medidos ono, que expliquen la enfermedad de interés. Sin embargo,cuando puede establecerse un gradiente de exposición en lapoblación del estudio, es menos probable que persista el mismogrado de confusión en los subgrupos expuestos, reforzando asílos resultados globales del estudio.

Matrices de empleo-exposiciónUno de los enfoques más prácticos y utilizados para la evaluaciónde la exposición consiste en estimar indirectamente las exposi-ciones basándose en la descripción de los puestos de trabajo. Lasmatrices de empleo-exposición pueden ser muy útiles cuando sedispone de historias laborales completas y existe una constanciarazonable tanto en las tareas como en las exposiciones asociadas

a los puestos de trabajo investigados. A mayor escala, se han esta-blecido grupos estándar de sectores industriales y puestos detrabajo partiendo de los datos del censo recogidos de forma ruti-naria o de los datos profesionales recogidos en los certificados dedefunción. Lamentablemente, la información que se mantiene enestos grandes sistemas de registro suele limitarse a la profesión“actual” o “habitual”. Además, estos grupos estándar no tienenen cuenta las condiciones presentes en lugares de trabajo especí-ficos, razón por la cual tienen casi siempre que considerarse esti-madores aproximados de la exposición.

Por lo que respecta a los estudios de casos y controles que serealizan fuera del lugar de trabajo utilizando los registros exis-tentes, puede conseguirse una evaluación detallada de la exposi-ción recurriendo a la opinión de expertos para convertir losdatos de las historias laborales obtenidos mediante encuestaspersonales en evaluaciones semicuantitativas de las exposicionesprobables a agentes concretos (Siemiatycki y cols. 1986). Para laevaluación de la exposición, puede solicitarse la ayuda deexpertos como químicos e higienistas industriales, por sus cono-cimientos y su familiaridad con los distintos procesos indus-triales. Combinando los datos detallados del cuestionario con losconocimientos sobre los procesos industriales, este enfoque hapermitido caracterizar diferencias de exposición en los lugaresde trabajo.

Las matrices de empleo-exposición se han utilizado tambiéncon éxito en estudios de una empresa o un sector industrial espe-cífico (Gamble y Spirtas 1976). Las empresas suelen conservaren sus archivos de personal las historias laborales de cada traba-jador (una lista cronológica de los departamentos o puestos detrabajo de cada trabajador a lo largo de toda su vida profe-sional), que permiten conocer la historia laboral completa de lostrabajadores desde que trabajaban en ese lugar. Estos datospueden ampliarse mediante encuestas personales de los partici-pantes en el estudio. El siguiente paso consiste en realizar uninventario de todas las descripciones de puestos de trabajo ydesignaciones de departamentos o áreas de trabajo durante elperíodo del estudio. Esta lista puede llegar fácilmente a contenercientos o miles de entradas en las grandes fábricas con procesosmúltiples o en distintas empresas dentro de un mismo sector dela industria, cuando incluye todos los puestos de trabajo relacio-nados con la producción, el mantenimiento, la investigación, laingeniería, los servicios de apoyo y la administración que hanexistido a lo largo del tiempo (con frecuencia durante variasdécadas), y si se consideran los cambios en los procesos indus-triales. La consolidación de los datos puede facilitarse mediantela creación de un archivo informatizado de todas las historiaslaborales y utilizando rutinas de edición para unificar la termi-nología de la descripción de los puestos de trabajo. Los puestosde trabajo que ocasionan exposiciones relativamente homogé-neas pueden combinarse para simplificar el proceso de vincularlas exposiciones a puestos de trabajo concretos. Sin embargo, laagrupación de puestos de trabajo y lugares de trabajo deberespaldarse, siempre que sea posible, con datos de medicionesrecogidos utilizando una estrategia de muestreo adecuada.

Incluso cuando las historias laborales están informatizadas, elestablecimiento de vínculos retrospectivos entre los datos sobrela exposición y los trabajadores puede ser una tarea difícil. Contoda seguridad, las condiciones del lugar de trabajo habráncambiado a medida que haya cambiado la tecnología, lademanda de productos y la legislación. En muchas industriaspueden producirse también cambios en las formulaciones de losproductos y en las pautas estacionales de producción. Aunque esposible que se mantengan registros permanentes de algunos deestos cambios, es menos probable que se conserven registrossobre los cambios estacionales y otros cambios marginales en losprocesos y la producción. Por otra parte, los trabajadores

28.8 EVALUACION DE LA EXPOSICION ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


pueden haber recibido formación para realizar trabajos múlti-ples y rotar entre distintos puestos de trabajo en función de lademanda de productos. Todas estas circunstancias aumentan lacomplejidad de los perfiles de exposición de los trabajadores. Noobstante, existen también lugares de trabajo que han permane-cido relativamente invariables durante muchos años. En elanálisis final, cada lugar de trabajo debe evaluarse considerandosus circunstancias particulares.

En última instancia, tendrá que resumirse la historia de lasexposiciones de cada trabajador a lo largo de toda su vidalaboral. Se ha demostrado que la manera de resumir dichashistorias tiene una influencia considerable en las medidas finalesdel riesgo de exposición-efecto (Suárez-Almazor y cols 1992),razón por la cual debe seleccionarse con gran precaución lamedida más adecuada para resumir la exposición.

Higiene industrial: mediciones ambientalesEl control de las exposiciones en el trabajo es una actividadcontinua fundamental para la protección de la salud de los traba-jadores. Por consiguiente, es posible que ya existan registros dehigiene industrial en el momento de planificar un estudio epide-miológico. En tal caso, los datos deben analizarse para deter-minar en qué medida abarcan a toda la población de interés, quéperíodo de tiempo cubren y con qué facilidad pueden relacio-narse las mediciones con puestos de trabajo, áreas de trabajo ypersonas. Estas consideraciones servirán de ayuda tanto paraevaluar la viabilidad del estudio epidemiológico como para iden-tificar lagunas en los datos que pueden subsanarse con un mues-treo adicional de la exposición.

La cuestión de cómo relacionar mejor los datos de las medi-ciones con puestos de trabajo y personas concretas tiene unaespecial importancia. La toma de muestras de áreas y zonas derespiración puede ser útil para que los higienistas industrialesidentifiquen las fuentes de emisión y adopten las medidascorrectoras oportunas, pero su utilidad será menor para caracte-rizar las exposiciones reales de los trabajadores, a no ser que sehayan realizado estudios minuciosos en el tiempo de las activi-dades laborales de los trabajadores. Por ejemplo, la vigilanciacontinua de un área puede detectar exposiciones muy altas enciertos momentos del día, pero no indica si los trabajadores seencontraban o no en ese área de trabajo en ese momento.

Los datos obtenidos de las muestras personales suelen propor-cionar estimaciones más exactas de las exposiciones de los traba-jadores siempre que la muestra seleccionada sea representativa,se tenga debidamente en cuenta el uso de prendas personales deprotección y las condiciones de los procesos y las tareas de lospuestos de trabajo se mantengan relativamente constantes de undía a otro. Las muestras personales pueden relacionarse directa-mente con trabajadores concretos mediante el uso de identifica-dores personales. Estos datos pueden generalizarse a otrosempleados que ocupan el mismo puesto de trabajo o a otrosperíodos de tiempo. Sin embargo, Rappaport y cols. (1993),basándose en su propia experiencia, han advertido que lasconcentraciones de la exposición pueden variar mucho inclusoentre trabajadores asignados a grupos de exposición conside-rados homogéneos. También en este caso tendrá que recurrirsea la opinión de los expertos para decidir si puede presumirse lahomogeneidad de los grupos de exposición.

Los investigadores han combinado con éxito las matrices depuestos de trabajo y exposiciones con la utilización de los datosde las mediciones ambientales para estimar las exposiciones ende las celdas de la matriz. Si existen lagunas en los datos de lasmediciones, éstas pueden llenarse mediante el uso de modelos deexposición. Para ello, será en general necesario desarrollar unmodelo que relacione las concentraciones ambientales con otros

determinantes de las concentraciones de la exposición que seanmás fáciles de evaluar (p. ej., volúmenes de producción, caracte-rísticas físicas de las instalaciones, como uso de sistemas de venti-lación aspirante, volatilidad del agente y naturaleza de laactividad laboral). El modelo se construye para entornos labo-rales con concentraciones ambientales conocidas y, a continua-ción, se utiliza para estimar concentraciones en entornoslaborales similares en los que no se han realizado mediciones,pero sobre los que se dispone de información acerca de paráme-tros como ingredientes y volúmenes de producción. Este enfoquepuede ser particularmente útil para la estimación retrospectivade las exposiciones.

Otra importante cuestión relacionada con la evaluación es eltratamiento de la exposición a mezclas. En primer lugar, desdeun punto de vista analítico, las técnicas disponibles no siempreson capaces de detectar por separado compuestos químicamenterelacionados y eliminar las interferencias causadas por otrassustancias presentes en la muestra. Por consiguiente, tienen queevaluarse las limitaciones de los procedimientos analíticos utili-zados para obtener los datos de las mediciones y modificar enconsecuencia los objetivos del estudio. En segundo lugar, puedeocurrir que algunos agentes se utilicen casi siempre conjunta-mente y, por consiguiente, que estén presentes más o menos enlas mismas proporciones relativas en todo el medio ambiente detrabajo estudiado. En esta situación, los análisis estadísticosinternos per se no servirán para saber si los efectos se deben auno u otro agente o a una combinación de ambos. Este tipo dejuicios sólo podrán emitirse una vez revisados otros estudiosrealizados en lugares que no están expuestos a las mismasmezclas de agentes. Finalmente, cuando unos materiales se susti-tuyen por otros dependiendo de las especificaciones delproducto (p. ej., utilización de diferentes colorantes para obtenerlos contrastes de color deseados), puede que sea imposible atri-buir efectos a un agente específico.

Control biológicoLos biomarcadores son alteraciones moleculares, bioquímicas ocelulares que pueden medirse en medios biológicos como tejidos,células o fluidos corporales del ser humano. Una importanterazón para desarrollar biomarcadores de la exposición es obteneruna estimación de la dosis interna de un determinado agente.Este enfoque es especialmente útil cuando es posible que existanmúltiples vías de exposición (p. ej., inhalación y absorción de lapiel), cuando se utilizan prendas de protección de manera inter-mitente o cuando las condiciones de la exposición son imprevisi-bles. El control biológico puede ser especialmente útil cuando sesabe que los agentes de interés tienen una vida media biológicarelativamente largas. Desde el punto de vista estadístico, lasventajas del control biológico frente al control ambiental puedenobservarse hasta con agentes que tienen una vida media de tansólo diez horas, dependiendo del grado de variabilidad ambiental(Droz y Wu 1991). La larga vida media de materiales como lasdioxinas cloradas (medidas en años) convierten a estoscompuestos en candidatos ideales para el control biológico. Aligual que con los métodos analíticos para la medición de lasconcentraciones atmosféricas, deben tenerse en cuenta las posi-bles interferencias. Por ejemplo, antes de utilizar un determinadometabolito como biomarcador, debe determinarse si otras sustan-cias comunes, como las contenidas en ciertas medicaciones o enel humo del tabaco, podrían metabolizarse para formar esemismo metabolito. En general, el uso del control biológico parala evaluación de la exposición exige conocimientos básicos defarmacocinética.

Las mediciones suelen realizarse en el aire exhalado, la orinay la sangre. Las muestras de aire exhalado son útiles para

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.9 EVALUACION DE LA EXPOSICION 28.9


28.E

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TICA

caracterizar exposiciones elevadas y de corta duración a disol-ventes que se han producido unos minutos o unas horas antesdel momento de recoger la muestra. Las muestras de orinasuelen recogerse para determinar las velocidades de excreciónde los metabolitos del compuesto de interés. Las muestras desangre pueden recogerse para la medición directa delcompuesto, para la medición de metabolitos o para la determi-nación de aductos de ADN o proteínas (p. ej., aductos de albú-mina o hemoglobina, y aductos de ADN en los linfocitoscirculantes). También pueden tomarse muestras de las células detejidos accesibles, como las células epiteliales de la zona bucal,para identificar aductos de ADN.

La determinación de la actividad de la colinesterasa en loshematíes y en el plasma constituye un ejemplo del uso de altera-ciones bioquímicas para medir la exposición. Los pesticidasorganofosforados inhiben la actividad de la colinesterasa y, porconsiguiente, la medición de esta actividad antes y después deuna exposición probable a estos compuestos puede ser un indi-cador útil de la intensidad de la exposición. Sin embargo, amedida que se progresa a lo largo del espectro de alteracionesbiológicas, se hace cada vez más difícil distinguir entre biomar-cadores de la exposición y del efecto. En general, las medidas delefecto no suelen ser específicas de la sustancia de interés, motivopor el cual en algunas ocasiones se tienen que descartar otrasposibles explicaciones del efecto para justificar el uso de eseparámetro como medida de la exposición. Las medidas de laexposición deben estar directamente relacionadas con el agentede interés o deben constituir una base adecuada para relacionaruna medida indirecta con el agente. A pesar de estos requisitos,el control biológico ofrece un gran potencial para mejorar laevaluación de la exposición en los estudios epidemiológicos.

ConclusionesPara realizar comparaciones en los estudios de epidemiología deltrabajo, se necesita un grupo de trabajadores expuestos y ungrupo de trabajadores no expuestos. Este tipo de distinciones sonaproximadas, pero pueden ayudar a identificar las áreas proble-máticas. Sin embargo, cuanto más refinada sea la medida de laexposición, más útil será el estudio desde el punto de vista de sucapacidad para identificar y desarrollar programas de interven-ción orientados al objetivo adecuado.

• MEDIDAS QUE RESUMEN LAEXPOSICION DURANTE TODAUNA VIDA LABORALMEDIDAS QUE RESUMEN LA EXPOSICION

Colin L. Soskolne

Los investigadores pueden considerarse afortunados cuandotienen a su disposición una cronología detallada de las experien-cias de los trabajadores durante toda su vida laboral, que lesofrece una revisión histórica de los puestos de trabajo que hanocupado a lo largo de su vida. Para estos trabajadores, puedecrearse una matriz de empleo-exposición, que permite asociar todoslos puestos de trabajo que ha ocupado un trabajador con infor-mación específica sobre la exposición.

Las historias detalladas de la exposición deben resumirse confines analíticos para detectar pautas evidentes que podríancausar problemas de salud y seguridad en el lugar de trabajo.Podemos imaginar una lista de, por ejemplo, 20 puestos detrabajo que un trabajador ha ocupado a lo largo de toda su vidaprofesional. Existen varias formas de resumir los datos sobre laexposición (para cada uno de los 20 puestos de trabajo en este

ejemplo) teniendo en cuenta la duración y/o la concentración,dosis o nivel de exposición.

Sin embargo, conviene recordar que las conclusiones de unestudio pueden ser diferentes según el método elegido (Suárez-Almazor y cols. 1992). En la Tabla 28.1, se ofrece el ejemplo decinco medidas que resumen la exposición a lo largo de toda lavida profesional de un trabajador.

Indice de exposición acumulada. El índice de exposición acumu-lada es equivalente a la “dosis” en los estudios toxicológicos yrepresenta la suma, durante toda una vida laboral, de losproductos de la dosis y la duración de la exposición en cada unode los sucesivos puestos de trabajo. El tiempo se incluye entre susunidades.

Dosis media. La dosis media es la suma de los productos de ladosis y la duración de la exposición en cada uno de los sucesivospuestos de trabajo (p. ej., es decir, el índice de exposición acumu-lada) dividida por el tiempo total de exposición a cualquier dosismayor de cero. La dosis media no incluye el tiempo entre susunidades; esa medida será similar para una persona expuestadurante un largo período a una dosis pequeña que para unapersona expuesta durante un corto período a una dosis elevada.Si se utiliza un diseño de casos y controles emparejados, la dosismedia corresponde a la dosis media de exposición por unidad detiempo de exposición. Se trata de una dosis media durante todoel tiempo real de exposición al agente considerado.

Dosis máxima. La dosis máxima se determina analizando lahistoria laboral de un trabajador para determinar la dosismáxima de exposición a la que ha estado expuesto dicho traba-jador durante al menos 7 días seguidos durante el período deobservación. La dosis máxima podría representar de maneraincorrecta la exposición durante toda la vida laboral de unapersona, porque su cálculo se basa en un procedimiento demaximización en lugar de promediación y, por consiguiente, noincluye entre sus unidades la duración de la exposición.

Dosis media ponderada en el tiempo. La dosis media ponderada enel tiempo es el índice de exposición acumulada dividido por eltiempo total de empleo. En cualquier diseño de casos y controlesemparejados, este valor corresponde a la dosis media durante eltiempo total de empleo. Es diferente a la dosis media, ya queésta corresponde a la media sólo durante el tiempo total deexposición real. Por consiguiente, la dosis media ponderada enel tiempo puede considerarse como una exposición media por

28.10 MEDIDAS QUE RESUMEN LA EXPOSICION ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


Medida de laexposición

Fórmula Dimensiones/Unidades

Indice de exposiciónacumulada

Σ (dosis × tiempo de exposición) dosis y tiempo

Dosis media Σ (dosis × tiempo deexposición)/tiempo totalde exposición

dosis

Dosis máxima dosis máxima de exposicióndurante ≥ 7 días

dosis

Dosis media ponderadaen el tiempo

Σ (dosis × tiempo deexposición)/tiempo totalde empleo

dosis

Tiempo total deexposición

Σ tiempo de exposición tiempo

Adaptado de Suarez-Almazor y cols. 1992.

Tabla 28.1 • Fórmulas y dimensiones o unidades de lascinco medidas que resumen la exposicióndurante toda una vida laboral.

unidad de tiempo durante todo el período de empleo con inde-pendencia de la exposición per se.

Tiempo total de la exposición. El tiempo total de exposición es lasuma de todos los períodos de tiempo asociados con la exposi-ción y se expresa en unidades de tiempo. Esta medida resultaatractiva por su simplicidad. Sin embargo, los efectos en la saluddeben relacionarse, no sólo con la duración de la exposiciónquímica, sino también con la intensidad de dicha exposición(concentración o dosis, por ejemplo).

Es evidente que la utilidad de una medida para resumir laexposición depende del peso que asigne a la duración de laexposición, al nivel de exposición o a ambas. Por consiguiente,diferentes medidas pueden producir diferentes resultados(Walker y Blettner 1985). Lo ideal es que la medida seleccionadase base en un conjunto de hipótesis justificables en relación conel mecanismo biológico postulado sobre la asociación del agenteo la enfermedad objeto del estudio (Smith 1987). Sin embargo,este procedimiento no siempre es posible. Muchas veces sedesconoce el efecto biológico de la duración de la exposición o laconcentración del agente estudiado. En este contexto, el uso dediferentes medidas de la exposición puede ser útil para sugerirun mecanismo por el cual la exposición ejerce su efecto.

Cuando no existen modelos contrastados para evaluar laexposición, se recomienda utilizar distintas medidas de la exposi-ción acumulada durante toda la vida laboral para estimar elriesgo. Este enfoque facilitará la comparación de los resultadosobtenidos por distintos estudios.

• MEDICION DEL EFECTO DE UNAEXPOSICION

Shelia Hoar ZahmMEDICION DEL EFECTO DE UNA EXPOSICION

La epidemiología mide la aparición de enfermedades y cuantificalas asociaciones entre enfermedades y exposiciones.

Medidas de la aparición de enfermedadesLa aparición de enfermedades puede medirse con frecuencias(recuentos), pero se describe mejor con tasas, que constan de treselementos: el número de personas afectadas (numerador), elnúmero de miembros de la población fuente o basal (es decir, lapoblación en situación de riesgo) de la que proceden las personasafectadas, y el período de tiempo abarcado. El denominador de latasa es el total de personas-tiempo experimentado por la pobla-ción fuente. Las tasas permiten realizar comparaciones más útilesque los recuentos entre poblaciones de diferentes tamaños. Elriesgo, la probabilidad de que una persona desarrolle una enfer-medad en un determinado plazo de tiempo, es una proporciónque varía entre 0 y 1 y no es una tasa per se. La tasa de ataque, laproporción de miembros de una población que se ven afectadosdurante un período de tiempo específico, es técnicamente unamedida del riesgo, no una tasa.

La morbilidad específica por enfermedades incluye la inci-dencia, que corresponde al número de nuevas personas en las quese diagnostica la enfermedad de interés. La prevalencia se refiereal número de casos existentes y la mortalidad, al número depersonas que fallecen.

La incidencia se define como el número de nuevos casos diag-nosticados durante un período de tiempo específico, mientrasque la tasa de incidencia es ese número dividido por el total depersonas-tiempo en la población fuente (Tabla 28.2). En el casodel cáncer, las tasas suelen expresarse como tasas anuales por100.000 personas. Las tasas de otras enfermedades comunespueden expresarse para un menor número de personas. Por

ejemplo, las tasas de defectos congénitos suelen expresarse por1.000 nacidos vivos. La incidencia acumulada, la proporción depersonas que se convierten en casos durante un cierto períodode tiempo, es una medida del riesgo medio de una población.

La prevalencia puede ser prevalencia instantánea, el número decasos de una enfermedad en un determinado punto en eltiempo, y la prevalencia durante un período, el número total de casosde una enfermedad que se sabe que han existido en algúnmomento durante un período específico.

La mortalidad, que se refiere a los fallecidos en lugar de a losnuevos casos diagnosticados de la enfermedad, refleja losfactores que causan la enfermedad, así como los factores relacio-nados con la calidad de la asistencia médica, como la explora-ción selectiva, el acceso a la asistencia médica y la disponibilidadde tratamientos eficaces. En consecuencia, la generación dehipótesis y la investigación etiológica pueden facilitar más infor-mación y ser más fáciles de interpretar que los datos sobre lamortalidad. Sin embargo, los datos sobre la mortalidad suelenser más fáciles de obtener que los datos sobre la incidenciacuando se trata de grandes poblaciones.

En general, se acepta que el término tasa de muerte significa latasa de muerte por todas las causas, mientras que la tasa de morta-lidad es la tasa de muerte por una causa específica. Para unaenfermedad determinada, la tasa de mortalidad de los casos (técnica-mente una proporción, no una tasa) es el número de personasque mueren como consecuencia de la enfermedad durante unperíodo de tiempo determinado dividido por el número depersonas con esa enfermedad. El complemento de la tasa demortalidad de los casos es la tasa de supervivencia. La tasa de super-vivencia a cinco años es una referencia común para enferme-dades crónicas como el cáncer.

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.11 MEDICION DEL EFECTO DE UNA EXPOSICION 28.11


28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

Nuevos casos diagnosticados 10

Casos vivos previamentediagnosticados 12

Fallecidos, todas las causas* 5

Fallecidos, enfermedad deinterés

3

Personas en la población 100

Años observados 5

Incidencia 10 personas

Tasa anual de incidencia 10 personas100 personas 5 años

2.000 / 100.000×

= por año

Prevalencia instantánea(al final del quinto año)

(10 + 12 - 3) = 19 personas

Prevalencia durante unperíodo (cinco años)

(10 + 12) = 22 personas

Tasa anual de muerte 5 personas100 personas 5 años

1.000 / 100.000 por×

= año

Tasa anual de mortalidad3 personas

100 personas 5 años600 / 100.000

×= por año

*Para simplificar los cálculos, en este ejemplo se supone que todos los fallecimientos se producen alfinal del período de cinco años, de manera que las 100 personas de la población vivieron durante todoese período.

Tabla 28.2 • Medidas de la aparición de enfermedades:población hipotética observada durante unperíodo de cinco años.

La aparición de una enfermedad puede variar entre distintossubgrupos de una población o dentro del mismo subgrupo a lolargo del tiempo. La medida de una enfermedad para unapoblación completa, sin considerar ningún subgrupo, se deno-mina tasa bruta. Por ejemplo, la tasa de incidencia para todos losgrupos de edad es una tasa bruta. Las tasas correspondientes adeterminados grupos de edad son las tasas específicas por edades.Para comparar dos o más poblaciones con diferentes distribu-ciones de edad, deben calcularse las tasas ajustadas por edades (otasas estandarizadas por edades) para cada población, multiplicandola tasa específica de cada grupo de edad por el porcentaje de esegrupo de edad en la población de referencia (p. ej., una de laspoblaciones del estudio, la población de Estados Unidos en1970) y, a continuación, sumando todos los grupos de edadespara obtener una tasa global ajustada por edades. Las tasaspueden ajustarse de acuerdo con otros factores distintos a laedad, como raza, sexo o tabaquismo, si se conocen las tasasespecíficas por categorías.

El control y la evaluación de datos descriptivos puedenproporcionar claves sobre la etiología de la enfermedad, identi-ficar subgrupos de alto riesgo que deben ser objeto deprogramas de intervención o exploración selectiva, y facilitardatos sobre la eficacia de dichos programas. Las fuentes deinformación que más se utilizan para las actividades de vigi-lancia son los certificados de defunción, las historias médicas, losregistros del cáncer, los registros de otras enfermedades (p. ej.,registros de defectos congénitos, registros de enfermedadesrenales en fase terminal), los registros de exposiciones profesio-nales, los registros de seguros de enfermedad o discapacidad ylos registros de indemnización de los trabajadores.

Medidas de la asociaciónLa epidemiología intenta identificar y cuantificar factores queinfluyen en las enfermedades. El enfoque más sencillo de todosconsiste en comparar la frecuencia de una enfermedad entre laspersonas expuestas a un factor sospechoso con su frecuencia enlas personas no expuestas. La magnitud de la asociación entreexposición y enfermedad puede expresarse en términos absolutos orelativos. (Véase el recuadro de las páginas 28.14-15.)

Los efectos absolutos se miden con diferencias de tasas y diferen-cias de riesgos (Tabla 28.3). La diferencia de tasas es una primera tasamenos una segunda tasa. Por ejemplo, si la tasa de incidencia deleucemia en los trabajadores expuestos al benceno es de 72 por100.000 personas-año y la tasa entre los trabajadores noexpuestos es de 12 por 100.000 personas-año, la diferencia detasas es de 60 por 100.000 personas-año. La diferencia de riesgos esla diferencia en los riesgos o en la incidencia acumulada y puedeoscilar entre -1 y 1.

Los efectos relativos se basan en cocientes de tasas o medidas delriesgo en lugar de en diferencias. Un cociente de tasas es la tasa enuna población dividida por la tasa en otra. El cociente de tasasse denomina también cociente de riesgos, riesgo relativo, tasa relativa, ytasas relativas de incidencia (o de mortalidad). La medida es adimen-sional y varía entre 0 e infinito. Cuando la tasa es similar en dosgrupos (es decir, cuando la exposición no tiene ningún efecto), latasa relativa es igual a la unidad (1). Cuando una exposiciónaumenta el riesgo, la tasa relativa es mayor de 1; por elcontrario, un factor de protección dará lugar a un cociente entre0 y 1. El riesgo relativo en exceso es el riesgo relativo menos 1. Porejemplo, un riesgo relativo de 1,4 puede expresarse tambiéncomo un riesgo relativo en exceso del 40 %.

En los estudios de casos y controles (llamados también estu-dios de casos y referentes), se identifican personas con la enfer-medad (casos) y personas sin la enfermedad (controles oreferentes). Se comparan las exposiciones a las que han estadoexpuestos los dos grupos en el pasado. La probabilidad de ser un

caso expuesto se compara con la probabilidad de ser un controlexpuesto. Al no disponerse del recuento total de las personasexpuestas y no expuestas en las poblaciones fuente, no se puedencalcular las tasas de enfermedad. En su lugar, se puedencomparar los casos expuestos con los controles expuestos calcu-lando la probabilidad relativa o el índice de probabilidades (Tabla 28.4).

Para indicar la intensidad de una asociación, se utilizan lasmedidas relativas del efecto más que las medidas absolutas. Noobstante, las medidas absolutas pueden reflejar mejor la repercu-sión de una asociación para la salud pública. Un pequeño incre-mento relativo de una enfermedad común, como unacardiopatía, puede afectar a un mayor número de personas(mayor diferencia de riesgo) y tener mayor repercusión en lasalud pública que un gran incremento relativo (pero unapequeña diferencia absoluta) de una enfermedad rara, como elangiosarcoma de hígado.

Pruebas de significaciónLas pruebas de significación estadística suelen realizarse enmedidas del efecto para evaluar la probabilidad de que el efectoobservado difiera de la hipótesis nula (es decir, ausencia deefecto). Aunque muchos estudios, especialmente en otros camposde la investigación biomédica, expresan la significación con valoresp, los estudios epidemiológicos suelen expresarla mediante inter-valos de confianza (IC) (también llamados límites de confianza). Porejemplo, un intervalo de confianza del 95 % es un rango devalores para la medida del efecto que incluye la medida estimadaobtenida de los datos del estudio y cuya probabilidad de incluir elvalor real es del 95 %. Los valores que quedan fuera de ese inter-valo tienen pocas probabilidades de incluir la medida real del

28.12 MEDICION DEL EFECTO DE UNA EXPOSICION ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


Casos Persona-años en riesgo Tasa por 100.000

Expuestos 100 20.000 500

No expuestos 200 80.000 250

Total 300 100.000 300

Diferencia de tasas (DT) = 500/100.000 − 250/100.000= 250/100.000 al año

(146,06/100.000 − 353,94/100.000)*

Tasa relativa(o riesgo relativo) (RR) = 100 / 20.000

200 / 80.000500250

2,0 (1,6 2,5= = − ) *

Riesgo atribuible en los expuestos (RAe) = 100/20.000 − 200/80.000= 250/100.000 al año

Porcentaje de riesgo atribuible en los expuestos (RAe %) =RR 1

RR00 = 2,0 1

2,0100 = 50 % (36 % 61 %− × − × −1 )

Riesgo atribuible en la población (RAP) = 300/100.000 − 200/80.000= 50/100.000 al año

Porcentaje de riesgo atribuible en la población (RAP %) =300 / 100.000 200 / 80.000

300 /100.000100− × = −16,7 % (1,8 % 1,6 %) *3

* Se indican entre paréntesis los intervalos de confianza del 95 % calculados utilizando las fórmulasdel recuadro de la página siguiente.

Tabla 28.3 • Medidas de asociación en un estudio decohortes.

efecto. Si el intervalo de confianza para una tasa relativa incluyela unidad, no existe diferencia estadísticamente significativa entrelos grupos comparados.

Los intervalos de confianza facilitan más información que losvalores p. Un valor p elevado puede deberse al elevado valor dela medida de la asociación (p. ej., tasa relativa, diferencia deriesgos) o al gran tamaño de las poblaciones del estudio. Porejemplo, una pequeña diferencia en las tasas de una enfermedaden una población grande puede dar lugar a un valor p altamentesignificativo. Las razones de este elevado valor p no puedendeducirse del propio valor p. Por el contrario, los intervalos deconfianza permiten diferenciar estos dos factores. En primerlugar, la magnitud de efecto puede discernirse por los valores dela medida del efecto y los números abarcados por el intervalo.Los riesgos relativos elevados indican, por ejemplo, un mayorefecto. En segundo lugar, el tamaño de la población afecta a laanchura del intervalo de confianza. Las poblaciones pequeñascon estimaciones estadísticamente inestables generan intervalosde confianza más anchos que las grandes poblaciones.

El nivel de confianza elegido para expresar la variabilidad delos resultados (la “significación estadística”) es arbitrario, perogeneralmente se utiliza el 95 %, que corresponde a un valor p de0,05. Un intervalo de confianza del 95 % tiene una probabilidaddel 95 % de contener la medida real del efecto. Algunas veces seutilizan otros niveles de confianza, como el 90 %.

Las exposiciones pueden ser dicotómicas (p. ej., expuestos yno expuestos) o pueden abarcar muchos niveles de exposición.Las medidas del efecto (es decir, la respuesta) pueden variarsegún el nivel de exposición. La evaluación de la relación entreexposición y respuesta es una parte importante de la interpretaciónde los datos epidemiológicos. El análogo a la relación entreexposición y respuesta en los estudios animales es la relaciónentre “dosis y respuesta”. Si la respuesta aumenta con el nivel deexposición, existe una mayor probabilidad de que la asociaciónsea causal que si no se observa ninguna tendencia. Entre laspruebas estadísticas utilizadas para evaluar la relación entre

exposición y respuesta figuran la prueba ampliada de Mantel yla prueba de la tendencia de chi cuadrado.

EstandarizaciónPara tener en cuenta otros factores además de la principal exposi-ción de interés y la enfermedad, las medidas de la asociaciónpueden estandarizarse mediante técnicas de estratificación o regre-sión. La estratificación consiste en dividir la población en gruposhomogéneos con respecto a un factor (p. ej., sexo, edad, taba-quismo). Seguidamente se calculan los riesgos relativos o índices deprobabilidades para cada estrato, así como las medias globalesponderadas de los riesgos relativos o índices de probabilidades. Estosvalores globales reflejan la asociación entre la exposición prin-cipal y la enfermedad ajustada al factor de estratificación; esdecir, la asociación una vez eliminados los efectos del factor deestratificación.

Una tasa relativa estandarizada es el cociente entre dos tasasestandarizadas. En otras palabras, una tasa relativa estandari-zada es la media ponderada de las tasas relativas por estratos, demanera que los coeficientes de ponderación para cada estratocorresponden a la distribución de personas-tiempo en el grupono expuesto o de referencia. Las tasas relativas de dos o másgrupos puede compararse cuando se utilizan los mismos coefi-cientes de ponderación. Pueden construirse intervalos deconfianza tanto para las tasas relativas como para las tasas rela-tivas estandarizadas.

La tasa de mortalidad relativa estandarizada es la media ponderadade las tasas relativas específicas por edades, en donde los coefi-cientes de ponderación (es decir, personas-tiempo en situaciónde riesgo) se obtienen del grupo del estudio y las tasas seobtienen de la población de referencia, es decir, la situacióncontraria a la de otras tasas relativas estandarizadas. La pobla-ción habitual de referencia es la población general, cuyas tasasde mortalidad pueden conocerse fácilmente y cuyo tamaño haceque dichas tasas sean más estables que las tasas de una cohorte osubgrupo no expuesto de la población de trabajadores estu-diada. La estandarización indirecta consiste en utilizar los coefi-cientes de ponderación de la cohorte en lugar de los de lapoblación de referencia. La tasa de mortalidad relativa estanda-rizada es el cociente entre el número observado de muertes enuna cohorte y el número esperado, calculándose éste a partir delas tasas de la población de referencia (el cociente suele multipli-carse por 100 para su presentación). Cuando no existe asocia-ción, la tasa de mortalidad relativa estandarizada es igual a 100.En general no se puede comparar dos o más tasas de mortalidadrelativas estandarizadas, ya que las tasas se obtienen de la pobla-ción de referencia pero los coeficientes de ponderación seobtienen del grupo del estudio. Esta incapacidad de establecercomparaciones suele olvidarse en la interpretación de los datosepidemiológicos, con el resultado de que pueden extraerseconclusiones erróneas.

Efecto del trabajador sanoEs muy habitual que las cohortes de trabajadores presenten unatasa de mortalidad total menor que la población general, inclusoaunque se encuentren en situación de mayor riesgo de mortalidadpor ciertas causas como consecuencia de las exposiciones en ellugar de trabajo. Este fenómeno, llamado efecto del trabajador sano,refleja el hecho de que el estado de salud de cualquier subgrupode la población activa suele ser, en conjunto, mejor que el de lapoblación general, ya que ésta incluye tanto a los trabajadorescomo a todo tipo de personas incapacitadas para el trabajo comoconsecuencia de enfermedades y discapacidades. La tasa globalde mortalidad en la población general suele ser mayor que en lapoblación activa. La magnitud de este efecto varía según la causade mortalidad.



28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

Casos Controles

Expuestos 18 55

No expuestos 5 140

Total 23 195

Probabilidad relativa (índice de probabilidad) (OR) =18 140

55 59,2 (3,2 25,9) *×

×= −

Porcentaje de riesgo atribuible en los expuestos (RAe %) =

OR 1OR

1009,2 1

9,2100 89,1 % (69− × = − = ,1 % 96,1 %) *−

Porcentaje de riesgo atribuible en la población (RAP %) =P (OR 1)

1 P (OR 1)100O

O

−+ −

× = −+ −0 28 9 2 1

1 0 28 9 2 1, ( , )

, ( , )× = −100 70 % (32,2 % 91,8 %) *

donde P0 = proporción de controles expuestos = 55/195 = 0,28

* Se indican entre paréntesis los intervalos de confianza del 95 % calculados utilizando las fórmulasdel recuadro de la página siguiente.Fuente: Adaptado de Hayes y cols. 1986.

Tabla 28.4 • Medidas de asociación en estudios de casosy controles: exposición al polvo de madera yadenocarcinoma de la cavidad nasal y delos senos paranasales.

28.14 MEDICION DEL EFECTO DE UNA EXPOSICION ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


Estimadores instantáneos e intervalos de confianza para las medidas de la aparición deenfermedades y de la asociación

Medida Estimador instantáneo Intervalo de confianza del 95%

Tasa de incidencia (TI)

Prevalencia (P)

donde d = número de casos, pa = persona-años, y T = población total

Tasa de mortalidad relativa estandarizada (TMRE)

Tipos de estudios epidemiológicos y sus medidas de asociación y aparición de enfermedades

Estudios de cohortesExpuestos No expuestos Total

Enfermos d1 d0 dt

Persona-años pa1 pa0 pat


Riesgo relativo (RR)

Riesgo atribuible en los expuestos (RAe)

Porcentaje de riesgo atribuible en los expuestos (RAe %)

donde RRI and RRS = límite inferior y superior de RR

Riesgo atribuible en la población (RAP)%

R t = tasa en la cohorte totalR0 = tasa en los no expuestos

Estudios de casos y controles no emparejadosExpuestos No expuestos

Casos n1 m1

Controles n0 m0

Total (T) n m

dpa TI

d

pa± 1,96

2

dT P

P PT

±−

1,96( )1

dE

=Casos observadosCasos esperados

TMRE 1 19

1,96

3I

3

= − −( )dE d d

TMRE1

11

9( 1)

1,96

3 1S

3

=+

−+

++( )d

E d d

d pad pa

1 1

0 0

/

/ exp ln(RR) 1,96±{ }+1 1

1 0d d

dpa

dpa

1

1

0

0

− RA 1,96e1

12

0

02( ) ( )

± +d

pa

d

pa

RR 1RR

100−

× Límite inferior: RA % RR 1RR

100e II

I

= − ×

Límite superior: RA %RR 1RR

100e SS

S

= − ×

R RR

t

t

−0

RAP 1,96 0 02

t2

02

t4

t

t2

/( )( )

( )( ) ( )

± + −d pa

R

R

R

dpa



28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

Estudios de casos y controles no emparejados (continuación)


Odds Ratio (OR)

Porcentaje de riesgo atribuible en los expuestos (RAe %)

donde ORI and ORS = límites superior e inferior de OR


dondeP0 = proporción de controles expuestos, FE = Factor de error =

Estudios de casos y controles emparejados

Controles expuestos Controles no expuestos

Casos expuestos f++ f+–

Casos no expuestos f–+ f− −

donde f = frecuencia de parejas

Medida Estimador instantáneo Intervalo de confianza del 95 %

Odds Ratio (OR)

Porcentaje de riesgo atribuible en los expuestos (RAe%)

donde ORI y ORS = límites inferior y superior de OR


dondeP1 = proporción de casos expuestos, FE = Factor de error =

Los Directores del capítulo

n mn m1 0

0 1exp ln OR 1,96

1 1 1 1( )

1 0 1 0

± + + +{ }n n m m

OR 1

OR100

−×

RA % =OR 1

OR100e L

I

I

−×

RA %OR 1

OR100e S

S

S

=−

×

1,96 +1

0

1

0

0

1 1

2nnn

mmm

m mn m m n( ) −( )

ff

+−

−+

exp ln(OR) 1,961

+1±{ }+− −+

f f

OR 1

OR100

−×

RA % =OR 1

OR100e L

I

I

−×

RA %OR 1

OR100e S

S

S

=−

×

1,96 +1

0

1

0

0

1 1

nnn

mmm

m mn m m n( ) −( )

P (OR 1)1 P (OR 1)

1

1

−+ −

Límite inferior= 1

1+1 RAPRAP

exp(FE)−

⋅

Límite superior =1

1+1 RAP

RAP1

exp(FE)− ⋅

P (OR 1)1 P (OR 1)

0

0

−

+ −

Límite inferior= 1

1+1 RAPRAP

exp(FE)−

⋅

Límite superior =1

1+1 RAP

RAP1

exp(FE)− ⋅

Por ejemplo, parece tener una menor importancia para elcáncer en general que para la enfermedad pulmonar obstructivacrónica. La razón de ello es que la mayoría de los cánceres noson probablemente la consecuencia de una predisposición queactúe como criterio para la selección de los trabajadores a unaedad más joven. Este efecto del trabajador sano tiende a dismi-nuir con el tiempo en cualquier grupo de trabajadores.

Mortalidad proporcionalEn algunas ocasiones, no se dispone de la tabulación completa deuna cohorte (es decir, personas-tiempo en situación de riesgo) ysólo existe información sobre los fallecidos o algún subgrupo delos fallecidos de la cohorte (p. ej., fallecidos entre los trabajadoresjubilados y actuales, pero no entre los trabajadores que abando-naron el empleo antes de percibir una pensión). El cálculo de laspersonas-años exige métodos especiales para evaluar las perso-nas-tiempo, entre ellos las tablas de vida. Cuando no se disponede información sobre el total de personas-tiempo para todos losmiembros de la cohorte, con independencia de su situación deenfermedad, no se pueden calcular las tasas relativas estandari-zadas ni las tasas de mortalidad relativas estandarizadas. En sulugar, puede utilizarse la tasa de mortalidad relativa proporcional(TMRP), que es el cociente entre el número observado de falle-cidos por una causa específica y el número previsto, basado ésteen la proporción de todos los fallecidos por esa causa específicaen la población de referencia multiplicada por el número total defallecidos en el grupo del estudio, multiplicado por 100.

La proporción de fallecidos por todas las causas tiene quesumar 1 (TMRP = 100) y, por esta razón, puede ocurrir que seobtengan unas tasas de mortalidad relativas proporcionales enexceso, cuando de hecho están artificialmente infladas pordéficit reales en otras causas de muerte. Asimismo, algunosdéficit aparentes pueden reflejar simplemente un exceso real deotras causas de muerte. Por ejemplo, si los pilotos de las avio-netas fumigadoras presentan un exceso real de mortalidad poraccidente, el requisito matemático de que la TMRP por todaslas causas combinadas sume 100 puede hacer que algunascausas de muerte parezcan deficientes aunque, en realidad, lamortalidad por esas causas sea mayor. Para mitigar este posibleproblema, los investigadores interesados principalmente en elcáncer pueden calcular las tasas de mortalidad relativas proporcionalespor cáncer (TMRPC). Estas tasas comparan el número observadode muertes por cáncer con el número previsto, basado éste en laproporción de las muertes totales por cáncer (en lugar de portodas las causas) para el cáncer de interés en la población dereferencia, multiplicado por el número total de muertes porcáncer en el grupo del estudio, multiplicado por 100. Así, laTMRPC no se verá afectada por una aberración (exceso odéficit) en una causa de muerte que nada tiene que ver con elcáncer, como accidentes, cardiopatías o enfermedades pulmo-nares no malignas.

Los estudios de las tasas de mortalidad relativas proporcio-nales pueden analizarse mejor utilizando índices de probabilidad dela mortalidad , un método que consiste esencialmente en analizarlos datos como si fueron los de un estudio de casos y controles.Los “controles” son el subgrupo de todas las muertes que se creeque no están relacionadas con la exposición estudiada. Porejemplo, en un estudio cuyo principal interés fuera el cáncer, elíndice de probabilidad de la mortalidad podría calcularse compa-rando la exposición en los fallecidos por cáncer con la exposi-ción en los fallecidos por enfermedades cardiovasculares. Esteenfoque, como la TMRPC, evita los problemas de la TMRP quepueden surgir cuando la fluctuación en una causa de muerteafecta al riesgo aparente de otra simplemente porque la TMRPtotal debe ser igual a 100. Sin embargo, la elección de las causas

de la mortalidad que actuarán como controles es crítica. Comoya se ha dicho, esas causas no deben estar relacionadas con laexposición, aunque la posible relación entre exposición y enfer-medad puede desconocerse para muchas enfermedades poten-ciales de control.

Riesgo atribuibleExisten medidas que expresan los casos de una enfermedad quepueden atribuirse a una exposición si la asociación observadaentre exposición y enfermedad es causal. El riesgo atribuible en losexpuestos (RAe) es la tasa de la enfermedad en los expuestos menosla tasa de la enfermedad en los no expuestos. En los estudios decasos y controles no se pueden medir directamente las tasas deenfermedad, de manera que el RAe sólo puede calcularse en estu-dios de cohortes. Otra medida más intuitiva es el porcentaje de riesgoatribuible en los expuestos (RAe %), que puede obtenerse en ambostipos de estudios. El RAe % es la proporción de casos queaparecen en la población expuesta y que pueden atribuirse a laexposición (véanse las fórmulas en las Tablas 28.3 y 28.4). ElRAe % es la tasa relativa (o el índice de probabilidades) menos 1, divi-dido por la tasa relativa (o índice de probabilidades), multiplicadopor 100.

El riesgo atribuible en la población (RAP) y el porcentaje de riesgo atri-buible en la población (RAP %), o fracción etiológica, indica los casosde una enfermedad en la población total, compuesta porpersonas expuestas y no expuestas, que se deben a la exposiciónsi la asociación observada es causal. El RAP puede obtenerse deun estudio de cohortes (Tabla 28.3) y el RAP % puede calcularsetanto en estudios de cohortes como de casos y controles(Tablas 28.3 y 28.4).

RepresentatividadYa se han descritos algunas medidas del riesgo, todas las cualesutilizan una serie de métodos para el recuento de episodios ypresumen la representatividad de dichos episodios en el grupodefinido. Para explicar cualquier diferencia observada entre losresultados de distintos estudios, es esencial conocer los métodosque se han utilizado.

•TIPOS DE DISEÑO DE LOS ESTUDIOSTIPOS DE DISEÑO DE LOS ESTUDIOS

Sven Hernberg

El epidemiólogo está interesado en conocer la relación entrevariables, principalmente entre variables de exposición y efecto.Normalmente, los epidemiólogos desean averiguar si la presenciade una enfermedad está relacionada con la presencia de unagente específico (exposición) en la población. Las posiblesmaneras de estudiar esta relación varían considerablemente. Sepuede identificar a todas las personas expuestas al agente yrealizar su seguimiento para medir la incidencia de la enfer-medad y compararla con la de una población no expuesta.También se pueden obtener muestras de las poblacionesexpuestas y no expuestas sin tener que realizar un recuentocompleto de ellas. Una tercera alternativa consiste en identificar atodas las personas que desarrollan la enfermedad de interés en undeterminado período de tiempo (“casos”) y a un grupo adecuadode personas que no la desarrollan (una muestra de la poblaciónfuente de los casos) y determinar si las pautas de exposicióndifieren entre los dos grupos. El seguimiento de los participantesdel estudio es otra posibilidad (en los llamados estudios longitudi-nales). En estos estudios, existe un intervalo de tiempo desde elmomento en que se produce la exposición hasta el momento enque aparece la enfermedad. Otra alternativa consiste en realizar

28.16 TIPOS DE DISEÑO DE LOS ESTUDIOS ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


un estudio transversal de la población, midiendo tanto la exposi-ción como la enfermedad en el mismo punto en el tiempo.

En este artículo, se describen los tipos de estudios máscomunes: cohortes, casos y referentes (casos y controles) y trans-versales. Para preparar el escenario de la descripción, conside-remos una gran fábrica de rayón de viscosa situada en unapequeña ciudad. Se ha iniciado una investigación para deter-minar si la exposición al disulfuro de carbono aumenta el riesgode enfermedades cardiovasculares. Existen varias alternativaspara el diseño de la investigación, algunas claramente másadecuadas que otras. La primera estrategia consiste en identi-ficar a todos los trabajadores que han estado expuestos al disul-furo de carbono y realizar su seguimiento para determinar lamortalidad cardiovascular.

Estudios de cohortesEn un estudio de cohortes, todos los participantes comparten unepisodio común, la exposición. En un estudio clásico de cohortes,primero se identifica a un grupo definido de personas expuestas yluego se realiza el seguimiento de todas ellas y se registra sumorbilidad y/o mortalidad. Además de la exposición cualitativahabitual, la cohorte debe definirse también aplicando otros crite-rios de selección, como rango de edades, sexo (mujeres, hombres oambos), duración mínima e intensidad de la exposición, ausenciade otras exposiciones, etc., para aumentar la validez y eficienciadel estudio. Al inicio del estudio, ningún miembro de la cohortedebe presentar la enfermedad estudiada, de acuerdo con elconjunto empírico de criterios utilizados para medir laenfermedad.

Si, por ejemplo, en un estudio de cohortes sobre los efectosdel disulfuro de carbono en la morbilidad coronaria, la cardio-patía coronaria se mide empíricamente como infartos clínicos,las personas que al inicio del estudio tuviesen antecedentes deinfartos coronarios tendrían que ser excluidas de la cohorte. Sinembargo, podrían aceptarse alteraciones electrocardiográficassin antecedentes de infarto. Por el contrario, si la aparición denuevos cambios electrocardiográficos fuera la medida empíricadel resultado, los miembros de la cohorte tendrían que tenertambién electrocardiogramas normales al inicio del estudio.

La morbilidad (en términos de incidencia) o la mortalidad deuna cohorte expuesta debe compararse con la de una cohorte dereferencia que debe ser lo más parecida posible a la cohorteexpuesta en todos los aspectos relevantes, excepto en la exposi-ción, para estimar el riesgo relativo de enfermedad o muerte porla exposición. El uso de una cohorte similar, pero no expuesta,como población de referencia, es siempre preferible a la prácticahabitual (e incorrecta) de comparar la morbilidad o la morta-lidad de la cohorte expuesta con las tasas nacionales estandari-zadas por edades, porque la población general no cumple losrequisitos más elementales para la validez de la comparación. Latasa de morbilidad relativa estandarizada que se obtiene de estacomparación suele subestimar el riesgo relativo real debido a laexistencia de un sesgo en la cohorte expuesta que impide lacomparación entre las dos poblaciones. Este sesgo de compara-ción se denomina “efecto del trabajador sano”. Sin embargo, nose trata de un “efecto” real, sino de un sesgo causado por unaconfusión negativa originada por la rotación selectiva en funciónde la salud en una población de trabajadores. (Las personas conpeor estado de salud tienden a salir de las cohortes “expuestas” oa no entrar nunca en ellas y su destino final suele ser el grupo dedesempleados de la población general.)

Puesto que la cohorte “expuesta” se define en función de unacierta exposición, sólo pueden estudiarse simultáneamentelos efectos causados por esa única exposición (o mezcla de exposi-ciones). Por otra parte, el diseño de cohortes permite estudiarvarias enfermedades al mismo tiempo. También pueden estudiarse

simultáneamente diferentes manifestaciones de la mismaenfermedad; por ejemplo, angina de pecho, cambios electrocar-diográficos, infarto de miocardio clínico y mortalidad coronaria.Los estudios de cohortes, además de ser adecuados para poner aprueba hipótesis específicas (p. ej., “la exposición al disulfurode carbono causa cardiopatía coronaria”), pueden respondertambién a la pregunta más general de: “¿Qué enfermedadescausa esa exposición?”.

Por ejemplo, en un estudio de cohortes para investigar elriesgo de mortalidad por cáncer de pulmón en los trabajadoresde las fundiciones, los datos sobre la mortalidad se obtienen delregistro nacional de causas de muerte. Aunque el estudio tienecomo objetivo determinar si el polvo de las fundiciones causacáncer de pulmón, esa fuente de datos permite obtener, con elmismo esfuerzo, información sobre todas las demás causas demuerte. Por consiguiente, pueden estudiarse al mismo tiempootros posibles riesgos para la salud.

Un estudio de cohortes puede ser retrospectivo (histórico) oprospectivo (simultáneo). En ambos casos, la estructura deldiseño es la misma. En algún momento o período de tiempo, serealiza el recuento de las personas expuestas y se mide el efectode la exposición en todas las personas hasta una determinadafecha. La diferencia entre los estudios prospectivos y retrospec-tivos es el momento de realizar el estudio. En los estudios retros-pectivos, dicha fecha ya ha pasado; en los prospectivos, hay queesperar a que llegue.

En el diseño retrospectivo, la cohorte se define en algúnmomento del pasado (por ejemplo, los expuestos el 1 de enero de1961 o los expuestos en el trabajo entre 1961 y 1970). A conti-nuación, se realiza el seguimiento de la morbilidad y/o lamortalidad de todos los miembros de la cohorte hasta el presente.Aunque “todos” significa también que debe realizarse el segui-miento de los que hayan abandonado el trabajo, en la prácticarara vez se consigue una cobertura del 100 %. No obstante,cuanto más completo sea el seguimiento, mayor será la validezdel estudio.

En el diseño prospectivo, la cohorte se define en el presente odurante algún período futuro y, a continuación, se realiza elseguimiento de la morbilidad en el futuro.

Cuando se realizan estudios de cohortes, el seguimiento debedurar lo suficiente para que las variables de valoración tengantiempo de manifestarse. En algunas ocasiones, aunque sólo sedispone de registros históricos que abarcan un corto período detiempo en el pasado, sigue siendo conveniente utilizar esa fuentede datos, ya que así podrá reducirse el período de seguimientoprospectivo y se podrán conocer antes los resultados del estudio.En un caso así, podrían combinarse los diseños retrospectivos yprospectivos de cohortes. En la Tabla 28.5, se muestra elformato habitual de las tablas de frecuencia para presentar losdatos de una cohorte.

La proporción observada de enfermos en la cohorte expuestase calcula como:

R1 = c1/N1,y la de la cohorte de referencia como:

R0 = c0/N0.

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.17 TIPOS DE DISEÑO DE LOS ESTUDIOS 28.17


28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

Componente de la tasa deenfermedad

Cohorte expuesta Cohorte no expuesta

Casos de enfermedad o muerte c1 c0

Número de personas en la cohorte N1 N0

Tabla 28.5 • Formato habitual de las tablas de frecuenciaspara presentar los datos de una cohorte.

Seguidamente, el riesgo relativo (RR) se expresa como:

RR =c / Nc / N

1 1

0 0

N0 y N1 suelen expresarse en unidades de personas-tiempo enlugar de como el número de miembros de las poblaciones. Launidad persona-años se calcula para cada persona por separado.Muchas veces los miembros de una cohorte entran en la mismadurante un cierto período de tiempo, pero en distintosmomentos. Por consiguiente, sus períodos de seguimiento empe-zarán en fechas diferentes. Una vez que esas personas mueren oexperimentan el episodio de interés, dejan de estar “en situaciónde riesgo” y no deben seguir contribuyendo al denominador depersona-años.

Si el riesgo relativo es mayor de 1, la morbilidad de la cohorteexpuesta es mayor que la de la cohorte de referencia, y vice-versa. El riesgo relativo es una estimación puntual y debe calcu-larse el correspondiente intervalo de confianza (IC). Cuantomayor sea el estudio, más estrecho será el intervalo de confianza.Si el RR = 1 no se incluye en el intervalo de confianza (p. ej., siel IC del 95 % es de 1,4 a 5,8), el resultado puede considerarse“estadísticamente significativo” a ese nivel de probabilidad (eneste ejemplo, α = 0,05).

Si la población general se utiliza como población de refe-rencia, c0 se sustituye por la cifra “esperada”, E(c1), que seobtiene de las tasas de morbilidad o mortalidad estandarizadaspor edades de esa población (es decir, el número de casos quehabrían ocurrido en la cohorte de no haber tenido lugar laexposición de interés). De esta forma se obtiene la tasa demortalidad (o morbilidad) relativa estandarizada, TMRE. Porconsiguiente,

TMRE 100= ×cE c

1

1( )

También debe indicarse un intervalo de confianza para laTMRE. Cuando se publica un estudio, siempre es preferibleindicar intervalos de confianza que valores p, porque la pruebade significación estadística no tiene sentido si la poblacióngeneral es la de referencia. Este tipo de comparación introduceun importante sesgo (el efecto del trabajador sano descrito antes), y laprueba de significación estadística, concebida en un principiopara la investigación experimental, genera confusión enpresencia de un error sistemático.

Supóngase que la pregunta que se investiga es si el polvo decuarzo produce cáncer de pulmón. Normalmente el polvo decuarzo se produce conjuntamente con otros cancerígenos, comolos productos derivados del radón y los gases de escape demotores diesel en las minas, o los hidrocarburos poliaromáticosen las fundiciones. Los trabajadores de las canteras de granitono están expuestos a esos otros cancerígenos. Por consiguiente, elproblema puede estudiarse mejor en los trabajadores de lascanteras de granito.

Supóngase que se reclutan los 2.000 trabajadores contratadosen 20 canteras entre 1951 y 1960 para formar la cohorte y serealiza el seguimiento de la incidencia de cáncer (o sólo lamortalidad), que se inicia diez años después de la primera expo-sición (para dejar un tiempo de inducción) y finaliza en 1990.Esto supone un período de seguimiento de 20 a 30 años (depen-diendo del año de entrada) o, pongamos como media, un segui-miento durante 25 años de la mortalidad (o morbilidad)por cáncer en los 1.000 trabajadores de las canteras que eranespecíficamente trabajadores del granito. Debe registrarse lahistoria de la exposición de todos los miembros de la cohorte.Los trabajadores que hayan abandonado las canteras deben serlocalizados, y se debe registrar su historia de exposición poste-rior. En países a cuyos habitantes se asigna un número de identi-ficación único, se trata de un procedimiento sencillo regido

principalmente por las leyes nacionales sobre la protección dedatos. Cuando no existe un sistema semejante, la localización delos trabajadores para su seguimiento puede ser extremadamentedifícil. Si existen registros adecuados de mortalidad o morbi-lidad, puede consultarse el registro nacional de causas de muertepara obtener la mortalidad total por cáncer y la mortalidadespecífica para distintos tipos de cáncer (en el caso del cáncer, elregistro nacional del cáncer es la mejor fuente de informaciónporque contiene diagnósticos más exactos y porque tambiénfacilita datos sobre la incidencia (o morbilidad)). Las tasas demortalidad (o tasas de incidencia por cáncer) pueden compa-rarse con los “números previstos”, que se obtienen de las tasasnacionales utilizando como base las personas-años de la cohorteexpuesta.

Supóngase que se han encontrado 70 casos mortales decáncer de pulmón en la cohorte, cuando el número previsto (elnúmero que se habría producido de no haber existido la exposi-ción) es de 35. Así:

c1 = 70, E(c1) = 35c

E c1

1( )× = −100 200 (95% IC: 160 250)

Por consiguiente, la TMRE = 200, lo que indica que el riesgode morir por cáncer de pulmón es dos veces mayor en losexpuestos. Si se dispone de datos detallados sobre la exposición,la mortalidad por cáncer puede estudiarse como una función dediferentes períodos de latencia (pongamos 10, 15, 20 años), deltrabajo en diferentes canteras (diferentes tipos de granito), dife-rentes períodos históricos, diferentes intensidades de exposición,etc. Sin embargo, los 70 casos no pueden subdividirse en dema-siadas categorías, ya que su número se haría rápidamente dema-siado pequeño para poder realizar análisis estadísticos.

Estos dos tipos de estudios de cohortes presentan ventajas ydesventajas. La mayoría de los estudios retrospectivos tan sólopermiten determinar la mortalidad, ya que normalmente no sedispone de datos sobre las manifestaciones más leves. Los regis-tros del cáncer constituyen una excepción, posiblemente juntocon algunos otros registros, como los de accidentes cerebrovas-culares o altas hospitalarias. La evaluación retrospectiva de laexposición plantea siempre problemas y la calidad de los datossobre la exposición suele ser bastante mala en este tipo de estu-dios, pudiendo enmascarar el efecto. Por otra parte, al haberocurrido ya los casos, tienen la ventaja de poder disponer muchoantes de los resultados; por ejemplo, en el plazo de dos o tresaños.

Un estudio de cohortes prospectivo es más fácil de planificarpara atender las necesidades del investigador y los datos sobre laexposición pueden recogerse de una manera más exacta y siste-mática. Asimismo, permite medir diferentes manifestaciones deuna enfermedad, repetir las mediciones tanto de la exposicióncomo de sus efectos, estandarizar todas las mediciones ycomprobar su validez. Pero si se trata de una enfermedad conun largo período de latencia (como el cáncer), tendrá que pasarmucho tiempo—incluso 20 ó 30 años—antes de poder conocerlos resultados del estudio, tiempo durante el cual pueden sucedermuchas cosas, por ejemplo, la rotación de los investigadores, lamejora de las técnicas para medir la exposición, la remodelacióno el cierre de las fábricas que participan en el estudio, etc. Todasestas circunstancias ponen en peligro el éxito del estudio. Porotra parte, los estudios prospectivos suelen ser más costosos quelos retrospectivos, pero esto se debe principalmente al númeromucho mayor de mediciones realizadas (vigilancia repetida de laexposición, reconocimientos médicos, etc.) y no al coste delregistro de los fallecimientos. Por consiguiente, los costes porunidad de información no son necesariamente superiores a los de losestudios retrospectivos. Considerando todo lo anterior, puede



decirse que los estudios prospectivos son más adecuados paraenfermedades con períodos de latencia relativamente cortos yque requieran un corto período de seguimiento, mientras que losestudios retrospectivos son preferibles para las enfermedades conlargos períodos de latencia.

Estudios de casos y controles (o de casos yreferentes)Volvamos a la fábrica de rayón de viscosa. Si se han perdido laslistas de los trabajadores expuestos, no podrá realizarse unestudio de cohortes retrospectivo. Podría realizarse un estudio decohortes prospectivo, pero tendría que transcurrir mucho tiempoantes de que pudieran conocerse los resultados. Otra posibilidadsería comparar a las personas que mueren por cardiopatía coro-naria en una ciudad durante un cierto período de tiempo con unamuestra de la población total en el mismo grupo de edad.

El diseño clásico de casos y controles (o casos y referentes) sebasa en el muestreo de una población dinámica (abierta, carac-terizada por la rotación de sus miembros). Esta población puedeser la de todo un país, un distrito o un municipio (como ennuestro ejemplo), o puede ser una población definida por crite-rios administrativos, como la de los pacientes ingresados en unhospital. Tanto los casos como los controles (referentes) seobtienen de esta población definida.

La técnica consiste en identificar todos los casos de la enfer-medad de interés que existen en un punto en el tiempo (casosprevalentes) o que han ocurrido durante un cierto período detiempo (casos incidentes). Así, los casos pueden extraerse de losregistros de morbilidad o mortalidad o recabarse directamentede los hospitales o de otras fuentes de diagnósticos válidos. Loscontroles se obtienen de una muestra de esa misma población, yasea excluyendo o no los casos. Otra posibilidad consiste en selec-cionar como controles a pacientes con otras enfermedades, peroesos pacientes deben ser representativos de la población de laque proceden los casos. Pueden seleccionarse uno o máscontroles (es decir, referentes) para cada caso. El muestreo es loque diferencia este tipo de estudio de los estudios de cohortes, yaque en éstos se examina la población total. No hace falta decirque las ventajas de los estudios de casos y controles en términosde ahorro de costes son considerables, pero es importante que lamuestra sea representativa de la población total de la que seobtienen los casos (es decir, la “base del estudio”); de locontrario, puede incorporarse un sesgo al estudio.

Una vez identificados los casos y controles, se registran sushistorias de exposición por medio de cuestionarios, encuestas o,en algunos casos, aprovechando los registros existentes (p. ej.,registros de nóminas de los que puede deducirse la historiaprofesional de los trabajadores). Los datos pueden obtenerse delos propios participantes o, cuando estos han fallecido, de susfamiliares más próximos. Para asegurar una memoria simétrica,es importante que la proporción de fallecidos y vivos sea lamisma en los casos y en los controles, ya que los familiarespróximos suelen facilitar menos detalles sobre la historia profe-sional que los propios trabajadores. La información sobre lapauta de exposición entre los casos frente a los controles propor-ciona una estimación del índice de probabilidades (OR), una medidaindirecta del riesgo de desarrollar la enfermedad en los expuestos frenteal riesgo en los no expuestos.

El diseño de los estudios de casos y controles se basa en lainformación sobre la exposición obtenida de pacientes condeterminada enfermedad (es decir, los casos) y de una muestrade personas no enfermas (es decir, los controles) de la mismapoblación de la que proceden los casos. Por este motivo, sólopuede investigarse la relación entre la exposición y una enfer-medad, aunque permite el estudio simultáneo del efecto de variasexposiciones diferentes. El estudio de casos y referentes es adecuado

para responder a preguntas específicas de investigación, porejemplo, “¿Está la cardiopatía coronaria causada por la exposi-ción a disulfuro de carbono?”, pero también ayuda a responderpreguntas más generales como “¿Qué exposiciones puedencausar esta enfermedad?”

Tomemos como ejemplo la pregunta de si la exposición adisolventes orgánicos produce cáncer primario de hígado enEuropa. Los casos de cáncer primario de hígado, una enfer-medad relativamente poco frecuente en Europa, se obtienen delregistro nacional del cáncer en el país en cuestión. Supongamosque la serie de casos está formada por todos los cánceres quehan ocurrido durante un período de tres años. Por consiguiente,la base de la población del estudio es un seguimiento durantetres años de toda la población de ese país. Los controles seobtienen de una muestra de personas sin cáncer de hígado quepertenecen a la misma población. Por razones de comodidad(para poder muestrear los controles de la misma fuente), sepueden utilizar como controles los pacientes con otro tipo decáncer no relacionado con la exposición a disolventes. El cáncerde colon no tiene ninguna relación conocida con la exposición adisolventes; por consiguiente, los controles pueden seleccionarseentre pacientes con este tipo de cáncer. (El uso de controles concáncer minimiza el sesgo de memoria, ya que la exactitud de lahistoria facilitada por casos y controles es, en conjunto, simé-trica. No obstante, si existiera alguna relación en ese momentodesconocida entre el cáncer de colon y la exposición a disol-ventes que se demostrara más adelante, este tipo de controlescausaría una subestimación del riesgo real, no una exageracióndel mismo.)

Para conseguir una mayor potencia estadística, pueden selec-cionarse dos controles por cada caso de cáncer de hígado.(Pueden seleccionarse más de dos controles, pero la disponibi-lidad de fondos suele ser un factor limitante. Si se dispusiera defondos ilimitados, quizás lo óptimo sería seleccionar hasta cuatrocontroles. A partir de cuatro, se aplica la ley de los rendimientosdecrecientes.) Una vez obtenido el permiso adecuado de lasautoridades responsables de la protección de los datos, secontacta con los casos y controles o con sus familiares próximos,normalmente enviándoles por correo un cuestionario en el quese solicita una historia profesional detallada, con especial énfasisen una lista cronológica de los nombres de todas las empresas,los departamentos de trabajo, las tareas de los puestos de trabajoy el tiempo que ha trabajado en cada puesto. Estos datos puedenobtenerse de los familiares aunque con cierta dificultad y, desdeluego, lo que no suelen recordar son los nombres de las sustan-cias químicas o de los productos comerciales. El cuestionariodebe incluir también preguntas sobre posibles variables deconfusión, como consumo de alcohol, exposición a alimentosque contienen aflatoxinas o infecciones como hepatitis B y C.Para obtener una tasa de respuesta suficientemente alta, seenvían dos recordatorios con tres semanas de intervalo a todoslos que no hayan respondido al cuestionario. De esta forma, sesuele conseguir una tasa final de respuesta superior al 70 %.Seguidamente, las historias profesionales son analizadas por unhigienista industrial que no sabe si los encuestados son casos ocontroles y que clasifica la exposición a disolventes comoelevada, intermedia, leve, inexistente o desconocida. Los diezaños de exposición inmediatamente anteriores al diagnóstico delcáncer se excluyen, porque es biológicamente imposible que loscancerígenos de tipo iniciador puedan ser la causa del cáncercon un período de latencia tan corto (aunque los promotores sípodrían serlo, de hecho). En esta etapa, se pueden diferenciartambién los tipos de exposición a disolventes. Al haberse obte-nido unas historias profesionales completas, se pueden analizartambién otras exposiciones que no se incluyen en la hipótesisinicial del estudio. A continuación pueden calcularse los índices de



28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

probabilidad de la exposición a cualquier disolvente, a ciertosdisolventes, a mezclas de disolventes, a diferentes intensidades dela exposición y durante diferentes períodos de tiempo en rela-ción con el diagnóstico del cáncer. Conviene excluir del análisisa las personas con exposición desconocida.

Los casos y controles pueden muestrearse y analizarse comoseries independientes o como grupos emparejados. El emparejamientosignifica que la selección del control para cada caso se basa endeterminadas características o atributos que permiten formarparejas (o conjuntos, si se selecciona más de un control paracada caso). El emparejamiento suele realizarse en función deuno o más de esos factores, como edad, estado vital, tabaquismo,año en que se diagnosticó el caso, etc. En nuestro ejemplo, loscasos y controles se emparejan en función de la edad y el estadovital. (El estado vital es importante, ya que los pacientes suelenproporcionar una historia más detallada de las exposiciones quesus familiares próximos y la simetría es esencial para la validezdel estudio). En la actualidad, se recomienda restringir el empa-rejamiento porque este procedimiento puede introducir unaconfusión negativa (que enmascare el efecto).

Si un control se empareja con un caso, el diseño se llamadiseño de parejas. Siempre que el coste de seleccionar un mayornúmero de controles no sea prohibitivo, la selección de más deun referente por caso aumenta la estabilidad del estimador delOR y, por consiguiente, la eficiencia del estudio en relación consu tamaño.

En la Tabla 28.6 se indica la manera de presentar los resul-tados de un estudio de casos y controles no emparejados.

A partir de esta tabla, puede calcularse la probabilidad de expo-sición en los casos y la de exposición en la población (loscontroles) y dividir ambas para obtener el índice de probabilidadesde la exposición, OR (odds ratio). Para los casos, la probabilidadde exposición es c1/c0, y para los controles es n1/n0. El OR secalcula entonces como:

OR = =c / cn / n

c nc n

1 0

1 0

1 0

0 1

Si el número de casos expuestos es relativamente mayor que elde los controles expuestos, el OR será mayor de 1 y viceversa. Aligual que para el riesgo relativo, también tienen que calcularse eindicarse los intervalos de confianza para el OR.

Supongamos otro ejemplo, el de un centro de medicina deltrabajo de una gran empresa que atiende a 8.000 empleadosexpuestos a distintos tipos de polvo y otros agentes químicos. Ennuestro caso, estamos interesados en la relación entre la exposi-ción a mezclas de polvo y la bronquitis crónica. El estudioincluye el seguimiento de esta población durante un año. Hemosestablecido los criterios de diagnóstico para la bronquitis crónicacomo “tos y expectoración por las mañanas durante tres mesesen dos años consecutivos”. Los criterios para la exposición “posi-tiva” al polvo se definen antes de que se inicie el estudio. Todoslos pacientes que visitan el centro médico y que cumplen estoscriterios durante el período de un año se consideran un caso y elsiguiente paciente que solicita asistencia médica por problemasno pulmonares se selecciona como control. Supongamos que se

reclutan 100 casos y 100 controles durante el período delestudio. Supongamos también que 40 casos y 15 controles seclasifican como expuestos al polvo. Así:

c1 = 40, c0 = 60, n1 = 15, y n0 = 85.

En consecuencia,

OR 40 8560 15

3,78= ××

=

En el ejemplo anterior, no se ha considerado la posibilidad deque exista una confusión que distorsione el OR por diferenciassistemáticas en los casos y los controles con relación a unavariable como la edad. Una forma de reducir el sesgo seríaemparejar los controles y casos en función de la edad u otrosfactores sospechosos. De esta manera se obtendrían los datosque aparecen en la Tabla 28.7.

El análisis se centra en las parejas discordantes: es decir, “casoexpuesto, control no expuesto” (f+–); y “caso no expuesto,control expuesto” (f–+). Cuando los dos miembros de una parejaestán o no expuestos, la pareja se ignora. El OR en un estudiode parejas se define como:

OR = + +

− +

ff

En un estudio de la asociación entre el cáncer nasal y la expo-sición a polvo de madera, participaron un total de 164 parejasde casos y controles. En sólo una pareja, tanto el caso como elcontrol habían estado expuestos y, en 150 parejas, ni el controlni el caso habían estado expuestos. Estas parejas se excluyerondel resto del estudio. En 12 parejas, el caso, pero no el control,había estado expuesto, y en una pareja, el control, pero no elcaso. Así pues:

OR 121

12 (95 % IC 1,56 92,29)= = = −+ −

− +

ff

y, al no estar la unidad dentro de este intervalo, el resultado esestadísticamente significativo; es decir, existe una asociación esta-dísticamente significativa entre el cáncer nasal y la exposición alpolvo de madera.

Los estudios de casos y controles son más eficientes que losestudios de cohortes cuando la enfermedad es poco frecuente; dehecho, pueden constituir la única alternativa posible. Sinembargo, también pueden utilizarse para estudiar enfermedadesfrecuentes. Si la exposición es poco frecuente, el mejor diseño epide-miológico o el único posible es el estudio de una cohorte basadaen la exposición. Por supuesto, las exposiciones comunestambién pueden estudiarse con diseños de cohortes. La elecciónentre diseños de cohortes o casos y controles cuando tanto laexposición como la enfermedad son frecuentes suele dependerde ciertas consideraciones relacionadas con la validez.

Al basarse los estudios de casos y controles en datos retrospec-tivos de la exposición, generalmente recurriendo a la memoriade los participantes, el punto débil de este diseño es la inexac-titud de la información sobre la exposición, cuyo resultado



Clasificación de la exposición

Expuestos No expuestos

Casos c1 c0

No casos n1 n0

Tabla 28.6 • Ejemplo de presentación de los datos decasos y controles.

Referentes

Casos Exposición (+) Exposición (−)

Exposisión (+) f+ + f+ −

Exposición (−) f− + f− −

Tabla 28.7 • Presentación de los datos de casos ycontroles si se empareja un control concada caso.

puede ser el enmascaramiento del efecto por una clasificaciónerrónea (simétrica) no diferencial de la exposición. Además,algunas veces la memoria puede ser asimétrica entre los casos ycontroles, creyéndose en general que los casos recuerdan“mejor” (sesgo de memoria). La memoria selectiva puede intro-ducir un sesgo de magnificación del efecto por la clasificaciónerrónea (asimétrica) diferencial de la exposición. La ventaja de losestudios de casos y controles es su eficacia con relación al coste ysu capacidad para resolver un problema con relativa rapidez.Gracias a las técnicas de muestreo, se pueden investigar pobla-ciones diana muy grandes (p. ej., a través de los registros nacio-nales del cáncer), aumentando así la potencia estadística delestudio. En países en los que la legislación sobre la protecciónde los datos o la ausencia de unos registros adecuados de pobla-ción y morbilidad no permite realizar estudios de cohortes,los estudios de casos y controles basados en los hospitalespuede ser la única forma práctica de realizar una investigaciónepidemiológica.

Muestreo de casos y controles dentro de una cohorte (estudiosde casos y controles anidados en una cohorte)Un estudio de cohortes puede diseñarse también para realizar elseguimiento de una muestra en lugar de la población completa.Este diseño se denomina estudio de casos y controles “anidados”en una cohorte. El método de muestreo dentro de la cohorte esta-blece diferentes criterios para la selección de la cohorte, porqueen este caso las comparaciones se realizan dentro de la mismacohorte. Por consiguiente, la cohorte debe incluir, no sólo a lostrabajadores sometidos a elevadas exposiciones, sino también atrabajadores sometidos a exposiciones menores e incluso a traba-jadores no expuestos, para conseguir contrastes de exposición dentrode la misma cohorte. Es importante que estos requisitos diferentespara la selección de la cohorte se tengan en cuenta a la hora dereclutar a sus miembros. Si se realiza un primer análisis de todauna cohorte a la que se le aplica como criterio de selección unaexposición “elevada” y más adelante se realiza un estudio decasos y controles “anidado” en esa misma cohorte, la sensibilidaddel estudio se reduce. El efecto se enmascara porque loscontrastes de exposición son insuficientes “por diseño”, al noexistir variabilidad en la exposición experimentada por los miem-bros de la cohorte.

Sin embargo, siempre que la cohorte presente una ampliavariedad de situaciones de exposición, los estudios de casos ycontroles anidados en una cohorte resultan muy atractivos. Sereclutan todos los casos que aparecen en la cohorte durante elperíodo de seguimiento para formar la serie de casos, pero sólose obtiene una muestra de los demás miembros de la cohorte paraformar la serie de controles. Seguidamente, los investigadoresobtienen información detallada sobre la exposición, como en eldiseño tradicional de casos y controles, entrevistando a los casosy controles (o a sus familiares próximos), analizando los registrosdel personal de las empresas, construyendo matrices de puestos detrabajo y exposición, o combinando dos o más de estos métodos.Los controles pueden emparejarse con los casos o puedentratarse como series independientes.

La estrategia del muestreo puede ser menos costosa que larecopilación exhaustiva de información sobre todos los miem-bros de la cohorte. En particular, al estudiarse sólo una muestrade los controles, pueden dedicarse más recursos a realizar unaevaluación detallada y exacta de la exposición de todos los casosy controles. Sin embargo, este tipo de diseño plantea los mismosproblemas de potencia estadística que los estudios clásicos decohortes. Para conseguir una potencia estadística adecuada, lacohorte debe incluir siempre un número “adecuado” de casosexpuestos, dependiendo de la magnitud del riesgo que se intentadetectar.

Diseños de estudios transversalesEn un sentido científico, un diseño transversal es una seccióntransversal de la población del estudio, sin tener en cuentaninguna consideración relacionada con el tiempo. Tanto la expo-sición como la morbilidad (prevalencia) se miden en el mismopunto en el tiempo.

Desde el punto de vista etiológico, este tipo de estudiopresenta muchas limitaciones, en parte porque sólo hace refe-rencia a la prevalencia, y pasan por alto la incidencia. La preva-lencia es una medida compuesta que depende tanto de laincidencia como de la duración de la enfermedad. Esto deter-mina que los estudios transversales tengan que limitarse a enfer-medades de larga duración. Otro problema incluso más grave esel marcado sesgo negativo causado por la eliminación, porproblemas de salud, de las personas más sensibles a los efectos dela exposición en el grupo de expuestos. Por ello, los problemasetiológicos se resuelven mejor con diseños longitudinales. Dehecho, los estudios transversales no permiten extraer ningunaconclusión sobre si la exposición precede a la enfermedad oviceversa. El diseño transversal sólo tiene sentido etiológico siexiste una relación en tiempo real entre la exposición y el resul-tado, lo que significa que la exposición tiene que tener efectosinmediatos. Sin embargo, la exposición puede medirse transver-salmente de manera que represente un período más largo en elpasado (p. ej., el nivel sanguíneo de plomo) y su efecto medirseen términos de prevalencia (p. ej., velocidades de conducciónnerviosa). Este estudio sería, por tanto, una mezcla de diseñolongitudinal y transversal, y no una simple sección transversal dela población del estudio.

Encuestas descriptivas transversalesLas encuestas transversales suelen ser más útiles para fines prác-ticos y administrativos que científicos. Los principios epidemioló-gicos pueden aplicarse a las actividades sistemáticas de vigilanciaen el contexto de la higiene industrial, entre ellas las siguientes:

• Observación de la morbilidad asociada a una profesión, unárea de trabajo o determinadas exposiciones.

• Encuestas periódicas de los trabajadores expuestos a peligrosprofesionales conocidos.

• Exploración de los trabajadores que entran en contacto connuevos peligros para la salud.

• Programas de control biológico.• Encuestas sobre la exposición para identificar y cuantificar los

peligros.• Programas de exploración selectiva en diferentes grupos de

trabajadores.• Evaluación de la proporción de trabajadores que requieren

controles preventivos o periódicos (p. ej., presión arterial,cardiopatía coronaria).

Es importante elegir unos indicadores que sean representa-tivos, válidos y específicos para todo tipo de encuestas. Alcontrario que para el diagnóstico clínico, en una encuesta o enun programa de exploración selectiva sólo pueden realizarse unnúmero reducido de pruebas y, por consiguiente, el valor predic-tivo de estas pruebas es importante. Los métodos poco sensiblesno detectan la enfermedad de interés, mientras que los métodosmuy sensibles producen demasiados resultados falsos positivos.Todas las actividades orientadas a la detección de casos (es decir,exploración selectiva) deben incluir también mecanismos paraprestar asistencia a las personas que han dado resultados “posi-tivos”, tanto en términos de diagnóstico como de tratamiento.De lo contrario, el único resultado de estas actividades será lafrustración, pudiendo el estudio causar más daños quebeneficios.



28.E

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• ASPECTOS RELACIONADOS CON LAVALIDEZ DEL DISEÑO DEL ESTUDIOVALIDEZ DEL DISEÑO DEL ESTUDIO

Annie J. Sasco

La necesidad de la validezLa epidemiología tiene como finalidad facilitar información sobrelas enfermedades que afectan a las poblaciones. En particular,puede utilizarse para obtener información sobre las causas profe-sionales de los problemas de salud. Esta información se deriva delos estudios realizados en grupos de personas que presentan unaenfermedad, comparándolas con personas que no presentandicha enfermedad. Otro enfoque consiste en analizar las enfer-medades que aparecen en personas sometidas a ciertas exposi-ciones en su trabajo y compararlas con las pautas de esas mismasenfermedades en las personas que no están sometidas a dichasexposiciones. De esta forma, se puede estimar el riesgo de enfer-medad asociado a exposiciones específicas. Si se pretende que lainformación obtenida de este tipo de estudios pueda utilizarsepara diseñar programas de prevención, identificar enfermedadesprofesionales e indemnizar debidamente a los trabajadores afec-tados por las exposiciones, estos estudios deben ser válidos.

La validez puede definirse como la capacidad de un estudiopara reflejar la situación real. Un estudio válido es, por consi-guiente, aquel que mide correctamente la asociación (ya seapositiva, negativa o inexistente) entre una exposición y unaenfermedad y que describe la dirección y la magnitud de unriesgo real. Se pueden distinguir dos tipos de validez: interna yexterna. La validez interna es la capacidad de un estudio parareflejar lo que realmente les sucede a los participantes delestudio; la validez externa refleja lo que podría ocurrir en lapoblación.

La validez hace referencia a la fiabilidad de la medición y nodebe confundirse con la precisión de la medición, que es unafunción del tamaño del estudio y de la eficiencia del diseño delestudio.

Validez internaSe dice que un estudio es internamente válido cuando está librede sesgos y, por consiguiente, refleja fielmente la asociación entreexposición y enfermedad que existe en la población del estudio.La observación de un riesgo de enfermedad asociado a una expo-sición puede ser, de hecho, el resultado de una asociación real, encuyo caso será válida, pero puede también reflejar la influenciade sesgos que ofrecen una imagen distorsionada de la realidad.

En general, se distinguen tres tipos de sesgos, llamadostambién errores sistemáticos:

• Sesgo de selección.• Sesgo de información u observación.• Confusión.

Estos tres tipos de sesgos se describen brevemente a continua-ción, utilizando ejemplos extraídos del contexto de la higieneindustrial.

Sesgo de selecciónEl sesgo de selección se produce cuando la selección de los parti-cipantes en el estudio se ve influida por el conocimiento de lasituación de exposición de los posibles participantes. Por consi-guiente, este problema sólo existe cuando la enfermedad hatenido ya lugar en el momento de seleccionar a los participantes.En el contexto epidemiológico, esta situación suele darse en losestudios de casos y controles o en los estudios retrospectivos decohortes y significa que una persona tiene más probabilidades deser considerada un caso si se sabe que ha estado expuesta. Existen

tres tipos de circunstancias que pueden producir este hecho y quedependerán también de la gravedad de la enfermedad.

Sesgo de autoselecciónEste tipo de sesgo ocurre cuando las personas que saben que hanestado expuestas en el pasado a productos cuyo riesgo se conoceo sospecha y que están convencidas de que su enfermedad es elresultado de la exposición a los mismos, acuden al médico porquepresentan síntomas que otras personas, no expuestas, probable-mente habrían pasado por alto. Esta situación es más probable enel caso de enfermedades cuyos síntomas no siempre se advierten.Un ejemplo puede ser la pérdida prematura de un embarazo olos abortos espontáneos en enfermeras que están en contacto confármacos utilizados para el tratamiento del cáncer. Estas mujeresconocen la fisiología reproductiva mejor que la mayoría y, si estánpreocupadas por su capacidad reproductiva, es posible que reco-nozcan o etiqueten como aborto espontáneo lo que otras mujeresconsiderarían tan sólo como un retraso en la menstruación. Otroejemplo de este sesgo en un estudio retrospectivo de cohortes,citado por Rothman (1986), es el estudio de la leucemia realizadopor el Center for Disease Control (CDC) en los soldados queestuvieron presentes en las pruebas atómicas de Nevada. En esteestudio, la cohorte estuvo constituida por el 76 % de los soldadospresentes durante dichas pruebas a las que se realizó un segui-miento. De este 76 %, los investigadores localizaron al 82 %,pero otro 18 % contactó con los investigadores por iniciativapropia cuando oyeron hablar del estudio. En el 82 % de lossoldados con los que el CDC se puso en contacto, se presentaroncuatro casos de leucemia; en el 18 % de los soldados que se remi-tieron por iniciativa propia a los investigadores, se presentaronotros cuatro casos. Esto sugiere claramente que la capacidad delos investigadores para identificar a las personas expuestas estuvorelacionada con el riesgo de leucemia.

Sesgo del diagnósticoEste tipo de sesgo se produce cuando la probabilidad de que losmédicos diagnostiquen una enfermedad es mayor si ya conocenlas exposiciones a las que han estado sometidos los pacientes. Porejemplo, cuando la mayoría de las pinturas se fabricaban conplomo, uno de los síntomas de una enfermedad de los nerviosperiféricos, llamada neuritis periférica con parálisis, se conocíacomo la “caída de muñeca” de los pintores. El hecho de conocerla profesión del paciente facilita el diagnóstico de la enfermedadincluso en sus primeros estadíos, ya que la identificación delagente etiológico es mucho más difícil si los participantes delestudio no saben que han estado expuestos al plomo en sustrabajos.

Sesgo resultante de la negativa a participar en un estudioCuando las personas, sanas o enfermas, reciben la invitación departicipar en un estudio, existen una serie de factores queinfluyen en la decisión de aceptar o no dicha invitación. La buenadisposición a responder cuestionarios de longitud variable, que aveces indagan sobre asuntos delicados, o a facilitar muestras desangre o de otros materiales biológicos, puede estar determinadapor el propio interés de la persona. Si una persona sabe que hapodido estar expuesta en el pasado, puede prestarse a responderal cuestionario con la esperanza de ayudar a encontrar la causade la enfermedad. Por el contrario, si piensa que no ha estadoexpuesta a nada peligroso o si no está interesada en conocer losresultados del estudio, puede rechazar la invitación a participaren él. El resultado puede ser la selección de aquellas personas quefinalmente serán los participantes del estudio en comparacióncon todas aquellas que podrían haberlo sido.

28.22 VALIDEZ DEL DISEÑO DEL ESTUDIO ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


Sesgo de informaciónEste tipo de sesgo se llama también sesgo de observación y afectaal efecto para la salud en los estudios de seguimiento y a laevaluación de la exposición en los estudios de casos y controles.

Evaluación diferencial del efecto para la salud en estudiosprospectivos de seguimiento (cohortes)Al inicio del estudio se definen dos grupos: los expuestos y los noexpuestos. Si la búsqueda de casos difiere en estos dos grupos, seincorporará un sesgo de diagnóstico. Por ejemplo, consideremosuna cohorte de personas expuestas a una emisión accidental dedioxina en determinado sector industrial. Se establece un sistemade seguimiento para los trabajadores sometidos a elevadas exposi-ciones que consiste en reconocimientos médicos y control bioló-gico a intervalos regulares, mientras que el resto de lostrabajadores siguen recibiendo la asistencia habitual. En estasituación, es muy probable que se identifiquen más casos deenfermedad en el grupo sometido a una estrecha vigilancia, loque podría dar como resultado una sobrestimación del riesgo.

Pérdidas diferenciales en los estudios retrospectivos decohortesEn los estudios retrospectivos de cohortes puede producirse elmecanismo inverso al descrito en el apartado anterior. En estosestudios, el proceso habitual consiste en consultar los archivos detodas las personas que han trabajado en determinada industriaen el pasado y evaluar la morbilidad o mortalidad posterior a suempleo. Lamentablemente, estos archivos suelen estar incom-pletos y el hecho de que una persona no aparezca en ellos puededeberse a su situación de exposición, a su enfermedad o a ambascosas. Por ejemplo, en un reciente estudio realizado en la indus-tria química de los trabajadores expuestos a aminas aromáticas,se detectaron ocho tumores en un grupo de 777 trabajadores quehabían sido sometidos a exploración citológica selectiva para ladetección de tumores urinarios. En total, sólo se observó laausencia de 34 historias, lo que suponía una pérdida del 4,4 % enel archivo de evaluación a la exposición; sin embargo, en lo querespecta a los casos de cáncer de vejiga, faltaban los datos deexposición correspondientes a dos de los ocho casos, o un 25 %.Esto demuestra que la probabilidad de pérdida fue mayor paralas historias de las personas que se convirtieron en casos que paralas historias de otros trabajadores, lo cual puede deberse a unamayor rotación del puesto de trabajo en la empresa (posiblementerelacionada con los efectos de la exposición), o a dimisión,despido o mera casualidad.

Evaluación diferencial de la exposición en estudios de casosy controlesEn los estudios de casos y controles, la enfermedad ya se haproducido en el momento de iniciarse el estudio y debe recopi-larse información sobre las exposiciones en el pasado. La actitudde los encuestadores o de los participantes puede introducir unsesgo en el estudio. La información suele ser recogida por encues-tadores expertos que pueden o no conocer la hipótesis de la inves-tigación. Por ejemplo, si se realiza un estudio de casos y controlesdel cáncer de vejiga basado en la población en una región alta-mente industrializada, es probable que el personal del estudioconozca el hecho de que determinadas sustancias químicas, comolas aminas aromáticas, son factores de riesgo para el cáncer devejiga. Si también saben quién ha desarrollado la enfermedad yquién no, es probable que realicen encuestas más minuciosas a loscasos de cáncer de vejiga que a los controles. Es posible queintenten recabar información más detallada sobre los empleosanteriores de los casos, buscando sistemáticamente la exposicióna aminas aromáticas y, por el contrario, que registren de formamás rutinaria los empleos de los controles. El sesgo resultante sedenomina sesgo por sospecha de exposición.

Los propios participantes pueden ser también responsables deeste tipo de sesgo. Es lo que se llama sesgo de memoria para distin-guirlo del sesgo del encuestador. En ambos casos, el sesgo seproduce como resultado de la sospecha de exposición. Laspersonas enfermas pueden sospechar que su enfermedad es deorigen profesional y, por consiguiente, intentarán recordar con lamayor exactitud posible todos los agentes peligrosos a los quehan podido estar expuestos. En el caso de que hayan manipu-lado productos indefinidos, es posible que recuerden mejor losnombres de sustancias químicas precisas, particularmente si seles muestra una lista de productos sospechosos. Por el contrario,la probabilidad de que los controles pasen por el mismo procesomental es menor.

ConfusiónLa confusión se produce cuando la asociación observada entre laexposición y la enfermedad es en parte el resultado de la combi-nación del efecto de la exposición estudiada y de otro factor.Supongamos, por ejemplo, que hemos observado un mayorriesgo de cáncer de pulmón en los soldadores. Inmediatamentenos veremos tentados a concluir que existe una relación causalentre la exposición a los gases de soldadura y el cáncer depulmón. Sin embargo, sabemos también que el tabaco es uno delos principales factores de riesgo para el cáncer de pulmón. Porconsiguiente, si disponemos de información, lo primero queharemos será comprobar si los soldadores y otros participantesdel estudio fuman o no. Es posible que los soldadores fumen másque otros trabajadores. Si así fuera, sabríamos ya que el tabacoestá asociado con el cáncer de pulmón y, al mismo tiempo,habríamos observado que en nuestro estudio el tabaco estátambién asociado a la profesión de soldador. En términos epide-miológicos, eso significa que el tabaquismo, al estar relacionadotanto con el cáncer de pulmón como con la profesión desoldador, está confundiendo la asociación entre la profesión desoldador y cáncer de pulmón.

Interacción o modificación del efectoAl contrario que todos los sesgos descritos antes, principalmentelos relacionados con la selección, información y confusión, lainteracción no es un sesgo producido por problemas en el diseñoo en el análisis del estudio, sino que refleja la realidad y sucomplejidad. Un ejemplo de este fenómeno es el siguiente: laexposición a radón es un factor de riesgo para el cáncer depulmón, como también lo es el tabaquismo. Además, el taba-quismo y la exposición al radón tienen efectos diferentes sobre elriesgo de cáncer de pulmón dependiendo de que actúen conjun-tamente o por separado. La mayoría de los estudios de higieneindustrial sobre este tema se han realizado en mineros quetrabajan bajo tierra, y algunos de ellos han dado resultadoscontradictorios. En conjunto, sugieren una interacción entre eltabaquismo y la exposición al radón para producir cáncer depulmón. Esto significa que la exposición al radón aumenta elriesgo de cáncer incluso en los no fumadores, pero que lamagnitud del riesgo asociado al radón es mucho mayor en losfumadores que en los no fumadores. En términos epidemioló-gicos, decimos que el efecto es multiplicativo. Al contrario que laconfusión descrita antes, la interacción no tiene simplemente quecontrolarse, sino que también debe analizarse y describirse condetalle, ya que refleja lo que está sucediendo en un plano bioló-gico y no es meramente la consecuencia de un mal diseño delestudio. Su explicación conduce a una interpretación más válidade los resultados del estudio.

Validez externaEste aspecto sólo puede abordarse una vez comprobada la validezinterna del estudio. Si estamos convencidos de que los resultados

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obtenidos en el estudio reflejan asociaciones que son reales,podemos preguntarnos si dichos resultados son extrapolables auna población mayor de la que proceden los participantes delestudio, o incluso a otras poblaciones que son idénticas o al menosmuy parecidas. La pregunta más habitual es si los resultados obte-nidos en el hombre pueden extrapolarse a la mujer. Durante años,los estudios y, en especial, las investigaciones de la epidemiologíadel trabajo, se han realizado exclusivamente en hombres. Losestudios de los trabajadores de industrias químicas realizados en eldecenio de 1960 en Estados Unidos, Reino Unido y Suecia obser-varon en todos los casos riesgos más elevados de ciertos tipos decáncer, principalmente leucemia, linfoma y cáncer de páncreas.Por lo que ya sabemos de los efectos de la exposición a disolventesy a otras sustancias químicas, podríamos deducir que el trabajo delaboratorio conlleva también un mayor riesgo de cáncer para lasmujeres. Esto se demostró cuando, a mediados del decenio de1980, se publicó el primer estudio sobre las trabajadoras de indus-trias químicas, con resultados similares a los obtenidos en elhombre. Merece la pena recordar que se observó también unmayor riesgo de otros cánceres, como tumores de mama y deovarios, que hasta entonces sólo se habían relacionado confactores endógenos o reproductivos, pero cuya posible relacióncon otros factores ambientales se está empezando a sospechar.Todavía queda mucho por investigar sobre factores determinantesrelacionados con el trabajo de los cánceres femeninos.

Estrategias para un estudio válidoUn estudio perfectamente válido no puede existir nunca, pero elinvestigador es responsable de evitar, o al menos reducir almínimo, el mayor número posible de sesgos. En general, estoresulta más fácil de conseguir durante la etapa de diseño delestudio, aunque también puede realizarse durante el análisis.

Diseño del estudioLos sesgos de selección e información pueden evitarse medianteun cuidadoso diseño de los estudios epidemiológicos, una aplica-ción rigurosa de todas las directrices establecidas para las activi-dades del día a día y una atención meticulosa a losprocedimientos de garantía de calidad para la realización delestudio sobre el terreno. La confusión puede controlarse en laetapa del diseño o del análisis.

SelecciónLos criterios para clasificar a los participantes como casos debendefinirse explícitamente. No se puede, o al menos no se debe,intentar estudiar trastornos clínicos que no se haya definido antesclaramente. Una forma de reducir al mínimo el efecto que puedetener el hecho de conocer la exposición en la evaluación de laenfermedad es seleccionar sólo los casos graves que se habríandiagnosticado también sin información sobre la historia delpaciente. Los estudios sobre el cáncer suelen limitarse a los casoscon pruebas histológicas de la enfermedad, para evitar la inclu-sión de lesiones dudosas. Esto significará también que los gruposdel estudio se han definido claramente. Por ejemplo, en la epide-miología del cáncer se sabe claramente que los cánceres de dife-rentes tipos histológicos que afectan a un mismo órgano puedentener factores de riesgo diferentes. Si el número de casos es sufi-ciente, conviene distinguir entre adenocarcinoma de pulmón ycarcinoma pulmonar de células escamosas. Cualesquiera quesean los criterios finales de selección, deben siempre definirse ydescribirse claramente. Por ejemplo, debe indicarse el códigoexacto de la enfermedad utilizando la Clasificación Internacionalde Enfermedades (CIE) y, en el caso del cáncer, la ClasificaciónInternacional de Enfermedades-Oncología (CIE-O).

Una vez establecidos los criterios, los investigadores debenintentar conseguir el máximo número de participantes. El

rechazo a participar en un estudio casi nunca se produce al azary, por consiguiente, introduce sesgos. Lo primero que debehacerse es presentar el estudio a los médicos que atienden a lospacientes. Su aprobación es necesaria para establecer contactocon los pacientes y, por consiguiente, deben estar convencidos dela utilidad del estudio. Un argumento que suele convencerles esel interés del estudio para la salud pública. Sin embargo, en estaetapa no conviene discutir la hipótesis exacta del estudio, paraevitar influencias no deseadas en los médicos. No se les debepedir que asuman funciones complementarias; es más fácilconvencer a los profesionales sanitarios de que presten su apoyoal estudio cuando los investigadores les facilitan medios pararealizar las tareas adicionales que requiere el estudio, además dela asistencia rutinaria. Ni los encuestadores ni los recopiladoresde datos deben conocer el estado de salud de los pacientes.

Los investigadores deben tener el mismo cuidado con la infor-mación que facilitan a los participantes. Deben realizar unadescripción general y neutral del objetivo del estudio, pero queal mismo tiempo resulte convincente y persuasiva. Es importanteque los participantes comprendan todos los aspectos relacio-nados con la confidencialidad de la información y el interés delestudio para la salud pública, evitando al mismo tiempo la jergamédica. En la mayoría de los casos, no se considera adecuadorecurrir a incentivos económicos o de otra índole, aunque debencubrirse todos los gastos que puedan tener los participantes. Porúltimo, aunque no menos importante, la población general debetener conocimientos científicos suficientes para comprender laimportancia de la investigación. Cuando el estudio exija rellenaralgún cuestionario u obtener muestras biológicas para su conser-vación o análisis, los investigadores tendrán que explicar a todoslos participantes los beneficios y los riesgos de su participaciónen el estudio. Nunca se debe recurrir a la coacción para obtenerun consentimiento informado. Cuando los estudios se basanexclusivamente en registros, los investigadores deben conseguirla aprobación previa de los organismos responsables de garan-tizar la confidencialidad de dichos registros. En tales casos,normalmente se evita solicitar el consentimiento informado atodos y cada uno de los participantes, siendo suficiente con laaprobación del sindicato o de las autoridades competentes. Lasinvestigaciones epidemiológicas no constituyen una amenazapara la vida privada de las personas, sino una ayuda potencialpara mejorar la salud de la población. Antes de realizar unestudio, éste tendrá que ser aprobado por un consejo de revisióninstitucional (o un comité de ética), para lo cual deberá ajustarsea casi todo lo que se ha comentado en los apartados precedentes.

InformaciónEn los estudios de seguimiento prospectivo, los medios utilizadospara evaluar la situación de morbilidad o mortalidad deben seridénticos para los participantes expuestos y no expuestos. Enparticular, no deben utilizarse distintas fuentes de información,como sería el caso de consultar un registro centralizado de morta-lidad sólo para los participantes no expuestos y utilizar los datosobtenidos de la vigilancia activa intensiva de los participantesexpuestos. Igualmente, la causa de mortalidad debe obtenerse deforma estrictamente comparable en los dos grupos. Esto significaque si se utiliza un sistema para conseguir acceso a documentosoficiales sobre la población no expuesta, que suele ser la pobla-ción general, no se debe nunca pensar en obtener informaciónmás precisa a través de historias médicas o encuestas de lospropios participantes o sus familias en el subgrupo de losexpuestos.

En los estudios retrospectivos de cohortes, se debe intentardeterminar la medida en que la población del estudio secompara con la población de interés. Debemos ser conscientesde las posibles pérdidas diferenciales en los grupos expuestos y

28.24 VALIDEZ DEL DISEÑO DEL ESTUDIO ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


no expuestos cuando se utilizan distintas fuentes de informaciónsobre la composición de la población. Por ejemplo, puede quesea útil comparar las listas de nóminas con las listas de miembrosde un sindicato u otras listas profesionales. Todas las discrepan-cias deben conciliarse y el protocolo adoptado para el estudiodebe seguirse de cerca.

En los estudios de casos y controles, existen otras formas deevitar los sesgos. Ni los encuestadores, ni el personal del estudio,ni los participantes, deben conocer la hipótesis exacta delestudio. Si no saben qué asociación se está estudiando, la proba-bilidad de que intenten dar la respuesta esperada será menor.No obstante, mantener la ignorancia del personal del estudiosobre la hipótesis de la investigación es con frecuencia bastantedifícil. El encuestador casi siempre sabe cuáles son las exposi-ciones de mayor interés, así como quién es un caso y quién es uncontrol. Por consiguiente, tenemos que confiar en su honestidady en sus conocimientos en metodología de investigación básicaque debe haber adquirido como parte de su formación profe-sional; la objetividad es, en todos los pasos, el pilar de la ciencia.

Mantener la ignorancia de los participantes del estudio sobreel objeto exacto de la investigación resulta más sencillo. Engeneral, unas explicaciones básicas y claras sobre la necesidadde recoger datos para ampliar los conocimientos sobre la salud yla enfermedad serán suficientes y satisfarán los requisitos delcomité de ética.

ConfusiónLa confusión es el único sesgo que puede controlarse en la etapadel diseño del estudio o, siempre que se disponga de informaciónadecuada, en la etapa del análisis. Si, por ejemplo, la edad seconsidera un posible factor de confusión de la asociación queinteresa porque está asociada al riesgo de enfermedad (p. ej., elcáncer es más frecuente en personas de edad avanzada) ytambién a la exposición (las condiciones de la exposición varíancon la edad o con factores relacionados con la edad, como cualifi-cación, puesto de trabajo y duración del empleo) existen variassoluciones. La más sencilla consiste en limitar el estudio a unrango de edades específico (por ejemplo, reclutar sólo a hombrescaucasianos de 40 a 50 años). Con este tipo de estudios se simpli-fica el análisis, aunque tienen también la desventaja de limitar laaplicación de los resultados a un único grupo de edad o étnico.Otra solución es el emparejamiento por edades, que consiste enseleccionar para cada caso un referente de la misma edad. Laidea del emparejamiento resulta atractiva, aunque puede serdifícil de poner en práctica cuando aumenta el número defactores de emparejamiento. Por otra parte, una vez que los casosy controles se emparejan en función de un factor, se hace impo-sible evaluar el efecto de dicho factor en la aparición de la enfer-medad. La última solución consiste en disponer de informaciónsuficiente sobre los posibles factores de confusión en la base dedatos del estudio para comprobar su efecto durante la etapa delanálisis. Esto puede hacerse mediante un análisis estratificadosencillo o utilizando herramientas más complejas como el análisismultivariante. Sin embargo, debe recordarse que el análisis nuncapodrá compensar un estudio mal diseñado o mal realizado.

ConclusiónLa posibilidad de introducir sesgos en la investigación epidemio-lógica se conoce desde hace mucho tiempo. Los sesgos no consti-tuían un motivo de gran preocupación cuando se estudiabanasociaciones estrechas (como el tabaco y el cáncer de pulmón), yaque una cierta inexactitud no causaba un problema demasiadograve. Sin embargo, ahora que ha llegado el momento de evaluarfactores de riesgo más débiles, la necesidad de mejorar las herra-mientas adquiere una importancia crucial. Esto supone la nece-sidad de unos diseños excelentes y la posibilidad de combinar las

ventajas de los diseños tradicionales, como los estudios de casos ycontroles o de cohortes, con enfoques más innovadores, como losestudios de casos y controles anidados en una cohorte. Asimismo,el uso de biomarcadores puede proporcionar los medios paraobtener evaluaciones más exactas de las exposiciones en elpasado y en el presente, así como en los primeros estadíos de laenfermedad.

•CONSECUENCIAS DEL ERROR DEMEDIDA ALEATORIOCONSECUENCIAS DEL ERROR DE MEDIDA ALEATORIO

Paolo Vineis y Colin L. Soskolne

Los errores en la medición de la exposición pueden tener dife-rentes consecuencias en lo que se refiere a la relación entre expo-sición y enfermedad, dependiendo de la distribución de losmismos. Si se realiza un estudio epidemiológico ciego (es decir, silas medidas se realizan sin conocer el estado de enfermedad osalud de los participantes del estudio), cabe esperar que el erroren la medición se distribuya uniformemente entre los distintosestratos de la enfermedad o el estado de salud.

En la Tabla 28.8 se ofrece un ejemplo. Supongamos quereclutamos una cohorte de personas expuestas a un tóxico parainvestigar una enfermedad frecuente. La situación de exposiciónse determina sólo en el momento del reclutamiento (T0), y no enningún momento posterior durante el seguimiento. Sinembargo, supongamos que durante el año siguiente una serie depersonas cambian su situación de exposición: en el momento T1,250 de las 1.200 personas expuestas en un principio han dejadode estarlo, mientras que 150 de las 750 personas inicialmente noexpuestas al tóxico han empezado a estarlo. Por consiguiente, enel momento T1, 1.100 personas están expuestas y 850 no loestán. Como consecuencia, habremos “clasificado errónea-mente” la situación de exposición al basarnos en la medicióninicial de la misma en el momento T0. Seguidamente, se realizael seguimiento de estas personas durante 20 años (en elmomento T2) y se evalúa el riesgo acumulado de enfermedad.(El supuesto que se hace en este ejemplo es que sólo la exposi-ción durante más de un año constituye un riesgo.)

La clasificación errónea depende, en este ejemplo, del diseñodel estudio y de las características de la población, más que delas limitaciones técnicas de la medición de la exposición. Elefecto del error en la clasificación es tal que el cociente “real” de2,0 entre el riesgo acumulado en las personas expuestas y noexpuestas se convierte en un cociente “observado” de 1,49(Tabla 28.8). Esta subestimación del riesgo relativo se producecomo consecuencia de la “difuminación” de la relación entreexposición y enfermedad, que ocurre cuando la clasificaciónerrónea de la enfermedad, como en este caso, se distribuye demanera uniforme de acuerdo con la enfermedad o el estado desalud (es decir, la medida de la exposición no se ve influida por elhecho de que la persona sufra la enfermedad de interés).

Por el contrario, cuando la clasificación errónea de la exposi-ción no se distribuye de manera uniforme según el efecto deinterés, puede subestimarse o sobrestimarse la asociación deinterés. En el ejemplo anterior, podríamos haber introducido unsesgo, y no sólo una difuminación de la relación etiológica, si laclasificación de la exposición dependiera de la enfermedad o delestado de salud de los trabajadores. Esta situación puede produ-cirse, por ejemplo, cuando se recogen muestras biológicas de ungrupo de trabajadores expuestos y de un grupo de trabajadoresno expuestos para identificar cambios precoces relacionados conla exposición en el trabajo. Puede ocurrir que las muestras de lostrabajadores expuestos se analicen con más detenimiento que las

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.25 CONSECUENCIAS DEL ERROR DE MEDIDA ALEATORIO 28.25


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muestras de los trabajadores no expuestos. La curiosidad cientí-fica puede hacer que el investigador realice mediciones de otrosbiomarcadores en las personas expuestas (entre ellos, porejemplo, aductos de ADN en linfocitos o marcadores urinariosde daños oxidativos en el ADN), porque piense que esaspersonas son “más interesantes” desde el punto de vista cientí-fico. Esta es una actitud bastante frecuente que, sin embargo,puede introducir un grave sesgo.

• METODOS ESTADISTICOSMETODOS ESTADISTICOS

Annibale Biggeri y Mario Braga

Existe un intenso debate sobre la función de la estadística en lainvestigación epidemiológica de las relaciones etiológicas. En laepidemiología, la estadística es, fundamentalmente, un conjuntode métodos para evaluar los datos obtenidos en poblacioneshumanas (y también animales). En particular, la estadística es unatécnica para la cuantificación y medición de fenómenos inciertos.Todas las investigaciones científicas sobre los aspectos variables yno determinísticos de la realidad pueden beneficiarse de la meto-dología estadística. En la epidemiología, la variabilidad es unacaracterística intrínseca a la unidad de observación: una personano es una entidad determinística. Aunque los diseños experimen-tales podrían mejorarse para que cumplieran más estrictamentelos supuestos de la estadística en lo que se refiere a la variaciónaleatoria, este enfoque no es demasiado frecuente por razoneséticas y prácticas. En su lugar, la epidemiología se centra en lainvestigación observacional que tiene asociada a ella fuentes alea-torias y otras fuentes de variabilidad.

La teoría estadística se ocupa de la manera de controlarla variabilidad no estructurada en los datos para poder realizarinferencias válidas de observaciones empíricas. Cuando nose puede explicar la conducta de una variable del fenómeno

estudiado, la estadística supone que se trata de una variable alea-toria, es decir, desviaciones no sistemáticas de unestado natural promedio (véase una crítica de estos supuestos enGreenland 1990).

La ciencia se basa en evidencias empíricas para demostrar lavalidez de sus modelos teóricos de episodios naturales. Dehecho, los métodos basados en la teoría estadística determinan elgrado en que las observaciones del mundo real se ajustan a laidea que los científicos tienen de un fenómeno y que expresanmediante un modelo matemático. Por esta razón, la selección delos métodos estadísticos, basados en las matemáticas, tiene querealizarse con precaución, ya que existen multitud de ejemplossobre “cómo mentir con las estadísticas”. Así pues, los epidemió-logos deben estar seguros de la validez de las técnicas queutilizan para medir el riesgo de enfermedad. En particular,deben interpretar con mucha precaución los resultados tantoestadísticamente significativos como no significativos.

El primer significado del término estadística se refiere a cual-quier cantidad calculada que resume un conjunto de valores.Los índices o estadísticas descriptivas, como la media aritmética,la mediana o la moda, se utilizan con frecuencia para resumir lainformación obtenida de una serie de observaciones. Tradicio-nalmente, estos descriptores resumen eran utilizados por losEstados con fines administrativos, razón por la cual se les llamóestadísticas. En epidemiología, las estadísticas más utilizadas sederivan de comparaciones inherentes a la naturaleza de laepidemiología, que se plantea preguntas como: “¿Es mayor elriesgo de enfermedad en una población que en otra?”. Cuandose realiza este tipo de comparaciones, el riesgo relativo es unamedida habitual de la intensidad de la asociación entre unacaracterística y la probabilidad de una enfermedad y es el que seaplica con más frecuencia a la investigación etiológica. El riesgoatribuible se utiliza principalmente en los campos de la medicinapreventiva y la salud pública y mide también la asociación entreuna característica y la aparición de una enfermedad, aunquehaciendo hincapié en el beneficio obtenido, en términos delnúmero de casos evitados por una intervención que elimina elfactor en cuestión.

El segundo significado del término estadística hace referencia alconjunto de técnicas y a la teoría de la inferencia estadística. Setrata de una forma particular de lógica inductiva que establecelas normas para realizar una generalización válida a partir de undeterminado conjunto de observaciones empíricas. La generali-zación será válida sólo si se cumplen ciertos requisitos. Esta es lasegunda forma en que un uso inadecuado de la estadística puededecepcionarnos: en la epidemiología observacional, es muydifícil estar seguro de que se cumplen los supuestos de lastécnicas estadísticas. Por consiguiente, los análisis de la sensibi-lidad y los estimadores robustos son requisitos esenciales pararealizar correctamente cualquier análisis de datos. Las conclu-siones finales deben basarse también en toda la informacióndisponible y no exclusivamente en los resultados de las pruebasestadísticas a las que se someten las hipótesis.

DefinicionesUna unidad estadística es el elemento en el que se realizan las obser-vaciones empíricas. Puede ser una persona, una muestra bioló-gica o una materia prima. Normalmente, las unidades estadísticasson elegidas independientemente por el investigador, aunquealgunas veces pueden establecerse diseños más complejos. Porejemplo, en los estudios longitudinales se realiza una serie dedeterminaciones a lo largo del tiempo en un conjunto depersonas. En este tipo de estudios, las unidades estadísticas son unconjunto de determinaciones que no son independientes, sinoestructuradas por sus respectivas relaciones con cada persona

28.26 METODOS ESTADISTICOS ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


Tiempo

T0 T1 T2

Trabajadores expuestos 1.200 250 interrumpen laexposición

1.100(1.200−250+150)

Casos de enfermedad en el momento T2 = 220 en los trabajadores expuestos

Trabajadores noexpuestos

750 150 inician laexposición

850(750−150+250)

Casos de enfermedad en el momento T2 = 85 en los trabajadores no expuestos

El riesgo real de enfermedad en el momento T2 es del 20 % en los trabajadoresexpuestos (220/1.100), y del 10 % en los trabajadores no expuestos(85/850) (riesgo relativo = 2,0).

Riesgo estimado a T2 de enfermedad en los clasificados como expuestos a T0:20 % (riesgo real en los expuestos) × 950 (1.200−250)+ 10 %(riesgo real en los no expuestos) × 250 = (190+25)/1200 = 17,9 %

Riesgo estimado a T2 de la enfermedad en los clasificados como no expuestos aT0: 20 % (riesgo real en los expuestos) × 150 +10 % (riesgo real en los noexpuestos) × 600 (750−150) = (30+60)/750 = 12 %

Riesgo relativo estimado = 17,9 % / 12 % = 1,49

Tabla 28.8 • Cohorte hipotética de 1.959 personas(expuestas y no expuestas), reclutadas enel momento T0 y cuyo estado de salud sedetermina en T2.

estudiada. La ausencia de independencia o la correlación entrelas unidades estadísticas merece una especial atención en elanálisis estadístico.

Una variable es una característica medida en una unidad esta-dística. Debe diferenciarse de una constante, que es una caracte-rística fija. Por ejemplo, en un estudio de poblaciones humanas,la presencia de cabeza y tórax es una constante, mientras que elsexo de un participante del estudio es una variable.

Las variables se evalúan utilizando diferentes escalas de medi-ción. La primera distinción que puede realizarse es entre escalascualitativas y cuantitativas. Las variables cualitativas expresandiferentes modalidades o categorías. Si las modalidades no puedenclasificarse u ordenarse unas con relación a las otras—porejemplo, modalidades de color de pelo o sexo—se trata de unavariable nominal. Si las categorías pueden ordenarse—como lagravedad de una enfermedad—la variable se denomina ordinal.Cuando la variable consiste en un valor numérico, hablamos deuna escala cuantitativa. Una escala discreta significa que lavariable sólo puede adoptar unos valores concretos—porejemplo, valores enteros para el número de casos de una enfer-medad. Las escalas continuas se utilizan para las medidas queproducen números reales. Las escalas continuas se dice que sonescalas de intervalo cuando el valor nulo tiene un significadomeramente convencional; es decir, cuando el valor cero no signi-fica una cantidad cero, por ejemplo, una temperatura de cerogrados Celsius no significa una energía térmica cero. En esecaso, sólo las diferencias entre valores tienen sentido (esta es larazón del término escala de “intervalo”). Un valor nulo realindica una escala de cociente. En este tipo de escala, los cocientesde valores también tienen sentido; de hecho, un cociente doblesignifica una cantidad doble. Por ejemplo, decir que un orga-nismo tiene una temperatura dos veces mayor que un segundoorganismo significa que tiene dos veces la energía térmica delsegundo organismo, siempre que la temperatura se mida en unaescala de cociente (p. ej., en grados Kelvin) El conjunto devalores que puede adoptar una variable se llama dominio de lavariable.

Paradigmas estadísticosLa estadística se ocupa de la manera de generalizar a partir de unconjunto de observaciones. Este conjunto de mediciones empí-ricas se denomina muestra. A partir de una muestra, se puedencalcular algunas estadísticas descriptivas para resumir la informa-ción recogida.

La información básica que suele necesitarse para caracterizarun conjunto de medidas hace referencia a la tendencia central ya la variabilidad de dichas medidas. La elección entre distintasalternativas depende de la escala utilizada para medir un fenó-meno y de la finalidad del cálculo de las estadísticas. En laTabla 28.9 se describen diferentes medidas de la tendenciacentral y la variabilidad (o dispersión) y se asocian con la corres-pondiente escala de medición.

Las estadísticas descriptivas calculadas se llaman estimadorescuando las utilizamos como un sustituto de la cantidad análogade la población de la que se ha seleccionado la muestra. Losequivalentes de los estimadores en la población son constantesllamadas parámetros. Utilizando diferentes métodos estadísticos,se pueden obtener diferentes estimadores del mismo parámetro.Un estimador debe ser válido y preciso.

El paradigma de la población y la muestra implica que lavalidez puede garantizarse por la forma de seleccionar lamuestra de la población. El muestreo aleatorio o probabilísticoes la estrategia habitual. Si todos los miembros de la poblacióntienen la misma probabilidad de ser incluidos en la muestra, éstadebe ser, como promedio, representativa de la población y cual-quier desviación de las expectativas puede atribuirse al azar. Elmuestreo aleatorio permite también calcular la probabilidad deque se produzca una desviación de las expectativas. El mismotipo de razonamiento puede aplicarse a los estimadores calcu-lados para la muestra con respecto a los parámetros de la pobla-ción. Tomemos, por ejemplo, la media aritmética de la muestracomo un estimador del valor medio de la población. Cualquierdiferencia, si es que existe, entre la media de la muestra y lamedia de la población se atribuye a fluctuaciones aleatorias en elproceso de selección de los miembros incluidos en la muestra. Sila muestra se ha seleccionado aleatoriamente, podremos calcularla probabilidad de cualquier valor de esa diferencia. Si la desvia-ción entre el estimador de la muestra y el parámetro de la pobla-ción no puede atribuirse al azar, se dice que el estimador estásesgado. El diseño de la observación o el experimento da validez alos estimadores y el paradigma estadístico fundamental es el delmuestreo aleatorio.

En medicina se adopta un segundo paradigma cuando la fina-lidad del estudio es la comparación entre diferentes grupos. Unejemplo típico es el de los ensayos clínicos controlados: se selec-ciona a una serie de pacientes con características similares enfunción de unos criterios definidos previamente. En esta etapano se tiene en cuenta la representatividad. Todos los pacientesreclutados para el estudio son asignados, mediante un procedi-miento aleatorio, al grupo de tratamiento que recibirá el trata-miento convencional más el nuevo fármaco del estudio, o algrupo de control que recibirá el tratamiento convencional y unplacebo. En este diseño, la asignación aleatoria de los pacientesa cada uno de los grupos sustituye a la selección aleatoria de losmiembros de la muestra. El estimador de la diferencia entre losdos grupos puede evaluarse estadísticamente porque, según lahipótesis de la ineficacia del nuevo fármaco, podemos calcular laprobabilidad de cualquier diferencia distinta a cero.

En epidemiología, no existe la posibilidad de formar aleato-riamente los grupos de personas expuestas y no expuestas. Pese aello, podemos utilizar los métodos estadísticos como si los gruposanalizados se hubieran seleccionado o asignado aleatoriamente.La validez de este supuesto depende fundamentalmente deldiseño del estudio. Este punto es especialmente importante y

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.27 METODOS ESTADISTICOS 28.27


28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

Escala de medición

Cualitativa Cuantitativa

Indices Definición Nominal Ordinal Intervalo/cociente

Mediaaritmética

Suma de valoresobservados divididapor número total deobservaciones

x

Mediana Valor en el punto mediode la distribuciónobservada

x x

Moda Valor más frecuente x x x

Intervalo Valores superior e inferiorde la distribución

x x

Varianza Suma de la diferencia alcuadrado de cada valor yla media dividido por elnúmero total deobservaciones menos 1

x

Tabla 28.9 • Indices de la tendencia central y ladispersión según la escala de medición.

subraya la mayor importancia del diseño de los estudiosepidemiológicos frente a las técnicas estadísticas en la investiga-ción biomédica.

Señal y ruidoEl término variable aleatoria se aplica a una variable para la quepuede suponerse una cierta probabilidad asociada a cada uno desus valores. Los modelos teóricos de la distribución de la probabi-lidad de una variable aleatoria son modelos de población. Elequivalente en la muestra es la distribución de frecuencias de lamuestra. Esta es una forma útil de presentar un conjunto dedatos; consiste en un plano cartesiano con la variable de interésrepresentada en el eje horizontal y la frecuencia o la frecuenciarelativa en el eje vertical. Esta representación gráfica nos permitever fácilmente cuál es el valor o los valores más frecuentes y cómola distribución se concentra en torno a ciertos valores centrales,como la media aritmética.

Para las variables aleatorias y sus distribuciones de probabi-lidad, utilizamos los términos parámetros, valor medio esperado (enlugar de media aritmética) y varianza. Estos modelos teóricosdescriben la variabilidad en un fenómeno. En la teoría de lainformación, la señal está representada por la tendencia central(por ejemplo, el valor medio) y el ruido se mide por el índice dedispersión (como la varianza).

Para explicar la inferencia estadística, utilizaremos el modelobinomial. En las siguientes secciones, se explicarán los conceptosde estimaciones puntuales, intervalos de confianza, pruebas dehipótesis, probabilidad de decisiones erróneas y potencia de unestudio.

Un ejemplo: la distribución binomialEn la investigación biomédica y en la epidemiología, el modelomás importante de variación estocástica es la distribución bino-mial, que se basa en el supuesto de que la mayoría de los fenó-menos se comportan como una variable nominal con sólo doscategorías; por ejemplo, presencia o ausencia de una enfermedad,supervivencia o muerte, recuperación o enfermedad. En dichascircunstancias, estamos interesados en la probabilidad de éxito, esdecir, en el episodio de interés (p. ej., presencia de enfermedad,supervivencia o recuperación) y en los factores que pueden alte-rarla. Consideremos n = 3 trabajadores y supongamos queestamos interesados en la probabilidad, π, de que presenten unadeficiencia visual (sí/no). Nuestras observaciones podrían dar losresultados que aparecen en la Tabla 28.10.

La probabilidad de cualquiera de estas combinaciones deepisodios se obtiene fácilmente considerando π, la probabilidad

(individual) de éxito, que es constante para cada persona e inde-pendiente de otros resultados. Puesto que estamos interesados enel número total de éxitos y no en una secuencia ordenada espe-cífica, podemos reorganizar la tabla de la siguiente forma (véaseTabla 28.11) y, en general, expresar la probabilidad de x éxitosP(x) como:

P(x) n!x! (n x)!

(1 )x n x=−

− −π π (1)

donde x es el número de éxitos y el símbolo x! indica la sumafactorial de x, es decir, x! = x⋅(x–1)⋅(x–2)…⋅1.

Cuando consideramos el episodio “estar enfermo/no estarenfermo”, la probabilidad individual, π se refiere al estado en elque se presume a la persona; en epidemiología, esta probabi-lidad se denomina “prevalencia”. Para estimar π, utilizamos laproporción de la muestra:

p = x/n

con una varianza:σ π π

p n2 1= −( )

(2)

En una serie hipotética infinita de muestras replicadas delmismo tamaño, obtendríamos diferentes proporciones de lamuestra p = x/n, con probabilidades dadas por la fórmulabinomal. Para cada proporción de la muestra, se estima el valor“real” de π y, a partir de la distribución binominal, se estima unintervalo de confianza para π (es decir, el conjunto de valoresprobables de π) teniendo en cuenta los datos observados y unnivel de confianza definido previamente (pongamos 95 %). Esteintervalo de confianza corresponde al conjunto de valores de πcon una probabilidad x mayor que el valor especificado previa-mente (pongamos 2,5 %). En un experimento hipotético en elque observáramos x = 15 éxitos en n = 30 ensayos, la probabi-lidad estimada de éxito sería:

p = x/n = 15/30 = 0,5

El intervalo de confianza del 95 % para π, obtenido de laTabla 28.12, es 0,334 – 0,666. Cada entrada de la tabla indica laprobabilidad de x = 15 éxitos en n = 30 ensayos calculada con lafórmula binominal. Por ejemplo, para π= 0,30, obtenemos de:

P x( ) !! ( ) !

, ( , ) ,=−

− =−3015 30 15

0 3 1 0 3 0 011615 30 15 (3)

Si n es grande y p se aproxima a 0,5, podemos utilizar una aproxi-mación basada en la distribución gaussiana:

p zp p

np z

p pn

− − ≤ ≤ + −α απ/ /

( ) ( )2 2

1 1(4)

donde zα/2 indica el valor de la distribución gaussiana conven-cional para una probabilidad

P (|z| ≥ zα/2) = α/2; (5)



Trabajador Probabilidad

A B C

0 0 0 (1− π)(1− π)(1− π)

1 0 0 π (1− π)(1− π)

0 1 0 (1− π) π (1− π)

0 0 1 (1− π)(1− π) π0 1 1 (1− π) π π1 0 1 π (1− π) π1 1 0 π π(1− π)1 1 1 π π π

Tabla 28.10 • Posibles resultados de un experimentobinomial (sí = 1, no = 0) y susprobabilidades (n = 3).

Número de éxitos Probabilidad

0 (1−π)3

1 3π (1−π)2

2 3π2 (1−π)

3 π3

Tabla 28.11 • Posibles resultados de un experimentobinomial (sí =1, no = 0) y susprobabilidades (n = 3).

siendo 1 – α el nivel de confianza elegido. En el ejemplo conside-rado, p = 15/30 = 0,5; n = 30 y, a partir de la tabla gaussianaconvencional, z0,025 = 1,96. El intervalo de confianza del 95 %corresponde al conjunto de valores 0,321 – 0,679, que seobtienen al sustituir p = 0,5, n = 30 y z0,025 = 1,96 en la anteriorecuación para la distribución gaussiana. Obsérvese que estosvalores se aproximan a los valores exactos calculados antes.

Las pruebas estadísticas de las hipótesis incluyen un procedi-miento de decisión sobre el valor de un parámetro de la pobla-ción. Supongamos que, en el anterior ejemplo, deseamosconfirmar la propuesta de que existe un riesgo elevado de defi-ciencia visual en los trabajadores de una cierta fábrica. La hipó-tesis científica que tenemos que demostrar con nuestrasobservaciones empíricas es: “los trabajadores de cierta fábricatienen un mayor riesgo de deficiencia visual”. Los estadísticoscorroboran esta hipótesis demostrando la falsedad de la hipótesiscontraria “no existe un riesgo mayor de deficiencia visual”. Apartir de ahí, se realiza la demostración matemática per absurdumy, en lugar de demostrar una afirmación, las evidencias empí-ricas se utilizan sólo para demostrar que es falsa. La hipótesisestadística se denomina hipótesis nula. El segundo paso consiste enespecificar un valor para el parámetro de esa probabilidad dedistribución utilizada para elaborar un modelo de la variabilidaden las observaciones. En nuestro ejemplo, al ser un fenómenobinario (es decir, presencia/ausencia de deficiencias visuales),elegimos la distribución binominal con un parámetro π, laprobabilidad de deficiencia visual. Supongamos que, según lahipótesis nula, π= 0,25. Este valor se selecciona en función de lainformación que se haya obtenido sobre el problema y la infor-mación que ya existiera sobre la prevalencia habitual de defi-ciencia visual en las poblaciones no expuestas (es decir, distintasa los trabajadores). Supongamos que nuestros datos sobre los30 trabajadores examinados dan un estimador de p = 0,50.

¿Podemos rechazar la hipótesis nula?Si la respuesta es afirmativa, ¿en favor de que hipótesis

alternativa?Siempre que las evidencias indiquen que la hipótesis nula

debe ser rechazada, tenemos que formular una hipótesis alterna-tiva. Las hipótesis alternativas no direccionales (simétricas)indican que el parámetro de la población es diferente al valorestablecido en la hipótesis nula. Las hipótesis alternativas direc-cionales (asimétricas) indican que el parámetro de la poblaciónes mayor (o menor) que el valor nulo. Aplicando la hipótesisnula, podemos calcular la distribución de probabilidad de losresultados en nuestro ejemplo. En la Tabla 28.13 se indica, paraπ = 0,25 y n = 30, las probabilidades [véase ecuación (1)] y lasprobabilidades acumuladas:

CP x P ii

i x

( ) ( )==

−

∑0

(6)

A partir de esta tabla, obtenemos la probabilidad de que x ≥15trabajadores presenten deficiencia visual

P(x ≥15) = 1 – P(x <15) = 1 – 0,9992 = 0,0008

Esto significa que es altamente improbable que observemos15 o más trabajadores con deficiencia visual si experimentan lamisma prevalencia de la enfermedad que en las poblaciones noexpuestas. Por consiguiente, podemos rechazar la hipótesis nulay afirmar que existe una mayor prevalencia de deficiencia visualen la población de trabajadores de nuestro estudio.

Cuando n⋅π ≥5 y n⋅(1-π) ≥ 5, podemos utilizar la aproxima-ción gaussiana:

zP

n

n

=− −

−=

− −

×=

π

π π

12

1

0 5 0 25 160

0 25 0 7530

0 2330 07( )

, ,

, ,,, 9

2 95= , (7)

De la tabla de la distribución gaussiana normal, obtenemos:

P(|z|>2,95) = 0,0008

que concuerda con los resultados exactos. A partir de esta aproxi-mación, podemos ver que la estructura básica de la prueba esta-dística de una hipótesis consiste en el cociente entre la señal y elruido. En nuestro caso, la señal es (p–π), la desviación observadacon respecto a la hipótesis nula, mientras que el ruido es ladesviación estándar de P :

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.29 METODOS ESTADISTICOS 28.29


28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

π Probabilidad

0,200 0,0002

0,300 0,0116

0,334 0,025

0,400 0,078

0,500 0,144

0,600 0,078

0,666 0,025

0,700 0,0116

Tabla 28.12 • Distribución binomial. Probabilidades paradiferentes valores de para x = 15 éxitosen n = 30 ensayos.

X Probabilidad Probabilidad acumulada

0 0,0002 0,0002

1 0,0018 0,0020

2 0,0086 0,0106

3 0,0269 0,0374

4 0,0604 0,0979

5 0,1047 0,2026

6 0,1455 0,3481

7 0,1662 0,5143

8 0,1593 0,6736

9 0,1298 0,8034

10 0,0909 0,8943

11 0,0551 0,9493

12 0,0291 0,9784

13 0,0134 0,9918

14 0,0054 0,9973

15 0,0019 0,9992

16 0,0006 0,9998

17 0,0002 1,0000

. . .

30 0,0000 1,0000

Tabla 28.13 • Distribución binomial. Probabilidades deéxito para π = 0,25 en n = 30 ensayos.

σ π π= −( )1n

(8)

Cuanto mayor sea el cociente, menor será la probabilidad delvalor nulo π.

Cuando tomamos decisiones sobre hipótesis estadísticas,podemos incurrir en dos tipos de errores: el error tipo I, queconsiste en rechazar la hipótesis nula cuando es cierta, o el errortipo II, que consiste en aceptar una hipótesis nula que es falsa.El nivel de probabilidad, o valor p, es la probabilidad de cometerun error tipo I, expresada con la letra griega α. Este valor secalcula a partir de la distribución de probabilidad de las observa-ciones aplicando la hipótesis nula. El procedimiento habitualconsiste en definir previamente un nivel de error α (p. ej., 5 %,1 %) y rechazar la hipótesis nula cuando el resultado de nuestraobservación tenga una probabilidad igual o inferior al llamadonivel crítico.

La probabilidad de un error tipo II se expresa con la letragriega β. Para calcularla, tenemos que especificar, en la hipótesisalternativa, un valor para el parámetro estudiado (en nuestroejemplo, un valor para π ). Las hipótesis alternativas genéricas(diferente de, mayor de, menor de) no son útiles. En la práctica,lo que nos interesa es el valor β para un conjunto de hipótesisalternativas, o su complemento, que se llama potencia estadísticade la prueba. Por ejemplo, si el valor del error αse establece enun 5 %, en la Tabla 28.13 encontramos:

P(x ≥12) <0,05

según la hipótesis nula π = 0,25. Si observáramos al menos x=12éxitos, rechazaríamos la hipótesis nula. En la Tabla 28.14 seindican los valores β y las potencias para x = 12.

En nuestro caso, los datos no pueden discriminar si π esmayor que el valor nulo de 0,25 pero menor que 0,50, porque lapotencia del estudio es demasiado pequeña (<80 %) paralos valores de π <0,50; es decir, la sensibilidad de nuestroestudio es del 8 % para π = 0,3, 22 % para π = 0,35,…, 64 %para π= 0,45.

La única forma de conseguir un error β más pequeño o unamayor potencia sería aumentando el tamaño del estudio. Porejemplo, en la Tabla 28.15 se indican los valores β y las poten-cias para n = 40. Como cabría esperar, deberíamos ser capacesde detectar un valor πmayor de 0,40.

El diseño de un estudio se basa en un cuidadoso escrutinio delconjunto de hipótesis alternativas que deben considerarse. Lapotencia del estudio debe garantizarse con un tamaño adecuadode la muestra.

La literatura epidemiológica insiste en la importancia deobtener estimadores fiables del riesgo. Por consiguiente, es másimportante indicar los intervalos de confianza (ya sean del 95 %o del 90 %) que un valor p de la prueba de una hipótesis.Siguiendo el mismo tipo de razonamiento, la interpretación de

los resultados obtenidos en estudios de pequeño tamaño deberealizarse con precaución. Como consecuencia de la pequeñapotencia estadística de estos estudios, incluso los efectos demagnitud intermedia podrían pasarse por alto y, por otro lado,los efectos de gran magnitud no podrían volver a replicarse.

Métodos avanzadosLa complejidad de los métodos estadísticos utilizados en elcontexto de la medicina del trabajo ha aumentado en los últimosaños. En el campo de los modelos estadísticos se han producidoimportantes avances. La familia de modelos no gaussianos deNelder y Wedderburn (Modelos Lineales Generalizados) ha reali-zado una de las contribuciones más importantes a la ciencia de laepidemiología del trabajo, en donde las variables de interés sonbinarias (p. ej., supervivencia/muerte) o recuentos (p. ej., númerode accidentes laborales).

Este fue el punto de partida para una aplicación cada vezmayor de los modelos de regresión como alternativa a losanálisis más tradicionales basados en tablas de contingencia(análisis simples y estratificados). La regresión logística, dePoisson y de Cox se utilizan ahora rutinariamente para elanálisis de estudios longitudinales y de casos y controles, respec-tivamente. Estos modelos son semejantes a la regresión linealpara las variables de respuesta categórica y tienen la ventaja deque proporcionan directamente la medida epidemiológica de laasociación de interés. Por ejemplo, los coeficientes de regresiónde Poisson son el logaritmo de las tasas relativas, mientras quelos de la regresión logística son el logaritmo de los índices deprobabilidad.

Tomando estos modelos como punto de referencia, losavances en el campo de los modelos estadísticos han tomado dosdirecciones principales: modelos para medidas categóricas repe-tidas y modelos que amplían los Modelos Lineales Generali-zados (Modelos Aditivos Generalizados). En ambos casos, lo quese intenta es aumentar la flexibilidad de las herramientas estadís-ticas para poder abordar los problemas de mayor complejidadque se dan en la realidad. Los modelos de medidas repetidas sonnecesarios en muchos estudios de epidemiología del trabajodonde las unidades de análisis son a escala subindividual. Porejemplo:

1. En el estudio del efecto de las condiciones de trabajo sobre latendinitis del túnel carpiano tienen que considerarse las dosmanos de la persona, que no son independientes la una de laotra.

2. El análisis de las tendencias en el tiempo de los contami-nantes ambientales y su efecto en el sistema respiratorio delos niños puede realizarse utilizando modelos extremada-mente flexibles, puesto que la relación funcional exacta entredosis y respuesta es difícil de conocer.



π β Potencia

0,30 0,9155 0,0845

0,35 0,7802 0,2198

0,40 0,5785 0,4215

0,45 0,3592 0,6408

0,50 0,1808 0,8192

0,55 0,0714 0,9286

Tabla 28.14 • Error tipo II y potencia para x = 12,n = 30, α = 0,05.

π β Potencia

0,30 0,5772 0,4228

0,35 0,3143 0,6857

0,40 0,1285 0,8715

0,45 0,0386 0,8614

0,50 0,0083 0,9917

0,55 0,0012 0,9988

Tabla 28.15 • Error tipo II y potencia para x = 12,n = 40, α = 0,05.

En el contexto de la estadística bayesiana se ha producido undesarrollo paralelo y probablemente más rápido. La barrerapráctica al uso de los métodos bayesianos se eliminó con la intro-ducción de los métodos basados en la informática. Los procedi-mientos de Monte Carlo, como los sistemas de muestreo deGibbs, han evitado la necesidad de la integración numérica parael cálculo de las distribuciones posteriores, que era la mayor difi-cultad de los métodos bayesianos. Las aplicaciones de losmodelos bayesianos a problemas reales y complejos ocupan unespacio cada vez mayor en las revistas especializadas. Porejemplo, los análisis geográficos y las correlaciones ecológicas enáreas pequeñas y los modelos de predicción del SIDA se realizancada vez con mayor frecuencia utilizando los métodos baye-sianos. Estos avances son importantes porque representan, nosólo otras soluciones estadísticas alternativas, sino porque elmétodo bayesiano puede considerarse una estrategia másadecuada.

• EVALUACION DE LA CAUSALIDAD YETICA EN LA INVESTIGACIONEPIDEMIOLOGICAEVALUACION DE LA CAUSALIDAD Y ETICA

Paolo Vineis

En los anteriores artículos de este capítulo se ha explicado laimportancia del diseño de los estudios para poder realizar infe-rencias válidas de las observaciones epidemiológicas. Aunque seha dicho que las inferencias en la epidemiología observacionalson débiles por la naturaleza no experimental de esta disciplina,los ensayos controlados randomizados y otros diseños experimen-tales no son intrínsecamente superiores a un estudio observa-cional correctamente planificado (Cornfield 1954). Sin embargo,el diseño de un estudio debe analizarse con detenimiento paraidentificar posibles fuentes de sesgo y confusión y poder extraerinferencias correctas. Los sesgos pueden dar resultados tantofalsos positivos como falsos negativos.

En este artículo, se comentan algunas de las directrices que sehan propuesto para evaluar la naturaleza causal de las observa-ciones epidemiológicas. Además, aunque unos procedimientocientíficos rigurosos constituyen una premisa para que la investi-gación epidemiológica sea éticamente correcta, existen otrascuestiones importantes relacionadas con la ética. Por consi-guiente, hemos dedicado este artículo al análisis de losproblemas éticos que pueden surgir cuando se realizan estudiosepidemiológicos.

Evaluación de la causalidadVarios autores han abordado el tema de la evaluación de lacausalidad en la epidemiología (Hill 1965; Buck 1975; Ahlbom1984; Maclure 1985; Miettinen 1985; Rothman 1986; Weed1986; Schlesselman 1987; Maclure 1988; Weed 1988; Karhausen1995). Uno de los principales temas de debate es si la epidemio-logía utiliza o debería utilizar los mismos criterios para la deter-minación de la relación entre causa y efecto que se utilizan enotras ciencias.

Las causas no deben confundirse con los mecanismos. Porejemplo, el amianto es una causa del mesotelioma, mientras quela mutación oncogénica es un mecanismo supuesto. Depen-diendo de las evidencias existentes, es probable que (a) diferentesexposiciones externas puedan actuar en las mismas etapas delmecanismo y (b) normalmente no existe una secuencia fija ynecesaria de etapas en el mecanismo para la progresión de laenfermedad. Por ejemplo, la carcinogénesis se interpreta como

una secuencia de transiciones estocásticas (probabilísticas) de lamutación de un gen a la proliferación celular y, de nuevo, a lamutación de un gen que finalmente produce cáncer. Además, lacarcinogénesis es un proceso multifactorial; es decir, puede verseafectada por diferentes exposiciones externas, pero ninguna deellas es necesaria en una persona susceptible. Es probable queeste modelo pueda aplicarse a otras enfermedades además delcáncer.

La naturaleza multifactorial y probabilística de la relaciónentre exposición y enfermedad complica la determinación delefecto de una exposición específica. Por otra parte, la naturalezaobservacional de la epidemiología nos impide realizar experi-mentos que podrían aclarar las relaciones etiológicas alterandodeliberadamente el curso de los acontecimientos. La observa-ción de una asociación estadística entre exposición y enfer-medad no significa que la asociación sea causal. Por ejemplo, lamayoría de los epidemiólogos han interpretado la asociaciónentre exposición a los gases de escape de los motores diesel y elcáncer de vejiga como causal, aunque otros afirman que lostrabajadores expuestos a estos gases (principalmente camionerosy taxistas) fuman con más frecuencia que las personas noexpuestas. Según esto, la relación observada estaría “confun-dida” por un factor de riesgo bien conocido, como es eltabaquismo.

Considerando la naturaleza probabilística y multifactorial dela mayoría de las asociaciones entre exposición y enfermedad,los epidemiólogos han establecido un conjunto de directricespara detectar las relaciones que probablemente son causales. Lasdirectrices propuestas originalmente por Sir Bradford Hill paralas enfermedades crónicas (1965) son las siguientes:

• Intensidad de la asociación.• Efecto dosis-respuesta.• Ausencia de ambigüedad temporal.• Reproducibilidad de las observaciones.• Plausibilidad biológica.• Coherencia de las evidencias.• Especificidad de la asociación.

Estos criterios deberían considerarse sólo como directricesgenerales o herramientas prácticas; de hecho, la evaluacióncausal científica es un proceso iterativo centrado en las medi-ciones de la relación entre exposición y enfermedad. Sinembargo, los criterios de Hill suelen utilizarse como una descrip-ción práctica y concisa de los procedimientos de inferenciacausal en la epidemiología.

Consideremos el ejemplo de la relación entre cloruro de viniloy angiosarcoma de hígado aplicando los criterios de Hill.

La expresión habitual de los resultados de un estudio epide-miológico es una medida del grado de asociación entre la expo-sición y la enfermedad (primer criterio de Hill). Un riesgorelativo (RR) mayor de 1 significa que existe una asociación esta-dística entre la exposición y la enfermedad. Por ejemplo, si latasa de incidencia de angiosarcoma de hígado es normalmentede 1 por 10 millones de habitantes, pero es de 1 por 100.000 enlos trabajadores expuestos a cloruro de vinilo, el RR es 100 (esdecir, las personas que trabajan con cloruro de vinilo tienen unriesgo 100 veces mayor de desarrollar angiosarcoma que laspersonas que no trabajan con esta sustancia).

La probabilidad de que la asociación sea causal es mayorcuando el riesgo aumenta al aumentar los niveles de exposición(efecto dosis-respuesta, segundo criterio de Hill) y cuando larelación temporal entre la exposición y la enfermedad tiene unaexplicación biológica (la exposición precede al efecto y la dura-ción del período de “inducción” es compatible con un modelobiológico de la enfermedad; tercer criterio de Hill). Asimismo, la

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.31 EVALUACION DE LA CAUSALIDAD Y ETICA 28.31


28.E

PID

EMIO

LOG

IAY

ESTA

DIS

TICA

probabilidad de que una asociación sea causal es mayor cuandootros investigadores obtienen resultados similares replicando lasobservaciones en circunstancias diferentes (“reproducibilidad”,cuarto criterio de Hill).

El análisis científico de los resultados exige una evaluación dela plausibilidad biológica (quinto criterio de Hill), que puederealizarse de diferentes formas. Por ejemplo, un criterio sencilloconsiste en comprobar si la “causa” sospechada es capaz dellegar al órgano diana (p. ej., las sustancias inhaladas que nollegan al pulmón no pueden circular por el organismo). Tambiénpueden ser útiles las evidencias obtenidas de estudios animales:la aparición de angiosarcoma de hígado en animales tratadoscon cloruro de vinilo respalda claramente la asociación obser-vada en el hombre.

La coherencia interna de las observaciones (por ejemplo, elRR aumenta en ambos sexos de forma similar) es un importantecriterio científico (sexto criterio de Hill). La causalidad es másprobable cuando la relación es muy específica; es decir, cuandoimplica causas raras y/o enfermedades raras, un tipo histológicoconcreto o un determinado subgrupo de pacientes (séptimocriterio de Hill).

La “inducción enumerativa” (la simple enumeración de casosde asociación entre exposición y enfermedad) es insuficientepara describir las etapas inductivas en el razonamiento causal.En general, los procedimientos de inducción enumerativa tienencomo resultado una observación compleja y confusa, porque lasdiferentes cadenas causales o, con más frecuencia, la auténticarelación causal y otras exposiciones irrelevantes se enmarañan.En estos casos, se tienen que descartar otras explicaciones alter-nativas por “inducción eliminatoria” para demostrar que unaasociación es probablemente causal porque no se ve “confun-dida” por otras. Una definición simple de una explicación alter-nativa es “un factor extraño cuyo efecto se mezcla con el efectode la exposición de interés, distorsionando la estimación delriesgo que conlleva la exposición de interés” (Rothman 1986).

El objetivo de la inducción es ampliar los conocimientos,mientras que el objetivo de la deducción es “transmitir laverdad” (Giere 1979). El razonamiento deductivo se utiliza paraanalizar con detenimiento el diseño del estudio e identificarasociaciones que no son empíricamente reales, sino tan sólológicas. Este tipo de asociación no es un hecho constatado, sinouna necesidad lógica. Por ejemplo, el sesgo de selección se producecuando el grupo expuesto se selecciona entre las personasenfermas (como cuando un estudio de cohortes se inicia reclu-tando como “expuestos” a cloruro de vinilo a un grupo de casosde angiosarcoma de hígado) o cuando el grupo no expuesto seselecciona entre personas sanas. En ambos casos, la asociaciónque se observa entre exposición y enfermedad es necesariamente(lógicamente) pero no empíricamente real (Vineis 1991).

En conclusión, incluso cuando se considera la naturalezaobservacional (no experimental) de la epidemiología, ésta noutiliza procedimientos de inferencia que difieran sustancial-mente de los tradicionales en otras disciplinas científicas (Hume1978; Schaffner 1993).

Aspectos éticos de la investigaciónepidemiológicaDebido a las sutilezas que conlleva la inferencia de causas, losepidemiólogos deben tener un especial cuidado al interpretar susestudios. De hecho, la interpretación plantea algunas cuestionesde naturaleza ética.

Los aspectos éticos de la investigación epidemiológica hansido objeto de un intenso debate (Schulte 1989; Soskolne 1993;Beauchamp y cols. 1991). La razón es evidente: los epidemió-logos, especialmente los que están especializados en higiene

industrial y medio ambiente, suelen estudiar aspectos que tienenimportantes repercusiones económicas, sociales y sanitarias. Losresultados, ya sean negativos o positivos, de la asociación entre laexposición a determinadas sustancias químicas y la aparición deenfermedades, pueden repercutir en la vida de miles depersonas, influir en las decisiones económicas y, por consi-guiente, condicionar seriamente las decisiones políticas. Asípues, el epidemiólogo puede estar sometido a intensas presionesy verse tentado o alentado por terceros para alterar —de formamarginal o considerable— la interpretación de los resultados desus investigaciones.

Entre los diversos aspectos relevantes, la transparencia en larecogida de datos, en la codificación, en la informatización y enel análisis es básica para que el investigador pueda demostrar laausencia de sesgos. El derecho de los participantes en una inves-tigación epidemiológica a que se les proteja contra la publica-ción de información confidencial (cuestiones relacionadas con laconfidencialidad) es otra cuestión crucial que puede entrar enconflicto con la transparencia.

Desde el punto de vista de las conductas inadecuadas quepueden surgir especialmente en el contexto de la inferenciacausal, las preguntas que deben responder las directrices éticasson:• ¿Quién posee los datos y cuánto tiempo tienen que conservarse

éstos?• ¿Qué constituye un registro fiable del trabajo que se ha

realizado?• ¿Contemplan las subvenciones públicas en su presupuesto los

costes asociados a unos procedimientos adecuados de docu-mentación, archivo y análisis repetido de los datos?

• ¿Participa el investigador principal en el análisis repetido desus datos realizado por un tercero?

• ¿Existen normas prácticas para la conservación de los datos?• ¿Deben establecer los expertos en epidemiología del trabajo y

del medio ambiente un contexto que facilite el escrutinio o laauditoría de los datos?

• ¿Hasta qué punto previenen unas prácticas adecuadas deconservación de los datos conductas incorrectas y acusacionesde conductas incorrectas?

• ¿Qué constituye una conducta incorrecta en la epidemiologíadel trabajo y del medio ambiente con relación a la gestión delos datos, la interpretación de los resultados y la intervenciónen procesos judiciales?

• ¿Cuál es el papel que deben desempeñar los epidemiólogosy/o sus asociaciones profesionales en la elaboración de loscódigos de práctica y en la selección de los indicadores/resul-tados para su evaluación? ¿Qué papel deben desempeñarcomo expertos en los procesos judiciales?

• ¿Qué papel deben desempeñar las asociaciones u organiza-ciones profesionales en lo que respecta a las cuestiones relacio-nadas con la ética y el derecho? (Soskolne 1993)

Otros aspectos cruciales de la epidemiología del trabajo y delmedio ambiente se refieren a la participación de los trabajadoresen las fases preliminares de los estudios y a la comunicación delos resultados de los estudios a las personas que han participadoen ellos y que se ven directamente afectadas (Schulte 1989).Lamentablemente, la participación de los trabajadores reclu-tados para estudios epidemiológicos en debates conjuntos sobrelos objetivos del estudio, la interpretación de los resultados y laposible aplicación de éstos (que pueden tanto beneficiarles comoperjudicarles), no constituye la práctica habitual.

Estas preguntas han sido respondidas en parte por unconjunto de directrices publicadas recientemente (Beauchamp ycols. 1991; CIOMS 1991). Sin embargo, las asociaciones

28.32 EVALUACION DE LA CAUSALIDAD Y ETICA ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


profesionales de epidemiólogos del trabajo deben debatir afondo todas estas cuestiones éticas en sus respectivos países y,posiblemente, adoptar un conjunto de directrices éticasadecuadas al contexto nacional, aunque siempre respetando lasnormas internacionales sobre los códigos de práctica.

• ESTUDIO DE CASO QUE ILUSTRA LOSPROBLEMAS METODOLOGICOS EN LAVIGILANCIA DE LAS ENFERMEDADESPROFESIONALESVIGILANCIA DE ENFERMEDADES PROFESIONALES

Jung-Der Wang

La documentación sobre las enfermedades profesionales en unpaís como Taiwan constituye todo un reto para los médicos deltrabajo. Al no existir un sistema que incluya fichas técnicas deseguridad, los trabajadores no suelen conocer las sustanciasquímicas con las que trabajan. Puesto que muchas enfermedadesprofesionales tienen largos períodos de latencia y no presentanningún síntoma hasta que son clínicamente evidentes, el recono-cimiento y la identificación de su origen profesional es confrecuencia muy difícil.

Para facilitar la vigilancia de las enfermedades profesionales,hemos accedido a bases de datos que proporcionan una listacompleta de sustancias químicas de uso industrial y sus síntomasespecíficos. Combinándolo con el enfoque epidemiológico deconjeturas y refutaciones, que consiste en considerar y descartartodas las posibles explicaciones alternativas, hemos identificadomás de diez tipos de enfermedades profesionales y un brote debotulismo. Recomendamos que se aplique un enfoque similar enlos países que se encuentren en una situación parecida y que seprepare y utilice un sistema que incluya fichas de identificación(p. ej., fichas técnicas de seguridad) de todas y cada una de lassustancias químicas, de manera que puedan identificarse fácil-mente y, de esta forma, prevenir enfermedades profesionales.

Hepatitis en una imprenta cromotipográficaEn 1985, tres trabajadores de una imprenta cromotipográficatuvieron que ser hospitalizados con manifestaciones de hepatitisaguda. Uno de ellos presentaba también insuficiencia renalaguda. La prevalencia de la hepatitis vírica es muy elevada enTaiwan y, en consecuencia, debíamos considerar el origen víricoentre las etiologías más probables. Asimismo, debíamos consi-derar el consumo de alcohol y drogas y la exposición a disol-ventes orgánicos en el lugar de trabajo. Al no existir en Taiwanun sistema que incluya fichas técnicas de seguridad, ni los traba-jadores ni la empresa conocían todas las sustancias químicas quese utilizaban en la imprenta (Wang 1991).

Tuvimos que elaborar una lista de agentes hepatotóxicos ynefrotóxicos a partir de distintas bases de datos toxicológicas.Seguidamente, dedujimos todas las posibles inferencias de lasanteriores hipótesis. Por ejemplo, si la causa fuera el virus de lahepatitis A (VHA), deberíamos observar anticuerpos (IgM VHA)en los trabajadores afectados; si la causa fuera el virus de lahepatitis B, deberíamos observar un mayor número de porta-dores de antígenos de superficie B (HBsAg) en los trabajadoresafectados que en los no afectados. Si el alcohol fuera la principalcausa, deberíamos observar un mayor abuso del alcohol o alco-holismo crónico en los trabajadores afectados; si la causa fueraun disolvente tóxico (p. ej., cloroformo), deberíamos encontrarloen el lugar de trabajo.

Realizamos una evaluación médica completa de todos lostrabajadores. En seguida descartamos la etiología vírica y lahipótesis del alcohol, al no existir evidencias que las apoyaran.

Por el contrario, 17 de los 25 trabajadores de la fábrica dieronresultados anormales en las pruebas de la función hepática y seobservó una asociación significativa entre la presencia de altera-ciones hepáticas y el hecho de haber trabajado recientemente enalguna de las tres salas en las que se había instalado un sistemade aire acondicionado interconectado para refrigerar lasmáquinas de impresión. La asociación persistió después de estra-tificar a los trabajadores según su situación de portador de lahepatitis B. Posteriormente se averiguó que el incidente seprodujo después del uso inadvertido de un “agente de limpieza”(que era tetracloruro de carbono) para limpiar una bomba en lamáquina de impresión. Además, una prueba de simulación de laoperación de limpieza de la bomba reveló unas concentracionesatmosféricas de tetracloruro de carbono de 115 a 495 ppm, quepueden producir lesiones hepáticas. En otro intento de verificarla anterior observación, eliminamos el tetracloruro de carbonodel lugar de trabajo y comprobamos que no se produjeronnuevos casos y que todos los trabajadores afectados mejoraronuna vez alejados del lugar de trabajo durante 20 días. Por consi-guiente, nuestra conclusión fue que el brote se debía al uso detetracloruro de carbono.

Síntomas neurológicos en una imprentacromotipográficaEn septiembre de 1986, un aprendiz que trabajaba en unaimprenta cromotipográfica de Chang-Hwa desarrolló repentina-mente paresia bilateral aguda y parálisis respiratoria. El padre dela víctima nos informó por teléfono de que otros trabajadorespresentaban síntomas similares. Puesto que en otras imprentascromotipográficas ya se habían producido casos de enfermedadesprofesionales causadas por exposiciones a disolventes orgánicos,nos trasladamos al lugar de trabajo para determinar la etiologíabarajando la hipótesis de una posible intoxicación con disolventes(Wang 1991).

Sin embargo, nuestra práctica habitual consistía en considerartambién todas las hipótesis alternativas, entre ellas otrosproblemas médicos, como el deterioro funcional de las neuronasmotoras superiores, las neuronas motoras inferiores y la cone-xión neuromuscular. También en este caso, consideramos todoslos posibles resultados que podían deducirse de las anterioreshipótesis. Por ejemplo, si la causa fuera un disolvente ya relacio-nado con la polineuropatía (p. ej., n-hexano, metilbutilcetona,acrilamida), podría afectar también a la velocidad de conduc-ción nerviosa; si existieran otros problemas médicos que afec-taran a las neuronas motoras superiores, existirían síntomas dedeterioro de la consciencia y/o movimientos involuntarios.

Las observaciones en el lugar de trabajo revelaron que lostrabajadores afectados mantenían perfectamente la conscienciadurante todo el proceso clínico. Un estudio de la velocidad de laconducción nerviosa en los tres trabajadores afectados demostróque las neuronas motoras inferiores estaban intactas. Los traba-jadores no presentaban movimientos involuntarios ni antece-dentes de medicación antes de la aparición de los síntomas y laprueba de la neostigmina también dio negativa. Se observó unaasociación significativa entre la enfermedad y el hecho de haberdesayunado en la cafetería de la imprenta el 26 o el 27 deseptiembre; los siete trabajadores afectados frente a 7 de los 32trabajadores no afectados habían desayunado en la imprentaesos dos días. Otras pruebas detectaron la presencia de la toxinabotulínica tipo A en las latas de cacahuetes fabricadas por unaempresa sin licencia y una muestra demostró también el creci-miento de Clostridium botulinum. Un último estudio de refutaciónconsistió en eliminar dichos productos del mercado, con el

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resultado de que no apareció ningún caso nuevo. Esta investiga-ción documentó los primeros casos de botulismo por unproducto alimenticio en Taiwan.

Lesiones premalignas de la piel en lostrabajadores de las fábricas de paraquatEn junio de 1983, dos trabajadores de una fábrica de paraquatvisitaron una clínica dermatológica quejándose de máculas hiper-pigmentadas bilaterales con alteraciones hiperqueratósicas enalgunas zonas de las manos, el cuello y la cara expuestas al sol.Algunas muestras de la piel presentaban también alteracionesbowenoides. Puesto que ya se habían notificado otros casos delesiones malignas y premalignas de la piel en trabajadores de lasfábricas de 4’-4’-bipiridil, en seguida sospechamos una causaprofesional. Sin embargo, teníamos que considerar también todaslas demás causas (o hipótesis) alternativas de cáncer de piel, comoexposición a radiación ionizante, alquitrán de hulla, brea, hollínu otros hidrocarburos poliaromáticos. Para descartar todas estasconjeturas, realizamos un estudio en 1985, visitando las 28fábricas que alguna vez habían realizado la producción o enva-sado de paraquat, examinando los procesos de fabricación yexplorando a los trabajadores (Wang y cols. 1987; Wang 1993).

Exploramos a 228 trabajadores, ninguno de los cuales habíanestado expuestos a los cancerígenos de la piel antes citados,excepto la luz solar y la bipiridina y sus isómeros. Una vezexcluidos los trabajadores con exposiciones múltiples, obser-vamos que uno de los siete directivos y dos de los 82 trabaja-dores que se dedicaban al envasado del paraquat habíandesarrollado lesiones hiperpigmentadas de la piel, en compara-ción con la totalidad de los tres trabajadores que participaban enla cristalización y centrifugación de la bipiridina. Además, los 17trabajadores con lesiones hiperqueratósicas o bowesianas teníanantecedentes de exposición directa al bipiridil y a sus isómeros.Cuando mayor era el tiempo de exposición al bipiridil, mayorera la probabilidad de desarrollar lesiones de la piel, que nopodían explicarse por la exposición a la luz solar o por la edad,como demostró la estratificación y el análisis de regresión logís-tica. Por consiguiente, atribuimos provisionalmente las lesionesde la piel a una combinación de exposiciones al bipiridil y a laluz solar. Para refutar esta hipótesis, realizamos un seguimientopara comprobar si, una vez aislados todos los procesos quecausaban exposición al bipiridil, se producía algún nuevo caso.No apareció ningún otro caso.

Discusión y conclusionesLos anteriores tres ejemplos demuestran la importancia deadoptar un enfoque refutacional y utilizar una base de datos deenfermedades profesionales. El primero nos hace siempre consi-derar las hipótesis alternativas junto con las hipótesis intuitivasiniciales, mientras que la segunda nos proporciona una lista deta-llada de agentes químicos que pueden guiarnos hasta la etiologíareal. Una posible limitación de este enfoque es que sólo podemosconsiderar las explicaciones que seamos capaces de imaginar. Sinuestra lista de alternativas está incompleta, podemos dejar lapregunta sin respuesta o darle una respuesta equivocada. Porconsiguiente, la existencia de una base de datos de enfermedadesprofesionales es crucial para el éxito de esta estrategia.

Nuestro equipo dedicó mucho tiempo a construir nuestrapropia base de datos. Sin embargo, la base de datos OSH-ROMpublicada recientemente, que contiene la base de datosNIOSHTIC con más de 160.000 resúmenes, es una de las máscompletas para este fin, como ya se describe en otro lugar deesta Enciclopedia. Es más, si se produce una nueva enfermedadprofesional, podemos buscar en esta base de datos paradescartar todos los agentes etiológicos conocidos, sin olvidarnos

de ninguno. En una situación así, podemos intentar identificar odefinir el nuevo agente (o entorno profesional) con la mayorespecificidad posible para solucionar primero el problema yluego poner a prueba otras hipótesis. El caso de las lesionespremalignas de la piel en los trabajadores del paraquat es unbuen ejemplo de ello.

•CUESTIONARIOS EN LAINVESTIGACION EPIDEMIOLOGICACUESTIONARIOS

Steven D. Stellman y Colin L. Soskolne

Importancia de los cuestionarios en lainvestigación epidemiológicaLos estudios epidemiológicos suelen realizarse para responder auna serie de preguntas específicas que relacionan la exposición delas personas a sustancias o situaciones peligrosas con efectosposteriores en la salud, como cáncer o muerte. Casi todas lasinvestigaciones de este tipo se basan en un cuestionario que cons-tituye la herramienta básica para la recogida de datos. Inclusocuando tienen que realizarse mediciones físicas en el medioambiente de trabajo y, especialmente, cuando tienen que reco-gerse materiales biológicos, como suero de las personas expuestasy no expuestas que participan en el estudio, el cuestionario esesencial para caracterizar correctamente la exposición, así comopara registrar las características personales y de otro tipo de unaforma organizada y sistemática.

El cuestionario desempeña una serie de funciones críticaspara la investigación:

• Facilita datos sobre las personas que posiblemente no podríanobtenerse de ninguna otra fuente, como los registros del lugarde trabajo o mediciones ambientales.

• Permite centrar los estudios en problemas específicos del lugarde trabajo.

• Facilita información basal frente a la que podrán evaluarse losfuturos efectos en la salud.

• Facilita información sobre las características de los partici-pantes que son necesarias para un análisis e interpretaciónadecuados de la relación entre exposición y resultado, especial-mente en lo que se refiere a las posibles variables de confusión,como edad o educación, y otras variables relacionadas con elestilo de vida que pueden influir en el riesgo de la enfermedad,como tabaquismo y dieta.

Importancia del diseño del cuestionario para los objetivosglobales del estudioAunque el cuestionario suele ser el componente más visible de unestudio epidemiológico, especialmente para los trabajadores yotros participantes en el estudio, es sólo una herramienta y, dehecho, los investigadores lo suelen llamar un “instrumento”. Enla Figura 28.1 se representan de una forma muy general lasdistintas etapas en el diseño de una encuesta, desde su concep-ción hasta la recogida y análisis de los datos. En la figura seindican cuatro tipos de actividades que se desarrollan en paralelodurante un estudio: muestreo, cuestionario, actividades y análisis.La figura muestra claramente la relación entre las distintas etapasdel diseño del cuestionario y el plan general del estudio, desde lapreparación de un esquema inicial hasta la elaboración de unprimer borrador, tanto del cuestionario como de los códigosasociados al mismo, seguido por las pruebas piloto realizadas enuna subpoblación seleccionada, una o más revisiones depen-diendo de los resultados de las pruebas piloto y la elaboración delcuestionario definitivo para la recogida de datos reales sobre el

28.34 CUESTIONARIOS ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


terreno. Lo más importante en este contexto es que cada etapadel diseño del cuestionario se realiza conjuntamente con la etapacorrespondiente de la creación y mejora de plan general de mues-treo y del diseño operativo para la administración delcuestionario.

Tipos de estudios y cuestionariosLos objetivos del estudio determinan la estructura, la longitud yel contenido del cuestionario. Estas características del cuestio-nario dependen también del método escogido para la recogida dedatos, que suele corresponder a una de las siguientes tres modali-dades: en persona, por correo o por teléfono. Cada una de ellaspresenta ventajas y desventajas que afectan, no sólo a la calidadde los datos, sino también a la validez de todo el estudio.

El cuestionario enviado por correo es la modalidad menos costosa ypermite llegar a los trabajadores de una amplia zona geográfica.Al ser las tasas globales de respuesta relativamente bajas(normalmente del 45 al 75 %), el cuestionario no puede serdemasiado complejo, ya que existen pocas oportunidades oninguna de aclarar las preguntas y puede que sea difícil saber silas posibles respuestas a las preguntas sobre la exposición críticao a otras preguntas difieren sistemáticamente entre los queresponden y los que no responden al cuestionario. La configura-ción física y el lenguaje deben adaptarse al nivel de educación delos participantes potenciales y el cuestionario debe podercumplimentarse en un período de tiempo bastante corto,normalmente de 20 a 30 minutos.

Los cuestionarios por teléfono pueden utilizarse en estudiosbasados en poblaciones —es decir, encuestas de una muestra deuna población geográficamente definida— y constituyen unmétodo práctico para actualizar la información contenida en losarchivos existentes. Estos cuestionarios pueden ser más largos ycomplejos que los cuestionarios enviados por correo, tanto entérminos de lenguaje como de contenido y, al ser administrados

por encuestadores expertos, el mayor coste de las encuestas tele-fónicas puede compensarse en parte adaptando la estructurafísica del cuestionario para conseguir una administración máseficiente (como saltos de unas preguntas a otras). Las tasas derespuesta suelen ser mayores que las de los cuestionariosenviados por correo, pero están sometidas a sesgos relacionadoscon el uso cada vez más frecuente de contestadores automáticos,las personas que rechazan la encuesta, las personas que nopueden ser contactadas y los problemas de las poblaciones conuna cobertura telefónica limitada. Este tipo de sesgos suelenestar relacionados con el diseño del muestreo y no específica-mente con el cuestionario. Aunque los cuestionarios adminis-trados por teléfono se utilizan desde hace tiempo enNorteamérica, su viabilidad en otras partes del mundo todavíano se ha establecido.

Las encuestas personales ofrecen la mayor posibilidad derecoger datos complejos y exactos. Son las más costosas, puestoque exigen la formación y el desplazamiento de encuestadoresprofesionales. La estructura física y el orden de las preguntaspueden establecerse para optimizar el tiempo de administración.Los estudios con encuestas personales suelen conseguir mayorestasas de respuesta y están sometidos a menos sesgos en lasrespuestas. Con este tipo de encuesta, la probabilidad de que elencuestador averigüe si el participante es un caso (en un estudiode casos y controles) o si está sometido a la exposición de interés(en un estudio de cohortes) es mayor. Por lo tanto, debentomarse precauciones para que el encuestador mantenga laobjetividad, enseñándole a evitar preguntas y lenguajes corpo-rales que puedan provocar respuestas sesgadas.

Cada vez es más frecuente el uso de un diseño híbrido del estudiopara evaluar situaciones complejas de exposición, que consisteen una encuesta personal o telefónica para sondear y aclarar lasdudas de los participantes, seguida por un cuestionario enviadopor correo para recoger datos relacionados con el estilo de vida,como tabaquismo y dieta.

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.35 CUESTIONARIOS 28.35


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1: DISEÑO Y PLANIFICACIONPRELIMINAR DE UNA ENCUESTA

2: PRUEBAS PILOTO 3: DISEÑO Y PLANI-FICACION DEFINITIVADE UNA ENCUESTA

4: RECOGIDA DE DATOS 5: REDUCCION DE DATOS,CONSTRUCCION DE FICHEROS DE

DATOS, ANALISIS E INFORME FINAL

Planpreliminar

de muestreo

Preparar plande muestreo

Seleccionarmuestra parapruebas piloto

Plandefinitivo

de muestreo

Seleccionarmuestra

Control dela muestra

Esquema delcuestionario

Preparar borradorde cuestionario.

Prepararcódigos

preliminares

Prepararcuestionario para

pruebas piloto

Revisarcuestionario.

Prepararcódigos

definitivos

Prepararcuestionariodefinitivo

Reducción de datos:Especificarproblema/pregunta deinvestigación

Diseñode la

encuesta

Plan preliminarde actividades

Contratar y formara encuestadores

para pruebas pilotoPruebas piloto

Revisar diseño deencuesta y plande actividades

Contratar yformar a

encuestadores

Recogidade datos

Control de calidadde los datos:

Preparaciónde los fiche-ros de datos

Análisisde datos

Prepararborrador

del informe

Prepararinforme

final

Revisar plande análisis;

esquema definitivodel informe

Plan preliminarde análisis yesquema del

informe

Fuente: Czaja y Blair 1996.

• Edición• Codificación• Entrada de datos• Depuración

• Verificación• Validación

Figura 28.1• Etapas de una encuesta.

Confidencialidad y otras cuestiones relacionadas con losparticipantes del estudioPuesto que la finalidad de un cuestionario es obtener datos sobrelas personas, su diseño debe respetar las normas establecidas paraun tratamiento ético de los seres humanos. Estas directrices seaplican en la misma medida a los datos obtenidos a través de uncuestionario que a las muestras biológicas, como sangre y orina, oa las pruebas genéticas. En Estados Unidos y en muchos otrospaíses, no puede realizarse ningún estudio en seres humanos confondos públicos sin que primero el correspondiente Comité deRevisión Institucional haya aprobado el lenguaje y el contenidodel cuestionario. Esta aprobación tiene como finalidad garantizarque las preguntas se limiten a los fines legítimos del estudio y queno se viole el derecho de los participantes del estudio a respondervoluntariamente a las preguntas. Los participantes deben recibirla garantía de que su participación en el estudio será totalmentevoluntaria y que su negativa a responder a las preguntas o inclusoa participar en el estudio no conllevará ninguna sanción ni modi-ficará su relación con la empresa o el médico.

Los participantes deben también recibir garantías de que elinvestigador protegerá la confidencialidad de la información quefaciliten, adoptando las medidas necesarias para mantener laseguridad física y la inviolabilidad de los datos. Para ello, muchasveces se requiere la separación física de la información referentea la identidad de los participantes de los ficheros informáticos dedatos. Una práctica habitual es advertir a los participantes delestudio que sus respuestas al cuestionario sólo se utilizarán eninformes estadísticos conjuntamente con las respuestas de otrosparticipantes y que no serán reveladas a la empresa, al médico ua otras partes.

Aspectos del diseño del cuestionario relacionados con lamediciónUno de los principales fines de un cuestionario es obtener datossobre algún aspecto o atributo de una persona, ya sea en formacualitativa o cuantitativa. Algunos atributos son tan sencillos comoel peso, la altura o la edad, mientras que otros pueden ser muchomás complejos, como la respuesta al estrés de una persona. Lasrespuestas cualitativas, como el sexo, suelen convertirse en varia-bles numéricas. Todas estas medidas pueden caracterizarse entérminos de validez y fiabilidad. La validez es el grado en que unacifra obtenida de un cuestionario se aproxima a su valor real, queposiblemente se desconoce. La fiabilidad es la probabilidad deobtener los mismos resultados al repetir determinada medición,

con independencia de que dicho resultado se aproxime o no alvalor “real”. En la Figura 28.2 se representa la relación que existeentre estos dos conceptos. Como puede observarse, una mediciónpuede ser válida pero no fiable, fiable pero no válida, o válida yfiable.

A lo largo de los años, los investigadores han diseñado nume-rosos cuestionarios para responder a preguntas de interésgeneral. Como ejemplo, podemos citar el Test de AptitudEscolar, que mide el potencial de un alumno para conseguirfuturos logros académicos o el Inventario Multifásico de Perso-nalidad de Minnesota (MMPI), que mide determinadas caracte-rísticas psicosociales. En el capítulo sobre psicometría, sedescriben otros indicadores psicológicos. Existen también escalasfisiológicas como el cuestionario sobre la función pulmonar delBritish Medical Research Council (BMRC). Estos instrumentosofrecen una serie de ventajas importantes. La principal de ellases que ya se han desarrollado y probado en numerosas pobla-ciones y se conoce su fiabilidad y validez. Antes de diseñar unnuevo cuestionario, siempre es recomendable utilizar estasescalas si encajan en el objetivo del estudio. No sólo ahorran elesfuerzo de “reinventar la rueda”, sino que aumentan la proba-bilidad de que los resultados del estudio sean aceptados comoválidos por la comunidad científica. Asimismo, y siempre que seutilicen correctamente, aumentan la validez de las compara-ciones entre los resultados de diferentes estudios.

Las anteriores escalas son ejemplos de dos importantes tiposde medidas que suelen utilizarse en los cuestionarios para cuan-tificar conceptos que posiblemente no pueden medirse con laobjetividad total con que se mide la altura o el peso, o querequieren muchas preguntas para describir con detalle unapauta de conducta específica. En términos más generales, losíndices y las escalas son dos herramientas para convertir losdatos en una cifra que resuma las respuestas a un conjunto depreguntas. Ya se han ofrecido antes ejemplos de índices fisioló-gicos y psicológicos y también se utilizan con frecuencia paramedir conocimientos, actitudes y conductas. En pocas palabras,un índice corresponde generalmente a una puntuación que seobtiene mediante el recuento del número de respuestas a unconjunto de preguntas relacionadas que se aplican a un partici-pante del estudio. Por ejemplo, si un cuestionario incluye unalista de enfermedades, un índice de la historia de la enfermedadpodría ser el número total de enfermedades que ha padecido elencuestado. Una escala es una medida compuesta que se basa enla intensidad con la que un participante responde a una o más



Fiable pero no válido Válido pero no fiable Válido y fiable

Fuente: Babbie 1992.

Figura 28.2 • Relación entre validez y fiabilidad.

preguntas relacionadas. Por ejemplo, la escala Likert, que sueleutilizarse en los estudios sociológicos, se construye típicamentecon frases con las que uno puede asentir claramente, asentirdébilmente, abstenerse de opinar, disentir débilmente o disentirclaramente, de manera que la respuesta se puntúa del 1 al 5. Lasescalas e índices pueden sumarse o combinarse de alguna otramanera para ofrecer una imagen bastante compleja de las carac-terísticas físicas, psicológicas, sociales o de la conducta delparticipante.

La validez merece una consideración especial porque es unreflejo de la “verdad”. Los tres tipos principales de validez son lavalidez de la expresión, del contenido y del criterio. La validez dela expresión es una cualidad subjetiva de un indicador que aseguraque la pregunta se formula de una manera clara y sin ambigüe-dades. La validez del contenido asegura que las preguntas sirvenpara medir la dimensión de la respuesta que interesa al investi-gador. La validez del criterio (o predictiva) se deriva de una evalua-ción objetiva del grado de aproximación de la mediciónobtenida mediante un cuestionario y una magnitud medida porotros medios; por ejemplo, el grado en que la medición de laingesta de Vitamina A que se obtiene mediante un cuestionariose corresponde con el consumo real de vitamina A basado en elconsumo de alimentos según los registros dietéticos.

Contenido, calidad y longitud del cuestionarioRedacción. La redacción de las preguntas es tanto un arte comouna destreza profesional, razón por la cual sólo pueden darseunas directrices muy generales. En general, las preguntas debenredactarse de forma que:

1. Provoquen la respuesta del participante.2. Se basen en los conocimientos que poseen los propios

participantes.3. Tengan presente las limitaciones y el marco personal de refe-

rencia de los participantes, de manera que éstos comprendanfácilmente el significado y la finalidad de las preguntas.

4. Provoquen una respuesta basada en los propios conoci-mientos de los participantes, sin que éstos tengan que realizarsuposiciones, excepto, quizá, en el caso de las preguntas sobreactitudes y opiniones.

Secuencia y estructura de las preguntas. Tanto el orden como lapresentación de las preguntas puede influir en la calidad de lainformación recogida. Un cuestionario típico, ya sea autoadmi-nistrado o leído por un encuestador, contiene un prólogo en elque se presenta el estudio y se explica su objetivo al encuestado,se facilita la información adicional que necesita el encuestado yse le intenta motivar para que responda a las preguntas. Lamayoría de los cuestionarios contienen una sección especial pararecoger información demográfica, como edad, sexo, raza y otrasvariables sobre los antecedentes del participante, incluidas lasposibles variables de confusión. El principal objeto de la reco-gida de datos, como la naturaleza del lugar de trabajo y la expo-sición a sustancias específicas, suele ocupar una sección diferentedel cuestionario, normalmente precedida por un prólogo pararecordar al participante aspectos específicos del puesto detrabajo o del lugar de trabajo y crear un contexto adecuado quepermita formular preguntas más detalladas. Las preguntas desti-nadas a establecer cronologías a lo largo de toda una vida profe-sional deben organizarse de tal manera que se reduzca almínimo el riesgo de omisiones cronológicas. Al final del cuestio-nario, es habitual agradecer al encuestado su participación.

Tipos de preguntas. La persona que diseña el cuestionario debedecidir si utilizará preguntas abiertas, a las que el participantecontesta con sus propias palabras, o preguntas cerradas querequieren una respuesta definida o la elección entre un reducidonúmero de posibles respuestas. Las preguntas cerradas ofrecen la

ventaja de que, al presentar las posibles alternativas al encues-tado, evitan respuestas improvisadas y reducen al mínimo laslargas divagaciones que pueden ser imposibles de interpretar.Sin embargo, requieren que el diseñador del cuestionario preveade antemano todas las posibles respuestas para evitar la pérdidade información, especialmente cuando se trata de situacionesimprevistas que ocurren en muchos lugares de trabajo.Asimismo, requieren una correcta planificación de las pruebaspiloto. El investigador debe también decidir si se permite unacategoría de respuesta “no sabe” y en qué medida.

Longitud. La longitud del cuestionario debe ser tal que consigaun equilibrio entre el deseo de obtener la información más deta-llada posible para lograr los objetivos del estudio y el peligro deque, si el cuestionario es demasiado largo, en algún momento losencuestados pierdan interés, dejen de responder o respondan demala gana, con inexactitud y sin pensar la respuesta para acabarcuanto antes. Por otra parte, un cuestionario muy corto puedaobtener una elevada tasa de respuesta, pero sin lograr los obje-tivos del estudio. Puesto que la motivación de los encuestadosdepende con frecuencia de su interés personal en el resultado delestudio, como la mejora de las condiciones de trabajo, su tole-rancia ante un cuestionario largo variará ampliamente, sobretodo si algunos participantes (como los trabajadores de unadeterminada fábrica) están más interesados que otros (como laspersonas contactadas mediante marcación telefónica aleatoria).Este equilibrio puede lograrse con pruebas piloto y experiencia.Los cuestionarios administrados por un encuestador deben regis-trar la hora de comienzo y fin de la encuesta, para así podercalcular su duración. Esta información es útil para evaluar elnivel de calidad de los datos.

Lenguaje Es esencial utilizar el lenguaje de la población encues-tada para que todo el mundo comprenda las preguntas. Esposible que el diseñador de la encuesta tenga primero que fami-liarizarse con la lengua vernácula local, que puede variar dentrode un mismo país. Incluso en países con el mismo idioma oficial,como Gran Bretaña o Estados Unidos o países de AméricaLatina de habla hispana, las variaciones en las lenguas localespueden dificultar la interpretación. Por ejemplo, en EstadosUnidos, la palabra “té” significa simplemente una bebida, mien-tras que en Gran Bretaña, puede significar “una taza de té”,“una merienda cena”, o “la principal comida de la tarde”,dependiendo de la localidad y el contexto. Es especialmenteimportante evitar la jerga científica, excepto si cabe esperar quelos participantes del estudio posean conocimientos técnicosespecíficos.

Claridad y preguntas manipuladoras. Aunque las preguntas cortassuelen ser más claras, existen excepciones, especialmente cuandose trata de un tema complejo que necesita una introducción. Noobstante, las preguntas cortas aclaran las ideas y reducen almínimo las palabras innecesarias. Asimismo, reducen la posibi-lidad de sobrecargar al encuestado con demasiada informaciónque tiene que digerir. Si la finalidad del estudio es obtener infor-mación objetiva sobre la situación laboral de los encuestados, esimportante que las preguntas se redacten de una forma neutral yque se eviten las preguntas “manipuladoras” que pueden favo-recer una determinada respuesta, como “¿Está de acuerdo enque las condiciones de su lugar de trabajo son nocivas para lasalud?”

Formato del cuestionario. El formato de un cuestionario puedeinfluir en el coste y la eficiencia de un estudio, más en el caso delos cuestionarios autoadministrados que en los cuestionarioscumplimentados por encuestadores. Si un cuestionario autoad-ministrado es complejo o difícil de leer, es posible que el encues-tado lo rechace o lo rellene sin prestarle demasiada atención.Incluso los cuestionario diseñados para ser leídos en voz alta porlos encuestadores tienen que imprimirse con un tipo de letra



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clara y fácil de leer y los saltos entre preguntas deben indicarseclaramente para que no se interrumpa el flujo de preguntas y sereduzcan al mínimo los cambios de página y el tiempo necesariopara localizar la siguiente pregunta.

Problemas de validez

SesgoEl principal enemigo en la recogida de datos objetivos es el sesgo,que se produce como resultado de diferencias sistemáticas eimprevistas entre diferentes grupos de personas: casos y controlesen un estudio de casos y controles y expuestos y no expuestos enun estudio de cohortes. El sesgo de información se produce cuandodos grupos de participantes interpretan o responden de maneradiferente a la misma pregunta. Esto ocurre, por ejemplo, cuandolas preguntas requieren conocimientos técnicos especiales de unlugar de trabajo o de las exposiciones en el mismo, que poseeránlos trabajadores expuestos pero no necesariamente la poblacióngeneral de la que se obtienen los controles.

La participación de familiares próximos en lugar de los traba-jadores enfermos o fallecidos puede introducir un sesgo, ya queprobablemente los familiares recordarán la información de unamanera diferente y con menos exactitud que los propios trabaja-dores. La introducción de este tipo de sesgo es especialmenteprobable en estudios en los que se realizan algunas encuestasdirectamente a los participantes del estudio, mientras que otrasse realizan a los familiares o compañeros de los participantes delestudio. En cualquiera de estas situaciones, debe reducirse cual-quier efecto que pueda tener el hecho de que el encuestadorconozca la enfermedad o la situación de exposición del traba-jador encuestado. No siempre se puede mantener la “ceguera”de los encuestadores y por ello es importante que, durante laformación de los encuestadores, se insista en la necesidad demantener la objetividad y evitar preguntas sesgadas o unlenguaje corporal inconsciente. Asimismo, debe vigilarse laactuación de los encuestadores durante todo el estudio.

El sesgo de memoria se produce cuando los casos y controles“recuerdan” de manera diferente las exposiciones o las situa-ciones en el trabajo. Es posible que los casos hospitalizadoscomo consecuencia de una enfermedad de posible origen profe-sional recuerden su historia médica o sus exposiciones profesio-nales con más detalle que las personas contactadas al azar porteléfono. Un sesgo cada vez más frecuente es el llamado sesgo porconveniencia social que describe la tendencia de las personas asubestimar, ya sea de manera consciente o no, sus “maloshábitos” como el tabaquismo o el consumo de alimentos conalto contenido en grasas y colesterol, y a sobrestimar los “buenoshábitos” como el ejercicio.

El sesgo de respuesta se produce cuando la probabilidad de queun grupo de participantes del estudio, como los trabajadoressometidos a una determinada exposición profesional, cumpli-mente los cuestionarios o participe de alguna otra manera en elestudio es mayor que en las personas no expuestas. Este tipo desituación puede producir una estimación sesgada de la asocia-ción entre exposición y enfermedad. El sesgo de respuesta puedesospecharse cuando las tasas de respuesta o el tiempo que setarda en rellenar un cuestionario o responder a una encuestadifieren considerablemente entre los grupos (p. ej., casos ycontroles, expuestos y no expuestos). El sesgo de respuesta varíadependiendo de la modalidad de administración del cuestio-nario. Los cuestionarios que se envían por correo suelen serdevueltos por aquellos que están personalmente interesados enlos resultados del estudio y tienen más probabilidades de serignorados o rechazados por personas seleccionadas al azar de lapoblación general. Muchos investigadores que utilizan encuestaspor correo incorporan un mecanismo de seguimiento para

maximizar las tasas de respuesta, que puede consistir ensegundos y terceros recordatorios por correo, así como contactostelefónicos posteriores con las personas que no han respondido ala encuesta.

En las encuestas telefónicas, entre ellas las que seleccionan loscontroles mediante marcación digital aleatoria, suele existir unconjunto de reglas o un protocolo que define el número deintentos que deben realizarse para contactar con los encuestadospotenciales, a qué hora del día deben realizarse las llamadas y siéstas deben realizarse por la noche o durante los fines desemana. Cuando se realizan estudios basados en hospitales, sueleregistrarse el número de pacientes que rechazan la invitación aparticipar en el estudio, así como los motivos de dicho rechazo.En todos estos casos, se registran distintas medidas de las tasas derespuesta para evaluar el nivel de cobertura de la población diana.

El sesgo de selección se produce cuando la probabilidad de queun grupo de participantes responda a la encuesta o participe dealguna otra manera en el estudio es mayor, con el posible resul-tado de una estimación sesgada de la relación entre exposición yenfermedad. Para evaluar si se ha producido un sesgo de selec-ción y la subestimación o sobrestimación de la exposición,pueden compararse los datos demográficos, como el nivel deeducación, de los que responden y los que no responden al cues-tionario. Por ejemplo, si los participantes con menor nivel deeducación tienen menores tasas de respuesta que los partici-pantes con mayor nivel de educación, y si se sabe que una deter-minada profesión o el hábito del tabaquismo es más frecuente enlos participantes con menor nivel de educación, es probable quese produzca un sesgo de selección que subestime la exposiciónen esa profesión o categoría de tabaquismo.

La confusión es un importante tipo de sesgo de selección que seproduce cuando la selección de los encuestados (casos ycontroles en un estudio de casos y controles, o expuestos y noexpuestos en un estudio de cohortes) depende en cierta medidade una tercera variable, algunas veces desconocida para el inves-tigador. Si no se identifica ni controla esta variable, puedeproducir una subestimación o sobrestimación imprevisible de losriesgos de enfermedad asociados a las exposiciones profesio-nales. La confusión suele controlarse manipulando el propiodiseño del estudio (p. ej., mediante el emparejamiento de casos ycontroles dependiendo de la edad o de otras variables) o en laetapa del análisis. En otros artículos de este capítulo se describencon detalle estas técnicas.

DocumentaciónEn cualquier estudio de investigación, todos los procedimientosdel estudio deben documentarse con detalle, de manera que losmiembros del personal, incluidos los encuestadores, supervisorese investigadores, sepan claramente cuales son sus respectivas obli-gaciones. En la mayoría de los estudios basados en cuestionarios,se prepara un manual de codificación en el que se describe preguntapor pregunta todo lo que el encuestador tiene que conocer másallá de la redacción literal de las preguntas, incluyendo instruc-ciones para la codificación de las respuestas categóricas. Estemanual puede incluir también instrucciones explícitas parasondear al encuestado, indicando en qué preguntas se permite elsondeo y en qué preguntas no se permite. En muchos estudios, losencuestadores obtienen respuestas nuevas e imprevistas quedeben registrar en el manual de codificación. Los encuestadoresdeben ser informados puntualmente de cualquier adición,cambio o nuevas instrucciones.

Planificación, pruebas piloto y revisiónComo puede observarse en la Figura 28.1, el diseño de un cues-tionario exige una cuidadosa planificación. Todos los cuestionariostienen que ser sometidos a pruebas piloto en distintas etapas para



tener la seguridad de que las preguntas “funcionan”, es decir, quese comprenden y producen respuestas de la calidad deseada. Esconveniente poner a prueba las nuevas preguntas en grupos devoluntarios y seguidamente interrogarles para comprobar que secomprenden bien y para conocer los tipos de problemas o ambi-güedades que plantean. Estos resultados pueden utilizarse pararevisar el cuestionario, repitiendo el procedimiento todas las vecesque sea necesario. Este grupo de voluntarios se denomina a veces“grupo de enfoque”.

Todas las investigaciones epidemiológicas requieren pruebaspiloto, no sólo de los cuestionarios, sino también de los procedi-mientos del estudio. Un cuestionario correctamente diseñadologra su finalidad sólo si puede administrarse eficientemente alos participantes del estudio y esto se puede conseguir realizandopruebas piloto e introduciendo los ajustes necesarios.

Formación y supervisión de los encuestadoresEn los estudios que se realizan mediante encuestas telefónicas opersonales, el encuestador desempeña una función crítica. Estapersona es responsable, no sólo de formular las preguntas a losparticipantes del estudio y anotar sus respuestas, sino también deinterpretar dichas respuestas. Incluso aunque la encuesta tengauna estructura muy rígida, los encuestados pueden solicitar acla-raciones de preguntas o dar respuestas que no encajen enninguna de las categorías de respuesta contempladas. En dichoscasos, el trabajo del encuestador consiste en interpretar lapregunta o la respuesta considerando los fines del investigador.Para hacer este trabajo de una manera eficaz y coherente, nece-sita una formación adecuada y la supervisión de un investigadoro director con experiencia. Cuando en un estudio participa másde un encuestador, la formación de los encuestadores es especial-mente importante para asegurar la uniformidad en la formula-ción de las preguntas y la interpretación de las respuestas. Enmuchos proyectos de investigación, esta uniformidad se consiguemediante programas de formación en grupo que se repiten perió-dicamente (p. ej., todos los años) para mantener al día lasdestrezas de los encuestadores. Los seminarios de formaciónsuelen abordar con detalle los siguientes temas:

• Introducción general al estudio.• Aspectos relacionados con el consentimiento informado y la

confidencialidad.• Manera de presentar la encuesta y de interaccionar con los

encuestados.• Significado pretendido de cada pregunta.• Instrucciones para el sondeo, es decir, ofrecer al encuestado la

oportunidad de aclarar o detallar las respuestas.• Descripción de los problemas típicos que se plantean durante

las encuestas.

La supervisión de un estudio exige con frecuencia observar laactuación de los encuestadores, pudiéndose grabar las encuestaspara su análisis posterior. Una práctica habitual es que el super-visor revise personalmente todos los cuestionarios antes de apro-barlos y remitirlos al personal encargado de la entrada de datos.El supervisor establece y vigila la aplicación de las normas deconducta de los encuestadores y, en algunos estudios, repite lasencuestas a una serie de participantes como control de lafiabilidad.

Recogida de datosLa distribución de los cuestionarios a los participantes del estudioy su posterior recogida para el análisis de los datos se realiza utili-zando una de las tres modalidades descritas antes: por correo, porteléfono y en persona. Algunos investigadores organizan e inclusorealizan ellos mismos esta función en sus respectivas instituciones.

Aunque el hecho de que un investigador se familiarice deprimera mano con la dinámica de las encuestas tiene un méritoconsiderable, es más eficaz con relación al coste y preferiblepara la calidad de los datos que esta labor sea realizada porencuestadores profesionales bajo la supervisión del equipode investigación.

Algunos investigadores contratan a empresas especializadasen encuestas. Estas empresas prestan una serie de servicios queincluyen una o más de las siguientes actividades: distribución yrecogida de cuestionarios, encuestas telefónicas o personales,obtención de muestras biológicas como sangre u orina, procesa-miento de los datos, análisis estadístico y redacción del informe.Con independencia del nivel de apoyo que reciban, los contra-tistas suelen ser responsables de facilitar información sobre lastasas de respuesta y la calidad de los datos. No obstante, el inves-tigador es siempre el último responsable de la integridad cientí-fica de su estudio.

Fiabilidad y repetición de encuestasLa calidad de los datos puede evaluarse por segunda vezvolviendo a entrevistar a una muestra de los participantesiniciales del estudio. De esta forma se puede determinar la fiabi-lidad de las primeras encuestas y estimar la repetibilidad de lasrespuestas. No es necesario volver a administrar todo el cuestio-nario; normalmente es suficiente con un subconjunto de laspreguntas. Las pruebas estadísticas pueden utilizarse para evaluarla fiabilidad del conjunto de preguntas formuladas a los mismosparticipantes en momentos diferentes, así como para evaluar lafiabilidad de las respuestas dadas por diferentes participantes eincluso por los encuestados por diferentes encuestadores (es decir,evaluaciones del mismo y de distintos encuestadores).

Tecnología para el procesamiento de los cuestionariosLos avances en la tecnología informática han creado muchasformas diferentes de introducir en un ordenador los datos de loscuestionarios y ponerlos a disposición del investigador para suanálisis. Existen tres formas fundamentalmente diferentes para laentrada de los datos: en tiempo real (es decir, a medida que elpaciente responde a la encuesta), métodos tradicionales deentrada a través del teclado y métodos de entrada óptica de losdatos.

Entrada de datos asistida por ordenadorMuchos investigadores utilizan hoy en día los ordenadores pararecoger las respuestas a preguntas formuladas mediante encuestaspersonales o telefónicas. Los investigadores suelen utilizar orde-nadores personales programados para presentar las preguntassecuencialmente y que permiten al encuestador introducir larespuesta en el mismo momento. Las empresas de encuestas tele-fónicas han desarrollo sistemas análogos llamados sistemas deencuesta telefónica asistida por ordenador (CATI). Estos métodosofrecen dos importantes ventajas frente a los cuestionarios enpapel tradicionales. En primer lugar, las respuestas se puedenverificar al instante frente a la serie de respuestas admitidas ycomprobar su coherencia con las respuestas anteriores, demanera que cualquier discrepancia podrá llamar inmediatamentela atención tanto del encuestador como del encuestado. De estaforma, se reduce en gran medida la tasa de errores. En segundolugar, pueden programarse los saltos entre preguntas para reduciral mínimo el tiempo de administración del cuestionario.

El método más común para informatizar los datos siguesiendo la entrada a través del teclado realizada por un operadorcualificado. En el caso de estudios muy grandes, los cuestiona-rios suelen enviarse a una empresa subcontratada que está espe-cializada en la entrada de datos. Muchas de estas empresas



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utilizan equipos especializados que permiten que un operadorintroduzca a través del teclado los datos del cuestionario (unprocedimiento llamado a veces perforar por teclado por razoneshistóricas) y que un segundo operador vuelva a teclear losmismo datos, un proceso llamado verificación del tecleado. Los datosintroducidos por el segundo operador se comparan con los delprimero, para verificar que se han introducido correctamente.Los procedimientos de aseguramiento de la calidad puedenprogramarse para comprobar que todas las respuestas estándentro del rango permitido y que son coherentes con otrasrespuestas. Los ficheros de datos resultantes pueden entregarseal investigador en disco, cinta o a través de medios electrónicoscomo módem o redes informáticas.

En el caso de estudios más pequeños, existen en el mercadomultitud de programas para ordenadores personales confunciones de entrada de datos que emulan a los sistemas másespecializados. Entre estos programas figuran bases de datoscomo dBase, Foxpro y Microsoft Access y hojas de cálculo comoMicrosoft Excel y Lotus 1-2-3. Asimismo, muchos paquetesinformáticos incluyen funciones de entrada de datos cuya prin-cipal finalidad es el análisis estadístico de los datos, como SPSS,BMDP y EPI INFO.

Los sistemas ópticos se utilizan con frecuencia para introducirlos datos de cuestionarios especiales. Los lectores de marcas ópticas olos sensores ópticos se utilizan para leer las respuestas a cuestio-narios que están especialmente diseñados para que los partici-pantes introduzcan los datos marcando pequeños rectángulos ocírculos (llamados “códigos de burbuja”). Este tipo de cuestiona-rios son más eficientes cuando cada persona rellena su propiocuestionario. Los equipos más sofisticados y costosos pueden leercaracteres escritos a mano, pero en la actualidad no existe unatécnica eficiente para la entrada de datos en estudios a granescala.

Archivo de cuestionarios y manuales decodificaciónAl ser la información un recurso de gran valor y estar sometida ala interpretación y a otras influencias, los investigadores recibenalgunas veces la petición de comparar sus datos con los de otrosinvestigadores. Esta petición puede estar motivada por distintasrazones, desde el sincero interés de difundir un informe hasta laexistencia de dudas sobre la validez del análisis y la interpretaciónde los datos.

Para hacer frente a las sospechas o sugerencias de falsificacióno manipulación de los datos, es muy importante que el investi-gador conserve los registros originales en los que se basan losdatos publicados para que puedan ser auditados. Además de loscuestionarios originales y/o los ficheros informatizados de losdatos en bruto, el investigador debe conservar el manual decodificación utilizado en el estudio y los registros de todas lasmodificaciones de los datos que se hayan realizado durante lacodificación, informatización y análisis de los datos, para quepuedan ser revisados. Por ejemplo, si se ha modificado el valorde un dato porque aparecía inicialmente como un valor muyalejado, dicha modificación y los motivos de la misma debenhacerse constar en el registro para una posible auditoría futurade los datos. Este tipo de información es también importantepara la elaboración de informes, ya que ayuda a recordar cómose han procesado los datos en los que se basan los resultadospresentados.

Por todas estas razones, una vez finalizado el estudio, el inves-tigador tiene la obligación de asegurar que todos los datosbásicos se conserven correctamente archivados durante unperíodo de tiempo razonable y que puedan ser recuperados sialguien los solicita en el futuro.

•AMIANTO: PERSPECTIVA HISTORICAAMIANTO: PERSPECTIVA HISTORICA

Lawrence Garfinkel

Existen una serie de ejemplos de peligros en el lugar de trabajo que se citancon frecuencia para ilustrar, no sólo los posibles efectos nocivos para la saludasociados a exposiciones en el lugar de trabajo, sino también para explicarcómo un enfoque sistemático del estudio de las poblaciones de trabajadorespuede demostrar importantes relaciones entre exposición y enfermedad. Uno deestos ejemplos es el del amianto. En un artículo de Lawrence Garfinkel serecuerda la sencilla elegancia con la que el Dr. Irving J. Selikoff demostró elmayor riesgo de cáncer en los trabajadores del amianto. Dicho artículo se hareproducido aquí tan solo con unas ligeras modificaciones y con la autoriza-ción del CA-A Cancer Journal for Clinicians (Garfinkel 1984). Las tablasproceden del artículo original del Dr. Selikoff y sus colaboradores (1964).

La exposición al amianto se ha convertido en un problema desalud pública de magnitud considerable, con ramificaciones quese extienden más allá del campo inmediato de los profesionalessanitarios para caer dentro de las competencias de legisladores,jueces, abogados, educadores y otros cargos públicos. Comoresultado, las enfermedades relacionadas con el amianto hanatraído el creciente interés de los médicos y de las autoridadessanitarias, así como de los consumidores y la opinión pública engeneral.

Antecedentes históricosEl amianto es un mineral muy útil al que se han dado distintosusos a lo largo de los siglos. Los estudios arqueológicos realizadosen Finlandia han encontrado restos de fibras de amianto en lozadel año 2500 a.C. En el siglo V a.C., se utilizaba para fabricarmechas de lámparas. Herodoto ya hablaba del uso de prendas devestir fabricadas con amianto para la incineración de cadáveresalrededor del 456 a.C. El amianto se utilizó en las armaduras delsiglo XV y en la fabricación de prendas de vestir, guantes,calzado y bolsos en Rusia hacia 1720. Aunque no se sabe cuándose desarrolló el arte de tejer el amianto, ya desde antiguo combi-naba el lino. La producción comercial de amianto se inició enItalia en torno a 1850 para la fabricación de papel y prendas devestir.

La explotación de las minas de amianto en Canadá y Sudá-frica alrededor de 1880 redujo los costes y estimuló la fabrica-ción de los productos de amianto. Poco después se inició laexplotación minera y la producción de amianto en EstadosUnidos, Italia y Rusia. En Estados Unidos, la utilización delamianto como aislante de tuberías aumentó su producción y fueseguida al poco tiempo por otros usos distintos, como guarni-ciones de freno, tuberías de cemento, prendas protectoras, etc.

La producción en Estados Unidos aumentó de unas 6.000toneladas en 1900 a unas 650.000 toneladas en 1975, aunque en1982 la producción se redujo a unas 300.000 toneladas y en1994, a 33.000 toneladas.

Parece ser que Plinio El Joven (61-113 a.C.) ya se refirió a laenfermedad de los esclavos que trabajaban con el amianto. En elsiglo XVI aparecen referencias a la enfermedad profesionalasociada con la minas de amianto, pero hasta 1906 no aparecela primera referencia a la fibrosis pulmonar de los trabajadoresdel amianto en Inglaterra. Poco después se empezó a hablar dela mayor tasa de mortalidad de los trabajadores que partici-paban en las aplicaciones de la fabricación del amianto enFrancia e Italia, pero la enfermedad inducida por el amianto nose reconoció hasta 1924 en Inglaterra. En 1930, Wood y Gloynehabían declarado 37 casos de fibrosis pulmonar.

La primera referencia al carcinoma de pulmón en un pacientecon “silicosis inducida por el amianto” apareció en 1935. Lesiguieron varios informes sobre otros casos. En 1947, 1949 y

28.40 AMIANTO: PERSPECTIVA HISTORICA ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


1951 se publicaron informes sobre el elevado porcentaje decáncer de pulmón en pacientes que fallecían de amiantosis. En1955, Richard Doll demostró en Inglaterra un mayor riesgo decáncer de pulmón en personas que habían trabajado en unafábrica de amianto desde 1935 y un riesgo especialmenteelevado en los que llevaban trabajando más de 20 años.

Observaciones clínicasCon estos antecedentes, el Dr. Irving Selikoff inició sus observa-ciones clínicas de la enfermedad relacionada con el amianto. Enaquel entonces, el Dr. Selikoff era un científico de gran prestigio.Entre los éxitos que ya había logrado, fue el primero en desarro-llar y utilizar la isoniazida para el tratamiento de la tuberculosis,motivo por el cual recibió un Premio Lasker en 1952.

A principios del decenio de 1960, trabajaba en Paterson(Nueva Jersey) como médico especialista en enfermedades torá-cicas y había observado numerosos casos de cáncer de pulmónen los trabajadores de una fábrica de amianto de la zona.Decidió ampliar sus observaciones a dos locales del sindicato detrabajadores de aislamientos de amianto, cuyos miembrosestaban también expuestos a las fibras de amianto. Se dio cuentade que seguían existiendo muchas personas que no creían que elcáncer de pulmón estuviera relacionado con la exposición alamianto y de que sólo mediante un estudio exhaustivo de lapoblación total expuesta podría convencerles. Existía la posibi-lidad de que la exposición a amianto en la población estuvierarelacionada con otros tipos de cáncer, como mesotelioma pleuraly peritoneal, como ya se había sugerido en otros estudios, yquizás también con cáncer en otros lugares. La mayoría de losestudios previos de los efectos del amianto en la salud se habíancentrado en los trabajadores de las minas y fábricas de amianto.Era importante saber si la inhalación de amianto afectabatambién a otros grupos expuestos al amianto.

El Dr. Selikoff había oído hablar de los logros delDr. E. Cuyler Hammond, en aquel entonces Director de laSección de Investigación Estadística de la American CancerSociety (ACS), y decidió pedirle su colaboración para el diseño yanálisis del estudio. El Dr. Hammong había publicado años

antes el primer estudio prospectivo sobre el tabaquismo y lasalud.

El Dr. Hammond se dio cuenta inmediatamente de la posibleimportancia de un estudio sobre los trabajadores del amianto.Aunque estaba muy ocupado en el análisis de los datos delnuevo estudio prospectivo de la ACS, el Estudio de la Preven-ción del Cáncer I (CPS I) que se había iniciado unos años antes,aceptó en seguida colaborar en su “tiempo libre”. Sugirió que elanálisis se limitara a los trabajadores que tuvieran como mínimo20 años de experiencia laboral, por ser los que habrían estadosometidos al mayor nivel de exposición al amianto.

ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO 28.41 AMIANTO: PERSPECTIVA HISTORICA 28.41


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Edad Período de tiempo

1943-47 1948-52 1953-57 1958-62

35–39 85,0 185,0 7,0 11,0

40–44 230,5 486,5 291,5 70,0

45–49 339,5 324,0 530,0 314,5

50–54 391,5 364,0 308,0 502,5

55–59 382,0 390,0 316,0 268,5

60–64 221,0 341,5 344,0 255,0

65–69 139,0 181,0 286,0 280,0

70–74 83,0 115,5 137,0 197,5

75–79 31,5 70,0 70,5 75,0

80–84 5,5 18,5 38,5 23,5

85+ 3,5 2,0 8,0 13,5

Total 1.912,0 2.478,0 2.336,5 2.011,0

Tabla 28.16 • Hombre-años de experiencia de 632trabajadores del amianto expuestos a polvode amianto durante 20 o más años.

Causa de muerte Período de tiempo Total

1943-47 1948-52 1953-57 1958-62 1943-62Total, todas las causas

Observada(trabajadores delamianto)

28,0 54,0 85,0 88,0 255,0

Esperada(varones de razablanca, EE.UU.)

39,7 50,8 56,6 54,4 203,5

Total cáncer, todos los sitios


13,0 17,0 26,0 39,0 95,0

Esperada(varones de raza

blanca, EE.UU.)

5,7 8,1 13,0 9,7 36,5

Cáncer de pulmón y pleura


6,0 8,0 13,0 18,0 45,0


0,8 1,4 2,0 2,4 6,6

Cáncer de estómago, colon y recto


4,0 4,0 7,0 14,0 29,0


2,0 2,5 2,6 2,3 9,4

Otros cánceres


3,0 5,0 6,0 7,0 21,0


2,9 4,2 8,4 5,0 20,5

Tabla 28.17 • Número observado y esperado defallecimientos en 632 trabajadores delamianto expuestos a polvo de amiantodurante 20 o más años.

El equipo se completó con Janet Kaffenburgh, una investiga-dora adjunta al Dr. Selikoff en el Mount Sinai Hospital, queayudó al Dr. Hammond a preparar las listas de los trabajadoresque participarían en el estudio, indicando sus edades y la fechasde empleo, y a obtener datos sobre las circunstancias de sumuerte y las causas para que se abriera un expediente en la sededel sindicato. Esta información fue posteriormente transferida afichas que el Dr. Hammond y Janet Kaffenburgh ordenaron enel cuarto de estar de la casa del primero.

El Dr. Jacob Churg, un patólogo del Barnert MemorialHospital Center de Paterson, Nueva Jersey, fue el encargado derealizar la verificación patológica de las causas de muerte.

El diseño final fue un “estudio prospectivo realizado retros-pectivamente”. La naturaleza de los registros del sindicatopermitió realizar un análisis de un estudio de largo alcance enun período de tiempo relativamente corto. Aunque sólo partici-paron 632 varones, representaban 8.737 hombre-años de expo-sición al riesgo (véase Tabla 28.16) y durante el período de 20años de observación de 1943 a 1962 se produjeron 255 falleci-mientos (véase la Tabla 28.17). Como puede observarse en laTabla 28.17 el número observado de fallecidos superó en todoslos casos al número esperado, demostrando la asociación entrela exposición a amianto en el lugar de trabajo y una mayor tasade mortalidad por cáncer.

Importancia del trabajoEste estudio constituyó un viraje decisivo en nuestro conoci-miento sobre la enfermedad relacionada con el amianto y esta-bleció la dirección de las futuras investigaciones. El artículo delDr. Selikoff ha sido citado al menos 261 veces en las publica-ciones científicas. Con el apoyo financiero de la ACS y elNational Institutes of Health, el Dr. Selikoff, el Dr. Hammond yun equipo cada vez mayor de mineralogistas, médicos torácicos,radiólogos, patólogos, higienistas y epidemiólogos, siguieron estu-diando distintas facetas de la enfermedad del amianto.

Un importante artículo publicado en 1968 describió el efectosinergístico del tabaco en la exposición al amianto (Selikoff,Hammond y Churg 1968). Los estudios se ampliaron paraincluir a los trabajadores de la producción del amianto, apersonas expuestas indirectamente al amianto en sus trabajos(trabajadores de los astilleros, por ejemplo) y a personas conexposición al amianto en sus hogares.

En un análisis posterior que contó con la participación deHerbert Seidman, MBA, Vicepresidente Adjunto de Epidemio-logía y Estadística de la American Cancer Society, el grupodemostró que incluso la exposición de corta duración al amiantoproducía un riesgo significativamente mayor de cáncer que semantenía incluso 30 años más tarde (Seidman, Selikoff yHammond 1979). En este primer estudio de 632 trabajadores deaislamientos, sólo se produjeron tres casos de mesotelioma, perolas investigaciones posteriores demostraron que el 8 % de todaslas muertes de los trabajadores del amianto se debían a mesote-lioma pleural y peritoneal.

A medida que las investigaciones científicas del Dr. Selikoff seampliaron, él y sus colaboradores realizaron importantes contri-buciones para reducir la exposición al amianto, introduciendoinnovaciones en las técnicas de higiene industrial, persuadiendoa los legisladores de la urgencia del problema del amianto,evaluando los problemas del pago de pensiones de discapacidada trabajadores afectados por la enfermedad del amianto, e inves-tigando la distribución general de las partículas de amianto enlos abastecimientos de agua y en la aire ambiental.

El Dr. Selikoff consiguió también atraer la atención de lacomunidad médica y científica al problema del amianto organi-zando conferencias sobre el tema y participando en numerosasreuniones científicas.

Muchas de sus charlas informativas sobre el problemas de laenfermedad del amianto se dirigieron especialmente a abogados,jueces, presidentes de grandes empresas y directivos de entidadesaseguradoras.

28.42 REFERENCIAS ENCICLOPEDIA DE SALUD Y SEGURIDAD EN EL TRABAJO


ReferenciasREFERENCIAS

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