Capítulo
4.
Epidemiología
laboral
e
investigación
epidemiológica. 1 Concepción, evolución histórica y usos de Epidemiología. La disciplina de la Epidemiología, considerada en sus inicios como la ciencia de las grandes epidemias, es decir, de las enfermedades contagiosas, ha experimentado una profunda evolución y transformación. A lo largo de la historia se han producido numerosas definiciones de Epidemiología, conforme se pasa de las definiciones clásicas a las más modernas se va observando una mutación del concepto de Epidemiología, en cuanto que ésta no queda limitada a las enfermedades transmisibles, sino que abarca el estudio de todos los factores de riesgo de cualquier tipo de enfermedad. Muchas disciplinas tratan de averiguar los determinantes de la enfermedad; la contribución especial de la Epidemiología es su uso del conocimiento de la frecuencia y de la distribución de las enfermedades en la población. El desarrollo de la Epidemiología ha ido del estudio de lo exótico e inusual a la búsqueda de principios generales. Ya no está restringida al estudio de brotes sorpresivos de enfermedades. En su desarrollo históricosocial, se convierte progresivamente en la "Ciencia de la salud", que estudia específicamente la "saludenfermedad-invalidez-muerte" en las poblaciones humanas y cuyo objetivo final es reunir el conocimiento científico necesario para promover y proteger la salud, prevenir la enfermedad y la invalidez y prolongar la vida humana, para lo cual cuenta con la Salud Pública como disciplina aplicada. Centrada alrededor del hombre y de las poblaciones humanas, la Epidemiología es siempre una práctica, un razonamiento lógico, una observación continuada y sistemática de hechos, una descripción y medición de variables y características de persona, lugar y tiempo, un análisis de relaciones y de asociaciones causales, una experimentación que verifica los hechos observados o que rechaza las hipótesis.
La Epidemiología busca, pues, conocer y analizar causalmente la realidad externa e interna de un fenómeno a través de observaciones y de ellas saca conclusiones y reglas generales que vuelve a analizar y confrontar con la realidad. Este proceso de observación de la realidad y deducción de leyes no es diferente del proceso que sigue el método científico de investigación para obtener predicciones y generalizaciones. La clave del método epidemiológico es, por tanto, la observación de la realidad, siendo el esfuerzo de objetividad característica del método. Para entender la importancia que en Epidemiología tiene medir la aparición de las enfermedades en un colectivo humano, hemos de partir de cuáles son los dos aspectos fundamentales de los que se ocupa.
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Los objetivos de la Epidemiología pueden concentrarse en los siguientes: ⇒
COMPRESIÓN DE LAS CAUSAS DE LA ENFERMEDAD: El propósito más importante de la Epidemiología actual es adquirir conocimientos acerca de los mecanismos causales, como base de la prevención contra enfermedades que aún no son evitables. Esta meta engloba los siguientes objetivos subsidiarios: a) Desarrollo de hipótesis: Que expliquen los patrones de distribución de la enfermedad en función de las características o experiencias humanas específicas. b) Ensayo de hipótesis: Por medio de estudios especialmente diseñados. c) Validación de programas: Prueba la validez de los conceptos en que se basan los programas de lucha contra la enfermedad, por el uso de datos epidemiológicos conforme se ejecutan los programas. d) Clasificación epidemiológica: Aunque no se identifiquen de forma completa los factores etiológicos, la similitud de la conducta epidemiológica puede indicar la similitud etiológica de entidades aún clínicamente diferentes. A la inversa, las diferencias que se aprecian en la distribución epidemiológica de subgrupos de una entidad clínica pueden sugerir que dichos subgrupos, para los propósitos de la investigación etiológica, deberían ser considerados como entidades nosológicas separadas.
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EXPLICACIÓN DE LO PATRONES LOCALES DE LA ENFERMEDAD. Con frecuencia no interesa tanto adquirir conocimientos nuevos acerca del origen de una enfermedad, como entender las causas de epidemias específicas de una enfermedad cuya naturaleza, en general, es bien conocida.
Se relacionan con la descripción de la historia natural de la enfermedad; es decir, los métodos epidemiológicos son utilizados para identificar los factores relacionados con el curso de una enfermedad, una vez declarada. Así, es útil conocer cómo varía la duración de una enfermedad, y los diversos desenlaces posibles, según la edad, el sexo, la geografía, etc. Dicha información es valiosa no sólo para establecer el pronóstico, sino también para estimular la formulación de hipótesis acerca de cuáles son los factores específicos que pueden influir más directamente para determinar el curso de la enfermedad en un individuo.
El conocimiento de la frecuencia de las enfermedades en la población es esencial para el planteamiento lógico de la asistencia médica. Los requisitos de cuidados para una 2
determinada enfermedad o para segmentos dados de la población, pasan por conocer la frecuencia y la historia natural de las enfermedades. Si los recursos son limitados estos datos ayudan a decidir qué grupo etario, profesional, geográfico o étnico, o qué sexo, debe ser objeto de un programa de diagnóstico temprano.
2 La epidemiología clínica. La Medicina no es una ciencia exacta y menos aún lo es su aplicación: la Clínica. El resultado final de la actuación médica es la suma de decisiones basadas en conocimientos científicos y de otros factores mal definidos (ojo clínico, corazonada, etc), condicionantes subjetivos que se han relacionado con el arte de la Medicina. Con frecuencia, las decisiones de diversos profesionales sobre un mismo enfermo no son coincidentes. El médico carece de capacidad de análisis del proceso que tiene lugar en el ejercicio de la práctica clínica, así como de los factores implicados en la toma de decisiones. Estas carencias son base de incertidumbre, de discordia y de decisiones científicas incorrectas o de beneficio dudoso para el enfermo. El ejercicio médico mejora si en su práctica es capaz de introducir sistemas que le permitan conocer de forma objetiva la calidad y validez de sus actuaciones. Los actos médicos deben ser científicamente correctos, utilizándose las pruebas complementarias precisas y en la secuencia adecuada, para lo que es preciso conocer las características de las mismas, en cuanto a su validez, coste, inconvenientes, etc. A este respecto surge la Epidemiología Clínica como una ciencia básica para la Medicina Clínica: su conocimiento y aplicación permitirán llevar a cabo con método científico tanto la práctica clínica como la investigación. Existen gran variedad de enfoques en cuanto al concepto y contenidos de la Epidemiología Clínica; como síntesis puede considerarse como la ciencia que mediante la aplicación del método epidemiológico se propone mejorar la calidad de las decisiones clínicas produciendo conocimiento científico sobre el proceso de la práctica clínica. Este concepto corresponde a una línea de pensamiento, bastante generalizada, de que la Epidemiología Clínica tiene su principal orientación hacia la mejora de la decisión clínica para optimizar la práctica. Entre los autores que más destacan por sus estudios de la Epidemiología Clínica están Sackett y Feinstein.
2.1
Principales áreas de interés.
La labor clínica se asienta en la resolución individualizada de los problemas del enfermo. Para resolverlos se utiliza información proveniente de experiencias semejantes vividas o comunicadas. Ya que la mayoría de las actitudes a tomar en las distintas situaciones clínicas son inciertas, deben expresarse como probabilidad. Este razonamiento se aplica a: ESTUDIOS DE CARÁCTER PREVENTIVO.
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En los que la Epidemiología Clínica enseña metodología dirigida al análisis de frecuencias; a caracterizar los factores de riesgo; a estudiar sus causas y las diferentes estrategias de prevención primaria o secundaria, sus indicaciones y resultados; las técnicas de detección sanitaria u otras formas de intervención. ESTRATEGIAS DIAGNÓSTICAS. Un diagnóstico correcto exige saber interpretar la calidad y consistencia de los signos y síntomas en las innumerables situaciones clínicas; desarrollar estrategias adecuadas para la selección de las pruebas complementarias, jerarquizar su indicación, conocer sus rendimientos, nocividad y coste. ANÁLISIS DEL PRONÓSTICO DE LAS ENFERMEDADES. El pronóstico debe basarse en el análisis científico de lo acaecido en situaciones previas, referido a grupos homogéneos comparables al caso actual. Precisa del uso de clasificaciones, etarias, análisis de curvas de supervivencia, etc. Ello permitirá describir el curso clínico y la historia natural de las enfermedades. EVALUACIÓN DEL TRATAMIENTO. El uso de las distintas opciones terapéuticas deben surgir del análisis racional de los resultados obtenidos de protocolos terapéuticos aplicados sobre enfermos en situaciones semejantes.
La Epidemiología Clínica permite una forma de investigación dirigida a todos y cada uno de los actos médicos que comporta la práctica clínica. Le brinda nuevos temas de investigación referidos al análisis del propio proceso de la práctica clínica, análisis de la calidad de la atención prestada y estudios de economía aplicada a la práctica clínica.
La Epidemiología Clínica aporta metodología para aprender a realizar una lectura crítica de la literatura científica, calificar los datos obtenidos de diferentes tipos de ensayos clínicos, y evaluar la evidencia científica.
3 Las variables en la epidemiología. Entendemos por variables o caracteres todos aquellos atributos susceptibles de ser medidos. Las variables se clasifican en dos categorías: Cuantitativas o numéricas: aquellas variables que pueden ser evaluadas por medio de un número (edad en años). Cualitativas o categóricas: aquellas variables que reflejan una cualidad y que, por tanto, no se pueden expresar en forma numérica sino por medio de palabras excluyentes entre sí a las que se denominan categorías. A su vez pueden distinguirse tres grupos:
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La descripción de la frecuencia y características más importantes de un problema de salud se realiza en función de una serie de características epidemiológicas o variables de persona, de lugar y de tiempo:
3.1
Tipos de variables.
Son atributos inherentes al ser humano.
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Edad: es la variable epidemiológica de mayor importancia, sola o asociada con la del sexo. Desde un punto de vista práctico, todas las enfermedades en sus manifestaciones muestran variaciones según la edad. Esta conexión hace necesario el uso de indicadores "ajustados por edad" para comparar la frecuencia de una enfermedad en dos grupos, a fin de descartar la influencia que sobre la diferencia pudieran tener las estructuras etarias distintas de dos poblaciones. La asociación enfermedad–edad puede considerarse desde dos modos diferentes: respecto a una edad dada para la fecha del estudio (edad actual), o respecto a un suceso determinado a partir del cual se hacen observaciones en fechas sucesivas (el suceso puede ser un embarazo, una vacunación, etc). Las variaciones de las enfermedades con la edad se deben a muchas razones, no siempre bien explicadas. Así, ciertas enfermedades se concentran en edades circunscritas de la vida por motivos del huésped (anomalías congénitas, fracturas de cuello del fémur); por condiciones del agente (el virus del sarampión, al ser muy difusible, afecta a edades tempranas); o por factores ambientales (accidentes automovilísticos en adultos jóvenes).
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Sexo : variable de gran importancia. Casi todas las enfermedades señalan diferencias de frecuencia entre sexos. Una primera razón aducida tiene una base biológica, que posiblemente explicaría enfermedades relacionadas con problemas endocrinos y reproductores. En ciertos problemas, podría entrar en juego la exposición a factores ambientales más intensamente en uno de los sexos.
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Grupo étnico y cultural: esta denominación se aplica a un conjunto de personas que tienen en común una o varias características, tales como lugar de nacimiento, raza, religión, hábitos dietéticos, etc. Estas características se han asociado con variaciones en la frecuencia de ciertas enfermedades. Las variaciones pueden ser reales a consecuencia de estructuras genéticas distintas, diversos modos de vida, condiciones ocupacionales, etc, pero pueden ser apenas aparentes debido a divergencias en métodos de diagnóstico y en accesibilidad o utilización de servicios médicos.
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Ocupación: con este nombre se designa una variable que sirve para indicar la condición económico– social y señalar exposiciones peculiares a determinados riesgos laborales. Las ocupaciones, como indicadores de la situación económico–social, se han agrupado en categorías, siendo tradicionales las cinco establecidas en Gran Bretaña: profesionales (I), intermedias (II), especializadas (III), semiespecializadas (IV) y no especializadas (V).
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Fecundidad: se utilizan, entre otras, las siguientes características: grado de paridad, orden de nacimiento y edad de la madre.
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Lugar de nacimiento: cuando la gente emigra del país natal, tiende a mantener en el nuevo país – durante un lapso variable– los patrones de dieta, ocupación y ocio. El país de nacimiento es una característica válida y objetiva que puede usarse para distinguir, dentro de la misma comunidad, grupos cuyos rasgos heredados y patrones ambientales pueden diferir de los de otros grupos inmigrantes, o de los nativos. Ciertas características ambientales pueden ser mantenidas en forma más o menos diluida por una o más generaciones subsiguientes, de modo que el lugar de nacimiento de los padres o de los abuelos puede ser usado también para distinguir grupos con diferentes experiencias ambientales.
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Religión: los antecedentes culturales y la creencia religiosa están fuertemente correlacionados, de modo que la religión puede ser usada como indicadora del grupo étnico, aunque en determinados países puede ser de poco valor práctico para identificar grupos que tengan algún grado de homogeneidad étnica. Métodos específicos para control de natalidad, la circuncisión y la abstinencia de tabaco son rasgos característicos de algunas religiones.
Conocer cómo varía la distribución de las enfermedades según el lugar tiene una considerable importancia, siendo, incluso, un elemento clave para el diagnóstico (gastroenteritis en una localidad). En función de la variable lugar puede considerarse la distribución de las enfermedades a distintos niveles. Son: ⇒
Nivel internacional: de acuerdo con países en su conjunto, lo que conlleva problemas inherentes a la existencia de diferencias en cuanto a los criterios de diagnóstico, al alcance de cobertura de las notificaciones de enfermedades y al grado de integridad de las estadísticas vitales. Pese a ello es evidente que ciertas enfermedades presentan cambios notorios en su distribución de país a país.
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Nivel nacional: la frecuencia de enfermedades puede describirse en función de agrupaciones demográficas, especialmente delimitadas o de las tradicionales áreas censales "urbana" y "rural". Una forma práctica de mostrar diferencias en la distribución consiste en el uso de mapas de sombras con intensidad variable o de puntos.
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Nivel local: en ciertas ocasiones hay que estudiar la distribución de una enfermedad en un sector restringido: local o incluso en un barrio de una ciudad. No siempre el sitio de residencia de los casos es buena guía para ayudar a establecer la fuente de infección, ya que no debemos olvidar la posibilidad de que sea el lugar de trabajo el que mejor justifique la presentación de la enfermedad.
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El estudio en función del tiempo es importante, ya que puede reflejar presencia, ausencia o cambio en la intensidad de determinados factores causales. El tiempo es una noción que debe definirse concretamente en función de la unidad de medida que sea apropiada para el fin que se persiga. Así mismo, las características pertenecientes a la variable tiempo no pueden ser consideradas aisladamente sino en referencia a las relacionadas con persona o lugar. ⇒
Atendiendo a su frecuencia, la presentación podrá ser:
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Tendencia secular: la característica dominante de una situación epidemiológica se mantiene, más o menos estable, por largos períodos de tiempo (con alguna pequeña oscilación) o muestra aumentos o disminuciones graduales. Para estudiar las tendencias en un mismo lugar a lo largo de extensos períodos de tiempo o para comparar las de un lugar con otro, debe valorarse, inicialmente, si las variaciones no se deben a cambios en los métodos de diagnóstico, a la calidad de la notificación, a la fuerza de la letalidad o a la presencia de cualquier otro factor artificial.
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Variaciones estacionales: la frecuencia de una enfermedad sufre cambios con una periodicidad más o menos regular dentro del lapso anual y tiende a repetirse año tras año. Su presentación en enfermedades infecciosas se ha achacado a cambios climáticos, situaciones ambientales, actividades de grupos humanos o diferencias en las vías de transmisión y en la supervivencia de los agentes infecciosos. Así, también procesos no infecciosos como los accidentes de tráfico presentan unas variaciones mensuales dentro del año.
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Variaciones cíclicas: se produce un movimiento oscilatorio que abarca un lapso de varios años. En general refleja los cambios en el estatus inmunitario de la comunidad. Así, por agotamiento gradual de los susceptibles, debe transcurrir un tiempo variable (según la enfermedad) para que los susceptibles alcancen de nuevo un nivel que facilite la transmisibilidad de la enfermedad. Por ejemplo, el sarampión tiene ciclos de presentación cada 2–3 años.
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Variaciones inesperadas: son excesos en la presentación de una enfermedad (epidemias o brotes) cuya duración en unidades de tiempo puede ser variable (de horas a meses). 7
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Conglutinación temporal: no siempre la frecuencia inusitada de una enfermedad se hace notoria respecto a una determinada fecha, puede que los casos aparezcan en fechas diferentes en virtud de que el factor causal actuó individualmente en fecha también diferente. Para hacer patente esta relación se requiere analizar cada caso de enfermedad en función de la fecha en que sucedió el factor supuestamente responsable, dando a cada fecha el mismo valor cero en la escala de tiempo. Así la severidad de los casos de polio en relación al antecedente de amigdalectomía.
3.2
Escala de medidas en las variables.
Las variables categóricas proceden de una escala de medida nominal. Sus valores son categorías bien definidas, como el sexo de un grupo de personas (varones o mujeres), el grupo sanguíneo (A /B /AB /O) o el tipo de tratamiento de la diabetes mellitus (dieta/ dieta con hipoglucemiantes/ dieta con insulina). En el caso concreto de que sólo existan dos valores posibles (si/ no, presente/ ausente, masculino/ femenino) se habla de variables dicotómicas o binarias. Las únicas operaciones permisibles entre sus categorías o valores son las relaciones de igualdad o desigualdad.
Las variables con categorías ordenadas proceden de una escala de medida ordinal: nivel socioeconómico (bajo, medio, alto) o grado de dolor (ausente, leve, moderado, severo). Las operaciones permisibles entre sus categorías o valores son las relaciones de igualdad o desigualdad y las de orden (alto>medio>bajo).
La temperatura es un ejemplo de una escala de intervalo ya que el origen de la escala (0º C) no indica ausencia de calor, sino que es un valor arbitrario correspondiente a la temperatura de fusión del hielo. En este caso las operaciones permisibles entre sus valores son las relaciones de igualdad o desigualdad, las de orden y la suma y resta. Así ocurre que 10º C < 20º C < 25º C. Además, el incremento para pasar de 10º C a 20º C es el doble que para pasar de 20º C a 25º C, esto es: [20- 10 = (25 - 20) x2]. Sin embargo, no puede afirmarse nunca que un objeto a 20º C tenga el doble de temperatura que otro que esté a 10º C.
El número de cigarrillos fumados al día es un ejemplo de este tipo de escala, ya que el origen de la escala (0 cigarrillos/ día) indica ausencia de consumo de tabaco. Las operaciones permisibles en este caso son las relaciones de igualdad o desigualdad, orden y suma, resta, multiplicación y división. Así, tenemos que 10 cigarrillos < 20 cigarrillos, y una persona que fuma 20 cigarrillos/ día consume el doble que otro que fuma 10 cigarrillos/ día [20= 10 x 2].
Apropiada para su uso en el estudio de acuerdo con los objetivos y variable a utilizar. 8
Viable, de acuerdo con los métodos que se utilizarán para recoger información.
Con potencia suficiente para alcanzar los objetivos del estudio.
Con categorías claramente definidas.
Categorías mutuamente excluyentes.
Número suficiente de categorías, pero no innecesariamente elevado.
Exhaustiva en su conjunto, permitiendo clasificar todas las situaciones posibles.
4 Concepto y tipos de riesgo. Niveles de prevención. De manera general, se considera que riesgo es la probabilidad de que un hecho se produzca o la medida de probabilidad de un resultado (en general, adverso). En Epidemiología, el riesgo se define como probabilidad de que un individuo libre de la enfermedad desarrolle una enfermedad específica durante un período determinado. Requiere, pues, un período de tiempo durante el cual se detectan los nuevos casos de enfermedad; sin un período de referencia el riesgo se hace interpretable. Se supone, también, que durante ese período temporal no hay otras causas que pueden causar la muerte del individuo. Es necesario el estudio de un número suficientemente grande de sujetos para tener una buena estimación del riesgo. Cuando hablamos de riesgo en Epidemiología, tenemos que conocer también una serie de conceptos, como: ⇒
Factor de riesgo: cualquier variable que aumente la probabilidad de enfermar. En contraste con los modelos deterministas, esta concepción epidemiológica, de estructura probabilística, incorpora elementos como la gran variabilidad que caracteriza los sucesos biológicos y la limitación de la capacidad para conocer y observar el proceso causal. El término exposición se usa, en los estudios epidemiológicos, para indicar que una persona ha estado en contacto o posee el factor de riesgo en cuestión. Ello puede ocurrir en un momento específico en el tiempo o desarrollarse a lo largo de un período y a diferentes dosis. Las condiciones que determinan que un factor sea factor de riesgo de una enfermedad son las siguientes:
El factor debe variar junto con la enfermedad. Deben estar estadísticamente asociados sin que la asociación pueda deberse enteramente a fuentes de error (sesgos, problemas de diseño o análisis).
La presencia del factor debe preceder en el tiempo a la ocurrencia de la enfermedad.
El factor puede ser controlado.
El factor tiene responsabilidad en la producción de la enfermedad.
Puede haber factores de riesgo en cualquiera de los ámbitos capaces de condicionar la aparición de la enfermedad: el medio ambiente físico, psíquico, social y los factores hereditarios. ⇒
Marcador de riesgo: concepto reservado a las variables de persona y, por tanto, endógenas, que no son controlables y que definen a los individuos particularmente
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vulnerables. El marcador no puede eliminarse, pero señala un aumento del riesgo de padecer la enfermedad aunque no tiene influencia directa en su producción. ⇒
El indicador de riesgo o signo precursor de enfermedad: pone de manifiesto la presencia temprana de ella. Es una característica significativamente unida a la enfermedad en su estadio preclínico, sin influencias en su producción.
⇒
Causa: condición que sola o acompañada de otras condiciones, inicia o permite una secuencia de acontecimientos que producen un determinado efecto.
⇒
Factor pronóstico: predicen su curso una vez que la enfermedad se ha manifestado; es decir, están asociados a la probabilidad de un resultado determinado: curación, muerte, complicación.
Mientras que, en general, los factores de riesgo predicen hechos de baja probabilidad (incluso enfermedades que se consideran frecuentes tienen tasas bajas en el nivel poblacional) y por lo tanto su estudio requiere de una población muy grande o un período de observación relativamente largo, los factores pronósticos describen hechos relativamente frecuentes, por lo que para su estudio son suficientes grupos más pequeños o períodos de observación más cortos. Un mismo factor puede actuar a la vez como factor de riesgo y factor pronóstico, teniendo en cuenta que no siempre actúan en el mismo sentido en ambos casos: un factor que incrementa la probabilidad de aparición de la enfermedad no tiene que estar necesariamente asociado a un mal resultado de dicha enfermedad. Las utilidades del conocimiento del riesgo son: ⇒
Causalidad: es la utilidad básica de la Epidemiología analítica. Cualquier exceso de incidencia en los expuestos a un factor se debe en principio a la exposición a ese factor, debiéndose valorar cuánto de la observación es debida al azar, sin que desde el punto de vista estadístico puedan establecerse conclusiones respecto a que el factor sea o no causa de la enfermedad, al requerirse criterios y razonamientos adicionales.
⇒
Predicción: el conocimiento de los factores de riesgo de una enfermedad permite tener una noción del riesgo individual y /o colectivo de los sujetos que presentan o no diversos factores de riesgo conocidos. La calidad de la predicción depende de la similitud entre las personas en las que se basa le estimación y aquellas a las que se aplica la predicción.
⇒
Diagnóstico: el conocimiento de los factores de riesgo es un dato posible a utilizar en el proceso diagnóstico, aunque algunas características de ciertos factores limitan esta utilidad clínica: los factores con un período de latencia largo, la baja frecuencia de algunas enfermedades, y la baja magnitud del efecto.
⇒
Prevención: la eliminación del factor de riesgo puede utilizarse como un elemento clave en la prevención primaria. Este potencial de prevención se da también aunque no se conozcan exactamente los mecanismos por los que el factor actúa, lo que constituye una utilización complementaria a la causalidad.
Prevención en sentido riguroso equivale a la inhibición del desarrollo de una enfermedad antes de que esta ocurra. Pero en la práctica se utiliza el término para abarcar todas las medidas que interrumpen o hacen más lento el progreso de la enfermedad. De ahí que se hable de varios niveles de prevención: 10
PREVENCIÓN PRIMARIA: las medidas que inciden en la "etapa de susceptibilidad" de la enfermedad, antes de que aparezca, alterando dicha susceptibilidad o reduciendo la exposición de los sujetos susceptibles a los denominados factores de riesgo para la enfermedad. Incluyen medidas de fomento de la salud, o de promoción de la salud (vacunación, alimentación, abandono de hábitos perjudiciales, educación para la salud, etc.) y medidas de protección o prevención frente a las enfermedades (control de factores ambientales, higiene de los alimentos, salud ocupacional, fluoración de las aguas, etc.). PREVENCIÓN SECUNDARIA: supone la detección precoz de la enfermedad en personas que se encuentran bien (asintomáticas). Normalmente los programas de despistaje o screening van dirigidos hacia personas de ciertos grupos de riesgo. PREVENCIÓN TERCIARIA: consiste en limitar la incapacidad y rehabilitar, incluyendo medidas de rehabilitación y adaptación en la fase de secuelas de la enfermedad.
5 Causalidad. En medicina clínica, no es posible probar relaciones causales más allá de cualquier duda. Es posible solamente aumentar la propia convicción de una relación causa – efecto, mediante pruebas empíricas, hasta el punto en el que se establezcan, por todos los medios y propósitos, la causalidad. Por el contrario, las pruebas en contra de una causa pueden ser defendidas hasta que se haga imposible la relación causa – efecto. El primer paso para establecer una relación causal entre un factor y un efecto viene ligado a la consideración de su asociación o independencia estadística, junto a la magnitud del efecto que provoca. La Epidemiología valora como factores asociados a la aparición de la enfermedad, a aquéllos que provocan una variación del riesgo de sufrirla y en los que de partida no se puede utilizar con propiedad el calificativo de causal. Como parte inicial de la investigación etiológica, se busca la asociación o independencia entre una variable (factor riesgo) y un efecto (enfermedad) mediante las oportunas pruebas estadísticas. Si dicha significación estadística existiese, indicaría que la relación entre las dos variables es mayor de lo que explicaría el azar, sobre la base de la frecuencia de presentación de cada una de ellas por separado. Si la asociación es positiva, la probabilidad de incidencia de una variable aumenta con la presencia de la otra. En la asociación negativa, la probabilidad de incidencia disminuye por el hecho de suceder la otra. Dos factores, la causa sospechada y el efecto, deben aparecer obviamente asociadas si se van a considerar causa y efecto. Sin embargo, no todas las asociaciones son causales. Así, primero debe tomarse una decisión acerca de si una asociación manifiesta una causa propuesta y un efecto es real o solamente un artefacto debido a sesgos o a variación aleatoria. Es muy posible que los sesgos de selección, de información y el papel del azar den origen a aparentes asociaciones que en realidad no existen. En las relaciones no causales artificiales, la presencia de un factor conocido o desconocido asociado a una variable y una enfermedad, puede establecer una asociación entre ambas, y a su vez ser ilógico como factor causal en función de los conocimientos científicos existentes en el momento.
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En las asociaciones no causales, espúreas, o erróneas, los sesgos de selección de la muestra, los errores en la información o los sesgos de confusión, hacen que se establezca una asociación aparentemente causal siendo en realidad falsa.
5.1
Criterios de causalidad epidemiológica.
Uno de los puntos más importantes para el establecimiento de relaciones causa–efecto es la fuerza del diseño de investigación utilizada para establecer la relación. Los ensayos clínicos aleatorios bien realizados, con número adecuado de sujetos, con técnica a doble ciego y con métodos de medición y análisis cuidadosamente uniformados, son la mejor prueba de una relación causa – efecto. De tal manera que cuanto más nos alejemos de los ensayos clínicos, menos nos protege el diseño de investigación contra posibles errores y más débil será la prueba de una relación. Los estudios de cohortes bien llevados a cabo son el segundo mejor diseño, seguidos de los casos y controles, en ausencia de estudios experimentales, para demostrar causalidad. Ante la dificultad de encontrar una causa, la Epidemiología comenzó a hablar de factores de riesgo, marcadores de riesgo y signos precursores de la enfermedad, cuya presencia no implica necesariamente que la enfermedad se vaya a producir, sino la menor o mayor probabilidad de contraerla. Sin embargo la existencia de un factor de riesgo no implica que siempre se produzca la enfermedad, sino que los sujetos sobre los que actúa la exposición, tienen una mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad que aquellos en los que no lo hace. Para establecer la causalidad entre un determinado factor de riesgo y una enfermedad, no sólo es necesario que exista una asociación, sino que además deben cumplirse una serie de criterios (Bradford-Hill): Fuerza de la asociación: es la relación de la frecuencia de aparición de una enfermedad en los individuos expuestos a un factor de riesgo, respecto a los no expuestos. Se mide con el riesgo relativo. Así, Sir Percival Pott realizó una serie de estudios sobre el cáncer de escroto, observando que entre los deshollinadores era 200 veces más frecuente que en la población general, lo que indica una fuerza de asociación muy elevada. Se refiere a la magnitud del riesgo relativo encontrado. Cuanto mayor sea el riesgo relativo, mayor será el convencimiento de que la asociación es causal. Se han propuesto directrices para interpretar la fuerza de la asociación:
Consistencia de la asociación: este criterio implica que diferentes estudios encuentren la misma asociación, a pesar de que empleen diferentes diseños y se lleven a cabo en poblaciones y países diferentes. La réplica de la asociación es fundamental en la inferencia causal. Como son numerosos los sesgos que pueden afectar a cualquier estudio epidemiológico, es importante indagar si la asociación ha sido repetidamente observada por diferentes observadores en diferentes lugares, 12
circunstancias y tiempos. Sólo después de que la asociación ha sido repetidamente demostrada en diferentes estudios se puede actuar en consecuencia, basándose en la asunción de que es altamente improbable que todos los sesgos posibles se hayan producido igual en todos los estudios realizados. Especificidad: mide el grado en que una determinada exposición produce una determinada enfermedad específica. Si la respuesta biológica a una exposición es variable, es menos probable que sea causal. De todas formas, cuando la especificidad existe, constituye un reforzamiento de la causalidad, pero ello no contradice el concepto ampliamente aceptado de que una enfermedad o estado de salud puede ser causado por más de un factor y que un factor puede causar más de una enfermedad. Causalidad: la exposición al factor debe preceder al desarrollo de la enfermedad. Este criterio es fundamental para establecer una relación causal. En las enfermedades de período de inducción largo, la secuencia es de difícil apreciación en muchos casos. Coherencia de la asociación: significa la plausibilidad biológica de la asociación. La supuesta relación causal debe tener sentido a la luz de los conocimientos biológicos existentes. Sin embargo, no debemos olvidar que el estado actual de los conocimientos puede no ser adecuado para explicar nuestras observaciones. En todo caso, las deducciones no deben repugnar al sentido común. Gradiente biológico o efecto dosis-respuesta: cuando la variación en la cantidad de la causa propuesta se relaciona con variación en la cantidad del efecto, aunque en algunas circunstancias puede existir un efecto umbral o de saturación, a partir del cual un incremento de dosis en el ámbito de la exposición no venga seguido de un aumento del efecto. Si puede demostrarse una relación dosis-efecto, se fortalecen los argumentos a favor de la relación causal. Reversibilidad: es más probable que un factor sea la causa de una enfermedad si su eliminación produce un descenso en el riesgo de la enfermedad. No obstante factores de confusión podrían explicar una asociación reversible. Ausencia de sesgos: implica que los resultados obtenidos en los estudios realizados no sean debidos a errores sistemáticos en el diseño; esto es, no deben existir distorsiones metodológicas en el estudio. Evidencia experimental: la demostración experimental es la prueba causal por excelencia, pero en muchos casos no es posible hacerla sobre poblaciones por ética profesional. Los estudios semiexperimentales y observacionales de tipo analítico pretenden aproximarse a los experimentales en validez y, por tanto, en capacidad para establecer causalidad.
5.2
Modelos causales.
Hay cuatro modelos que racionalizando el proceso causal permiten explicar la mayoría de las posibles relaciones etiológicas: ⇒
MODELO DETERMINISTA O UNICAUSAL: establece la definición de causalidad como una perfecta, constante, única y recíproca conexión entre dos variables: causa y efecto. Si ocurre la causa (y sólo entonces) ocurre el efecto, que siempre es producido por esa causa. Este modelo requiere tanto especificidad de causa como de efecto, siendo la causa necesaria y suficiente para el efecto.
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La primera aplicación importante de este modelo determinista en las Ciencias Biológicas fue realizada por Koch, quien propuso tres postulados para la identificación del agente causal. Hoy en día, en muy pocas áreas de investigación biomédica se continúa aplicando este modelo determinista, dado que:
La mayoría de las enfermedades tienen diversos factores causales en su etiología.
Ciertos factores de riesgo producen más de un efecto patógeno.
El modelo no considera el papel que marcadores e indicadores de riesgo desempeñan en la producción de la enfermedad, ni tiene en cuenta los períodos de inducción y de latencia, ni los conceptos ligados a sinergismo y antagonismo.
⇒
MODELO MULTICAUSAL: todo suceso, en rigor, es producido por una cantidad importante de factores, o cuando menos el principal está acompañado por otros muchos que se relacionan con él estableciendo un conjunto de sistemas interactuantes con múltiples interconexiones. Así, el efecto es producido por causas que actúan separadamente (pluralidad disyuntiva) o por causas que deben estar todas presentes para que se produzca el efecto (pluralidad conjuntiva).
⇒
MODELO DETERMINISTA MODIFICADO: este modelo incorpora elementos de los anteriores, pretendiendo conceptualizar de forma coherente y dar respuesta a problemas epidemiológicos. Así se establece que:
Las causas no pueden ocurrir después que los efectos.
Los efectos unicausales no existen.
Se niegan los tiempos de inducción constantes para la enfermedades.
En este modelo se establecen los siguientes conceptos: a) Causa suficiente y causas contribuyentes: el conjunto de condiciones mínimas que inevitablemente producen una enfermedad. Cada causa estará constituida de causas contribuyentes o componentes. Una misma enfermedad puede estar provocada por varias causas suficientes, con causas contribuyentes que pueden ser comunes en parte o diferentes en cada una de las causas suficientes. De haber una causa contribuyente que forme parte de todas las causas suficientes de una enfermedad, recibirá el nombre de causa necesaria; es la que debe estar presente inevitablemente para que se produzca el efecto. Para prevenir la enfermedad no es necesario el conocimiento de todas las causas contribuyentes. Eliminando una de ellas, se eliminarían todos los casos de enfermedad que ocurren por la causa suficiente de la que forma parte la causa componente eliminada. b) Proporción de la enfermedad debida a cada causa específica: porcentaje de casos de enfermedad que no ocurrirían de ser eliminada dicha causa. La proporción de enfermedad atribuible a cada causa contribuyente, será igual a la suma de proporciones de la enfermedad atribuibles a las causas suficientes de las que dicha causa contribuyente forma parte, ya que sin su presencia no se completarían esas causas suficientes.
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En Salud Pública, tendrá prioridad eliminar aquella causa contribuyente que por estar contenida en varias causas suficientes, será responsable de la más alta proporción de la enfermedad. c) Fuerza de las asociaciones causales: la fuerza en la que una causa contribuyente participa en el desarrollo de una enfermedad depende de la frecuencia de presentación en la población de las restantes causas componentes presentes de la misma causa suficiente. d) Interacción entre factores causales, yo efecto conjunto es superior (sinergismo) o inferior (antagonismo) al de la suma de sus efectos por separado. Existe una interacción entre todas las causas componentes de una suficiente, que dependerá de la prevalencia relativa de dichas causas componentes en la población. Puede establecerse un índice de interacción a partir del cociente de las tasas de enfermos en los expuestos conjuntamente a ambos factores y la suma de las tasas de enfermos a ambos factores cuando actúan separadamente. e) Períodos de inducción y latencia. Son conceptos que se refieren respectivamente, al período transcurrido entre el inicio de la acción causal y el comienzo de la enfermedad (período de inducción), y al existente entre el inicio de dicha enfermedad y su detección (período de latencia). Este modelo expresa que el período de inducción puede ser conceptualizado solamente en relación a un componente causal específico, no siendo, por tanto correcto hablar de período de inducción como característica fija de una enfermedad. Las causas contribuyentes que actúan al inicio de la secuencia causal tendrían períodos de inducción largos, mientras que las causas contribuyentes y finales los tendrían breves; la causa componente última que completaría una causa suficiente y con la que se inicia la enfermedad tendría un período de inducción de valor cero. ⇒
MODELO PROBABILÍSTICO: el concepto determinista de causalidad se reemplaza o suplementa con un concepto probabilístico. Con la utilización de la teoría de probabilidades y los métodos estadísticos relacionados con ella se valora empíricamente una posible asociación, que se cree causal. Utilizar un modelo probabilístico no supone negar un modelo determinista. Una enfermedad puede encontrarse completamente determinada por ciertos factores, el problema es que muchos de ellos no son conocidos o no pueden ser medidos. La utilización de una noción empírica e inductiva como la probabilidad, puede predecir la tendencia de una enfermedad, pero no puede determinarse qué sujetos en la colectividad desarrollarán la enfermedad. La falta de certeza a nivel individual de la predicción conlleva a que la noción teórica de causa sea sustituida por el concepto empírico e inductivo de factor de riesgo. Este modelo permite por un lado valorar las relaciones dosis-respuesta entre una exposición y una enfermedad y, por otro, generar modelos matemáticos que faciliten datos exactos e interpretables, analicen exposiciones múltiples y valoren relaciones complejas.
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6 Tipos de estudios epidemiológicos. Existen distintos tipos de estudios epidemiológicos para conocer los factores que influyen en el proceso de enfermedad. En función de que el objetivo de los estudios sea simplemente descriptivo o establezca un análisis, pueden clasificarse en: ⇒
ESTUDIOS DESCRIPTIVOS: su objetivo es describir las características y la frecuencia de un problema de salud en función de las variables de persona (género, edad, estado civil, nº hijos), lugar (municipio, ciudad, comunidad autónoma, país) y tiempo de aparición del problema y su tendencia. Tipos:
⇒
Serie de casos.
Estudios ecológicos.
Estudios de mortalidad/ morbilidad (enfermedad).
Estudios de prevalencia.
Estudios analíticos: son aquellos que permiten analizar una hipótesis. Se clasifican en:
ESTUDIOS EXPERIMENTALES. Cuando existe una asignación controlada del factor de estudio (el investigador decide qué fármaco, vacuna, campaña de educación, cuánto tiempo, cuándo, con qué pauta, qué dosis, recibirán los individuos) y además se distribuyen al azar en los grupos de estudio. Incluyen:
⇒
Ensayo clínico aleatorio.
Ensayo de campo.
Ensayo clínico cruzado.
ESTUDIOS CUASI-EXPERIMENTALES. Cuando existe una asignación controlada del factor de estudio y además el investigador decide en qué grupo se incluye cada individuo. Dentro de esta clase de estudios tenemos:
⇒
Ensayo comunitario de intervención.
Estudios antes-después.
Ensayo controlado no aleatorio.
ESTUDIOS OBSERVACIONALES. Cuando el investigador se limita a observar lo que sucede. Son el tipo de estudios más utilizados en el medio laboral. En función del momento en el que se observe podemos diferenciar:
Estudio de cohortes: se parte de la exposición.
Estudio casos-controles: se parte de la enfermedad.
Generalmente la comparación de frecuencias de enfermedad en individuos expuestos y no expuestos a un determinado factor, se establece en la práctica procediendo de dos formas distintas. Estas corresponden a los estudios de cohortes y a los estudios de casos y controles.
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Estudios de cohorte: se parte de dos grupos de sujetos, unos expuestos a un factor de riesgo (cohorte expuesta) y otros no expuestos (cohorte no expuesta), que son estudiados a lo largo del tiempo. Su finalidad es cuantificar la posible relación existente entre un factor de riesgo y una enfermedad a través de la comparación de ambos grupos. La medida de asociación utilizada es el riesgo relativo (RR).
Estudios de casos controles: al igual que los estudios de cohortes, son observacionales, en los que el investigador se comporta como un mero espectador de lo que sucede en una comunidad. Se seleccionan dos grupos de sujetos, llamados casos y controles según tengan o no la enfermedad. Ambos grupos se comparan respecto a las características o factores de riesgo (FR) anteriores o existentes, con la finalidad esencial de esclarecer su papel en la etiología de la enfermedad en estudio. La medida de asociación en este tipo de estudios es la odds ratio (OR).
7 Errores en los estudios epidemiológicos. En la investigación clínica el hecho de que no trabajemos con toda la población, sino con muestras, puede introducir en nuestras observaciones errores producidos al azar, a los que llamaremos errores aleatorios. Otro tipo de errores que pueden cometerse son los errores sistemáticos. Pasaremos a estudiar ambos tipos de errores.
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ERROR ALEATORIO: error que puede atribuirse a la variabilidad aleatoria que conlleva siempre un proceso de muestreo. El azar hace que la muestra con la que vamos a trabajar no sea representativa. Si utilizáramos a toda la población, este tipo de error desaparecería. Se puede controlar aumentando el tamaño de la muestra o utilizando técnicas de muestreo (aleatorio simple, aleatorio estratificado, sistemático...). ERROR SISTÉMICO: Se produce cuando hay un fallo en el diseño o en la ejecución de un estudio y no está relacionado con el hecho de trabajar con muestras (no disminuye cuando aumentamos el número de observaciones). Hay varios tipos: ⇒
Sesgo de selección: sucede cuando el procedimiento utilizado para la selección de los sujetos que van a formar parte del estudio no es adecuado. Se controla eligiendo al azar (tabla de números aleatorios). Incluye varias posibilidades:
Sesgo de auto selección: la participación o auto derivación del individuo al estudio compromete su validez.
Sesgo del obrero sano: se produce por la salida del trabajador enfermo del mercado laboral.
Sesgo de muestras hospitalarias: cuando se trabaja con personas hospitalizadas se distorsiona la realidad. El que va al hospital suele tener más enfermedades y más graves que el que no va.
Sesgo por supervivencia selectiva: cuando en un estudio de casos-control, como casos se estudian los prevalentes. De hecho, los casos prevalentes representan lo que existe o queda en un momento determinado.
⇒
Sesgo de información: se produce por haber obtenido de forma errónea la información, lo que determina que los grupos de estudio no sean comparables. Incluye: Clasificación incorrecta (diferencial o no diferencial).
⇒
Sesgo de memoria: las personas que tienen una enfermedad recuerdan sus antecedentes clínicos, familiares y laborales de forma diferente que las personas que no sufren esa enfermedad, por lo que pueden manifestar una tendencia a exagerar sus antecedentes.
⇒
Sesgo de seguimiento: cuando los estudios son largos en el tiempo es más probable que existan pérdidas. Si estas pérdidas ocurren por igual en ambos grupos (expuestos, no expuestos) no se afectará la validez, pero en caso contrario los resultados obtenidos no serán válidos.
⇒
Factores de confusión: la confusión es un tema fundamental en la epidemiología experimental. Puede ser considerada como una mezcla de efectos. La distorsión introducida por un factor de confusión puede llegar a ser tan grande que conduzca a la sobreestimación, a la subestimación o a la inversión del efecto. 18
Un factor de confusión es una variables extraña al estudio que modifica los resultados que se obtienen y que debe cumplir las siguientes condiciones:
Actúa como factor de riesgo para la enfermedad que se estudia.
Está asociado con el factor de riesgo que se está valorando.
No es un paso intermedio en la secuencia causal entre la exposición y la enfermedad.
Los factores de confusión pueden corregirse a nivel del diseño del estudio, mediante la elección de una muestra adecuada, pero también a nivel del análisis siempre que hayan sido recogidos datos sobre el factor de confusión y que no se asocie en todos los casos con la exposición que se estudia.
8 La importancia de la medida de la enfermedad. La Epidemiología es la ciencia que estudia la frecuencia y distribución de las enfermedades en las poblaciones humanas. Así, según Rothman, "la tarea fundamental de la investigación en Epidemiología es cuantificar la aparición de la enfermedad". Existen tres tipos esenciales de fracciones que se utilizan en Epidemología: ⇒
Razón: es un cociente de dos frecuencias absolutas, en el que el numerador no está incluido en el denominador. Así, por ejemplo, la razón de masculinidad de los trabajadores de una empresa será: nº trabajadores varones/ nº de trabajadores mujeres. Permite reflejar la situación que existe en un determinado momento.
⇒
Proporción: es un cociente en el que el numerador sí está incluido en el denominador. Así, la proporción de hombres que trabajan en la empresa será: nº trabajadores varones/ total de trabajadores. Se utiliza para conocer lo que sucede en un momento del tiempo y suele expresarse en porcentaje.
⇒
Tasa: es un parámetro que incorpora un elemento dinámico del proceso de enfermar en el colectivo a lo largo del tiempo. Es un cociente que relaciona el potencial de cambio de una variable (enfermedad) con el cambio de otra (tiempo) en función de la población con riesgo de padecer la enfermedad.
Así, si seguimos un colectivo de 2000 trabajadores durante 10 años, al cabo de los cuales se han diagnosticado 50 infartos, la tasa sería: 50 enfermos/2000 personas x 10 años de seguimiento = 0,0025 / año, lo que indicaría que un 0,25% de los trabajadores desarrolla un infarto cada año. MEDIDAS DE FRECUENCIA. ⇒ Prevalencia: es la proporción de la población que padece la enfermedad en un momento dado. Como todas las proporciones, no tiene dimensiones y nunca puede tomar valores menores de 0 o mayores de 1. Suele expresarse en porcentaje. ⇒ Incidencia: incidencia es el número de casos nuevos de la enfermedad que se producen en una población durante un periodo de tiempo determinado; es decir, nos indica cómo se desarrolla el proceso de enfermar en una población. Es la proporción de sanos que contraen la enfermedad a lo largo del período de estudio. 19
MEDIDAS DE ASOCIACIÓN. ⇒ Riesgo relativo (RR) es la razón del riesgo del grupo expuesto (le) sobre la del grupo no expuesto (lo). Mientras más alto sea el riesgo relativo, por encima de 1, mayor será la probabilidad de establecer causalidad.
Un riesgo relativo de 4 se interpreta así: por cada individuo de la cohorte no expuesta que adquiere la enfermedad o el efecto, hay 4 sujetos del grupo expuesto que sí la adquieren. Es decir, el grupo expuesto tiene 4 veces el riesgo del grupo no expuesto, por lo que hay indicios para empezar a sugerir causalidad. Si además el factor de riesgo antecede al efecto, hay lógica en la interpretación, está de acuerdo con el nivel de conocimiento actual, y persiste la dirección de la asociación. En la medida en que las encuestas de cohortes no son exhaustivas, sino que se realizan mediante muestras teóricamente representativas de las poblaciones estudiadas, lo que se compara no es la incidencia verdadera de cada grupo, sino una estimación de esa incidencia. Por esta circunstancia, cuando se obtiene un riesgo relativo diferente de 1, hay que realizar el cálculo de su intervalo de confianza para saber si ese valor del riesgo relativo es significativamente diferente de 1; las fluctuaciones del muestreo pueden producir valores distintos de 1, sin que exista una verdadera diferencia entre el grado de expuestos y el de no expuestos en la población. ⇒ Riesgo de posibilidades: en los estudios de casos y controles, dado que los casos se consideran como una muestra aleatoria de todos los individuos que enferman y los controles otra muestra aleatoria de todos los sujetos que no enferman (ambos en la misma población), la medida de asociación que se calcula es la razón de posibilidades (odds ratio). A) ODDS: es el cociente entre la proporción o probabilidad de ocurrencia de un suceso y la proporción o probabilidad (complementaria) de no ocurrencia. Es un término anglosajón empleado en el lenguaje de las apuestas. Aunque no tiene término equivalente en castellano, algunos autores lo traducen como "ventajas" o "posibilidades". El odds representa la frecuencia de un aspecto relativa a los sujetos que no presentan dicho aspecto. Así, el odds de exposición de los casos viene dada por el cociente de a entre c. Dentro de los sujetos afectados de la enfermedad, los sujetos que presentan el factor de exposición (a), se dividen por los sujetos enfermos que no presentan el factor de exposición (c). Para el odds de exposición de los controles, el cociente se establece entre el grupo b y el d. B) ODDS RATIO (OR): o razón de odds, es el cociente del odds de los casos entre odds de los controles. Al dividir a/c (odds de exposición de los casos) entre b/d (odds de exposición de los controles), se obtiene:
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Su validez depende de las dos condiciones siguientes:
▪
Los controles sean representativos de la población de la que han sido seleccionados los casos de la enfermedad en estudio.
▪
La enfermedad sea rara.
Su significado es similar al del riego relativo: cuando su valor es de 1, el factor se comporta de forma indiferente, careciendo de influencia sobre el desarrollo de la enfermedad; si su valor es superior a la unidad, el factor que se estudia puede ser considerado como de riesgo; y si es inferior a uno, el factor valorado es protector del proceso que se investiga. El OR así calculado es una estimación puntual de la influencia de un determinado factor sobre el desarrollo de una enfermedad. Es necesario calcular su variabilidad, a través de construir su intervalo de confianza.
8.1
Medidas de impacto.
Las medidas de riesgo basadas en la diferencia de incidencia (riesgo atribuible o diferencias de riesgo) valoran el impacto potencial de las intervenciones sanitarias. Indican en términos absolutos la frecuencia de casos atribuibles a la exposición, siendo pues una medida de elección en la planificación y gestión sanitaria. Idéntico papel lo desempeña la fracción etiológica del riesgo, que no es más que la expresión en términos relativos de la diferencias de riesgos (también se denominó en algunos momentos como "el porcentaje del riesgo atribuible"). Este porcentaje, en el caso de un evento epidemiológico con riesgo relativo menor de 1 (el factor es protector), pasa a denominarse fracción prevenible (FP) siendo su fórmula:
Siendo: Ro riesgo en el grupo sin el factor. Re riesgo en el grupo con el factor. RR riesgo relativo.
Los parámetros anteriores estiman la frecuencia de enfermedad teóricamente evitable en el grupo de población expuesta. Un tercer parámetro, el riesgo atribuible poblacional, expresa la proporción de casos en toda la población (expuestos y no expuestos) que son atribuibles a la exposición y que podrían ser evitados si dicha exposición fuera eliminada. Este riesgo atribuible poblacional depende de la proporción del factor en la población y del riesgo relativo, de tal manera que pequeños riesgos pero frecuentes pueden resultar sanitariamente importantes. Además de medir el impacto que tendría la eliminación de un determinado factor de riesgo, este parámetro epidemiológico permite comparar el impacto que tienen varios factores sobre una misma enfermedad, ayudando a conceder prioridad a un programa sobre otro. Así, según los datos del estudio Framingham, la diabetes y la hipertensión presentan riesgos relativos similares, 2,33 y 2,07 respectivamente en relación a la enfermedad coronaria en mujeres entre 50 y 59 años. Dado que la prevalencia de la hipertensión es de 16,3% y la diabetes de 1,9%, el control de la hipertensión permitirá teóricamente reducir en un 16,7% los casos de enfermedad coronaria, mientras que el de diabetes reduciría sólo un 0,7%. De esto modo, los parámetros utilizados para las medidas de impacto son: 21
⇒ Riesgo atribuible en los expuestos (RAe). Riesgos expuestos: este parámetro se comporta como indicador administrativo en la población de expuestos. Se puede definir como el riesgo de los sujetos expuestos que se debe a la exposición. El riesgo atribuible al factor en estudio es la diferencia de riesgo, generalmente de incidencia o de mortalidad, entre grupo expuesto (le) y no expuesto (lo). Indica el impacto que provoca el factor en el riesgo del grupo de expuestos, dado que, como la enfermedad es multicausal, habría también casos no producidos por el factor de riesgo en estudio, lo que se manifiesta en el grupo no expuesto.
El riesgo atribuible tiene una especial importancia para el planificador en salud, al estar interesado en saber en cuánto se reduciría el riego de la enfermedad al eliminar el factor de riesgo. Su significado es administrativo– sanitario, sin tener repercusión ninguna en la valoración de la asociación entre una exposición y un efecto. El valor del riesgo atribuible no tiene por qué ser dependiente del riesgo relativo; un riesgo relativo alto puede estar acompañado de un riesgo atribuible bajo, y viceversa. A partir de este valor puntual, se deben obtener los límites del intervalo de confianza en que se situaría el riesgo atribuible, en virtud de la fluctuación del muestreo. ⇒ Riesgo atribuible en la población general (RAp). Se puede definir población, como consecuencia de la exposición. Representa lo mismo que el riesgo atribuible de los expuestos, pero referido a toda la comunidad. Indica la repercusión general que tiene el factor de riesgo sobre toda la población.
Siendo: Ip la incidencia de la enfermedad en toda la población.
Es el beneficio que se obtendría sobre las cifras de la enfermedad si se suprimiese la exposición. Este parámetro es administrativamente más útil dentro del cálculo de riesgos, ya que los registros de enfermedades disponibles expresan generalmente sus datos tomando como denominador la población total, sin hacer distinción entre expuestos y no expuestos. Igualmente debe calcularse su intervalo de confianza. ⇒ Fracción etiológica de riesgo en los expuestos (FEe). También se conoce con el nombre de porcentaje de riesgo atribuible en los expuestos. Se define como el grado de causalidad atribuible a un factor de riesgo en la producción de la enfermedad en el grupo de expuestos.
Se define en términos de beneficio, como la proporción de riesgo eliminada en el grupo de expuestos si se les suprimiera la exposición. Al poder ser expresado en función del riesgo relativo, es también un 22
indicador de asociación etiológica entre una exposición y una enfermedad. Tiene, así mismo, un intervalo de confianza.
En los estudios casos-controles, conocido el OR, puede calcularse mediante la formula: ⇒ Fracción etiológica de riesgo en la población general (FEp). Su concepto es similar al de la fracción etiológica del riesgo en los expuestos, pero referido a toda la colectividad. Se define como el grado de causalidad atribuible a un factor de riesgo en la producción de la enfermedad en toda la comunidad o como la proporción en que se reduciría el riesgo de enfermar en la población si se suprimiese la exposición. Si todos los casos seleccionados son representantes del total de casos de la población, la fracción etiológica del riesgo en la población puede calcularse mediante la fórmula:
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