Medicina Basada en la Evidencia

Lectura crítica de artículos científicos sobre estudios ecológicos… – 495 – de la enfermedad a lo largo del tiempo en una po- blación geográficamente definida. Pueden existir dos inconvenientes: puede haber cambios en el tiempo de los criterios diagnósticos y de clasificación de las enfermedades que distorsionen las tasas de enfer- medad y pueden ser necesarios seguimientos muy prolongados si el tiempo de latencia entre la expo- sición del factor de riesgo y la detección de la enfer- medad es muy largo. Veamos un ejemplo: Estudio realizado en México en los años 1993-1995 so- bre la relación entre la contaminación ambiental y la mortalidad infantil. 3. Estudios mixtos Incluyen estudios de series de tiempo con análisis mul- tigrupales. Veamos un ejemplo: Comparación entre dos ciudades (grupos) de mortali- dad por cáncer de piel y radiación ultravioleta (serie de tiempo analítica). Análisis estadístico En muchos trabajos sobre estudios ecológicos, el aná- lisis de los datos entre los factores de riesgo de expo- sición y la tasa de enfermedad se realiza por medio de pruebas estadísticas de asociación. Lo más común es medir la existencia de correlación lineal entre dos variables cuantitativas o de asociación entre variables cualitativas. Mientras que en los estudios observacionales con suje- tos individuales podemos estimar directamente medi- das de efecto (diferencias de riesgos), de riesgo (riesgo relativo, odds ratio ) o de impacto (fracción atribuible), en los estudios ecológicos esto no es posible porque, al usar medidas agrupadas, desconocemos cuántos su- jetos expuestos o no expuestos tienen la enfermedad. Para estimar el efecto en los estudios ecológicos lo más habitual es recurrir a modelos de regresión entre la tasa de enfermedad (variable dependiente) y los fac- tores exposición o prevalencia (variables independien- tes). El modelo más frecuentemente utilizado es el de regresión lineal, ya que las variables habitualmente son continuas, lo que permite realizar modelos predictivos según la siguiente ecuación: Y = b 0 + b 1 X Y: tasa de enfermedad; X: factor de riesgo; b 0 : constante del modelo; b 1 : cambio medio de la tasa de enfermedad por unidad de exposición (X). Con este modelo aditivo se asume una estimación del efecto biológico a nivel individual. De la ecuación ante- rior podemos calcular las tasas de enfermedad en los totalmente expuestos (X = 1) y en los totalmente no ex- puestos (X = 0) y, a partir de ellas, la diferencia de tasas, la razón de tasas, la fracción atribuible en los expuestos y la fracción atribuible poblacional. Para la estimación de los coeficientes de la ecuación de regresión se tienen en cuenta los valores medios de exposición; sin embargo, para calcular las tasas noso- tros recurrimos a los valores extremos (0 y 1), lo que en ocasiones da lugar a tasas desproporcionadas o inclu- so negativas. Una posible solución es emplear modelos multiplicativos log-lineales o modelos de regresión de Poisson si la variable objeto de estudio es muy poco frecuente o es discreta. Por último, cuando se miden variables en distintos niveles se puede emplear análisis multinivel, donde se pueden separar los efectos a nivel individual y poblacional y evaluar sus interacciones. La utilización de modelos autorregresivos de series temporales (ARIMA) nos puede servir para realizar mo- delos predictivos de tendencias futuras entre la expo- sición y las tasas de enfermedad. En estos modelos, la variable dependiente y la independiente son la misma, pero la primera está en un momento temporal posterior a la primera. Sesgos Los estudios ecológicos, por su especial diseño en el que la unidad de análisis es agregada, están sujetos a numerosos problemas metodológicos o sesgos que pueden desvirtuar la relación entre la exposición y la tasa de enfermedad de manera importante. La falacia ecológica es la inferencia errónea que se hace cuando se deduce incorrectamente a nivel individual a partir de información a nivel grupal Sesgo ecológico Es el sesgo más frecuente e importante y la principal limitación de estos estudios. Ocurre cuando la medida agrupada elegida no mide de forma adecuada el efecto biológico a nivel individual, siendo errónea entonces la inferencia a nivel individual de una asociación en- contrada a nivel ecológico ( falacia ecológica ). Su origen está en la heterogeneidad de los niveles de exposición dentro de los grupos y en la existencia de diferencias de clasificación o de efecto entre los grupos. Por ejem- plo, si nos planteamos la pregunta: ¿Un mayor nivel de contaminación ambiental modifica el riesgo de muer- te por enfermedad respiratoria aguda en Argentina? Si analizamos las tasas de mortalidad y las diferencias de