Medicina Basada en la Evidencia

Lectura crítica de documentos científicos – 496 – polución ambiental en diferentes áreas geográficas de Argentina o en distintos puntos temporales y encontra- mos asociación entre polución y mortalidad, podemos encontrar una relación positiva entre ambas variables. Sin embargo, esta asociación no permite señalar espe- cíficamente qué personas están sometidas concreta- mente a este riesgo, ni menos aún garantizar que todas las personas expuestas presentarán el daño. Sesgo de confusión En los estudios a nivel individual se produce confusión cuando la variable de exposición estudiada no solo está relacionada con la enfermedad, sino también con otro factor de riesgo de la enfermedad. En los estudios ecológicos se produce confusión cuando la variable de exposición se relaciona con el efecto y con la exposi- ción, sin formar parte de la relación causal entre ambos. Además, el factor de riesgo puede comportarse como factor de confusión a nivel ecológico, pero no a nivel individual; y al revés, es posible que factores de confu- sión a nivel individual no produzcan confusión a nivel agregado. En cualquier caso, al igual que en el resto de los estudios, hay que tratar de controlar los factores de confusión, para lo cual hay dos abordajes fundamenta- les. El primero consiste en incluir las posibles variables de confusión en el modelo matemático como covaria- bles y realizar un análisis multivariante, con lo que nos va a ser más complicado estudiar el efecto. El segundo método sería ajustar o estandarizar las tasas de produc- ción del efecto por las variables de confusión y realizar el modelo de regresión con las tasas ajustadas. Para poder hacer esto es imprescindible que todas las variables introducidas en el modelo se ajusten también a la misma variable de confusión y que se conozcan las covarianzas de las variables, lo cual no ocurre siempre. En cualquier caso, muchas veces no podemos estar se- guros de que se hayan controlado de forma adecuada los factores de confusión, ni siquiera empleando las téc- nicas más recientes y sofisticadas de análisis multinivel, ya que el origen puede estar en características no cono- cidas de la distribución de los datos entre los grupos. Por ejemplo, entre estados o municipios, puede ser que los ancianos tiendan a vivir en casas más contamina- das, lo que hace que se requiera controlar la edad como un confusor. Sin embargo, puede ser que el promedio de edad sea igual entre los distintos municipios, por lo que la edad no es un confusor en el ámbito ecológico. Otros sesgos que pueden aparecer en los estudios eco- lógicos son: el sesgo de ambigüedad temporal (muchas veces es difícil asegurar que la exposición preceda al efecto) y la colinealidad (dificultad para asegurar los efectos de dos o más exposiciones que pueden ocurrir de forma simultánea). Además, aunque no son específi- cos de los estudios ecológicos, son muy susceptibles de presentar sesgos de información. Ventajas y limitaciones Ventajas ■ Son estudios baratos y rápidos porque utilizan datos de fuentes secundarias, generalmente disponibles. Relativamente sencillos en su análisis, aunque ya he- mos detallado que a veces esto no se cumple. ■ Permiten investigar las diferencias y propiedades es- pecíficas entre grupos, lo cual es muy importante en Salud Pública. ■ Se pueden utilizar como primer paso en la evaluación de una hipotética asociación. ■ Son los únicos disponibles cuando no es posible me- dir la exposición de forma individual, por ejemplo, en estudios ambientales como: exposición al sol, consu- mo de alcohol, drogas ilegales, etc. ■ Son muy útiles cuando la medida de efecto solo se puede medir a nivel ecológico. Por ejemplo, el impac- to de una campaña de vacunación. Limitaciones ■ Muchas veces la disponibilidad de determinados da- tos es limitada y con alto riesgo de sesgos. ■ La mayor limitación es la realización de inferencias causales a nivel individual (falacia ecológica). ■ A menudo no es posible controlar la confusión, por la existencia de factores propios de la distribución de las variables, ya que el origen puede estar en caracte- rísticas no conocidas de la distribución de los datos entre los grupos. La variabilidad de exposición den- tro de una misma área geográfica hace que los esti- madores de efecto de la enfermedad pierdan valor. ■ La habitual ausencia de direccionalidad de estos es- tudios hace difícil asegurar la gradación temporal en- tre la exposición y la enfermedad. ■ Es frecuente que exista colinealidad entre las varia- bles independientes, sobre todo en estudios de gru- pos múltiples, lo que daría a un error en la estima- ción de los coeficientes. En la Tabla 1 se puede ver una comparación entre los estudios ecológicos e individuales.