Otros artículos de este capítulo presentan los principios generales de la vigilancia médica de las enfermedades profesionales y la vigilancia de la exposición. Este artículo describe algunos principios de los métodos epidemiológicos que pueden utilizarse para satisfacer las necesidades de vigilancia. La aplicación de estos métodos debe tener en cuenta los principios básicos de la medición física, así como la práctica estándar de recopilación de datos epidemiológicos.
La epidemiología puede cuantificar la asociación entre la exposición ocupacional y no ocupacional a factores estresantes químico-físicos o el comportamiento y los resultados de la enfermedad y, por lo tanto, puede proporcionar información para desarrollar intervenciones y programas de prevención (Coenen 1981; Coenen y Engels 1993). La disponibilidad de datos y el acceso a los registros del personal y del lugar de trabajo suelen dictar el diseño de dichos estudios. En las circunstancias más favorables, las exposiciones pueden determinarse mediante medidas de higiene industrial que se llevan a cabo en un taller o fábrica en funcionamiento, y se utilizan exámenes médicos directos de los trabajadores para determinar los posibles efectos sobre la salud. Dichas evaluaciones se pueden realizar prospectivamente durante un período de meses o años para estimar los riesgos de enfermedades como el cáncer. Sin embargo, es más frecuente que las exposiciones pasadas deban reconstruirse históricamente, proyectando hacia atrás desde los niveles actuales o utilizando mediciones registradas en el pasado, lo que puede no satisfacer completamente las necesidades de información. Este artículo presenta algunas pautas y limitaciones para las estrategias de medición y la documentación que afectan la evaluación epidemiológica de los riesgos para la salud en el lugar de trabajo.
Medidas
Siempre que sea posible, las mediciones deben ser cuantitativas, en lugar de cualitativas, porque los datos cuantitativos están sujetos a técnicas estadísticas más poderosas. Los datos observables se clasifican comúnmente como nominales, ordinales, de intervalo y de razón. Los datos de nivel nominal son descriptores cualitativos que diferencian solo tipos, como diferentes departamentos dentro de una fábrica o diferentes industrias. Las variables ordinales se pueden ordenar de "bajo" a "alto" sin transmitir más relaciones cuantitativas. Un ejemplo es “expuesto” versus “no expuesto”, o clasificar el historial de tabaquismo como no fumador (= 0), fumador leve (= 1), fumador medio (= 2) y fumador empedernido (= 3). Cuanto mayor sea el valor numérico, mayor será la intensidad de fumar. La mayoría de los valores de medición se expresan como escalas de relación o de intervalo, en las que una concentración de 30 mg/m3 es el doble de la concentración de 15 mg/m3. Las variables de razón poseen un cero absoluto (como la edad) mientras que las variables de intervalo (como el coeficiente intelectual) no.
estrategia de medición
La estrategia de medición tiene en cuenta la información sobre el sitio de medición, las condiciones del entorno (p. ej., humedad, presión del aire) durante la medición, la duración de la medición y la técnica de medición (Hansen y Whitehead 1988; Ott 1993).
Los requisitos legales a menudo dictan la medición de promedios ponderados en el tiempo (TWA) de ocho horas de los niveles de sustancias peligrosas. Sin embargo, no todas las personas trabajan turnos de ocho horas todo el tiempo y los niveles de exposición pueden fluctuar durante el turno. Un valor medido para el trabajo de una persona podría considerarse representativo de un valor de turno de ocho horas si la duración de la exposición es superior a seis horas durante el turno. Como criterio práctico, debe buscarse una duración del muestreo de al menos dos horas. Con intervalos de tiempo demasiado cortos, el muestreo en un período de tiempo puede mostrar concentraciones más altas o más bajas, sobreestimando o subestimando así la concentración durante el turno (Rappaport 1991). Por lo tanto, puede ser útil combinar varias mediciones o mediciones durante varios turnos en un solo promedio ponderado en el tiempo, o usar mediciones repetidas con duraciones de muestreo más cortas.
Validez de la medida
Los datos de vigilancia deben satisfacer criterios bien establecidos. La técnica de medición no debe influir en los resultados durante el proceso de medición (reactividad). Además, la medición debe ser objetiva, fiable y válida. Los resultados no deben verse influenciados ni por la técnica de medición utilizada (objetividad de ejecución) ni por la lectura o documentación del técnico de medición (objetividad de evaluación). Los mismos valores de medición deben obtenerse en las mismas condiciones (confiabilidad); debe medirse lo que se pretende (validez) y las interacciones con otras sustancias o exposiciones no deben influir indebidamente en los resultados.
Calidad de los datos de exposición
Fuentes de datos. Un principio básico de la epidemiología es que las mediciones realizadas a nivel individual son preferibles a las realizadas a nivel grupal. Así, la calidad de los datos de vigilancia epidemiológica disminuye en el siguiente orden:
- mediciones directas tomadas de personas; información sobre los niveles de exposición y la progresión del tiempo
- mediciones directas tomadas de grupos; información sobre los niveles de exposición actuales para grupos específicos de trabajadores (a veces expresados como matrices de exposición laboral) y su variación a lo largo del tiempo
- mediciones resumidas o reconstruidas para individuos; estimación de exposición a partir de registros de la empresa, listas de compras, descripciones de líneas de productos, entrevistas con empleados
- mediciones resumidas o reconstruidas para grupos; estimación histórica de índices de exposición basados en grupos.
En principio, siempre debe buscarse la determinación más precisa de la exposición, utilizando valores de medición documentados a lo largo del tiempo. Desafortunadamente, las exposiciones medidas indirectamente o reconstruidas históricamente son a menudo los únicos datos disponibles para estimar las relaciones exposición-resultado, aunque existen desviaciones considerables entre las exposiciones medidas y los valores de exposición reconstruidos a partir de registros y entrevistas de la empresa (Ahrens et al. 1994; Burdorf 1995). La calidad de los datos disminuye en el orden de medición de exposición, índice de exposición relacionado con la actividad, información de la empresa, entrevistas a empleados.
Escalas de exposición. La necesidad de datos de seguimiento cuantitativos en la vigilancia y la epidemiología va mucho más allá de los estrictos requisitos legales de los valores umbral. El objetivo de una investigación epidemiológica es determinar las relaciones dosis-efecto, teniendo en cuenta las posibles variables de confusión. Se debe utilizar la información más precisa posible, que en general sólo se puede expresar con un nivel de escala alto (por ejemplo, nivel de escala de razón). La separación en valores de umbral más grandes o más pequeños, o la codificación en fracciones de valores de umbral (p. ej., 1/10, 1/4, 1/2 valor de umbral) como se hace a veces, se basa esencialmente en datos medidos en una escala ordinal estadísticamente más débil.
Requisitos de documentación. Además de la información sobre las concentraciones y el material y el tiempo de medición, se deben documentar las condiciones de medición externas. Esto debe incluir una descripción del equipo utilizado, la técnica de medición, el motivo de la medición y otros detalles técnicos relevantes. El propósito de dicha documentación es asegurar la uniformidad de las mediciones a lo largo del tiempo y de un estudio a otro, y permitir comparaciones entre estudios.
Los datos de exposición y resultados de salud recopilados para individuos generalmente están sujetos a leyes de privacidad que varían de un país a otro. La documentación de la exposición y las condiciones de salud deben cumplir con dichas leyes.
Requisitos epidemiológicos
Los estudios epidemiológicos se esfuerzan por establecer un vínculo causal entre la exposición y la enfermedad. En esta sección se consideran algunos aspectos de las medidas de vigilancia que afectan esta evaluación epidemiológica del riesgo.
Tipo de enfermedad. Un punto de partida común para los estudios epidemiológicos es la observación clínica del repunte de una determinada enfermedad en una empresa o área de actividad. Surgen hipótesis sobre posibles factores causales biológicos, químicos o físicos. Dependiendo de la disponibilidad de datos, estos factores (exposiciones) se estudian mediante un diseño retrospectivo o prospectivo. El tiempo entre el comienzo de la exposición y el inicio de la enfermedad (latencia) también afecta el diseño del estudio. El rango de latencia puede ser considerable. Las infecciones por ciertos enterovirus tienen tiempos de latencia/incubación de 2 a 3 horas, mientras que para los cánceres son típicas latencias de 20 a 30 años. Por lo tanto, los datos de exposición para un estudio de cáncer deben cubrir un período de tiempo considerablemente más largo que para un brote de enfermedad infecciosa. Las exposiciones que comenzaron en un pasado distante pueden continuar hasta el inicio de la enfermedad. Otras enfermedades asociadas con la edad, como las enfermedades cardiovasculares y los accidentes cerebrovasculares, pueden aparecer en el grupo expuesto después de que comience el estudio y deben tratarse como causas competidoras. También es posible que las personas clasificadas como “no enfermas” sean simplemente personas que aún no han manifestado enfermedad clínica. Por lo tanto, se debe mantener la vigilancia médica continua de las poblaciones expuestas.
Poder estatico. Como se indicó anteriormente, las mediciones deben expresarse en un nivel de datos tan alto (nivel de escala de razón) como sea posible para optimizar el poder estadístico para producir resultados estadísticamente significativos. A su vez, la potencia se ve afectada por el tamaño de la población total del estudio, la prevalencia de la exposición en esa población, la tasa de fondo de la enfermedad y la magnitud del riesgo de la enfermedad causada por la exposición en estudio.
Clasificación de enfermedades obligatoria. Hay varios sistemas disponibles para codificar diagnósticos médicos. Los más comunes son ICD-9 (Clasificación Internacional de Enfermedades) y SNOMED (Nomenclatura Sistemática de Medicina). ICD-O (oncología) es una particularización de ICD para codificar cánceres. La documentación de codificación ICD es legalmente obligatoria en muchos sistemas de salud en todo el mundo, especialmente en los países occidentales. Sin embargo, la codificación SNOMED también puede codificar posibles factores causales y condiciones externas. Muchos países han desarrollado sistemas de codificación especializados para clasificar lesiones y enfermedades que también incluyen las circunstancias del accidente o la exposición. (Consulte los artículos “Estudio de caso: Protección de los trabajadores y estadísticas sobre accidentes y enfermedades profesionales: HVBG, Alemania” y “Desarrollo y aplicación de un sistema de clasificación de lesiones y enfermedades profesionales”, en otra parte de este capítulo).
Las mediciones que se realizan con fines científicos no están sujetas a los requisitos legales que se aplican a las actividades de vigilancia obligatorias, como la determinación de si se han excedido los límites de umbral en un lugar de trabajo determinado. Es útil examinar las mediciones y los registros de exposición de forma que se comprueben posibles desviaciones. (Ver, por ejemplo, el artículo “Vigilancia de riesgos laborales” en este mismo capítulo).
Tratamiento de exposiciones mixtas. Las enfermedades a menudo tienen varias causas. Por lo tanto, es necesario registrar de la forma más completa posible los factores causales sospechosos (exposiciones/factores de confusión) para poder distinguir los efectos de los agentes peligrosos sospechosos entre sí y de los efectos de otros factores contribuyentes o de confusión, como el consumo de cigarrillos. de fumar. Las exposiciones ocupacionales a menudo son mixtas (p. ej., mezclas de disolventes; humos de soldadura como el níquel y el cadmio; y en minería, polvo fino, cuarzo y radón). Los factores de riesgo adicionales para el cáncer incluyen el tabaquismo, el consumo excesivo de alcohol, la mala nutrición y la edad. Además de las exposiciones químicas, las exposiciones a estresores físicos (vibraciones, ruido, campos electromagnéticos) son posibles desencadenantes de enfermedades y deben considerarse como posibles factores causales en los estudios epidemiológicos.
Las exposiciones a múltiples agentes o factores estresantes pueden producir efectos de interacción, en los que el efecto de una exposición se magnifica o reduce por otra que ocurre simultáneamente. Un ejemplo típico es el vínculo entre el asbesto y el cáncer de pulmón, que es muchas veces más pronunciado entre los fumadores. Un ejemplo de la combinación de exposiciones químicas y físicas es la esclerodermia sistémica progresiva (PSS), que probablemente sea causada por una exposición combinada a vibraciones, mezclas de solventes y polvo de cuarzo.
Consideración del sesgo. El sesgo es un error sistemático al clasificar a las personas en los grupos “expuestos/no expuestos” o “enfermos/no enfermos”. Deben distinguirse dos tipos de sesgo: sesgo de observación (información) y sesgo de selección. Con el sesgo de observación (información), se pueden usar diferentes criterios para clasificar a los sujetos en los grupos enfermos/no enfermos. A veces se crea cuando el objetivo de un estudio incluye personas empleadas en ocupaciones que se sabe que son peligrosas y que pueden estar ya bajo una mayor vigilancia médica en relación con una población de comparación.
En el sesgo de selección deben distinguirse dos posibilidades. Los estudios de casos y controles comienzan separando a las personas con la enfermedad de interés de las que no tienen esa enfermedad, luego examinan las diferencias en la exposición entre estos dos grupos; los estudios de cohortes determinan las tasas de enfermedad en grupos con diferentes exposiciones. En cualquier tipo de estudio, existe un sesgo de selección cuando la información sobre la exposición afecta la clasificación de los sujetos como enfermos o no enfermos, o cuando la información sobre el estado de la enfermedad afecta la clasificación de los sujetos como expuestos o no expuestos. Un ejemplo común de sesgo de selección en los estudios de cohortes es el “efecto del trabajador sano”, que se encuentra cuando se comparan las tasas de enfermedad en los trabajadores expuestos con las de la población general. Esto puede resultar en una subestimación del riesgo de enfermedad porque las poblaciones de trabajo a menudo se seleccionan de la población general sobre la base de una buena salud continua, con frecuencia basada en el examen médico, mientras que la población general incluye a los enfermos y débiles.
factores de confusión. La confusión es el fenómeno por el cual una tercera variable (el confusor) altera la estimación de una asociación entre un supuesto factor antecedente y una enfermedad. Puede ocurrir cuando la selección de sujetos (casos y controles en un estudio de casos y controles o expuestos y no expuestos en un estudio de cohortes) depende de alguna manera de la tercera variable, posiblemente de forma desconocida para el investigador. Las variables asociadas únicamente con la exposición o la enfermedad no son factores de confusión. Para ser un factor de confusión, una variable debe cumplir tres condiciones:
- Debe ser un factor de riesgo para la enfermedad.
- Debe estar asociado con la exposición en la población de estudio.
- No debe estar en la vía causal de la exposición a la enfermedad.
Antes de recopilar datos para un estudio, a veces es imposible predecir si una variable es o no un posible factor de confusión. Una variable que se ha tratado como un factor de confusión en un estudio anterior podría no estar asociada con la exposición en un nuevo estudio dentro de una población diferente y, por lo tanto, no sería un factor de confusión en el nuevo estudio. Por ejemplo, si todos los sujetos son iguales con respecto a una variable (p. ej., sexo), entonces esa variable no puede ser un factor de confusión en ese estudio en particular. La confusión por una variable en particular puede tenerse en cuenta ("controlarse") solo si la variable se mide junto con los resultados de la exposición y la enfermedad. El control estadístico de la confusión se puede realizar de manera cruda mediante la estratificación por la variable de confusión o, más precisamente, mediante la regresión u otras técnicas multivariadas.
Resumen
Los requisitos de estrategia de medición, tecnología de medición y documentación para lugares de trabajo industriales a veces se definen legalmente en términos de vigilancia del valor límite umbral. Las normas de protección de datos también se aplican a la protección de secretos empresariales y datos personales. Estos requisitos exigen resultados de medición y condiciones de medición comparables y una tecnología de medición objetiva, válida y fiable. Los requisitos adicionales propuestos por la epidemiología se refieren a la representatividad de las mediciones ya la posibilidad de establecer vínculos entre las exposiciones de las personas y los resultados de salud posteriores. Las mediciones pueden ser representativas de ciertas tareas, es decir, pueden reflejar la exposición típica durante ciertas actividades o en ramas específicas o la exposición típica de grupos definidos de personas. Sería deseable tener datos de medición directamente atribuidos a los sujetos del estudio. Esto haría necesario incluir en la documentación de la medición información sobre las personas que trabajan en el lugar de trabajo en cuestión durante la medición o establecer un registro que permita dicha atribución directa. Los datos epidemiológicos recopilados a nivel individual suelen ser preferibles a los obtenidos a nivel de grupo.