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27. Monitoraggio biologico

27. Monitoraggio biologico (6)

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27. Monitoraggio biologico

Editor del capitolo: Robert Lauwerys


 

Sommario  

Tabelle e figure

Principi generali
Vito Foà e Lorenzo Alessio

Certificazione di qualità
D.Gompertz

Metalli e Composti Organometallici
P.Hoet e Robert Lauwerys

Solventi organici
Masayuki Ikeda

Sostanze chimiche genotossiche
Marja Sorsa

Pesticidi
Marco Maroni e Adalberto Ferioli 

tavoli

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1. ACGIH, DFG e altri valori limite per i metalli

2. Esempi di monitoraggio chimico e biologico

3. Monitoraggio biologico per solventi organici

4. Genotossicità delle sostanze chimiche valutata da IARC

5. Biomarcatori e alcuni campioni di cellule/tessuti e genotossicità

6. Agenti cancerogeni per l'uomo, esposizione professionale e endpoint citogenetici

7. Principi etici

8. Esposizione da produzione e uso di pesticidi

9. Tossicità OP acuta a diversi livelli di inibizione ACHE

10 Variazioni di ACHE e PCHE e condizioni di salute selezionate

11 Attività della colinesterasi di persone sane non esposte

12 Alchilfosfati urinari e pesticidi OP

13 Misurazioni di alchilfosfati urinari e OP

14 Metaboliti carbammati urinari

15 Metaboliti urinari del ditiocarbammato

16 Indici proposti per il monitoraggio biologico dei pesticidi

17 Valori limite biologici raccomandati (a partire dal 1996)

Cifre

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28. Epidemiologia e statistica

28. Epidemiologia e statistica (12)

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28. Epidemiologia e statistica

Redattori di capitoli:  Franco Merletti, Colin L. Soskolne e Paolo Vineis


Sommario

Tabelle e figure

Metodo epidemiologico applicato alla salute e sicurezza sul lavoro
Franco Merletti, Colin L. Soskolne e Paolo Vineis

Valutazione dell'esposizione
Sig. Gerald Ott

Sommario Misure di esposizione durante la vita lavorativa
Colin L. Soskolne

Misurazione degli effetti delle esposizioni
Shelia Hoar Zahm

     Caso di studio: Misure
     Franco Merletti, Colin L. Soskolne e Paola Vineis

Opzioni nella progettazione dello studio
Sven Hernberg

Problemi di validità nella progettazione dello studio
Annie J.Sasco

Impatto dell'errore di misurazione casuale
Paolo Vineis e Colin L. Soskolne

Metodi statistici
Annibale Biggeri e Mario Braga

Valutazione della causalità ed etica nella ricerca epidemiologica
Paolo Vineis

Casi di studio che illustrano questioni metodologiche nella sorveglianza delle malattie professionali
Jung-Der Wang

Questionari nella ricerca epidemiologica
Steven D. Stellman e Colin L. Soskolne

Prospettiva storica dell'amianto
Lorenzo Garfinkel

tavoli

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1. Cinque misure riassuntive selezionate dell'esposizione durante la vita lavorativa

2. Misure di insorgenza della malattia

3. Misure di associazione per uno studio di coorte

4. Misure di associazione per studi caso-controllo

5. Layout generale della tabella delle frequenze per i dati di coorte

6. Esempio di layout dei dati caso-controllo

7. Disporre i dati caso-controllo: un controllo per caso

8. Ipotetica coorte di 1950 individui a T2

9. Indici di tendenza centrale e dispersione

10 Un esperimento binomiale e probabilità

11 Possibili esiti di un esperimento binomiale

12 Distribuzione binomiale, 15 successi/30 prove

13 Distribuzione binomiale, p = 0.25; 30 prove

14 Errore e alimentazione di tipo II; x = 12, n = 30, a = 0.05

15 Errore e alimentazione di tipo II; x = 12, n = 40, a = 0.05

16 632 lavoratori esposti all'amianto da 20 anni o più

17 O/E numero di morti tra 632 lavoratori dell'amianto

Cifre

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29. Ergonomia

29. Ergonomia (27)

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29. Ergonomia

Redattori di capitoli:  Wolfgang Laurig e Joachim Vedder

 


 

Sommario 

Tabelle e figure

Panoramica
Wolfgang Laurig e Joachim Vedder

Obiettivi, principi e metodi

La natura e gli scopi dell'ergonomia
William T. Singleton

Analisi delle attività, dei compiti e dei sistemi di lavoro
Veronica De Keyser

Ergonomia e standardizzazione
Friedhelm Nachreiner

Liste di controllo
Pranab Kumar Nag

Aspetti fisici e fisiologici

Antropometria
Melchiorre Masali

Lavoro muscolare
Juhani Smolander e Veikko Louhevaara

Posture sul lavoro
Ilkka Kuorinka

Biomeccanica
Franco Darby

Fatica Generale
Etienne Grandjean

Fatica e recupero
Rolf Helbig e Walter Rohmert

Aspetti psicologici

Carico di lavoro mentale
Winfried Hacker

vigilanza
Herbert Heuer

Affaticamento mentale
Pietro Richter

Aspetti organizzativi del lavoro

Organizzazione del lavoro
Eberhard Ulich e Gudela Grote

Privazione del sonno
Kazutaka Kogi

Progettazione di sistemi di lavoro

workstation
Roland Kadefors

Strumenti
TM Fraser

Comandi, indicatori e pannelli
Karl SE Kroemer

Elaborazione e progettazione delle informazioni
Andries F. Sanders

Progettare per tutti

Progettare per gruppi specifici
Scherzo H. Grady-van den Nieuwboer

     Caso di studio: la classificazione internazionale della limitazione funzionale nelle persone

Differenze culturali
Hushang Shahnavaz

Lavoratori anziani
Antoine Laville e Serge Volkoff

Lavoratori con Bisogni Speciali
Scherzo H. Grady-van den Nieuwboer

Diversità e importanza dell'ergonomia: due esempi

Progettazione di sistemi nella produzione di diamanti
Issacar Gilad

Ignorando i principi di progettazione ergonomica: Chernobyl
Vladimir M. Munipov 

tavoli

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1. Elenco dei nuclei antropometrici di base

2. Fatica e recupero dipendono dai livelli di attività

3. Regole di combinazione degli effetti di due fattori di stress sulla deformazione

4. Differenza tra diverse conseguenze negative della tensione mentale

5. Principi orientati al lavoro per la strutturazione della produzione

6. Partecipazione al contesto organizzativo

7. Partecipazione degli utenti al processo tecnologico

8. Orario di lavoro irregolare e privazione del sonno

9. Aspetti dell'anticipo, dell'ancora e del sonno ritardato

10 Controlla i movimenti e gli effetti attesi

11 Relazioni controllo-effetto dei comandi manuali comuni

12 Regole per la disposizione dei controlli

13 Linee guida per le etichette

Cifre

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32. Sistemi di registrazione e sorveglianza

32. Sistemi di registrazione e sorveglianza (9)

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32. Sistemi di registrazione e sorveglianza

Editor del capitolo:  Steven D. Stellmann

 


 

Sommario 

Tabelle e figure

Sistemi di sorveglianza e segnalazione delle malattie professionali
Steven B. Markowitz

Sorveglianza sui rischi professionali
David H. Wegman e Steven D. Stellman

Sorveglianza nei paesi in via di sviluppo
David Koh e Kee-Seng Chia

Sviluppo e applicazione di un sistema di classificazione degli infortuni e delle malattie professionali
Elyce Biddle

Analisi del rischio di lesioni e malattie non mortali sul posto di lavoro
John W. Ruser

Caso di studio: protezione dei lavoratori e statistiche sugli infortuni e le malattie professionali - HVBG, Germania
Martin Butz e Burkhard Hoffmann

Caso di studio: Wismut - Un'esposizione all'uranio rivisitata
Heinz Otten e Horst Schulz

Strategie e tecniche di misurazione per la valutazione dell'esposizione professionale in epidemiologia
Frank Bochmann e Helmut Blomé

Caso di studio: Indagini sulla salute sul lavoro in Cina

tavoli

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1. Angiosarcoma del fegato - registro mondiale

2. Malattia professionale, Stati Uniti, 1986 contro 1992

3. Morti negli Stati Uniti per pneumoconiosi e mesotelioma pleurico

4. Esempio di elenco delle malattie professionali soggette a denuncia

5. Struttura del codice di segnalazione di malattie e infortuni, Stati Uniti

6. Infortuni e malattie professionali non mortali, Stati Uniti 1993

7. Rischio di infortuni e malattie professionali

8. Rischio relativo per condizioni di movimento ripetitivo

9. Infortuni sul lavoro, Germania, 1981-93

10 Rettificatrici in incidenti di lavorazione dei metalli, Germania, 1984-93

11 Malattia professionale, Germania, 1980-93

12 Malattie infettive, Germania, 1980-93

13 Esposizione alle radiazioni nelle miniere di Wismut

14 Malattie professionali nelle miniere di uranio di Wismut 1952-90

Cifre

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33. Tossicologia

33. Tossicologia (21)

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33. Tossicologia

Redattore del capitolo: Ellen K. Silbergeld


Sommario

Tabelle e figure

Introduzione
Ellen K. Silbergeld, caporedattore

Principi generali di tossicologia

Definizioni e Concetti
Bo Holmberg, Johan Hogberg e Gunnar Johanson

Tossicocinetica
Dušan Djuric

Organo bersaglio ed effetti critici
Marek Jakubowski

Effetti dell'età, del sesso e di altri fattori
Spomenka Telisman

Determinanti genetici della risposta tossica
Daniel W. Nebert e Ross A. McKinnon

Meccanismi di tossicità

Introduzione e concetti
Philip G. Watanabe

Danno cellulare e morte cellulare
Benjamin F. Trump e Irene K. Berezesky

Tossicologia genetica
R. Rita Misra e Michael P. Waalkes

Immunotossicologia
Joseph G. Vos e Henk van Loveren

Tossicologia dell'organo bersaglio
Ellen K. Silbergeld

Metodi di test tossicologici

biomarkers
Filippo Grandjean

Valutazione della tossicità genetica
David M. De Marini e James Huff

Test di tossicità in vitro
Giovanna Zurlo

Relazioni struttura attività
Ellen K. Silbergeld

Tossicologia normativa

Tossicologia nel regolamento sulla salute e la sicurezza
Ellen K. Silbergeld

Principi di identificazione dei pericoli - L'approccio giapponese
Masayuki Ikeda

L'approccio degli Stati Uniti alla valutazione del rischio di sostanze tossiche per la riproduzione e agenti neurotossici
Ellen K. Silbergeld

Approcci all'identificazione dei pericoli - IARC
Harri Vainio e Julian Wilbourn

Appendice - Valutazioni complessive di cancerogenicità per l'uomo: Monografie IARC Volumi 1-69 (836)

Valutazione del rischio cancerogeno: altri approcci
Cees A. van der Heijden

tavoli 

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  1. Esempi di organi critici ed effetti critici
  2. Effetti fondamentali di possibili interazioni multiple di metalli
  3. Addotti dell'emoglobina nei lavoratori esposti ad anilina e acetanilide
  4. Malattie ereditarie, inclini al cancro e difetti nella riparazione del DNA
  5. Esempi di sostanze chimiche che presentano genotossicità nelle cellule umane
  6. Classificazione dei test per i marcatori immunitari
  7. Esempi di biomarcatori di esposizione
  8. Pro e contro dei metodi per identificare i rischi di cancro nell'uomo
  9. Confronto di sistemi in vitro per studi di epatotossicità
  10. Confronto tra SAR e dati dei test: analisi OCSE/NTP
  11. Regolamentazione delle sostanze chimiche per legge, Giappone
  12. Elementi di prova ai sensi della legge sul controllo delle sostanze chimiche, Giappone
  13. Sostanze chimiche e legge sul controllo delle sostanze chimiche
  14. Principali incidenti di neurotossicità selezionati
  15. Esempi di test specializzati per misurare la neurotossicità
  16. Endpoint in tossicologia riproduttiva
  17. Confronto di procedure di estrapolazione a basse dosi
  18. Modelli frequentemente citati nella caratterizzazione del rischio cancerogeno

Cifre

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Martedì, 08 marzo 2011 21: 29

Fatica Generale

Questo articolo è tratto dalla terza edizione dell'Encyclopaedia of Occupational Health and Safety.

I due concetti di fatica e riposo sono familiari a tutti per esperienza personale. La parola "fatica" è usata per indicare condizioni molto diverse, tutte causano una riduzione della capacità di lavoro e della resistenza. L'uso molto vario del concetto di fatica ha portato ad una confusione quasi caotica ed è necessaria una precisazione delle idee correnti. Per molto tempo, la fisiologia ha distinto tra affaticamento muscolare e affaticamento generale. Il primo è un fenomeno doloroso acuto localizzato nei muscoli: la stanchezza generale è caratterizzata da un senso di diminuzione della disponibilità al lavoro. Questo articolo si occupa solo della stanchezza generale, che può anche essere chiamata "stanchezza psichica" o "stanchezza nervosa" e il resto che richiede.

La stanchezza generale può essere dovuta a cause molto diverse, le più importanti delle quali sono mostrate nella figura 1. L'effetto è come se, durante il corso della giornata, tutte le varie sollecitazioni sperimentate si accumulassero all'interno dell'organismo, producendo gradualmente una sensazione di crescente fatica. Questa sensazione spinge alla decisione di interrompere il lavoro; il suo effetto è quello di un fisiologico preludio al sonno.

Figura 1. Rappresentazione schematica dell'effetto cumulativo delle cause quotidiane della fatica

ERG225F1

La stanchezza è una sensazione salutare se ci si può sdraiare e riposare. Tuttavia, se si ignora questa sensazione e ci si costringe a continuare a lavorare, la sensazione di stanchezza aumenta fino a diventare angosciante e infine travolgente. Questa esperienza quotidiana dimostra chiaramente il significato biologico della fatica che svolge un ruolo nel sostentamento della vita, simile a quello svolto da altre sensazioni come, ad esempio, la sete, la fame, la paura, ecc.

Il riposo è rappresentato nella figura 1 come lo svuotamento di un barile. Il fenomeno del riposo può avvenire normalmente se l'organismo rimane indisturbato o se almeno una parte essenziale del corpo non è sottoposta a stress. Questo spiega il ruolo decisivo svolto nelle giornate lavorative da tutte le pause lavorative, dalla breve sosta durante il lavoro al sonno notturno. La similitudine del barile illustra quanto sia necessario per la vita normale raggiungere un certo equilibrio tra il carico totale sopportato dall'organismo e la somma delle possibilità di riposo.

Interpretazione neurofisiologica della fatica

I progressi della neurofisiologia degli ultimi decenni hanno notevolmente contribuito a una migliore comprensione dei fenomeni innescati dalla fatica nel sistema nervoso centrale.

Il fisiologo Hess fu il primo ad osservare che la stimolazione elettrica di alcune strutture diencefaliche, e più specialmente di alcune strutture del nucleo mediale del talamo, produceva gradualmente un effetto inibitore che si manifestava in un deterioramento della capacità di reazione e nella tendenza a dormire. Se la stimolazione si prolungava per un certo tempo, il rilassamento generale era seguito dalla sonnolenza e infine dal sonno. Successivamente è stato dimostrato che a partire da queste strutture un'inibizione attiva può estendersi alla corteccia cerebrale dove si concentrano tutti i fenomeni coscienti. Ciò si riflette non solo nel comportamento, ma anche nell'attività elettrica della corteccia cerebrale. Anche altri esperimenti sono riusciti ad avviare inibizioni da altre regioni sottocorticali.

La conclusione che si può trarre da tutti questi studi è che esistono strutture localizzate nel diencefalo e nel mesencefalo che rappresentano un efficace sistema di inibizione e che scatenano la fatica con tutti i fenomeni che l'accompagnano.

Inibizione e attivazione

Numerosi esperimenti condotti sull'animale e sull'uomo hanno mostrato che la disposizione generale di entrambi alla reazione dipende non solo da questo sistema di inibizione ma essenzialmente anche da un sistema funzionante in modo antagonistico, noto come sistema reticolare ascendente di attivazione. Sappiamo sperimentalmente che la formazione reticolare contiene strutture che controllano il grado di veglia, e di conseguenza le disposizioni generali a una reazione. Esistono collegamenti nervosi tra queste strutture e la corteccia cerebrale dove si esercitano gli influssi attivatori sulla coscienza. Inoltre, il sistema di attivazione riceve stimoli dagli organi sensoriali. Altre connessioni nervose trasmettono impulsi dalla corteccia cerebrale, l'area della percezione e del pensiero, al sistema di attivazione. Sulla base di questi concetti neurofisiologici si può stabilire che gli stimoli esterni, così come gli influssi originati nelle aree della coscienza, possono, passando attraverso il sistema attivante, stimolare una disposizione ad una reazione.

Inoltre, molte altre indagini permettono di concludere che la stimolazione del sistema attivante si propaga frequentemente anche dai centri vegetativi, e induce l'organismo ad orientarsi verso il dispendio di energie, verso il lavoro, la lotta, la fuga, ecc. (conversione ergotropica di gli organi interni). Viceversa, sembra che la stimolazione del sistema inibente nell'ambito del sistema nervoso vegetativo provochi nell'organismo una tendenza al riposo, alla ricostituzione delle sue riserve di energia, fenomeni di assimilazione (conversione trofotropica).

Dalla sintesi di tutte queste scoperte neurofisiologiche, si può stabilire la seguente concezione della fatica: lo stato e la sensazione di fatica sono condizionati dalla reazione funzionale della coscienza nella corteccia cerebrale, che è, a sua volta, governata da due sistemi reciprocamente antagonisti: il sistema inibente e il sistema attivante. Pertanto, la disposizione degli esseri umani al lavoro dipende in ogni momento dal grado di attivazione dei due sistemi: se il sistema inibitorio è dominante, l'organismo sarà in uno stato di affaticamento; quando il sistema di attivazione è dominante, mostrerà una maggiore predisposizione al lavoro.

Questa concezione psicofisiologica della fatica permette di comprendere alcuni dei suoi sintomi talvolta difficili da spiegare. Così, ad esempio, una sensazione di stanchezza può scomparire improvvisamente quando si verifica un evento esterno inaspettato o quando si sviluppa una tensione emotiva. È chiaro in entrambi questi casi che il sistema di attivazione è stato stimolato. Al contrario, se l'ambiente è monotono o il lavoro sembra noioso, il funzionamento del sistema attivante diminuisce e il sistema inibente diventa dominante. Questo spiega perché la fatica si manifesta in una situazione monotona senza che l'organismo sia sottoposto ad alcun carico di lavoro.

La figura 2 illustra schematicamente la nozione dei sistemi reciprocamente antagonisti di inibizione e attivazione.

Figura 2. Rappresentazione schematica del controllo della disposizione al lavoro mediante sistemi di inibizione e attivazione

ERG225F2

Stanchezza clinica

È esperienza comune che la stanchezza pronunciata che si manifesta giorno dopo giorno produrrà gradualmente uno stato di stanchezza cronica. La sensazione di affaticamento si intensifica quindi e si manifesta non solo la sera dopo il lavoro ma già durante il giorno, a volte anche prima dell'inizio del lavoro. Un sentimento di malessere, spesso di natura emotiva, accompagna questo stato. Nelle persone affette da affaticamento si osservano spesso i seguenti sintomi: emotività psichica accentuata (comportamento antisociale, incompatibilità), tendenza alla depressione (ansia immotivata), mancanza di energia con perdita di iniziativa. Questi effetti psichici sono spesso accompagnati da un malessere non specifico e si manifestano con sintomi psicosomatici: mal di testa, vertigini, disturbi funzionali cardiaci e respiratori, perdita di appetito, disturbi digestivi, insonnia, ecc.

In considerazione della tendenza ai sintomi morbosi che accompagnano la stanchezza cronica, si può giustamente chiamarla stanchezza clinica. C'è una tendenza all'aumento dell'assenteismo, e in particolare a più assenze per brevi periodi. Ciò sembrerebbe essere causato sia dalla necessità di riposo sia dall'aumento della morbilità. Lo stato di affaticamento cronico si verifica in particolare tra le persone esposte a conflitti o difficoltà psichiche. A volte è molto difficile distinguere le cause esterne e interne. Infatti, è quasi impossibile distinguere causa ed effetto nella fatica clinica: un atteggiamento negativo nei confronti del lavoro, dei superiori o del posto di lavoro può essere la causa della fatica clinica tanto quanto il risultato.

La ricerca ha dimostrato che gli operatori di centralino e il personale di supervisione impiegati nei servizi di telecomunicazione hanno mostrato un aumento significativo dei sintomi fisiologici di affaticamento dopo il loro lavoro (tempo di reazione visiva, frequenza di fusione del flicker, test di destrezza). Indagini mediche hanno rivelato che in questi due gruppi di lavoratori vi era un aumento significativo degli stati nevrotici, dell'irritabilità, della difficoltà a dormire e del senso cronico di spossatezza, rispetto ad un gruppo simile di donne impiegate nei rami tecnici delle poste, telefoniche e servizi telegrafici. L'accumulo di sintomi non è sempre stato dovuto ad un atteggiamento negativo da parte delle donne che hanno influenzato il loro lavoro o le loro condizioni di lavoro.

Misure preventive

Non esiste una panacea per la fatica, ma si può fare molto per alleviare il problema prestando attenzione alle condizioni generali di lavoro e all'ambiente fisico sul posto di lavoro. Ad esempio, si può ottenere molto con la corretta organizzazione dell'orario di lavoro, prevedendo periodi di riposo adeguati e mense e servizi igienici adeguati; anche ai lavoratori dovrebbero essere concesse ferie retribuite adeguate. Lo studio ergonomico del posto di lavoro può anche aiutare nella riduzione della fatica, garantendo che sedili, tavoli e banchi da lavoro siano di dimensioni adeguate e che il flusso di lavoro sia organizzato correttamente. Inoltre, il controllo del rumore, l'aria condizionata, il riscaldamento, la ventilazione e l'illuminazione possono avere tutti un effetto benefico nel ritardare l'insorgere della fatica nei lavoratori.

La monotonia e la tensione possono anche essere alleviate da un uso controllato del colore e della decorazione dell'ambiente, intervalli di musica e talvolta pause per esercizi fisici per i lavoratori sedentari. Anche la formazione dei lavoratori e in particolare del personale di controllo e dirigenza svolge un ruolo importante.

 

Di ritorno

Domenica, Gennaio 16 2011 18: 43

Tossicologia dell'organo bersaglio

Lo studio e la caratterizzazione di sostanze chimiche e altri agenti per le proprietà tossiche viene spesso intrapreso sulla base di organi e sistemi di organi specifici. In questo capitolo, sono stati selezionati due bersagli per una discussione approfondita: il sistema immunitario e il gene. Questi esempi sono stati scelti per rappresentare un complesso sistema di organi bersaglio e un bersaglio molecolare all'interno delle cellule. Per una discussione più completa sulla tossicologia degli organi bersaglio, il lettore può fare riferimento a testi di tossicologia standard come Casarett e Doull e Hayes. Anche il Programma internazionale sulla sicurezza chimica (IPCS) ha pubblicato diversi documenti sui criteri sulla tossicologia degli organi bersaglio, per sistema di organi.

Gli studi di tossicologia sugli organi bersaglio sono di solito intrapresi sulla base di informazioni che indicano il potenziale di effetti tossici specifici di una sostanza, o da dati epidemiologici o da studi generali di tossicità acuta o cronica, o sulla base di preoccupazioni particolari per proteggere determinate funzioni di organi, come come riproduzione o sviluppo fetale. In alcuni casi, test specifici di tossicità per organi bersaglio sono espressamente richiesti dalle autorità statutarie, come i test di neurotossicità ai sensi della legge statunitense sui pesticidi (vedere "L'approccio degli Stati Uniti alla valutazione del rischio di sostanze tossiche per la riproduzione e agenti neurotossici" e i test di mutagenicità ai sensi del Japanese Chemical Chemical Legge sul controllo delle sostanze (vedi “Principi di identificazione dei pericoli: l'approccio giapponese”).

Come discusso in "Organo bersaglio ed effetti critici", l'identificazione di un organo critico si basa sul rilevamento dell'organo o del sistema di organi che per primo risponde negativamente o alle dosi o esposizioni più basse. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per progettare indagini tossicologiche specifiche o test di tossicità più definiti progettati per suscitare indicazioni più sensibili di intossicazione nell'organo bersaglio. Gli studi di tossicologia degli organi bersaglio possono anche essere utilizzati per determinare i meccanismi di azione, di utilizzo nella valutazione del rischio (vedere "L'approccio degli Stati Uniti alla valutazione del rischio di sostanze tossiche per la riproduzione e agenti neurotossici").

Metodi di studi sulla tossicità dell'organo bersaglio

Gli organi bersaglio possono essere studiati mediante l'esposizione di organismi intatti e un'analisi dettagliata della funzione e dell'istopatologia nell'organo bersaglio, o mediante l'esposizione in vitro di cellule, sezioni di tessuto o organi interi mantenuti per periodi di breve o lungo termine in coltura (vedere "Meccanismi di tossicologia: introduzione e concetti”). In alcuni casi, i tessuti di soggetti umani possono anche essere disponibili per studi di tossicità sugli organi bersaglio, e questi possono fornire l'opportunità di convalidare ipotesi di estrapolazione tra specie. Tuttavia, va tenuto presente che tali studi non forniscono informazioni sulla tossicocinetica relativa.

In generale, gli studi sulla tossicità dell'organo bersaglio condividono le seguenti caratteristiche comuni: esame istopatologico dettagliato dell'organo bersaglio, compreso l'esame post mortem, il peso del tessuto e l'esame dei tessuti fissati; studi biochimici di percorsi critici nell'organo bersaglio, come importanti sistemi enzimatici; studi funzionali della capacità dell'organo e dei costituenti cellulari di svolgere le funzioni metaboliche e di altro tipo previste; e analisi dei biomarcatori dell'esposizione e degli effetti precoci nelle cellule degli organi bersaglio.

La conoscenza dettagliata della fisiologia degli organi bersaglio, della biochimica e della biologia molecolare può essere incorporata negli studi sugli organi bersaglio. Ad esempio, poiché la sintesi e la secrezione di proteine ​​di piccolo peso molecolare è un aspetto importante della funzione renale, gli studi di nefrotossicità spesso prestano particolare attenzione a questi parametri (IPCS 1991). Poiché la comunicazione cellula-cellula è un processo fondamentale della funzione del sistema nervoso, gli studi sugli organi bersaglio nella neurotossicità possono includere misurazioni neurochimiche e biofisiche dettagliate della sintesi, dell'assorbimento, dell'immagazzinamento, del rilascio e del legame dei neurotrasmettitori, nonché misurazioni elettrofisiologiche dei cambiamenti nella membrana potenziale associato a questi eventi.

Viene posto un alto grado di enfasi sullo sviluppo di metodi in vitro per la tossicità degli organi bersaglio, per sostituire o ridurre l'uso di animali interi. Progressi sostanziali in questi metodi sono stati ottenuti per le sostanze tossiche per la riproduzione (Heindel e Chapin 1993).

In sintesi, gli studi di tossicità sugli organi bersaglio sono generalmente intrapresi come test di ordine superiore per determinare la tossicità. La selezione di specifici organi bersaglio per un'ulteriore valutazione dipende dai risultati dei test a livello di screening, come i test acuti o subcronici utilizzati dall'OCSE e dall'Unione Europea; alcuni organi bersaglio e sistemi di organi possono essere candidati a priori per indagini speciali a causa delle preoccupazioni per prevenire alcuni tipi di effetti avversi sulla salute.

 

Di ritorno

Il bisogno di validità

L'epidemiologia mira a fornire una comprensione dell'esperienza della malattia nelle popolazioni. In particolare, può essere utilizzato per ottenere informazioni sulle cause professionali della malattia. Questa conoscenza deriva da studi condotti su gruppi di persone che hanno una malattia confrontandoli con persone senza quella malattia. Un altro approccio consiste nell'esaminare quali malattie acquisiscono le persone che svolgono determinati lavori con particolari esposizioni e confrontare questi modelli di malattia con quelli di persone non esposte in modo simile. Questi studi forniscono stime del rischio di malattia per esposizioni specifiche. Affinché le informazioni di tali studi possano essere utilizzate per stabilire programmi di prevenzione, per il riconoscimento delle malattie professionali e affinché i lavoratori colpiti da esposizioni siano adeguatamente indennizzati, tali studi devono essere validi.

Validità può essere definita come la capacità di uno studio di riflettere il vero stato delle cose. Uno studio valido è quindi quello che misura correttamente l'associazione (positiva, negativa o assente) tra un'esposizione e una malattia. Descrive la direzione e l'entità di un vero rischio. Si distinguono due tipi di validità: validità interna ed esterna. La validità interna è la capacità di uno studio di riflettere ciò che è realmente accaduto tra i soggetti dello studio; la validità esterna riflette ciò che potrebbe accadere nella popolazione.

La validità si riferisce alla veridicità di una misurazione. La validità deve essere distinta dalla precisione della misurazione, che è funzione della dimensione dello studio e dell'efficienza del disegno dello studio.

Validità interna

Si dice che uno studio è internamente valido quando è privo di pregiudizi e quindi riflette veramente l'associazione tra esposizione e malattia che esiste tra i partecipanti allo studio. Un rischio di malattia osservato in associazione con un'esposizione può effettivamente derivare da un'associazione reale e quindi essere valido, ma può anche riflettere l'influenza di pregiudizi. Un pregiudizio darà un'immagine distorta della realtà.

Tre principali tipi di pregiudizi, chiamati anche errori sistematici, si distinguono solitamente:

  • bias di selezione
  • bias di informazione o di osservazione
  • confusione

 

Saranno presentati brevemente di seguito, utilizzando esempi tratti dal contesto della salute sul lavoro.

Bias di selezione

Il bias di selezione si verificherà quando l'ingresso nello studio è influenzato dalla conoscenza dello stato di esposizione del potenziale partecipante allo studio. Questo problema si riscontra quindi solo quando la malattia è già in atto nel momento (prima) che la persona entri nello studio. Tipicamente, nel contesto epidemiologico, ciò avverrà in studi caso-controllo o in studi di coorte retrospettivi. Ciò significa che una persona avrà maggiori probabilità di essere considerata un caso se è noto che è stata esposta. Tre serie di circostanze possono portare a un tale evento, che dipenderà anche dalla gravità della malattia.

Bias di autoselezione

Ciò può verificarsi quando persone che sanno di essere state esposte in passato a prodotti noti o ritenuti dannosi e che sono convinte che la loro malattia sia il risultato dell'esposizione consulteranno un medico per sintomi che altre persone, non così esposte, potrebbero aver ignorato. Ciò è particolarmente probabile che accada per le malattie che hanno pochi sintomi evidenti. Un esempio può essere la perdita precoce della gravidanza o l'aborto spontaneo tra le infermiere che maneggiano farmaci usati per il trattamento del cancro. Queste donne sono più consapevoli della maggior parte della fisiologia riproduttiva e, essendo preoccupate della loro capacità di avere figli, possono essere più propense a riconoscere o etichettare come aborto spontaneo ciò che altre donne considererebbero solo un ritardo nell'inizio delle mestruazioni. Un altro esempio tratto da uno studio di coorte retrospettivo, citato da Rothman (1986), coinvolge uno studio del Centers for Disease Control sulla leucemia tra le truppe che erano state presenti durante un test atomico statunitense in Nevada. Delle truppe presenti sul luogo del test, il 76% è stato rintracciato e ha costituito la coorte. Di questi, l'82% è stato trovato dagli investigatori, ma un ulteriore 18% ha contattato gli stessi investigatori dopo aver sentito la pubblicità sullo studio. Quattro casi di leucemia erano presenti tra l'82% tracciato dal CDC e quattro casi erano presenti tra il 18% auto-riferito. Ciò suggerisce fortemente che la capacità degli investigatori di identificare le persone esposte era collegata al rischio di leucemia.

Pregiudizio diagnostico

Ciò si verificherà quando è più probabile che i medici diagnostichino una determinata malattia una volta che sanno a cosa è stato precedentemente esposto il paziente. Ad esempio, quando la maggior parte delle vernici era a base di piombo, un sintomo di malattia dei nervi periferici chiamato neurite periferica con paralisi era noto anche come "goccia del polso" dei pittori. Conoscere l'occupazione del paziente ha reso più facile diagnosticare la malattia anche nelle sue fasi iniziali, mentre l'identificazione dell'agente causale sarebbe molto più difficile nei partecipanti alla ricerca non noti per essere esposti professionalmente al piombo.

Bias derivante dal rifiuto di partecipare a uno studio

Quando a persone, sane o malate, viene chiesto di partecipare a uno studio, diversi fattori giocano un ruolo nel determinare se saranno d'accordo o meno. La disponibilità a rispondere a questionari più o meno lunghi, che a volte riguardano temi delicati, e ancor più a donare sangue o altri campioni biologici, può essere determinata dal grado di interesse personale della persona. Qualcuno che è a conoscenza di una potenziale esposizione passata potrebbe essere pronto a soddisfare questa richiesta nella speranza che aiuti a trovare la causa della malattia, mentre qualcuno che ritiene di non essere stato esposto a nulla di pericoloso o che non è interessato nel saperlo, potrà declinare l'invito a partecipare allo studio. Ciò può portare a una selezione di quelle persone che alla fine saranno i partecipanti allo studio rispetto a tutti coloro che avrebbero potuto esserlo.

Bias informativo

Questo è anche chiamato errore di osservazione e riguarda l'esito della malattia negli studi di follow-up e la valutazione dell'esposizione negli studi caso-controllo.

Valutazione del risultato differenziale in studi prospettici di follow-up (di coorte).

All'inizio dello studio vengono definiti due gruppi: un gruppo esposto e un gruppo non esposto. Se la ricerca dei casi differisce tra questi due gruppi, sorgeranno problemi di bias diagnostico. Ad esempio, si consideri una coorte di persone esposte a un rilascio accidentale di diossina in un dato settore. Per il gruppo altamente esposto viene istituito un sistema di follow-up attivo con visite mediche e monitoraggio biologico a intervalli regolari, mentre il resto della popolazione attiva riceve solo cure di routine. È molto probabile che nel gruppo sottoposto a stretta sorveglianza vengano identificate più malattie, il che porterebbe a una potenziale sovrastima del rischio.

Perdite differenziali in studi di coorte retrospettivi

Il meccanismo inverso a quello descritto nel paragrafo precedente può verificarsi negli studi di coorte retrospettivi. In questi studi, il modo usuale di procedere è quello di partire dalle schede di tutte le persone che sono state impiegate in un dato settore in passato, e valutare la malattia o la mortalità successiva all'occupazione. Sfortunatamente, in quasi tutti gli studi i file sono incompleti e il fatto che una persona sia scomparsa può essere correlato o allo stato di esposizione o allo stato di malattia o ad entrambi. Ad esempio, in un recente studio condotto nell'industria chimica su lavoratori esposti ad ammine aromatiche, sono stati riscontrati otto tumori in un gruppo di 777 lavoratori sottoposti a screening citologico per tumori urinari. Complessivamente, sono risultate mancanti solo 34 record, corrispondenti a una perdita del 4.4% dal file di valutazione dell'esposizione, ma per i casi di cancro alla vescica, i dati sull'esposizione mancavano per due casi su otto, ovvero il 25%. Ciò dimostra che i file delle persone che sono diventate casi avevano maggiori probabilità di perdersi rispetto ai file di altri lavoratori. Ciò può verificarsi a causa di cambi di lavoro più frequenti all'interno dell'azienda (che possono essere collegati agli effetti dell'esposizione), dimissioni, licenziamento o mera casualità.

Valutazione differenziale dell'esposizione negli studi caso-controllo

Negli studi caso-controllo, la malattia si è già manifestata all'inizio dello studio e si cercheranno informazioni sulle esposizioni passate. Il pregiudizio può derivare dall'atteggiamento dell'intervistatore o del partecipante allo studio nei confronti dell'indagine. Le informazioni vengono solitamente raccolte da intervistatori qualificati che possono o meno essere a conoscenza dell'ipotesi alla base della ricerca. Ad esempio, in uno studio caso-controllo basato sulla popolazione sul cancro alla vescica condotto in una regione altamente industrializzata, il personale dello studio potrebbe essere ben consapevole del fatto che alcune sostanze chimiche, come le ammine aromatiche, sono fattori di rischio per il cancro alla vescica. Se sanno anche chi ha sviluppato la malattia e chi no, è probabile che conducano interviste più approfondite con i partecipanti che hanno il cancro alla vescica rispetto ai controlli. Possono insistere su informazioni più dettagliate sulle occupazioni passate, ricercando sistematicamente l'esposizione alle ammine aromatiche, mentre per i controlli possono registrare le occupazioni in modo più sistematico. Il pregiudizio risultante è noto come Bias da sospetto di esposizione.

Anche i partecipanti stessi possono essere responsabili di tale pregiudizio. Questo è chiamato distorsioni della memoria per distinguerlo dal pregiudizio dell'intervistatore. Entrambi hanno il sospetto di esposizione come meccanismo per il bias. Le persone malate possono sospettare un'origine professionale della loro malattia e quindi cercheranno di ricordare il più accuratamente possibile tutti gli agenti pericolosi a cui potrebbero essere state esposte. Nel caso di manipolazione di prodotti indefiniti, possono essere inclini a ricordare i nomi di sostanze chimiche precise, in particolare se viene loro messo a disposizione un elenco di prodotti sospetti. Al contrario, è meno probabile che i controlli passino attraverso lo stesso processo di pensiero.

confondendo

Il confondimento esiste quando l'associazione osservata tra esposizione e malattia è in parte il risultato di una combinazione dell'effetto dell'esposizione in esame e di un altro fattore. Diciamo, ad esempio, che riscontriamo un aumento del rischio di cancro ai polmoni tra i saldatori. Siamo tentati di concludere subito che esiste un nesso causale tra l'esposizione ai fumi di saldatura e il cancro ai polmoni. Tuttavia, sappiamo anche che il fumo è di gran lunga il principale fattore di rischio per il cancro ai polmoni. Pertanto, se le informazioni sono disponibili, iniziamo a controllare lo stato di fumo dei saldatori e di altri partecipanti allo studio. Potremmo scoprire che i saldatori hanno maggiori probabilità di fumare rispetto ai non saldatori. In quella situazione, il fumo è noto per essere associato al cancro ai polmoni e, allo stesso tempo, nel nostro studio risulta che anche il fumo è associato all'essere un saldatore. In termini epidemiologici, ciò significa che il fumo, collegato sia al cancro del polmone che alla saldatura, sta confondendo l'associazione tra saldatura e cancro al polmone.

Modifica dell'interazione o dell'effetto

Contrariamente a tutte le questioni sopra elencate, vale a dire selezione, informazione e confusione, che sono pregiudizi, l'interazione non è un pregiudizio dovuto a problemi nella progettazione o nell'analisi dello studio, ma riflette la realtà e la sua complessità. Un esempio di questo fenomeno è il seguente: l'esposizione al radon è un fattore di rischio per il cancro ai polmoni, così come il fumo. Inoltre, il fumo e l'esposizione al radon hanno effetti diversi sul rischio di cancro ai polmoni a seconda che agiscano insieme o isolatamente. La maggior parte degli studi occupazionali su questo argomento sono stati condotti tra i minatori sotterranei ea volte hanno fornito risultati contrastanti. Nel complesso, sembrano esserci argomenti a favore di un'interazione tra fumo ed esposizione al radon nella produzione di cancro ai polmoni. Ciò significa che il rischio di cancro al polmone è aumentato dall'esposizione al radon, anche nei non fumatori, ma che l'entità dell'aumento del rischio dovuto al radon è molto maggiore tra i fumatori che tra i non fumatori. In termini epidemiologici, diciamo che l'effetto è moltiplicativo. Contrariamente al confondimento, descritto sopra, l'interazione deve essere attentamente analizzata e descritta nell'analisi piuttosto che semplicemente controllata, in quanto riflette ciò che sta accadendo a livello biologico e non è semplicemente una conseguenza di una cattiva progettazione dello studio. La sua spiegazione porta a un'interpretazione più valida dei risultati di uno studio.

Validità esterna

Questo problema può essere risolto solo dopo aver assicurato che la validità interna sia assicurata. Se siamo convinti che i risultati osservati nello studio riflettano associazioni che sono reali, possiamo chiederci se possiamo o meno estrapolare questi risultati alla popolazione più ampia da cui sono stati tratti gli stessi partecipanti allo studio, o anche ad altre popolazioni che sono identiche o almeno molto simile. La domanda più frequente è se i risultati ottenuti per gli uomini valgano anche per le donne. Per anni gli studi e, in particolare, le indagini epidemiologiche occupazionali sono state condotte esclusivamente tra gli uomini. Gli studi tra i chimici condotti negli anni '1960 e '1970 negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Svezia hanno tutti riscontrato un aumento del rischio di tumori specifici, vale a dire leucemia, linfoma e cancro al pancreas. Sulla base di ciò che sapevamo degli effetti dell'esposizione ai solventi e ad alcune altre sostanze chimiche, potevamo già dedurre all'epoca che il lavoro di laboratorio comportava anche un rischio cancerogeno per le donne. Questo infatti è stato dimostrato quando il primo studio tra le donne chimiche è stato finalmente pubblicato a metà degli anni '1980, che ha trovato risultati simili a quelli tra gli uomini. Vale la pena notare che altri tumori in eccesso riscontrati erano tumori della mammella e dell'ovaio, tradizionalmente considerati correlati solo a fattori endogeni o alla riproduzione, ma per i quali possono svolgere un ruolo fattori ambientali recentemente sospettati come i pesticidi. Molto più lavoro deve essere fatto sui determinanti occupazionali dei tumori femminili.

Strategie per uno studio valido

Uno studio perfettamente valido non può mai esistere, ma spetta al ricercatore cercare di evitare, o almeno minimizzare, il maggior numero possibile di pregiudizi. Questo spesso può essere fatto meglio nella fase di progettazione dello studio, ma può anche essere eseguito durante l'analisi.

Disegno di studio

La selezione e il pregiudizio informativo possono essere evitati solo attraverso l'attenta progettazione di uno studio epidemiologico e la scrupolosa attuazione di tutte le linee guida quotidiane che ne derivano, inclusa la meticolosa attenzione alla garanzia della qualità, per la conduzione dello studio in condizioni di campo. Il confondimento può essere affrontato sia in fase di progettazione che di analisi.

Selezione

I criteri per considerare un partecipante come un caso devono essere definiti in modo esplicito. Non si può, o almeno non si dovrebbe, tentare di studiare condizioni cliniche mal definite. Un modo per ridurre al minimo l'impatto che la conoscenza dell'esposizione può avere sulla valutazione della malattia consiste nell'includere solo i casi gravi che sarebbero stati diagnosticati indipendentemente da qualsiasi informazione sulla storia del paziente. Nel campo del cancro, gli studi saranno spesso limitati a casi con prova istologica della malattia per evitare l'inclusione di lesioni borderline. Ciò significherà anche che i gruppi oggetto di studio sono ben definiti. Ad esempio, è ben noto nell'epidemiologia del cancro che tumori di diversi tipi istologici all'interno di un dato organo possono avere fattori di rischio diversi. Se il numero di casi è sufficiente, è meglio separare l'adenocarcinoma del polmone dal carcinoma a cellule squamose del polmone. Qualunque siano i criteri finali per l'ingresso nello studio, dovrebbero sempre essere chiaramente definiti e descritti. Ad esempio, il codice esatto della malattia dovrebbe essere indicato utilizzando la Classificazione Internazionale delle Malattie (ICD) e anche, per il cancro, la Classificazione Internazionale delle Malattie-Oncologiche (ICD-O).

Una volta specificati i criteri, dovrebbero essere compiuti sforzi per massimizzare la partecipazione allo studio. La decisione di rifiutarsi di partecipare non è quasi mai presa a caso e quindi porta a parzialità. Gli studi dovrebbero prima di tutto essere presentati ai medici che stanno vedendo i pazienti. La loro approvazione è necessaria per avvicinare i pazienti, e quindi dovranno essere convinti a sostenere lo studio. Un argomento spesso convincente è che lo studio è nell'interesse della salute pubblica. Tuttavia, in questa fase è meglio non discutere l'esatta ipotesi che si sta valutando per evitare di influenzare indebitamente i clinici coinvolti. Ai medici non dovrebbe essere chiesto di assumere compiti supplementari; è più facile convincere il personale sanitario a prestare il proprio sostegno a uno studio se i ricercatori dello studio forniscono i mezzi per svolgere eventuali compiti aggiuntivi, oltre alle cure di routine, richiesti dallo studio. Gli intervistatori e gli estrattori di dati dovrebbero non essere consapevoli dello stato della malattia dei loro pazienti.

Analoga attenzione dovrebbe essere prestata alle informazioni fornite ai partecipanti. L'obiettivo dello studio deve essere descritto in termini ampi e neutri, ma deve anche essere convincente e persuasivo. È importante che le questioni di riservatezza e interesse per la salute pubblica siano pienamente comprese evitando il gergo medico. Nella maggior parte dei contesti, l'uso di incentivi finanziari o di altro tipo non è considerato appropriato, anche se dovrebbe essere previsto un compenso per qualsiasi spesa che un partecipante potrebbe sostenere. Ultimo, ma non meno importante, la popolazione generale dovrebbe essere sufficientemente scientificamente istruita per comprendere l'importanza di tale ricerca. Sia i benefici che i rischi della partecipazione devono essere spiegati a ciascun potenziale partecipante qualora sia necessario completare i questionari e/o fornire campioni biologici per la conservazione e/o l'analisi. Nessuna coercizione dovrebbe essere applicata per ottenere il consenso preventivo e pienamente informato. Laddove gli studi siano esclusivamente basati su documenti, deve essere assicurata l'approvazione preventiva delle agenzie responsabili di garantire la riservatezza di tali documenti. In questi casi, il consenso del singolo partecipante di solito può essere revocato. Sarà invece sufficiente l'approvazione dei funzionari sindacali e governativi. Le indagini epidemiologiche non rappresentano una minaccia per la vita privata di un individuo, ma un potenziale aiuto per migliorare la salute della popolazione. L'approvazione di un comitato di revisione istituzionale (o comitato di revisione etica) sarà necessaria prima della conduzione di uno studio, e gran parte di ciò che è stato affermato sopra sarà atteso da loro per la loro revisione.

Informazioni

Negli studi prospettici di follow-up, i mezzi per la valutazione della malattia o dello stato di mortalità devono essere identici per i partecipanti esposti e non esposti. In particolare, non dovrebbero essere utilizzate fonti diverse, come il solo controllo in un registro centrale di mortalità per i partecipanti non esposti e l'utilizzo di una sorveglianza attiva intensiva per i partecipanti esposti. Allo stesso modo, la causa della morte deve essere ottenuta in modi strettamente comparabili. Ciò significa che se si utilizza un sistema per ottenere l'accesso ai documenti ufficiali per la popolazione non esposta, che spesso è la popolazione generale, non si dovrebbe mai pensare di ottenere informazioni ancora più precise attraverso cartelle cliniche o interviste sui partecipanti stessi o sulle loro famiglie per il sottogruppo esposto.

Negli studi di coorte retrospettivi, dovrebbero essere compiuti sforzi per determinare quanto la popolazione in studio sia vicina alla popolazione di interesse. Si dovrebbe fare attenzione alle potenziali perdite differenziali nei gruppi esposti e non esposti utilizzando varie fonti riguardanti la composizione della popolazione. Ad esempio, può essere utile confrontare gli elenchi delle buste paga con gli elenchi di appartenenza ai sindacati o altri elenchi professionali. Le discrepanze devono essere riconciliate e il protocollo adottato per lo studio deve essere seguito scrupolosamente.

Negli studi caso-controllo, esistono altre opzioni per evitare pregiudizi. Intervistatori, personale dello studio e partecipanti allo studio non devono essere a conoscenza dell'ipotesi precisa oggetto di studio. Se non conoscono l'associazione in fase di test, è meno probabile che provino a fornire la risposta attesa. Tenere il personale dello studio all'oscuro dell'ipotesi di ricerca è infatti spesso poco pratico. L'intervistatore conoscerà quasi sempre le esposizioni di maggiore potenziale interesse, nonché chi è un caso e chi è un controllo. Dobbiamo quindi fare affidamento sulla loro onestà e anche sulla loro formazione in metodologia della ricerca di base, che dovrebbe far parte del loro bagaglio professionale; l'obiettività è il segno distintivo in tutte le fasi della scienza.

È più facile non informare i partecipanti allo studio dell'esatto oggetto della ricerca. Buone spiegazioni di base sulla necessità di raccogliere dati per avere una migliore comprensione della salute e della malattia sono generalmente sufficienti e soddisferanno le esigenze della revisione etica.

confondendo

Il confondimento è l'unico bias che può essere affrontato nella fase di progettazione dello studio o, a condizione che siano disponibili informazioni adeguate, nella fase di analisi. Se, per esempio, l'età è considerata un potenziale confondente dell'associazione di interesse perché l'età è associata al rischio di malattia (cioè, il cancro diventa più frequente in età avanzata) e anche con l'esposizione (le condizioni di esposizione variano con l'età o con fattori legati all'età come la qualifica, la posizione lavorativa e la durata dell'impiego), esistono diverse soluzioni. Il più semplice è limitare lo studio a una fascia di età specifica, ad esempio arruolare solo uomini caucasici di età compresa tra 40 e 50 anni. Ciò fornirà elementi per una semplice analisi, ma avrà anche l'inconveniente di limitare l'applicazione dei risultati a un singolo sesso età/gruppo razziale. Un'altra soluzione è la corrispondenza in base all'età. Ciò significa che per ogni caso è necessario un referente della stessa età. Questa è un'idea allettante, ma bisogna tenere presente la possibile difficoltà di soddisfare questo requisito con l'aumentare del numero di fattori di corrispondenza. Inoltre, una volta che un fattore è stato abbinato, diventa impossibile valutarne il ruolo nell'insorgenza della malattia. L'ultima soluzione è disporre di informazioni sufficienti sui potenziali fattori confondenti nel database dello studio al fine di controllarli nell'analisi. Questo può essere fatto sia attraverso una semplice analisi stratificata, sia con strumenti più sofisticati come l'analisi multivariata. Tuttavia, va ricordato che l'analisi non sarà mai in grado di compensare uno studio mal progettato o condotto.

Conclusione

La possibilità che si verifichino distorsioni nella ricerca epidemiologica è consolidata da tempo. Questo non era troppo preoccupante quando le associazioni studiate erano forti (come nel caso del fumo e del cancro ai polmoni) e quindi qualche imprecisione non causava un problema troppo grave. Tuttavia, ora che è giunto il momento di valutare i fattori di rischio più deboli, la necessità di strumenti migliori diventa fondamentale. Ciò include la necessità di eccellenti disegni di studio e la possibilità di combinare i vantaggi di vari disegni tradizionali come gli studi caso-controllo o di coorte con approcci più innovativi come gli studi caso-controllo nidificati all'interno di una coorte. Inoltre, l'uso di biomarcatori può fornire i mezzi per ottenere valutazioni più accurate delle esposizioni attuali e possibilmente passate, nonché per le prime fasi della malattia.

 

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Martedì, 08 marzo 2011 21: 40

Fatica e recupero

La fatica e il recupero sono processi periodici in ogni organismo vivente. La fatica può essere descritta come uno stato caratterizzato da una sensazione di stanchezza combinata con una riduzione o una variazione indesiderata nell'esecuzione dell'attività (Rohmert 1973).

Non tutte le funzioni dell'organismo umano si affaticano a causa dell'uso. Anche quando dormiamo, per esempio, respiriamo e il nostro cuore batte senza sosta. Ovviamente le funzioni fondamentali della respirazione e dell'attività cardiaca sono possibili per tutta la vita senza fatica e senza pause di recupero.

D'altra parte, troviamo dopo un lavoro pesante abbastanza prolungato che c'è una riduzione della capacità, che noi chiamiamo fatica. Questo non si applica alla sola attività muscolare. Anche gli organi sensoriali oi centri nervosi si stancano. Tuttavia, lo scopo di ogni cellula è bilanciare la capacità persa dalla sua attività, un processo che chiamiamo recupero.

Stress, tensione, affaticamento e recupero

I concetti di affaticamento e recupero durante il lavoro umano sono strettamente correlati ai concetti ergonomici di stress e deformazione (Rohmert 1984) (figura 1).

Figura 1. Stress, deformazione e affaticamento

ERG150F1

Per stress si intende la somma di tutti i parametri del lavoro nel sistema lavorativo che influenzano le persone al lavoro, che sono percepiti o percepiti principalmente attraverso il sistema recettore o che pongono richieste al sistema effettore. I parametri dello stress derivano dal compito lavorativo (lavoro muscolare, lavoro non muscolare - dimensioni e fattori orientati al compito) e dalle condizioni fisiche, chimiche e sociali in cui il lavoro deve essere svolto (rumore, clima, illuminazione, vibrazioni , lavoro a turni, ecc. - dimensioni e fattori orientati alla situazione).

L'intensità/difficoltà, la durata e la composizione (cioè la distribuzione simultanea e successiva di queste esigenze specifiche) dei fattori di stress si traduce in uno stress combinato, che tutti gli effetti esogeni di un sistema lavorativo esercitano sulla persona che lavora. Questo stress combinato può essere affrontato attivamente o sopportato passivamente, in particolare a seconda del comportamento della persona che lavora. Il caso attivo comporterà attività dirette all'efficienza del sistema di lavoro, mentre il caso passivo indurrà reazioni (volontarie o involontarie), che riguardano principalmente la minimizzazione dello stress. La relazione tra lo stress e l'attività è influenzata in modo decisivo dalle caratteristiche individuali e dai bisogni della persona che lavora. I principali fattori di influenza sono quelli che determinano le prestazioni e sono legati alla motivazione e alla concentrazione e quelli legati alla disposizione, che possono essere indicati come capacità e competenze.

Le sollecitazioni relative al comportamento, che si manifestano in determinate attività, provocano tensioni individuali diverse. Gli sforzi possono essere indicati dalla reazione di indicatori fisiologici o biochimici (ad esempio, aumento della frequenza cardiaca) o possono essere percepiti. Pertanto, le sollecitazioni sono suscettibili di "scalatura psicofisica", che stima la sollecitazione sperimentata dalla persona che lavora. In un approccio comportamentale, l'esistenza della tensione può anche essere derivata da un'analisi dell'attività. L'intensità con cui reagiscono gli indicatori di stress (fisiologico-biochimici, comportamentali o psico-fisici) dipende dall'intensità, dalla durata e dalla combinazione dei fattori di stress nonché dalle caratteristiche individuali, capacità, abilità e bisogni della persona che lavora.

Nonostante le continue sollecitazioni, gli indicatori derivati ​​dai campi di attività, prestazione e sforzo possono variare nel tempo (effetto temporale). Tali variazioni temporali sono da interpretare come processi di adattamento dei sistemi organici. Gli effetti positivi provocano una riduzione dello sforzo/miglioramento dell'attività o delle prestazioni (ad es. attraverso l'allenamento). In caso negativo, tuttavia, si tradurrà in un aumento dello sforzo/riduzione dell'attività o delle prestazioni (ad es. affaticamento, monotonia).

Gli effetti positivi possono entrare in azione se le capacità e le competenze disponibili vengono migliorate nel processo lavorativo stesso, ad esempio, quando la soglia di stimolazione dell'allenamento viene leggermente superata. È probabile che gli effetti negativi si manifestino se i cosiddetti limiti di resistenza (Rohmert 1984) vengono superati nel corso del processo lavorativo. Questa stanchezza porta ad una riduzione delle funzioni fisiologiche e psicologiche, che può essere compensata dal recupero.

Per ripristinare le prestazioni originarie sono necessarie indennità di riposo o almeno periodi di minor stress (Luczak 1993).

Quando il processo di adattamento viene portato oltre soglie definite, il sistema organico impiegato può subire danni tali da provocare una deficienza parziale o totale delle sue funzioni. Una riduzione irreversibile delle funzioni può manifestarsi quando lo stress è troppo elevato (danno acuto) o quando il recupero è impossibile per lungo tempo (danno cronico). Un tipico esempio di tale danno è la perdita dell'udito indotta dal rumore.

Modelli di fatica

La fatica può essere multiforme, a seconda della forma e della combinazione della deformazione, e una sua definizione generale non è ancora possibile. I processi biologici della fatica in genere non sono misurabili in modo diretto, per cui le definizioni sono principalmente orientate verso i sintomi della fatica. Questi sintomi di affaticamento possono essere suddivisi, ad esempio, nelle seguenti tre categorie.

    1. Sintomi fisiologici: la fatica è interpretata come una diminuzione delle funzioni degli organi o dell'intero organismo. Risulta in reazioni fisiologiche, ad esempio, in un aumento della frequenza cardiaca o dell'attività muscolare elettrica (Laurig 1970).
    2. Sintomi comportamentali: la fatica è interpretata principalmente come diminuzione dei parametri prestazionali. Gli esempi sono l'aumento degli errori durante la risoluzione di determinati compiti o una crescente variabilità delle prestazioni.
    3. Sintomi psico-fisici: la fatica è interpretata come un aumento della sensazione di sforzo e un deterioramento della sensazione, a seconda dell'intensità, della durata e della composizione dei fattori di stress.

         

        Nel processo di affaticamento tutti e tre questi sintomi possono svolgere un ruolo, ma possono comparire in momenti diversi nel tempo.

        Le reazioni fisiologiche nei sistemi organici, in particolare quelli coinvolti nel lavoro, possono apparire per prime. Successivamente, le sensazioni di sforzo possono essere influenzate. I cambiamenti nella prestazione si manifestano generalmente in una regolarità decrescente del lavoro o in una quantità crescente di errori, sebbene la media della prestazione possa non essere ancora influenzata. Al contrario, con un'adeguata motivazione, la persona che lavora può anche cercare di mantenere le prestazioni attraverso la forza di volontà. Il passo successivo potrebbe essere una chiara riduzione delle prestazioni che termina con un crollo delle prestazioni. I sintomi fisiologici possono portare a un collasso dell'organismo, compresi i cambiamenti della struttura della personalità e l'esaurimento. Il processo di affaticamento è spiegato nella teoria della successiva destabilizzazione (Luczak 1983).

        L'andamento principale della fatica e del recupero è mostrato nella figura 2.

        Figura 2. Andamento principale della fatica e del recupero

        ERG150F2

        Prognosi di affaticamento e recupero

        Nel campo dell'ergonomia c'è un particolare interesse nel prevedere la fatica in funzione dell'intensità, della durata e della composizione dei fattori di stress e nel determinare il tempo di recupero necessario. La tabella 1 mostra i diversi livelli di attività ei periodi di considerazione e le possibili ragioni dell'affaticamento e le diverse possibilità di recupero.

        Tabella 1. Fatica e recupero dipendenti dai livelli di attività

        Livello di attività

        Periodo

        Fatica da

        Recupero di

        Vita lavorativa

        decenni

        Sforzo eccessivo per
        decenni

        Pensionamento

        Fasi della vita lavorativa

        Anni

        Sforzo eccessivo per
        anni

        Solo

        Sequenze di
        turni di lavoro

        Mesi/settimane

        Spostamento sfavorevole
        regimi

        Fine settimana, gratis
        giorni

        Un turno di lavoro

        Un giorno

        Stress sopra
        limiti di sopportazione

        Tempo libero, riposo
        periodi

        Compiti

        Ore

        Stress sopra
        limiti di sopportazione

        Periodo di riposo

        Parte di un compito

        Minuti

        Stress sopra
        limiti di sopportazione

        Cambio di stress
        Fattori

         

        Nell'analisi ergonomica dello stress e della fatica per determinare il tempo di recupero necessario, considerare il periodo di una giornata lavorativa è il più importante. I metodi di tali analisi iniziano con la determinazione dei diversi fattori di stress in funzione del tempo (Laurig 1992) (figura 3).

        Figura 3. Stress in funzione del tempo

        ERG150F4

        I fattori di stress sono determinati dal contenuto specifico del lavoro e dalle condizioni di lavoro. Il contenuto del lavoro potrebbe essere la produzione di forza (ad esempio, durante la movimentazione di carichi), il coordinamento delle funzioni motorie e sensoriali (ad esempio, durante il montaggio o il funzionamento della gru), la conversione di informazioni in reazione (ad esempio, durante il controllo), le trasformazioni da input produrre informazioni (ad es. durante la programmazione, la traduzione) e la produzione di informazioni (ad es. durante la progettazione, la risoluzione di problemi). Le condizioni di lavoro comprendono aspetti fisici (ad es. rumore, vibrazioni, calore), chimici (agenti chimici) e sociali (ad es. colleghi, lavoro a turni).

        Nel caso più semplice ci sarà un solo importante fattore di stress mentre gli altri possono essere trascurati. In questi casi, soprattutto quando i fattori di stress derivano dal lavoro muscolare, è spesso possibile calcolare le indennità di riposo necessarie, perché i concetti di base sono noti.

        Ad esempio, l'indennità di riposo sufficiente nel lavoro muscolare statico dipende dalla forza e dalla durata della contrazione muscolare come in una funzione esponenziale legata dalla moltiplicazione secondo la formula:

        con

        RA = Indennità di riposo in percentuale di t

        t = durata della contrazione (periodo lavorativo) in minuti

        T = durata massima possibile della contrazione in minuti

        f = la forza necessaria per la forza statica e

        F = forza massima.

        La connessione tra forza, tempo di mantenimento e indennità di riposo è mostrata nella figura 4.

        Figura 4. Indennità di riposo in percentuale per varie combinazioni di forze di tenuta e tempo

        ERG150F5

        Leggi simili esistono per lavoro muscolare dinamico pesante (Rohmert 1962), lavoro muscolare leggero attivo (Laurig 1974) o diverso lavoro muscolare industriale (Schmidtke 1971). Più raramente si trovano leggi comparabili per il lavoro non fisico, ad esempio per l'informatica (Schmidtke 1965). Laurig (1981) e Luczak (1982) forniscono una panoramica dei metodi esistenti per determinare l'indennità di riposo per il lavoro muscolare e non muscolare principalmente isolato.

         

         

         

         

         

        Più difficile è la situazione in cui esiste una combinazione di diversi fattori di stress, come mostrato nella figura 5, che colpiscono simultaneamente la persona che lavora (Laurig 1992).

        Figura 5. La combinazione di due fattori di stress    

        ERG150F6

        La combinazione di due fattori di sollecitazione, ad esempio, può portare a diverse reazioni di deformazione a seconda delle leggi di combinazione. L'effetto combinato di diversi fattori di stress può essere indifferente, compensativo o cumulativo.

        Nel caso di leggi di combinazione indifferenti, i diversi fattori di stress hanno effetto su diversi sottosistemi dell'organismo. Ciascuno di questi sottosistemi può compensare la deformazione senza che la deformazione venga inserita in un sottosistema comune. La deformazione complessiva dipende dal fattore di sollecitazione più elevato e quindi non sono necessarie leggi di sovrapposizione.

        Si ha un effetto compensatorio quando la combinazione di diversi fattori di stress porta a una deformazione inferiore rispetto a ciascun fattore di stress da solo. La combinazione di lavoro muscolare e basse temperature può ridurre lo sforzo complessivo, perché le basse temperature permettono al corpo di disperdere il calore prodotto dal lavoro muscolare.

        Un effetto cumulativo si verifica se si sovrappongono diversi fattori di stress, ovvero devono passare attraverso un "collo di bottiglia" fisiologico. Un esempio è la combinazione di lavoro muscolare e stress da calore. Entrambi i fattori di stress influenzano il sistema circolatorio come un comune collo di bottiglia con conseguente sforzo cumulativo.

        Possibili effetti combinati tra lavoro muscolare e condizioni fisiche sono descritti in Bruder (1993) (vedi tabella 2).

        Tabella 2. Regole degli effetti combinati di due fattori di sollecitazione sulla deformazione

         

        Freddo

        Vibrazione

        Illuminazione

        Rumore

        Lavoro dinamico pesante

        -

        +

        0

        0

        Lavoro muscolare leggero attivo

        +

        +

        0

        0

        Lavoro muscolare statico

        +

        +

        0

        0

        0 effetto indifferente; + effetto cumulativo; – effetto compensativo.

        Fonte: adattato da Bruder 1993.

        Per il caso della combinazione di più di due fattori di stress, che nella pratica è la situazione normale, sono disponibili solo conoscenze scientifiche limitate. Lo stesso vale per la combinazione successiva di fattori di stress (cioè l'effetto di deformazione di diversi fattori di stress che colpiscono successivamente il lavoratore). Per tali casi, in pratica, il tempo di recupero necessario viene determinato misurando parametri fisiologici o psicologici e utilizzandoli come valori integrativi.

         

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        Martedì, 01 marzo 2011 02: 20

        Impatto dell'errore di misurazione casuale

        Gli errori nella misurazione dell'esposizione possono avere impatti diversi sulla relazione esposizione-malattia studiata, a seconda di come sono distribuiti gli errori. Se uno studio epidemiologico è stato condotto alla cieca (ovvero, le misurazioni sono state effettuate senza alcuna conoscenza della malattia o dello stato di salute dei partecipanti allo studio) ci aspettiamo che l'errore di misurazione sia distribuito uniformemente tra gli strati della malattia o dello stato di salute.

        La tabella 1 fornisce un esempio: supponiamo di reclutare una coorte di persone esposte sul lavoro a una sostanza tossica, per indagare su una malattia frequente. Determiniamo lo stato di esposizione solo al momento del reclutamento (T0), e non in altri momenti durante il follow-up. Diciamo però che un certo numero di individui cambia effettivamente il proprio stato di esposizione nell'anno successivo: al tempo T1, 250 delle 1,200 persone originariamente esposte hanno cessato di essere esposte, mentre 150 delle 750 persone originariamente non esposte hanno iniziato a essere esposte alla sostanza tossica. Pertanto, al tempo T1, 1,100 individui sono esposti e 850 non sono esposti. Di conseguenza, abbiamo una "classificazione errata" dell'esposizione, basata sulla nostra misurazione iniziale dello stato dell'esposizione al tempo T0. Questi individui vengono poi rintracciati dopo 20 anni (al tempo T2) e viene valutato il rischio cumulativo di malattia. (L'ipotesi fatta nell'esempio è che solo l'esposizione di più di un anno è una preoccupazione.)


        Tabella 1. Ipotetica coorte di 1950 individui (esposti e non esposti al lavoro), reclutati al tempo T0 e il cui stato di malattia è accertato al tempo T2

        Ora

         

        T0

        T1

        T2

        Lavoratori esposti 1200 250 cessazione esposizione 1100 (1200-250+150)

        Casi di malattia al tempo T2 = 220 tra i lavoratori esposti

        Lavoratori non esposti 750 150 inizio esposizione 850 (750-150+250)

        Casi di malattia al tempo T2 = 85 tra i lavoratori non esposti

        I vero rischio di malattia al tempo T2 è del 20% tra i lavoratori esposti (220/1100),
        e il 10% nei lavoratori non esposti (85/850) (rapporto di rischio = 2.0).

        Rischio stimato a T2 di malattia tra quelli classificati come esposti a T0: 20%
        (ovvero rischio reale in soggetti esposti) ´ 950 (ovvero 1200-250)+ 10%
        (ossia, rischio reale nei non esposti) ´ 250 = (190+25)/1200 = 17.9%

        Rischio stimato a T2 di malattia tra quelli classificati come non esposti a
        T0: 20% (ovvero, rischio vero negli esposti) ´ 150 +10%
        (ovvero, rischio reale in non esposti) ´ 600 (ovvero 750-150) = (30+60)/750 = 12%

        Rapporto di rischio stimato = 17.9% / 12% = 1.49


        L'errata classificazione dipende, in questo esempio, dal disegno dello studio e dalle caratteristiche della popolazione, piuttosto che dai limiti tecnici della misurazione dell'esposizione. L'effetto dell'errata classificazione è tale che il rapporto “vero” di 2.0 tra il rischio cumulativo tra le persone esposte e le persone non esposte diventa un rapporto “osservato” di 1.49 (tabella 1). Questa sottostima del rapporto di rischio deriva da un "offuscamento" del rapporto tra esposizione e malattia, che si verifica quando l'errata classificazione dell'esposizione, come in questo caso, è uniformemente distribuita in base alla malattia o allo stato di salute (ovvero, la misurazione dell'esposizione è non influenzato dal fatto che la persona soffrisse o meno della malattia che stiamo studiando).

        Al contrario, può verificarsi una sottostima o una sopravvalutazione dell'associazione degli interessi quando l'errata classificazione dell'esposizione non è distribuita uniformemente sul risultato degli interessi. Nell'esempio, potremmo avere pregiudizio, e non solo un offuscamento della relazione eziologica, se la classificazione dell'esposizione dipende dalla malattia o dallo stato di salute dei lavoratori. Ciò potrebbe verificarsi, ad esempio, se decidiamo di prelevare campioni biologici da un gruppo di lavoratori esposti e da un gruppo di lavoratori non esposti, al fine di identificare i primi cambiamenti legati all'esposizione sul lavoro. I campioni dei lavoratori esposti potrebbero quindi essere analizzati in modo più accurato rispetto ai campioni dei lavoratori non esposti; la curiosità scientifica potrebbe portare il ricercatore a misurare ulteriori biomarcatori tra le persone esposte (tra cui, ad esempio, addotti al DNA nei linfociti o marcatori urinari di danno ossidativo al DNA), nell'ipotesi che queste persone siano scientificamente “più interessanti”. Si tratta di un atteggiamento piuttosto comune che, tuttavia, potrebbe portare a gravi pregiudizi.

         

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        Mercoledì, marzo 02 2011 03: 15

        Metodi statistici

        Si discute molto sul ruolo della statistica nella ricerca epidemiologica sulle relazioni causali. In epidemiologia, la statistica è principalmente una raccolta di metodi per valutare i dati basati sulle popolazioni umane (e anche animali). In particolare, la statistica è una tecnica per la quantificazione e la misurazione di fenomeni incerti. Tutte le indagini scientifiche che si occupano di aspetti non deterministici e variabili della realtà potrebbero beneficiare della metodologia statistica. In epidemiologia, la variabilità è intrinseca all'unità di osservazione: una persona non è un'entità deterministica. Mentre i disegni sperimentali sarebbero migliorati in termini di migliore corrispondenza con le ipotesi della statistica in termini di variazione casuale, per ragioni etiche e pratiche questo approccio non è molto comune. Invece, l'epidemiologia è impegnata nella ricerca osservazionale che ha associato ad essa sia fonti casuali che altre fonti di variabilità.

        La teoria statistica si occupa di come controllare la variabilità non strutturata nei dati al fine di trarre valide inferenze da osservazioni empiriche. In mancanza di qualsiasi spiegazione per il comportamento variabile del fenomeno studiato, la statistica lo assume come casuale- cioè, deviazioni non sistematiche da uno stato di natura medio (vedi Groenlandia 1990 per una critica a questi presupposti).

        La scienza si basa sull'esperienza prova per dimostrare se i suoi modelli teorici di eventi naturali hanno una qualche validità. In effetti, i metodi utilizzati dalla teoria statistica determinano il grado in cui le osservazioni nel mondo reale sono conformi alla visione degli scienziati, in forma di modello matematico, di un fenomeno. I metodi statistici, basati sulla matematica, devono quindi essere accuratamente selezionati; ci sono molti esempi su "come mentire con le statistiche". Pertanto, gli epidemiologi dovrebbero essere consapevoli dell'adeguatezza delle tecniche che applicano per misurare il rischio di malattia. In particolare, è necessaria grande attenzione nell'interpretazione sia dei risultati statisticamente significativi che di quelli statisticamente non significativi.

        Il primo significato della parola statistica si riferisce a qualsiasi quantità di riepilogo calcolata su un insieme di valori. Indici descrittivi o statistici come la media aritmetica, la mediana o la moda, sono ampiamente utilizzati per sintetizzare le informazioni in una serie di osservazioni. Storicamente, questi descrittori sommari sono stati utilizzati per scopi amministrativi dagli stati, e quindi sono stati nominati statistica. In epidemiologia, le statistiche che si vedono comunemente derivano dai confronti inerenti alla natura dell'epidemiologia, che pone domande come: "Una popolazione è a maggior rischio di malattia rispetto a un'altra?" Nel fare tali confronti, il rischio relativo è una misura popolare della forza dell'associazione tra una caratteristica individuale e la probabilità di ammalarsi, ed è più comunemente applicato nella ricerca eziologica; il rischio attribuibile è anche una misura dell'associazione tra caratteristiche individuali e insorgenza della malattia, ma sottolinea il guadagno in termini di numero di casi risparmiati da un intervento che rimuove il fattore in questione: è applicato principalmente nella sanità pubblica e nella medicina preventiva.

        Il secondo significato della parola statistica si riferisce alla raccolta di tecniche e alla sottostante teoria dell'inferenza statistica. Questa è una particolare forma di logica induttiva che specifica le regole per ottenere una valida generalizzazione da un particolare insieme di osservazioni empiriche. Questa generalizzazione sarebbe valida a condizione che siano soddisfatte alcune ipotesi. Questo è il secondo modo in cui un uso non istruito della statistica può ingannarci: nell'epidemiologia osservazionale, è molto difficile essere sicuri delle assunzioni implicite nelle tecniche statistiche. Pertanto, analisi di sensibilità e stimatori robusti dovrebbero accompagnare qualsiasi analisi dei dati condotta correttamente. Anche le conclusioni finali dovrebbero basarsi sulla conoscenza generale e non dovrebbero basarsi esclusivamente sui risultati della verifica di ipotesi statistiche.

        Definizioni

        A unità statistica è l'elemento su cui vengono fatte le osservazioni empiriche. Potrebbe essere una persona, un campione biologico o un pezzo di materia prima da analizzare. Di solito le unità statistiche sono scelte indipendentemente dal ricercatore, ma a volte possono essere impostati disegni più complessi. Ad esempio, negli studi longitudinali, viene effettuata una serie di determinazioni su un insieme di persone nel tempo; le unità statistiche in questo studio sono l'insieme delle determinazioni, che non sono indipendenti, ma strutturate dalle rispettive connessioni a ciascuna persona studiata. La mancanza di indipendenza o correlazione tra le unità statistiche merita un'attenzione speciale nell'analisi statistica.

        A variabile è una caratteristica individuale misurata su una data unità statistica. Dovrebbe essere contrastato con a costante, una caratteristica individuale fissa: ad esempio, in uno studio sugli esseri umani, avere una testa o un torace sono costanti, mentre il sesso di un singolo membro dello studio è una variabile.

        Le variabili vengono valutate utilizzando differenti scale di misura. La prima distinzione è tra scale qualitative e quantitative. Le variabili qualitative forniscono diversi modalità or categoria. Se ciascuna modalità non può essere classificata o ordinata in relazione ad altre, ad esempio il colore dei capelli o le modalità di genere, denotiamo la variabile come nominale. Se le categorie possono essere ordinate, come il grado di gravità di una malattia, viene chiamata la variabile ordinale. Quando una variabile è costituita da un valore numerico, diciamo che la scala è quantitativa. UN distinto scala indica che la variabile può assumere solo alcuni valori definiti, ad esempio valori interi per il numero di casi di malattia. UN continuo scala viene utilizzata per quelle misure che risultano in di rose numeri. Si dice che le scale continue siano intervallo scala quando il valore nullo ha un significato puramente convenzionale. Cioè, un valore pari a zero non significa quantità zero, ad esempio una temperatura di zero gradi Celsius non significa zero energia termica. In questo caso hanno senso solo le differenze tra i valori (questo è il motivo del termine scala “intervalli”). Un valore nullo reale denota a rapporto scala. Per una variabile misurata su quella scala, anche i rapporti di valori hanno senso: infatti, un rapporto doppio significa il doppio della quantità. Ad esempio, dire che un corpo ha una temperatura due volte maggiore di un secondo corpo significa che ha due volte l'energia termica del secondo corpo, purché la temperatura è misurata su una scala di rapporti (ad esempio, in gradi Kelvin). L'insieme di valori consentiti per una data variabile è chiamato dominio della variabile.

        Paradigmi statistici

        La statistica si occupa del modo di generalizzare da un insieme di osservazioni particolari. Questo insieme di misurazioni empiriche è chiamato a campione. Da un campione, calcoliamo alcune statistiche descrittive per sintetizzare le informazioni raccolte.

        Le informazioni di base generalmente richieste per caratterizzare un insieme di misure sono relative alla sua tendenza centrale e alla sua variabilità. La scelta tra diverse alternative dipende dalla scala utilizzata per misurare un fenomeno e dagli scopi per i quali vengono calcolate le statistiche. Nella tabella 1 sono descritte diverse misure di tendenza centrale e di variabilità (o dispersione) associate alla scala di misurazione appropriata.

        Tabella 1. Indici di tendenza centrale e dispersione per scala di misura

         

        Scala di misura

         

        Qualitative

         

        quantitativo

        Indici

        Definizione

        Nominale

        ordinale

        Intervallo/rapporto

        Significato aritmetico

        Somma dei valori osservati divisa per il numero totale di osservazioni

         

        x

        Mediano

        Valore medio della distribuzione osservata

         

        x

        x

        Moda

        Valore più frequente

        x

        x

        x

        Escursione

        Valori minimo e massimo della distribuzione

         

        x

        x

        Varianza

        Somma della differenza al quadrato di ciascun valore rispetto alla media divisa per il numero totale di osservazioni meno 1

         

         

        x

         

        Vengono chiamate le statistiche descrittive calcolate stime quando li usiamo come sostituto dell'analoga quantità della popolazione da cui il campione è stato selezionato. Le controparti della popolazione delle stime sono chiamate costanti parametri. Le stime dello stesso parametro possono essere ottenute utilizzando diversi metodi statistici. Una stima dovrebbe essere valida e precisa.

        Il paradigma popolazione-campione implica che la validità può essere assicurata dal modo in cui il campione viene selezionato dalla popolazione. Il campionamento casuale o probabilistico è la strategia abituale: se ogni membro della popolazione ha la stessa probabilità di essere incluso nel campione, allora, in media, il nostro campione dovrebbe essere rappresentativo della popolazione e, inoltre, qualsiasi deviazione dalle nostre aspettative potrebbe essere spiegato per caso. Anche la probabilità di una data deviazione dalla nostra aspettativa può essere calcolata, a condizione che sia stato eseguito un campionamento casuale. Lo stesso ragionamento vale per le stime calcolate per il nostro campione relativamente ai parametri della popolazione. Prendiamo, ad esempio, la media aritmetica del nostro campione come stima del valore medio per la popolazione. Qualsiasi differenza, se esiste, tra la media del campione e la media della popolazione è attribuita a fluttuazioni casuali nel processo di selezione dei membri inclusi nel campione. Possiamo calcolare la probabilità di qualsiasi valore di questa differenza, a condizione che il campione sia stato selezionato in modo casuale. Se lo scostamento tra la stima campionaria e il parametro della popolazione non può essere spiegato per caso, si dice che la stima lo sia parziale. Il disegno dell'osservazione o dell'esperimento fornisce validità alle stime e il paradigma statistico fondamentale è quello del campionamento casuale.

        In medicina, un secondo paradigma viene adottato quando il confronto tra diversi gruppi è l'obiettivo dello studio. Un tipico esempio è lo studio clinico controllato: un insieme di pazienti con caratteristiche simili viene selezionato sulla base di criteri predefiniti. In questa fase non viene fatta alcuna preoccupazione per la rappresentatività. Ogni paziente arruolato nello studio viene assegnato con una procedura casuale al gruppo di trattamento, che riceverà la terapia standard più il nuovo farmaco da valutare, o al gruppo di controllo, che riceverà la terapia standard e un placebo. In questo disegno, l'assegnazione casuale dei pazienti a ciascun gruppo sostituisce la selezione casuale dei membri del campione. La stima della differenza tra i due gruppi può essere valutata statisticamente perché, nell'ipotesi di non efficacia del nuovo farmaco, si può calcolare la probabilità di un'eventuale differenza diversa da zero.

        In epidemiologia, ci manca la possibilità di assemblare gruppi di persone esposte e non esposte in modo casuale. In questo caso possiamo ancora utilizzare metodi statistici, come se i gruppi analizzati fossero stati selezionati o assegnati casualmente. La correttezza di questa ipotesi si basa principalmente sul disegno dello studio. Questo punto è particolarmente importante e sottolinea l'importanza del disegno dello studio epidemiologico rispetto alle tecniche statistiche nella ricerca biomedica.

        Segnale e rumore

        Il termine variabile casuale si riferisce a una variabile per la quale una probabilità definita è associata a ciascun valore che può assumere. I modelli teorici per la distribuzione della probabilità di una variabile casuale sono modelli di popolazione. Le controparti campionarie sono rappresentate dalla distribuzione della frequenza campionaria. Questo è un modo utile per segnalare una serie di dati; è costituito da un piano cartesiano con la variabile di interesse lungo l'asse orizzontale e la frequenza o frequenza relativa lungo l'asse verticale. Un display grafico ci consente di vedere facilmente qual è (sono) il valore o i valori più frequenti e come la distribuzione è concentrata attorno a determinati valori centrali come la media aritmetica.

        Per le variabili casuali e le loro distribuzioni di probabilità, usiamo i termini parametri, valore medio atteso (invece della media aritmetica) e varianza. Questi modelli teorici descrivono la variabilità in un dato fenomeno. Nella teoria dell'informazione, il segnale è rappresentato dalla tendenza centrale (ad esempio, il valore medio), mentre il rumore è misurato da un indice di dispersione (come la varianza).

        Per illustrare l'inferenza statistica, useremo il modello binomiale. Nelle sezioni che seguono verranno introdotti i concetti di stime puntuali e intervalli di confidenza, test di ipotesi e probabilità di decisioni errate e potenza di uno studio.

        Tabella 2. Possibili risultati di un esperimento binomiale (sì = 1, no = 0) e loro probabilità (n = 3)

        Lavoratore

        Probabilità

        A

        B

        C

         

        0

        0

        0

        1

        0

        0

        0

        1

        0

        0

        0

        1

        0

        1

        1

        1

        0

        1

        1

        1

        0

        1

        1

        1

         

        Un esempio: la distribuzione binomiale

        Nella ricerca biomedica e nell'epidemiologia, il modello più importante di variazione stocastica è la distribuzione binomiale. Si basa sul fatto che la maggior parte dei fenomeni si comporta come una variabile nominale con solo due categorie: ad esempio, la presenza/assenza di malattia: vivo/morto o guarito/malato. In tali circostanze, siamo interessati alla probabilità di successo, cioè all'evento di interesse (ad esempio, presenza di malattia, vivo o guarigione) e ai fattori o variabili che possono alterarlo. Lasciaci considerare n = 3 lavoratori, e supponiamo di essere interessati alla probabilità, p, di avere una disabilità visiva (sì/no). Il risultato della nostra osservazione potrebbe essere i possibili esiti nella tabella 2.

        Tabella 3. Possibili risultati di un esperimento binomiale (sì = 1, no = 0) e loro probabilità (n = 3)

        Numero di successi

        Probabilità

        0

        1

        2

        3

         

        La probabilità di una qualsiasi di queste combinazioni di eventi si ottiene facilmente considerando p, la probabilità (individuale) di successo, costante per ogni soggetto e indipendente da altri risultati. Poiché siamo interessati al numero totale di successi e non a una specifica sequenza ordinata, possiamo riordinare la tabella come segue (vedi tabella 3) e, in generale, esprimere la probabilità di x successi P (x) come:

        where x è il numero di successi e la notazione x! denota il fattoriale di x, Cioè, x! = x×(x–1)×(x–2)…×1.

        Quando consideriamo l'evento “essere/non essere malato”, la probabilità individuale, si riferisce allo stato in cui si presume il soggetto; in epidemiologia, questa probabilità è chiamata “prevalenza”. Per stimare p, usiamo la proporzione campionaria:

        p = x/n

        con varianza:

        In un'ipotetica serie infinita di campioni replicati della stessa dimensione n, otterremmo proporzioni campionarie diverse p = x/n, con probabilità data dalla formula binomiale. Il “vero” valore di  è stimato da ciascuna proporzione campionaria e un intervallo di confidenza per p, ovvero l'insieme dei valori probabili per p, dati i dati osservati e un livello di confidenza predefinito (diciamo 95%), è stimato dalla distribuzione binomiale come l'insieme di valori per p che dà una probabilità di x maggiore di un valore pre-specificato (diciamo 2.5%). Per un ipotetico esperimento in cui abbiamo osservato x = 15 successi in n = 30 prove, la probabilità stimata di successo è:

        p = x/n = 15/30 = 0.5 

        Tabella 4. Distribuzione binomiale. Probabilità per diversi valori di  per x = 15 successi in n = 30 prove

        Probabilità

        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

         

        L'intervallo di confidenza al 95% per p, ottenuto dalla tabella 4, è 0.334 – 0.666. Ogni voce della tabella mostra la probabilità di x = 15 successi in n = 30 prove calcolate con la formula binomiale; ad esempio, per = 0.30, si ottiene da:

        Nel n grande e p vicino a 0.5 possiamo usare un'approssimazione basata sulla distribuzione gaussiana:

        where za /2 denota il valore della distribuzione gaussiana standard per una probabilità

        P (|z| ³ za /2) = a/2;

        1 – a è il livello di confidenza scelto. Per l'esempio considerato, = 15/30 = 0.5; n = 30 e dalla tabella gaussiana standard z0.025 = 1.96. L'intervallo di confidenza al 95% risulta nell'insieme di valori 0.321 – 0.679, ottenuto sostituendo p = 0.5, n = 30 e z0.025 = 1.96 nell'equazione precedente per la distribuzione gaussiana. Si noti che questi valori sono vicini ai valori esatti calcolati in precedenza.

        I test statistici di ipotesi comprendono una procedura decisionale sul valore di un parametro della popolazione. Supponiamo, nell'esempio precedente, di voler affrontare la proposizione secondo cui esiste un elevato rischio di disabilità visiva tra i lavoratori di un dato impianto. L'ipotesi scientifica da verificare con le nostre osservazioni empiriche è quindi “c'è un elevato rischio di disabilità visiva tra i lavoratori di un dato impianto”. Gli statistici dimostrano tali ipotesi falsificando l'ipotesi complementare “non c'è aumento del rischio di disabilità visiva”. Questo segue la dimostrazione matematica per assurdo e, invece di verificare un'affermazione, l'evidenza empirica viene utilizzata solo per falsificarla. L'ipotesi statistica si chiama ipotesi nulla. Il secondo passo consiste nello specificare un valore per il parametro di quella distribuzione di probabilità usata per modellare la variabilità nelle osservazioni. Nei nostri esempi, poiché il fenomeno è binario (cioè presenza/assenza di disabilità visiva), scegliamo la distribuzione binomiale con parametro p, la probabilità di disabilità visiva. L'ipotesi nulla lo afferma = 0.25, diciamo. Questo valore è scelto dalla raccolta di conoscenze sull'argomento e dalla conoscenza a priori della consueta prevalenza della disabilità visiva nelle popolazioni non esposte (cioè non lavoratrici). Supponiamo che i nostri dati producano una stima = 0.50, dai 30 lavoratori esaminati.

        Possiamo rifiutare l'ipotesi nulla?

        Se sì, a favore di cosa alternativa ipotesi?

        Specifichiamo un'ipotesi alternativa come candidata nel caso in cui l'evidenza imponga di rifiutare l'ipotesi nulla. Le ipotesi alternative non direzionali (bilaterali) affermano che il parametro della popolazione è diverso dal valore indicato nell'ipotesi nulla; ipotesi alternative direzionali (unilaterali) affermano che il parametro della popolazione è maggiore (o minore) del valore nullo.

        Tabella 5. Distribuzione binomiale. Probabilità di successo per  = 0.25 in n = 30 prove

        X

        Probabilità

        Probabilità cumulativa

        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

         

        Sotto l'ipotesi nulla, possiamo calcolare la distribuzione di probabilità dei risultati del nostro esempio. La tabella 5 mostra, per = 0.25 e n = 30, le probabilità (vedi equazione (1)) e le probabilità cumulative:

        Da questa tabella otteniamo la probabilità di avere x ³15 lavoratori con disabilità visiva

        P(x ³15) = 1 - P(X15) = 1 - 0.9992 0.0008 =

        Ciò significa che è altamente improbabile che osserveremmo 15 o più lavoratori con disabilità visiva se sperimentassero la prevalenza della malattia delle popolazioni non esposte. Pertanto, potremmo respingere l'ipotesi nulla e affermare che esiste una maggiore prevalenza di disabilità visiva nella popolazione di lavoratori studiata.

        Quando n× p ³ 5 e n×(1-) ³ 5, possiamo usare l'approssimazione gaussiana:

        Dalla tabella della distribuzione gaussiana standard otteniamo:

        P(|z|>2.95) = 0.0008

        in stretto accordo con i risultati esatti. Da questa approssimazione possiamo vedere che la struttura di base di un test statistico di ipotesi consiste nel rapporto tra segnale e rumore. Nel nostro caso, il segnale è (p-), la deviazione osservata dall'ipotesi nulla, mentre il rumore è la deviazione standard di P:

        Maggiore è il rapporto, minore è la probabilità del valore nullo.

        Nel prendere decisioni su ipotesi statistiche, possiamo incorrere in due tipi di errori: un errore di tipo I, rifiuto dell'ipotesi nulla quando è vera; o un errore di tipo II, accettazione dell'ipotesi nulla quando è falsa. Il livello di probabilità, o valore p, è la probabilità di un errore di tipo I, indicata dalla lettera greca a. Questo è calcolato dalla distribuzione di probabilità delle osservazioni sotto l'ipotesi nulla. È consuetudine predefinire un livello di errore (es. 5%, 1%) e rifiutare l'ipotesi nulla quando il risultato della nostra osservazione ha una probabilità uguale o inferiore a questo cosiddetto livello critico.

        La probabilità di un errore di tipo II è indicata dalla lettera greca β. Per calcolarlo occorre specificare, nell'ipotesi alternativa, il valore α per il parametro da testare (nel nostro esempio, valore α per ). Le ipotesi alternative generiche (diverse da, maggiori di, minori di) non sono utili. In pratica, interessa il valore β per un insieme di ipotesi alternative, o il suo complemento, che è chiamato potenza statistica del test. Ad esempio, fissando il valore dell'errore α al 5%, dalla tabella 5, troviamo:

        P(x ³12) <0.05

        sotto l'ipotesi nulla = 0.25. Se almeno dovessimo osservare x = 12 successi, rifiuteremmo l'ipotesi nulla. I corrispondenti valori β e la potenza per x = 12 sono dati dalla tabella 6. 

        Tabella 6. Errore di tipo II e potenza per x = 12, n = 30, α = 0.05

        β

        Potenza

        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

         

        In questo caso i nostri dati non possono discriminare se è maggiore del valore nullo di 0.25 ma minore di 0.50, perché la potenza dello studio è troppo bassa (<80%) per quei valori di <0.50, ovvero la sensibilità del nostro studio è dell'8% per = 0.3, 22% per = 0.35,…, 64% per = 0.45.

        L'unico modo per ottenere un β inferiore, o un livello di potenza superiore, sarebbe quello di aumentare le dimensioni dello studio. Ad esempio, nella tabella 7 riportiamo β e potenza per n = 40; come previsto, dovremmo essere in grado di rilevare a  valore maggiore di 0.40. 

        Tabella 7. Errore di tipo II e potenza per x = 12, n = 40, α = 0.05

        β

        Potenza

        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

         

        Il disegno dello studio si basa su un attento esame dell'insieme di ipotesi alternative che meritano considerazione e garantiscono potere allo studio fornendo un'adeguata dimensione del campione.

        Nella letteratura epidemiologica è stata sottolineata l'importanza di fornire stime di rischio affidabili. Pertanto, è più importante riportare gli intervalli di confidenza (95% o 90%) piuttosto che a p-valore di un test di un'ipotesi. Seguendo lo stesso tipo di ragionamento, occorre prestare attenzione all'interpretazione dei risultati di studi di piccole dimensioni: a causa della bassa potenza, anche effetti intermedi potrebbero non essere rilevati e, d'altra parte, effetti di grande entità potrebbero non essere replicati successivamente.

        Metodi avanzati

        Il grado di complessità dei metodi statistici utilizzati nell'ambito della medicina del lavoro è andato crescendo negli ultimi anni. Importanti sviluppi si riscontrano nell'area della modellazione statistica. La famiglia di modelli non gaussiani di Nelder e Wedderburn (modelli lineari generalizzati) è stato uno dei contributi più sorprendenti all'aumento delle conoscenze in aree come l'epidemiologia occupazionale, dove le variabili di risposta rilevanti sono binarie (ad esempio, sopravvivenza/morte) o conteggi (ad esempio, il numero di incidenti sul lavoro).

        Questo è stato il punto di partenza per un'ampia applicazione dei modelli di regressione in alternativa alle più tradizionali tipologie di analisi basate su tabelle di contingenza (analisi semplice e stratificata). Poisson, Cox e la regressione logistica sono ora abitualmente utilizzate rispettivamente per l'analisi di studi longitudinali e caso-controllo. Questi modelli sono la controparte della regressione lineare per le variabili di risposta categoriale e hanno l'elegante caratteristica di fornire direttamente la misura epidemiologica rilevante dell'associazione. Ad esempio, i coefficienti della regressione di Poisson sono il logaritmo dei rapporti di tasso, mentre quelli della regressione logistica sono il logaritmo degli odds ratio.

        Prendendo questo come punto di riferimento, gli ulteriori sviluppi nell'area della modellazione statistica hanno preso due direzioni principali: modelli per misure categoriche ripetute e modelli che estendono i Modelli Lineari Generalizzati (Modelli Additivi Generalizzati). In entrambi i casi, gli obiettivi sono focalizzati sull'aumento della flessibilità degli strumenti statistici per far fronte a problemi più complessi derivanti dalla realtà. I modelli a misure ripetute sono necessari in molti studi occupazionali in cui le unità di analisi sono a livello sub-individuale. Per esempio:

        1. Lo studio dell'effetto delle condizioni di lavoro sulla sindrome del tunnel carpale deve considerare entrambe le mani di una persona, che non sono indipendenti l'una dall'altra.
        2. L'analisi dell'andamento temporale degli inquinanti ambientali e del loro effetto sull'apparato respiratorio dei bambini può essere valutata utilizzando modelli estremamente flessibili poiché è difficile ottenere l'esatta forma funzionale della relazione dose-risposta.

         

        Uno sviluppo parallelo e probabilmente più rapido è stato osservato nel contesto della statistica bayesiana. La barriera pratica dell'uso dei metodi bayesiani è crollata dopo l'introduzione di metodi ad alta intensità di computer. Le procedure Monte Carlo come gli schemi di campionamento di Gibbs ci hanno permesso di evitare la necessità di integrazione numerica per calcolare le distribuzioni a posteriori che rappresentavano la caratteristica più impegnativa dei metodi bayesiani. Il numero di applicazioni dei modelli bayesiani a problemi reali e complessi ha trovato sempre più spazio nelle riviste applicate. Ad esempio, le analisi geografiche e le correlazioni ecologiche a livello di piccola area ei modelli di previsione dell'AIDS sono sempre più spesso affrontati utilizzando approcci bayesiani. Questi sviluppi sono accolti favorevolmente perché rappresentano non solo un aumento del numero di soluzioni statistiche alternative che potrebbero essere impiegate nell'analisi dei dati epidemiologici, ma anche perché l'approccio bayesiano può essere considerato una strategia più solida.

         

        Di ritorno

        Gli articoli precedenti di questo capitolo hanno mostrato la necessità di un'attenta valutazione del disegno dello studio al fine di trarre conclusioni credibili dalle osservazioni epidemiologiche. Sebbene sia stato affermato che le deduzioni nell'epidemiologia osservazionale sono deboli a causa della natura non sperimentale della disciplina, non vi è alcuna superiorità intrinseca di studi controllati randomizzati o altri tipi di disegno sperimentale rispetto all'osservazione ben pianificata (Cornfield 1954). Tuttavia, trarre valide deduzioni implica un'analisi approfondita del disegno dello studio al fine di identificare potenziali fonti di distorsione e confusione. Sia i risultati falsi positivi che quelli falsi negativi possono provenire da diversi tipi di bias.

        In questo articolo vengono discusse alcune delle linee guida che sono state proposte per valutare la natura causale delle osservazioni epidemiologiche. Inoltre, sebbene la buona scienza sia una premessa per una ricerca epidemiologica eticamente corretta, ci sono ulteriori questioni che sono rilevanti per le preoccupazioni etiche. Pertanto, abbiamo dedicato alcune discussioni all'analisi dei problemi etici che possono sorgere nel fare studi epidemiologici.

        Valutazione di causalità

        Diversi autori hanno discusso la valutazione della causalità in epidemiologia (Hill 1965; Buck 1975; Ahlbom 1984; Maclure 1985; Miettinen 1985; Rothman 1986; Weed 1986; Schlesselman 1987; Maclure 1988; Weed 1988; Karhausen 1995). Uno dei principali punti di discussione è se l'epidemiologia utilizzi o debba utilizzare gli stessi criteri per l'accertamento delle relazioni causa-effetto utilizzati in altre scienze.

        Le cause non devono essere confuse con i meccanismi. Ad esempio, l'amianto è una causa del mesotelioma, mentre la mutazione dell'oncogene è un meccanismo putativo. Sulla base delle prove esistenti, è probabile che (a) diverse esposizioni esterne possano agire negli stessi stadi meccanicistici e (b) di solito non vi sia una sequenza fissa e necessaria di passaggi meccanicistici nello sviluppo della malattia. Ad esempio, la carcinogenesi viene interpretata come una sequenza di transizioni stocastiche (probabilistiche), dalla mutazione genica alla proliferazione cellulare e di nuovo alla mutazione genica, che alla fine porta al cancro. Inoltre, la carcinogenesi è un processo multifattoriale, cioè diverse esposizioni esterne sono in grado di influenzarlo e nessuna di esse è necessaria in una persona suscettibile. È probabile che questo modello si applichi a diverse malattie oltre al cancro.

        Tale natura multifattoriale e probabilistica della maggior parte delle relazioni esposizione-malattia implica che è problematico districare il ruolo svolto da una specifica esposizione. Inoltre, la natura osservativa dell'epidemiologia ci impedisce di condurre esperimenti che potrebbero chiarire relazioni eziologiche attraverso un'alterazione volontaria del corso degli eventi. L'osservazione di un'associazione statistica tra esposizione e malattia non significa che l'associazione sia causale. Ad esempio, la maggior parte degli epidemiologi ha interpretato l'associazione tra l'esposizione ai gas di scarico diesel e il cancro alla vescica come causale, ma altri hanno affermato che i lavoratori esposti ai gas di scarico diesel (principalmente camionisti e tassisti) sono più spesso fumatori di sigarette rispetto alle persone non esposte. . L'associazione osservata, secondo questa affermazione, sarebbe quindi “confusa” da un noto fattore di rischio come il fumo.

        Data la natura probabilistico-multifattoriale della maggior parte delle associazioni esposizione-malattia, gli epidemiologi hanno sviluppato linee guida per riconoscere le relazioni che possono essere causali. Queste sono le linee guida originariamente proposte da Sir Bradford Hill per le malattie croniche (1965):

        • forza dell'associazione
        • effetto dose-risposta
        • mancanza di ambiguità temporale
        • coerenza dei risultati
        • plausibilità biologica
        • coerenza delle prove
        • specificità dell'associazione.

         

        Questi criteri dovrebbero essere considerati solo come linee guida generali o strumenti pratici; infatti, la valutazione causale scientifica è un processo iterativo incentrato sulla misurazione della relazione esposizione-malattia. Tuttavia, i criteri di Hill sono spesso usati come descrizione concisa e pratica delle procedure di inferenza causale in epidemiologia.

        Consideriamo l'esempio della relazione tra esposizione al cloruro di vinile e angiosarcoma epatico, applicando i criteri di Hill.

        L'usuale espressione dei risultati di uno studio epidemiologico è una misura del grado di associazione tra esposizione e malattia (primo criterio di Hill). Un rischio relativo (RR) maggiore dell'unità significa che esiste un'associazione statistica tra esposizione e malattia. Per esempio, se il tasso di incidenza dell'angiosarcoma epatico è di solito 1 su 10 milioni, ma è 1 su 100,000 tra quelli esposti al cloruro di vinile, allora il RR è 100 (ovvero, le persone che lavorano con il cloruro di vinile hanno un aumento di 100 volte rischio di sviluppare angiosarcoma rispetto alle persone che non lavorano con cloruro di vinile).

        È più probabile che un'associazione sia causale quando il rischio aumenta con l'aumentare dei livelli di esposizione (effetto dose-risposta, secondo criterio di Hill) e quando la relazione temporale tra esposizione e malattia ha senso su basi biologiche (l'esposizione precede l'effetto e la la durata di questo periodo di “induzione” è compatibile con un modello biologico di malattia; terzo criterio di Hill). Inoltre, è più probabile che un'associazione sia causale quando risultati simili sono ottenuti da altri che sono stati in grado di replicare i risultati in circostanze diverse (“coerenza”, quarto criterio di Hill).

        Un'analisi scientifica dei risultati richiede una valutazione di plausibilità biologica (quinto criterio di Hill). Ciò può essere ottenuto in diversi modi. Ad esempio, un semplice criterio è quello di valutare se la presunta “causa” è in grado di raggiungere l'organo bersaglio (es. sostanze inalate che non raggiungono il polmone non possono circolare nell'organismo). Inoltre, le prove a sostegno degli studi sugli animali sono utili: l'osservazione di angiosarcomi epatici negli animali trattati con cloruro di vinile rafforza fortemente l'associazione osservata nell'uomo.

        La coerenza interna delle osservazioni (ad esempio, l'RR è aumentato in modo simile in entrambi i sessi) è un importante criterio scientifico (sesto criterio di Hill). La causalità è più probabile quando la relazione è molto specifica, cioè coinvolge cause rare e/o malattie rare, o un tipo/sottogruppo istologico specifico di pazienti (settimo criterio di Hill).

        L'"induzione enumerativa" (la semplice enumerazione di casi di associazione tra esposizione e malattia) non è sufficiente per descrivere completamente i passaggi induttivi nel ragionamento causale. Di solito, il risultato dell'induzione enumerativa produce un'osservazione complessa e ancora confusa perché si intrecciano diverse catene causali o, più frequentemente, una vera e propria relazione causale e altre esposizioni irrilevanti. Le spiegazioni alternative devono essere eliminate attraverso l'“induzione eliminativa”, mostrando che un'associazione è probabile che sia causale perché non è “confusa” con altre. Una semplice definizione di spiegazione alternativa è “un fattore estraneo il cui effetto si mescola con l'effetto dell'esposizione per interessi, distorcendo così la stima del rischio per l'esposizione per interessi” (Rothman 1986).

        Il ruolo dell'induzione è espandere la conoscenza, mentre il ruolo della deduzione è “trasmettere la verità” (Giere 1979). Il ragionamento deduttivo scruta il disegno dello studio e identifica associazioni che non sono empiricamente vere, ma solo logicamente vere. Tali associazioni non sono un dato di fatto, ma necessità logiche. Ad esempio, A bias di selezione avviene quando il gruppo degli esposti viene selezionato tra i malati (come quando iniziamo uno studio di coorte reclutando come “esposti” al cloruro di vinile un cluster di casi di angiosarcoma epatico) o quando il gruppo dei non esposti viene selezionato tra i sani. In entrambi i casi l'associazione che si riscontra tra esposizione e malattia è necessariamente (logicamente) ma non empiricamente vera (Vineis 1991).

        In conclusione, anche se si considera la sua natura osservativa (non sperimentale), l'epidemiologia non utilizza procedure inferenziali che differiscono sostanzialmente dalla tradizione di altre discipline scientifiche (Hume 1978; Schaffner 1993).

        Questioni etiche nella ricerca epidemiologica

        A causa delle sottigliezze coinvolte nell'inferire la causalità, gli epidemiologi devono prestare particolare attenzione nell'interpretazione dei loro studi. Ne derivano, infatti, diverse preoccupazioni di natura etica.

        Le questioni etiche nella ricerca epidemiologica sono diventate oggetto di intense discussioni (Schulte 1989; Soskolne 1993; Beauchamp et al. 1991). Il motivo è evidente: gli epidemiologi, in particolare gli epidemiologi del lavoro e dell'ambiente, spesso studiano questioni che hanno implicazioni economiche, sociali e di politica sanitaria significative. Sia i risultati negativi che quelli positivi riguardanti l'associazione tra specifiche esposizioni chimiche e malattie possono influenzare la vita di migliaia di persone, influenzare le decisioni economiche e quindi condizionare seriamente le scelte politiche. Pertanto, l'epidemiologo può trovarsi sotto pressione ed essere tentato o addirittura incoraggiato da altri a modificare, marginalmente o sostanzialmente, l'interpretazione dei risultati delle sue indagini.

        Tra le numerose questioni rilevanti, trasparenza della raccolta, della codifica, dell'informatizzazione e dell'analisi dei dati è centrale come difesa contro le accuse di parzialità da parte del ricercatore. Altrettanto cruciale, e potenzialmente in contrasto con tale trasparenza, è il diritto dei soggetti arruolati nella ricerca epidemiologica di essere protetti dal rilascio di informazioni personali
        (riservatezza questioni).

        Dal punto di vista della cattiva condotta che può sorgere soprattutto nel contesto dell'inferenza causale, le questioni che dovrebbero essere affrontate dalle linee guida etiche sono:

        • Chi possiede i dati e per quanto tempo devono essere conservati?
        • Cosa costituisce una registrazione credibile del lavoro svolto?
        • I contributi pubblici tengono conto dei costi associati a un'adeguata documentazione, archiviazione e rianalisi dei dati?
        • C'è un ruolo per l'investigatore principale nella rianalisi dei suoi dati da parte di terzi?
        • Esistono standard di pratica per l'archiviazione dei dati?
        • Gli epidemiologi occupazionali e ambientali dovrebbero stabilire un clima normativo in cui è possibile eseguire un rapido esame o audit dei dati?
        • In che modo le buone pratiche di archiviazione dei dati servono a prevenire non solo la cattiva condotta, ma anche le accuse di cattiva condotta?
        • Cosa costituisce cattiva condotta nell'epidemiologia occupazionale e ambientale in relazione alla gestione dei dati, all'interpretazione dei risultati e all'advocacy?
        • Qual è il ruolo dell'epidemiologo e/o degli organismi professionali nello sviluppo di standard di pratica e indicatori/risultati per la loro valutazione e nel contribuire con la propria esperienza in qualsiasi ruolo di advocacy?
        • Che ruolo ha l'organismo/organizzazione professionale nell'affrontare le questioni relative all'etica e alla legge? (Soskolne 1993)

         

        Altre questioni cruciali, nel caso dell'epidemiologia occupazionale e ambientale, riguardano il coinvolgimento dei lavoratori nelle fasi preliminari degli studi, e la diffusione dei risultati di uno studio ai soggetti che sono stati arruolati e ne sono direttamente interessati (Schulte 1989 ). Sfortunatamente, non è pratica comune che i lavoratori iscritti a studi epidemiologici siano coinvolti in discussioni collaborative sulle finalità dello studio, sulla sua interpretazione e sui potenziali usi dei risultati (che possono essere sia vantaggiosi che dannosi per il lavoratore).

        Risposte parziali a queste domande sono state fornite da recenti linee guida (Beauchamp et al. 1991; CIOMS 1991). Tuttavia, in ogni paese, le associazioni professionali di epidemiologi occupazionali dovrebbero impegnarsi in un'approfondita discussione sulle questioni etiche e, possibilmente, adottare una serie di linee guida etiche appropriate al contesto locale, pur riconoscendo gli standard normativi di pratica accettati a livello internazionale.

         

        Di ritorno

        La documentazione delle malattie professionali in un paese come Taiwan è una sfida per un medico del lavoro. In mancanza di un sistema che includa le schede di dati sulla sicurezza dei materiali (MSDS), i lavoratori di solito non erano a conoscenza delle sostanze chimiche con cui lavorano. Poiché molte malattie professionali hanno lunghe latenze e non mostrano sintomi e segni specifici fino a quando non sono clinicamente evidenti, il riconoscimento e l'identificazione dell'origine professionale sono spesso molto difficili.

        Per controllare meglio le malattie professionali, abbiamo avuto accesso a banche dati che forniscono un elenco relativamente completo di sostanze chimiche industriali e una serie di segni e/o sintomi specifici. In combinazione con l'approccio epidemiologico di congetture e confutazioni (vale a dire, considerando ed escludendo tutte le possibili spiegazioni alternative), abbiamo documentato più di dieci tipi di malattie professionali e un focolaio di botulismo. Raccomandiamo che un approccio simile sia applicato a qualsiasi altro paese in una situazione simile, e che un sistema che preveda un foglio di identificazione (ad esempio, MSDS) per ogni sostanza chimica sia sostenuto e implementato come un mezzo per consentire un riconoscimento tempestivo e quindi la prevenzione di occupazioni malattie.

        Epatite in una fabbrica di stampa a colori

        Nel 1985 tre lavoratori di una tipografia a colori furono ricoverati negli ospedali della comunità con manifestazioni di epatite acuta. Uno dei tre aveva un'insufficienza renale acuta sovrapposta. Poiché l'epatite virale ha un'alta prevalenza a Taiwan, dovremmo considerare un'origine virale tra le eziologie più probabili. Dovrebbero essere inclusi anche l'uso di alcol e droghe, nonché solventi organici sul posto di lavoro. Poiché a Taiwan non esisteva un sistema di MSDS, né i dipendenti né il datore di lavoro erano a conoscenza di tutte le sostanze chimiche utilizzate nella fabbrica (Wang 1991).

        Abbiamo dovuto compilare un elenco di agenti epatotossici e nefrotossici da diversi database tossicologici. Quindi, abbiamo dedotto tutte le possibili inferenze dalle ipotesi di cui sopra. Ad esempio, se il virus dell'epatite A (HAV) fosse l'eziologia, dovremmo osservare anticorpi (HAV-IgM) tra i lavoratori colpiti; se il virus dell'epatite B fosse l'eziologia, dovremmo osservare più portatori di antigeni di superficie dell'epatite B (HBsAg) tra i lavoratori affetti rispetto ai lavoratori non affetti; se l'alcol fosse l'eziologia principale, dovremmo osservare più alcolisti o alcolisti cronici tra i lavoratori colpiti; se qualche solvente tossico (es. cloroformio) fosse l'eziologia, dovremmo trovarlo sul posto di lavoro.

        Abbiamo eseguito una valutazione medica completa per ogni lavoratore. L'eziologia virale è stata facilmente confutata, così come l'ipotesi dell'alcol, perché non potevano essere supportate dalle prove.

        Invece, 17 lavoratori su 25 dello stabilimento presentavano test di funzionalità epatica anormali ed è stata trovata un'associazione significativa tra la presenza di funzionalità epatica anormale e una storia di aver lavorato di recente all'interno di una delle tre stanze in cui era stato installato un sistema di aria condizionata interconnesso. installati per raffreddare le macchine da stampa. L'associazione è rimasta dopo la stratificazione in base allo stato di portatore di epatite B. Successivamente è stato determinato che l'incidente si è verificato a seguito dell'uso involontario di un "agente detergente" (che era tetracloruro di carbonio) per pulire una pompa nella macchina da stampa. Inoltre, un test di simulazione dell'operazione di pulizia della pompa ha rivelato livelli nell'aria ambiente di tetracloruro di carbonio da 115 a 495 ppm, che potrebbero causare danni epatici. In un ulteriore tentativo di confutazione, eliminando il tetracloruro di carbonio sul posto di lavoro, abbiamo scoperto che non si sono verificati più nuovi casi e che tutti i lavoratori interessati sono migliorati dopo essere stati allontanati dal posto di lavoro per 20 giorni. Pertanto, abbiamo concluso che l'epidemia era dovuta all'uso di tetracloruro di carbonio.

        Sintomi neurologici in una fabbrica di stampe a colori

        Nel settembre 1986, un apprendista in una fabbrica di stampa a colori a Chang-Hwa sviluppò improvvisamente debolezza bilaterale acuta e paralisi respiratoria. Il padre della vittima ha affermato al telefono che c'erano molti altri lavoratori con sintomi simili. Poiché una volta era documentato che le tipografie a colori avevano malattie professionali derivanti dall'esposizione a solventi organici, ci siamo recati sul posto di lavoro per determinare l'eziologia con un'ipotesi di possibile intossicazione da solventi in mente (Wang 1991).

        La nostra pratica comune, tuttavia, era quella di considerare tutte le congetture alternative, inclusi altri problemi medici tra cui la funzione compromessa dei motoneuroni superiori, dei motoneuroni inferiori e della giunzione neuromuscolare. Ancora una volta, abbiamo dedotto dichiarazioni di risultato dalle ipotesi di cui sopra. Per esempio, se la causa fosse qualsiasi solvente segnalato per produrre polineuropatia (p. es., n-esano, metil butilchetone, acrilammide), comprometterebbe anche la velocità di conduzione nervosa (NCV); se si trattasse di altri problemi medici che coinvolgono i motoneuroni superiori, ci sarebbero segni di alterazione della coscienza e/o movimento involontario.

        Le osservazioni sul campo hanno rivelato che tutti i lavoratori interessati avevano una chiara coscienza durante tutto il decorso clinico. Uno studio NCV su tre lavoratori affetti ha mostrato neuroni motori inferiori intatti. Non c'erano movimenti involontari, nessuna storia di farmaci o morsi prima della comparsa dei sintomi e il test della neostigmina era negativo. È stata riscontrata un'associazione significativa tra la malattia e il consumo della colazione nella mensa aziendale il 26 o 27 settembre; sette dei sette lavoratori interessati contro sette dei 32 lavoratori non interessati hanno fatto colazione in fabbrica in questi due giorni. Un ulteriore sforzo di test ha dimostrato che la tossina botulinica di tipo A è stata rilevata nelle arachidi in scatola prodotte da un'azienda senza licenza e il suo campione ha anche mostrato una crescita completa di Clostridium botulinum. Un'ultima prova di confutazione è stata la rimozione di tali prodotti dal mercato commerciale, che non ha portato a nuovi casi. Questa indagine ha documentato i primi casi di botulismo da un prodotto alimentare commerciale a Taiwan.

        Lesioni cutanee precancerose tra i produttori di paraquat

        Nel giugno 1983, due operai di una fabbrica di produzione di paraquat visitarono una clinica dermatologica lamentando numerose macule iperpigmentate bilaterali con alterazioni ipercheratosiche su parti delle mani, del collo e del viso esposte al sole. Alcuni campioni di pelle mostravano anche cambiamenti di Bowenoid. Poiché sono state segnalate lesioni cutanee maligne e precancerose tra i lavoratori della produzione di bipiridile, si sospettava fortemente una causa professionale. Tuttavia, abbiamo dovuto considerare anche altre cause alternative (o ipotesi) di cancro della pelle come l'esposizione a radiazioni ionizzanti, catrame di carbone, pece, fuliggine o altri idrocarburi poliaromatici (IPA). Per escludere tutte queste congetture, abbiamo condotto uno studio nel 1985, visitando tutte le 28 fabbriche che si sono mai impegnate nella produzione o confezionamento di paraquat ed esaminando i processi di produzione così come i lavoratori (Wang et al. 1987; Wang 1993).

        Abbiamo esaminato 228 lavoratori e nessuno di loro era mai stato esposto ai suddetti agenti cancerogeni della pelle, ad eccezione della luce solare e della 4'-4'-bipiridina e dei suoi isomeri. Dopo aver escluso i lavoratori con esposizioni multiple, abbiamo scoperto che un amministratore su sette e due addetti all'imballaggio del paraquat su 82 hanno sviluppato lesioni cutanee iperpigmentate, rispetto a tre lavoratori su tre coinvolti solo nella cristallizzazione e centrifugazione della bipiridina. Inoltre, tutti i 17 lavoratori con lesioni ipercheratosiche o di Bowen avevano una storia di esposizione diretta al bipiridile e ai suoi isomeri. Più lunga è l'esposizione ai bipiridili, più è probabile lo sviluppo di lesioni cutanee e questa tendenza non può essere spiegata dalla luce solare o dall'età, come dimostrato dalla stratificazione e dall'analisi di regressione logistica. Quindi, la lesione cutanea è stata provvisoriamente attribuita a una combinazione di esposizioni al bipiridile e luce solare. Abbiamo fatto ulteriori tentativi di confutazione per seguire se si fosse verificato un nuovo caso dopo aver incluso tutti i processi che comportano l'esposizione ai bipiridili. Non è stato trovato alcun nuovo caso.

        Discussione e conclusioni

        I tre esempi precedenti hanno illustrato l'importanza di adottare un approccio confutativo e una banca dati delle malattie professionali. Il primo ci fa considerare ipotesi alternative sempre allo stesso modo dell'ipotesi intuitiva iniziale, mentre il secondo fornisce un elenco dettagliato di agenti chimici che possono guidarci verso la vera eziologia. Una possibile limitazione di questo approccio è che possiamo considerare solo quelle spiegazioni alternative che possiamo immaginare. Se il nostro elenco di alternative è incompleto, potremmo rimanere senza risposta o con una risposta sbagliata. Pertanto, un database completo delle malattie professionali è fondamentale per il successo di questa strategia.

        Costruivamo il nostro database in modo laborioso. Tuttavia, i database OSH-ROM recentemente pubblicati, che contengono il database NIOSHTIC di oltre 160,000 abstract, possono essere uno dei più completi a tale scopo, come discusso altrove nel Enciclopedia. Inoltre, se si verifica una nuova malattia professionale, potremmo cercare in tale database ed escludere tutti gli agenti eziologici noti, senza lasciarne nessuno senza confutazione. In una situazione del genere, possiamo cercare di identificare o definire il nuovo agente (o contesto occupazionale) nel modo più specifico possibile in modo che il problema possa essere prima mitigato e quindi testare ulteriori ipotesi. Il caso delle lesioni cutanee precancerose tra i produttori di paraquat è un buon esempio di questo tipo.

         

        Di ritorno

        Lunedi, 07 marzo 2011 18: 03

        Questionari nella ricerca epidemiologica

        Ruolo dei questionari nella ricerca epidemiologica

        La ricerca epidemiologica viene generalmente svolta per rispondere a una specifica domanda di ricerca che riguarda l'esposizione di individui a sostanze o situazioni pericolose con conseguenti esiti per la salute, come il cancro o la morte. Al centro di quasi tutte le indagini di questo tipo c'è un questionario che costituisce lo strumento di base per la raccolta dei dati. Anche quando le misurazioni fisiche devono essere effettuate in un ambiente di lavoro, e specialmente quando i materiali biologici come il siero devono essere raccolti da soggetti di studio esposti o non esposti, un questionario è essenziale per sviluppare un quadro di esposizione adeguato raccogliendo sistematicamente dati personali e di altro tipo caratteristiche in modo organizzato e uniforme.

        Il questionario svolge una serie di funzioni di ricerca critiche:

        • Fornisce dati sulle persone che potrebbero non essere disponibili da qualsiasi altra fonte, compresi i registri sul posto di lavoro o le misurazioni ambientali.
        • Consente studi mirati su problematiche specifiche del posto di lavoro.
        • Fornisce informazioni di base rispetto alle quali è possibile valutare i futuri effetti sulla salute.
        • Fornisce informazioni sulle caratteristiche dei partecipanti che sono necessarie per una corretta analisi e interpretazione delle relazioni esposizione-risultato, in particolare variabili potenzialmente confondenti come l'età e l'istruzione e altre variabili dello stile di vita che possono influenzare il rischio di malattia, come il fumo e la dieta.

         

        Luogo della progettazione del questionario all'interno degli obiettivi generali dello studio

        Sebbene il questionario sia spesso la parte più visibile di uno studio epidemiologico, in particolare per i lavoratori o altri partecipanti allo studio, è solo uno strumento e in effetti viene spesso definito uno "strumento" dai ricercatori. La figura 1 illustra in modo molto generale le fasi della progettazione dell'indagine, dall'ideazione alla raccolta e all'analisi dei dati. La figura mostra quattro livelli o livelli di operazioni dello studio che procedono in parallelo per tutta la durata dello studio: campionamento, questionario, operazioni e analisi. La figura mostra abbastanza chiaramente il modo in cui le fasi di sviluppo del questionario sono correlate al piano di studi complessivo, procedendo da una bozza iniziale a una prima bozza sia del questionario che dei codici associati, seguita dal pretest all'interno di una sottopopolazione selezionata, uno o più revisioni dettate da esperienze pre-test, e preparazione del documento finale per la vera e propria raccolta dati sul campo. Ciò che è più importante è il contesto: ogni fase dello sviluppo del questionario viene eseguita in concomitanza con una fase corrispondente di creazione e perfezionamento del piano di campionamento complessivo, nonché del progetto operativo per la somministrazione del questionario.

        Immagine 1. Le fasi di un sondaggio

        EPI110F1

        Tipi di studi e questionari

        Gli obiettivi di ricerca dello studio stesso determinano la struttura, la lunghezza e il contenuto del questionario. Questi attributi del questionario sono invariabilmente temperati dal metodo di raccolta dei dati, che di solito rientra in una delle tre modalità: di persona, per posta e per telefono. Ognuno di questi ha i suoi vantaggi e svantaggi che possono influenzare non solo la qualità dei dati ma anche la validità dello studio complessivo.

        A questionario spedito è il formato meno costoso e può coprire i lavoratori in un'ampia area geografica. Tuttavia, poiché i tassi di risposta complessivi sono spesso bassi (in genere dal 45 al 75%), non può essere eccessivamente complesso poiché vi è poca o nessuna possibilità di chiarire le domande e può essere difficile accertare se le potenziali risposte all'esposizione critica o ad altri le domande differiscono sistematicamente tra rispondenti e non rispondenti. La disposizione fisica e la lingua devono soddisfare i potenziali partecipanti allo studio meno istruiti e devono essere in grado di completarsi in un periodo di tempo abbastanza breve, in genere da 20 a 30 minuti.

        Questionari telefonici possono essere utilizzati negli studi basati sulla popolazione, ovvero sondaggi in cui viene esaminato un campione di una popolazione geograficamente definita, e rappresentano un metodo pratico per aggiornare le informazioni nei file di dati esistenti. Possono essere più lunghi e più complessi dei questionari inviati per posta in termini di lingua e contenuto e, poiché sono somministrati da intervistatori qualificati, il maggior costo di un sondaggio telefonico può essere parzialmente compensato strutturando fisicamente il questionario per un'amministrazione efficiente (ad esempio attraverso schemi di salto). I tassi di risposta sono generalmente migliori rispetto ai questionari inviati per posta, ma sono soggetti a distorsioni legate all'uso crescente di segreterie telefoniche, rifiuti, mancati contatti e problemi delle popolazioni con un servizio telefonico limitato. Tali distorsioni generalmente si riferiscono al disegno di campionamento stesso e non in particolare al questionario. Sebbene i questionari telefonici siano in uso da tempo in Nord America, la loro fattibilità in altre parti del mondo deve ancora essere stabilita.

        Faccia a faccia le interviste offrono la più grande opportunità per raccogliere dati accurati e complessi; sono anche i più costosi da amministrare, poiché richiedono sia la formazione che gli spostamenti del personale professionale. La disposizione fisica e l'ordine delle domande possono essere organizzati per ottimizzare i tempi di amministrazione. Gli studi che utilizzano interviste di persona generalmente hanno i tassi di risposta più elevati e sono soggetti al minor bias di risposta. Questo è anche il tipo di intervista in cui è più probabile che l'intervistatore apprenda se il partecipante è o meno un caso (in uno studio caso-controllo) o lo stato di esposizione del partecipante (in uno studio di coorte). Pertanto, occorre prestare attenzione a preservare l'obiettività dell'intervistatore addestrandolo a evitare domande guida e linguaggio del corpo che potrebbero evocare risposte distorte.

        Sta diventando sempre più comune usare a disegno di studio ibrido in cui le situazioni di esposizione complesse vengono valutate in un colloquio personale o telefonico che consente il massimo sondaggio e chiarimento, seguito da un questionario inviato per posta per acquisire dati sullo stile di vita come il fumo e la dieta.

        Riservatezza e problemi dei partecipanti alla ricerca

        Poiché lo scopo di un questionario è ottenere dati sugli individui, la progettazione del questionario deve essere guidata da standard stabiliti per il trattamento etico dei soggetti umani. Queste linee guida si applicano all'acquisizione dei dati del questionario proprio come fanno per i campioni biologici come il sangue e l'urina, o per i test genetici. Negli Stati Uniti e in molti altri paesi, nessuno studio che coinvolga esseri umani può essere condotto con fondi pubblici a meno che non si ottenga prima l'approvazione del linguaggio e del contenuto del questionario da parte di un comitato di revisione istituzionale appropriato. Tale approvazione ha lo scopo di assicurare che le domande siano limitate a legittimi scopi di studio e che non violino i diritti dei partecipanti allo studio di rispondere volontariamente alle domande. I partecipanti devono essere certi che la loro partecipazione allo studio è interamente volontaria e che il rifiuto di rispondere alle domande o addirittura di partecipare non li sottoporrà ad alcuna sanzione né altererà il loro rapporto con il datore di lavoro o il medico.

        I partecipanti devono inoltre essere certi che le informazioni che forniscono saranno mantenute strettamente riservate dall'investigatore, che deve ovviamente adottare misure per mantenere la sicurezza fisica e l'inviolabilità dei dati. Ciò comporta spesso la separazione fisica delle informazioni riguardanti l'identità dei partecipanti dai file di dati informatici. È pratica comune avvisare i partecipanti allo studio che le loro risposte agli elementi del questionario saranno utilizzate solo in aggregazione con le risposte di altri partecipanti nei rapporti statistici e non saranno divulgate al datore di lavoro, al medico o ad altre parti.

        Aspetti di misurazione della progettazione del questionario

        Una delle funzioni più importanti di un questionario è ottenere dati su alcuni aspetti o attributi di una persona in forma qualitativa o quantitativa. Alcuni elementi possono essere semplici come il peso, l'altezza o l'età, mentre altri possono essere considerevolmente più complicati, come la risposta di un individuo allo stress. Le risposte qualitative, come il genere, saranno normalmente convertite in variabili numeriche. Tutte queste misure possono essere caratterizzate dalla loro validità e affidabilità. La validità è il grado in cui un numero derivato da un questionario si avvicina al suo valore vero, ma possibilmente sconosciuto. L'affidabilità misura la probabilità che una data misurazione produca lo stesso risultato in caso di ripetizione, indipendentemente dal fatto che tale risultato sia vicino alla "verità" o meno. La Figura 2 mostra come questi concetti sono correlati. Dimostra che una misurazione può essere valida ma non affidabile, affidabile ma non valida o sia valida che affidabile.

        Figura 2. Relazione di validità e affidabilità

        EPI110F2

        Nel corso degli anni, molti questionari sono stati sviluppati dai ricercatori per rispondere a domande di ricerca di ampio interesse. Gli esempi includono lo Scholastic Aptitude Test, che misura il potenziale di uno studente per i futuri risultati accademici, e il Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI), che misura alcune caratteristiche psicosociali. Una varietà di altri indicatori psicologici è discussa nel capitolo sulla psicometria. Esistono anche scale fisiologiche stabilite, come il questionario del British Medical Research Council (BMRC) per la funzione polmonare. Questi strumenti presentano una serie di importanti vantaggi. Il principale tra questi è il fatto che sono già stati sviluppati e testati, di solito in molte popolazioni, e che la loro affidabilità e validità sono note. Si consiglia a chiunque costruisca un questionario di utilizzare tali scale se si adattano allo scopo dello studio. Non solo risparmiano lo sforzo di "reinventare la ruota", ma rendono più probabile che i risultati dello studio vengano accettati come validi dalla comunità di ricerca. Consente inoltre confronti più validi dei risultati di diversi studi, a condizione che siano stati utilizzati correttamente.

        Le scale precedenti sono esempi di due importanti tipi di misure che vengono comunemente utilizzate nei questionari per quantificare concetti che potrebbero non essere completamente oggettivamente misurabili nel modo in cui lo sono altezza e peso, o che richiedono molte domande simili per "toccare completamente il dominio" di uno specifico modello comportamentale. Più in generale, indici e scale sono due tecniche di riduzione dei dati che forniscono un riepilogo numerico di gruppi di domande. Gli esempi sopra riportati illustrano indici fisiologici e psicologici e sono spesso utilizzati anche per misurare la conoscenza, l'atteggiamento e il comportamento. In breve, un Index è solitamente costruito come un punteggio ottenuto contando, all'interno di un gruppo di domande correlate, il numero di elementi che si applicano a un partecipante allo studio. Ad esempio, se un questionario presenta un elenco di malattie, un indice di storia della malattia potrebbe essere il numero totale di quelle che un intervistato afferma di aver avuto. UN scala è una misura composita basata sull'intensità con cui un partecipante risponde a una o più domande correlate. Ad esempio, la scala Likert, che è frequentemente utilizzata nella ricerca sociale, è tipicamente costruita da affermazioni con le quali si può essere fortemente d'accordo, debolmente d'accordo, non esprimere alcuna opinione, debolmente in disaccordo o fortemente in disaccordo, la risposta viene valutata come un numero da 1 a 5. Le scale e gli indici possono essere sommati o altrimenti combinati per formare un quadro abbastanza complesso delle caratteristiche fisiche, psicologiche, sociali o comportamentali dei partecipanti allo studio.

        La validità merita una considerazione speciale perché riflette la “verità”. Tre importanti tipi di validità spesso discussi sono la validità di facciata, di contenuto e di criterio. Validità del viso è una qualità soggettiva di un indicatore che assicura che la formulazione di una domanda sia chiara e non ambigua. La validità dei contenuti assicura che le domande serviranno a toccare quella dimensione di risposta a cui il ricercatore è interessato. Criterio (o predittivo) validità è derivato da una valutazione obiettiva di quanto la misurazione di un questionario si avvicini a una quantità misurabile separatamente, come ad esempio quanto bene una valutazione del questionario dell'assunzione di vitamina A nella dieta corrisponda al consumo effettivo di vitamina A, sulla base del consumo di cibo come documentato con le registrazioni dietetiche.

        Contenuto, qualità e lunghezza del questionario

        Formulazione. La formulazione delle domande è sia un'arte che un'abilità professionale. Pertanto, è possibile presentare solo le linee guida più generali. È generalmente accettato che dovrebbero essere ideate domande che:

        1. motivare il partecipante a rispondere
        2. attingere alla conoscenza personale del partecipante
        3. tener conto dei suoi limiti e del quadro di riferimento personale, in modo che lo scopo e il significato delle domande siano facilmente comprensibili e
        4. suscitare una risposta basata sulla conoscenza del partecipante e non richiedono supposizioni, tranne forse per domande sull'atteggiamento e sull'opinione.

         

        Sequenza e struttura delle domande. Sia l'ordine che la presentazione delle domande possono influenzare la qualità delle informazioni raccolte. Un tipico questionario, auto-somministrato o letto da un intervistatore, contiene un prologo che introduce lo studio e il suo argomento all'intervistato, fornisce tutte le informazioni aggiuntive di cui avrà bisogno e cerca di motivare l'intervistato a rispondere alle domande. La maggior parte dei questionari contiene una sezione progettata per raccogliere informazioni demografiche, come età, sesso, origine etnica e altre variabili relative al background del partecipante, incluse variabili potenzialmente confondenti. L'oggetto principale della raccolta dei dati, come la natura del posto di lavoro e l'esposizione a sostanze specifiche, è solitamente una sezione distinta del questionario, ed è spesso preceduta da un proprio prologo introduttivo che potrebbe prima ricordare al partecipante aspetti specifici del lavoro o sul posto di lavoro per creare un contesto per domande dettagliate. La disposizione delle domande volte a stabilire le cronologie della vita lavorativa dovrebbe essere organizzata in modo da ridurre al minimo il rischio di omissioni cronologiche. Infine, è consuetudine ringraziare l'intervistato per la sua partecipazione.

        Tipi di domande. Il progettista deve decidere se utilizzare domande aperte in cui i partecipanti compongono le proprie risposte, o domande chiuse che richiedono una risposta definita o una scelta da un breve menu di possibili risposte. Le domande chiuse hanno il vantaggio di chiarire alternative per il rispondente, evitare risposte improvvise e ridurre al minimo lunghe divagazioni che potrebbero essere impossibili da interpretare. Tuttavia, richiedono che il progettista anticipi la gamma di potenziali risposte per evitare di perdere informazioni, in particolare per situazioni impreviste che si verificano in molti luoghi di lavoro. Ciò a sua volta richiede test pilota ben pianificati. L'investigatore deve decidere se e in che misura consentire una categoria di risposta “non so”.

        Lunghezza. Determinare la lunghezza finale di un questionario richiede di trovare un equilibrio tra il desiderio di ottenere quante più informazioni dettagliate possibile per raggiungere gli obiettivi dello studio con il fatto che se un questionario è troppo lungo, a un certo punto molti intervistati perderanno interesse e smetteranno di rispondere o rispondere frettolosamente, in modo impreciso e senza pensiero per portare a termine la sessione. D'altra parte, un questionario molto breve può ottenere un alto tasso di risposta ma non raggiungere gli obiettivi dello studio. Poiché la motivazione degli intervistati spesso dipende dall'interesse personale nel risultato, come il miglioramento delle condizioni di lavoro, la tolleranza per un questionario lungo può variare notevolmente, soprattutto quando alcuni partecipanti (come i lavoratori di un particolare impianto) possono percepire che il loro interesse è superiore a altri (come persone contattate tramite numeri telefonici casuali). Questo equilibrio può essere raggiunto solo attraverso test pilota ed esperienza. I questionari somministrati dall'intervistatore dovrebbero registrare l'ora di inizio e di fine per consentire il calcolo della durata dell'intervista. Queste informazioni sono utili per valutare il livello di qualità dei dati.

        Lingua. È fondamentale usare il linguaggio della popolazione per far capire a tutti le domande. Ciò potrebbe richiedere di acquisire familiarità con il vernacolo locale che può variare all'interno di un paese. Anche nei paesi in cui si parla nominalmente la stessa lingua, come la Gran Bretagna e gli Stati Uniti, o i paesi di lingua spagnola dell'America Latina, gli idiomi e l'uso locali possono variare in un modo che può oscurare l'interpretazione. Ad esempio, negli Stati Uniti "tè" è semplicemente una bevanda, mentre in Gran Bretagna può significare "una tazza di tè", "high tea" o "il pasto serale principale", a seconda del luogo e del contesto. È particolarmente importante evitare il gergo scientifico, tranne nei casi in cui ci si può aspettare che i partecipanti allo studio possiedano conoscenze tecniche specifiche.

        Chiarezza e domande guida. Anche se spesso le domande più brevi sono più chiare, ci sono delle eccezioni, soprattutto quando è necessario introdurre un argomento complesso. Tuttavia, brevi domande chiariscono il pensiero e riducono le parole inutili. Riducono anche la possibilità di sovraccaricare il rispondente con troppe informazioni da digerire. Se lo scopo dello studio è ottenere informazioni obiettive sulla situazione lavorativa del partecipante, è importante formulare le domande in modo neutrale ed evitare domande "guida" che potrebbero favorire una risposta particolare, come "Convenite che il vostro posto di lavoro condizioni sono dannose per la tua salute?”

        Schema del questionario. Il layout fisico di un questionario può influire sul costo e sull'efficienza di uno studio. È più importante per i questionari autosomministrati rispetto a quelli condotti dagli intervistatori. Un questionario progettato per essere compilato dall'intervistato ma che è eccessivamente complesso o difficile da leggere può essere compilato casualmente o addirittura scartato. Anche i questionari progettati per essere letti ad alta voce da intervistatori qualificati devono essere stampati in caratteri chiari e leggibili e gli schemi di salto delle domande devono essere indicati in modo da mantenere un flusso costante di domande e ridurre al minimo il voltare pagina e la ricerca della domanda successiva applicabile. domanda.

        Preoccupazioni per la validità

        Pregiudizio

        Il nemico della raccolta di dati oggettivi è il pregiudizio, che deriva da differenze sistematiche ma non pianificate tra gruppi di persone: casi e controlli in uno studio caso-controllo o esposti e non esposti in uno studio di coorte. Bias informativo può essere introdotto quando due gruppi di partecipanti comprendono o rispondono in modo diverso alla stessa domanda. Ciò può verificarsi, ad esempio, se le domande sono poste in modo tale da richiedere una conoscenza tecnica specifica di un luogo di lavoro o delle sue esposizioni che sarebbero comprese dai lavoratori esposti ma non necessariamente dal pubblico in generale da cui provengono i controlli.

        L'uso di surrogati per lavoratori malati o deceduti ha il potenziale per parzialità perché è probabile che i parenti stretti richiamino le informazioni in modi diversi e con minore accuratezza rispetto al lavoratore stesso. L'introduzione di tale pregiudizio è particolarmente probabile negli studi in cui alcune interviste sono condotte direttamente con i partecipanti allo studio mentre altre interviste sono condotte con parenti o colleghi di altri partecipanti alla ricerca. In entrambe le situazioni, occorre prestare attenzione per ridurre qualsiasi effetto che potrebbe derivare dalla conoscenza da parte dell'intervistatore della malattia o dello stato di esposizione del lavoratore di interesse. Poiché non è sempre possibile mantenere gli intervistatori "ciechi", è importante enfatizzare l'obiettività e l'evitamento di domande guida o suggestive o linguaggio del corpo inconscio durante la formazione e monitorare le prestazioni mentre lo studio è in corso.

        Distorsioni della memoria risultati quando casi e controlli “ricordano” esposizioni o situazioni lavorative in modo diverso. I casi ospedalizzati con una potenziale malattia professionale correlata possono essere maggiormente in grado di ricordare i dettagli della loro storia medica o esposizioni professionali rispetto alle persone contattate casualmente al telefono. Un tipo di questo pregiudizio che sta diventando più comune è stato etichettato pregiudizio di desiderabilità sociale. Descrive la tendenza di molte persone a sottovalutare, consapevolmente o meno, la loro indulgenza in "cattive abitudini" come il fumo di sigaretta o il consumo di cibi ricchi di grassi e colesterolo, e a sopravvalutare "buone abitudini" come l'esercizio fisico.

        Bias di risposta denota una situazione in cui un gruppo di partecipanti allo studio, come i lavoratori con una particolare esposizione professionale, può avere maggiori probabilità di completare i questionari o partecipare in altro modo a uno studio rispetto alle persone non esposte. Una tale situazione può comportare una stima distorta dell'associazione tra esposizione e malattia. Il bias di risposta può essere sospettato se i tassi di risposta o il tempo impiegato per completare un questionario o un'intervista differiscono sostanzialmente tra i gruppi (p. es., casi vs. controlli, esposti vs. non esposti). Il bias di risposta generalmente differisce a seconda della modalità di somministrazione del questionario. È più probabile che i questionari inviati per posta vengano restituiti da individui che vedono un interesse personale nei risultati dello studio ed è più probabile che vengano ignorati o scartati da persone selezionate a caso dalla popolazione generale. Molti investigatori che utilizzano i sondaggi per posta costruiscono anche un meccanismo di follow-up che può includere un secondo e un terzo invio, nonché successivi contatti telefonici con i non intervistati al fine di massimizzare i tassi di risposta.

        Gli studi che utilizzano sondaggi telefonici, compresi quelli che fanno uso di numeri casuali per identificare i controlli, di solito hanno una serie di regole o un protocollo che definisce quante volte devono essere effettuati i tentativi di contattare i potenziali intervistati, inclusa l'ora del giorno e se la sera o le chiamate del fine settimana dovrebbero essere tentate. Coloro che conducono studi ospedalieri di solito registrano il numero di pazienti che si rifiutano di partecipare e le ragioni della mancata partecipazione. In tutti questi casi, varie misure di tassi di risposta sono registrati al fine di fornire una valutazione della misura in cui la popolazione target è stata effettivamente raggiunta.

        Bias di selezione risultati quando un gruppo di partecipanti risponde preferenzialmente o partecipa in altro modo a uno studio e può comportare una stima distorta della relazione tra esposizione e malattia. Al fine di valutare il bias di selezione e se porta a sotto o sopravvalutazione dell'esposizione, è possibile utilizzare informazioni demografiche come il livello di istruzione per confrontare gli intervistati con i non intervistati. Ad esempio, se i partecipanti con scarsa istruzione hanno tassi di risposta inferiori rispetto ai partecipanti con un'istruzione superiore e se è noto che una particolare occupazione o abitudine al fumo è più frequente nei gruppi meno istruiti, allora bias di selezione con sottostima dell'esposizione per tale occupazione o categoria di fumatori è probabile che si sia verificato.

        confondendo è un tipo importante di bias di selezione che si verifica quando la selezione dei rispondenti (casi e controlli in uno studio caso-controllo, o esposti e non esposti in uno studio di coorte) dipende in qualche modo da una terza variabile, a volte in un modo sconosciuto al investigatore. Se non identificato e controllato, può portare in modo imprevedibile a sottostima o sovrastima dei rischi di malattia associati alle esposizioni professionali. Il confondimento viene solitamente affrontato manipolando il disegno dello studio stesso (ad esempio, confrontando i casi con i controlli in base all'età e ad altre variabili) o nella fase dell'analisi. I dettagli di queste tecniche sono presentati in altri articoli all'interno di questo capitolo.

        Documentazione

        In qualsiasi studio di ricerca, tutte le procedure dello studio devono essere accuratamente documentate in modo che tutto il personale, compresi gli intervistatori, il personale di supervisione e i ricercatori, siano chiari sui rispettivi doveri. Nella maggior parte degli studi basati su questionari, a manuale di codifica è preparato che descrive domanda per domanda tutto ciò che l'intervistatore deve sapere al di là della formulazione letterale delle domande. Ciò include istruzioni per la codifica di risposte categoriche e può contenere istruzioni esplicite sul sondaggio, elencando le domande per le quali è consentito e quelle per le quali non lo è. In molti studi si incontrano occasionalmente sul campo scelte di risposta nuove e impreviste per determinate domande; questi devono essere registrati nel master codebook e copie di integrazioni, modifiche o nuove istruzioni distribuite tempestivamente a tutti gli intervistatori.

        Progettazione, test e revisione

        Come si può vedere dalla figura 1, lo sviluppo del questionario richiede molta attenzione pianificazione. Ogni questionario deve essere testato in più fasi per assicurarsi che le domande “funzionino”, cioè che siano comprensibili e producano risposte della qualità desiderata. È utile testare nuove domande sui volontari e poi interrogarli a lungo per determinare quanto bene sono state comprese domande specifiche e quali tipi di problemi o ambiguità sono stati incontrati. I risultati possono quindi essere utilizzati per rivedere il questionario, e la procedura può essere ripetuta se necessario. I volontari sono talvolta indicati come un "focus group".

        Tutti gli studi epidemiologici richiedono test pilota, non solo per i questionari, ma anche per le procedure di studio. Un questionario ben progettato serve al suo scopo solo se può essere consegnato in modo efficiente ai partecipanti allo studio, e questo può essere determinato solo testando le procedure sul campo e apportando modifiche quando necessario.

        Formazione e supervisione degli intervistatori

        Negli studi condotti tramite interviste telefoniche o faccia a faccia, l'intervistatore svolge un ruolo fondamentale. Questa persona è responsabile non solo di presentare domande ai partecipanti allo studio e di registrare le loro risposte, ma anche di interpretare tali risposte. Anche con lo studio dell'intervista più rigidamente strutturato, gli intervistati occasionalmente richiedono chiarimenti sulle domande o offrono risposte che non rientrano nelle categorie di risposta disponibili. In tali casi il compito dell'intervistatore è interpretare la domanda o la risposta in modo coerente con l'intento del ricercatore. Per farlo in modo efficace e coerente è necessaria la formazione e la supervisione di un ricercatore esperto o di un manager. Quando più di un intervistatore è impiegato in uno studio, la formazione dell'intervistatore è particolarmente importante per assicurare che le domande siano presentate e le risposte interpretate in modo uniforme. In molti progetti di ricerca ciò viene realizzato in contesti di formazione di gruppo e viene ripetuto periodicamente (ad esempio, annualmente) al fine di mantenere fresche le competenze degli intervistatori. I seminari di formazione trattano comunemente i seguenti argomenti in modo molto dettagliato:

        • introduzione generale allo studio
        • consenso informato e questioni di riservatezza
        • come introdurre l'intervista e come interagire con gli intervistati
        • il significato inteso di ogni domanda
        • istruzioni per sondare, cioè offrire all'intervistato un'ulteriore opportunità di chiarire o abbellire le risposte
        • discussione dei tipici problemi che emergono durante i colloqui.

         

        La supervisione dello studio spesso comporta l'osservazione in loco, che può includere la registrazione su nastro di interviste per la successiva dissezione. È prassi comune che il supervisore esamini personalmente ogni questionario prima di approvarlo e sottoporlo all'inserimento dei dati. Il supervisore stabilisce e applica anche standard di prestazione per gli intervistatori e in alcuni studi conduce nuovamente interviste indipendenti con partecipanti selezionati come controllo di affidabilità.

        Raccolta dei dati

        La distribuzione vera e propria dei questionari ai partecipanti allo studio e la successiva raccolta per l'analisi viene effettuata utilizzando una delle tre modalità sopra descritte: per posta, per telefono o di persona. Alcuni ricercatori organizzano e svolgono anche loro stessi questa funzione all'interno delle proprie istituzioni. Sebbene vi sia un notevole merito per un investigatore senior che acquisisca familiarità con le dinamiche dell'intervista in prima persona, è più conveniente e favorevole al mantenimento di un'elevata qualità dei dati per intervistatori professionisti addestrati e ben controllati da includere come parte del gruppo di ricerca .

        Alcuni ricercatori stipulano accordi contrattuali con società specializzate nella ricerca tramite sondaggi. Gli appaltatori possono fornire una gamma di servizi che possono includere uno o più dei seguenti compiti: distribuzione e raccolta di questionari, svolgimento di interviste telefoniche o faccia a faccia, ottenimento di campioni biologici come sangue o urina, gestione dei dati e analisi statistiche e scrittura del rapporto. Indipendentemente dal livello di supporto, gli appaltatori sono generalmente responsabili di fornire informazioni sui tassi di risposta e sulla qualità dei dati. Tuttavia, è il ricercatore che ha la responsabilità finale dell'integrità scientifica dello studio.

        Affidabilità e re-interviste

        La qualità dei dati può essere valutata intervistando nuovamente un campione dei partecipanti allo studio originale. Ciò fornisce un mezzo per determinare l'affidabilità delle interviste iniziali e una stima della ripetibilità delle risposte. Non è necessario somministrare nuovamente l'intero questionario; un sottoinsieme di domande di solito è sufficiente. Sono disponibili test statistici per valutare l'attendibilità di una serie di domande poste allo stesso partecipante in momenti diversi, nonché per valutare l'attendibilità delle risposte fornite da diversi partecipanti e anche per quelle poste da diversi intervistatori (ad es. valutazioni del valutatore).

        Tecnologia di elaborazione del questionario

        I progressi nella tecnologia informatica hanno creato molti modi diversi in cui i dati del questionario possono essere acquisiti e resi disponibili al ricercatore per l'analisi al computer. Ci sono tre modi fondamentalmente diversi in cui i dati possono essere informatizzati: in tempo reale (cioè, mentre il partecipante risponde durante un'intervista), con metodi tradizionali di inserimento chiave e con metodi di acquisizione ottica dei dati.

        Acquisizione dati assistita da computer

        Molti ricercatori ora usano i computer per raccogliere le risposte alle domande poste sia in interviste faccia a faccia che telefoniche. I ricercatori del settore trovano conveniente utilizzare computer portatili che sono stati programmati per visualizzare le domande in sequenza e che consentono all'intervistatore di inserire immediatamente la risposta. Le società di ricerca di sondaggi che effettuano interviste telefoniche hanno sviluppato sistemi analoghi chiamati sistemi di interviste telefoniche assistite da computer (CATI). Questi metodi hanno due importanti vantaggi rispetto ai più tradizionali questionari cartacei. In primo luogo, le risposte possono essere immediatamente confrontate con una gamma di risposte consentite e per coerenza con le risposte precedenti, e le discrepanze possono essere immediatamente portate all'attenzione sia dell'intervistatore che del rispondente. Ciò riduce notevolmente il tasso di errore. In secondo luogo, i modelli di salto possono essere programmati per ridurre al minimo i tempi di amministrazione.

        Il metodo più diffuso per l'informatizzazione dei dati è ancora quello tradizionale ingresso chiave da un operatore addestrato. Per studi molto ampi, i questionari vengono solitamente inviati a una società a contratto professionale specializzata nell'acquisizione di dati. Queste aziende utilizzano spesso attrezzature specializzate che consentono a un operatore di digitare un questionario (una procedura talvolta chiamata keypunch per motivi storici) e un secondo operatore per reimpostare gli stessi dati, un processo chiamato verifica chiave. I risultati della seconda digitazione vengono confrontati con il primo per assicurare che i dati siano stati inseriti correttamente. È possibile programmare procedure di garanzia della qualità che assicurino che ciascuna risposta rientri in un intervallo consentito e che sia coerente con altre risposte. I file di dati risultanti possono essere trasmessi al ricercatore su disco, nastro o elettronicamente tramite telefono o altra rete di computer.

        Per gli studi più piccoli, esistono numerosi programmi commerciali basati su PC dotati di funzionalità di immissione dati che emulano quelle di sistemi più specializzati. Questi includono programmi di database come dBase, Foxpro e Microsoft Access, nonché fogli di calcolo come Microsoft Excel e Lotus 1-2-3. Inoltre, le funzionalità di immissione dei dati sono incluse in molti pacchetti di programmi per computer il cui scopo principale è l'analisi dei dati statistici, come SPSS, BMDP e EPI INFO.

        Un metodo diffuso di acquisizione dei dati che funziona bene per alcuni questionari specializzati utilizza sistemi ottici. Lettura ottica del segno o il rilevamento ottico viene utilizzato per leggere le risposte ai questionari appositamente progettati per consentire ai partecipanti di inserire dati contrassegnando piccoli rettangoli o cerchi (a volte chiamati "codici a bolle"). Questi funzionano in modo più efficiente quando ogni individuo completa il proprio questionario. Apparecchiature più sofisticate e costose possono leggere caratteri stampati a mano, ma al momento questa non è una tecnica efficiente per acquisire dati in studi su larga scala.

        Archiviazione di questionari e manuali di codifica

        Poiché le informazioni sono una risorsa preziosa ed è soggetta a interpretazione e altre influenze, ai ricercatori a volte viene chiesto di condividere i propri dati con altri ricercatori. La richiesta di condivisione dei dati può essere motivata da una serie di motivi, che possono variare da un sincero interesse a replicare un report alla preoccupazione che i dati potrebbero non essere stati analizzati o interpretati correttamente.

        Laddove si sospetti o si presuma la falsificazione o la falsificazione dei dati, diventa essenziale che le registrazioni originali su cui si basano i risultati riportati siano disponibili ai fini dell'audit. Oltre ai questionari originali e/o ai file informatici dei dati grezzi, il ricercatore deve essere in grado di fornire per la revisione il/i manuale/i di codifica sviluppato/i per lo studio e il/i registro/i di tutte le modifiche ai dati apportate durante il corso di codifica, informatizzazione e analisi dei dati. Ad esempio, se un valore di dati era stato alterato perché inizialmente era apparso come un valore anomalo, allora una registrazione della modifica e le ragioni per effettuare la modifica avrebbero dovuto essere registrate nel registro per possibili scopi di controllo dei dati. Tali informazioni sono utili anche al momento della redazione del rapporto perché servono come promemoria su come sono stati effettivamente gestiti i dati che hanno dato origine ai rilievi riportati.

        Per questi motivi, al termine di uno studio, il ricercatore ha l'obbligo di garantire che tutti i dati di base siano adeguatamente archiviati per un periodo di tempo ragionevole e che possano essere recuperati qualora il ricercatore fosse chiamato a fornirli.

         

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        Lunedi, 07 marzo 2011 18: 13

        Amianto: prospettiva storica

        Diversi esempi di pericoli sul luogo di lavoro sono spesso citati per esemplificare non solo i possibili effetti avversi sulla salute associati alle esposizioni sul luogo di lavoro, ma anche per rivelare come un approccio sistematico allo studio delle popolazioni lavoratrici possa scoprire importanti relazioni esposizione-malattia. Uno di questi esempi è quello dell'amianto. La semplice eleganza con cui il defunto dottor Irving J. Selikoff ha dimostrato l'elevato rischio di cancro tra i lavoratori dell'amianto è stata documentata in un articolo di Lawrence Garfinkel. Viene qui ristampato con solo lievi modifiche e con il permesso del CA-A Cancer Journal for Clinicians (Garfinkel 1984). Le tabelle provenivano dall'articolo originale del Dr. Selikoff e collaboratori (1964).

        L'esposizione all'amianto è diventata un problema di salute pubblica di notevole entità, con ramificazioni che si estendono oltre il campo immediato degli operatori sanitari fino alle aree servite da legislatori, giudici, avvocati, educatori e altri leader della comunità interessati. Di conseguenza, le malattie legate all'amianto sono motivo di crescente preoccupazione per i medici e le autorità sanitarie, nonché per i consumatori e il pubblico in generale.

        Sfondo storico

        L'amianto è un minerale molto utile che è stato utilizzato in modi diversi per molti secoli. Studi archeologici in Finlandia hanno mostrato prove di fibre di amianto incorporate nella ceramica fin dal 2500 a.C. Nel V secolo a.C. veniva utilizzato come stoppino per le lampade. Erodoto commentò l'uso del panno di amianto per la cremazione intorno al 5 a.C. L'amianto è stato utilizzato nei giubbotti antiproiettile nel XV secolo e nella produzione di tessuti, guanti, calze e borsette in Russia c. 1720. Sebbene non sia chiaro quando si sviluppò l'arte della tessitura dell'amianto, sappiamo che gli antichi spesso tessevano l'amianto con il lino. La produzione commerciale di amianto iniziò in Italia intorno al 1850, nella fabbricazione di carta e stoffa.

        Lo sviluppo dell'estrazione dell'amianto in Canada e Sud Africa intorno al 1880 ridusse i costi e stimolò la produzione di prodotti in amianto. Subito dopo sono seguite l'estrazione e la produzione di amianto negli Stati Uniti, in Italia e in Russia. Negli Stati Uniti, lo sviluppo dell'amianto come isolante dei tubi ha aumentato la produzione ed è stato seguito poco dopo da altri vari usi tra cui guarnizioni dei freni, tubi di cemento, indumenti protettivi e così via.

        La produzione negli Stati Uniti è aumentata da circa 6,000 tonnellate nel 1900 a 650,000 tonnellate nel 1975, anche se nel 1982 era di circa 300,000 tonnellate e nel 1994 la produzione era scesa a 33,000 tonnellate.

        Si narra che Plinio il Giovane (61-113 dC) commentò la malattia degli schiavi che lavoravano con l'amianto. Il riferimento alla malattia professionale associata all'attività mineraria apparve nel XVI secolo, ma fu solo nel 16 in Inghilterra che apparve il primo riferimento alla fibrosi polmonare in un lavoratore dell'amianto. L'eccesso di decessi nei lavoratori coinvolti nelle applicazioni di produzione dell'amianto fu segnalato poco dopo in Francia e in Italia, ma il principale riconoscimento della malattia indotta dall'amianto iniziò in Inghilterra nel 1906. Nel 1924, Wood e Gloyne avevano riferito di 1930 casi di fibrosi polmonare.

        Il primo riferimento al carcinoma del polmone in un paziente con “asbestos-silicosis” apparve nel 1935. Seguirono diversi altri casi clinici. Nel 1947, 1949 e 1951 apparvero segnalazioni di alte percentuali di cancro al polmone in pazienti deceduti per asbestosi. rischio in coloro che sono stati impiegati più di 1955 anni.

        Osservazioni cliniche

        Fu in questo contesto che iniziarono le osservazioni cliniche del Dr. Irving Selikoff sulle malattie correlate all'amianto. Il dottor Selikoff era già a quel tempo un illustre scienziato. I suoi precedenti successi includevano lo sviluppo e il primo utilizzo dell'isoniazide nel trattamento della tubercolosi, per il quale ricevette un Lasker Award nel 1952.

        All'inizio degli anni '1960, come medico del torace che esercitava a Paterson, nel New Jersey, aveva osservato molti casi di cancro ai polmoni tra i lavoratori in una fabbrica di amianto della zona. Decise di estendere le sue osservazioni a due membri locali del sindacato dei lavoratori degli isolatori di amianto, i cui membri erano stati anch'essi esposti alle fibre di amianto. Ha riconosciuto che c'erano ancora molte persone che non credevano che il cancro ai polmoni fosse correlato all'esposizione all'amianto e che solo uno studio approfondito di una popolazione totale esposta poteva convincerli. C'era la possibilità che l'esposizione all'amianto nella popolazione potesse essere correlata ad altri tipi di cancro, come il mesotelioma pleurico e peritoneale, come era stato suggerito in alcuni studi, e forse anche in altri siti. La maggior parte degli studi sugli effetti sulla salute dell'amianto in passato riguardava i lavoratori esposti nell'estrazione e nella produzione di amianto. Era importante sapere se l'inalazione di amianto colpisse anche altri gruppi esposti all'amianto.

        Il dottor Selikoff aveva sentito parlare dei risultati del dottor E. Cuyler Hammond, allora direttore della sezione di ricerca statistica dell'American Cancer Society (ACS), e decise di chiedergli di collaborare alla progettazione e all'analisi di uno studio. Era stato il dottor Hammond a scrivere lo storico studio prospettico su fumo e salute pubblicato alcuni anni prima.

        Il Dr. Hammond vide immediatamente la potenziale importanza di uno studio sui lavoratori dell'amianto. Sebbene fosse impegnato nell'analisi dei dati dell'allora nuovo studio prospettico ACS, Cancer Prevention Study I (CPS I), che aveva iniziato alcuni anni prima, accettò prontamente una collaborazione nel suo "tempo libero". Suggerisce di circoscrivere l'analisi a quei lavoratori con almeno 20 anni di esperienza lavorativa, che quindi avrebbero avuto la maggiore esposizione all'amianto.

        Al team si è unita la signora Janet Kaffenburgh, una ricercatrice associata del dottor Selikoff al Mount Sinai Hospital, che ha lavorato con il dottor Hammond nella preparazione degli elenchi degli uomini nello studio, comprese le loro età e date di impiego e nell'ottenere i dati sui fatti e le cause di morte dagli atti delle sedi sindacali. Queste informazioni sono state successivamente trasferite su schede che sono state ordinate letteralmente sul pavimento del soggiorno della casa del dottor Hammond dal dottor Hammond e dalla signora Kaffenburgh.

        Il dottor Jacob Churg, un patologo del Barnert Memorial Hospital Center di Paterson, nel New Jersey, ha fornito una verifica patologica della causa della morte.

        Tabe 1. Anni-uomo di esperienza di 632 lavoratori dell'amianto esposti alla polvere di amianto 20 anni o più

        Età

        Periodo di tempo

         

        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

        Totale

        1,912.0

        2,478.0

        2,336.5

        2,011.0

         

        Lo studio risultante era del tipo classificato come “studio prospettico condotto retrospettivamente”. La natura dei registri sindacali ha permesso di realizzare un'analisi di uno studio a lungo raggio in un periodo di tempo relativamente breve. Anche se solo 632 uomini sono stati coinvolti nello studio, ci sono stati 8,737 anni-uomo di esposizione al rischio (vedi tabella 1); 255 decessi si sono verificati durante il periodo di osservazione di 20 anni dal 1943 al 1962 (vedi tabella 2). È nella tabella 28.17 che si può vedere che il numero osservato di decessi supera invariabilmente il numero previsto, dimostrando l'associazione tra l'esposizione all'amianto sul posto di lavoro e un elevato tasso di mortalità per cancro. 

        Tabella 2. Numero osservato e previsto di decessi tra 632 lavoratori dell'amianto esposti alla polvere di amianto per 20 anni o più

        Causa di morte

        Periodo di tempo

        Totale

         

        1943-47

        1948-52

        1953-57

        1958-62

        1943-62

        Totale, tutte le cause

        Osservato (lavoratori dell'amianto)

        28.0

        54.0

        85.0

        88.0

        255.0

        Previsto (maschi bianchi statunitensi)

        39.7

        50.8

        56.6

        54.4

        203.5

        Cancro totale, tutti i siti

        Osservato (lavoratori dell'amianto)

        13.0

        17.0

        26.0

        39.0

        95.0

        Previsto (maschi bianchi statunitensi)

        5.7

        8.1

        13.0

        9.7

        36.5

        Cancro del polmone e della pleura

        Osservato (lavoratori dell'amianto)

        6.0

        8.0

        13.0

        18.0

        45.0

        Previsto (maschi bianchi statunitensi)

        0.8

        1.4

        2.0

        2.4

        6.6

        Cancro dello stomaco, del colon e del retto

        Osservato (lavoratori dell'amianto)

        4.0

        4.0

        7.0

        14.0

        29.0

        Previsto (maschi bianchi statunitensi)

        2.0

        2.5

        2.6

        2.3

        9.4

        Cancro di tutti gli altri siti combinati

        Osservato (lavoratori dell'amianto)

        3.0

        5.0

        6.0

        7.0

        21.0

        Previsto (maschi bianchi statunitensi)

        2.9

        4.2

        8.4

        5.0

        20.5

         

        Significato dell'opera

        Questo documento ha costituito un punto di svolta nella nostra conoscenza delle malattie legate all'amianto e ha stabilito la direzione della ricerca futura. L'articolo è stato citato in pubblicazioni scientifiche almeno 261 volte da quando è stato originariamente pubblicato. Con il sostegno finanziario dell'ACS e del National Institutes of Health, il dottor Selikoff e il dottor Hammond e il loro crescente team di mineralogisti, medici del torace, radiologi, patologi, igienisti ed epidemiologi hanno continuato a esplorare vari aspetti della malattia dell'amianto.

        Un importante articolo del 1968 riportava l'effetto sinergico del fumo di sigaretta sull'esposizione all'amianto (Selikoff, Hammond e Churg 1968). Gli studi sono stati ampliati per includere i lavoratori della produzione di amianto, le persone indirettamente esposte all'amianto nel loro lavoro (lavoratori dei cantieri navali, per esempio) e quelli con esposizione familiare all'amianto.

        In un'analisi successiva, alla quale si è unito il team di Herbert Seidman, MBA, Assistant Vice President for Epidemiology and Statistics dell'American Cancer Society, il gruppo ha dimostrato che anche un'esposizione a breve termine all'amianto ha provocato un significativo aumento del rischio di cancro fino a 30 anni dopo (Seidman, Selikoff e Hammond 1979). C'erano solo tre casi di mesotelioma in questo primo studio su 632 isolanti, ma indagini successive hanno mostrato che l'8% di tutti i decessi tra i lavoratori dell'amianto era dovuto al mesotelioma pleurico e peritoneale.

        Con l'espandersi delle indagini scientifiche del dottor Selikoff, lui ei suoi collaboratori hanno dato notevoli contributi alla riduzione dell'esposizione all'amianto attraverso innovazioni nelle tecniche di igiene industriale; convincendo i legislatori circa l'urgenza del problema dell'amianto; nella valutazione dei problemi dei pagamenti di invalidità in connessione con la malattia dell'amianto; e nello studio della distribuzione generale delle particelle di amianto nelle riserve idriche e nell'aria ambiente.

        Il Dr. Selikoff ha anche richiamato l'attenzione della comunità medico-scientifica sul problema dell'amianto, organizzando convegni sull'argomento e partecipando a numerosi incontri scientifici. Molti dei suoi incontri di orientamento sul problema della malattia da amianto erano strutturati in particolare per avvocati, giudici, presidenti di grandi aziende e dirigenti assicurativi.

         

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