2.4.2.7 Resumen del meta-análisis
La siguiente tabla resume la totalidad de los efectos a la salud estimados en la recopilación y meta-análisis de Olaíz-Fernández y otros (2000). Los valores de los coeficientes en las funciones de daño se pueden utilizar para extrapolar efectos en otras localidades, teniendo cuidado en considerar la incertidumbre involucrada en cada caso.
Para hacer estimaciones de impactos a la salud usando los coeficientes de la tabla siguiente, se efectúa el cálculo dado por las ecuaciones 2.2 y 2.3:
Donde β e y(C0) son el coeficiente y tasa de incidencia base tomados de la siguiente tabla, respectivamente; ΔC es el cambio esperado de la exposición (ponderando por población) y Pob es la población relevante.
TABLA 2.9
Resultados del meta-análisis de Borja-Aburto y otros (2000)
(1) Corresponde al % de cambio por cada 10 ppb de cambio en máxima diaria de ozono
(2) Corresponde al % de cambio por cada 10 μg/m3 de cambio en media diaria de MP10 (3) Corresponde a efectos en asmáticos solamente
Ejemplo 2.8
Una reducción de 10% en las concentraciones de ozono en Ciudad de México produciría una disminución en la exposición promedio a las personas de 11,4 ppb/persona; el coeficiente para el ozono es 3,76%/10 ppb. Considerando que la Ciudad de México tiene una población actual de 19 millones de habitantes y que la tasa base de admisiones hospitalarias respiratorias es de 411 casos/100.000 personas/año, entonces la variación de efectos es:
Es decir, se reducirían las admisiones por complicaciones respiratorias en 3.346 casos al año. ¿Cuál sería un IC al 95% para esta magnitud?
Ejemplo 2.9
Consideremos ahora Santiago de Chile, con una población adulta de 3,5 millones de personas (mayores de 19 años) en el año 2000; la concentración media de MP10 en los ocho monitores de la red MACAM-2 fue de 77 μg/m3. ¿Cuál sería el efecto en los días laborales perdidos si se redujera la exposición a 60 μg/m3 como promedio?
Es decir, habría una disminución en los días laborales no trabajados de más de un millón de casos al año. ¿Cuál sería un IC al 95% para esta magnitud?
Para evaluar la confiabilidad de este estimador, averigüe si existen estadísticas de ausencias laborales totales anuales para Santiago; en tal caso compare esas cifras con el estimador calculado en este ejemplo.
2.4.3 Efectos crónicos del material particulado
Para examinar el efecto de largo plazo de la exposición al material particulado, se han diseñado estudios de cohorte, en los cuales una muestra de individuos es seleccionada y a ellos se les hace seguimiento en el tiempo. Dockery y otros (1993) siguieron aproximadamente 8.000 individuos en seis ciudades de EE.UU., y Pope y otros (1995) evaluaron las tasas de mortalidad en un lapso de siete años en aproximadamente 550.000 individuos en 151 ciudades de EE.UU.
Estos estudios analizaron datos a nivel individual, y permitieron evaluar si es que los niveles de MP10 (o de MP2.5 o sulfatos) medidos en períodos largos de tiempo estaban asociados con diferentes riesgos de mortalidad y esperanzas de vida. Estos estudios incluyen también los efectos de corto plazo, ya mencionados anteriormente. Los estimadores de efectos de mortalidad total de largo plazo varían en esos dos estudios entre 4% y 7% de incremento en mortalidad por cada 10 (μg/m3) de incremento en el MP10, es decir, son varias veces mayores que los resultados de corto plazo (en torno al 1%).
Estos estudios también permiten establecer una base de cálculo de la reducción en esperanza de vida por exposición al material particulado. Los resultados sugieren que la diferencia de MP2.5 de 24 (μg/m3) entre las ciudades más y menos contaminadas está asociada a una diferencia de 1,5 años de esperanza de vida (Pope, 2000). Brunekeef (1997) encontró una diferencia de 1,1 años de esperanza de vida entre las dos ciudades del estudio original de Pope y otros (1995). La siguiente figura muestra el cociente (RR, ver ecuación 2.4) entre las tasas de mortalidad de varias ciudades comparadas con respecto a la más saludable, para el estudio de seis ciudades de Dockery y otros (1993).
Entre las fortalezas del estudio de Dockery y otros (1993), podemos citar:
a)Se encontró un efecto significativo después de ajustar por variables tales como hábito de fumar, educación, índice de masa corporal y exposición ocupacional.
b)El efecto se encontró dentro de todos las categorías de fumadores, situación ocupacional y tanto en hombres como mujeres.
c)El tamaño del efecto fue similar al encontrado en los estudios transversales previos (Lave y Seskin, 1977).
FIGURA 2.10
Resultados del estudio longitudinal de Dockery y otros (1993). P: Portage, Wisconsin; T: Topeka, Kansas; W: Watertown, Massachusetts; L: St. Louis, Missouri; H: Harriman, Tennessee; S: Steubenville, Ohio
Entre las limitaciones del estudio de Dockery y otros (1993) que se pueden mencionar tenemos:
a)No sabemos si la contaminación presente o la histórica (o qué ponderación de ambas) es la responsable del efecto observado.
b)No sabemos con certeza cuál contaminante es el causante del efecto: partículas finas, ozono, acidez del aerosol o si la mezcla es sinérgica.
c)El estudio podría estar sesgado por alguna variable no medida que estuviera presente en todas las ciudades simultáneamente (¿hábitos sedentarios?).
De todas formas, un resultado importante es que las curvas de supervivencia derivadas para las seis ciudades mostraron inequívocamente que la gente tenía menor probabilidad de supervivencia a medida que aumentaba la contaminación en la ciudad donde vivían, lo que se muestra en la siguiente figura.
FIGURA 2.11
Curvas de probabilidad de supervivencia reportadas por Dockery y otros (1993)
Krewski y otros (2000) han hecho un reanálisis completo de los estudios de Dockery y otros (1993) y de Pope y otros (1995), incluyendo modelos estadísticos alternativos, potenciales variables de confusión, subgrupos de la población, otros contaminantes presentes, estimaciones alternativas de exposición al material particulado, correlaciones espaciales entre ciudades, etcétera. Las conclusiones que se obtuvieron fueron:
| i) | El nivel educacional aparece como una variable relevante, posiblemente porque sirve como indicador del estatus socioeconómico, acceso a sistemas de salud y movilidad residencial. |
| ii) | Los resultados no fueron enmascarados por otras variables a nivel individual o de ciudad. |
| iii) | Las asociaciones entre exposición a sulfatos o MP2.5 y mortalidad (total o cardiopulmonar) eran aproximadamente lineales sin presencia de valores umbrales. |