2.3.5.1 Comparación de resultados de distintos estudios
Cualquiera que sea el ámbito de comparación de los estudios: según coeficientes β, según incidencias Δy o según beneficios valorizados, surge siempre la pregunta de cómo ponderar los distintos resultados de la literatura. El enfoque estándar consiste en agrupar los estimadores de diferentes estudios, dándole más importancia relativa a los estudios con poca variabilidad que a los que poseen mucha variabilidad. En cualquier caso, la forma específica en que se ponderan los estudios depende de los supuestos que se hagan acerca de cómo los distintos estimadores se relacionan entre sí.
Bajo el supuesto de que existe una distribución de coeficientes de efectos (β) que difieren por ubicación y/o estudio (el llamado modelo de efectos aleatorios), los diferentes coeficientes reportados en diversos estudios pueden ser estimadores de distintos coeficientes, en vez de ser diferentes estimadores del mismo coeficiente. Este último caso es el modelo de efectos fijos, que asume que hay un solo β en todas partes23.
De esta forma, el modelo de efectos aleatorios permite la posibilidad de que los diversos estudios estén estimando distintos parámetros. Por ejemplo, en estudios que relacionan mortalidad con concentraciones de MP10, si la composición química del MP10 varía de una ubicación a otra, las funciones de daño estimadas en dichas localidades pueden ser diferentes.
Si se supone que las partículas finas son las principales responsables del efecto y ellas están en mayor proporción del MP10 en la ciudad A que en la ciudad B, uno esperaría que el valor verdadero de β sea mayor en A que en B; esto violaría la suposición del modelo de efectos fijos. Sin embargo, al suponer un modelo de efectos aleatorios, los coeficientes observados son representativos de la región analizada (que incluye las ciudades A y B).
Es común resumir la información de múltiples ciudades empleando la hipótesis del modelo de efectos aleatorios, como se muestra en ejemplos en la siguiente sección.
2.4 Resumen de antecedentes de la literatura
En las últimas décadas, los estudios epidemiológicos realizados en todo el mundo han demostrado que hay una asociación entre diversos efectos en la salud y cambios en las concentraciones diarias (o de largo plazo) de los contaminantes atmosféricos, incluyendo el material particulado.
Entre los efectos que se han estudiado podemos mencionar: mortalidad prematura, cáncer al pulmón, hospitalizaciones por enfermedades cardiovasculares y respiratorias, visitas al médico y a salas de emergencia, exacerbación de síntomas de asma, síntomas respiratorios, pérdida de días de clases, restricción de actividad física y bronquitis aguda y crónica.
En esta sección se resume la evidencia de la literatura especializada, intentado recopilar los estudios más relevantes y concluyentes. Los resultados se clasifican en efectos de corto y largo plazo, en diferentes grupos etarios, para distintos contaminantes, y separados en mortalidad y morbilidad.
2.4.1 Efectos agudos (de corto plazo)
Estos efectos se estiman utilizando estudios de series de tiempo que emplean promedios diarios de MP10, MP2.5, NO2 u ozono y los asocian con conteos diarios de mortalidad o morbilidad, de acuerdo al modelo estándar de la ecuación 2.1 y a la metodología ya presentada en la sección 2.3.3.
2.4.1.1 Mortalidad prematura y material particulado: todas las edades
a)La primera de las investigaciones que consideró varias ciudades (o sea, diferentes niveles de exposición al material particulado) fue el “Estudio de seis ciudades de EE.UU.” (Schwartz y otros, 1996). En él se instalaron monitores de MP10 para representar mejor la exposición de la población. Se encontró una asociación consistente entre mortalidad diaria (todas las edades) y exposición diaria al MP10 y al MP2.5, con 0,8% (intervalo: 0,5-1,1% al 95%) de incremento en la mortalidad total diaria por cada 10 (μg/m3) de incremento en el MP10.
b)En una investigación de 10 ciudades en EE.UU., Schwartz (2000a) examinó los efectos del MP10 en la mortalidad y halló que un cambio de 10 (μg/m3) en el MP10, medido como promedio del valor actual y del día anterior, estaba asociado a 0,7% de incremento en la mortalidad total.
c)En otro estudio de múltiples ciudades, Burnett y otros (2000) analizaron los datos de mortalidad entre 1986 y 1996 para las ocho ciudades más grandes de Canadá, encontrando asociaciones entre el MP10 o MP2.5 y mortalidad. Para el MP10, se halló que un incremento de 10 (μg/m3) en la concentración promedio diaria estaba asociado con 0,7% (intervalo: 0,2-1,2 % al 95%) de incremento en la mortalidad total diaria.
d)Otro estudio (APHEA) que consideró 29 ciudades europeas midió MP10 con una metodología similar a la de los estudios de EE.UU. ya mencionados, aunque en algunas ciudades se empleó otros indicadores como PTS24 o BS. Nuevamente, se halló una asociación entre la mortalidad diaria y MP10, con un coeficiente global de efectos de 0,6% de incremento por cada 10 (μg/m3) de incremento en el MP10 (Katsouyanni y otros, 2001).
e)Samet y otros (2000a) analizaron una base de datos de 88 ciudades en EE.UU. (Estudio NMMAPS), con una investigación más focalizada en solo 20 ciudades (Samet y otros, 2000b). Los resultados combinados de todas las ciudades indicaron una asociación entre mortalidad y MP10 de aproximadamente 0,5% por cada 10 (μg/m3) de incremento en el MP10, lo cual está cercano al valor más bajo reportado en los estudios ya citados.
Trabajos más recientes que han corregido deficiencias en la metodología estadística del ajuste de modelos GAM han encontrado un efecto todavía menor, de 0,27% por cada 10 (μg/m3) de MP10 (Dominici y otros, 2002). Este valor corresponde a una cota inferior debido a que el análisis solo consideró efectos de rezagos de hasta dos días en las concentraciones de MP10. Otros estudios han reportado efectos mayores al incluir más días de rezago en el modelo epidemiológico.
Además de estas investigaciones de múltiples ciudades y de meta-análisis, se han realizado estudios individuales en más de cien ciudades en todo el mundo. Varios de esos trabajos se han realizado en ciudades de países en desarrollo, y han reportado efectos similares a los de Norteamérica o de Europa. Así, en la escala de incrementos de 10 (μg/m3) de MP10, los coeficientes y sus intervalos de confianza se entregan en la siguiente tabla, junto con la referencia de cada estudio.
TABLA 2.6
Ejemplos de estudios de mortalidad total y material particulado en ciudades25
| Ciudad | Referencia | Incremento en mortalidad (IC al 95%) |
| Bangkok, Tailandia | Ostro y otros, 1999a | 1,7% (1,1 – 2,3) |
| Ciudad de México | Castillejos y otros, 2000 | 1,8% (0,9-2,7) |
| Santiago de Chile | Ostro y otros, 1996 | 1,1% (0,9-1,4) |
| Inchon, Corea del Sur | Hong y otros, 1999 | 0,8% (0,2-1,6) |
| Brisbane, Australia |
Simpson y otros,
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