Estudios Ecológicos en Epidemiología: Tipos, Fortalezas y Limitaciones

Estudios Ecológicos en Epidemiología

Introducción

Los estudios epidemiológicos se clasifican en descriptivos y analíticos. Los estudios descriptivos describen la distribución de las enfermedades en las poblaciones según ciertos atributos, sin establecer relaciones causales. Los estudios analíticos, por otro lado, buscan evaluar la relación causal entre las enfermedades y sus determinantes.

El diseño de estudio es la estrategia que se utiliza para representar la realidad observada. Los estudios analíticos siguen la lógica causa-efecto, donde la exposición a un factor se considera la causa y la respuesta a la exposición es el efecto.

Los elementos que determinan el tipo de estudio son:

• La asignación de la exposición (observacional o experimental)
• La unidad de análisis (individual o grupal)
• El número de mediciones (transversales o longitudinales)
• La temporalidad del inicio de la exposición o el evento de interés (prospectivo o retrospectivo)
• Los criterios de selección de la población a estudiar (en base a la exposición, al efecto o a ninguno de ellos)

Existen diferentes tipos de diseños de estudio, incluyendo observacionales (ecológicos, de prevalencia, casos y controles, y de cohorte) y experimentales (ensayos clínicos controlados, pruebas de campo e intervención comunitaria). Los estudios observacionales incluyen los estudios de series de casos.

Estudios Ecológicos

En los estudios ecológicos, las unidades de análisis son grupos. Utilizan datos secundarios (recogidos por otras instituciones o registros estadísticos) en lugar de datos primarios. También se les conoce como estudios de datos agregados, estudios de grupos o estudios de correlación. Los grupos de estudio pueden ser comunas, ciudades o países.

Tipos de Variables en Estudios Ecológicos

• Mediciones agregadas: resumen características individuales de los miembros de un grupo y tienen un análogo individual. Ejemplos: porcentaje de personas que refieren síntomas depresivos, tasas de mortalidad infantil o por cáncer.
• Mediciones ambientales: características físicas del lugar donde se encuentran los individuos del grupo, sin análogo individual. Ejemplos: contaminación del aire, temperatura media, concentración de un potencial cancerígeno.
• Mediciones globales: atributos de grupos o lugares para los que no existe una medición individual. Ejemplos: existencia de una ley antitabaco, producto interno bruto (PIB) de un país o región, tipo de sistema de salud.

En resumen, los estudios ecológicos se caracterizan por:

• Unidad de análisis: grupo
• Uso de datos secundarios
• Comparación entre diversas áreas
• Evaluación de múltiples niveles de exposición
• Variable resultado dependiente (agregada)
• Variable de exposición independiente (predictoras ambientales o globales)

Tipos de Diseños Ecológicos

• Grupos múltiples (analíticos o exploratorios): Los exploratorios comparan medidas agregadas (ej. tasa de mortalidad) en distintas áreas geográficas en un mismo periodo para identificar patrones espaciales que sugieran hipótesis sobre posibles causas, como las ambientales. Los analíticos evalúan la asociación entre el nivel de exposición promedio a un factor y la tasa de enfermedad en diferentes grupos. Ejemplos: tasa de mortalidad por cáncer de mama y exposición a DDT provincial, tasa de cáncer de vejiga en relación a la exposición a arsénico, incidencia de mesotelioma en condados de California y exposición a depósitos de asbesto.
• Grupos temporales (analíticos o exploratorios): Los exploratorios comparan tasas de enfermedad o mortalidad a lo largo del tiempo en una población definida geográficamente, permitiendo la predicción de tendencias y tasas futuras (ej. comparar la incidencia de un cáncer en distintos años). Los analíticos comparan variaciones temporales en los niveles de exposición (ej. concentración de contaminantes) con cambios en la frecuencia de la enfermedad en la población de un área geográfica.
• Grupos mixtos: siempre analíticos, buscan la posible asociación causal entre una exposición y un efecto, evaluando la distribución de la enfermedad o condición de estudio en distintos grupos y tendencias temporales.

Fortalezas de los Estudios Ecológicos

• Sencillos, rápidos y de bajo costo
• Fácil obtención de información agregada o resumida
• Permiten establecer efectos con distintos niveles de exposición
• Rápidos en establecer asociaciones
• Útiles para formular hipótesis sobre los factores determinantes de las enfermedades
• Se utilizan cuando la exposición individual no se puede medir adecuadamente
• Útiles en la vigilancia epidemiológica y para la evaluación de intervenciones con alta cobertura poblacional

Limitaciones de los Estudios Ecológicos

• Representan niveles promedio de exposición en lugar de valores individuales reales
• Dificultad para controlar los efectos de las variables de confusión
• Dificultad para determinar la secuencia temporal entre la exposición y la enfermedad (no establecen causalidad)

Falacia Ecológica

La falacia ecológica es el sesgo que puede ocurrir debido a la asociación entre variables a nivel agregado, la cual no necesariamente representa una asociación a nivel individual. El problema surge al hacer inferencias de un nivel a otro (usar datos ecológicos para hacer inferencias a nivel individual o usar datos individuales para inferir a nivel grupal). Los estudios ecológicos solo proporcionan posibles relaciones causales a nivel agregado, que pueden no existir a nivel individual. Sirven para generar hipótesis que se pueden estudiar posteriormente.

Análisis de Datos en Estudios Ecológicos

• Estimación de tasas, proporciones u otros indicadores estandarizados, como la razón de mortalidad estandarizada (RME).
• Correlación.
• Modelos de estimación de relaciones causa-efecto: regresión lineal múltiple, regresión de Poisson, análisis multinivel.

Razón de Mortalidad Estandarizada (RME)

La RME (número de muertes observadas / número de muertes esperadas) actúa como un estimador del riesgo relativo del área, es decir, del riesgo de muerte en relación con el grupo de referencia. Si la RME es igual a 1, el número de muertes observadas es igual al esperado. Si es mayor a 1, el número de muertes observadas supera al esperado.