Relación a corto plazo de la contaminación atmosférica y la mortalidad en 13 ciudades españolas

ORIGINALES Relación a corto plazo de la contaminación atmosférica y la mortalidad en 13 ciudades españolas

88.159

Ferran Ballestera, Carmen Iñígueza, Marc Sáezb, Santiago Pérez-Hoyosa, Antonio Dapontec, José M. Ordóñezd, M. Antònia Barcelób, Margarita Taracidoe, Federico Arribasf, Juan Bellidog, Koldo Cambrah, Álvaro Cañadai y José Jesús Guillénj, en nombre del grupo EMECAM-EMECAS* a

Unidad de Epidemiología y Estadística. Escola Valenciana d’Estudis per a la Salut (EVES). Conselleria de Sanitat. Generalitat Valenciana. Valencia. España. b Grup de Recerca en Estadística, Economia Aplicada i Salut (GRECS). Universitat de Girona. Girona. España. c Escuela Andaluza de Salud Pública. Granada. España. d Dirección General de Salud Pública. Comunidad de Madrid. Madrid. España. e Facultad de Medicina. Universidad de Santiago. Santiago de Compostela. A Coruña. España. f Departamento de Sanidad de Aragón. Zaragoza. España. g Centro Salud Pública. Castelló. España. h Departamento de Sanidad del Gobierno Vasco. Vitoria. España. i Dirección Regional de Salud Pública. Asturias. Oviedo. España. j Centro de Área Cartagena. Murcia. España.

FUNDAMENTO Y OBJETIVO: EMECAM es un proyecto multicéntrico cuyo objetivo es evaluar la asociación a corto plazo de la contaminación sobre la salud en España. MATERIAL Y MÉTODO: Se obtuvieron los datos sobre contaminación atmosférica (partículas en suspensión y gases), mortalidad (todas las causas excluidas las externas, causas respiratorias y causas del aparato circulatorio) y de covariables para el control de la confusión (temperatura, humedad, gripe, variables de calendario) en 13 ciudades españolas. Los estimadores locales de los efectos de los contaminantes, obtenidos a partir de modelos autorregresivos generalizados aditivos de Poisson, se combinaron mediante modelos de efectos fijos y, cuando existía heterogeneidad, modelos de efectos aleatorios. Se construyeron todos los modelos con uno y con dos contaminantes simultáneamente. RESULTADOS: Un aumento de 10 µg/m3 en el promedio de las concentraciones del día simultáneo y el día anterior de humos negros se asoció con un incremento del 0,8% (intervalo de confianza [IC] del 95%, 0,4-1,1) de la mortalidad total. El mismo incremento de dióxido de azufre y de dióxido de nitrógeno se asoció con incrementos del 0,5% (IC del 95%, 0,1-1,0) y del 0,6% (IC del 95%: 0,3-0,8) de la mortalidad, respectivamente. Un aumento de 1 mg/m3 en los valores de monóxido de carbono se asoció con un incremento del 1,5% (IC del 95%, 0,5-2,6) en las defunciones diarias. Los coeficientes obtenidos para los grupos de causas específicas fueron, en general, de mayor magnitud. En los modelos de dos contaminantes las partículas y el monóxido de carbono fueron los contaminantes que mostraron mayor robustez en los estimadores. CONCLUSIONES: Los incrementos diarios en las concentraciones de contaminantes atmosféricos se asocian, a corto plazo, con un aumento en el número de defunciones en las ciudades españolas. Palabras clave: Contaminación atmosférica. Mortalidad. Enfermedades del aparato circulatorio. Enfermedades respiratorias. Partículas. Monóxido de carbono. Dióxido de azufre. Dióxido de nitrógeno. España.

Short-term relationship between air pollution and mortality in 13 Spanish cities BACKGROUND AND OBJECTIVE: EMECAM is a collaborative project that seeks to evaluate the shortterm effects of air pollution on mortality in Spain. MATERIAL AND METHOD: We collected data for air pollutants (particles and gases), daily mortality (total except external, cardiovascular and respiratory causes) and co-variables (temperature, humidity, influenza and calendar variables) in 13 Spanish cities. The magnitude of the association in every city was estimated using GAM under a Poisson distribution. Combined estimates for each cause and pollutant were obtained under ‘fixed effects’ and ‘random effects’models. RESULTS: An increase of 10 (g/m3 in the levels of the average of the concurrent and one day lag for black smoke was associated with a 0.8% (CI: 0.4-1.1) increase in mortality. The same increase in the concentration of SO2 was associated with a 0.5% (CI: 0.1-1.0) increase in daily deaths, and a 0.6% (CI: 0.3-0.8) increase in the case of NO2. An increase of 1 mg/m3 in the levels of CO was associated with an increase of 1.5% (CI: 0.5-2.6) in daily deaths. CONCLUSIONS: There is a short-term association between increases of daily levels of air pollutants and the number of daily deaths in Spanish cities. Key words: Air pollution. Mortality. Cardiovascular diseases. Respiratory tract diseases. Particulate matter. Carbon monoxide. Sulphur dioxide. Nitrogen dioxide. Spain. *Al final del artículo se ofrece la relación de los miembros del grupo EMECAM-EMECAS. Los proyectos EMECAM y EMECAS han recibido financiación del Fondo de Investigaciones Sanitarias del Ministerio de Sanidad y Consumo (FIS 97/0051 y FIS 00/0010). No existe conflicto de intereses. Correspondencia: Dr. F. Ballester. Escola Valenciana d’Estudis per a la Salut-EVES. Joan de Garay, 21. 46017 Valencia. España. Correo electrónico: [email protected] Recibido el 6-3-2003; aceptado para su publicación el 26-8-2003.

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Med Clin (Barc) 2003;121(18):684-9

El impacto de la contaminación atmosférica sobre la salud ha merecido atención desde antiguo. Un interés renovado por este tema queda reflejado por los numerosos trabajos, tanto epidemiológicos como experimentales, que desde el año 1990 constatan que niveles de contaminación que pueden considerarse habituales en países desarrollados siguen representando un riesgo para la salud1,2. En estos años se han llevado a cabo diversos estudios multicéntricos que han evaluado la situación en diferentes amplias regiones del mundo, como el estudio APHEA en Europa3-6 o el NMMAPS en EE.UU.7, o proyectos nacionales europeos, como Air & Santé en Francia o MISA en Italia9. En este contexto el proyecto EMECAM (Estudio Multicéntrico Español sobre la relación entre Contaminación Atmosférica y Mortalidad) se puso en marcha en 1997 con el objetivo de evaluar la asociación a corto plazo entre los niveles de contaminación atmosférica y la mortalidad en España. Desde el año 2000 el proyecto incorpora también el estudio de la relación de la contaminación atmosférica con el número de ingresos hospitalarios, modificando su nombre por el de EMECAS (Salud en vez de Mortalidad). Hasta ahora se han publicado diversos resultados del proyecto en diferentes lugares: el protocolo y los descriptivos para cada ciudad10, el examen de la forma de la relación de partículas y dióxido de azufre (SO2) con la mortalidad total11, así como la evaluación de la asociación, por ciudades y combinada, con partículas y SO2 por un lado12, y con los contaminantes fotoquímicos por otro13. Sin embargo, los resultados combinados siguiendo un protocolo estandarizado común para todos los contaminantes, en los que se incluyera el monóxido de carbono (CO), así como el examen sistemático del efecto independiente de cada con14

BALLESTER F, ET AL. RELACIÓN A CORTO PLAZO DE LA CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA Y LA MORTALIDAD EN 13 CIUDADES ESPAÑOLAS

TABLA 1 Ciudades participantes, período de estudio, defunciones y contaminantes en las ciudades del proyecto EMECAM Contaminantesa

Defunciones diarias Ciudades

Barcelona Bilbao Cartagena Castellón Gijón Huelva Madrid Oviedo Sevilla Valencia Vigo Vitoria Zaragoza

Período de estudio

Total menos externas

Aparato circulatorio

Respiratorias

Humos negros/ PM-10 24 hb

PTS 24 h

SO2 24 hc

NO2 24 h

CO 24 h

1991-95 4/1992-3/96 1992-96 1991-95 1993-96 10/1993-10/96 1992-95 1993-96 8/1992-8/96 1994-96 1991-94 1990-94 1991-95

43,6 (8,6) 13,5 (4,0) 3,5 (2,0) 2,9 (1,8) 6,3 (2,7) 2,5 (1,6) 60,8 (11,1) 4,5 (2,2) 13,5 (4,2) 16,4 (4,8) 5,3 (2,4) 3,5 (1,9) 12,5 (3,9)

17,4 (5,1) 4,9 (2,3) 1,4 (1,3) 1,3 (1,2) 2,2 (1,6) 1,0 (1,0) 22,0 (6,1) 1,5 (1,3) 5,5 (2,6) 6,2 (2,7) 2,0 (1,5) 1,2 (1,1) 4,6 (2,3)

3,8 (2,2) 1,1 (0,9) 0,4 (0,6) 0,3 (0,5) 0,7 (0,9) 0,3 (0,5) 6,1 (3,1) 0,5 (0,7) 1,2 (1,2) 1,5 (1,3) 0,5 (0,7) 0,3 (0,6) 1,3 (1,2)

43,9 (19,8) 25,8 (11,85) ND 24,6 (17,5) 52 (28,6) 42,5 (15)b 37,8 (17,7)b 28,9 (21,04) 45,1 (14)b 44,2 (20,4) 98,1 (40,9) 51,2 (30,2) 46,9 (21,2)

ND 78,4 (28,2) 55,9 (23,7) ND 82,9 (31,1) ND ND 79,1 (24,8) 75,7 (26,9) ND ND ND ND

23,7 (15,1) 25,3 (12,5) 43,9 (19,1) 15,7 (12,7)c 34,1 (22,8) 11,7 (7,6) 35,5 (27,2) 44,5 (25,7) 8,1 (3,7) 24,6 (11,3) 24,4 (20,9)c 18,04 (10,3)c 21,1(15,3)c

53,6 (17,6) 49,2 (12,3) ND ND 45,1 (17,9) 32,9 (10,9) 71,0 (20) 50,4 (13,1) 58,9 (16,6) 66,8 (26,7) ND ND ND

1,75 (0,9) ND ND ND 1,90 (0,9) ND 2,10 (1,2) 1,50 (0,7) ND 2,70 (1,1) ND ND ND

Los datos se expresan como la media (DE). PTS: partículas totales en suspensión; PM-10: partículas de diámetro inferior a 10 µ; ND: no se dispuso de datos para el presente análisis. a Las concentraciones de contaminantes medidas en µg/m3, excepto el CO, que se presenta en mg/m3; bestos valores corresponden a determinaciones de PM-10, el resto, a humos negros; cestos valores corresponden a ciudades que únicamente disponían de red manual, en la que el método para determinar los valores de SO2 es el de la Thorina.

TABLA 2 Estimadores combinados de la asociación entre contaminación atmosférica y la mortalidad diaria expresada como el aumento (en porcentaje) del número de defunciones diarias (y su intervalo de confianza del 95%) asociado con el incremento de 10 µg/m3 (1 mg/m3 para el CO) en las concentraciones de contaminante. Modelos de un contaminante Mortalidad por causas Contaminantea

PM-10 Humos negros PTS SO2 NO2 CO

N.o de ciudades

3 7 5 13 8 5

Todas menos las externas

Enfermedades del aparato circulatorio

Enfermedades respiratorias

0,6 (–0,2 a 1,5) 0,8 (0,4 a 1,1) 0,4 (–0,3 a 1,2) (r) 0,5 (0,1 a 1,0) (r) 0,6 (0,3 a 0,8) (r) 1,5 (0,5 a 2,6) (r)

1,2 (0,5 a 1,8) 0,3 (–0,2 a 0,8) 0,7 (0,1 a 1,4) 0,6 (–0,1 a 1,2) (r) 0,8 (0,3 a 1,6) 2,3 (1,3 a 3,2)

1,3 (0,1 a 2,6) 1,1 (0,4 a 1,9) 1,2 (0,0 a 2,4) 1,2 (0,3 a 2,0) 1,2 (0,3 a 2,1) 3,2 (1,4 a 5,1)

a

Todos los contaminantes expresados como el promedio en las concentraciones de 24 h del contaminante del mismo día y el día anterior. PM-10: partículas de diámetro inferior a 10 µ; PTS: partículas totales en suspensión; (r): según modelo de efectos aleatorios (cuando la p de heterogeneidad fue menor de 0,20).

taminante controlando por los demás, todavía no habían salido a la luz. En este trabajo se presentan los resultados del análisis combinado de la relación entre el número de defunciones diarias por todas las causas, por causas respiratorias y del aparato circulatorio y los 7 contaminantes a estudio en 13 ciudades españolas participantes en el proyecto EMECAM. Material y método En este análisis se incluyeron las ciudades de Barcelona, Gran Bilbao, Cartagena, Castellón, Gijón, Huelva, Madrid, Oviedo, Sevilla, Valencia, Vigo, Vitoria y Zaragoza (Pamplona, también participante de EMECAM, fue excluida de esta parte por no disponer de datos suficientes para el análisis combinado). Se obtuvieron los datos sobre contaminación atmosférica (partículas de diámetro menor de 10 µ [PM-10], humos negros, partículas totales en suspensión [PTS], SO2, dióxido de nitrógeno [NO2], CO y ozono [O3]) a partir de la redes de vigilancia de contaminación atmosférica de cada ciudad y del número de defunciones diarias (mortalidad por todas las causas menos las externas, novena clasificación internacional de enfermedades [CIE-9]: 1-799, por causas del aparato circulatorio; 390-459, y por causas respiratorias, 460-519) de los residentes en cada ciudad a partir de sus registros de mortalidad. Sólo se dispuso de datos válidos de O3 en tres de ellas, por lo que no se presentan los resultados referentes a este contaminante. 15

Los niveles de contaminación atmosférica se midieron como los promedios de 24 h. Además se obtuvieron los valores diarios de covariables para el control de la confusión tanto observada (temperatura, humedad, gripe) como no observada pero con patrón temporal10. Las variables meteorológicas se obtuvieron de los Centros del Instituto Nacional de Meteorología. La variable «gripe» se construyó como el valor diario de casos estimado con un suavización no paramétrica (loess) a partir de los datos del Sistema de Vigilancia Epidemiológica. En la tabla 1 se muestran los períodos a estudio y el resumen descriptivo de mortalidad y de contaminación en cada una de las ciudades. El análisis de los datos se dividió en dos etapas. En la primera se obtuvieron los estimadores de la relación entre los contaminantes y los grupos de mortalidad a estudio en cada ciudad. En la segunda se llevó a cabo un análisis combinado del efecto a partir de los estimadores obtenidos para cada contaminante y causa. Estimación de la asociación en cada ciudad Para cada una de las series temporales de defunciones diarias, se ajustaron modelos de regresión de Poisson, utilizando modelos aditivos generalizados (GAM), en los que se controló por variables de tendencia que identifiquen la variación estacional y a largo plazo de la serie de mortalidad, variables meteorológicas (temperatura, humedad), la incidencia de gripe, variables de calendario (días de la semana, festivos) y variables que representen situaciones inusuales (huelgas sanitarias, grandes celebraciones). Tanto la variable de tendencia como las variables meteorológicas fueron incluidas utilizando funciones no paramétricas con el modelo GAM. Una vez identificado un modelo basal con las variables anteriormente citadas, se introdujo, por separado, cada uno

de los contaminantes a estudio. Se comprobó la existencia de autocorrelación residual y, si era necesario, se controlaba mediante la introducción de términos autorregresivos en el modelo. Por último, se obtuvieron los estimadores de los efectos de cada contaminante ajustando por cada uno de los demás contaminantes (modelos de dos contaminantes). La linealidad de la relación entre contaminantes y mortalidad se contrastró en cada análisis individual, y resultó rechazada en 11 de 123 análisis realizados, lo que supone un porcentaje de menos del 10%. Por razones de comparabilidad e interpretación se decidió introducir el contaminante de forma lineal en todos los casos. La magnitud de la asociación se expresa como el incremento en el riesgo de morir por aumento de 10 µg/m3 (1 mg/m3 para el CO) en el promedio de las concentraciones del contaminante en el mismo día y el día anterior a la defunción. Con ello se pretende reducir el riesgo de sesgo por comparaciones múltiples que se produciría al ajustar por diversos retardos del contaminante y seleccionar el de mayor significación estadística. Se puede encontrar una descripción más detallada del método utilizado, así como una comparación con el procedimiento utilizado en los primeros análisis del proyecto, en otra publicación14. Estimación del efecto combinado En una segunda fase, los estimadores individuales de los efectos específicos para cada una de las ciudades se combinaron por medio de técnicas de metaanálisis utilizando tanto métodos gráficos como analíticos. El estimador combinado de la asociación entre cada uno de los contaminantes y los grupos de causas de mortalidad se obtuvo mediante modelos de efectos fijos, en los que se obtiene una media ponderada de los coeficientes de regresión específicos en cada ciudad, siendo los pesos el inverso de la variancia correspondiente15. Cuando existía heterogeneidad significativa, se utilizaron modelos de efectos aleatorios; en este caso la variancia entre ciudades se estimó utilizando el método de los momentos15. La heterogeneidad se valoró mediante el estadístico Q y, debido al número limitado de ciudades en cada análisis y, por tanto, la reducida potencia del contraste, se consideró que existía heterogeneidad cuando el valor de p fue menor de 0,20. Se obtuvieron los estimadores combinados tanto para modelos con uno como con dos contaminantes. Con el fin de comparar adecuadamente los coeficientes del contaminante principal a estudio de los modelos de un contaminante con los de dos contaminantes, estos últimos análisis se restringieron, en cada caso, al subgrupo de ciudades que disponían de los contaminantes a controlar (fig. 1), incluido el estimador de referencia, es decir, el que sólo contiene el contaminante principal en cada serie. El análisis de la asociación en cada ciudad se realizó con el paquete estadístico SPlus 2000 y el metaanálisis con el programa Stata, versión 6. Med Clin (Barc) 2003;121(18):684-9

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PM-10

Humos negros

3

4,2 (r)

2

3,2

(r)

1

2,2

0

1,2

–1

0,2 0 –0,8

(r) (r)

(r)

(r)

–2 –3

Solo (+SO2) (+NO2)

Solo (+SO2) (+NO2)

Solo (+SO2) (+NO2)

–1,8

Solo (+SO2) (+NO2)

Solo (+SO2) (+NO2)

SO2

PTS 4

3 2

3 (r)

2

(r) (r)

(r)

1

(r)

1

0

0

–1

–1

–2

–2

–3

Solo (+SO2) (+NO2)

(r)

(r)

(r) (r)

(r)

(r) (r)

–4

–3 Solo (+CO) (+SO2) (+NO2) Solo (+CO) (+SO2) (+NO2) Solo (+CO) (+SO2) (+NO2)

NO2

3,0

Solo (+CO) (+ part) (+NO2) Solo (+CO) (+ part) (+NO2) Solo (+CO) (+ part) (+NO2)

CO 8

2,5

6

2,0 4

1,5

(r)

1,0

2

0,5

0

0,0

(r)

(r) (r) (r)

(r)

(r)

–2

–0,5

–4

–1,0 Solo (+CO) (+part) (+SO2) Solo (+CO) (+part) (+SO2) Solo (+CO) (+part) (+SO2)

Todas* Contaminante solo

Circulatorias*

Respiratorias*

Corregido por CO

Solo (+CO) (+ part) (+NO2) Solo (+CO) (+ part) (+NO2) Solo (+CO) (+ part) (+NO2)

Todas*

Corregido por partículas

Circulatorias* Corregido por SO2

Respiratorias* Corregido por NO2

Fig. 1. Estimadores conjuntos de la asociación entre contaminación atmosférica y la mortalidad diaria expresada como el aumento (en porcentaje) del número de defunciones diarias (y su intervalo de confianza del 95%) asociado con el incremento de 10 µg/m3 (1 mg/m3 para el CO) en las concentraciones de contaminante. Modelos de dos contaminantes. PM-10: partículas de diámentro menor de 10 µ; PTS: partículas totales en suspensión; part.: partículas; r: modelo de efectos aleatorios. *En cada serie de resultados se muestran los resultados con el siguiente orden: mortalidad total a la izquierda del recuadro, mortalidad por enfermedades circulatorias en el centro y por enfermedades respiratorias a la derecha. Las ciudades incluidas en los análisis con modelos de dos contaminantes fueron: para las PM-10, Huelva, Madrid y Sevilla; para humos negros: Barcelona, Bilbao y Valencia; para PTS, Gijón, Oviedo y Valencia, y para SO2, NO2 y CO, Barcelona, Gijón, Madrid, Oviedo y Valencia.

Resultados En la tabla 2 se muestran los estimadores de la asociación entre cada uno de los contaminantes para cada grupo de mortalidad estudiado según los modelos ajustados con un solo contaminante. Para la mortalidad por todas las causas menos las externas, un aumento de 10 µg/m3 en el promedio de las concentraciones del

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Med Clin (Barc) 2003;121(18):684-9

día simultáneo y el día anterior de humos negros se asoció con un incremento del 0,8% (intervalo de confianza [IC] del 95%, 0,4-1,1%) en el número de defunciones diarias. Los estimadores de dicha asociación para PM-10 y PTS fueron algo menores y no alcanzaron la significación estadística (datos disponibles en tres y cinco ciudades, respectivamente). El mismo incremento de SO2 y de NO2 se asoció con

incrementos del 0,5% (IC del 95%, 0,11,0%) y del 0,6% (IC del 95%, 0,3-0,8%), respectivamente, de la mortalidad total. Un aumento de 1 mg/m3 en las concentraciones de CO se asoció con un 1,5% (IC del 95%, 0,5-2,6%) más de defunciones diarias. Los coeficientes obtenidos para la asociación con la mortalidad por enfermedades del aparato circulatorio fueron de mayor 16

BALLESTER F, ET AL. RELACIÓN A CORTO PLAZO DE LA CONTAMINACIÓN ATMOSFÉRICA Y LA MORTALIDAD EN 13 CIUDADES ESPAÑOLAS

magnitud que para mortalidad total en todos los casos, excepto para humos negros. La asociación entre las concentraciones de los contaminantes primarios y la mortalidad por causas respiratorias fue la de mayor magnitud (en general, alrededor de dos veces la obtenida para mortalidad total) y, además, en todos los casos se alcanzó la significación estadística. En la figura 1 se muestran las estimaciones (y su IC) obtenidas en los modelos de dos contaminantes. Al examinar dichos resultados hay que tener en cuenta las limitaciones debidas al escaso número de ciudades incluidas en cada serie. A pesar de ello se observa que las estimaciones para partículas (humos negros en mortalidad total y respiratoria y PM-10 y mortalidad circulatoria) son, en general, las más consistentes. La asociación del SO2 con la mortalidad desapareció al controlar por cualquiera de los otros contaminantes. Los estimadores para NO2 se vieron afectados, principalmente, al controlar por CO, y por último, aunque en menor medida que el anterior, los estimadores para CO fueron sensibles a la inclusión de las partículas o el NO2. Discusión Los resultados de este estudio muestran la existencia de asociación entre los niveles de contaminación atmosférica y la mortalidad diaria para el conjunto de las ciudades participantes, lo que indica

que, a los niveles actuales, la contaminación atmosférica sigue representando un riesgo para la salud de la población española. La asociación es de mayor magnitud para los grupos de causas específicas (cardiovasculares y, especialmente, respiratorias) que para la mortalidad total. Dicha especificidad es consistente con resultados de otros estudios y coherente con las hipótesis de mecanismos fisiopatológicos del daño de la contaminación atmosférica en el organismo16,17. En la tabla 3 se recogen los resultados de tres estudios multicéntricos realizados en Europa (proyecto APHEA, Air & Santé8 en Francia y MISA en Italia), así como los de un metaanálisis reciente18 con datos de 109 estudios de series temporales, que incluyen 36 ciudades europeas. En el estudio EMECAM se han obtenido estimadores del mismo orden, especialmente similares a los del metaanálisis de Stieb et al. Para la mortalidad por todas las causas nuestros estimadores son similares a los de APHEA y el estudio francés (algo inferiores a los del grupo italiano), mientras que para causas específicas, los resultados son más próximos a los del estudio italiano (algo superiores a los de APHEA y Francia). Los estimadores en España para el CO (no disponibles en APHEA y Air & Santé) son también muy parecidos a los del proyecto MISA. Los resultados algo más elevados en España e Italia son coherentes con la modi-

ficación del efecto de las partículas según la localización geográfica detectado en APHEA: el estimador de la asociación de humos negros con mortalidad total fue del 0,51% en las ciudades de Europa noroccidental y del 0,81% en las ciudades del sur. Como posible explicación se ha propuesto que en los países más cálidos la medida de la contaminación atmosférica podría reflejar mejor la exposición total, ya que la gente pasa más tiempo en la calle y las ventanas están más tiempo abiertas6. Dada la consistencia en los resultados de los estudios poblacionales, es fundamental establecer los posibles mecanismos fisiopatológicos de la asociación. Recientemente se ha publicado una relación a nivel individual entre el número y la concentración de partículas con efectos respiratorios19. Por otro lado, se ha descrito que las partículas inducen una activación de algunos mediadores que provocan un incremento de la coagulabilidad sanguínea20 y se ha demostrado una asociación significativa de las partículas con hipertensión arterial21 y con un aumento de la frecuencia cardíaca y una disminución de su variabilidad22. Estudios experimentales en humanos han encontrado cambios inflamatorios alveolares e incremento de valores alveolares de fibrinógeno, leucocitos y plaquetas asociados a partículas23. Existen pocas dudas acerca de la capacidad tóxica del CO sobre el sistema car-

TABLA 3 Estimadores de la asociación entre contaminación atmosférica y mortalidad y salud en diferentes estudios APHEA Mortalidad por causas

Todas menos las externas

Aparato circulatorio

Respiratorias

Air & Santé

MISA

Metaanálisis Stieb et al

Contaminante

HN PM-10 PTS SO2 NO2 CO HN PM-10 PTS SO2 NO2 CO HN PM-10 PTS SO2 NO2 CO

Incremento (%)

IC del 95%

Incremento (%)

IC del 95%

Incremento (%)

IC del 95%

Incremento (%)

IC del 95%

0,6 0,6 ND 0,6 0,3 ND 0,4 ND 0,2 0,8 0,2 ND 0,8 ND 0,6 1,0 0,0 ND

0,6 a 0,8 0,4 a 0,8 ND 0,4 a 0,7 0,2 a 0,4 ND 0,2 a 0,8 ND 0,0 a 0,6 0,2 a 1,2 0,0 a 0,4 ND 0,4 a 1,4 ND –0,4 a 1,8 0,6 a 1,4 –0,4 a 0,2 ND

0,6 ND ND 0,7 0,8 ND 0,6 ND ND 1,1 0,9 ND 0,5 ND ND 1,1 0,8 ND

0,3 a 0,9 ND ND 0,4 a 1,0 0,4 a 1,1 ND 0,1 a 1,2 ND ND 0,5 a 1,6 0,3 a 1,6 ND –0,5 a 1,6 ND ND 0,0 a 2,2 –0,4 a 2,1 ND

ND 1,3 ND 2,2 1,2 1,4 ND 1,4 ND 2,5 1,5 1,8 ND 2,1 ND 4,7 2,0 3,4

ND 0,6 a 1,9 ND 1,3 a 3,1 0,8 a 1,5 1,0 a 1,8 ND 0,6 a 2,2 ND 1,1 a 4,0 1,0 a 2,0 1,2 a 2,4 ND –0,7 a 5,1 ND 1,5 a 8,0 0,6 a 3,5 1,5 a 5,3

ND 0,6 ND 0,3 0,6 1,4 ND 0,7 ND 0,5 0,7 1,9 ND 1,3 ND 0,9 1,4 5,7

ND 0,5 a 0,8 ND 0,3 a 0,4 0,5 a 0,7 0,9 a 1,8 ND 0,5 a 0,9 ND 0,3 a 0,7 0,5 a 0,9 0,8 a 3,0 ND 0,8 a 1,9 ND 0,5 a 1,2 0,7 a 2,1 3,7 a 7,8

Todos los resultados se muestran como el incremento porcentual en el número diario de defunciones asociado a un incremento de 10 µg/m3 en el promedio de las concentraciones de contaminante del mismo día y el anterior. En caso de no indicarse otra cosa, el indicador horario (media 24 h) utilizado es el mismo que en nuestro estudio. Cuando la magnitud de la asociación no se expresa con las mismas unidades que en nuestro trabajo, los resultados mostrados son aproximaciones a partir de los resultados de los trabajos originales. IC: intervalo de confianza; PTS: partículas totales en suspensión; PM-10: partículas de diámetro inferior a 10 µ; ND: resultados no disponibles. APHEA: estudio multicéntrico europeo sobre los efectos a corto plazo de la contaminación atmosférica en la salud. Los resultados para partículas y mortalidad total, con 14 y 21 ciudades para humos negros y PM-10, respectivamente, corresponden a los del proyecto APHEA-26. Los restantes resultados corresponden a las 7 ciudades de Europa occidental participantes en el proyecto APHEA-13-5. NO2 se estudió como máxima horaria. No se dispuso de la serie completa de datos para todos los contaminantes. La mortalidad cardiovascular incluye los diagnósticos de la CIE-9 390 a 429. En APHEA-2 se ha utilizado el retardo 01, mientras que en APHEA-1 se utilizó el retardo de mejor ajuste. MISA: metaanálisis italiano de los estudios de los efectos a corto plazo de la contaminación atmosférica9. La información procede de 8 ciudades, incluidas las más pobladas excepto Nápoles. Los datos originales de contaminación atmosférica en seis de las ciudades participantes corresponden a PTS, que fueron convertidos a PM-10 mediante la aplicación de un factor de conversión. Retardo del mismo día y el día anterior. Resultado siguiendo el modelo de efectos aleatorios. AIR & SANTÉ8: resultados del primer informe del sistema francés de vigilancia epidemiológica de la contaminación atmosférica. Incluye datos de 9 grandes aglomeraciones urbanas. Retardo del mismo día y el día anterior. Modelo de efectos fijos. Metaanálisis Stieb et al18: estudio de revisión sistemática de los trabajos de series temporales sobre la relación entre contaminación atmosférica y la mortalidad publicados entre 1985 y 2000. Los resultados corresponden a modelos con un contaminante. El número de ciudades incluidas (para cada contaminante) en los datos que se presentan fue de 31 (PM-10), 42 (SO2), 32 (NO2) y 22 (CO).

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diovascular24. Además se conoce que el CO puede producir disnea e hipoxia al provocar la formación de carboxihemoglobina25. Sin embargo, el mecanismo por el cual el NO2 puede producir daño que desemboque en la muerte es poco conocido, aunque se ha argumentado que posiblemente se deba a la respuesta inflamatoria por la activación de vías oxidativas de este contaminante o a su capacidad para dañar la función de los macrófagos alveolares, provocando un incremento del riesgo de infección pulmonar1. Se ha utilizado un diseño de series temporales con datos agregados en cada ciudad para examinar la relación a corto plazo entre las variaciones de la contaminación atmosférica y las defunciones diarias. Este diseño tiene la ventaja de que algunos factores potencialmente confusores de la relación (estructura demográfica, hábito tabáquico, dieta, ejercicio, exposiciones laborales) se pueden asumir constantes en el tiempo o, al menos, puede esperarse que sus variaciones no estén relacionadas con las variaciones diarias en los niveles de contaminación. Esta aproximación, sin embargo, sólo permite valorar el impacto agudo de la contaminación atmosférica. Es decir, no podemos distinguir entre las defunciones que han sido simplemente adelantadas unos días o meses (el llamado «efecto cosecha») y aquellas que representan un pérdida importante de años de vida. Para la evaluación del impacto a largo plazo de la exposición a contaminantes son más apropiados los estudios de cohortes. En los pocos realizados se ha hallado una mayor asociación con la mortalidad que en los estudios de series temporales, lo que indicaría que el impacto global de la contaminación sobre la mortalidad es realmente importante26,27. Otro problema inherente a los estudios sobre los efectos de la contaminación atmosférica es el relacionado con errores en la medida de la exposición debido, principalmente, a las diferencias entre lo medido por las estaciones captadoras y la exposición real de cada una de las personas de una población. Sin embargo, la comparación de las variaciones diarias de las partículas entre los dos tipos de medidas muestra un correlación alta28. Además, se ha demostrado que el posible error en la medición derivaría en una infraestimación de la asociación29. En nuestro estudio los resultados del análisis de modelos de dos contaminantes apuntan a que las asociaciones encontradas para partículas y CO estuvieron poco afectadas por otros contaminantes. El SO2 fue el contaminante más afectado. En cualquier caso, debido a la correlación entre contaminantes, en los estudios de series temporales es difícil establecer

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un solo contaminante como responsable de los efectos de la contaminación atmosférica sobre la salud. Por último, los análisis de este estudio se realizaron con la función GAM del programa SPlus. Su aplicación ha motivado un debate a raíz del reanálisis efectuado en el proyecto NMMAPS30. En él, criterios de convergencia más estrictos que los fijados por defecto supusieron una reducción aproximada de un 40% en los estimadores de la asociación entre mortalidad y contaminación por partículas31, aunque sin afectar a la significación o consistencia de los resultados (más detalles en htpp://www.healtheffects.org/ Pubs/NMMAPS). Sin embargo, ni el reánalisis realizado en el proyecto APHEA ni el análisis de sensibilidad en EMECAS llevado a cabo por nosotros (no publicado) mostraron grandes diferencias con los análisis previos (apenas un 4% de reducción en los estimadores en el caso de APHEA)32. El proyecto EMECAM-EMECAS representa un esfuerzo colectivo de centros de investigación y servicios de salud pública en la recogida de datos, análisis, interpretación y difusión de resultados sobre el impacto de la contaminación atmosférica en España. Por primera vez en nuestro país se ha obtenido una estimación conjunta del efecto a corto plazo de la contaminación atmosférica sobre la mortalidad en la población urbana. Dicha información puede ser útil, tanto para el diseño y desarrollo de planes de control y mejora de la calidad atmosférica como para el establecimiento de estrategias diagnósticas y preventivas en la práctica clínica. Desde la experiencia adquirida, hay una serie de indicaciones y directrices a considerar en el futuro próximo para mejorar la validez y utilidad de los estimadores de la asociación entre contaminación atmosférica y salud en España. En primer lugar, se trataría de obtener datos fiables más recientes, estudiar otros indicadores de salud además de la mortalidad y un mayor número de ciudades con mejor información sobre los niveles de contaminación y otras covariables. En este sentido será muy importante disponer de datos de O3 y PM-10 en más ciudades. En segundo lugar, se deberá avanzar en los procedimientos de análisis, tanto para cada serie como para el conjunto. En este sentido sería importante intentar describir los factores modificadores de efecto que expliquen la heterogeneidad, si la hay, en las estimaciones individuales. Por último, con miras a la toma de decisiones en salud, deberían abordarse al menos otras dos cuestiones: el examen de la forma de la relación entre contaminantes e indicadores de salud (podemos asumir linealidad o existe un valor umbral) y la investigación de la duración de

la relación en el tiempo para valorar en qué grado la asociación encontrada es debida a un simple avance en la fecha de la defunción (el llamado «efecto cosecha») o si esta asociación se mantiene con el tiempo, lo que indica un impacto importante y sostenido. Miembros del grupo EMECAM-EMECAS F. Ballester, S. Pérez-Hoyos, C. Iñíguez, P. Rodríguez, J.M. Tenías, F. Gómez, R. Molina, J. González-Aracil, S. Medina, J.L. Bosch y S. Peiró (Valencia, centro coordinador); M. Saez, M.A. Barceló, C. Saurina, A. Lertxundi, L. Artacoz, J. Sunyer, A. Plasència y A. Tobías (Barcelona); A. Daponte, J.L. Gurucelain, P. Gutiérrez, J.A. Maldonado, J.M. Mayoral, R. Ocaña, E. Caro, P. López, S. Toro e I. Aguilera (Granada); J.M. Ordóñez, E. Aránguez, I. Galán, A.M. Gandarillas, N. Aragonés, M. Martínez, R. Fernández, P. Arias, A. Brezmes y F.J. Mantero (Madrid); K. Cambra, E. Alonso, F.B. Cirarda, y T. Martínez-Rueda (Bilbao); M. Taracido, A. Figueiras, M.R. Aguiar, C. Sixto y M.C. Sánchez (Vigo); I. Aguinaga, M.Y. Floristan, F. Guillén, M.A. Martínez, E. Aguinaga, F.J. Aldaz, P. Zuazo, C. Moreno, A. Arrazola, J.J. Viñes, I. Serrano, M.D. Ugarte y A. Fernández (Pamplona); J.B. Bellido, A. Arnedo, F. González, C. Felis y C. Herrero (Castellón); J.J. Guillén, L. Cirera, L. García, E. Jiménez, M.J. Martínez, S. Moreno, C. Navarro, J. Medrano y M.A. Martínez (Cartagena); A. Cañada, C. Fernández, F. Fernández, J.V. García, I. Huerta y V. Rodríguez (Asturias); F. Arribas, M. Navarro, C. Martos, M.J. Rabanaque, E. Muniesa, J.T. Alcalá, J.I. Urraca y M. Loarte (Zaragoza). M.J. Pérez, A. Alonso, J.J. Estíbalez y M.A. García-Calabuig, (Vitoria); y E. López (Canarias). REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 1. Brunekreef B, Holgate ST. Air pollution and health. Lancet 2002;360:1233-42. 2. Sunyer J. Contaminación atmosférica y mortalidad. Med Clin (Barc) 2002;119:453-4. 3. Katsouyanni K, Touloumi G, Spix C, Schwartz J, Balducci F, Medina S, et al. Short-term effects of ambient sulphur dioxide and particulate matter on mortality in 12 European cities: results from time series data from the APHEA project. Air Pollution and Health: a European Approach. BMJ 1997;314:1658-63. 4. Touloumi G, Katsouyanni K, Zmirou D, Schwartz J, Spix C, Ponce A et al. short-term effects of ambient oxidant exposure on mortality: a combined Analysis within the APHEA Project. Am J Epidemiol 1997;146(2):177-85. 5. Zmirou D, Schwartz J, Saez M, Zanobetti A, Wojtyniak B, Touloumi G, et al. Time-series analysis of air pollution and cause-specific mortality. Epidemiology 1998;9:495-503. 6. Katsouyanni K, Touloumi G, Samoli E, Gryparis A, Le Tertre A, Monopolis Y, et al. Confounding and effect modification in the short-term effects of ambient particles on total mortality: results from 29 European cities within the APHEA2 Project. Epidemiology 2001;12:521-31. 7. Samet JM, Zeger S, Dominici F, Schwartz J, Dockery DW. In: Health Effects Institute, editor. The National Morbidity, Mortality and Air Pollution Study (NMMAPS). Methods and methodological issues. Boston: Health Effects Institute, 2000. 8. Quenel P, Cassadou S, Declerq C, Eilstein D, Filleu L, Le Goaster C, et al. En: Institut de Veille Sanitaire, editor. Rapport Surveillance épidémiologique Air & Santé. Surveillance des effets sur la santé liés à la pollution atmosphérique en milieu urbain. Paris: 1999. 18

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