Métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica - Saez Marc; Pérez-Hoyos Santiago; Tobias Aurelio; Saurina Carme; Barceló Mª Antònia; Ballester Ferran (Ministerio de Sanidad y Consumo, 1999)
Se revisan los métodos de series temporales en los estudios epidemiológicos sobre contaminación atmosférica, ilustrándolo mediante una regresión de Poisson autoregresiva, la cual ha sido utilizada en los proyectos APHEA y EMECAM. Se relacionan las variaciones en el número diario de muertos mayores de 70 años (todas las causas, CIE-9:001-799) en Barcelona, 1991-1995, con las variaciones en los niveles diarios promedio de contaminación por humos negros. Se utiliza una regresión de Poisson por cuanto la variable aleatoria dependiente sigue presumiblemente tal distribución de probabilidad. Como confusores se consideran variables meteorológicas (promedios diarios de temperatura y de humedad), comportamientos tendenciales, estacionales y efectos de calendario presentes en la mortalidad (todos ellos aproximados de forma determinista) así como cualquier otra variable que tenga un comportamiento que pueda relacionarse con la variable dependiente (ocurrencia de epidemias de gripe por ejemplo). La relación entre la mortalidad y las variables confusoras se modeliza de forma no lineal y se tienen en cuenta además los previsibles periodos de latencia (utilizando retardos de variables explicativa por ejemplo). Sin embargo, y debido a que el control no es perfecto, se opta por estimar un modelo de Poisson autoregresivo (introduciendo como variables explicativas diversos retardos de la mortalidad) corrigiendo la autocorrelación residual. La principal ventaja del método de análisis descrito es la de permitir un control de variables confusoras desde un punto determinista, con un software al alcance de todos los grupos que participan en el proyecto. Además, permite que el método se pueda aplicar de una formar protocolizada y estandarizada que facilite la comparación de resultados y permita la realización de un meta-análisis.