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Factores laborales de riesgo en la enfermedad de alzheimer

Científicos de la Universidad de Alcalá, la Universidad Miguel Hernández y la Universidad de Valencia revisan y cuestionan la calidad de los estudios epidemiológicos que han relacionado el riesgo de padecer alzheimer con la exposición laboral a determinados agentes.

Numerosos estudios epidemiológicos han asociado la exposición laboral a diversos agentes –pesticidas, disolventes, campos electromagnéticos, plomo y aluminio– con el riesgo de padecer la enfermedad de Alzheimer. Sin embargo, una investigación desarrollada por Francisco Bolumar Montrull, catedrático de Medicina Preventiva de la Universidad de Alcalá, en colaboración con colegas de los departamentos de Salud Pública de la Universidad Miguel Hernández y la Universidad de Valencia, han demostrado las limitaciones de dichos artículos científicos internacionales.

El origen de la investigación era profundizar en la asociación entre la enfermedad de alzheimer y la exposición en el ámbito de trabajo a los citados elementos, por lo que los investigadores recopilaron los estudios existentes en este campo publicados hasta junio de 2003 con el objetivo de realizar un meta-análisis. Antes, revisaron la calidad de estos 24 artículos aplicando una metodología estándar que da como resultado un índice global de calidad de cada uno de ellos.

Este equipo de científicos ha constatado que la calidad de la mayoría de los artículos es media o baja, por lo que no pueden sacarse conclusiones de los mismos. El resultado de la investigación es que, basándose sólo en los seis estudios calificados con un nivel alto de calidad, la única asociación consistente es la que relaciona la exposición laboral a pesticidas con el riesgo de padecer Alzheimer. Así lo recoge la publicación científica más importante en salud laboral, la británica Occupational and Environmental Medicine.

Según explica el profesor Bolumar, los principales sesgos detectados en los artículos son una medición de la exposición a los agentes objeto de estudio inadecuada, lo que cuestiona los datos obtenidos, y que no han tenido en cuenta variables de confusión, lo que puede dar lugar a asociaciones falsas.

Fuente: UAH
Derechos: Creative Commons
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