Evaluación del riesgo meteoro-trópico en una muestra de adultos cubanos hipertensos de ambos sexos

La base experimental

El fundamento experimental del trabajo radica en las pruebas realizadas a 5,089 pacientes hipertensos sometidos al monitoreo ambulatorio de la presión arterial (MAPA) entre febrero de 2013 y diciembre de 2016, los cuales son atendidos en el Cardiocentro Ernesto “Che” Guevara de Villa Clara. La información de cada persona incluye sus datos personales básicos, la Historia Clínica, los valores de la presión arterial sistólica (PAS), diastólica (PAD) y la frecuencia cardíaca (FC), medidos cada 30 minutos y durante un período continuo de 24 horas.

La base de datos creada se procesó mediante un programa desarrollado a tales efectos por Vergara (2015)Vergara, C. (2015). Programa para el procesamiento de los ficheros MAPA. Manual de Usuario. Centro de Estudios y Servicios Ambientales, Villa Clara; 18 p., el cual efectuó el control de calidad de los datos, la representación gráfica de las mediciones obtenidas en las pruebas y calculó los principales estadígrafos de los indicadores cardiovasculares, diurnos y nocturnos (media, desviación estándar, máximos, mínimos y estructura percentil).

Con los valores obtenidos del MAPA se calculan nuevos índices, representativos del funcionamiento del sistema cardiovascular del paciente. Entre ellos: la presión diferencial o presión de pulso (Pdif), la presión arterial media (Pmedia), el índice de Kerdo (IK) y el doble producto (DP), los cuales se calculan por las expresiones siguientes:

El índice de Kerdo permite estimar el grado de actividad del sistema neurovegetativo y cuál parte de este predomina (simpático o parasimpático). Se calcula por la fórmula siguiente:

Donde PAS y PAD mantienen el significado explicado antes, FC es la frecuencia cardíaca. Cuando los valores sean negativos (IK < 0) indicarán un predominio simpático; si los valores son positivos (IK > 0) representan el predominio parasimpático y el equilibrio simpático versus parasimpático está dado por los valores cercanos a cero (Sarduy et al., 2004Sarduy, O., Perera, A., Ávila, I. y Martínez, Z. (2004). Comportamiento y evaluación de la tensión arterial en trabajadores agrícolas. Rev. Cub. Salud y Trabajo, 5(1): 26-30.).

El doble producto (DP) que se calcula por la expresión:

También se determinó el tipo de hipertensión de cada paciente y las características de su ritmo circadiano, mediante la relación entre el promedio de la presión arterial sistólica medida durante el período de sueño con respecto al promedio medido durante el período de actividad despierto, como indica la expresión:

Las anomalías observadas durante el MAPA

Mediante los resultados del MAPA es posible conocer durante 24 horas o más la marcha continua de los siete indicadores cardiovasculares antes mencionados. Si ocurren comportamientos anómalos de dichos indicadores durante las pruebas, esto puede ser motivado por la influencia de varios factores externos, entre ellos las condiciones meteorológicas existentes, Por tanto, resulta válido plantear la hipótesis siguiente: si el comportamiento anómalo de los indicadores cardiovasculares que ofrece el MAPA está asociado a la influencia de eventos, procesos o condiciones meteorológicas presentes durante las pruebas individuales, entonces el tipo y la cantidad de las anomalías que ocurran pueden reflejar el impacto de los efectos meteoro-trópicos.

Lo anterior llevó a la necesidad de establecer un umbral de normalidad para todos los indicadores cardiovasculares, fuera del cual pudiera identificarse la presencia de comportamientos anómalos en cualquiera de ellos.

Según el contenido de la guía europea para el Manejo de la Hipertensión Arterial (citada por Piepoli et al., 2016Piepoli, M.F. (2016) Guía sobre prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica. Rev. Esp. Cardiología, 69(10): 939-987. http://www.revespcardiol.org.), no existe un umbral de referencia único para las medidas de la presión arterial, pues el intervalo de normalidad cambia en función del procedimiento clínico habitual o para el monitoreo ambulatorio continuo. También este umbral de normalidad cambia según otros aspectos de las distintas poblaciones, por lo cual la citada guía aclara que los intervalos de referencia sugeridos en esa publicación fueron estimados para una población europea, caucásica, adulta y no consideran el importante papel que tiene la frecuencia cardíaca en la definición clínica de una crisis hipertensiva, ya que en dependencia del ritmo cardíaco cambia de forma significativa el nivel real de estrés del sistema neurovegetativo (Montezano et al. 2015Montezano, A.C., Dulak-Lis, M., Tsiropoulou, S., Harvey, A., Briones, A.M. y Touyz, R.M. (2015). Oxidative Stress and Human Hypertension: Vascular Mechanisms, Biomarkers, and Novel Therapies. Canadian Jour of Cardiology, 31: 631-641.).

La Guía Cubana de Diagnóstico, Evaluación y Tratamiento de la Hipertensión Arterial fue actualizada recientemente para que se ajustara a las normas evaluativas de instrumentos como el AGREE (Assessment of Guidelines for REsearch and Education), que fue confeccionado para la evaluación de las guías de prácticas médicas” (CNHTA, 2017CNHTA - Comisión Nacional Técnica Asesora del Programa de Hipertensión Arterial (2017). Guía Cubana de Diagnóstico, Evaluación y Tratamiento de la Hipertensión Arterial, MINSAP, La Habana; 152 p.). De este documento se toman los conceptos básicos para el presente estudio, pero especialmente el límite superior del intervalo normal para la presión arterial que se acepta en Cuba, cuando expresa que:

Entonces, el análisis de las posibles anomalías observadas durante las pruebas del MAPA se hizo agrupando los resultados por sexos y para los períodos de actividad diurna y nocturna. Son siete los indicadores cardiovasculares utilizados, que resulta el número máximo de anomalías posibles a detectar en cada período del día. Las anomalías observadas se estratificaron en cuatro categorías: ninguna para la no ocurrencia, pocas para las pruebas con una o dos anomalías, algunas cuando la ocurrencia fue de tres a cuatro anomalías y muchas cuando el MAPA reportó cinco anomalías o más.

Al comparar las anomalías con las condiciones meteorológicas influyentes durante las pruebas, entonces el análisis se estratificó solo por sexos y se contabilizó el total diario de las anomalías ocurridas en las pruebas. En este caso, la categoría ninguna sigue siendo para el cero absoluto, la de pocas abarcó hasta cuatro anomalías; la clasificación como algunas fue para la ocurrencia de cinco a ocho anomalías, y la categoría de muchas se aplicó a nueve anomalías o más, de 14 posibles.

El cálculo de los componentes del riesgo meteoro-trópico

La metodología que se aplica en Cuba para los estudios de PVR estima los riesgos asociados a los desastres de origen natural mediante el cálculo del riesgo total (Rt) , que tiene la expresión:

Donde Vt es la vulnerabilidad total y Pt es la representación del peligro total.

Desde este enfoque, el problema a resolver consistió en estimar objetivamente el riesgo individual de ocurrencia de crisis de salud en personas que padecen hipertensión arterial, con ayuda de los datos del MAPA, según la vulnerabilidad del paciente y conocido el peligro asociado a las condiciones meteorológicas.

Entonces, para estimar la vulnerabilidad individual se consideraron seis factores de riesgo poco modificables como representativos de sus vulnerabilidades específicas (edad, sexo, talla, peso, el índice de masa corporal y el tipo de ritmo circadiano); mientras que 11 variables meteorológicas fueron valoradas como posibles peligros para la salud de los pacientes durante las pruebas del MAPA.

Ahora, la expresión (6) $Rt=\sum _{t=1}^{n}Vt\times Pt$ puede ser escrita nuevamente en la forma siguiente:

Donde, Rmt ahora representa el riesgo meteoro-trópico de una persona que tiene la vulnerabilidad meteoro-trópica total (Vmt), calculada a partir de la suma de las vulnerabilidades específicas evaluadas por sus seis factores de riesgo poco modificables; y que se expone al peligro meteoro-trópico total (Pmt), dado por la suma de los peligros específicos correspondientes a las variables meteorológicas potencialmente influyentes.

Cálculo de las vulnerabilidades específicas (Ve)

La vulnerabilidad es un concepto muy amplio y entre las variadas opciones consultadas, se escogió la propuesta por Peña (2019)Peña, A. (2019). Vulnerabilidad, lluvias y desastres en Perú. Boletín de la PUCP, Lima, Perú. En: https://puntoedu.pucp.edu.pe/voces-pucp/vulnerabilidad-lluvias-y-desastres-en-el-peru/., referida a la vulnerabilidad humana en casos de desastres o situaciones extraordinarias de origen natural, que define este tipo de vulnerabilidad como: la falta de preparación o capacidad de las personas, familias o comunidades para enfrentar los eventos físicos peligrosos de origen natural.

En Cuba, se considera como vulnerabilidad ante un desastre: a la predisposición de sufrir pérdidas o daños, de los elementos bióticos o abióticos expuestos al impacto de un peligro de determinada severidad; y se manifiesta en función de las condiciones físicas, económicas, sociales, políticas, técnicas, ideológicas, culturales, educativas, ecológicas e institucionales (AMA, 2017AMA - Agencia de Medio Ambiente (2017). Propuesta de guía metodológica para realizar los estudios de peligro, vulnerabilidad y riesgo en Cuba para desastres en la población humana: Epidemias. Grupo de Evaluación de Riesgos, AMA-CITMA, La Habana; 28 p.).

Por su parte (Piepoli et al., 2016Piepoli, M.F. (2016) Guía sobre prevención de la enfermedad cardiovascular en la práctica clínica. Rev. Esp. Cardiología, 69(10): 939-987. http://www.revespcardiol.org.), propone evaluar la vulnerabilidad individual o colectiva: mediante las características de una persona o grupo, desde el punto de vista de su capacidad para anticipar, sobrevivir, resistir y recuperarse del impacto de una amenaza natural, implicando una combinación de factores que determinan el grado hasta el cual la vida y la subsistencia de alguien queda en riesgo por un evento distinto e identificable de la naturaleza o de la sociedad; enfoque que resultó muy apropiado para los objetivos de la investigación realizada.

Entonces, siguiendo este enfoque, la vulnerabilidad meteoro-trópica individual se define como: el grado de sensibilidad individual ante las influencias del estado del tiempo; y se puede evaluar mediante una combinación de los factores de riesgo poco modificables que determinan el grado hasta el cual la vida y la subsistencia de alguien queda en riesgo por un evento, proceso o condición meteorológica identificable.

El expediente individual o Historia Clínica de cada paciente recoge un conjunto de datos personales como el sexo, peso, raza, edad, talla, los antecedentes patológicos personales (APP) y los antecedentes patológicos familiares (APF), que son elementos básicos a considerar cuando se evalúan los factores de riesgo individuales (FRI) poco modificables. Sin embargo, estos parámetros no son los únicos factores de riesgo para la salud humana. Existe una gran diversidad de factores de riesgo con capacidad de afectar la salud del hombre; pero de ellos: ¿cuáles son los que pueden cambiar en un corto intervalo de tiempo y producir una respuesta meteoro-trópica?.

En una primera aproximación a este problema, es válido asumir que los FRI poco modificables como el sexo, la raza, la edad, el peso, la talla, el índice de masa corporal y el tipo de hipertensión, definido según las características del ritmo circadiano, ofrecen información representativa de la vulnerabilidad individual ante la influencia de factores externos predisponentes, incluyendo a los efectos meteoro-trópicos, siendo posible calcular la vulnerabilidad total (Vt) de cada persona mediante la expresión:

El índice de masa corporal (IMC) es una combinación del peso y la talla, lo cual integra en un mismo elemento dos componentes biofísicos importantes, y se calcula mediante la expresión:

Donde el peso se expresa en Kg y la talla del individuo en metros.

Una vez organizada la base de datos individuales se calcularon los estadígrafos fundamentales de cada una de las vulnerabilidades específicas, a saber: la media, desviación estándar, máximos, mínimos y la estructura percentil. El sexo se utilizó como variable discriminante para hacer el análisis diferenciado de la muestra. Por último, se categorizaron las series de todos los FRI para realizar el análisis de correspondencia con las cuatro categorías de las anomalías observadas.

Varias guías recientes para el manejo de la hipertensión arterial (HTA) recomiendan considerar otros factores de riesgo como parte del análisis de las vulnerabilidades individuales, pero en la actualidad no se dispone de datos suficientes en Cuba para analizar la influencia del colesterol, el estrés o la influencia de las comorbilidades, entre otros posibles FRI.

Tampoco se incluyó la valoración de otras vulnerabilidades como el hábito de fumar y el consumo de alcohol, hasta que se alcance un consenso satisfactorio sobre cómo evaluar numéricamente su daño o efecto individual.

Cálculo de los peligros específicos (Pe)

Para la evaluación del peligro asociado a los eventos, procesos o condiciones meteorológicas que pueden provocar efectos directos o indirectos sobre la salud humana, se aplicó un procedimiento metodológico similar, basado en la ocurrencia de las anomalías observadas durante las pruebas del MAPA, pero considerando en este caso que: ante la ausencia otros factores externos influyentes durante las pruebas del MAPA, las anomalías presentes en el comportamiento de los indicadores cardiovasculares individuales pueden reflejar la magnitud del peligro asociado a los efectos meteoro-trópicos.

Cuando se realiza el cálculo del peligro se está dando respuestas en términos probabilísticos a las preguntas: donde, cuándo y cómo va a ocurrir el evento, proceso o condición meteorológica peligrosa.

El peligro potencialmente asociado a las condiciones meteorológicas existentes durante los días en que se realizó el MAPA, abarcó el período comprendido desde el 1 de enero de 2013 hasta el 31 de diciembre de 2016 y consideró las siguientes variables:

El valor del índice DOA es el parámetro principal que se utiliza en los servicios de pronóstico biometeorológico y se calcula por la fórmula de Ovcharova (1981)Ovcharova, V.F. (1981). Cálculo del contenido de oxígeno en el aire sobre la base de parámetros meteorológicos (presión, temperatura y humedad) para el pronóstico de los efectos de las condiciones de hipoxia [en ruso]. Prob. Climatoterapia, fisioterapia y rehabilitación, 2; 29-34., dada por la expresión:

Donde,

ρ_O2: es la densidad parcial de oxígeno en el aire en g/m³.

P: es la presión atmosférica reducida al nivel medio del mar en hPa.

e: es la tensión del vapor de agua en hPa.

T: es la temperatura del aire en grados Celsius

La magnitud y el signo del valor del índice DOA determinan objetivamente las características biometeorológicas del denominado “cambio de tiempo”, el cual puede estar dado por días con poco cambio del índice DOA (neutrales), con aumento del oxígeno del aire (hiperoxia) o con disminución del mismo (hipoxia). En la Tabla 1 se explican la cualidad del cambio de tiempo, su magnitud y el nivel de contraste.

Una vez organizada y sincronizada la base de datos meteorológicos con los días en que hubo MAPA, se realizó el mismo procedimiento aplicado para estimar las vulnerabilidades individuales: se calcularon los principales estadígrafos de cada variable, sus histogramas y se categorizaron los valores para realizar el análisis de correspondencia contra las anomalías observadas.

La relación entre las vulnerabilidades, los peligros y las anomalías

A partir del supuesto de que el análisis de correspondencia entre los FRI, las variables meteorológicas y las anomalías demuestre que existen relaciones estadísticamente fundamentadas entre ellos, se utilizará el programa TabCont (Lugo, 2012Lugo, D. (2012). Programa Tabla de Contenido (TabCont) para el cálculo analítico de tablas de contingencia y el análisis diferencial de variables meteorológicas. Centro Met. Prov. Villa Clara.) para hacer el análisis 2D (por pares de variables) y calcular las frecuencias de ocurrencia de las múltiples interrelaciones posibles entre los FRI, las variables meteorológicas y las cuatro categorías en que se agruparon las anomalías de los siete indicadores cardiovasculares que ofrece el MAPA.

De esta forma se obtienen hasta 68 tablas de contingencia con las frecuencias relativas de los intervalos de interconexión formados por las interacciones (entre pares) de los seis elementos de vulnerabilidad individual y los 11 parámetros meteorológicos, versus las cuatro categorías de las anomalías; y resulta posible plantear la nueva hipótesis siguiente: sí existe una relación objetiva entre las vulnerabilidades individuales, los parámetros meteorológicos y las anomalías ocurridas durante las pruebas del MAPA, entonces la suma de las frecuencias de ocurrencia de los casos con más anomalías puede ser representativa de la vulnerabilidad individual y de la incidencia de los peligros externos (incluyendo los efectos meteoro-trópicos), actuando como elementos predisponentes que justifican las anomalías ocurridas.

Características de la muestra

Los resultados del monitoreo ambulatorio de la presión arterial ofrecen valiosa información sobre el funcionamiento del sistema cardiovascular del paciente, a partir de los valores de los tres parámetros medidos directamente (PAS, PAD y FC), más los cuatro calculados después (Pmedia, Pdif, el doble producto y el índice de Kerdo).

Cada fichero individual contiene los datos personales necesarios para identificar al paciente y las lecturas cada 30 minutos de todos los indicadores que se obtienen o calculan a partir del MAPA fueron procesadas mediante el programa TabCont, comenzando por el control de calidad, que detecta y elimina las observaciones con errores, calcula una tabla de hasta 48 valores con todos los indicadores cardiovasculares que se obtienen en las pruebas, separando el período diurno del nocturno y dando los estadígrafos principales de los indicadores en ambos períodos del día. El programa permite representar los resultados individuales mediante gráficos con las marchas de los diferentes indicadores cardiovasculares (Fig. 1), lo cual permitió identificar visualmente las anomalías ocurridas durante las pruebas.

Los resultados en forma gráfica de la prueba de este paciente, mostraron comportamientos anómalos de todos sus indicadores cardiovasculares entre las 17:30 horas del día 1 de junio de 2015 y la 01:30 horas del día 2, con una nueva subida de la PAS y de la frecuencia cardíaca a partir del amanecer del día 2.

Este proceder se aplicó a todas las pruebas individuales y el número inicial de 5089 expedientes del MAPA fue disminuyendo por varias razones. Primero se eliminaron 1628 pruebas (32 %) por errores diversos en los datos, fallos de las baterías o manipulación incorrecta del equipo, quedando la muestra reducida a 3461 exámenes diarios válidos.

Después siguió disminuyendo porque 97 expedientes (2.8 %) fueron pruebas repetidas a los mismos pacientes en diferentes momentos del período estudiado y 318 (9.2 %) no contaron con el control de las actividades realizadas durante el MAPA, por lo que se eliminaron también y la muestra se redujo a 3046 adultos de ambos sexos, de los cuales 1667 fueron hombres y 1379 mujeres, para el 54.7 % y 45.3 %, respectivamente.

Por último, al realizar el control de actividades se detectó la presencia de factores externos no meteoro-trópicos durante las pruebas en 514 hombres y 430 mujeres, disminuyendo los casos nuevamente hasta 1153 hombres y 949 mujeres, pero con la garantía que las anomalías que pudieran ocurrir durante sus pruebas podían ser atribuidas a la presencia de efectos meteoro-trópicos.

De esta forma se logró cumplir una premisa importante establecida en la hipótesis inicial, sobre el control de los factores externos influyentes durante las pruebas, quedando excluidos los no meteoro-trópicos; pero a cambio disminuyó el tamaño de la muestra experimental.

Características de los factores de riesgo individuales

Los histogramas de los factores de riesgo individuales (FRI) tienen diferencias significativas entre ambos sexos, especialmente en los casos de la edad, el peso y la talla. Esto indicó la necesidad de procesar por separado los datos, según el sexo del paciente, para asegurar la representatividad estadística del análisis.

Los histogramas de la Fig. 2 muestran la distribución estadística de cada factor de riesgo individual, e incluye las diferencias entre los promedios de cada factor de riesgo, por sexos, con respecto a la media general de la muestra conjunta.

La muestra femenina tiene pesos, tallas y tipos de ritmos circadianos entre 5 % y 11% inferiores a los de la muestra general; pero sucede lo contrario con la edad. El promedio del índice de masa corporal (IMC) es muy parecido al de la muestra total para ambos sexos.

En la práctica médica española y cubana la clasificación del tipo de hipertensión se hace en cinco categorías, de acuerdo al patrón circadiano de presión arterial de los pacientes (Tabla 2). En la medida que el resultado de la fórmula (5) $Tipo HTA=\left(\frac{Promedio PAS dormido \times 100}{Promedio PAS despierto}\right)-100$ aumenta positivamente, también aumenta el riesgo cardiovascular del paciente; y estos casos resultan los más vulnerables y complejos, porque sus máximos diarios de la PAS ocurren durante el período del sueño y la persona no se percata que puede estar sufriendo una crisis hipertensiva.

Este hecho es importante, porque la eliminación urinaria de albúmina (EUA) es un marcador de daño renal que ha sido claramente identificado como predictor de morbilidad y mortalidad cardiovascular, tanto en pacientes hipertensos como en la población general (Calvo et al., 2008Calvo, C., López, J.E., Rodríguez, M., Hermida, A., Mojón, A., Alonso, I., Fernández, J.R., Ayala, D.E. y Hermida, R.C. (2008). Correlación entre la profundidad de la presión arterial y la función renal en pacientes hipertensos. En: Resúmenes del IV Simposio Internacional de Hipertensión Arterial y II Taller sobre Riesgo Vascular, Centro de Convenciones Bolívar, Santa Clara, Mayo 27-29.).

Según estos autores, la clasificación del individuo hipertenso por el comportamiento de su ritmo circadiano, resulta relevante para los propósitos de la investigación realizada, porque el filtrado glomerular aumenta o disminuye significativamente en función de los cambios en la profundidad de la presión arterial sistólica, por lo cual la profundidad de la PAS es el indicador del MAPA más relevante como precursor de la enfermedad renal progresiva.

En otro trabajo similar, Hermida et al. (2008)Hermida, R.C., Calvo, C., López, J.E., Rodríguez, M., Mojón, A., Hermida, A., Fernández, J.R. y Ayala, D.E. (2008). Monitorización ambulatoria de la presión arterial y eventos cardiovasculares. Estudio MAPEC. En: IV Simposio Internacional de Hipertensión Arterial y II Taller sobre Riesgo Vascular, Centro de Convenciones Bolívar, Santa Clara, Mayo 27-29. concluyen que:

Los histogramas del tipo de hipertensión, calculado según las características del ritmo circadiano muestran una estructura parecida entre ambos sexos (Fig. 3), siendo el tipo más frecuente el “no profundo” con 44.1 %, seguidos del tipo “profundo” con 36.3 %. La mayor diferencia se encontró en los individuos “elevados” con 17.1 % en la muestra femenina y 14.2 % en la masculina, mientras que la frecuencia del tipo de hipertensión “muy profundo” tuvo casi el mismo valor en ambos sexos, alrededor de 3.7 %.

El cálculo de las anomalías detectadas durante las pruebas

Los valores de referencia de los percentiles seleccionados, los máximos y mínimos de cada uno de los siete indicadores cardiovasculares, obtenidos del conjunto integrado de la muestra experimental y para las etapas del sueño nocturno y de actividad diurna, se muestran en la Tabla 3. Esta constituye la línea base imprescindible para poder identificar los comportamientos anómalos que pudieran tener estos indicadores durante las pruebas del MAPA.

Los límites superiores del umbral aceptado como normal de las presiones arteriales sistólica y diastólica durante la etapa de actividad diurna es 140/90 mm de Hg y de 130/80 mm de Hg en la etapa del sueño nocturno. Luego, es evidente que los resultados de la muestra experimental no permiten asumir los percentiles 33 y 66 como representativos, por lo que se modificó la premisa inicial, basada en los resultados de los estudios nacionales de PVR y se adoptaron los percentiles 25 y 75 como límites de normalidad para las variaciones diurnas y nocturnas de la presión arterial en la muestra experimental.

Finalmente, se consideraron anómalos los valores del binomio PAS/PAD inferiores a 107/59 durante el sueño o inferiores a 118/69 en la etapa diurna; al igual que los valores del binomio PAS/PAD por encima de 126/73 durante el sueño o superiores a 136/82 por el día.

Del comportamiento del binomio PAS/PAD dependen los demás indicadores cardiovasculares, por lo que se pudo lograr la identificación y clasificación segura de las anomalías que ocurrieron en las pruebas individuales durante el MAPA, tanto en la etapa nocturna como diurna y según el sexo de los pacientes. Además, para conocer la posible influencia de factores externos potencialmente predisponentes para la ocurrencia de anomalías, se realizó un control individual de las actividades realizadas durante todo el período de la prueba.

De esta forma, también se garantizó una mejor concordancia con los criterios umbrales de la presión arterial normal vigentes en Cuba, lo cual unido a su uso en una muestra amplia de la población cubana adulta de ambos sexos, aseguró su representatividad clínica y demográfica.

Ponderación de las vulnerabilidades específicas

El análisis de correspondencia entre las cuatro categorías de las anomalías y cada uno de los FRI se realizó por separado, según los sexos. La Tabla 4 resume los resultados obtenidos, los cuales confirmaron la validez estadística de las relaciones en todas las valoraciones realizadas.

Una vez confirmada la validez del uso de las anomalías ocurridas durante el MAPA como elemento índice para ponderar las vulnerabilidades específicas individuales, se realizó el análisis 2D por pares de variables mediante el programa TabCont, cuyas salidas brindaron las frecuencias relativas de las 20 interacciones posibles para cada sexo entre las cuatro categorías de las anomalías y los cinco FRI.

Las estructuras de las combinaciones de las anomalías versus cada FRI fueron diferentes y también lo fueron las características de las combinaciones entre mujeres y hombres. Como regularidad, en todas las combinaciones predominaron los casos sin anomalías, con magnitud de 74 % en la muestra femenina y 72 % en la masculina, lo que resultó un hecho muy significativo (Fig. 4).

Entonces, la suma de las frecuencias relativas de los tres intervalos con anomalías fue el criterio adoptado para definir las vulnerabilidades específicas en cada caso. Los pacientes se considerarán vulnerables en diferente grado, según el número total de anomalías detectadas durante el MAPA y ya este constituye un elemento práctico muy importante para el futuro desarrollo de esta línea de trabajo, por cuanto se trata de valores estandarizados, con magnitud entre 0 y 1, comparables entre sí y entre muestras de diversos orígenes, lo que constituye un requerimiento esencial para su tratamiento estadístico y en la práctica médica diaria.

Por último, los valores de cada vulnerabilidad específica en los diferentes intervalos de los FRI se ajustaron al comportamiento de funciones matemáticas conocidas, mediante las facilidades de proceso estadístico incluidas en el programa MS Excel, logrando establecer un modelo estadístico preliminar en todos los casos y con coeficientes cuadráticos satisfactorios (Tabla 5).

De esta forma se calcularon las vulnerabilidades específicas y totales de todos los integrantes de la muestra experimental, por sexos, en las cuales se aprecian varios aspectos de interés (Figura. 5).

El peso, el índice de masa corporal (IMC) y el tipo de ritmo circadiano tienen las mayores vulnerabilidades específicas, incluso varias personas obesas y ancianos con más de 80 años, fueron acotados a la unidad porque sus valores respectivos excedieron el máximo admisible de la variable. Los pesos relativos de las vulnerabilidades específicas de la edad y la talla son más bajos y tienen menor variabilidad que los otros FRI, tanto en las mujeres como en los hombres.

También es válido destacar que la vulnerabilidad promedio de la edad de las mujeres es ligeramente superior a la correspondiente a los hombres. Entre los hombres la vulnerabilidad específica del peso tiene una variabilidad muy superior a la femenina, indicando la presencia de numerosos obesos entre los hombres; lógicamente, este mismo resultado también se observa en la vulnerabilidad del IMC. Por último, el comportamiento de las vulnerabilidades específicas según el tipo de ritmo circadiano tuvo una estructura similar para ambos sexos, con alta variabilidad entre los individuos.

En general, la muestra del sexo masculino resultó más vulnerable, hecho que se justifica por las diferencias entre ambos sexos que existen en las características del peso y del índice de masa corporal. El máximo de la vulnerabilidad total de los pacientes varones fue de 3.46 puntos (57.6 %) y en la muestra femenina llegó hasta 3.22 puntos (53.7 %).

Estimado del peligro asociado a las influencias meteorológicas

Los días con posibles afectaciones por efectos meteoro-trópicos no ocurrieron todos los días que se efectuó el MAPA y esto provocó la reducción de la muestra experimental hasta 1553 individuos, de los cuales 875 fueron hombres y 678 mujeres, para el 56.3 % y 43.7 %, respectivamente, de la muestra válida.

Por esta razón, las series de los datos a comparar no se filtraron según el sexo de los pacientes ni según el período diurno o nocturno; y todas las variables meteorológicas se categorizaron para efectuar el análisis de correspondencia.

El primer nivel de significación escogido en la tabla de la función Chi-Cuadrado fue (p=0.05), pero solo la relación entre las anomalías y la presión atmosférica reducida al nivel medio del mar, medida a las 12 GMT, se aproximó a dicho umbral de significación estadístico. Se realizaron entonces varias pruebas sucesivas variando el nivel de significación del análisis de correspondencia, pues cuanto mayor sea el valor real de p, más débil será la evidencia de que existe un vínculo entre las anomalías y los parámetros analizados, pero eso no significa que la relación no existe.

En la Tabla 6 se muestran los resultados obtenidos para un nivel de significación de p=0.975. Todos los procesos y variables cumplieron con rechazar la hipótesis nula y definen una relación con las anomalías observadas durante las pruebas, pero no con el alto nivel de significación que hubiera sido deseado.

El análisis bivariado entre las anomalías y los elementos meteorológicos aislados se realizó después de estratificar los datos de cada elemento meteorológico en conjuntos de hasta siete intervalos de clase, los cuales se relacionaron con los cuatro conjuntos en que se dividen las anomalías ocurridas durante el MAPA. Esto equivale a 28 combinaciones posibles por elemento y las salidas del programa dieron como frecuencias predominantes las categorías de ninguna y pocas anomalías, por lo que la suma de ambas frecuencias se utilizó como el valor para ponderar el peso relativo de cada peligro específico.

En este caso y por la falta de homogeneidad del tipo de peligro potencial asociado a los eventos, procesos y variables meteorológicas involucradas, estas sumas no fueron utilizadas directamente para estimar los peligros específicos, sino que fue definido un nuevo indicador denominadofactor de impacto biotrópico (FIB) , el cual resultó mucho más representativo de la relación entre las influencias meteorológicas y las anomalías individuales observadas.

El FIB se calcula dividiendo la suma de las frecuencias de las categorías con algunas y muchas anomalías, sobre la frecuencia esperada del intervalo de interconexión correspondiente. Por ejemplo, la ocurrencia de temperaturas muy frías, inferiores a los 13°C a las 12:00 GMT, tiene una frecuencia de muchas anomalías de 0.1250 y para algunas anomalías la frecuencia es de 0.3125, de manera que la suma de ambas frecuencias es 0.4375. Sin embargo, tales días ocurren en la muestra con una frecuencia muy baja, de solo 0.0103, por lo que al dividir se alcanza un FIB elevado, equivalente a:

Que es un valor representativo del impacto biotrópico poco frecuente de esa condición meteorológica, pero como caso inverso: cuando la frecuencia de muchas y algunas anomalías asociadas al intervalo de temperatura de 19.1°C a 22.0°C es de 0.3374, como dicho rango fue muy frecuente en la muestra y tiene una frecuencia relativa de 0.3645, o sea, más de la tercera parte de los casos. Entonces el FIB sería igual a:

Que es un valor pequeño, sin impacto biotrópico apreciable.

De esta forma, los valores del FIB de los diferentes elementos meteorológicos analizados son una expresión objetiva de los peligros específicos (Pe) y se deben expresar igual que las vulnerabilidades específicas (Ve), mediante un número comprendido entre 0 y 1. Por esta causa y para garantizar una apreciación estándar de su variabilidad, así como la comparación entre los diferentes peligros, en los casos que fue requerido, los valores del FIB fueron ajustados mediante coeficientes empíricos y se expresan hasta el cuarto lugar decimal.

Sin embargo, el proceso realizado tiene varios pasos importantes, no por su complejidad matemática, sino porque se trata de llegar a definir un parámetro que exprese objetivamente la magnitud y duración del peligro asociado a los elementos meteorológicos individuales. Como ejemplo demostrativo a continuación se muestra el proceso con las temperaturas máximas diarias del aire, correspondientes a los mismos días del MAPA.

Inicialmente se confecciona la tabla de contingencia con el número de casos de cada uno de los intervalos de interconexión que expresan la relación entre las anomalías observadas durante el mapa y la temperatura máxima (Tabla 7).

A continuación, se calculan las frecuencias relativas correspondientes, tomando como referencia el total de casos de cada columna, o sea, según los intervalos de clase de la temperatura máxima (Tabla 8), de manera que el resultado del primer intervalo de clase de la primera columna de la tabla sería: 0 ÷ 2 × 100 = 0.00, el segundo sería 1 ÷ 2 × 100 = 0.50, y así sucesivamente hasta abajo, donde se suma la columna.

El cálculo del FIB para cada intervalo de la variable seleccionada se efectúa sumando las frecuencias de muchas y algunas anomalías (50.0 para la primera columna de la Tabla 7) y se divide por la frecuencia general del primer intervalo de la Tabla 6 (que es <= 20.0 y equivale a 0.1288), dando como resultado: 388.20 $,$ el cual es un valor muy peligroso.

Este proceso se repitió para los demás elementos meteorológicos, dando como resultado los valores del FIB que se muestra en la Tabla 9.

Son seis las variables con FIB medio superior a 10 puntos, destacándose las temperaturas extremas diarias del aire como las más peligrosas, seguidas por la presión atmosférica a las 12:00 GMT (7 am hora local), pero según el comportamiento del FIB a lo largo del rango de valores que puede tomar cada elemento meteorológico, se puede diferenciar el impacto del peligro meteoro-trópico: varios son los elementos cuya peligrosidad aumenta hacia los extremos de su distribución estadística, siendo en algunos casos mayor el peligro en los mínimos y en otros el peligro es mayor en los máximos; otras variables como la lluvia diaria aumentan el peligro a medida que aumenta el valor de la lluvia diaria, lo mismo sucede con la velocidad del viento media diaria, pero en el caso de la velocidad del viento al mediodía el peligro es mayor cuando hay calma, especialmente en los meses no invernales, porque se está reflejando el impacto de las sensaciones de calor. Luego, el procedimiento utilizado responde satisfactoriamente al estimado del peligro meteoro-trópico de los elementos meteorológicos individuales.

A partir de esta tabla y combinando por pares los valores centrales de cada intervalo o categoría con el FIB correspondiente, fue posible determinar un conjunto de funciones matemáticas que expresa objetivamente la relación entre el FIB y cada elemento meteorológico (Fig. 6).

Con la ayuda de estas funciones fue factible desarrollar un modelo para estimar el peligro meteoro-trópico asociado a cada elemento, consistente en tres pasos:

Nuevamente, se utiliza el ejemplo de la temperatura máxima diaria del aire para ilustrar el cálculo del FIB estandarizado, tal y como se resume en la Tabla 10, pero los valores del FIB para cada elemento se incluyen en los materiales complementarios del artículo (colocar enlace a materiales complementarios).

Finalmente, los valores de FIB 2 no pueden ser superiores a la unidad, ya que se calcularon a partir del máximo de las estructuras estadísticas de las variables, pero sí puede haber valores negativos. En tales casos, cuando se suman los FIB de todos los elementos para calcular el valor del peligro total (Pt), solo se consideran los valores positivos del indicador, aplicando la conocida función del Excel “sumar.si” o transformando en ceros todos los valores negativos.

Según el comportamiento cualitativo de la relación entre las variables analizadas y elFIB , estas se pueden clasificar en tres grupos: las variables que producen impactos biotrópicos en ambos extremos de su rango de referencia, las que producen el impacto en el sector de los mínimos y las que producen el impacto en el sector de sus máximos.

En todos los casos resultó posible definir un intervalo de impacto mínimo, así como los umbrales, por encima o por debajo de los cuales, el valor del FIB aumenta rápidamente, pero en el caso de la presión atmosférica los mínimos del FIB nunca son inferiores a 0.25, o sea, es un elemento meteorológico claramente meteoro-trópico, aún en los intervalos de menor FIB.

Entonces resulta posible representar gráficamente los peligros específicos y el peligro total de los integrantes de la muestra experimental que participó en el MAPA. Como muestra la Fig. 7, en primer lugar, las situaciones sinópticas tuvieron una fuerte influencia en cuatro de los días del MAPA, momentos en que el FIB estandarizado alcanzó la unidad.

El impacto de los estados del tiempo fue más frecuente, con varios máximos muy elevados y que ocurrieron en días no siempre asociados al impacto de otros elementos analizados. Los máximos de las temperaturas extremas y a las 12 GMT si se observan sincronizados, así como los de la densidad parcial del oxígeno en el aire y sus cambios en 24 horas (el índice DOA). La presión, por su parte, tiene varios períodos de impacto y marcó un día con el máximo FIB posible.

La representación del peligro total, calculado sobre la base de estos ocho elementos, muestra claramente la variación día tras día de este indicador, reflejando con la necesaria calidad y representatividad la influencia de las condiciones meteorológicas sobre los individuos de la muestra experimental.

De esta forma, el 63.5 % de los días con resultados del monitoreo ambulatorio de la presión arterial no reflejaron la influencia de efectos meteoro-trópicos, en el 32 % de los días dichos efectos tuvieron un peligro asociado medio o moderado, siendo alto en el 4 % de los días y muy alto solamente en el 0.52 % de los días con MAPA.

Como muestra la Figura. 8-A, la influencia del sector cálido, dentro de la circulación cerrada de las bajas extratropicales que influyen sobre el centro de Cuba y que producen los llamados “Sures de Cuaresma” (TSS 9) resulta el subtipo más meteoro-trópico entre todos los TSS analizados, con un FIB = 0.8973. Después aparece el subtipo 14 (frente frío revesino), seguido de los sistemas frontales en disipación (TSS 16) y en cuarto lugar, en orden descendente, están los ciclones tropicales (TSS 6). Todos con valores del FIB superiores a 0.40.

Sin embargo, cuando se calculan los promedios de los valores del FIB correspondientes a los subtipos dentro de cada categoría principal de los TSS, los resultados son diferentes (Fig. 8-B). Ahora los ciclones tropicales (TSS IV) resultan la TSS de mayor impacto, resultado completamente lógico, seguido por los sistemas frontales (TSS VII) en su conjunto y la influencia de las bajas extratropicales (TSS VI) en tercer lugar.

La magnitud del FIB calculada para los estados del tiempo diarios, aún después de haber sido ajustada, arrojó valores muy superiores a los del resto de los elementos meteorológicos analizados. Entre todos, el ETD 2 sobrepasa significativamente el FIB de los otros subtipos, y este tipo de tiempo se corresponde con los días estivales muy cálidos, muy húmedos, con viento, pocas precipitaciones y característicos del proceso de intensificación del anticiclón subtropical del Atlántico norte, cuando la dorsal anticiclónica penetra en cuña hasta el Golfo de México en los días del pleno verano de Cuba.

Otros cinco ETD mantienen valores del FIB elevados: los días muy cálidos y muy húmedos (ETD I con 0.3895) caracterizado por temperaturas máximas superiores a los 30°C, mínimas superiores a los 20°C y humedad relativa media diaria superior a 80 %; le siguen los días con ETD III y XIII (ambos con 0.2588), caracterizados por condiciones muy diferentes: el ETD III son los días con cielo cubierto, cálidos y muy cálidos, pero sin lluvia; mientras que el ETD XIII representa a los días con sensaciones de frío muy intensas para la población local, cuando las temperaturas máximas diarias son inferiores a los 20°C o las mínimas son inferiores a los 10°C o ambas condiciones.

El cuarto y quinto lugares, en orden descendente del FIB , con valores 0.1902 y 0.1699, respectivamente, están los días con cielo cubierto, lluviosos y con temperaturas frías (ETD VIII y IX), típicos del invierno cubano, los cuales se originan por varios procesos meteorológicos diferentes, pero todos asociados a la ocurrencia de efectos meteoro-trópicos significativos. Los valores de los peligros específicos o FIB correspondientes a los tipos y subtipos de las situaciones sinópticas y los estados del tiempo diarios se ofrecen en el Anexo.

Estimado del riesgo meteoro-trópico

Una vez conocidas las vulnerabilidades individuales, por sexos, y los peligros asociados a la influencia de los tipos de situaciones sinópticas, estados del tiempo diarios y elementos meteorológicos aislados, se pudo calcular el riesgo meteoro-trópico total (Rmt) de cada individuo, según su sexo, donde (Rmt) representa el riesgo meteoro-trópico de una persona que tiene la vulnerabilidad meteoro-trópica total (Vmt), calculada a partir de la suma de las vulnerabilidades específicas evaluadas por sus FRI poco modificables, y que se expone al peligro meteoro-trópico total (Pmt), dado por la suma de los peligros específicos correspondientes a los diferentes TSS influyentes, el ETD del día, más los seis elementos meteorológicos con mayor FIB.

Entonces, el valor máximo posible del riesgo meteoro-trópico, expresado en puntos adimensionales, será igual al producto del número de factores de riesgo individuales (FRI) por la cantidad de peligros evaluados, o sea: 6 FRI x 8 peligros = 48 puntos, que será el valor máximo de referencia para expresar el riesgo meteoro-trópico individual en puntos o en porciento.

La expresión gráfica del riesgo individual de todos los individuos de la muestra experimental es muy elocuente. Como se observa en la Fig. 9, hay máximos diarios bien definidos, que se corresponden con la incidencia de efectos meteoro-trópicos notables en determinados días con pruebas del MAPA realizadas.

En el 57.3 % de los días con MAPA el nivel de riesgo meteoro-trópico fue bajo, los pacientes estuvieron expuestos a riesgo meteoro-trópico medio en el 37.8 % de los días con MAPA y quedaron expuestos a riesgos alto y muy alto en casi el 5 % de los días con MAPA, siendo notable la ocurrencia de anomalías durante esos días.

La calidad satisfactoria de las relaciones estadísticas obtenidas entre los elementos de vulnerabilidad, los peligros y el riesgo meteoro-trópico individual permitieron la obtención de ecuaciones de regresión lineal múltiple capaces de estimar satisfactoriamente el nivel individual de riesgo total (Rmt), conocidas las vulnerabilidades totales por sexos (Vt) y los peligros totales (Pt), todos expresados en puntos. Dichas ecuaciones se obtuvieron para ambos sexos y tienen la expresión siguiente:

Los parámetros de la regresión múltiple fueron satisfactorios para ambos sexos. El error estándar de estimación en la muestra femenina fue 0.0840, con un coeficiente de correlación ajustado R² igual a 0.9804 y un valor de la “F” de Fischer igual a 16792, con dos grados de libertad y 669 casos válidos. Estos parámetros estadísticos en la muestra masculina fueron iguales a 0.0615, R² ajustado = 0.9925 y el indicador “F” de Fischer 57815, con dos grados de libertad y 867 casos válidos.

La satisfactoria relación estadística lograda permitió construir para cada sexo un diagrama tridimensional que ofrece, en puntos o en porciento, el nivel de riesgo meteoro-trópico (eje Z), a partir de la vulnerabilidad (eje Y) y el peligro (eje X) de cada individuo, como se muestra en la Fig. 10.

La muestra femenina llega hasta 12 puntos (25 %) en la tabla, mientras que la masculina alcanzó hasta 16 puntos (33 %). La diferencia encontrada entre sexos justifica el diseño y empleo de diagramas diferentes, pero confiables para evaluar el riesgo meteoro-trópico de los adultos cubanos, las cuales se pueden calcular y adecuar a las características individuales de las personas bajo tratamiento, actualizando sus contenidos según vayan progresando los tratamientos individuales y teniendo en cuenta los nuevos resultados individuales que se obtienen del MAPA según las indicaciones médicas.

Dentro de las personas clasificadas con alto riesgo (Rmt > 10 %) el día de su prueba respectiva, se identificaron 172 pacientes, cantidad equivalente al 11.2 % del total. De ellos: 109 hombres y 63 mujeres, siendo muy relevantes la magnitud y diversidad de las anomalías observadas durante sus pruebas individuales, así como las características de las condiciones meteorológicas influyentes en esos mismos días. En este subgrupo se incluyeron 45 adultos mayores a 60 años (22 hombres y 23 mujeres), pero no se encontró relación estadística entre la edad de los pacientes y su nivel de riesgo meteoro-trópico. En 16 ocasiones se observó la presencia de días consecutivos con alto riesgo y en el transcurso del trimestre de diciembre 2014 a febrero de 2015 hubo varios episodios de este tipo, todos asociados a las condiciones meteorológicas influyentes.