Estudio infodemiológico aplicado a la salud ocupacional de enfermedades y trastornos nutricionales

Abstract

La epidemiología es la ciencia que se encarga del estudio de la distribución y los determinantes de los estados o eventos relacionados con la salud en las poblaciones humanas, y de la aplicación de ese conocimiento al control de problemas de salud. Utiliza diversos métodos de investigación, incluyendo la vigilancia epidemiológica, estudios descriptivos y estudios analíticos. Su aplicación principal se divide en tres campos: el estudio de la historia natural de las enfermedades y la eficacia de las intervenciones preventivas y terapéuticas; el diseño, ejecución y evaluación de planes y programas de salud pública; y el apoyo a la toma de decisiones clínicas basadas en la evidencia científica. Las ciencias de la computación son un campo interdisciplinario que abarca los fundamentos teóricos de la información y su aplicación práctica a los sistemas computacionales. Se distinguen dos grandes áreas de conocimiento: la arquitectura de computadores, que se encarga del diseño, construcción y funcionamiento del hardware, y la programación, que se ocupa del desarrollo, implementación y mantenimiento del software. La Infodemiología es el estudio de la información de salud que circula en el entorno digital, especialmente en Internet, y su impacto en la salud pública. Se basa en el análisis de grandes volúmenes de datos generados por usuarios, fuentes oficiales y medios de comunicación, utilizando técnicas de minería de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su objetivo es identificar, medir y evaluar la calidad, relevancia, credibilidad e influencia de la información sanitaria en línea, así como sus efectos en el comportamiento, actitudes y decisiones de individuos y comunidades respecto a su salud. A pesar de la alta prevalencia e incidencia de la obesidad y sus comorbilidades en los países occidentales, ninguno ha logrado revertir esta situación en las últimas tres décadas, según informes de la Organización Mundial de la Salud. Este problema es especialmente relevante en las personas ocupacionalmente activas, ya que estas patologías causan graves inconvenientes a la fuerza productiva de estos países. La ineficacia de las intervenciones realizadas hasta ahora para prevenir y tratar esta pandemia hace necesario explorar e implementar nuevas estrategias que puedan ser más efectivas. En este contexto, la Infodemiología aplicada al monitoreo de la ingesta calórica y el gasto energético puede ser una herramienta útil para el control de la obesidad y sus factores de riesgo asociados, facilitando el seguimiento y la adherencia a las recomendaciones nutricionales y de actividad física. Objetivo El objetivo es analizar el uso de herramientas de tecnología de la información para mejorar la toma de decisiones en el campo de la Salud Laboral. Específicamente, se revisarán las intervenciones realizadas en el ámbito de la Salud Ocupacional asociada a la nutrición. Se analizarán las tendencias temporales y geográficas de los intereses de la población respecto a temas como la Nutrición o el Síndrome Metabólico. Además, se realizará un análisis no supervisado de temas de interés en textos científicos dentro del ámbito de la Salud Ocupacional y la Atención Domiciliaria. Material y Métodos Se realizó una revisión sistemática con metaanálisis de las principales intervenciones realizadas mediante el uso de la Infodemiología en el campo de la Salud Laboral y la Nutrición. Para ello, se analizaron críticamente los trabajos recuperados en las bases bibliográficas MEDLINE, via PubMed, Embase, Cochrane Library, Scopus, Web of Science, Latin American, and Caribbean Literatures in Health Sciences (LILACS) y Medicina en Español (MEDES). Se analizaron estadísticamente las tendencias temporales, la presencia de estacionalidad y la distribución geográfica del interés poblacional por temas de Nutrición y del Síndrome Metabólico, ambos asociados a la Salud Ocupacional. Finalmente, se realizó un estudio de sentimiento y un modelado de temas de un corpus de textos, compuesto por las fichas documentales de los artículos científicos, relacionados con la Salud Ocupacional y los Servicios de Atención de Salud a Domicilio. Resultados En la revisión sistemática se obtuvieron 11 artículos para su evaluación, la mayoría trataba el tema del sobrepeso (54.5%), utilizaba la plataforma de Facebook como medio de comunicación Web 2.0 (72.7%) y estudiaba población estadounidense (63.6%). El estudio de sesgos Rob2.0 mostró que la mayoría de sesgos provenían de la falta de procesos claros de aleatorización de los grupos de intervención y control. El estudio de sesgos de publicación no mostró sesgos positivos o negativos en la publicación de resultados. Finalmente, el metaanálisis demostró que, a pesar de su alto grado de heterogeneidad, la tendencia era que los sistemas de monitoreo y ayuda tenían un efecto positivo tanto en la pérdida de peso corporal como en la disminución del índice de masa corporal. Respecto al estudio de los temas de Nutrición asociado a la Salud Ocupacional, se evidenció que el tema de la Nutrición tenía un interés poblacional superior a la Dieta Saludable o la Salud Ocupacional y que solo el término de Nutrición presentaba un patrón estacional. A pesar de esta mayor preocupación mundial por el tema de la Nutrición, en países como Estados Unidos o la India predominaba el interés por la Dieta Saludable más que por la Nutrición, mientras que en Rusia, Australia o Canadá el interés poblacional era mayor por la Salud Ocupacional. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas según el nivel de desarrollo de los países estudiados. Respecto al estudio de los temas de Síndrome Metabólico asociado a la Salud Ocupacional, se evidenció que los síntomas eran más relevantes para la población en general (destacando especialmente la hipertensión y el colesterol) que el interés por el Síndrome Metabólico como un todo. Sin embargo, se encontró que ninguno de los síntomas presentaba estacionalidad, pero sí lo hacía el tema de Síndrome Metabólico. En cuanto a la distribución geográfica, se encontró que en la mayor parte de Europa, el tema predominante era el Colesterol, en los países del este próximos a Rusia el tema predominante era los Triglicéridos, en la mayoría de América, África y el sudeste asiático era la Hipertensión y en Oriente medio la Obesidad Central. En este caso, se evidenció que el nivel de desarrollo de los países sí presentaba diferencia en cuatro de los temas estudiados: Síndrome Metabólico, Hipertensión, Colesterol y Triglicéridos. Finalmente, el análisis de sentimiento mostró que el tipo de escritura de los artículos científicos era neutro-positivo, sin grandes cargas de sentimientos presentes en los mismos, siendo la emoción más relevante la confianza. No se evidenciaron cambios en las tendencias temporales de las distribuciones de las emociones. En cuanto al modelado de temas, se logró realizar la agrupación de cuatro temas de interés de manera automática y objetiva. Conclusiones En primer lugar, se demostró que las herramientas de la teoría de la computación pueden ser utilizadas de manera efectiva en el campo de la Salud Pública dentro de la Infodemiología. Dada la gran cantidad de metodologías y técnicas empleadas, es necesario un mayor grado de homogeneización en las mismas, ya que de lo contrario, será imposible comparar los resultados de diferentes estudios. Las herramientas de visualización de tendencias de interés general, ya sea por búsquedas directas o por interacción con las redes sociales, son perfectamente válidas para complementar a las herramientas de consulta social existentes en el campo de la Salud Pública. Estas herramientas presentan dos ventajas muy claras y específicas: son de acceso más rápido para los profesionales y tienen una mayor población adscrita, ya que estas técnicas se pueden emplear sobre toda la población, sin necesidad de establecer muestras que puedan causar sesgos. Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado son herramientas eficaces, robustas y objetivas para la determinación de patrones y obtención de información estructurada de manera automática. Estas herramientas evitan completamente los sesgos del lector, ya que su capacidad se basa puramente en algoritmos matemáticos y no en las percepciones de la persona que interactúa con los textos analizados.