GENE V. GLASS: Meta.análisis y seguridad vial

Los prevencionistas que quieren hacer la investigación de accidentes de los trabajadores de su empresa, se encuentran con frecuencia con el problema del bajo nivel de casos de la muestra de accidentes lo que resta valor a la significación estadística de los resultados. Por ello buscan muestras significativas en campos más amplios como pueden ser datos del sector productivo emitidos o tabulados por Administraciones Públicas, agentes sociales o agrupaciones empresariales.

No es fácil encontrar estadísticas de accidentes que encajen en las necesidades del prevecionista porque la empresa es siempre un peculiar y específico marco laboral en el que los trabajadores pueden tener riesgo muy específicos de accidente y por lo tanto, los estudios sobre prevención de riesgos laborales (y sobre todo los viales)  pueden tener tantas versiones e interpretaciones como actividades, sectores, ubicaciones, plantillas, maquinaria…etc..por lo que es ingente la cantidad de supuestos que se pueden presentar en perjuicio de la calidad de los resultados y de las acciones preventivas consecuentes.

 Por ello, los estudios estadísticos comparativos de aproximación a las estadísticas generales que intentan aplicar los resultados macro de una sociedad, un territorio o un sector a cada empresa o grupo de empresas, es un método que va avanzando para ser tenido en consideración. Es el conocido por meta-análisis, un sistema creado por el norteamericano de Nebraska Gene V. Glass en 1976 en el marco de la Universidad de Illinois y que ha tenido gran arraigo en medicina pero que por su realismo o pragmatismo, va extendiéndose a otras especialidades en las que, como en la seguridad vial, el factor humano es preferente.

El metaanálisis es un conjunto de herramientas estadísticas, que son útiles para sintetizar los datos de una colección de estudios; dicho meta-análisis, inicia con una estimación de cierto efecto recopilatorio (como la diferencia media, la razón de riesgo, o la correlación) de cada estudio. El metaanálisis permite ver estos efectos en contexto: si el tamaño del efecto es consistente, el efecto del tratamiento puede ser reportado como fuerte; y el tamaño del efecto puede estimarse más preciso que con un solo estudio.

De modo conceptual, el meta.análisis utiliza un enfoque estadístico para combinar los resultados de estudios múltiples. Sus ventajas entonces pueden interpretarse de la siguiente manera:

·         Los resultados de estudio se pueden encaminar a una población más amplia;

·         La precisión y exactitud de las estimaciones pueden mejorarse a mayor uso de datos. Esto, a su vez, puede aumentar el poder estadístico para detectar un efecto.

·         La inconsistencia de resultados entre estudios puede contarse y analizarse. Por ej: se plantea la inconsistencia del error de muestreo, o son los resultados del estudio (parciales) influenciados por heterogeneidad entre los estudios involucrados.

·         La prueba hipotética puede aplicarse en estimaciones.

Existen debilidades en el meta-análisis en el exceso de confianza de los estudios utilizados, lo que puede generar resultados exagerados debido a dicho sesgo, pues los estudios que muestran resultados negativos o insignificantes tienen menos probabilidades de ser publicados. Para cualquier área de investigación determinada, no se puede saber cuántos estudios han sido ocultados o descartados. Yello puede llevar a sobreestimar la importancia de los estudios publicados, mientras otros estudios ni se publican.  

El error más grave en el meta.análisis (H. Sabhan) ocurre a menudo cuando las personas que realizan un metaánálisis tienen una agenda económica, social, o política (incluso con previsible aprobación o reprobación parlamentaria o legislativa), en cuyo caso se podría ser más propenso de utilizar indebidamente los metaanálisis debido a sus prejuicios.

En cualquier caso los pasos a seguir en el meta-análisis son

1. Formulación del problema

2. Búsqueda de literatura

3. Selección de estudios (criterios de incorporación):

4. Decidir qué variables dependientes o medidas de resumen son permitidas. .

5. Selección del modelo

En lo general, existen dos tipos de evidencia que se pueden distinguir al realizar un metaanálisis: los datos iniciales aportados por cada participante y los datos agregados. Considerando que los datos iniciales representan la información en bruto procedente de los centros de estudio, los agregados de hecho son más comunes y disponibles y típicamente representan estimaciones globales, tales como inusuales cocientes o riesgos relativos. Esta distinción ha incrementado las necesidades de diferentes métodos cuando se desea la evidencia, conduciendo al desarrollo de métodos de una o dos etapas; en los de una etapa, los datos iniciales son simultáneamente modelados mientras representan la agrupación de participantes dentro de los estudios; por el contrario, los métodos de dos etapas, sintetizan los datos agregados de cada estudio y consideran entonces las cargas de estudio. Reduciendo los datos iniciales a datos agregados, los métodos de dos etapas pueden incluso aplicarse cuando se cuenta con los datos iniciales; lo que presenta una alternativa de acción al realizar el metaanálisis.

Un instrumento más para avanzar en la macroinvestigación de los accidentes laborales de tráfico pues en ellos se pueden agregar tablas de accidentes de tráfico y tablas de accidentes laborales.