Tal corno se aplica a los agentes peligrosos presentes en los alimentos, la evaluación de los riesgos para la salud consiste en una evaluación cuantitativa de la información referente a los peligros potenciales para la salud que se derivan de la exposición a diversos agentes y consta de los cuatro pasos interrelacionados analizados anteriormente, a saber, 1) identificación de los peligros; 2) caracterización de los peligros; 3) evaluación de la exposición, y 4) caracterización de los riesgos. En el proceso de evaluación de los riesgos para la salud humana concurren numerosas fuentes tanto de incertidumbre como de variabilidad (Covello y Merkhofer, 1993; Finkel, 1990; OIEA, 1989; Morgan y Henrion, 1990; NRC, 1983, 1993, 1994). Si bien es posible concebir políticas eficaces de gestión de riesgos en condiciones tanto de incertidumbre como de variabilidad, tales políticas deben tener en cuenta esas dos influencias.
El análisis de la incertidumbre es un componente importante de la caracterización de los riesgos. Proporciona una estimación cuantitativa del margen de valores de un resultado, como por ejemplo el número estimado de efectos en la salud. El margen de variación de los resultados puede atribuirse a la varianza y las incertidumbres que afectan a los datos y alas incertidumbres inherentes a la estructura de cualquiera de los modelos gue se empleen para definirla relación entre la exposición y los efectos adversos en la salud. En esta sección se abordan los problemas que plantean la definición, la caracterización y la propagación de las incertidumbres y la variabilidad en la caracterización de los riesgos. Se examinan la naturaleza de la varianza y las incertidumbres relativas a los datos y los modelos, y se distingue entre la variabilidad (heterogeneidad) y la verdadera incertidumbre (falta de conocimiento preciso) en cuanto atañe a los datos y los modelos. Se hace referencia a los métodos empleados para abordar las incertidumbres relativas a los datos; a la relación entre la verdadera incertidumbre y la variabilidad inherente a los modelos y los datos, y a la naturaleza de las incertidumbres más probables en cada fase del proceso de evaluación de riesgos.
Uno de los problemas que se plantean al analizar las incertidumbres atañe a la manera de distinguir la contribución relativa de la variabilidad (esto es, la heterogeneidad) y de la verdadera incertidumbre en lo concerniente a la caracterización de los riesgos previstos para la población. La variabilidad se refiere a cantidades distribuidas en una población definida, como por ejemplo las tasas de consumo de alimentos, la duración de la exposición y el tiempo de vida previsto. Estos factores presentan una variabilidad intrínseca y no pueden expresarse mediante un único valor, de manera que lo único que puede hacerse es determinar con precisión sus momentos (p. ej., media, varianza, curtosis, etc.). Por el contrario, la verdadera incertidumbre o el error de especificación del modelo (p. ej., el error de estimación estadística) se refieren a un parámetro que tiene un determinado valor, pero que no puede determinarse con precisión debido al error de medida o de estimación. La variabilidad y la verdadera incertidumbre se pueden clasificar formalmente del siguiente modo: 1) incertidumbre de tipo A, debida a la variabilidad estocástica respecto a la unidad de referencia de la evaluación, y 2) incertidumbre de tipo B, debida a la falta de información acerca de aspectos invariables respecto a la unidad de referencia de la evaluación. Hay situaciones en que la incertidumbre verdadera (tipo B) es desdeñable en comparación con la variabilidad (incertidumbre de tipo A), y en tales casos el resultado de un análisis de propagación de la varianza representa la variación estadística prevista de la dosis o el riesgo entre la población expuesta. Cuando ni la variabilidad ni la incertidumbre son desdeñables, la suma de estos dos márgenes de error impide conocer la forma de la curva de distribución de la variabilidad.
En los modelos de predicción hay varias fuentes de incertidumbre, entre ellas la especificación del problema, la formulación de modelos conceptuales y computacionales, la estimación de los valores de los datos introducidos, y el cálculo, la interpretación y la documentación de los resultados. De todas ellas, sólo las incertidumbres en la estimación de los valores de los datos introducidos se pueden cuantificar mediante técnicas de propagación de la varianza. Las incertidumbres derivadas de una incorrecta especificación del modelo se pueden evaluar mediante árboles de decisión y árboles de acontecimientos elaborados a partir de la opinión de expertos en la materia. En algunos casos, si se usan métodos como el meta-análisis, los errores de especificación del modelo se pueden abordar mediante métodos sencillos de propagación de la varianza.
Como rara vez puede medirse la magnitud de los riesgos químicos o microbianos atribuibles a los alimentos, se procede a estimarlos usando modelos o proyecciones a partir de datos ya registrados. Los modelos del efecto a la exposición van desde modelos sencillos «empíricos» hasta complejos modelos estocásticos. La fiabilidad de estos modelos depende de la precisión de los datos introducidos y de la exactitud con que el modelo reproduzca los procesos biológicos, químicos y físicos pertinentes. Puede utilizarse el análisis de incertidumbre para evaluar cómo influyen en las predicciones del modelo la fiabilidad de éste y la precisión de los datos.
En caso de incertidumbre respecto al marco hipotético o el modelo apropiado, hay técnicas que permiten evaluar la influencia de otros modelos en los resultados previstos. Pueden utilizarse métodos tales como los árboles de probabilidad, los árboles de acontecimientos y los árboles de errores para reflejar los múltiples acontecimientos que conducen al resultado de interés. Un árbol de acontecimientos arranca de un acontecimiento iniciador y contiene todas las evoluciones posibles. La probabilidad asociada a cada acontecimiento puede representarse mediante una distribución de probabilidades. Entre las ventajas de este enfoque cabe citar la visualización de todos los marcos hipotéticos posibles y el uso de las distribuciones de probabilidades para interpretar los datos pertinentes.
Para describir la incertidumbre relativa al riesgo hay que cuantificar la media aritmética, la desviación estándar aritmética o geométrica y los cuantiles superior e inferior del riesgo. Dos formas convenientes de presentación de esa información son la función de densidad de probabilidad y la función de distribución acumulativa del riesgo. No obstante, estas dos funciones a menudo sólo se pueden obtener si se dispone antes de estimaciones fiables de las distribuciones de probabilidades de las variables introducidas para estimar el riesgo. El análisis de la incertidumbre consta de cinco pasos:
Los métodos de propagación de la varianza permiten estimar la relación entre la varían za de los parámetros introducidos en el modelo y la varianza de las predicciones del modele Para propagar la varianza se pueden utilizar métodos de simulación analítica exacta, analítica aproximada y estadística.
El paso de identificación de los peligros consiste en determinar que un agente biológico, químico o físico presente en los alimentos lleva o puede llevar asociado un peligro para la salud. Este paso se basa generalmente en métodos de cribado y en la realización de ensayos a corto y largo plazo con células o animales, como por ejemplo las relaciones cuantitativas estructura-actividad, los bioensayos a corto plazo y los bioensayos en animales. Este paso desemboca en una respuesta dicotómica, cual es la suposición de que el factor es o no es un peligro para 1a salud humana. La incertidumbre afecta a la correcta clasificación del agente (según suponga o no un peligro para la salud humana) y a la eficacia de la prueba para clasificar el agente. Si éste es evaluado varias veces mediante esa prueba, puede predecirse que el resultado será positivo o negativo con un cierto grado de precisión que dependerá de la eficacia de la prueba. Por ejemplo, una prueba empleada para determinar la mutagenicidad de un producto químico es 1a prueba de reversión bacteriana de Ames. La incertidumbre asociada al análisis de un producto químico mediante dicha prueba depende de la capacidad de la misma para, a partir de una respuesta positiva (o una respuesta negativa), permitir deducir que el producto químico puede (o no puede) producir cáncer en el hombre. Para medir la eficacia de la prueba hay que determinar cómo se caracteriza un mismo producto químico cuando se lo analiza utilizando ese sistema de ensayo en distintas ocasiones y utilizando distintos sistemas de ensayo.
Hay tres factores que se consideran contribuciones potencialmente importantes a 1a incertidumbre y la variabilidad en la identificación de los peligros. En primer lugar, la incorrecta clasificación de un agente: la identificación de un agente como un peligro cuando no lo es, o al contrario. En segundo lugar hay que citar el problema de la fiabilidad del método de cribado utilizado para determinar el peligro, esto es, su capacidad para generar el mismo resultado cada vez que se emplee. Un tercer aspecto es la extrapolación, dado que todos los métodos de cribado se usan para extrapolar la información aportada por la prueba para predecir peligros para el hombre. Se usan estudios epidemiológicos para predecir el efecto de las exposiciones en poblaciones humanas en el futuro. A modo de ejemplo, en los estudios epidemiológicos 1a magnitud de la extrapolación necesaria para predecir los peligros para la salud de poblaciones humanas es por lo general mínimo, mientras que en otros ensayos se tienen que hacer extrapolaciones mucho mayores para poder hacer predicciones en ese sentido.
La caracterización de los peligros consiste en definir el lugar y el mecanismo de acción de un agente y como mínimo la relación dosis-respuesta (la proporción de individuos que responde o la gravedad de la respuesta). En este paso se elaboran con frecuencia varios modelos, que van desde representaciones puramente matemáticas hasta representaciones de base biológica. En consecuencia, cada modelo representa distintas facetas de la enfermedad en el hombre y conlleva, por consiguiente, distinto grado de incertidumbre.
La incertidumbre relativa al modelo plantea con frecuencia un importante problema en el paso de caracterización de los peligros. Las formulaciones matemáticas de la relación dosis-respuesta son las que con más incertidumbre representan los procesos biológicos. A pesar de esa gran incertidumbre que se admite que tienen, los modelos dosis-respuesta son actualmente los más empleados para predecir los efectos en la salud humana, y a menudo se han revelado de utilidad a efectos normativos. Paralelamente al interés en la evaluación de riesgos, ha aumentado también la sofisticación de los modelos, incluida la exactitud y el grado de detalle con que representan los procesos biológicos.
Un aspecto importante de la variabilidad y la incertidumbre que plantea la caracterización de los peligros es la varianza de la dosis-respuesta a las dosis empleadas en las especies estudiadas. Con el objeto de aumentar la eficacia y el valor de un estudio negativo, en los bioensayos se emplean normalmente exposiciones altas. Estas exposiciones son generalmente mucho mayores que las sufridas habitualmente por el hombre. Eso significa que los modelos que incluyen información sobre la respuesta a exposiciones altas pueden no ser lo bastante precisos para los niveles bajos de exposición que interesan a la hora de evaluar los riesgos para el hombre. Además, la respuesta a una determinada dosis puede variar de un animal a otro, a pesar de que la mayoría de los animales de laboratorio tienen origen consanguíneo y se supone que son genéticamente idénticos. Cuando se emplean animales de origen no consanguíneo cabe esperar una mayor variabilidad de la relación dosis-respuesta, y eso mismo cabe esperar cuando la exposición afecta al hombre.
Otro problema tanto de incertidumbre como de variabilidad que plantea la caracterización de los peligros es la necesidad de hacer extrapolaciones entre especies. En los métodos empleados para extrapolar los resultados de una especie a otra concurren tanto las incertidumbres relativas al modelo empleado para hacer la extrapolación como la variabilidad de los parámetros utilizados en la misma.
Todo modelo de representación de la exposición deberá incluir la siguiente información:
Todos estos factores convergen normalmente en el proceso de definición de la distribución de la exposición en la población.
La población en riesgo de exposición es la que consume el alimento que contiene el peligro. La evaluación de la exposición constituye la información clave para evaluar la dosis, esto es, la cantidad del agente en cuestión que alcanza el órgano o tejido diana en el que inducirá eventualmente el efecto adverso.
La determinación de las vías de exposición es un componente importante de la evaluación de la exposición. La vía de exposición es el trayecto seguido por un agente biológico, químico o físico desde una fuente conocida hasta una persona expuesta. En el caso de los agentes presentes en los alimentos, la concentración de los agentes químicos y/o de los microorganismos (microbios, parásitos, etc.) es distinta según tengamos en cuenta bien sus niveles en el suelo, las plantas o los animales, o bien lo ingerido por una persona. En el caso de los productos químicos, en ocasiones tiene lugar un aumento de la concentración del contaminante de resultas de la elaboración (p. ej., la destilación), pero lo habitual es que durante el almacenamiento, la elaboración y la preparación del producto alimenticio se produzca una reducción de su concentración. Por lo que se refiere a los microorganismos, puede producirse un incremento importante de la concentración del microbio o del contaminante debido a su replicación en condiciones ambientales favorables. Así, cabe prever incertidumbres importantes en lo referente a la relación entre la concentración de un agente bacteriano en los alimentos en el momento de su consumo y la concentración observada en los alimentos crudos o en los animales, las plantas o el suelo.
Una vez reunida la información referente a la caracterización de los peligros y a la exposición, para caracterizar los riesgos se elabora un modelo de distribución del riesgo para los individuos o la población. Para ello se suman los efectos correspondientes a todas las vías de exposición. Debido a las incertidumbres y la variabilidad inherentes a cada uno de los pasos que lo constituyen, el proceso global de caracterización de los riesgos puede entrañar incertidumbres muy importantes.
Un paso final importante del proceso de caracterización de los riesgos es la caracterización de las incertidumbres. A fin de caracterizar directamente las incertidumbres relativas a la evaluación de riesgos, es preciso analizarlas mediante un enfoque multifásico. Hay que distinguir tres fases. En primer lugar, es necesario determinar claramente la varianza de todos los valores y el efecto de esas varianzas en la estimación final del riesgo. Segundo, debe hacerse un análisis de sensibilidad para evaluar la repercusión de la fiabilidad del modelo y de la precisión de los datos sobre las predicciones del modelo. El objetivo del análisis de sensibilidad es clasificar los parámetros de entrada en función de su contribución a la varianza de los resultados. Por último, deben utilizarse métodos de propagación de la varianza para determinar de qué manera están relacionadas la precisión global de las estimaciones de los riesgos y la variabilidad y la incertidumbre asociadas a los modelos, los datos introducidos y los marcos hipotéticos.
