El estudio se realizó en las 14 provincias de España con mayor número de habitantes (tabla 1), con una población media de 28.326.480 habitantes. Se recogieron datos de los registros de hospitalización del conjunto mínimo básico de datos desde enero de 2003 hasta noviembre de 2012. Se analizaron el número de hospitalizaciones urgentes diarias por IAM (Clasificación Internacional de Enfermedades, Novena Revisión [CIE-9] 410.x.0 y 410.x.1), CI (CIE-9 410-414) y ECV (CIE-9 430-438) en personas ≥ 18 años.

En cada una de las provincias se estimaron cambios en las tasas de ingresos hospitalarios después de la implementación de las leyes en 2006 y 2011, mediante modelos de Poisson aditivos permitiendo sobredispersión, ajustando por las principales covariables. Para estimar los efectos inmediatos y graduales16, las tasas específicas de ingresos por provincia se analizaron a través de modelos segmentados log-lineales, diferenciando la tendencia lineal de los periodos 2003-2005 (previo a la ley), 2006-2010 (ley parcial) y 2011-2012 (ley integral). La asociación se resumía para cada provincia mediante la estimación de 4 coeficientes: 2 que representaban los cambios inmediatos en los ingresos hospitalarios a partir de la puesta en marcha de la ley parcial e integral y 2 coeficientes que representaban los cambios en la pendiente de los ingresos durante el periodo de la ley parcial respecto al periodo previo a la ley, y el cambio de pendiente del periodo de la ley integral respecto al periodo de la ley parcial, calculándose los porcentajes de cambio al año de implementación de ambas regulaciones.

Las variables de ajuste fueron: a) términos armónicos para variaciones estacionales utilizándose senos y cosenos con periodos anuales y semianuales17; b) indicadores para días de la semana; c) funciones suavizadas de la temperatura máxima (Instituto Nacional de Meteorología), d) gripe (Sistema Centinela de Vigilancia de la Gripe en España), y e) infecciones respiratorias agudas (conjunto mínimo básico de datos) que se promediaban para el día actual y para 2 días previos. Las funciones suavizadas de estas variables se estimaban mediante thin plate splines penalizados con un máximo de 3 grados de libertad18.

Para evaluar la potencial heterogeneidad del efecto de las regulaciones según el sexo y la edad, se realizó un análisis separado a nivel provincial para varones y mujeres; así como para individuos de 18-64 años y ≥ 65 años. Todos los modelos se estimaron utilizando métodos de penalización «quasi-likelihood», implementados en la función «gam» del paquete «mgcv» de R (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).

Los coeficientes estimados para cada provincia se combinaron mediante metanálisis multivariados de efectos aleatorios para resultados correlacionados19,20. Posteriormente, se estimaron porcentajes de cambio combinados para cuantificar el efecto de la puesta en marcha de la Ley 28/2005 y al año de su implementación y se calculó la razón de las tasas combinadas para estos periodos respecto a las tasas proyectadas para el periodo previo a la ley16. De forma similar, las asociaciones combinadas entre la puesta en marcha de la Ley 42/2010 y su implementación a 1 año se estimaron como la razón de las tasas combinadas para estos periodos respecto a las tasas proyectadas para el periodo 2006-2010 (Ley 28/2005).

Para explorar potenciales diferencias en la asociación a nivel provincial, se analizaron las siguientes variables predictoras: latitud, índice de desarrollo humano (índice sintético que incluye la esperanza de vida, la educación y los ingresos per cápita) porcentaje de población desempleada, porcentaje de población que vive en áreas rurales (< 10.000 habitantes) y número de camas hospitalarias y de médicos por 1.000 habitantes. En cada provincia, estas variables se incluían en modelos específicos multivariados de metarregresión de efectos aleatorios19. Las modificaciones del efecto de las asociaciones combinadas para las características provinciales se contrastaban a través del test de razón de verosimilitud y se comparaban modelos anidados con y sin la variable predictora.

La heterogeneidad se estimó mediante la extensión multivariante del test de χ2, de Cochran y cuantificado con el estadístico I219,20. Estos análisis se realizaron mediante métodos de máxima verosimilitud utilizando el paquete «mvmeta» de R (R Foundation for Statistical Computing).

Las tendencias lineales segmentadas en las tasas de hospitalización durante el periodo previo a la ley, de ley parcial y de ley integral varían ampliamente entre las 14 provincias estudiadas (I2=90,9% en IAM, 94,4% en CI y 96,0% en ECV; todos los valores de p<0,001) (tabla 2 y tabla 1 del material suplementario, tabla 2 y tabla 3 del material suplementario). Las tendencias segmentadas combinadas de todas las provincias se describen en la figura 2, y los correspondientes cambios en las tasas de hospitalización se resumen en la tabla 2. El cambio agregado en las tasas de ingresos con la puesta en marcha de la Ley 28/2005, así como al cabo de 1 año de su implementación, fue –1,8 y +1,2% para IAM, +0,1% y +0,4% para CI, y para ECV, de +1,0% y +2,8% (todos los valores de p>0,05). Con la puesta en marcha de la ley integral se observan ligeros cambios inmediatos, aunque no estadísticamente significativos, con una reducción del 2,3% en IAM; del 2,6% en CI y del 0,8% para ECV, que no se mantuvo al año de su implementación (tabla 2).

Figura 2.

Tendencias lineales segmentadas, combinadas y específicas a nivel provincial, de la razón de tasas de ingresos hospitalarios por enfermedades cardiovasculares en 14 provincias de España, periodo 2003-2012. Las tendencias lineales segmentadas a nivel provincial (líneas grises) se estimaron mediante modelos aditivos de Poisson con sobredispersión ajustados por principales covariables. Las líneas verticales representan la fecha de introducción de la ley parcial e integral. Los segmentos lineales combinados (línea negra) se estimaron mediante metanálisis multivariante con efectos aleatorios.

(0.18MB).

No se observaron diferencias significativas por sexo. Respecto a la edad, la reducción de las hospitalizaciones asociadas a la ley integral fueron mayores en los ≥ 65 años, con descensos inmediatos del 5,0% en IAM, del 3,9% en CI y del 2,3% en ECV (todos los valores de p<0,05), aunque al año de su implementación estos cambios pierden la significación estadística (tabla 2).

Los cambios agregados en la hospitalización según las características de las provincias se muestran en la tabla 3, la tabla 4 y la tabla 5. Se observaron modificaciones significativas del efecto en los ingresos por CI según el índice de desarrollo humano (p=0,04). En las provincias que tenían un menor índice de desarrollo humano, las tasas disminuyeron un 2,4 y un 3,8% con la puesta en marcha de la ley parcial y al año de su implementación; mientras que en las que tenían mayor nivel de desarrollo se incrementaron un 2,4 y un 4,1%, respectivamente.

En la tabla 4 del material suplementario se presenta el número anual de muertes por IAM, CI y ECV en el periodo 2003-2012, desagregado según el fallecimiento ocurriera dentro o fuera del hospital. La fracción de mortalidad extrahospitalaria por IAM y CI se mantuvo bastante constante a lo largo de todo el periodo, mientras que para la mortalidad por ECV se produjo una reducción progresiva de la fracción extrahospitalaria que no parece estar relacionada con la implementación de las regulaciones del consumo de tabaco.

En Europa, excluyendo los realizados en España, diversos estudios han detectado efectos positivos; como es el caso de Italia21–24, Irlanda25,26, Inglaterra27, Escocia28 y Alemania29. La reducción de eventos coronarios agudos varía mucho, siendo del 2,4% en Inglaterra (IAM)27, el 3-5% en Italia (CI)21, el 8,6 y el 13,3% en Alemania (IAM y angina inestable)29 y del 17% en Escocia (CI)28. En los Países Bajos, un estudio de ámbito local estimó una reducción del 6,8% de eventos de parada cardiaca a partir de la introducción de una ley parcial que prohibía el consumo de tabaco en el trabajo30. Por el contrario, en Francia31 y Dinamarca32 no se observaron beneficios; así como en la región de Ginebra (Suiza)33. En Estados Unidos también hay discrepancias, ya que, aunque numerosos estudios locales observaron claros beneficios a partir de la implementación de las regulaciones, los análisis que tuvieron en cuenta todos los estados no mostraban asociaciones estadísticamente significativas en la reducción, tanto de la mortalidad como de los ingresos hospitalarios por IAM15.

En España, 3 estudios evaluaron el impacto de la primera ley (Ley 28/2005). El primero de ellos, realizado en el municipio de Barcelona13, mostró un incremento del descenso anual en los ingresos por IAM cercano al 5% en varones y al 2% en mujeres. En el realizado en la provincia de Girona — Registre Gironí del Cor (REGICOR)12— se encontró una disminución del riesgo de hospitalización por IAM del 11%. El estudio más reciente comparó los cambios en los ingresos hospitalarios por IAM en los municipios de Madrid y Barcelona; se observó un incremento no significativo de un 6,6% en Madrid, mientras que en la ciudad de Barcelona las hospitalizaciones disminuyeron de manera no significativa: un 6,3%14.

La asociación causal de la exposición a HAT sobre la ECV es mucho más reciente34 y la evidencia del impacto de las regulaciones del consumo de tabaco sobre la ECV es mucho más reducida y menos consistente26,33,35–42. En Estados Unidos, 2 estudios encontraron una disminución de la ECV en Texas y Arizona36,37, así como en Florida, pero no en Nueva York o en Oregón38,39. En Canadá los resultados también fueron dispares y en 2 estudios locales se observó ausencia de efecto35 o asociaciones parcialmente positivas42. En China no se observaron efectos41. Finalmente, 2 estudios realizados en Europa (Irlanda26 y Suiza33) no encontraron asociación; mientras que en Escocia MacKay et al.40 observaron una disminución del infarto cerebral, aunque no encontraron relación con otras ECV. En España no se detectaron cambios en la ciudad de Madrid, mientras que en Barcelona se observó una disminución significativa del 10,2%14.

Los beneficios en los países que han desarrollado leyes integrales parecen ser mayores que en aquellas regiones que han adoptado una regulación parcial7. En el presente estudio parece observarse un efecto inmediato mayor con la ley integral, aunque sin alcanzar la significación estadística excepto en mayores de ≥ 65 años, donde sí se observan cambios significativos al inicio de su puesta en marcha.

Aunque las asociaciones inmediatas observadas en ≥ 65 años con la implementación de la ley integral desaparecen con el tiempo, el efecto parece ser mayor que en los más jóvenes. Numerosas investigaciones observaron también un efecto protector en las personas mayores12,23,27,28,43. En el estudio REGICOR, la asociación de la ley parcial con el IAM solo se observó en las personas de 65-74 años; lo que podría relacionarse con una mayor prevalencia de otros factores de riesgo en personas mayores y con su mayor contribución al número total de casos de infarto12.

La elevada heterogeneidad observada entre las provincias participantes es coherente con la alta variabilidad observada en otros trabajos. Este estudio es uno de los primeros que han investigado posibles fuentes de variabilidad entre regiones, sin que el conjunto de variables explicativas apenas haya conseguido reducir la heterogeneidad. Quizás una explicación podría estar relacionada con una diferente implementación de la regulación, aunque no ha sido posible contrastar esta hipótesis, ya que no hay información desagregada a nivel provincial para valorar el grado de cumplimiento. La única interacción estadísticamente significativa observada en el estudio fue la de un mayor impacto de la regulación en aquellas provincias con un menor índice de desarrollo. Estos resultados coinciden con los trabajos de Barnett et al.43 en Nueva Zelanda y Cesaroni et al.23 en Italia, donde observaron una mayor tendencia a la disminución en los ingresos hospitalarios por IAM43 y enfermedad coronaria aguda23 en personas que viven en áreas con menor posición socioeconómica. Posteriores estudios deberían investigar otras fuentes de variabilidad, incluyendo el grado de implementación de medidas de prevención cardiovascular.

Los resultados de este estudio deben interpretarse teniendo en cuenta diversas limitaciones. La principal de ellas deriva del diseño ecológico, que impide establecer relaciones causales. Además, no se disponía de información individual sobre ciertas covariables que potencialmente podían confundir la asociación. Esta circunstancia es importante, ya que el descenso en la incidencia de IAM en Europa en los últimos 25 años refleja probablemente los esfuerzos de prevención primaria y secundaria sobre esta enfermedad que afectan a diversos factores de riesgo y tratamientos44. Es el caso del consumo de tabaco, aunque se realizó un análisis de sensibilidad introduciendo la prevalencia de consumo de forma ecológica sin que se alteraran las estimaciones; resultados esperados teniendo en cuenta que en España, al igual que en otros países, la prevalencia de consumo no se ha modificado por la entrada en vigor de estas regulaciones2. Sin embargo, los estudios que han podido diferenciar el efecto de las prohibiciones en fumadores y no fumadores sobre las enfermedades cardiovasculares observaron un mayor efecto en no fumadores2. Estos resultados también se recogen en el estudio REGICOR, llevado a cabo en España12, donde los no fumadores mostraban una reducción del 18% de casos de IAM frente al 9% de disminución en fumadores, antes y después de la aplicación de la Ley 28/2005. De acuerdo a estos hallazgos, es posible deducir que si en el presente estudio hubiéramos podido diferenciar la población fumadora de la no fumadora, la ligera reducción observada en la enfermedad coronaria hubiera podido aumentar moderadamente en la población no fumadora. Otras variables que presentaron variaciones durante el periodo de estudio —como el consumo de estatinas, antidiabéticos, hipotensores, etc.— no se pudieron incluir en los análisis, ya que el crecimiento lineal o exponencial de estos fármacos hacía inestable los parámetros de la variable tendencia. Su efecto, probablemente, se recoge ya de forma indirecta con la introducción de la tendencia en la serie temporal.

La mayoría de los estudios sobre las legislaciones frente al tabaquismo evalúan su impacto a corto o medio plazo, ya que los efectos de la exposición al HAT aparecen rápidamente a dosis bajas de exposición1. No obstante, el metanálisis de Meyers et al.6 sugiere que la magnitud de la asociación podría aumentar a medida que se prolonga el periodo de observación posterior a la implementación de la ley. Esto podría deberse a que, si el efecto protector de la ley es gradual y sostenido en el tiempo, la simple comparación de las tasas globales antes y después de la ley resultaría en estimaciones de impacto tanto mayores cuanto mayor sea el periodo analizado tras la implantación de la ley. Sin embargo, este estudio emplea modelos de series segmentadas que permiten estimar tanto saltos inmediatos en las tasas al introducir cada ley como cambios graduales de tendencia (distintas pendientes) en cada periodo de legislación y, en consecuencia, estos resultados son robustos frente a distintos tipos de impacto y variaciones en el periodo de observación.

A pesar de la fuerte heterogeneidad entre provincias, se decidió calcular una estimación combinada; dado que la variabilidad no provenía del uso de diferentes fuentes de información o métodos de análisis. No obstante, estas estimaciones combinadas no se deben interpretar como un único impacto común en todo el país, sino como la media de los distintos impactos subyacentes en cada provincia.

La selección de códigos del conjunto mínimo básico de datos que guardan mayor relación con la enfermedad cardiovascular crónica podría haber influido en la infraestimación del efecto a corto plazo. Sin embargo, los resultados obtenidos muestran estimaciones similares cuando se analiza un proceso agudo específico como el infarto de miocardio que cuando se analiza todo el grupo de la CI.

Finalmente, no se puede descartar la influencia de factores administrativos relacionados con el registro del conjunto mínimo básico de datos que afecten a la hospitalización en estas enfermedades. Asimismo, los cambios en la mortalidad extrahospitalaria producidos durante este periodo podrían haber influido en las estimaciones; sin embargo, en las 3 enfermedades analizadas se observa una disminución de las tasas de mortalidad hospitalaria y extrahospitalaria, sin que se aprecien cambios relacionados con la introducción de las 2 regulaciones en las fracciones de mortalidad.