El presente trabajo de tesis consiste en el desarrollo de una ecuación predictiva para la estimación de edad a la muerte en restos óseos humanos adultos. Dicho trabajo fue desarrollado sobre la base del análisis de la validez y el ajuste de diferentes metodologías microscópicas. La originalidad de la propuesta radica en la utilización del análisis microscópico que facilitará las estimaciones en restos óseos fragmentarios procedentes de contextos arqueológicos y/o forenses.
La muestra estudiada estuvo conformada por restos óseos pertenecientes a la Colección Osteológica “Prof. Dr. Rómulo Lambre” alojada en la Facultad de Ciencias Médicas de la Universidad Nacional de La Plata. Para llevar a cabo este estudio se examinaron 150 fémures de individuos adultos, 54 femeninos y 89 masculinos, entre 22 y 91 años con una media de 69,86. Las secciones histológicas analizadas se obtuvieron a partir de la remoción de tejido cortical de la mitad anterior de la diáfisis femoral tal y como sugiere la bibliografía especifica.
Se identificaron y cuantificaron cinco variables microestructurales según criterios previamente publicados por varios autores: nº total de osteonas completas (N.On), número de osteonas fragmentarias (N.On.Fg), diámetro promedio de los conductos de Havers (Can.Hav), porcentaje de osteonas fragmentarias (%On.Fg) y la densidad poblacional osteonal (OPD). Para el análisis microscópico se empleó un Fotomicroscopio Trinocular Nikon (Mod. Eclipse E200) con objetivo 10X y ocular 10X, equipado con cámara digital Nikon (Mod. Coolpix S10).
La observación e identificación de las variables se realizó a través de un programa analizador de imágenes, Image Pro Plus 4.5 (Media Cybernetics). Este permitió efectuar las mediciones y conteo sobre cada microfotografía, cuatro por preparado histológico.
La mayoría de las variables demostraron una asociación significativa con la edad. El N. On. Fg presentó una alta correlación positiva con la edad (R= 0,779) seguida por la OPD (R= 0,741) y el % On.Fg (R= 0,646), a diferencia del N.On (R= 0,330) que presentó una correlación positiva baja. Contrariamente, el Can.Hav no presentó relación lineal con la edad (R= 0,158; P > 0,187), y por lo tanto dicha variable fue excluida del modelo dada su ineficacia como predictora de la edad.
Los análisis estadísticos multivariados nos permiten aseverar que la variable predictiva de la edad para adultos de entre 22 a 91 años es el número de osteonas fragmentarias. Sin embargo, dividiendo la muestra en dos grupos de edad se encontró que: 1) para adultos medios (menores de 49 años) las variables predictivas son el número de osteonas completas y la densidad poblacional osteonal; 2) para adultos mayores (más de 50 años) la variable predictiva es el número de osteonas fragmentarias.
Finalmente, la histomorfometría o histología cuantitativa, ofrece estimaciones precisas y efectivas para adultos mayores de 50 años, en contraste con la mayoría de los métodos basados en la morfología macroscópica del esqueleto, en donde el límite de las estimaciones es, precisamente, los 50 años de edad cronológica. La histomorfometría cobra relevancia en aquellos casos en los cuales los restos se encuentran fragmentados o incompletos, y resulta imposible la aplicación de métodos macroscópicos para la estimación de edad. Si bien la utilización de las técnicas histológicas de estimación de edad han presentado cierta incertidumbre respecto de su exactitud y fiabilidad, concordamos con Stout y Crowder (2012) que la identificación de cuestiones metodológicas específicas así como la mejora de los protocolos, harán de la histomorfometría una herramienta útil para el análisis bioantropológico y forense.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:SEDICI/oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/27879 |
| Date | 09 August 2013 |
| Creators | Desántolo, Bárbara |
| Contributors | Salceda, Susana Alicia, Inda, Ana María |
| Source Sets | Universidad Nacional de La Plata, Sedici |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis, Tesis de doctorado |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/, Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5) |
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