Entre los objetivos generales del Plan de Acción sobre Drogas 2013-2016 se encuentran la investigación, la mejora y evaluación del conocimiento y, la reducción del consumo de sustancias psicoactivas, con prioridad en el “Programa de seguridad vial y el consumo de drogas” (Acción 10 del Plan de Acción sobre Drogas 2013-2016) de la Delegación del Gobierno para el Plan Nacional sobre Drogas (Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad).

El consumo de sustancias psicoactivas produce cambios cognitivos, conductuales y fisiológicos que llevan a que algunas personas desarrollen perdidas de control con importantes repercusiones en su vida cotidiana (Becoña y Cortes, 2011). Las drogas producen efectos importantes sobre el rendimiento psicomotor, que en el caso de conducir un vehículo, constituye un factor de riesgo de implicación en un accidente de tráfico (Álvarez y González-Luque, 2014).

En la Unión Europea, el Proyecto DRUID (2012) dio a conocer que la prevalencia de alcohol, drogas y ciertos medicamentos en conductores oscilaba entre 1,34% y 15,01%, según el país. España fue el segundo país, con una prevalencia de 14,85%, detrás de Italia y, el primer país de la Unión Europea con mayor porcentaje de conductores que conducían bajo los efectos del alcohol (7,63%), cannabis (5,99%) y cocaína (1,49%).

La intervención en el campo de las drogas y la conducción se considera como una prioridad con el fin de reducir la accidentalidad por accidentes de tráfico (Álvarez y González-Luque, 2014). La implementación de políticas que consigan reducir la posibilidad de accidentes y lesiones desde aproximaciones científicas requiere conocer toda la información existente, incluyendo el estado actual de la investigación en este campo. Lo que se puede conseguir desde aproximaciones bibliométricas, tanto para el “Fomento de la investigación y el análisis de datos sobre consumo de drogas” (Acción 26 del Plan de Acción sobre Drogas 2013-2016), como para el “Fomento de Redes de Investigación con aplicación clínica y preventiva” (Acción 29 del Plan de Acción sobre Drogas 2013-2016).

La magnitud de los recursos e inversiones destinadas a la investigación exigen disponer de medidas o indicadores que cuantifiquen sus resultados e impacto. Los indicadores bibliométricos, asociados con otros indicadores económicos y sociales, se vienen utilizando desde hace décadas para la planificación y puesta en práctica de todos los aspectos relacionados con la investigación, ya que permiten caracterizar de forma muy precisa su de desarrollo y, por tanto, fundamentar la toma de decisiones sobre la política científica (Cunningham & Dillon, 1997; González de Dios et al., 1997).

Este tipo de indicadores permiten identificar y definir las características de los autores más productivos y la colaboración existente entre ellos, los centros generadores de la investigación, la colaboración intrainstitucional e interinstitucional, las fuentes primarias en las que se publican los trabajos, su productividad, concentración o dispersión así como su difusión nacional e internacional y la repercusión e impacto que tienen en los trabajos posteriores (Aleixandre Benavent et al., 2000; López Piñero y Terrada, 1992).

Asimismo, la combinación de los indicadores bibliométricos con indicadores socioeconómicos permite obtener los llamados “indicadores mixtos”, que establecen la relación entre la productividad científica y los agentes o factores relacionados con la misma. De esta manera se pueden adecuar los valores absolutos de los resultados de las investigaciones plasmados en publicaciones a los factores que influyen en su desarrollo como, por ejemplo, el número de investigadores existentes, la cuantía de los presupuestos destinados a la investigación, la relación entre productividad científica y número de habitantes o umbral de riqueza de una determinada región, país o ámbito geográfico. Estos indicadores permiten observar si los desequilibrios que suelen producirse en la distribución de recursos, con una concentración regional favorable a los centros o comunidades de mayor peso demográfico y económico, se traducen también en una mayor productividad científica en términos relativos (Aleixandre Benavent et al., 1996).

De forma paralela al crecimiento de la productividad científica en la mayor parte de las áreas temáticas, reflejada en el aumento del número absoluto de documentos, se ha constatado un notable incremento de los trabajos realizados en colaboración, lo que se explica porque la colaboración es necesaria para el avance del conocimiento, ya que cada vez más los problemas requieren abordajes multidisciplinares y resulta fundamental para poder complementar insuficiencias y alcanzar la masa de conocimiento crítica para posibilitar el avance del conocimiento (Klein, 1996; Bordons y Zulueta, 2002).

El estudio de la colaboración científica mediante el empleo de técnicas bibliométricas y la identificación de los grupos de investigación mediante Análisis de Redes Sociales permite que los investigadores consolidados puedan ampliar su círculo de contactos, fomentar la participación de manera más amplia en los foros de discusión e intercambio de ideas y la ampliación de los grupos y redes de trabajo o la integración en los mismos de nuevos miembros (González de Dios y Aleixandre, 2007; Newman, 2004; Barabásis et al., 2002; Van Raan, 1999).

Los trabajos necesarios para la realización del estudio se han recogido en las siguientes bases de datos bibliográficas:

• Bases de datos de Thomson Reuters incluidas en Web of Science (WoS) (SCIE-Science Citation Index Expanded y SSCI-Social Science Citation Index).

• Base de datos Scopus de Elsevier.

Estas bases de datos son las habitualmente utilizadas en los estudios bibliométricos, pues incluyen las revistas de mayor importancia y calidad a nivel nacional e internacional, y han sido empleadas ampliamente por numerosos investigadores y por nuestro grupo.

Las búsquedas y descargas de la información en estas bases de datos se realizará desde terminales del Servicio de Bibliotecas y Documentación de la Universitat de València.

Los índices de Web of Science Core Collection utilizados destacan por recopilar más de 5.400 revistas de todo el mundo que cumplen altos criterios de evaluación objetiva, formales y de calidad (Testa, 2012; Thomson Reuters, 2014). Social Science Citation Index ofrece literatura científica de carácter internacional especializada en las Ciencias Sociales; mientras que Science Citation Index-Expanded es considerado el más importante repositorio de información multidisciplinar de revistas de Ciencia y Tecnologías en lengua inglesa (Ruiz-Pérez y Delgado López-Cózar, 2013).

Scopus cubre 21,915 fuentes de 5,000 editores que ofrecen 54 millones de registros bibliográficos (Elsevier, 2014a; Elsevier, 2014b) desde 1823 hasta la actualidad (Elsevier, 2014c). Con una cobertura temática del 32% en Health Sciences, 30% en Physical Sciences, 23% en Social Sciences y 15% en Life Sciences (Elsevier, 2014a). Además, indiza el 100% de otras bases de datos científicas como Embase, Compendex, World Textile Index, Fluidex, Geobase, Biobase, and Medline (Falagas et al., 2008).

Los trabajos científicos utilizados en el presente estudio se obtuvieron a través de una estrategia de búsqueda que conllevo:

1. La implementación de una ecuación de búsqueda en Web of Science Core Collection y Scopus

2. Descarga de los registros bibliográficos recuperados

3. Indización de los registros en una base de datos relacional

4. Eliminación de los trabajos solapado

5. Selección de los registros bibliográficos pertinentes

La estrategia de búsqueda llevada a cabo permitió recuperar los artículos originales sobre el consumo de sustancias adictivas en el contexto del tráfico, la circulación de vehículos y la seguridad vial publicados hasta el año 2015 en las revistas indexadas en las bases de datos Web of Science Core Collection.y Scopus. Se descartaron el resto de tipologías documentales publicadas en revistas que no presentaban una investigación original, como resúmenes de comunicaciones a congresos, el material editorial (editoriales, entrevistas, comentarios y debates) y las cartas al editor o director.

Para ello se condicionaron con el operador sintáctico “and” (a) la ecuación llevada a cabo por la tesis doctoral “Análisis de la producción científica en sustancias adictivas a través de Web of Science (2008-2012)” (Melero-Fuentes, 2016) para las sustancias alcohol, barbitúricos, cannabinoides, cocaina, derivados anfetamínicos, opioides, alucinógenos e inhalantes y; (b) la ecuación de búsqueda llevada cabo para el proyecto de investigación “Evaluación bibliométrica, identificación de redes colaborativas, análisis y evolución de las líneas de investigación sobre tráfico, movilidad y seguridad vial en España.” (Aleixandre-Benavent et al., 2016).

Esta ecuación recuperó 21.620 artículos, 5.387 artículos de Web of Science Core Collection y 16.233 artículos de Scopus.

La información contenida por los registros objeto de estudio fue descargada de Web of Science Core Collection y de Scopus en archivos de texto (extensión de archivo .txt) codificada y representada con 8-bit Unicode Transformation Format (conocido por sus siglas UTF-8). En estos archivos, cada registro dispone de las etiquetas que identifican la información bibliográfica de cada campo.

Para añadir a una base de datos relacional el conjunto de registros descargados, se utilizó un programa de desarrolló propio que permite exportar el contenido bibliográfico a un archivo Microsoft Database (extensión de archivo .mdb).

Antes del proceso de revisión de la pertinencia de los registros bibliográficos contenidos en la base de datos relacional, se procedió a descartar los trabajos solapados que se descargaron de las dos bases de datos académicas utilizadas (Web of Science Core Collection y Scopus). Es decir, los mismos artículos que debido a que se encuentran indizados en las dos bases de datos, fueron recuperados igualmente.

Se identificaron 4.061 pares de registros solapados. De los que se eliminó el par recuperado de Scopus. Al otro par de Web of Science Core Collection se le vincularon los descriptores del registro de Scopus que fue eliminado.

Se realizó una revisión para determinar si existían artículos que no guardaban relación con los trastornos adictivos en el contexto del tráfico, la circulación y la seguridad vial. Esta revisión se realizó en base al análisis conjunto del título, palabras clave del autor, descriptores (procedentes sólo de Scopus), y en caso necesario, del resumen. La pertinencia o no de los artículos fue realizada por dos investigadores en ejercicio del ámbito de las adicciones con amplia experiencia consolidada en el área de la salud, la prevención y la educación.

Para obtener una lista de términos con los que realizar consultas para identificar los registros pertinentes y no pertinentes, se procedió a la lectura de los registros bibliográficos y de los términos utilizados en la ecuación de búsqueda llevada a cabo en las bases de datos académicas.

Se crearon dos columnas en la tabla registros, columna “pertinente” y columna “no pertinente”. Con los términos obtenidos como pertinentes y como no pertinentes, se hicieron consultas en la base de datos relacional en Structured Query Language (más conocido como SQL) en los campos título, palabras clave y descriptores y, se realizaron las correspondientes revisiones e indicaciones en cada columna.

Se realizaron dos revisiones

• Revisión sobre el conjunto de artículos

• Sólo en los registros marcados como no pertinentes en la primera revisión.

Para la selección de artículos pertinentes, las consultas llevadas a cabo fueron las siguientes:

• Consultas sin condicionar términos a través del operador sintáctico “y como”. Los términos consultados fueron: “alcolock”, “druid”, “alcoholemia”, “alcotest”, “roadside testing assessment” y, “intoxicated driver”.

• Consultas en las que se condicionan dos términos a través del operador sintáctico “y como”. Estos fueron, términos de tráfico, circulación y seguridad vial con términos de sustancias adictivas (Tabla 1).

  Tabla 1. Términos de tráfico, circulación y seguridad vial y, sustancias adictivas.

  Términos de tráfico, circulación y seguridad vial		Términos de sustancias adictivas
  automobile accident	pedestrian death	alcohol
  automobile crash	pedestrian infringement	amphetamine
  bicycle accident	pedestrian injur	ayahuasca
  bicycle crash	public hire accident	barbiturate
  bike accident	public hire crash	benzodiazepine
  bike crash	rickshaw accident	benzphetamine
  bus accident	rickshaw crash	buprenorphine
  bus crash	road accident	cannabi
  car accident	road crash	cathinone
  car crash	road death	cocaine
  caravan accident	road infringement	codeine
  caravan crash	road injur	drug
  driver	road safe	drunk
  driving	road traffic	ecstasy
  hackney accident	roadside accident	fentanyl
  hackney crash	roadside crash	hallucinogen
  highway accident	roadside death	hashish
  highway crash	roadside infringement	heroin
  highway death	roadside injur	hydromorphone
  highway infringement	roadside safe	inhalant
  highway injur	scooter accident	ketamine
  highway safe	scooter crash	khat
  limousine accident	skateboard accident	lsd
  limousine crash	skateboard crash	mari uana
  lorries accident	snowmobile accident	mdma
  lorries crash	snowmobile crash	mephedrone
  minicab accident	taxi accident	mescaline
  minicab crash	taxi crash	methadone
  mopeds accident	tractor accident	methylphenidate
  mopeds crash	tractor crash	morphine
  motor home accident	traffic accident	mushroom
  motor home crash	traffic control	nalbuphine
  motor homes accident	traffic crash	opiate
  motor homes crash	traffic death	opioid
  motor vehicle accident	traffic infringement	opium
  motor vehicle crash	traffic injur	oxymorphone
  motorbike accident	traffic offender	phencyclidine
  motorbike crash	traffic safe	salvia divinorum
  motorcar accident	truck accident	sobriety
  motorcar crash	truck crash	substance
  motorcycle accident	vehicle accident	thebaine
  motorcycle crash	vehicle crash	under influence
  pedestrian accident		under the influence
  pedestrian crash		zepam

  
  

• Consultas en las que se condicionan tres términos a través del operador sintáctico “y como”. Estos fueron, el término “drink”, con el término “driver” o “driving” y, alguno de los siguientes términos (“infringement”, “injur”, “death”, “safe”, “accident”, “alcohol” y “crash”).

Estas consultas ejecutadas en los campo título recuperaron 2.093 artículos, en el campo palabras clave 606 artículos y en el campo descriptores 3.706 artículos.

A continuación se realizó una revisión manual de los campos título, palabras clave, descriptores y resumen de los registros seleccionados y los no seleccionados (a) consultando los registros que contuviesen “drink” y “driv”, “intoxicated” y “driv”, “DUI” y, “crash” a algún término de sustancias adictivas de la Tabla 1 y; (b) consultando los registros por las sustancias de estudio (columna sustancias adictivas de Tabla 1). De este modo se seleccionaron como pertinentes 487 registros, de los que 293 estaban relacionados con el término “under influence of”.

En total, en esta primera revisión se seleccionaron como pertinentes 6.892 artículos.

Para la selección de artículos no pertinentes, las consultas llevadas a cabo fueron las siguientes:

• Se consultaron los términos de la columna sustancias adictivas de la Tabla 1 en los campos título, palabras clave y descriptores y, se revisó que estos términos no estaban vinculados con en el contexto del tráfico, la circulación de vehículos y la seguridad vial. A través de ello se seleccionaron como no pertinentes 3.541 artículos.
• En esta revisión, además se consultaron para su eliminación del estudio los términos: “tobacco”, “crack”, “traffic”, “smoke”, “smoking”, “street”, “coffee”, “cigar”, “caffeine” y “nicotin”. Este proceso seleccionó como no pertinentes 6.136 registros.
• En esta selección de registros no pertinentes se observó el enorme ruido documental que recuperó la ecuación de búsqueda a través de los descriptores de Scopus. Esto puede deberse a que pese a la fiabilidad en la descripción de los registros bibliográficos por parte de los vocabularios controlados, estos procesos de indización son prácticamente automatizados y vinculan un alto número de términos a los registros, sobre 10 o más términos; mientras que las palabras clave de los artículos, pese a no estar normalizadas, son anotadas por los propios autores del artículo y están limitadas a entre 4 y 6 términos.
• Por último, en esta primera revisión para seleccionar no pertinentes, de los que en un principio habían sido seleccionados como pertinentes, tras la revisión llevada a cabo, 990 fueron seleccionados como no pertinentes. De estos, en 952 se observó cómo aunque se trataban términos de drogas y de tráfico no existía un vínculo en el contenido del documento, de los que en 56 se observó la presencia de términos como “intravenous” o “syringe”; mientras que en 38 que incluían el término “under influence” en el resumen se observó su no pertinencia.
• En total, en esta primera revisión se seleccionaron como no pertinentes 10.667 artículos.

2.1.4.2 Segunda revisión de los artículos

2.2 Tratamiento de la información bibliográfica

2.2.1 Clasificación de las sustancias de estudio

2.2.2 Normalización de las palabras clave y descriptores

2.2.3 Normalización de revistas inactivas

2.2.4 Normalización de las afiliaciones institucionales

2.2.5 Normalización de las firmas de los autores

2.3 Análisis bibliométrico