Causalidad en epidemiología Flashcards
modelo unicausal
- en el periodo de las enfermedades infecciosas, estas fueron reveladas como causadas por un único agente
- no resultó útil al momento de explicar las causas de enfermedades crónicas no transmisibles, las cuales fueron ganando importancia a medida que las infecciosas eran superadas
- en estudio de TBC se descubrío que el agente puede estar presente sin generar la enfermedad (se requiere más que el agente para causar la enfermedad)
causa suficiente
cuando produce inevitablemente una enfermedad o la desencadena (si el factor está presente, se genera la enfermedad)
- no suele ser un único factor, sino que comprende varios componentes (causa componente es un conglomerado que constituye la causa suficiente)
característica de las causas componentes
- habitualmente las causas componentes son desconocidas
características causas suficientes
- cada una de las causas suficientes son capaces de generar la enfermedad
- basta con que una causa suficiente esté completa (con todos sus componentes) para que la enfermedad ocurra
- las causas componentes pueden estar presentes en más de un mecanismo causal
- si una causa componente está en todos los mecanismos causales, significa que esta causa en particular es necesaria (ej: la presencia de VIH es necesaria para causar el SIDA)
respecto a las causas estructurales y fisiopatológicas
el modelo simplifica estas causas y las pone en un mismo plano, por lo que no se tomaría en cuenta la complejidad de los mecanismos del fenómeno causal
definición de causa
causa es un evento, condición o característica que precede al evento resultante, sin la cual ese resultado (la enfermedad), no hubiese ocurrido de ninguna manera
cómo se mide el efecto causal
- se puede medir directamente porque la única diferencia es la presencia o ausencia de la exposición
utilidad de los ensayos randomizados
- se asignan aleatoriamente a los participantes de un grupo expuesto y no expuesto
- de esta forma todas las características por las que las personas difieren quedarían perfectamente igualadas (siempre y cuando la muestra sea suficientemente grande)
el proceso de inferencia causal requiere de
los eventos en estudio (exposición y desenlace) sean observados en sujetos iguales, en situación idéntica, de tal forma que la única característica distinta entre ellos sea la exposición
el estudio debe estar libre de variables confusoras que son causa común de la exposición y el efecto
variables de confusión
- es importante tener un buen conocimiento del problema en estudio, ya que son muchas las variables tanto las conocidas como las que no, que puede influir sobre el resultado de un evento en estudio (ej: asociación entre el consumo de grasas trans y desarrollo de diabetes, sabemos que se influye por el nivel socioeconómico, tbq, sedentarismo, etc–>variables de confusión)
estudio de asociaciones en epidemiología
- las observaciones son variables medidas en muestras de individuos que luego se relacionan para buscar asociaciones
- se busca establecer si la variable ocurre de forma independiente o si están relacionadas (hipótesis)
inferencia causal
- es el proceso de traducir una asociación observada a una relación causal
- en este proceso se debe descartar ptras posibles explicaciones para la asociación encontrada
una asociación tiene las siguientes explicaciones posibles
- asociación no existe, se debe a error muestral
- asociación no existe, se debe a un sesgo de selección o medición (falta de validez)
- el efecto causa la exposición (causalidad reserva)
- existe una causa común, es decir, que afecta a la exposición y al efecto (confusión)
- la exposición causa al efecto (causalidad)
fuerza de asociación
de bradford-hill
magnitud de la medida de asociación (cociente o diferencia entre la frecuencia de enfermedad de los expuestos y los no expuestos), cuanto mayor sea la asociación, más sólida será la base
consistencia
de bradford-hill
- asociación se detecta en distintos estudios y bajo distintas condiciones con otras poblaciones y con diferentes diseños de estudio
