Etiología en Psiquiatría Flashcards
Características de una asociación irregular/episódica
- No requiere ser tomada seriamente
- Noción tácita de plausibilidad y mecanismo ausente
- No demanda explicación científica
Verdadero o falso:
Las asociaciones regulares/frecuentes no deben ser tomadas como candidatos para estudios sistemáticos
Falso, corresponden a posibles relaciones estadísiticas que pueden ser importantes fuentes de hipótesis, deben ser tomadas como candidatos para estudio sistemático.
Características de las asociaciones estadísticas
- Reflejan dependencia estadística
- Demandan explicaciones
- Requiere de estudio de direccionalidad
- Requiere de estudio causal
Verdadero o falso:
Una asociación estadística se puede medir de distintas maneras
Verdaderi
Definidos los valores A y B, donde A y B tienen relación causal, ¿Qué significa un confundente?
Una variable asociada a A y B que no se piensa es parte de la cadena causal hipotetizada entre A y B
Definidos los valores A y B, donde A y B tienen relación causal, ¿Qué significa un mediador?
Pueden ser completos o parciales y significan variables que podrían explicar la relación entre A y B. La explicación podría resultar en el descarte de la relación causal entre A y B
Definidos los valores A y B, donde A y B tienen relación causal, ¿Qué significa un moderador?
Variable que influencia la relación causal putativa entre A y B (su identificación no anula la relación causal)
Verdadero o falso:
Lo que en un modelo puede ser un confundente, no puede ser causa de ningún otro modelo relacionado
Falso, puede ser causa. Uno puede pensar acerca de una variable en términos de mediador o moderador dependiendo del modelo.
Características del método de A R Fisher
- Randomización
- La manipulación intenta “remover” el efecto de otras causas
- La asociación persiste “solo” cuando la relación es causal
Cuáles son las limitaciones del método de Fisher
- No funciona mágicamente
- Garantía probabilística
- RCT real vs ideal
Características de la epidemiología tradicional
- Se intenta hacer cargo de la inferencia causal y predictiva a la vez
- Intenta proporcional evidencia de temporalidad y relación dosis-dependiente
- Multiples diseños
Supuestos de las redes causales bayesianas
- A precede B
- No hay causalidad retro-activa (feedback)
- Un conjunto de causas ocultas comunes puede modelarse como una causa total