Causality En Epidemiologia

CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGIA DRA MAYRA CISNEROS DRA. LILIANA RUBIO CARDONA RESIDENCIA MEDICINA

CAUSALIDAD • Es el estudio de la relación etiológica entre una exposición y la aparición de un efecto secundario. • Evento, condición o característica previa que fue necesaria para la ocurrencia de la enfermedad en el momento que ocurrió. • Es la identificación de los factores o agentes que causan las

CAUSA • Evento o un estado de la naturaleza que inicia o permite —sólo o en conjunto con otras —otra secuencia de eventos que resultan en un efecto • Fundamento u origen de algo, la razón o motivo • Factor que es posible o conveniente alterar para producir, modificar o prevenir un efecto.

CAUSALIDAD • Única o Múltiple • Causa suficiente: Si el factor (causa) está presente, el efecto (enfermedad) siempre ocurre. • Causa necesaria: Si el factor (causa) está ausente, el efecto (enfermedad no puede ocurrir. • Factores de Riesgo: – Características que aumentan la

FACTORES CAUSALES • Factores biológicos (edad, sexo, raza, peso, talla, composición genética, estado nutricional, estado inmunológico). • Factores psicológicos (autoestima, patrón de conducta, estilo de vida, respuesta al estrés). • Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural (calentamiento global, contaminación, cambios demográficos, estilo de vida, actividad física durante el tiempo de ocio, pertenencia a una red social, acceso a servicios básicos, hacinamiento, drogadicción, alcoholismo). • Factores económicos (nivel socioeconómico, categoría profesional, nivel educativo,

FACTORES CAUSALES • Ámbito laboral (accidente de trabajo, empleo, pérdida del empleo, acceso a la seguridad social, tensión laboral, contaminación sonora, condiciones del ambiente de trabajo). • Factores políticos (guerras, embargos, pago de la deuda externa, globalización, invasión). • Factores relacionados con el medio ambiente físico (geología, clima, causas físicas, causas químicas, presencia de vectores, deforestación. • Servicios de salud (acceso a servicios de

FISLOSOFIA • Tales de Mileto: – Causas Inmediatas y Esenciales o finales

• Aristóteles: – Causa material: es el sujeto u objeto en el que ocurren las cosas; – Causa eficiente: es el proceso en desarrollo; – Causa formal – Causa final

HISTORIA Y FILOSOFIA • Leibniz: La causalidad es un principio del ser, un aspecto fundamental e inseparable del mismo • David Hume: La causalidad es la forma en que se expresan las leyes científicas basadas en una generalización de la experiencia y con capacidad predictiva • Kant :“Todo nuestro conocimiento comienza con la experiencia". La causalidad es un apriori que se necesita para el conocimiento racional, en tanto que todo lo que ocurre supone algo

ELEMENTOS DE LA RELACION CAUSAL • Elemento Inicial o Causa > Relación de ambos • Elemento Final o Efecto. • El efecto se define en términos de cambio con respecto a su situación previa o a lo que hubiera ocurrido si no hubiera habido causa

RELACION CONDICIONAL • a) Necesaria y suficiente: Si A, entonces B y si B, entonces A. • Relación o asociación causal directa: El factor ejerce su efecto en ausencia de otros factores o variables intermediarias. En este caso se habla de una relación necesaria y suficiente.

• Ejemplo: muy rara en procesos biológicos o

RELACION CONDICIONAL • b) Necesaria y no suficiente: Si A, entonces B o no B y si B, entonces A. • Necesaria y no suficiente: Cada factor es necesario, pero no es suficiente para producir la enfermedad. Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer del cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis.

RELACION CONDICIONAL • c) No necesaria y suficiente: Si A, entonces B y si B, entonces A o no A. • No necesaria y suficiente: El factor puede producir la enfermedad, pero también otros factores que actúan solos. Ejemplo: leucemia puede ser producida por exposición a la radiación y por exposición al benceno.

• Ejemplo: leucemia puede ser producida por

RELACION CONDICIONAL • d) No necesaria y no suficiente: Si A, entonces B o no B y si B, entonces A o no A. • No necesaria y no suficiente: Ningún factor por sí solo es necesario ni suficiente. Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas como diabetes mellitus, hipertensión arterial.

•   Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas como diabetes mellitus,

RELACION CONDICIONAL • Relación o asociación causal indirecta : El factor ejerce su efecto vía factores o variables intermediarias. • Relación o asociación no causal: La relación entre dos variables es estadísticamente significativa, pero no existe relación causal, sea porque la relación temporal es incorrecta (la presunta causa aparece después y no antes del presunto efecto) o porque otro factor es responsable de la presunta

CARACTERISTICAS RELACION CAUSAL • La temporalidad: la causa precede al efecto • La dirección: La relación va de la causa al efecto • La asociación: Cuantificación de la constancia de la relación.

MODELOS CAUSALES • Modelo de Koch-Henle. Sugerido por Koch en 1882, a propósito de la tuberculosis y paradigmático en el estudio de las enfermedades infecciosas • a) El microorganismo debe encontrarse siempre en los casos de enfermedad. • b) El microorganismo deberá poder ser aislado en cultivo, demostrando ser una estructura viva y distinta de otras que puedan encontrarse en otras enfermedades. • c) El microorganismo cultivado deberá ser capaz de producir la enfermedad en el animal de experimentación.

MODELOS CAUSALES • Modelo de Austin Bradford-Hill. Se conocen como criterios de Bradford Hill, es paradigmático en el estudio de las enfermedades no infecciosas (relación causal no necesaria y no suficiente). • 1) Fuerza de asociación, medida con los índices estadísticos apropiados. • 2) Congruencia entre distintos observadores, en diferentes lugares, tiempos y circunstancias. • 3) Especificidad de las causas. • 4) Temporalidad. • 5) Gradiente biológico en la relación dosis-respuesta. • 6) Plausibilidad biológica. • 7) Coherencia con otros conocimientos. • 8) Evidencia experimental.

MODELOS CAUSALES • Modelo de Rothman. Contenido teórico y contempla las relaciones multicausales. Fue desarrollado en el ámbito de la epidemiología y es el más adaptado a los métodos estadísticos multivariantes. • Define como causa a todo acontecimiento, condición o característica que juega un papel esencial en producir un efecto. • Distingue entre causa componente, suficiente y necesaria. • Sus características son:

Modelo de Rothman. • a) Ninguna de las causas componentes es superflua. • b) No exige especificidad, pues un mismo efecto puede ser producido por distintas causas suficientes. • c) Una causa componente puede formar parte de más de una causa suficiente para el mismo efecto. Si una causa componente forma parte de todas las causas suficientes de un efecto se le denomina causa necesaria. • d) Una misma causa componente puede formar parte de distintas causas suficientes de distintos efectos. • e) Dos causas componentes de una causa

LOS POSTULADOS DE EVANS • 1. La proporción de individuos enfermos debería ser significativamente mayor entre aquellos expuestos a la supuesta causa, en comparación con aquellos que no lo están. • 2. La exposición a la supuesta causa debería ser más frecuente entre aquellos individuos que padecen la enfermedad que en aquellos que no la padecen. • 3. El número de casos nuevos de la enfermedad debería ser significativamente mayor en los individuos expuestos a la supuesta causa en comparación con los no expuestos, como se puede comprobar en los estudios prospectivos.

LOS POSTULADOS DE EVANS • 4. De forma transitoria, la enfermedad debería mostrar tras la exposición a la supuesta causa, una distribución de los períodos de incubación representada por una curva en forma de campana. • 5. Tras la exposición a la supuesta causa debería aparecer un amplio abanico de respuestas por parte del hospedador, desde leves hasta graves, a lo largo de un gradiente biológico lógico. • 6. Previniendo o modificando la respuesta del huésped, debe disminuir o eliminarse la presentación de la enfermedad (por ej.:

LOS POSTULADOS DE EVANS • 7. La reproducción experimental de la enfermedad debería tener lugar con mayor frecuencia en animales u hombres expuestos adecuadamente a la supuesta causa, en comparación con aquellos no expuestos; esta exposición puede ser deliberada en voluntarios, inducida de forma experimental en el laboratorio o demostrada mediante la modificación controlada de la exposición natural. • 8. La eliminación (por ejemplo la anulación de un agente infeccioso específico) o la modificación (por ejemplo la alteración de una dieta deficiente) de la supuesta causa debería producir la reducción de la frecuencia de presentación de la enfermedad. • 9. La prevención o la modificación de la respuesta del hospedador (por ejemplo, mediante inmunización) debería reducir o eliminar la enfermedad que normalmente se produce tras la exposición a la causa supuesta. • 10. Todas las relaciones y asociaciones deberían de ser biológica y epidemiológicamente verosímiles.

Evaluaciones causa-efecto en medicina Una asociación puede definirse como la dependencia estadística que existe entre dos o más factores. Donde la ocurrencia de un factor aumenta (o disminuye) a medida La existencia de asociaci ón no implica necesariamente que varía el causalidad. otro

Una asociación causal (o relación de causa-efecto) se manifiesta cuando el cambio en la frecuencia o intensidad de la exposición es seguido por un cambio en la frecuencia o intensidad del efecto.

Enfermedades no infecciosas o crónicodegenerativas CAUSA

FACTORES DE RIESGO

Al suprimir la causa, el efecto se erradica; Al eliminar el factor de riesgo, el efecto disminuye en frecuencia.

El razonamiento básico para establecer una relación causal es la secuencia de eventos, esto es, la causa precede al efecto.

Evitar la falacia circular: Posthoc ergo si ocurre después de Propter hoc luego es su causa. Concluir que dos o más factores tienen relación causa-efecto es necesario demostrar que la asociación entre

Asociación válida • Asociación real o verdadera • Nos conlleva un efecto mínimo del azar y del sesgo, o de uno y otro.

error aleatorio o azar

• Inherente a todas las observaciones. • Asociación puede valorarse aplicando el valor resultante de p

IC 95% • Medida de asociación con 95% de seguridad • El valor p y el IC 95% es complementaria • En función del valor de p, una asociación que no es estadísticamente significativa • sin embargo, el IC quizá no excluya la posibilidad de que exista dicha asociación y, es posible que proporcione información sobre su magnitud. • a menor tamaño de muestra, mayor es el valor p y más amplio el intervalo.20

SESGOS • Son errores sistemáticos e involuntarios • Cualquier fase del proceso de evaluación • Sesgos de selección, medición y confusión.

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Selección • Difieren en características con respecto de la población a la que se pretende extrapolar • Afectan la validez externa de los resultados del estudio. Medición • Durante la fase de obtención de la información • Criterios diferentes de recolección o interpretación de los datos o ambos. Confusion • La asociación entre dos factores puede afectarse por la coexistencia de otros • Se asocian tanto a la exposición, como al efecto • Pero no constituyen un componente de la cadena de factores causantes del desenlace. • No son mutuamente excluyentes .

………..los efectos del azar y el sesgo en la evaluación una asociación están relacionados con el rigor metodológico del estudio. Los tipos de sesgo considerados provocan una comparación distorsionada dentro del modelo de razonamiento razonamient causa-efecto…….

Respecto a los diseños de investigación en medicin medici tienen rigor metodológico decreciente en relació con la determinación de causalidad

Ensayo clínico controlado o estudio clínico experimental

Estudios prospectivos Sujetos de una muestra, similares o comparables Azar (ensayo clínico aleatorizado) Dos o más grupos Grupo Control Doble ciego. Limitante (investigación de causas o fx de riesgo de enfermedades, principalmente por razones

Tratamiento experimental el grupo control no necesariamente recibe un placebo pues puede recibir el mejor tratamiento vigente al

Estudio de cohortes. • Diseño comparativo, pero no recurre a la asignación aleatoria. • Sujetos son clasificados según: interés (expuesta y no expuesta) • Observan (estudio observacional) • Período específico (Determinar la frecuencia de • aparición del efecto). • Ocurrencia del evento (prospectivos y retrospectivos). • Se conoce claramente la secuencia temporal de exposición y enfermedad. • NO garantiza una distribución similar de características • entre los grupos expuesto y no expuesto. • Inconvenientes del tamaño de la muestra y el seguimiento,

Estudio de casos y controles. In div id uos q ue ya t uvie ro n el e fect o y un co njunto d e perso nas denomin ados co ntro le s q ue n o lo mu est ra n. Re tro spect iv ame nte el a nte cedente d e exp osició n a la ca usa o a l fa cto r de ri esg o so spech ado.

Diseños transversales • Imagen instantánea de la coexistencia de la exposición y el efecto • Limitaciones metodológicas del estudio de casos y controles • Mayor dificultad para demostrar la secuencia temporal de causa y efecto.

Estudios descriptivos • Son los menos recomendables para este efecto. • Prospectiva • Retrospectivamente • No se tienen grupos controles o grupos de referencia con los cuales comparar. • Depende de lo éticamente posible, de la disponibilidad de individuos o pacientes y de los recursos

Comprobación del tipo de asociación 1.- Fuerza de asociación. Es la magnitud con que aumenta el riesgo de desarrollar un efecto cuando se presenta una exposición. Se usan el riesgo relativo (RR), el riesgo • atribuible (RA) y la fracción etiológica (FE).

El riesgo relativo o razón de incidencia acumulada

Razón existente entre el riesgo de los expuestos (incidencia del efecto en los expuestos) y el riesgo de los no expuestos (incidencia del efecto en los no expuestos).

Es la medida que refleja mejor la probabilidad de padecer la enfermedad en función de la exposición.

• Iai (incidencia acumulada) • Riesgo de enfermar entre los expuestos • IAo (incidencia acumulada) o riesgo de enfermar en los no expuestos. • Estudios prospectivos, • Experimentales o de cohorte, donde es posible estimar la

• En los estudios de casos y controles se utiliza una estimación indirecta del riesgo relativo, que se conoce como razón de productos cruzados (RPC) o razón de momios (RM) u odds ratio (OR).

Riesgo relativo o una razón de momios • Valor de 1 se consideran nulos • Si el valor es menor de 1, la exposición disminuye la posibilidad de • desarrollar el evento (protector) • RR o RM es mayor de 1, la exposición se encuentra asociada positivamente con el evento(> probabilidad de desarrollarlo) • Significación clínica de la

riesgo atribuible • Diferencia de riesgos • Distinguir el efecto absoluto de la exposición y expresa la proporción de individuos expuestos que, por efecto de la exposición, desarrollarán el efecto. • La fracción etiológica (o porcentaje de riesgo atribuible) permite estimar la proporción del riesgo o el efecto observado en los sujetos expuestos,

2. Congruencia. • Asociación entre la exposición y el evento de interés ha sido reproducida por investigadores diferentes, utilizando diseños diferentes en medios también diferentes. La mejor evidencia sobre la congruencia, para Sackett, proviene de los estudios de metaanálisis.

3. Relación temporal. • La exposición debe anteceder al • efecto. Esta relación puede ser notada fácilmente en los • estudios prospectivos, pero no en los estudios de casos y • controles, así como en los transversales. Además, en • ocasiones no es fácil establecer la relación temporal, • principalmente cuando el tiempo transcurrido entre la

4. Gradiente dosisrespuesta • A mayor magnitud o intensidad de exposición, Debe esperarse que sea . mayor la magnitud o intensidad del efecto. • Este gradiente también puede ser entre el tiempo de exposición y el efecto.

5. Credibilidad epidemiológica. • Si existe asociación, cabe esperar que la distribución geográfica de la exposición sea paralela a la distribución del efecto. • Si la exposición solamente se conoce para los grupos de población y no para los individuos de dichos grupos, los estudios utilizados son denominados estudios ecológicos o de riesgo agregado, en los cuales se valora la exposición media del grupo. • Estudios incompletos, formular hipótesis

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