Causalidad en Epidemiología
Concepto de causa
Es cultural, por lo que no podemos pensar en causas sin el conocimiento.
Hipócrates Edad Media Renacimiento Siglo XIX
Humores y miasmas Enfoque población Koch
Modelo unicausal
Modelo unicausal determinista
Se basa en la asunción de tres criterios:
1. La especificidad de la causa. El virus VIH es solamente la causa del SIDA.
2. Conexión predecible. Cualquier cambio del VIH induce cambios en el SIDA
3. Especificidad del efecto: El SIDA es sólo producido por el VIH.
Limitaciones
Cambio epidemiológico
Modelo unicausal
Enfermedades crónicas
Modelo multicausal
Epidemiología como ciencia
Estudia la distribución y determinantes de la frecuencia de las enfermedades en el hombre.
Unidad de estudio:
Poblaciones humanas
Determinantes:
Encontrar relaciones causales
Definición causalidad
En epidemiología, la causalidad se define como el estudio de la relación etiológica entre una exposición y una condición (enfermedad) de interés.
Causalidad
Dos tipos de investigación médica
Banco de trabajo
Epidemiología
Banco de trabajo generalmente describe la biología subyacente de la enfermedad
Epidemiología prueba los resultados del banco de trabajo sobre poblaciones humanas u ofrece entrada a los científicos biomédicos a los que no sabemos
El grueso de la metodología epidemiológica
se basa en estudios observacionales
Debate sobre inferencia causal
Criterios de Bradford Hill que permiten
apoyar la causalidad de una asociación
• Fuerza de asociación
• Secuencia temporal
• Consistencia
• Relación dosis-respuesta
• Analogía
• Especificidad
• Plausibilidad biológica
• Coherencia
• Evidencia experimental
En las ciencias biomédicas, los criterios de causalidad más
comúnmente aceptados son los que postuló el epidemiólogo
británico Austin Bradford Hill en su célebre artículo “El medio y
la enfermedad: ¿asociación o causalidad?”, que publicó en
1965 en la revista Proceedings of the Royal Society of
Medicine, y que son los que siguen:
Criterios de Bradford Hill
Criterios de B. Hill
Secuencia temporal: en ocasiones es difícil establecerlo, la causa debe preceder al efecto. Es el único criterio considerado por algunos autores como condición sine qua non.
Fuerza de asociación: A mayor intensidad de la relación entre dos variables, mayor es la probabilidad de que exista una relación. Se mide con el RR.
Efecto dosis-respuesta: Cuanto mayor es el tiempo y/o dosis de exposición al factor causal, mayor es el riesgo de enfermedad.
C E
De validez interna (propios del estudio)
Criterios de B. Hill De coherencia científica
Consistencia: Los resultados de un estudio deben
mantenerse constantes y ser reproducibles por cualquier
investigador en cualquier lugar.
Plausibilidad biológica: La relación causal sugerida
debe mantener la línea de los principios científicos
aceptados en el momento, es decir, creemos más en una
relación causal si conocemos su mecanismo patogénico.
Criterios de B. Hill De coherencia científica
Coherencia: La interpretación de causas y efectos no
puede entrar en contradicción con el comportamiento
propio de la enfermedad o lesión. Este criterio combina
aspectos de consistencia y plausibilidad biológica
(Corresponde a la evolución de Simonin).
Especificidad : Es más fácil aceptar una relación causa-
efecto cuando para un efecto sólo se plantea una sola
etiología, que cuando para un determinado efecto se han
propuesto múltiples causas. En este caso lo apropiado
sería hablar de Especificidad de la causa.
Criterios de B. Hill De coherencia científica
Analogía: Se fundamenta en relaciones de causa-efecto
establecidas, con base a las cuales si un factor de riesgo
produce un efecto a la salud, otro con características
similares debiera producir el mismo impacto a la salud.
Evidencia experimental: No siempre es posible realizar
el estudio necesario, pero es la prueba más sólida de
causalidad. En el caso de que no se pueda acceder a un
ensayo clínico, hay quienes lo interpretan este punto en
el sentido de que si un factor produce un efecto, éste
debería cesar cuando desaparece el factor.
Según Rothman, estos nueve puntos que Hill propone para valorar si una asociación es causal presentan reservas y el único que se admite como sine qua non es el de TEMPORALIDAD.
Criterios de B. Hill
En Epidemiología la causa es la fuerza de asociación entre dos hechos
Azar
Test estadístico
No asociado
No significativo
Asociado
Significativo
Hecho fortuito Si, pero se debe a sesgos de medición, observación
Si el test es significativo, no hay sesgos, no hay
error en la prueba... E podría ser causado por C....
C E
E1 C E2
Diabetes (C) ocasiona vulvovaginitis (E1) y retinopatía (E2)
* Confusión
*
C E1 E2 Diabetes ocasiona retinopatía y eso ocasiona ceguera
E1 C E3 E2
Diabetes puede ocasionar ceguera por retinopatía o cataratas
*
* Confusión
C1 C2 E
Exposición a tabaco y exposición a arsénico pueden ocasionar Cáncer de Pulmón
C1 C2 E
Las dos causas están relacionadas Tanto desnutrición como deprivación sensoriomotriz causan alteración en el desarrollo sicomotor
C1 C2 E1 E2
La disminución de tolerancia a carbohidratos o el aumento en su consumo pueden causar hiperglicemia y poliuria
C E La infección puede causar desnutrición y la desnutrición infección
Ejemplo #1 – VIH y SIDA
Epidemiología identifica nuevas enfermedades
causadas por defectos en el sistema inmune.
Ciencia identifica el agente infeccioso.
Estudios epidemiológicos confirman que el
agente causa enfermedad en humanos.
Causalidad es probada.
¿Qué significa realmente el término “causal”?
Ejemplo #2 - ¿qué causa un infarto al miocardio?
Estudios epidemiológicos combinados con estudios de laboratorio identifican factores de riesgo
Tabaquismo
Colesterol
Hipertensión arterial
Stress
Historia familiar
Obesidad
Etc.
Cuales de los señalados contribuyen al principal riesgo
Cuales son las relaciones entre factores de riesgo
Por lo tanto:
El tema de causalidad no es tan simple como parece
Así, es necesario unificar el concepto de causalidad
Un modelo unificado de relaciones causales
Los 2 componentes:
Causa suficiente
Precede a la enfermedad
Si la causa está presente, la enfermedad siempre ocurre
Causa necesaria
Precede a la enfermedad.
Si la causa está ausente, la enfermedad no puede ocurrir.
Un modelo unificado de relaciones causales
1. Necesario y suficiente*
Sólo factor A Enfermedad
* Raramente ocurre
Factores
genéticos
Anemia
drepanocítica
Los 4 modelos de relaciones causales
2. Necesaria pero no suficiente
Factor A
Enfermedad
+
+
Factor B
Factor C
2. Necesario pero no suficiente - Ejemplo
Iniciación
Cáncer
+
+
Periodo latente
Promotor
3. Suficiente pero no necesario
Enfermedad
Factor B
Factor C
Factor A
3. Suficiente pero no necesario - ejemplo
Leucemia
o
Benceno
¿Campos
electromagnéticos?
Radiación ionizante
o
4. Ni suficiente ni necesaria
Factor A
+
+
+
y/o
y/o
Factor B
Factor C Factor D
Factor E Factor F
Enfermedad
4. Ni suficiente ni necesaria - ejemplo
Tabaquismo +
+
+
y/o
y/o
Colesterol
Hipertensión Historia familiar
Stress Obesidad
IM
Por lo tanto:
Conceptos de causa necesaria vs causa suficiente, nos ofrece un esquema teórico para causalidad de todas las enfermedades
Como actualmente evaluamos si un factor de riesgo es en verdad causal
Criterios para evaluar causalidad
Relación temporal
Exposición precede a la enfermedad
Fuerza de asociación
Medición del Riesgo Relativo (Razón de riesgos o Razón de momios)
Relación dosis - respuesta
Al aumentar la dosis de exposición, aumenta el riesgo de enfermedad
Ejemplo: tabaquismo y cáncer de pulmón
Repetición de los hallazgos
Resultados se repitieron en otros estudios
Criterios para evaluar causalidad
Credibilidad biológica La asociación concuerda con lo que conocemos de la biología
Algunas veces sabemos poco o nada acerca de la biología (epidemiología de “caja negra”)
Ejemplo – Asbestosis y cáncer de pulmón. Sólo existen teorías acerca de su mecanismo
Consideración de explicaciones alternas Si existe conocimiento, asegúrese de que los estudios lo toman en cuenta
Cese de exposición Si la exposición es reducida o eliminada, el riesgo disminuirá
Ejemplo ex-fumadores
Especificidad de asociación Un agente específico está asociado con sólo una enfermedad
OK para agentes infecciosos pero no es real para muchos factores de riesgo de enfermedades crónicas
Ejemplo: tabaquismo asociado con varias enfermedades
Criterios para evaluar causalidad
Consistencia con otro conocimiento
Si hay otro conocimiento en cuanto a factor de riesgo, luego este entra en juego
Con frecuencia no lo hay
Ejemplo:
Exposición a campos electromagnéticos es un factor de riesgo POSIBLE para leucemia
Este hallazgo es nuevo y el otro conocimiento que tenemos es de estudios en cambios de células ( in vitro)
De nuevo epidemiología “ Caja negra”
Criterios de causalidad:
tabaquismo y cáncer de pulmón
Relación temporal
Credibilidad biológica
Consistencia
Alternativas
Cesación de efectos
Especificidad de asociación
Fuerza de asociación
Dosis respuesta
Tabaquismo antes que Ca
Si
> 36 estudios
?
Si
Punto de ataque
25 x > 25+ cigarrillos/día*
Si
*.Se estima que el 80% de todos los cáncer de pulmón se deben a tabaquismo