Leandro Huayanay Falconi CAUSALIDAD Leandro Huayanay Falconi

DEFINICION DE CAUSA Causa de una enfermedad es todo acontecimiento, condición o característica que juega un papel esencial en producir su ocurrencia. INDUCCION es el tiempo que transcurre desde que interactua la causa hasta que inicia la enfermedad. Enfermedad CAUSA

MODELO GENERAL DE CAUSA La causa de enfermedad no es única sino múltiple. El modelo ecológico postula la enfermedad como interacción entre el Agente, Huésped y Ambiente, para generar la enfermedad. Se reconoce la la causa suficiente y causa necesaria

FACTORES DE CAUSALIDAD

MODELO ECOLOGICO

CAUSA SUFICIENTE Es un grupo de condiciones y acontecimientos mínimos que cuando están presentes inevitablemente producen la enfermedad, mínimo implica que ninguna esta demás. Significa que si todos esos aconteci-mientos se presentan, irremedia-blemente se produce la enfermedad.

MULTICAUSALIDAD

CAUSA NECESARIA Es aquella que debe estar siempre presente para que ocurra la enfermedad, pero ella sola no es suficiente para dar la enfermedad. Ejemplo: los microorganismos patógenos, deficiencias de vitaminas, tóxicos.

DESCUBRIMIENTO DE LAS RELACIONES CAUSALES Observación clínica o de los datos disponibles, Generar una hipótesis o sospecha de una relación, Analiza la existencia de una asociación estadística mediante los estudios de casos y controles y luego de cohortes Prueba por un ensayo experimental.

RAZONAMIENTO EPIDEMIOLOGICO (1) 1.- Sospechar de posible influencia de un factor particular en la ocurrencia de una enfermedad. - Práctica clínica. - Estudio de los patrones de la enfermedad. - Observación en los laboratorios. - Especulación teórica.

RAZONAMIENTO EPIDEMIOLOGICO (2) 2.- Formulación de Hipótesis Específicas. 3.- Evaluación de las Hipótesis. 4.- Recolección sistemática y análisis de los datos. 5.- Evaluación de la validez de la asociación observada, excluir posibles explicaciones alternativas 6.- Juicio a la asociación.

¿ COMO ESTABLECER CAUSALIDAD ? El establecimiento de una relación causal va mas allá de la demostración de una asociación estadisticamente significativa. La significación causal de una asociación es materia de juicio, el cual va mas allá de la probabilidad estadística. La experimentación puede ayudarnos a establecer causalidad, pero esta no siempre es posible.

EVALUACIONES Efecto del Azar Sesgos Confusión Criterios de causalidad

SESGO Es una distorsión o error sistemático, que impide evaluar correctamente la asociación entre dos variables. No hay modo de corregir la distorsión, cuando éste se ha introducido en el estudio. Solo se puede evitar en el momento que se esta diseñando el estudio.

Sesgo de prevalencia-incidencia (Neyman) estudio de cohorte estudio de casos y controles IMA no IMA IMA no IMA col 85 462 38 * 34 col 116 1511 113 117 RR= 2.4 OR = 1.16 * este grupo de individuos estaba sub representado por la muerte rápida una vez que aparece el IMA. OR

Sesgo de admisión (Berkson) En población general En sujetos hospitalizados casos controles casos controles exp 17 207 5* 15 no exp 184 2376 18 219 OR = 1.06 4.06 * Este grupo de individuos esta sobredimencionado, lo que hace crecer el OR

Sesgo de recuerdo diferencial En población real En sujetos encuestados casos controles casos controles exp 20 20 20 10 * no exp 80 80 80 90 OR = 1 OR= 2.25 * Este grupo de individuos no recuerda igual que los casos, por lo que crece el OR

CONFUSION Es una apreciación falsa existencia de de asociación entre dos variables, generada por la presencia de una tercera. Alcoholismo cáncer de pulmón Tabaco

CRITERIOS DE CAUSALIDAD Relación temporal Fuerza de asociación Relación dosis respuesta Coherencia Plausibilidad biológica Efecto de cesación Especificidad de la asociación Analogía