Descargar la presentación
La descarga está en progreso. Por favor, espere
Publicada porNoelia Najarro Modificado hace 10 años
1
Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar
Causalidad Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar Traducción al español, Dr en C Nicolás Padilla Raygoza, Facultad de Enfermería y Obstetricia de Celaya, Universidad de Guanajuato, México o Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
2
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 1. Banco o ciencia de laboratorio generalmente puede controlar el ambiente en el cual el experimento está siendo efectuado en: - Control para la dieta y el ambiente en que está el animal 2. Epidemiología no puede controlar directamente el ambiente de los sujetos humanos - Por lo tanto, Epidemiología usa ciertos métodos para intentar controlar las diferencias en las enfermedades en estudio entre “ambiente” de poblaciones y sujetos individuales en el estudio. - Hacemos esto usando una combinación de métodos en el diseño del estudio y análsisis estadístico Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
3
¿Qué significa realmente el término “causal”?
Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
4
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. 1. No todos los expuestos se vuelven seropositivos 2. Entre trabajadores de atención en salud, menos del 1% de aquellos expuestos a través de picadura con agujas se vuelven seropositivos. 3. ¿Por qué? NO CONOCEMOS LAS RAZONES 4. POR LO TANTO NUESTRO CONOCIMIENTO DE CAUSALIDAD DE SIDA AÚN ES UNCOMPLETO. Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
5
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 1. ¿Cuál es la “causa” de un infarto al miocardio Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
6
Por lo tanto: El tema de causalidad no es tan simple como parece
Así, es necesario unificar el concepto de causalidad Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
7
Un modelo unificado de relaciones causales
Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
8
Los 2 componentes: Causa suficiente Causa necesaria
Precede a la enfermedad Si la causa está presente, la enfermedad siempre ocurre Causa necesaria Si la causa está ausente, la enfermedad no puede ocurrir 1. Usando estos dos componentes de causalidad, podemos producir un esquema unificado de causalidad que cubra todo el proceso de enfermedad Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
9
Los 4 modelos de relaciones causales
Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
10
1. Necesario y suficiente*
Enfermedad Sólo factor A Anemia drepanocítica 1. Si el factor está presente, la enfermedad siempre ocurrirá 2. Sin el factor, la enfermedad nunca se desarrolla 3. La mayoría de las enfermedades infecciosas no causan enfermedad a todos, y no todos los fumadores intensos desarrollan cáncer de pulmón 3. Casi nunca existe en Medicina excepto para ciertos tipos de enfermedades genéticas como la anemia depranocítica, síndrome de Down y quizá VIH -> SIDA Factores genéticos * Raramente ocurre Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
11
2. Necesaria pero no suficiente
Factor A + Factor B Enfermedad 1. Cada factor es necesario pero por sí mismo, no es suficiente para causar enfermedad, todos son necesarios para causar enfermedad, pero individualmente ninguno es causa suficiente para causar enfermedad 2. Cada factor de riesgo sólo no pueden causar enfermedad 2. Así, múltiples factores se requieren con frecuencia en una secuencia temporal específica 3. Ejemplo: Carcinogénesis -> + Factor C Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
12
2. Necesario pero no suficiente - Ejemplo
Iniciación + Periodo latente Cáncer 1. Carcinogénesis es considerado un proceso de múltiples pasos involucrando iniciación y promoción - Iniciación de daño celular de alguna forma - Teoría de muchos golpes a la célula para producir una primera célula cancerosa que comprende el periodo latente Finalmente el último golpe sobre la células es el promotor que vuelve la célula, cancerosa. + Promotor Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
13
3. Suficiente pero no necesario
Factor A Factor B Enfermedad 1. En este modelo, cada factor de riesgo es suficiente para causar la enfermedad, pero no todos los factores de riesgo son necesariamente causales de la enfermedad ( Si el factor C está ausente, la enfermedad puede ocurrir) 1. En este modelo cada factor de riesgo puede producir la enfermedad sin que los otros factores estén presentes. 2. A diferencia del concepto del modelo suficiente y necesario, la enfermedad puede desarrollarse sin una causa específica necesaria 3. Sin embargo, no realmente suficiente debido a otros co-factores conocidos o desconocidos están en el proceso causal. Factor C Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
14
3. Suficiente pero no necesario - ejemplo
Radiación ionizante o Benceno Leucemia En este modelo cada factor de riesgo puede producir la enfermedad sin que los otros factores estén presentes. 2. Si se expone a suficiente radiación , los otros dos factores de riesgo no son necesarios para causar la enfermedad Radiación ionizante, exposición a benceno y posiblemente campos electromagnéticos pueden causar leucemia independientemente de los demás factores. Sin embargo, otros co-factores en el proceso causal, pueden actuar, no todos los expuestos al benceno tendrán leucemia o ¿Campos electromagnéticos? Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
15
4. Ni suficiente ni necesaria
Factor A + Factor B y/o + Factor C Factor D Enfermedad 1. Ilustra a la mayoría de las enfermedades crónicas, actuales 2. Los factores de riesgo se combinan en formas de las que sabemos poco acerca de producir la enfermedad 3. Por lo tanto, si un factor sólo causará la enfermedad por sí mismo (ninguno es causa suficiente), y no todos son necesarios para que la enfermedad ocurra (sólo unos pocos pueden causar la enfermedad). y/o + Factor E Factor F Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
16
4. Ni suficiente ni necesaria - ejemplo
Tabaquismo + y/o Colesterol Hipertensión Historia familiar Stress Obesidad IM 1. Tales combinaciones de factores de riesgo pueden causar un infarto al miocardio (IM) 2. No tiene que presentar todos los factores de riesgo 3. No sabemos cuales 4. Si observamos los factores de riesgo, ninguno es suficiente por sí solo, y no todos son necesarios (así no todos son necesarios) Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
17
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? Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
18
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 1. Relación temporal: la exposición al factor de riesgo ocurre antes del ataque de la enfermedad 2. Credibilidad biológica – algunas veces sabemos, otras no 3. La relación es verificada en estudios repetidos 4. Eliminación de explicaciones alternas: difícil de probar un efecto negativo 5. Cese de efecto: el riesgo cae en ausencia de exposición al factor de riesgo 6. Fuerza de asociación: usualmente medida a través del riesgo relativo.. Entre mayor el riesgo relativo, más probable que sea causal 7. Especificidad de la asociación : exposición específica asociada con sólo una enfermedad – No es aplicable, como se mostró en la discusión previa del esquema de causalidad, 8. Fuerte evidencia relación causal dosis-respuesta Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
19
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 1. Relación temporal: la exposición al factor de riesgo ocurre antes del ataque de la enfermedad 2. Credibilidad biológica – algunas veces sabemos, otras no 3. La relación es verificada en estudios repetidos 4. Eliminación de explicaciones alternas: difícil de probar un efecto negativo 5. Cese de efecto: el riesgo cae en ausencia de exposición al factor de riesgo 6. Fuerza de asociación: usualmente medida a través del riesgo relativo.. Entre mayor el riesgo relativo, más probable que sea causal 7. Especificidad de la asociación : exposición específica asociada con sólo una enfermedad – No es aplicable, como se mostró en la discusión previa del esquema de causalidad, 8. Fuerte evidencia relación causal dosis-respuesta Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
20
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” 1. Relación temporal: la exposición al factor de riesgo ocurre antes del ataque de la enfermedad 2. Credibilidad biológica – algunas veces sabemos, otras no 3. La relación es verificada en estudios repetidos 4. Eliminación de explicaciones alternas: difícil de probar un efecto negativo 5. Cese de efecto: el riesgo cae en ausencia de exposición al factor de riesgo 6. Fuerza de asociación: usualmente medida a través del riesgo relativo.. Entre mayor el riesgo relativo, más probable que sea causal 7. Especificidad de la asociación : exposición específica asociada con sólo una enfermedad – No es aplicable, como se mostró en la discusión previa del esquema de causalidad, 8. Fuerte evidencia relación causal dosis-respuesta Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
21
Criterios de causalidad: tabaquismo y cáncer de pulmón
Tabaquismo antes que Ca Si > 36 estudios ? Punto de ataque 25 x > 25+ cigarrillos/día* Relación temporal Credibilidad biológica Consistencia Alternativas Cesación de efectos Especificidad de asociación Fuerza de asociación Dosis respuesta 1. Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017 *.Se estima que el 80% de todos los cáncer de pulmón se deben a tabaquismo
22
El usual toque de humor Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
23
“¡Oh, hey. ¡Adoro estas cosas. …
“¡Oh, hey! ¡Adoro estas cosas! …. ¡Crujientes en el exterior y un centro blando!” Julián Laverde M. Especialista Medicina Familiar 23/03/2017
Presentaciones similares
© 2024 SlidePlayer.es Inc.
All rights reserved.