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