Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.
-
Upload
suelo-sastre -
Category
Documents
-
view
130 -
download
0
Transcript of Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.
![Page 1: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/1.jpg)
Evaluación de Causalidad en la
Epidemiología del CáncerDana Loomis, PhD
![Page 2: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/2.jpg)
Contenido
• Marco teórico: ideas de causalidad en epidemiología
• Evaluación de causalidad en la practica epidemiológica
• Evaluación de causalidad para las monografías del CIIC
![Page 3: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/3.jpg)
Teorías de Causalidad en Epidemiología
¿Qué es una causa?
•(del latín): el fundamento o el origen de algo
•algo que produce un efecto
•motivo o razón para obrar de una manera determinada
![Page 4: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/4.jpg)
¿Por qué es importante la causalidad en epidemiología?
![Page 5: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/5.jpg)
![Page 6: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/6.jpg)
¿Por qué es importante la causalidad en epidemiología?
• Epidemiología es una ciencia pragmática
• Queremos descubrir las causas del cáncer para prevenir enfermedad y mejorar la salud de la población
![Page 7: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/7.jpg)
Causa Necesaria y Suficiente
Exposure DiseaseDisease
Primer Paso: Causas Necesarias y Causas
Suficientes
![Page 8: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/8.jpg)
Causa Necesaria pero no Suficiente
Efectivamente el modelo de Koch para las enfermedades infecciosas.
P.ej. bacillus tuberculinum es necesario para provocar tuberculosis, pero la enfermedad también depende de susceptibilidad y otros factores.
![Page 9: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/9.jpg)
Causas ni Necesarias ni Suficientes(Causalidad Múltiple)
![Page 10: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/10.jpg)
Causalidad Múltiple
• Concepto desarrollado en el contexto de investigación sobre enfermedades cardiovasculares en los años 1950– “Factores de riesgo” en vez de “causas”
• Relevante a otras enfermedades crónicas, incluso el cáncer
• Modelos basados en causalidad múltiple dominan en epidemiología moderna
![Page 11: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/11.jpg)
Stolte M , and Meining A The Oncologist 1998;3:124-128
©1998 by AlphaMed Press
Un Modelo Múlticausal: Cáncer del Estómago
![Page 12: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/12.jpg)
Causas Suficientes y ContribuyentesPropuesta de Rothman (1976)
• Cada uno de los 3 “pasteles” comprende una causa suficiente (et los 3 en conjunto son necesarios)
• Cada causa suficiente es una constelación de componentes o factores de riesgo
• Ningún componente puede ser suficiente en si, pero un componente puede ser necesario
![Page 13: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/13.jpg)
Interpretación•Factor A participa en todos las causas suficientes: de esto, A es necesario (pero no suficiente);•De esto, eliminar A evitaría completamente la enfermedad;•Los otros factores son ni necesarios ni suficientes, pero…•Eliminar cualquier factor evitaría la acción de las causas en las cuál ésta participa;•P.ej., al alejar factor C, se puede bloquear la acción de causas I y III;•Lógicamente, la proporción de la enfermedad evitado por la supresión de un componente depende de su prevalencia en la población.
AA AAAA
![Page 14: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/14.jpg)
Desarrollos Recientes• Variables contrafactuales
• Métodos gráficos (Directed Acyclic Graphs-DAGs)
• Modeles estructurales marginales
![Page 15: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/15.jpg)
Contrafactuales
• La pregunta contrafactual:– “¿cuál habría sido la experiencia de la población
expuesta si no hubieran estados expuestos?”
• Pero esto no es observable en realidad– Entonces utilizamos un grupo no expuesto (control)
para simular la experiencia de los expuestos en la ausencia de la exposición
– Esto implica asignación al azar o apareamiento para asegurar que los grupos son parecidos excepto a la exposición
![Page 16: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/16.jpg)
Proposed causal structure (directed acyclic graph) to represent the association between use of antibiotics and the risk of lung cancer.
Zhang H et al. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2008;17:1308-1315
©2008 by American Association for Cancer Research
![Page 17: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/17.jpg)
Evaluación de Causalidad en la Práctica Epidemiológica
Objetivos de inferencia causal•Exclusión de mecanismos no causales debido a errores sistemáticos (sesgo) y aleatorios
•Estimación valida de los efectos causales en la población en estudio
•Inferencia valida sobre las causas en otras poblaciones no estudiadas (generalización)
![Page 18: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/18.jpg)
Errores Sistemáticos y Aleatorios
Impreciso, pero no sesgado
Impreciso y sesgado
Preciso y sesgado
Preciso y valido!
![Page 19: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/19.jpg)
•Si los resultados son validos
•Si pueden ser atribuidos al sesgo o al azar (error aleatorio)
•Si son aplicables a otros contextos
Para evaluar un estudio o un cuerpo de investigación hay que preguntar:
![Page 20: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/20.jpg)
Validez de Estudios Epidemiológicos
• Un estudio tiene validez interna si refleja relaciones verdaderas en la población de estudio, sin distorción (sesgo).
• Un estudio tiene validez externa si los resultados se aplican generalmente, a otras poblaciónes. – Notar que la validez externa depende de que existe la
validez interna!
![Page 21: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/21.jpg)
Evaluación de Error Aleatorio
• Efectivamente el papel del estadístico, a través de la evaluación de precisión:– Pruebas de hipótesis– Intervalos de confianza
![Page 22: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/22.jpg)
Evaluación de Sesgo
• Sesgo: Distorsión de una asociación exposición-enfermedad relativo a su valor verdadero– Una asociación sesgada falta validez
• Sesgo tiene dirección tal y como magnitud– Una asociación sesgada puede aparecer mas fuerte
(exagerada) o mas débil (atenuada) respecto al valor verdadero
• En símbolos, se puede postular λ=β’/β– Sesgo es presente cuando λ≠1
![Page 23: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/23.jpg)
Ejemplos de Sesgo en Estudios Epidemiológicos
• El riesgo relativo (RR) del cáncer del pulmón entre los hombres que consumen alcohol es 1.1, pero un estudio observa un RR de 2.0. El riesgo está exagerado por (2.0/1.1)=1.8 (λ>1).
• El RR de mortalidad observado entre los trabajadores de una fabrica de plaguicidas es 0.80, pero en realidad no hay efecto proctector de la exposición. El riesgo está atenuado (λ<1).
![Page 24: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/24.jpg)
Los Tres Sesgos Epidemiológicos
• Confusión
• Sesgo de información (error de medición)
• Sesgo de selección
![Page 25: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/25.jpg)
Confusión
• Sesgo provacado por un tercer factor lo que es una causa de la enfermedad y que se asocia con la exposición
• En otras palabras, un sesgo resultante de la mezcla de los efectos de la exposición y un otro factor
![Page 26: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/26.jpg)
Factores de Confusíon
Características de un confusor
1. Una causa independiente de enfermedad (entre los no expuestos)
2. Asociado con exposición, pero...
3. Sin relación causal con exposición (ni
causa ni consecuencia de exposición)
![Page 27: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/27.jpg)
Exposicion Enfermedad
A
A = Factor de Confusión
![Page 28: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/28.jpg)
Exposicion Enfermedad
A
A ≠ Factor de Confusión
![Page 29: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/29.jpg)
Sesgo de Información
• Distorción de los resultados debida a los errores de medición de variables
• Puede resultar de malamedición de enfermedad, exposición, o covariables
• Cuestion de validez interna
![Page 30: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/30.jpg)
Sesgo de InformaciónClasificación correcta
Muestra del estudio
EnfermosExpuestos
SanosExpuestos
EnfermosNo expuestos
SanosNo expuestos
Fuente: Szklo y Nieto 2000
Casos Controles
Exp.
No Exp.
Los datos en el estudio no son
correctos
![Page 31: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/31.jpg)
Sesgo de Información
Ejemplos
• Sesgo diagnóstico
• Sesgo de memoria
• Error de instrumentos de monitoreo
![Page 32: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/32.jpg)
Clases de Error de Medición de Exposición
• No-Diferencial– Errores de medir exposición son independientes de
enfermedad
• Diferencial– Errores de medir exposición dependientes de
enfermedad (desiguales entre casos y no-casos)
• Los dos pueden ser aleatorios o sistemáticosA notar que los errores de medición de exposición son los mas
frecuentes y importantes. No obstante, errores parecidos existen respecto al nivel de exposición: los errores de medir la enfermedad pueden ser igual o desigual según exposición.
![Page 33: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/33.jpg)
Errores de Medición: Ejemplos
Malaclasificación no-diferencial•Un estudio de cohortes utiliza entrevistas para medir la dieta al comienzo del seguimiento. La clasificación es imperfecto, per igual entre todos los participantes.
Malaclasificación diferencial•En entrevistas para un estudio casos-controles, la memoria del uso de plaguicidas es mas valida entre las madres de niños con cáncer que entre las madres de los controles.
![Page 34: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/34.jpg)
Efectos de Errores de Medición
• Errores de medición son siempre presentes en cualquier estudio
• Normalmente, los errores no-diferenciales inducen sesgo hacia nulidad: el efecto es atenuado
• El sesgo debido de errores diferenciales es difícil de predecir: el efecto puede ser exagerado o atenuado
![Page 35: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/35.jpg)
Sesgo de Selección
• Distorción de los resultados debida a la falta de comparabilidad de los poblaciónes en estudio
• Puede resultar de: – Los procedimientos usados para seleccionar a los
sujetos del estudio– Alteraciones en el curso del estudio
• Cuestion de validez externa tal y como interna
![Page 36: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/36.jpg)
Sesgo de selecciónPoblación de referencia
Muestra del estudio
EnfermosExpuestos
SanosExpuestos
EnfermosNo expuestos
SanosNo expuestos
Fuente: Szklo y Nieto 2000
La muestra no representaa la población
blanco
![Page 37: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/37.jpg)
Sesgo de Selección
Debido a la formación de la poblacion en estudio•Selección de una población de estudio que no representa la población blanco•Selección de controles sesgados (estudios casos-controles)•Sesgo de no respuesta•Sesgo de autoselección o de volontarios
Debido a alteraciones en el curso del estudio•Pérdida sesgada de sujetos durante el seguimiento (estudios de cohortes)
![Page 38: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/38.jpg)
Evaluación de las Causas del Cáncer:
las Monografías del CIIC
Dana Loomis, PhD
![Page 39: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/39.jpg)
Las Monografías del CIIC(http://monographs.iarc.fr/indexfr.php)
• Evalúan los factores que puedan aumentar el riesgo de cáncer en los seres humanos– Exposiciones ocupacionales y ambientales– Agentes químicos, físicos y biológicos
• Más de 900 agentes evaluados desde 1971– >100 cancerígenos para el hombre– >300 posiblemente o probablemente cancerígenos
• Los gobiernos y las organizaciones de salud usan las monografías:– Para la toma de decisiones respecto a los cancerígenos– Para apoyar normas y medidas de prevención
![Page 40: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/40.jpg)
Criterios de Evaluación
Los criterios para la evaluación de causalidad son explicados en el Preambulo (Preamble) de los Monografías:•Criterios para la revisión de evidencia en humanos y animales y sobre los mecanismos de cáncer•Procesos y reglas de decisiones para las evaluaciones •Actualización según evolución del conocimiento científico (ultima en 2006)
![Page 41: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/41.jpg)
Las Clasificaciones de IARC
Human and Animal Evidence Overall Evaluations
Sufficient Group 1- Carcinogenic to humans
Limited Group 2A – Probably carcinogenic to humans
Group 2B – Possibly carcinogenic to humans
Inadequate Group 3 – Not classifiable as to carcinogenicity to humans
Suggesting lack of carcinogenicity Group 4 – Probably not carcinogenic to humans
![Page 42: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/42.jpg)
Las evaluaciones son realizados por Grupos de Trabajo que comprenden expertos invitados: >1000
científicos de >50 países han participados
![Page 43: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/43.jpg)
Proceso de Identificación de Riesgos
Review of Mechanisms of Cancer
Review of Mechanisms of Cancer
Review of Exposure
Data
Review of Exposure
Data
![Page 44: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/44.jpg)
Revisión de los Datos Epidemiológicos
• Selección de estudios– Estudios deben ser publicados y accesibles al publico
• Cualidad de estudios– Definición clara de la población– Cualidad de la evaluación de exposición– Control adecuado de confusión y de otros sesgos– Cualidad del análisis– Presentación adecuado de los métodos y los
resultados
![Page 45: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/45.jpg)
Evaluación de Causalidad
• Efectivamente la aplicación de los postulados de Hill a la totalidad de la evidencia– Fuerza de la asociación– Consistencia y coherencia entre estudios– Secuencia temporal – Plausibilidad biológica– Efecto exposición-respuesta– Precisión estadística
![Page 46: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/46.jpg)
Evaluación de los Datos Humanos
Cáncer en loshumanos
— Preamble Part B, Section 6(a)
Cáncer en loshumanos
— Preamble Part B, Section 6(a)
� Evidence suggesting lack of carcinogenicity
� Sufficient evidence
� Limited evidence
� Inadequate evidence
Causal relationship has been establishedChance, bias, and confounding could be ruled out
with reasonable confidence
Causal interpretation is credibleChance, bias, or confounding could not be ruled out
Studies permit no conclusion about a causal association
Several adequate studies covering the full range of exposure levels are mutually consistent in not showing a positive association at any observed level of exposure
Conclusion is limited to cancer sites and conditions studied
Cáncer en losanimales de laboratorio
Otros datos relevantes sobre los mecanísmos del cáncer
![Page 47: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/47.jpg)
Evaluación por Peso de la Evidencia
Cancer in humans•Sufficient evidence•Limited evidence•Inadequate
evidence•Evidence suggesting
lack of carcinogenicity
Cancer in humans•Sufficient evidence•Limited evidence•Inadequate
evidence•Evidence suggesting
lack of carcinogenicity
Cancer in animals•Sufficient evidence•Limited evidence•Inadequate
evidence•Evidence suggesting
lack of carcinogenicity
Cancer in animals•Sufficient evidence•Limited evidence•Inadequate
evidence•Evidence suggesting
lack of carcinogenicity
Mechanisms•Strong, moderate or
weak mechanistic data
•Mechanism likely to operate in humans?
Mechanisms•Strong, moderate or
weak mechanistic data
•Mechanism likely to operate in humans?
Overall Evaluation
1.Carcinogenic to humans2A. Probably carcinogenic 2B. Possibly carcinogenic3. Not classifiable as to carcinogenicity4. Probably not carcinogenic
Overall Evaluation
1.Carcinogenic to humans2A. Probably carcinogenic 2B. Possibly carcinogenic3. Not classifiable as to carcinogenicity4. Probably not carcinogenic
![Page 48: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/48.jpg)
Reglas de Decisión para la Evaluación Global
Sufficient Limited Inadequate ESLC
EVIDENCE IN EXPERIMENTAL ANIMALS
Group 1 (carcinogenic to humans)
EVIDENCE IN HUMANS
Group 4
Group 2A
(probably carcinogenic)
Group 3 (not classifiable)
Group 2B (possibly carcinogenic)(exceptionally, Group 2A)
Group 2B
(possibly carcinogenic)
ESLC
Sufficient
Limited
Inadequate
![Page 49: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/49.jpg)
Group 1
Group 3
Group 3
4 consistently and strongly supported by a broad range of mechanistic and other relevant data
Group 4
2A belongs to a mechanistic class
2B with supporting evidence from mechanistic and other relevant data
Group 3
2A belongs to a mechanistic class
2B with strong evidence from mechanistic and other relevant data
Group 3
Mechanistic data can be pivotal when the human data are not conclusive
Sufficient Limited Inadequate ESLC
EVIDENCE IN EXPERIMENTAL ANIMALS
2A belongs to a mechanistic class where other members are classified in Groups 1 or 2A
Group 2B (exceptionally, Group 2A)
ESLC
Limited
Sufficient
Inadequate
1 strong evidence in exposed humans
Group 2A
1 strong evidence in exposed humans
2A strong evidence … mechanism also operates in humans
Group 2B
3 strong evidence … mechanism does not operate in humans
EVIDENCE IN HUMANS
![Page 50: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/50.jpg)
Centre international de Recherche sur le Cancer
Lyon, France
Cancerogenícidad de Contaminación
AtmosféricaMonografías del CIIC, Vol. 109
Lyon, Francia: 8-15 octubre 2013
![Page 51: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/51.jpg)
Evaluaciones
• La contaminación del aire exterior es cancerígeno para el hombre (Grupo 1)
• La contaminación partículada del aire exterior es cancerígeno para el hombre (Grupo 1)
![Page 52: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/52.jpg)
Source: Brauer et al. (2012). Environ Sci Technol 46:652-60
Datos de ExposiciónLa contaminación atmosférica es global y altamente
variable
![Page 53: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/53.jpg)
Estudios Epidemiológicos
• Se evaluaron todos los estudios disponibles sobre el cáncer y la contaminación atmosférica
• De 200 estudios sobre el cáncer del pulmón, 14 son los más importantes: • Estudios de cohortes con millones de personas
en Europa, Asia y Norteamérica• Evaluación cuantitativa de los niveles de
exposición• Control adecuado de los factores de confusión,
notablemente el tabaquismo
![Page 54: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/54.jpg)
RR de cáncer del pulmón por 10 µg/m3 PM-2.5
![Page 55: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/55.jpg)
RR cáncer del pulmon, NO2 y marcadores de la exposición a la circulación
![Page 56: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/56.jpg)
RRs for Lung Cancer and Air Pollution: Non Smokers
![Page 57: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/57.jpg)
Evaluación: Cáncer en los Humanos
• Hay evidencia suficiente en humanos de la carcinogenicidad de la contaminación del aire exterior. La contaminación del aire causa cáncer del pulmón. Una asociación positiva ha estado observado para el cáncer de la vejiga urinaria.
• Hay evidencia suficiente en humanos de la carcinogenicidad de las partículas en la contaminación del aire exterior. Las partículas en la contaminación del aire causan cáncer del pulmón.
![Page 58: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/58.jpg)
Cáncer en los animales de laboratorio
Tres evaluaciones sobre la base de estudios sobre el cáncer en los animales de laboratorio: Los índices de carcinogenicidad en animales son suficientes para:•Los productos extraídos de las partículas recogidas del aire exterior contaminado•Las partículas en la contaminación del aire exterior
•Los emisiones de motores diesel•La contaminación del aire exterior
•Promoción de tumores en los ratones expuestos al aire contaminado•Actualización de evaluaciones precedentes del CIIC, incluso: combustión de carbón y de leña, emisiones de motores diesel
![Page 59: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/59.jpg)
Otros datos relevantes• Revisión de 100s de estudios en los
humanos, animales y sistemas experimentales
• Fuerte apoyo mecanistico: la exposición a la contaminación del aire exterior o las partículas en el aire exterior contaminada se asocia con un aumento en daños genéticos los que son predictivos del riesgo de cáncer en los seres humanos
![Page 60: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/60.jpg)
Cytogenic effects in humans exposed to polluted outdoor air
Loomis et al., Chin J Cancer; 2014; Vol. 33 Issue 4 www.cjcsysu.com
![Page 61: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/61.jpg)
Elementos de Causalidad en la Evaluación de Contaminación
AtmosféricaEn su totalidad, los datos sobre contaminación atmosférica y cáncer cumplen con los criterios de:•Exclusión de sesgo de selección•Exclusión de confusión•Exclusión del azar•Consistencia•Coherencia•Efecto exposición-respuesta•Plausibilidad biológica
![Page 62: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/62.jpg)
¡Gracias por su atención!
![Page 63: Evaluación de Causalidad en la Epidemiología del Cáncer Dana Loomis, PhD.](https://reader033.fdocuments.ec/reader033/viewer/2022061601/551ced9b550346447a8b5193/html5/thumbnails/63.jpg)
ReferenciasCausalidadGreenland S et al. Causal Diagrams for Epidemiologic Research.
Epidemiology, 1999;10: 37-48. Hernández-Avila M, et al. Sesgos en estudios epidemiológicos. Sal Pub
Mex 2000;42:438-446.Hill AB. The environment and disease: association or causation? Proc R
Soc Med 1965;58:295–300.
Holland PW. Statistics and causal inference. J Am Statistical Assoc 1986;81:945-70.
Rothman KJ. Causes. Am J Epidemiol 1976;104:587–92
Evaluaciones del IARC
IARC. Preamble: IARC Monographs on the Evaluation of Carcinogenic Risks to Humans. IARC. Lyon, France: 2006.
Loomis D, et al. The carcinogenicity of outdoor air pollution. Lancet Oncol, 2013;14:1262-1263.