Elizabeth Gómez Vega

Médico Veterinario Zootecnista

Mg. en Ciencias Animales y Veterinarias Mención en

Medicina Preventiva Animal

¿PRIMERA ENFERMEDAD

ANIMAL ERRADICADA EN

EL MUNDO?

Peste bovina Devastaba al mundo rural en Europa “la mas mortífera de las enfermedades animales”

Causalidad

En Epidemiología uno de los objetivos primordiales es conocer y manejar las asociaciones entre exposiciones y efectos, como parte de la compleja red de relaciones que involucran a los animales y todos los aspectos de su ambiente.

Causalidad

Por ello, siempre los epidemiólogos estamos tratando de mejorar nuestros diseños y análisis de datos, para describir mejor esa red.

Es sólo estudiando esas asociaciones, en condiciones de campo, que podremos entender las interrelaciones y las formas de actuar sobre los factores.

Causalidad

Es por ello que en Epidemiología

se abordan las situaciones en su

condición MULTIFACTORIAL.

Inferencia.

La Epidemiología se sustenta, fundamentalmente, en estudios observacionales, para identificar las asociaciones entre exposiciones y efectos, basado en razonamiento inductivo (inferencia es decir desde lo particular a lo general). Esto es porque:

Muchos problemas no se pueden estudiar en condiciones

controladas de laboratorio (problemas éticos, costo, etc).

No es posible entender la complejidad de relaciones de factores, que afectan a los animales, en condiciones que no sean las naturales.

No es posible estudiar toda la población.

Componentes básicos de la

investigación epidemiológica.

La finalidad es obtener inferencias causales.

El estudio se inicia con el diseño del estudio observacional.

Es fundamental identificar la población objetivo y definir el grupo de estudio. Muestreo.

Obtener los datos de variables de exposición y los resultados. Dos herramientas a emplear son los cuestionarios y las pruebas diagnósticas.

Para establecer la asociación entre exposición y resultado debemos ordenar las frecuencias obtenidas y seleccionar la medida de asociación.

Estimar los efectos causales de la exposición.

Búsqueda de causas.

Identificar factores que puedan manejarse para maximizar la salud o prevenir la enfermedad. Identificar las causas de salud y enfermedad.

Causa es cualquier factor que produzca un cambio en la severidad o frecuencia del resultado.

Es esencial que los grupos a comparar (con el factor y sin el factor), sean los más similares en todos los otros factores que puedan afectar el resultado. Ya que la comparación perfecta no es posible, se usa la mejor alternativa práctica. La aleatorización es una gran ayuda.

Relación A – H - MA

Agente

Medio ambiente

Huésped

En la conceptualización moderna de la epidemiología veterinaria, los efectos ligados al hombre han tomado una gran relevancia.

Los nuevos escenarios mundiales han profundizado estos efectos antropógenos.

De esta manera podríamos hablar de una nueva relación:

Tríada epidemiológica

Tétrada epidemiológica

Del griego tetras: Conjunto de cuatro seres o cosas estrecha o especialmente vinculados entre sí

Relación A – H – MA – EA

Agente

Medio ambiente

Huésped

Efecto Antropógeno

EFECTO ANTROPÓGENO

-POLÍTICAS PÚBLICAS

-POLÍTICAS ECONÓMICAS

-RELACIONES INTERNACIONALES

-POLÍTICAS SANITARIAS

... y de todas las intervenciones y

actividades que generan éstas ....

Objetivos de epidemiología

Determinación del origen de una enfermedad

cuya causa se conoce.

Investigación y control de una enfermedad cuya

causa se desconoce inicialmente.

Obtención de información sobre la ecología y la

historia natural de la enfermedad.

Objetivos de epidemiología

Planificación y seguimiento de programas de

control de la enfermedad.

Valoración de efectos económicos de una

enfermedad. Análisis de costos y beneficios de

los programas alternativos de prevención,

control o erradicación.

Presentación de la enfermedad

Endémica: se emplea con dos sentidos:

La frecuencia normal de presentación de una enfermedad en una población

La presencia constante de una enferme-dad en una población

Epidémica: presentación de una enferme-dad en un nivel superior al esperado (endémico). Pandémica

Esporádica: presentación irregular y fortuita de una enfermedad. Fundamentalmente se relacionan con influencias locales

Causas de enfermedad

Postulados de Koch

1. Está presente en todos los casos de la

enfermedad.

2. No aparece en otra enfermedad como

agente parásito, fortuito y apatógeno.

3. Se aísla en cultivo puro a partir de un

animal e induce la misma enfermedad en

otros animales.

Causas de enfermedad (cont.)

Postulados de Evans:

1. La proporción de individuos enfermos debe ser

significativamente mayor entre los expuestos a

la supuesta causa, comparados con los que no

expuestos.

2. La exposición a la supuesta causa debe ser más

frecuente en los individuos que padecen la

enfermedad que en los que no la padecen.

3. El número de casos nuevos de la enfermedad

debe ser significativamente mayor en los

expuestos a la supuesta causa que en los no

expuestos

Causas de enfermedad (cont.)

Postulados de Evans: 4. De forma transitoria, tras la exposición a la

supuesta causa, la enfermedad debería mostrar una distribución de los períodos de incubación representada por una curva con forma de campana.

5. Tras la exposición a la supuesta causa aparece un abanico de respuestas en el huésped, desde leves a graves, dependiendo del grado de exposición.

6. Tras la exposición a la supuesta causa, debería aparecer una respuesta medible en el huésped que no tenían antes de la exposición o debería aumentar su magnitud si existía antes de la exposición. Esto no debe suceder en los no expuestos.

Causas de enfermedad (cont.)

Postulados de Evans:

7. La reproducción experimental de la enfermedad debe ser más frecuente en los expuestos a la supuesta causa en comparación con los no expuestos.

8. La eliminación de la supuesta causa debe producir una reducción de la frecuencia de presentación de la enfermedad.

9. La prevención o la modificación de la respuesta del huésped (inmunización), debería reducir o eliminar la enfermedad.

10. Todas las relaciones y asociaciones deben ser biológica y epidemiológica-mente comprobables.

Tipos de asociación causal

Asociación: grado de dependencia o independencia entre dos variables.

Existen dos tipos:

Asociación no estadística

Asociación estadística

No causal

Causal

○ Indirecta

○ Directa

Tipos de asociación causal (cont.)

Asociación no estadística: es aquella que tiene lugar por casualidad, es decir, la frecuencia de aparición conjunta de la enfermedad y del factor no es mayor que la que se produciría por azar.

Asociación estadística: las variables presentan una asociación positiva, cuando aparecen conjuntamente con mayor frecuencia que la esperada por casualidad

Modelos causales

Modelo 1: la relación entre las causas y sus efectos permite clasificar las causas en dos tipos:

Suficientes: produce inevitablemente un efecto. ○ Comprende siempre un conjunto de componentes causales,

por lo tanto, la enfermedad es multifactorial.

○ Una enfermedad puede ser producida por diferentes causas suficientes.

○ No es necesario identificar todos los componentes de una causa suficiente para prevenir la enfermedad, ya que la eliminación de uno de los factores puede hacer que la causa se convierta en insuficiente.

○ Si una causa es componente de toda causa suficiente se dice

que es necesaria.

Modelos causales

Modelo 1:

D

B

C A

E

Causa

suficiente 1

G

B

F A

H

Causa

suficiente 2

I

C

F A

J

Causa

suficiente 3

Esquema conceptual de las causas de una enfermedad hipotética

(modelo causal 1) (Rothman, 1976)

Modelos causales (cont.)

Causa necesaria: en su ausencia NO se produce la enfermedad.

Causa suficiente: comprende varios componentes causales, que pueden estar presentes en forma concomitante o seguir uno a otro en cadena y determinan la enfermedad..

Ej.: coloquialmente se identifica a la bacteria SRS como causal del Síndrome Ricketsial del Salmón, aunque la causa suficiente engloba la exposición a la bacteria, la carencia de inmunidad, condiciones de higiene y manejo, stress, temperatura del aguay otros factores.

Modelos causales (cont.)

Las variables se pueden también definir como factores y se pueden clasificar en:

Factores predisponentes: elevan el grado de susceptibilidad del huésped (edad).

Factores favorecedores: facilitan la aparición de una enfermedad (nutrición, alojamiento).

Factores precipitantes: asociados con la asociación definitiva de la enfermedad (agentes biológicos, tóxicos, etc.).

Factores reforzadores: tienden a agravar la presencia de una enfermedad (transporte).

Modelos causales (cont.)

Modelo 2: las causas directas e indirectas

representan una cadena de acciones en las

que las causas indirectas activan a las

directas.

Modelos causales (cont.)

Paradigmas (a) y ejemplos (b) de asociaciones causales directas e

indirectas: 1 y 2 = asociaciones causales directas; 3 = asociación causal

indirecta (A con C), asociación causal directa (B con C); 4 = asociación

causal directa e indirecta (A = C).

1. A B Traumatismo Contusión

2.

A

C

Infección por Salmonella sp.

Enteritis

B Infección por Parvovirus canino

3. A B Leptospirosis Hemólisis C Hemoglobinuria

4.

A

C

Rabia en murciélagos Rabia en

hombre B Rabia en zorros

(a) (b)

Importancia de los factores

causales

Su comprensión permite entender mejor

cuando:

un factor es atribuible a una determinada

enfermedad,

o alternativamente la proporción de una

enfermedad que puede prevenirse

eliminando el factor de exposición.

Confusión en causalidad

Es el efecto de una variable ajena que

puede dar lugar, total o parcialmente, a

una asociación aparente entre las

variables.

Puede producir una falsa asociación entre

las variables de estudio o puede

enmascarar una asociación verdadera. A la

variable que confunde se le denomina

variable de confusión.

Confusión en causalidad (cont.)

Ejemplo:

Se demostró la existencia de una asociación estadística

entre la ventilación con ventiladores y enfermedades

respiratorias en porcinos. Esto no se debía a que los

ventiladores produjesen la enfermedad.

La asociación era el resultado del efecto de confusión del

tamaño de la explotación: la probabilidad de que aparezcan

enfermedades respiratorias es mayor en las explotaciones

grandes que en las pequeñas, y al mismo tiempo, las

grandes tienen más ventilación artificial.

Hipótesis causales

El primer paso de toda investigación epidemiológica de causalidad es la descripción del tiempo, lugar y población.

Tiempo: deben considerarse las relaciones de tiempo (año, estación, mes, día, hora) y presentación del problema sanitario.

Lugar: identificar las relaciones espaciales (factores geológicos, ecológicos, etc.) y la presentación del problema sanitario. Se están desarrollando Sistemas de Información Geográficos (SIG).

Población: las características de los individuos pueden ser de gran importancia para caracterizar susceptibilidades a enfermedades (el tipo de animal puede determinar riesgos a ciertos problemas sanitarios).

Hipótesis causales (cont.)

Existen 4 métodos principales para llegar a una hipótesis:

Método de diferencia: si la frecuencia de una enfermedad es diferente en dos circunstancias distintas, y uno de los factores está presente en una circunstancia, pero no aparece en la otra, puede sospecharse que el factor sea causal.

Ej.: mortalidad lechones en una maternidad comparado con otras dos, la única diferencia entre ellas era que en la primera tenían un tipo de calefactor distinto.

Hipótesis causales (cont.)

Método de la concordancia: si un factor es común

a cierto número de circunstancias distintas en las

que aparece una enfermedad, dicho factor podría

ser la causa de la enfermedad.

Ej.: aparición de salmonelosis en distintas

explotaciones porcinas que tuvieron en común

recibir una misma partida de harina de carne y

huesos.

Hipótesis causales (cont.)

Método de la variación concomitante: consiste en la búsqueda de uno o varios factores cuya frecuencia o intensidad varían con la frecuencia de la enfermedad en distintas situaciones.

Ej.: la distancia a la cual se transporta el ganado para su sacrificio está relacionada con la aparición de contusiones en las canales. Hipomagnesemia bovina y niveles de magnesio en los pastos. Infección por leptospiras del personal de lechería y frecuencia con la que se ordeñan las vacas.

Hipótesis causales (cont.)

Método de la analogía: consiste en comparar el modelo de comportamiento de la enfermedad en estudio con el de una enfermedad bien conocida. La causa de una enfermedad conocida puede ser la causa de otra enfermedad desconocida con un modelo de comportamiento similar.

Ej.: algunos tumores mamarios en ratones son producidos por virus, por lo que algunos tumores mamarios canino podrían tener también una causa vírica.

Principios para establecer

asociaciones causales

1. La secuencia de los hechos en el tiempo: la causa debe preceder al efecto.

2. La intensidad de la asociación: si un factor es causal debe existir una fuerte asociación estadística.

3. El gradiente biológico: si se puede demostrar la existencia de una relación dosis respuesta entre un factor y una enfermedad, aumenta la posibilidad de que el factor sea causal.

Principios para establecer

asociaciones causales (cont.)

4. La coherencia: si existe una asociación en

diversas circunstancias, resulta muy probable la

existencia de una relación causal

5. La compatibilidad con los conocimientos

existentes: resulta más razonable inferir que un

factor es causa de una enfermedad si es que se ha

identificado un mecanismo biológico convincente

que en el caso que se desconozca tal mecanismo.