Causalidad e Intro a diagramas causales (DAGs, Directed Acyclic Graphs)

Clase creada por Kelika Konda, Ph D

Modificada por Karina Leiva, Ms(c)

Causalidad

• Muy importante, aunque no siempre lo podemos medir (es complejo el encontrar causas)

• Causa: Aquello que se considera como fundamento u origen de algo (la razón detras del efecto)

• Al identificar causas podemos:

– Implementar medidas de prevención

– Conocer mecanismos que producen la enfermedad

– Establecer tratamientos

David Hume (1711-1776) • La primera regla de

causalidad: – Temporalidad: “La causa

tiene que ocurrir antes del efecto”

• Segunda Regla: – Contrafactual: 1. Siempre A va antes de B 2. B no puede ocurrir si no

ocurre A 3. Si A no estuviera B no

podría ocurrir Teórico: La misma persona

sin la causa en un tiempo X

A B

Criterios de Hill

1. Temporalidad 2. Fuerza de Asociación 3. Consistencia 4. Especificidad 5. Gradiente biológico (efecto dosis-respuesta) 6. Plausibilidad 7. Coherencia 8. Experimentación 9. Analogía Criterios a considerar, no lo tomemos como una Ley

Criterios de Hill

1. Temporalidad:

– No siempre se ve en estudios transversales (excepto cosas fijas: sexo, genes)

– Es mas fácil establecer temporalidad en estudios prospectivos.

2. Fuerza de Asociación:

– Mientras mas fuerte es la asociación, es más probable que sea causal

– Se mide con: PR, OR, RR

Criterios de Hill

3. Consistencia: Repetición o reproducción de las observaciones

– Diferentes estudios

– Diferencias pueden deberse a: Poblaciones diferentes, diferentes sub-grupos de poblaciones, implementar una intervención social (diferentes circunstancias)

– Meta-análisis: buena forma de probar esto

4. Especificidad de la asociación – Una exposición causa sólo una enfermedad

– Vibrio cholerae: colera, VIH: SIDA

– Hill trató de ser muy cuidadoso con esto (fumar: efectos similares)

Criterios de Hill

5. Relación Dosis-Respuesta

– Al aumentar la dosis de la exposición, el riesgo de la enfermedad también aumenta

– La falta de esto no excluye una relación causal

6. Plausibilidad biológica

– Coherencia con el conocimiento biológico actual (limitación: lo que conocemos hasta el mometo)

– Muchas veces el conocimiento epidemiológico, precede al biológico

– Helicobacter pylori: úlcera (antes comportamentales)

Criterios de Hill

7. Coherencia – Si la relación es causal, se espera que las

observaciones sean coherentes con otros datos – Consumo de tabaco aumenta al aumentar cancer de

pulmón

8. Experimentación – Estándar de Oro para probar causalidad: Ensayos

clínicos – Meta: Crear la contrafactual (los grupos sólo difieran

en la exposición) – No se puede en muchas exposiciones – Suspensión de la exposición

Criterios de Hill

9. Analogía

– Exposiciones similares pueden producir enfermedades similares

– Virus ataca el Sistema Inmune

Causalidad

• Criterios de Hill:

– Dentro de un estudio, no se puede concluir causalidad

– Ensayos Clínicos: hay muchas información previa que respalda (Fase I: Seguridad, Fase II: Seguridad y eficacia)

• Modelo causal de Rothman: Conjunto de diversas variables causan un desenlace

• En un estudio, no probamos causalidad; probamos asociación.

DAGs (Directed Acyclic Graphs)

• Estudios Epidemiológicos: Evaluar la relación entre la exposición y el resultado.

• Confusión: Cuando una asociación se altera por una tercera variable.

A B

A B

C

Confusión

Café Cáncer de Pancreas

Fumar

RR=3 (Alta asociación)

RR=1.1 (No hay asociación)

DAGs

• Es una manera rápida y visual de evaluar confusión

• Es un tipo de Diagrama causal (Inteligencia artificial, robótica, sociología)

• Se utilliza en Epidemiología desde 1987 (Robins)

DAGs son útiles para:

• Diagramas causales muestran la secuencia de eventos causales – Organizando exposiciones y desenlaces en una manera lógica – Identificando relaciones causales – Identificando confusores – Identificando variables intermediarias

• Diseñar estudios – Determinando cual información necesitamos recoger

• Analizar datos – Identificar que variables necesitamos incluir en los análisis

(ajustar)

DAG

• DAG = Dirigido, Aciclico, Grafico

• Dirigido: flechas indican la dirección de la relación y significan “puede causar” o causa

• Acíclico:

• Gráfico: representación gráfica de relaciones – (En los datos, las variables conectados por flechas serán

asociadas )

Si No

Que incluimos en un DAG?

• El desenlace

• La exposición(s) (covariables) de interés

• Variables pre-exposición (las causas de variables de interés)

• Variables post-exposición (variables causados por la exposición)

• Flechas que representan las relaciones

Queremos mostrar los mecanismos

Obesidad

Resistencia a insulina

Hipertensión Arteriosclerosis

Ataque de corazón

Obesidad incrementa el riesgo de una ataque de corazón?

Variables Intermedias

• En este ejemplo son variables intermedias

Obesidad

Resistencia a insulina

Hipertensión Arteriosclerosis

Ataque de corazón

Resistencia a insulina

Hipertensión Arteriosclerosis

• Representan un paso entre la exposición y la enfermedad

• Obesidad causa ataque de corazón por el medio de resistencia a insulina, hipertensión, y arteriosclerosis

Queremos controlar por otras causas para medir solamente el efecto de

nuestro exposición de interés

Edad

País de residencia

Mortalidad

Hay una relacion entre pais de residencia y mortalidad?

Variables confusores

• Un confusor es un variable que es:

– Una causa del desenlace

– Asociado con la exposición

– Y no es una variable intermedia

Fumar

Consumir alcohol

Ataque de

corazón

Asociación Espuria

Triangulo clásico de un confusor

Si no controlamos por el confusor, fumar, parecera que consumir alcohol esta

asociado con ataque de corazón

Factor desconocido que asocia

fumar y consumir alcohol

Fumar

Consumir alcohol

Ataque de

corazón

Asociación Espuria

“Backdoor Pathways” Camino por puerta trasera

• Caminos por puerta trasera inician con flechas señalando hacia la exposición de interés y llegan al desenlace

• Para evaluar el efecto causal de una exposición de interés hay “bloquear” estas puertas traseras – Hacemos el bloqueo en el diseño o análisis del estudio

(por controlar confusores)

– Queremos medir solo el efecto de la exposición de nuestra interés

Ejemplo de caminos por puerta traseras

Uso de poppers (amyl nitrate)

Comportamiento sexual

SIDA

Infección con VIH

Exposición de interés = uso de poppers (no sabían en 1983 sobre la infección por VIH) El confusor es comportamiento sexual. Cuál es el camino por la puerta trasera?

?

DAG del relación entre IMC y HPT

Edad

IMC Hipertensión

Sexo

?

DAG del relación entre Resistencia al insulina y IM

Obesidad

Presión alta

Infarto de miocardio

Resistencia al insulina

Retinopatía Vascular

Identifica el Confusor y Variable Intermedia

?

La excepción a las variables conectados por flechas no estarán asociados en el análisis

Edad

IMC

Sexo

Variables que conectan a la misma variable = variables colisionadores (variables que chocan) y no estarán asociados en el análisis En este ejemplo edad y sexo NO estaran associados porque chocan en IMC.

Resumiendo

• DAG

• Variable Intermedia

• Confusor

• Backdoor Pathway

• Collider

Notas sobre DAGs

• Permite tener un panorama amplio de las relaciones entre las variables

• Representan como pensamos que funciona las relaciones de interés – Puede haber desacuerdos entre personas

familiarizados con el campo de interés – Hay que tener conocimiento antes de hacer un DAG

• La temporalidad es implícita en un DAG (tiempo ) – No debe haber círculos, ni flechas con doble cabeza

Limitaciones de DAGs

• No pueden evaluar modificación de efecto

• La flechas no dan información sobre – El magnitud del efecto – La dirección del efecto (protector vs. dañino) – Relaciones de dosis-respuesta

• DAGs pueden parecer (y ser) complejos

Confusión

1. Criterios clásicos Un confusor es: una causa del desenlace, está asociado con la exposición, y no es una variable intermedia

2. Camino por puertas traseras En un DAG, hay flechas apuntados hacia la explosión de

interés y conectado al desenlace

Resumen

• Es necesario entender bien el fenómeno de interés antes de estudiarlo

• Para ello hay que revisar cuidadosa y extensamente la literatura científica

• Aparte es bueno plantear un modelo conceptual o DAG para explicar nuestro entendimiento del fenómeno

Material Extra

• Greenland S, Pearl J, Robins JM. Causal Diagrams for Epidemiologic Research. Epidemiology 1999; 10(1): 37-48.

Que incluir en su DAG

• Su exposición de interés

• Su desenlace de interés

• Posibles confusores

• Posibles variables intermedias