Causalidad o Casualidad

Relaciones causa efecto Una asociacin causal es aquella en la cual un cambio en la frecuencia o calidad de una exposicin o caracterstica resulta en un cambio correspondiente en la frecuencia de la enfermedad o evento de inters

Causa Evento, condicin o caracterstica previa que fue necesaria para la ocurrencia de la enfermedad en el momento que ocurri, dado que otras condiciones no han cambiado.

Asociacin. Conceptualmente se pueden seguir dos pasos para la inferencia etiolgica: 1. Determinar si existe asociacin entre exposicin y enfermedad. Estudios de grupos ecolgicos Casos y controles y cohortes.

2. Determinar si la relacin es causal.

Medidas de asociacin. Razn de riesgos (o razn de incidencias)(Riesgo en expuestos) (Riesgo en no expuestos)

Diferencia de riesgos (o diferencia de incidencias)(Riesgo en expuestos) (Riesgo en no expuestos)

Medidas de asociacin. Riesgo relativo.Riesgo relativo = Riesgo en expuestos Riesgo en no expuestos

Es la probabilidad de que ocurra un evento (desarrollar enfermedad) en personas expuestas comparada con la probabilidad de que ocurra el evento en personas no expuestas.

Medidas de asociacin.RR = 1 El riesgo en los expuestos es igual al riesgo en los no expuestos El riesgo en los expuestos es mayor que el riesgo en los no expuestos (asociacin positiva, posiblemente causal) El riesgo en los expuestos es menor que el riesgo en los no expuestos (asociacin negativa, posiblemente protectora)

RR > 1

RR < 1

Riesgo relativo: E. de CohorteLuego se siguen para observar

Desarrollan enfermedad ExpuestosPrimero se seleccionan

No desarrollan la enfermedad b

a

No expuestos

c

d

Incidencia en expuestos = a / a + b Incidencia en no expuestos = c / c + d

RR = a/ a + b c/ c + d

Medidas de asociacin. Razn de momios (razn de productos cruzados, odds ratio) Razn de razones de probabilidades o proporciones.

Medidas de asociacin. El caballo Epi Beauty tiene un 60% de probabilidad de ganar la carrera 2005. Probabilidad a favor 60% Probabilidad en contra 40% Razn de probabilidades (odds, momios) = 60 = 1.5 40Probabilidad de ganar = 60% Razn de probabilidades de ganar (odds, momios) = 1.5

Razn de momios: E. de Cohorte No desarrollan Desarrollanenfermedad ExpuestosPrimero se seleccionan

la enfermedad b

a

No expuestos

c

d

Razn de probabilidad en expuestos = a / b Razn de probabilidad en no expuestos = c / d

RM = a / b = ad c/d bc

Razn de momios: Casos y controlesEnfermos Expuestos a Sanos b

No expuestos

c

d

Razn de proporciones en enfermos = a / c Razn de proporciones en sanos = b / d

RM = a / c = ad b/d bc

Razn de momios Similar a riesgo relativo. Cuando los casos son representativos Cuando los controles son representativos La enfermedad es poco frecuente

a/a+b c/c+d

a/b c/d

RR y RM.Luego se siguen para observar

Desarrollan enfermedad ExpuestosPrimero se seleccionan

No desarrollan la enfermedad 9800

200

No expuestos

100

9900

Calcular RR y RM.

RR y RM.Luego se siguen para observar

Desarrollan enfermedad ExpuestosPrimero se seleccionan

No desarrollan la enfermedad 50

50

No expuestos

25

75

Calcular RR y RM.

Medidas de asociacin. Recordar: La razn de momios es una medida de asociacin til tanto en estudios de casos y controles como de cohorte. En estudios de cohorte el riesgo relativo puede ser calculado directamente. En estudios de casos y controles el riesgo relativo no puede ser calculado directamente, de tal manera que la razn de momios es usada como estimador del riesgo relativo cuando el riesgo de la enfermedad es bajo.

Secuencia de EstudiosObservaciones Clnicas

Revisiones Bibliografa Estudios casos y controles Estudio de Cohorte Estudios clnicos aleatorizados

Asociacin.

Correlacin entre consumo de grasas y cncer de mama por pases.

Asociacin. Tipos de asociacin: Real Falsa

Asociacin.

AsociacinCausal Tomar caf Confusin Tomar caf

tabaquismo

Cncer de pncreas Cncer de pncreas

Asociacin.Directa e indirecta.

Tipos de relaciones causales Causa suficiente: Si el factor (causa) esta presente, el evento de inters (enfermedad) siempre ocurre. (enf gen) Causa necesaria: Si el factor (causa) esta ausente, el efecto (enfermedad) no puede ocurrir (tb) Factor de riesgo: Si el factor esta presente la probabilidad de que la enfermedad ocurra es mayor (tabaquismo) Asociacin directa causal: no requiere factor intermediario (accidentes) Asociacin causal indirecta: ESE Asociacin no-causal: La relacin significativa existe entre dos variables, pero no hay relacin causal

Asociacin Posibilidades de Asociacin Causal: Necesaria y suficiente Necesaria, pero no suficiente Suficiente, pero no necesaria No suficiente, no necesaria

AsociacinFactor A Enfermedad

Factor A

+Factor B

+Factor C

Enfermedad

AsociacinFactor A

oFactor B

oFactor B

Enfermedad

Factor A + Factor C

o

o

Factor B + Factor A Factor C + Factor B

Enfermedad

o

o

Evidencia causa-efecto Postulados de Koch

Criterios de Bradford Hill

Historia de teoras de causalidad En la antigedad, las enfermedades ocurran como castigo divino por cometer pecados En el siglo IV AC, Hipcrates introdujo la idea de desequilibrio de los cuatro humores (flema, bilis amarilla, sangre y bilis negra); tambin debido a cambios climatolgicos, estaciones del ao, hbitos

A mediados del siglo XIX, Pasteur, Berkeley, y otros introdujeron la teora de los grmenes como causantes de enfermedad. Agentes patgenos especficos son causantes de enfermedad Posteriormente Henle y Koch, desarrollan postulados de causalidad basados en la teora de los grmenes.

Evidencia de asociacin causal. Postulados de Henle-Koch (1800s) El organismo causal siempre se encuentra en la enfermedad. El organismo causal no se encuentra en otra enfermedad El organismo causal, aislado de alguien que tiene la enfermedad, produce la enfermedad (en animales de experimentacin) La presencia regular y exclusiva del organismo causal en la enfermedad, prueba una relacin causal.

Especificidad es mas aplicable en enfermedades infecciosas, (Etiologa: El virus del SARS cumple los criterios de Koch, Nature 2004). En 1960, el concepto de la red de causalidad emerge como respuesta a enfermedades crnicas, que sugiere que la ocurrencia de las enfermedades puede ser explicada por mltiples factores interrelacionados, incluyendo del ambiente y del individuo. Cambio fundamental al incorporar causas mltiples para las enfermedades con la posibilidad de prevencin en mltiples etapas

Evidencia de asociacin causal Criterios de Bradford Hill (1964)1. Relacin temporal. 2. Fuerza de la asociacin. 3. Gradiente biolgico. 4. Replicacin de los resultados. 5. Plausibilidad biolgica. 6. Consideracin de explicaciones alternativas. 7. Cese de la exposicin. 8. Consistencia con otros conocimientos. 9. Especificidad de la asociacin.

Al igual que Koch, Hill no intent el uso de criterios rgidos, mas bien de guas: Aqu entonces tenemos nueve diferentes puntos de vista los cuales debemos estudiarlos en su totalidad en asociaciones observadas (v. dependiente-v. independiente) todas antes de gritar causalidad Ninguno de mis nueve puntos de vista pueden darnos una evidencia indiscutible a favor o en contra de la hiptesis causa-efecto y ninguno debe de ser requerido como sine qua non. Lo que hacen, con mayor o menor fuerza, es ayudarnos a decidir sobre la pregunta fundamental existe alguna otra manera de explicar estos datos observados, existe otra respuesta igual o mas probable que causa-efecto?Sir Bradford Hill 1965

Evidencia de asociacin causal.1. Relacin temporal.

La causa siempre antecede al efecto.

Evidencia de asociacin causal.2. Fuerza de la asociacin.Riesgo relativo. Razn de momios.

Evidencia de asociacin causal.3. Relacin dosis-respuesta.

Evidencia de asociacin causal.4. Replicacin de los resultados.Diferentes estudios. Diferentes poblaciones.

Evidencia de asociacin causal.5. Plausibilidad biolgica.Un mecanismo biolgico que explique el desarrollo de la enfermedad debe estar disponible al menos desde el punto de vista terico.

Evidencia de asociacin causal.6. Consideracin de explicaciones alternativas (confusoras).Realizacin de mtodos para corroborarlas o descartarlas.

Evidencia de asociacin causal.7. Cese de la exposicin.

Evidencia de asociacin causal.7. Cese de la exposicin.

Evidencia de asociacin causal.8. Consistencia con otros conocimientos.

Evidencia de asociacin causal.9. Especificidad de la asociacin.Una asociacin es especfica cuando cierta exposicin se asocia solamente con una enfermedad.

Problemas comunes en asignar causalidad Sesgo: De informacin De seleccin Confusores: Caf- cncer de pncreas Sinergismo: producir, prevenir, controlar el evento de inters

Evaluacin de asociacin y causalidad en epidemiologa Existe una asociacin significativa (estadstica) Casualidad Sesgo Confusin

Existe una asociacin estadstica valida, es de causalidad? Criterios positivos: Fuerza de la asociacin Total de la evidencia Credibilidad biolgica Dosis-respuesta

Generalizacin, implicaciones clnicas, mensaje

todo el trabajo cientfico es incompleto- ya sea observacional o experimental. Todo el trabajo cientfico es vulnerable para ser descartado o modificado con el avance de los conocimientos. Esto no nos confiere la libertad de ignorar el conocimiento que ya tenemos, o posponer la accin que aparenta exigir en un momento dado. Quien Sabe, pregunt Robert Browning, si no es el fin mundo el da de hoy? Cierto, pero con la evidencia accesible, la mayora de nosotros, nos preparamos para la rutina de las 8 AM del da siguienteA. Bradford Hill, 1965

Filosofa de la Inferencia Cientfica Inductivismo: Siglo XVI y XVII Francis Bacon: Novum Organum (1620): inducciones sobre observaciones (dos relojes)

Refutasionismo o falsificacin: Karl Popper (1959): Contraste Consenso: Thomas Kuhn (1962): ciencia normal, ciencia como proceso sociolgico Bayesianismo (Thomas Bayes 1764): probabilidad posterior depende de la probabilidad previa MBE: Dr. Gordon Guyat. 1990: Epidemiologa clnica? !

Prxima Clase:Ver pgina de Internet: http://epidemiologia.prevenmed.com Revisar Sbado Examen en lnea de opinin Dr. Jose Luis Burgos: jlburgos@ucsd.edu