Sesión 2: Causalidad en ciencias de la
salud
Jesús Armando Haro
Curso-Taller MÉTODOS PARA EL
ESTUDIO DE LOS DETERMINANTES ...
Contenido
I. El concepto de causa en
filosofía de la ciencia.
II. Explicación etiológica y criterios
causales en las cienc...
I. El concepto de causa en filosofía de la
ciencia.
Causa procede del latin, “Origen de una cosa o
suceso”(Diccionario Man...
• Explicar causalmente los
fenómenos del mundo es
interés de la vida y de la
ciencia.
• Es parte de la mente humana
y su c...
“Una característica común
del concepto de causalidad
(causation) que
desarrollamos en la edad
temprana es la suposición
de...
• La atribución de
relaciones causales es un
proceso en continua
reformulación que se
complejiza
progresivamente a través
...
La causalidad ha
sido un tema
central en filosofía
de la ciencia.
El principio de
causalidad es un
principio
fundamental d...
Dos sentidos en el concepto clásico de la
causalidad
1. Que depende de la voluntad
humana.
"Yo creo bastante en la
suerte....
Tales (c. 630-550 AC), la fuente de todas las
cosas es el agua—la primera explicación y la
primera explicación causal, en ...
"Todo lo que nace proviene
necesariamente de una
causa; pues sin causa nada
puede tener origen“. Platón
(427-347 a.n.e).
"...
Aristóteles (384-322 a.n.e.)
• Conocer algo
científicamente es
conocer sus causas.
• Las causas son aquellos
factores nece...
Según Aristóteles las causas se dividen en:
• Causa material: Aquello de lo que una cosa está hecha. La causa
material es ...
Aristóteles planteó que los principios del
conocimiento se derivan por inducción, de la
percepción sensorial, que implanta...
Los primeros estudios epistemológicos sistemáticos fueron
desarrollados por Aristóteles, para quien aquello que identifica...
El análisis teleológico: el sentido de
la acción/fenómeno
• “Todo fin es un bien, ya que lo que conviene a
cada cosa es su...
La propuesta aristotélica se mantuvo
vigente durante toda la Edad Media,
hasta los albores de la Modernidad,
cuando se pro...
A diferencia de lo que sucede con
el concepto de "causa" conocido
y empleado en la filosofía
antigua, el de "causalidad" s...
El concepto de causalidad
se operacionalizó en
justificación del dogma.
Llegó a ser la base para
gran parte de la síntesis...
Eliminación del antropomorfismo y la metafísica en
los modelos científicos de causalidad (siglos XV a XVI)
Estudio de las ...
Reducción del contenido
del concepto inicial de
"causa" a la "causa
eficiente“
• En el contexto de la nueva forma de
conce...
Galileo Galilei (1564 - 1642)
1610 : Sidereus Nuncius
• Desarrollo de un método
experimental. “Objects did not
move as pre...
Galileo comenzó sus experimentos refutando
las ideas aristotélicas: los cuerpos que caen son
inanimados, no tienen metas n...
Galileo propuso un nuevo campo del saber
delimitable y separado de la religión.
Al mismo tiempo, contribuyó a aclarar el
p...
Las aportaciones de
Francis Bacon (1561-
1626) sustentaron una
versión inductiva del
quehacer científico,
aunque para su f...
Bacon reaccionó contra la lógica aristotélica, específicamente
contra la eficacia del silogismo como instrumento para
apre...
Descartes, Bacon, Galileo, Newton, entre otros,
aportaron las ideas básicas de lo que
posteriormente se ha transformado en...
John Locke (1632 – 1704), En su
Ensayo sobre el entendimiento
humano (1690) refina las bases
empiristas del conocer:
“No h...
Existen otras posiciones filosóficas,
como la ontológica de Gottfried
Wilhelm Leibniz (Leipzig 1646 -
Hannover 1716) para ...
Para Hume sólo podemos confiar en el
conocimiento que adquirimos a través
de nuestras percepciones. En su
epistemología es...
• Aunque Hume sentó las bases para el
inductivismo, demostró también que un
argumento meramente inductivo no tiene
fuerza ...
La asociación es
necesaria, pero en sí
misma insuficiente para
establecer causación.
La mera asociación de
eventos no just...
Criterios para la
Inferencia causal
La causalidad es la forma en que se
expresan las leyes científicas
basadas en una gene...
Issac Newton (1643-1727) también
recogió la noción de leyes, a las cuales
inicialmente llamó axiomas. premisas que se
cons...
Newton
El estado total de un sistema
aislado puede ser explicado por la
conservación de uno de sus
momentos, susceptible d...
René Descartes (1596-1650) criticó al Escolasticismo y
su preocupación principal fue la certeza. Su punto de
partida fue l...
Descartes sentó las bases del empirismo
racionalista, superando la visión
escolástica y el escepticismo empirista.
Colocó ...
El “paradigma de la simplificación”,
formulado por Descartes, que ha sido
rector del saber occidental desde el siglo
XVII,...
Inmanuel Kant (1724-1804) realizó una crítica tanto del
empirisimo como del racionalismo.
Su epistemología (denominada ide...
John Stuart Mill
y el
inductivismo
(1860)
Desde mediados del siglo XIX
diversos desarrollos científicos
evidenciaron la co...
Mientras la tradición humesiana
considera la regularidad en la
manifestación de eventos
suficientemente similares como
ind...
Bajo su perspectiva especulativa intentó analizar la
ciencia de su época. Pero, 20 años después de su
muerte, la ciencia s...
El concepto de causa ha sido cuestionado desde varios
puntos de vista que señalan que no basta con
conocer el origen sino ...
Através de la insistencia en la
unidad de método, en la
tipificación ideal matemática
de la ciencia y en la relevancia
de ...
• Existencia de Un Método científico, que comienza por la observación,
luego por las hipótesis, verificación experimental,...
El monismo metodológico
sostiene que existe un solo
método científico para
todas las ciencias y que
este es el método de l...
Bayesianismo
• Basado en los escritos de Thomas Bayes (1764) el
bayesianismo no encontró difusión sino hasta después
de la...
• Bertrand Russell señaló la
falacia lógica del
inductivismo (1945) con
varios ejemplos.
• Ejemplo del aumento de
servicio...
La mayoría de los filósofos ha pensado
que la noción de causalidad es
indispensable para la ciencia, siendo
uno de sus obj...
Karl Popper: El falsacionismo y la lógica del
descubrimiento científico (1935)
Las hipótesis no pueden
probarse, solo perm...
• Las hipótesis científicas
nunca pueden ser
comprobadas, dado que su
referente último es empírico
y dependiente de la
obs...
• Para Popper, la ciencia avanza mediante
un proceso de eliminación basado en
conjeturas y refutaciones. (“There is no
suc...
La noción de paradigma
• A partir de las aportaciones de
Thomas S. Khun, desde la década de
1960, la noción de paradigma
e...
Albert Einstein: address at Max Planck’s birthday in 1918
“We search for those highly
universal laws from which a
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Mario Bunge (1959-1961) distingue tres sentidos en
la forma de comprender lo que es causalidad:
• Causación entendida como...
• La causalidad es vista así como una
clase de determinación. Pero no todo
está determinado causalmente: hay
cambios y nov...
La causalidad es cierta dependencia en el
ser y en el hacerse respecto de otro, y esta
es una dependencia en el aquí y en ...
Característica de los sistemas
abiertos, en la cual se busca
conseguir un determinado
objetivo por diferentes
caminos. Equ...
II. Explicación etiológica y criterios causales
en las ciencias de la salud.
La noción de causalidad subyace en la de etio...
¿Qué es causalidad en epidemiología?
En epidemiología, la causalidad se define como el estudio de la
relación etiológica e...
Una definción pragmática
de una causa (o de un
determinante) de una
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exposición que produce
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evolución conceptual, de la monocausalidad a
la causación múltiple en tres fas...
En epidemiología, tanto en el
siglo XIX como en el XX, hubo
varias escuelas de
pensamiento.
1) Una de ellas enfatizó la
bú...
“Todos tenemos modelos teóricos para
comprender y procesar la realidad, que
influyen en nuestra práctica como
epidemiologo...
En epidemiología la observación invariablemente ha
precedido a la comprensión de su patogénesis
Las primeras
observaciones
epidemiológicas se
dieron en base a
enfermedades,
estableciendo diversas
hipótesis sobre la
exp...
• La causa necesaria devino el
modelo etiológico por excelencia.
“El paradigma universal de la
medicina”
• El modelo de Ko...
MODELO UNICAUSAL
• Todo efecto tiene una causa y las misma
causas producen los mismo efectos.
• Tuvo su máxima expresión a...
Causa suficiente en
epidemiología:
patogénesis
La serie de cosas o eventos que
son esenciales para que ocurra
un efecto, e...
Causalidad determinística= énfasis en causas necesarias y
suficientes
Todos los ejemplos del
resultado son debidos a esta
...
• La segunda era en las teorías
de causalidad se refieren al
incremento de las
enfermedades crónicas, desde
las cardiovasc...
Se admiten varias causas en la
conceptualizacion de un fenómeno de
salud enfermedad, surgiendo el principio
de la MULTICAU...
Diferentes modelos para representar la relación entre una
presunta causa y un efecto
• Modelo de Koch-Henle
• Modelo de Br...
El modelo de Bradford-Hill
El modelo de
Bradford-Hill (1965),
propone 9 criterios
de causalidad para
la epidemiología
Basa...
Fuerza de
asociación
• Determinada por la estrecha relación entre
la causa y el efecto adverso a la salud. Entre
mayor la ...
Es la magnitud con que aumenta el riesgo de desarrollar un efecto cuando se presenta una
exposición. A mayor incremento, m...
Consistencia
Que la asociación causa-efecto haya sido
demostrada por diferentes estudios de
investigación, en poblaciones ...
Temporalidad
Obviamente una causa debe
preceder a su efecto; no
obstante, a veces es difícil definir
con qué grado de cert...
La frecuencia de la enfermedad aumenta
con la dosis o el nivel de exposición.
La demostración de la relación dosis-
respue...
Plausibilidad biológica
El contexto biológico existente debe explicar lógicamente el
mecanismo por el que una causa produc...
Evidencia Experimental
Es un criterio deseable de alta
validez, pero rara vez se
encuentra disponible en
poblaciones human...
Otros criterios adicionales
• Similar tamaño y distribución de
la población o muestra.
• Variación notoria del efecto en
l...
Circunstanciales (en
otros campos de la
ciencia)
Epidemiológicas
Microbiologicas
Radiologicas
Toxicologicas
Sinergia de la...
Causalidad a diferentes
niveles
• Causa molecular
• Causa fisiológica
• Causa personal
• Causa social
• Causa ambiental
• Al interior de la epidemiología han
surgido varias críticas al modelo de
Bradford-Hill, por estar adecuado a
la teoría d...
• Fuerza de la exposición
en relación a la
incidencia.
• Curva de los períodos de
incubación.
• Variabilidad biológica.
• ...
¿porqué un nuevo modelo de explicación
epidemiológica?
El incesante descubrimiento
de condiciones asociadas a
los procesos...
• Brian McMahon planteó
que las enfermedades no
son producidas por un
factor único, sino que
existe siempre una
secuencia ...
• McMahon planteó que las
“cadenas de eventos”
representan tan sólo una
fracción de la realidad, sino
que es más adecuado ...
• Una red causal es una serie de
relaciones entre una serie de agentes, el
entorno y diversos factores del huésped
(hosped...
Algunas
contribuciones
plantean
jerarquizar las
relaciones
multicausales.
Figure 1. Simplified causal web linking exposures and outcomes. For a discussion of the issues involved in quantification ...
Algunas advierten las relaciones multicausales en el contexto de la
globalización
El modelo de la caja negra (Susser)
Una versión más acabada
de este mismo modelo
propone que las relaciones
establecidas e...
El modelo, conocido como de
la "caja negra ", es la metáfora
con la que se representa un
fenómeno cuyos procesos
internos ...
Modelo de Rothman
• Con más contenido teórico,
contempla las relaciones
multicausales.
• Fue desarrollado en el ámbito de
...
Rothman reconoce que hay multiples factores
que influyen como resultados en salud, estos
contribuyen de forma sinérgica, d...
Modelo de Rothman
Distingue entre:
• Causa suficiente conjunto de causas que
producen un efecto. Evento precedente, condic...
Características del
modelo de Rothman
i) Ninguna de la causas componentes es
superflua.
ii) No exige especificidad: un mis...
As the model indicates, a particular disease may result from a variety of different sufficient causes or
pathways. For exa...
La causa deberá estar presente para
que el resultado suceda. Sin embargo,
la causa puede estar presente sin que
el resulta...
Causa suficiente
• “Causa suficiente” o mecanismo
causal completo es una serie de
condiciones o eventos mínimos
que inevit...
El modelo Causa Suficiente-Causa
Componente de Rothman
1. Una causa no es un simple componente, es una serie
mínima de con...
Causa necesaria
Bacilo tuberculoso y tuberculosis
Tiene
enfermedad
No tiene
Enfermedad
Tiene
exposición Si Si
No tiene
exp...
Huesped
Susceptible Infección TB
Pobreza
Hacinamiento
Malnutrición
Factores
Genéticos
Exposición
a la
Bacteria
Invasión de...
Causa necesaria y suficiente
VIH y SIDA
Tienen VIH
o Sida
Libre de
enfermedad
Tiene
exposición
Si No*
No tiene
exposición
...
5. La completitud de una
causa suficiente es
sinónimo de la ocurrencia
biológica del resultado, así
como la transición de ...
• "No existen factores causales que tengan
por naturaleza la propiedad de provocar
efecto patógeno", tampoco existen, se
s...
• La causación múltiple es el canon actual en
ciencias de la salud, siendo su metáfora el
concepto de red causal.
• A trav...
http://www.madrimasd.org/blogs/salud_publica/wp-
content/blogs.dir/97/files/770/o_porque.jpg
“The field of epidemiology today
suffers from the absence of not only a
clearly articulared and comprhensive
epidemiologic...
BREILH, Jaime. La determinación social de la salud como herramienta de transformación
hacia una nueva salud pública (salud...
A partir del marco postivista “la epidemiología
convencional cayó en una distorsión múltiple
de la metodología, posible de...
III. Sesgos y falacias en la medición causal
• Espuria
•Por azar
•Por sesgo o confusión
•Causa real
• Espuria
•Por azar
•P...
Las estadísticas son un
intento por descubrir si dos
variables están asociadas, y
si lo están, cuan fuerte es la
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ASPECTOS IMPORTANTES PARA ESTABLECER
INFERENCIA CAUSAL
Sesgo:
Cualquier error sistemático
en el diseño, conducción o
análi...
En caso que los grupos a comparar hayan sido elegidos a partir de poblaciones
diferentes. Se contrarresta con asignación a...
De clasificación:
• Depende de los criterios para
definir el caso. Si los criterios no
tienen capacidad para diferenciar
s...
De información:
Al explorar los antecedentes de exposición se puede
incurrir en error si los entrevistados alteran las
res...
De no respuesta
Al investigar algunos
problemas de salud no es
posible ubicar a todos los
seleccionados, también
algunos r...
Confusión
Es uno de los problemas más importantes en
estudios epidemiológicos.
Se dice que existe “confusión” cuando al
ex...
UNIDAD DE ANÁLISIS NIVEL DE INFERENCIA TIPO DE FALACIA
GRUPAL Individual Ecológica
INDIVIDUAL Grupal Atomista*
INDIVIDUAL ...
El ejemplo más común de la falacia
ecológica se da en situaciones en las que
una variable grupal se usa como
sucedáneo de ...
Se incurre en la falacia atomista cuando
se infiere sobre la variabilidad grupal
basándose en datos de nivel individual. T...
"falacia sociologista“: un investigador
halla mayores tasas de suicidio en las
comunidades con mayor proporción de
residen...
La falacia psicologista o
individualista se presenta
cuando el investigador no tiene en
cuenta variables relevantes de
niv...
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El concepto de causa en filosofía de la ciencia. Explicación etiológica y criterios causales en las ciencias de la salud.Sesgos y falacias en la medición causal.

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Causalidad en ciencias de la salud Sesion 2

  1. 1. Sesión 2: Causalidad en ciencias de la salud Jesús Armando Haro Curso-Taller MÉTODOS PARA EL ESTUDIO DE LOS DETERMINANTES EN SALUD 11 de diciembre, 2004 San Luís Potosí, S.L.P.
  2. 2. Contenido I. El concepto de causa en filosofía de la ciencia. II. Explicación etiológica y criterios causales en las ciencias de la salud. III. Sesgos y falacias en la medición causal.
  3. 3. I. El concepto de causa en filosofía de la ciencia. Causa procede del latin, “Origen de una cosa o suceso”(Diccionario Manual de la Lengua Española Vox. © 2007 Larousse Editorial) De amplio uso en: • Filosofía • Derecho • Ciencias, y especialmente en • Epidemiología
  4. 4. • Explicar causalmente los fenómenos del mundo es interés de la vida y de la ciencia. • Es parte de la mente humana y su conformación buscar relaciones entre las cosas y particularmente entre acciones y sus consecuencias, como un modo estratégico de entender el mundo y adaptarse al mismo. CAUSALIDAD Neanderthal reconstruction by Kennis & Kennis/Photograph by Joe McNally (http://scienceinmyfiction.com/2012/05/07/our-epic- prehistory/#sthash.bVelTEz2.dpuf).
  5. 5. “Una característica común del concepto de causalidad (causation) que desarrollamos en la edad temprana es la suposición de una correspondencia de uno a uno entre la causa observada y el efecto. De esta forma, el interruptor parece ser el acto singular que provoca la luz.” K. Rothman y S. Greenland.1998. “Causation and causal inference”. En Modern epidemiology, p 8. Filadelfia: Lippincott, Williams, & Wilkins. Wartofsky MW, considera que el principio de causalidad es un concepto fundamental, que pertenece a las distintas imágenes del mundo, y a la interpretación de las formulas científicas contemporáneas. Wartofsky MW. Introducción a la filosofía de la ciencia. Madrid. España; Alianza Editorial, SA:1968. pp. 379–408.
  6. 6. • La atribución de relaciones causales es un proceso en continua reformulación que se complejiza progresivamente a través de la experiencia vital. • El ser humano busca constantemente una explicación sobre los eventos adversos, en especial en el campo de la salud, pero también en casos de desastres, guerras, despojos, injusticias. " Quien siembra vientosrecoge tempestades. " Refrán. " De aquellos polvos vienen estos lodos. " Refrán
  7. 7. La causalidad ha sido un tema central en filosofía de la ciencia. El principio de causalidad es un principio fundamental de la investigación científica, suponiendo que la mejor forma de entender y explicar es conocer las causas.
  8. 8. Dos sentidos en el concepto clásico de la causalidad 1. Que depende de la voluntad humana. "Yo creo bastante en la suerte. Y he constatado que, cuanto más duro trabajo, más suerte tengo. " Thomas Jefferson (1743-1826). 2. Que su origen es natural, en el sentido de ser independiente de la voluntad humana. "Las causas están ocultas. Los efectos son visibles para todos“. Ovidio (43 AC-17).
  9. 9. Tales (c. 630-550 AC), la fuente de todas las cosas es el agua—la primera explicación y la primera explicación causal, en este caso, de la causa material de cosas. Anaximandro (c. 550-500 AC), especifica que la fuente de naturaleza es aérea, y que las cosas se generan a partir del aire por condensación o rarefacción. Parménides (c. 550 AC - 475 AC). No hay ninguna causalidad eficiente porque ningún cambio puede ocurrir y el cambio aparente en el mundo es sólo ilusión. Heráclito (c. 525-475) postula que las cosas cambian constantemente.
  10. 10. "Todo lo que nace proviene necesariamente de una causa; pues sin causa nada puede tener origen“. Platón (427-347 a.n.e). "¡Feliz el que ha llegado a conocer las causas de las cosas!“ Virgilio (70-19 a.n.e).
  11. 11. Aristóteles (384-322 a.n.e.) • Conocer algo científicamente es conocer sus causas. • Las causas son aquellos factores necesarios para explicar un proceso cualquiera (las causas dan la explicación para el cambio).
  12. 12. Según Aristóteles las causas se dividen en: • Causa material: Aquello de lo que una cosa está hecha. La causa material es un principio puramente potencial, un principio de poder ser. La materia es la raíz del poder ser otro el ser que es. El mármol para una estatua, la existencia del miocardio y su necesidad de riego sanguíneo para el infarto de miocardio. • Causa formal: Aquello que hace ser a la cosa eso que es y no una cosa distinta. El canon de belleza para la estatua, la necesidad de nutrientes para prevenir el infarto. • Causa eficiente: Aquello que hace la cosa. La mano del el escultor sobre la piedra, el trombo para el infarto. • Causa final: Aquello para lo que está hecha la cosa. El Telos, el para qué se hace algo o algo tiene lugar. Depende de posiciones "a priori": el aumento de la belleza en el mundo para la estatua, para la regulación de la población en el mundo o para que existan cardiólogos para el infarto.
  13. 13. Aristóteles planteó que los principios del conocimiento se derivan por inducción, de la percepción sensorial, que implanta los verdaderos universales en la mente humana: "nada hay en el intelecto que no haya estado antes en los sentidos“. No obstante, también plantea la necesidad de ordenar los datos de la experiencia por medio del intelecto, para lo cual sienta como precepto el acercarse sucesivamente al objeto de estudio, considerando distintos grados de evidencia. Teoría del conocimiento empirista: la materia puede ser conocida por los sentidos “La vía natural consiste en ir desde lo que es más cognoscible y más claro para nosotros hacia lo que es más claro y más cognoscible por naturaleza; porque lo cognoscible con respecto a nosotros no es lo mismo que lo cognoscible en sentido absoluto. Por eso tenemos que proceder de esta manera: desde lo que es menos claro por naturaleza, pero más claro para nosotros, a lo que es más claro y cognoscible por naturaleza”.
  14. 14. Los primeros estudios epistemológicos sistemáticos fueron desarrollados por Aristóteles, para quien aquello que identifica a una ciencia es un objeto y un método. El objeto distinguía una ciencia de otra, mientras que el método, aunque común a todas las ciencias, era lo que distinguía al saber científico de otros saberes diferentes. Aristóteles propuso para la ciencia su método inductivo- deductivo. Según este, el científico debía "inducir principios explicativos a partir de los fenómenos que se han de explicar, y después deducir enunciados acerca de los fenómenos a partir de premisas que incluyan esos principios" . La epistemología en Aristóteles se contrapone a la de Platón, que está centrada en la explicación (¿porqué?) mientras que la tradición aristotélica discurre al compás de sus esfuerzos por comprender los hechos de modo teleológico o finalista (¿para qué?).
  15. 15. El análisis teleológico: el sentido de la acción/fenómeno • “Todo fin es un bien, ya que lo que conviene a cada cosa es su bien, y por esto es que la causa final causa atrayendo al agente para que obre. El fin no obra, sino que obra otro para alcanzarlo. El fin es causa en el sentido de que el agente, buscándolo, ‘hace’ algo que viene a ser efecto no sólo del eficiente sino también del fin que el eficiente persigue. Si el eficiente no persiguiese ese fin, no obraría; sino no obrase, no habría efecto alguno, por lo que se ve que el hacerse del efecto depende, a través del agente, del fin. Por esto el fin es una verdadera causa, porque el ser y el hacerse de una cosa que él no es dependen de él”.
  16. 16. La propuesta aristotélica se mantuvo vigente durante toda la Edad Media, hasta los albores de la Modernidad, cuando se produjo la revolución metodológica que dio origen a la ciencia moderna, en los siglos XVI- XVII.
  17. 17. A diferencia de lo que sucede con el concepto de "causa" conocido y empleado en la filosofía antigua, el de "causalidad" surgió mucho más tarde, en concreto, con la filosofía escolástica: • Inicialmente, el término causa se empleó sin más precisiones para indicar simplemente algo que precede a y origina otras cosas. • “Causalitas" fue el término empleado para traducir del árabe al latín un término abstracto, que también empleó Averroes (Anima igitur precedit omnia elementa causalitate et nobilitate: El alma precede a todas las cosas en causalidad y nobleza).
  18. 18. El concepto de causalidad se operacionalizó en justificación del dogma. Llegó a ser la base para gran parte de la síntesis medieval de la filosofía clásica y su adaptación a la teología católica, con Alberto Magno, Agustín de Hipona y Tomás de Aquino, jugando el concepto un papel importante en la segunda de sus cinco famosas pruebas de la existencia de Dios .
  19. 19. Eliminación del antropomorfismo y la metafísica en los modelos científicos de causalidad (siglos XV a XVI) Estudio de las Matemáticas y avances en estadística. Relectura de los clásicos griegos (Aristóteles, Platón). La teoría heliocéntrica de Copérnico propuso una explicación no antropocentrista del universo. La proposición de Keppler sobre las leyes del movimiento de los planetas introdujo la noción de necesidad dentro del pensamiento causal.
  20. 20. Reducción del contenido del concepto inicial de "causa" a la "causa eficiente“ • En el contexto de la nueva forma de concepción mecanicista del universo, de los cuatro aspectos de la relación causal que había formulado Aristóteles sólo se mantuvo el de la "causa eficiente". • En este enfoque, el término 'causa' se emplea para designar un conjunto de eventos que de una u otra forma dan lugar a otro evento denominado 'efecto'. • Pero, ese dar lugar, ocasionar o "causar" es precisamente el punto sobre el que difieren diversas escuelas y autores.
  21. 21. Galileo Galilei (1564 - 1642) 1610 : Sidereus Nuncius • Desarrollo de un método experimental. “Objects did not move as predicted by Aristotelian theory”, dice Galileo, las cosas no están animadas. • Hay un cambio fundamental en el describir el CÓMO pasan las cosas, a preguntarse el PORQUÉ. • La explicación científica deviene a ser el descubrimiento de correlaciones funcionales entre variables. • Hay que limitarse a estudiar eventos que puedan ser medidos (empirismo)
  22. 22. Galileo comenzó sus experimentos refutando las ideas aristotélicas: los cuerpos que caen son inanimados, no tienen metas ni objetivos, por lo tanto no buscan ningún "lugar natural" en el universo. Sólo hay materia y movimiento y lo único que se puede observar y medir es cómo se comportan, no por qué, Y MENOS AÚN, PARA QUÉ. Este cambio de perspectiva es un elemento crucial: La búsqueda de conocimiento dejó de preguntarse por qué o para qué y los reemplazó por el cómo. Formuló que “las hipótesis causales tendrán valor explicativo cuando sus enunciados coincidan con la observación de la realidad efectuada con el análisis experimental.
  23. 23. Galileo propuso un nuevo campo del saber delimitable y separado de la religión. Al mismo tiempo, contribuyó a aclarar el panorama acerca de las diferencias entre el saber cotidiano (verdades de hecho), el saber filosófico (verdades de razón), el saber religioso (verdades de fe) y el saber propiamente científico, fundado en verdades de hecho (la “experiencia de los sentidos”) y en verdades de razón (las “demostraciones necesarias”) reivindicando, con esto último, el método inductivo-deductivo de Aristóteles para las ciencias, aunque de un modo mucho más acotado y excluyente. Así, la ciencia moderna surgió al diferenciarse de la filosofía y del dogma religioso, bajo la guía de un método considerado científico. Galileo mostra i pianeti Medicei alle allegorie dell’Ottica, dell’Astronomia e della Matematica. Galileo Galilei, published in Opere, Bologna, 1656.
  24. 24. Las aportaciones de Francis Bacon (1561- 1626) sustentaron una versión inductiva del quehacer científico, aunque para su filosofía el razonamiento científico debería depender del arte de hacer generalizaciones, con las inducciones posibles a través de datos empíricos. (1620 Novum Organum).
  25. 25. Bacon reaccionó contra la lógica aristotélica, específicamente contra la eficacia del silogismo como instrumento para aprehender la realidad. Cuestionó la demostración silogística sin una definición adecuada de los términos, así como la excesiva importancia otorgada a la deducción, la que sólo tiene valor científico "si sus premisas tienen un soporte inductivo adecuado“. El método de inducción que habrá de emplearse en la ciencia es desarrollado en detalle en el Novum Organum (1620). En esta obra cuestiona el procedimiento azaroso para recoger datos y las generalizaciones poco rigurosas. Bacon afirmaba que la tecnología sería la fuente de una nueva epistemología. Que el escolasticismo había estado detenido durante siglos mientras que "las artes mecánicas fundadas en la naturaleza y a la luz de la experiencia están continuamente progresando". Opinó a favor de la intervención sobre la naturaleza manipulándola por medio del control. La elevación de la tecnología al nivel de la filosofía y la postulación del concepto de experimento constituyeron los aportes principales de Bacon a la llamada “revolución científica”.
  26. 26. Descartes, Bacon, Galileo, Newton, entre otros, aportaron las ideas básicas de lo que posteriormente se ha transformado en el enfoque científico que rige hasta la actualidad. La unión de los aportes de Bacon y Descartes, el empirismo y el racionalismo, que en su época aparecieron como dos epistemologías opuestas, constituyen el más sólido fundamento de la revolución científica. No sólo resultaron epistemologías complementarias sino fueron cada una la posibilidad concreta de actualización de la otra: crearon un método y se transformaron en un nuevo modo de pensar, en una nueva conciencia. John Locke [1632-1704], David Hume [1711-1776], Augusto Comte [1798-1857] y John Stuart Mills [1806-1873] fueron algunos de los pensadores que entre los siglos XVIII y XIX definieron las bases del positivismo clásico.
  27. 27. John Locke (1632 – 1704), En su Ensayo sobre el entendimiento humano (1690) refina las bases empiristas del conocer: “No hay ideas innatas. La mente para ellos es como una “tabla vacía” en donde escribe la experiencia”. “En el registro que nuestros sentidos llevan de la vicisitud constante de las cosas, no podemos dejar de observar que ciertos eventos individuales, tanto cualidades como sustancias, inician su existencia, y que la reciben gracias a la aplicación y operación adecuadas de algún otro evento. De esta observación derivamos nuestras ideas de causa y efecto.”
  28. 28. Existen otras posiciones filosóficas, como la ontológica de Gottfried Wilhelm Leibniz (Leipzig 1646 - Hannover 1716) para quien la causalidad es un principio del ser, un aspecto fundamental e inseparable del mismo. Las mónadas son los elementos últimos del universo. «Debe existir una razón suficiente (a menudo sólo por Dios conocida) para que cualquier cosa exista, para que cualquier evento se produzca, para que cualquier verdad pueda obtenerse». Nouveaux essais sur l'entendement humain (Nuevos ensayos sobre el entendimiento humano)
  29. 29. Para Hume sólo podemos confiar en el conocimiento que adquirimos a través de nuestras percepciones. En su epistemología escéptica la idea de causalidad consiste en poco más que la esperanza de que ciertos acontecimientos se den tras otros que los preceden. En realidad no podemos decir que un acontecimiento causó al otro. Todo lo que sabemos es con seguridad que un acontecimiento está correlacionado con el otro. La conjunción constante consiste en que cuando vemos cómo un acontecimiento siempre causa otro, lo que en realidad estamos viendo es que un acontecimiento ha estado siempre en conjunción constante con el otro. «No tenemos otra noción de causa y efecto, excepto que ciertos objetos siempre han coincidido, y que en sus apariciones pasadas se han mostrado inseparables. No podemos penetrar en la razón de la conjunción. Sólo observamos la cosa en sí misma, y siempre se da que la constante conjunción de los objetos adquiere la unión en la imaginación»(Hume, 1740: 93). Resumen de un libro recientemente publicado: Titulado Tratado sobre la naturaleza humana. David Hume (1711-1776) formalizó las bases para la inducción, al distinguir asociación de causalidad.
  30. 30. • Aunque Hume sentó las bases para el inductivismo, demostró también que un argumento meramente inductivo no tiene fuerza lógica: “Que el sol salga todos los días no significa que necesariamente será así mañana”. Argumentó la necesidad de acceder a la generalización: “Thus not only our reason fails us in the discovery of the ultimate connection of causes and effects, but even after experience, why we should extend that experience beyond those particular instances, wich gave fallen under our observation”. La crítica del concepto ontológico de causa y la concepción de la "regularidad causal"
  31. 31. La asociación es necesaria, pero en sí misma insuficiente para establecer causación. La mera asociación de eventos no justifica atribución de causalidad. Falacia lógica: post hoc ergo propter hoc.
  32. 32. Criterios para la Inferencia causal La causalidad es la forma en que se expresan las leyes científicas basadas en una generalización de la experiencia y con capacidad predictiva. Hume (Enquiry VII 2) Contigüedad: Causa y efecto deben estar contiguos en espacio y tiempo, según la tradicional concepción sobre la imposibilidad de la "actio in distans"). Prioridad en la sucesión: el evento debe preceder al efecto). Conjunción constante: Hay una constancia empíricamente constatada de la relación causa-efecto. 1739 Hume: Tratado de la naturaleza humana
  33. 33. Issac Newton (1643-1727) también recogió la noción de leyes, a las cuales inicialmente llamó axiomas. premisas que se considera «evidentes» y se aceptan sin requerir demostración previa dado que ya están suficientemente demostradas, o consensadas. En Newton la combinación de racionalismo y empirismo se transformó en un nuevo método y en una completa filosofía de la naturaleza. Su filosofía experimental constituye uno de los pilares fundamentales de la revolución científica. Su visión del cosmos se basaba en la ley de gravedad: no necesitaba explicar (ni podía) lo que era la gravedad, de dónde provenía, ni por qué operaba. Lo importante era observar, medir y hacer predicciones que se basaran en ella. El punto de vista central cartesiano, que postulaba al mundo como una gran máquina de materia y movimiento obedeciendo leyes matemáticas fue plenamente validado por Newton.
  34. 34. Newton El estado total de un sistema aislado puede ser explicado por la conservación de uno de sus momentos, susceptible de diversas ecuaciones. Las causas van a concebirse como fuerzas que están detrás de acciones que pueden ser predecidas. Newton. 1867. Principia Mathematica
  35. 35. René Descartes (1596-1650) criticó al Escolasticismo y su preocupación principal fue la certeza. Su punto de partida fue la duda metódica, contenida en la necesidad de disciplinar el hecho de pensar (cogito ergo sum). La duda metódica llevó a Descartes a elegir a las matemáticas y a la geometría como las disciplinas modelo para la investigación de la realidad. Decía que la ciencia debía convertirse en una "matemática universal" puesto que los números eran la única prueba de certidumbre. La geometría aportaba el método para abordar los problemas: la división de ésta en sus unidades más simples, y una vez comprendidas y resueltas dichas unidades, rearmar el problema completo, resuelto en cada uno de sus componentes. El análisis. Un método simple y mecánico aplicable a cualquier objeto es el atomístico, que implica que la cosa consiste en la suma de sus partes, idea que está en la base de su filosofía mecánica. Según ésta el universo es una enorme máquina en la cual cada elemento o parte está formada de materia y movimiento, incluso aquellos fenómenos que no aparecen como materiales, pero que igualmente tienen una base material.
  36. 36. Descartes sentó las bases del empirismo racionalista, superando la visión escolástica y el escepticismo empirista. Colocó la teoría del conocimiento como centro de la filosofía, mediante la duda metódica. Su método se basa en cuatro reglas: 1) La evidencia: que sólo acepta lo que no admite dudas. 2) El análisis: hay que dividir para facilitar el estudio. 3) La síntesis: ir de lo más simple a lo más complejo. 4) La enumeración: revisar y enumerar todo sin omitir nada. El dualismo cartesiano tendría fuerte influencia en medicina: el alma (mente) está separada del cuerpo, y éste, es concebido como una máquina. Sólo hay sólo un órgano en que interactúan alma y cuerpo: la glándula pineal.
  37. 37. El “paradigma de la simplificación”, formulado por Descartes, que ha sido rector del saber occidental desde el siglo XVII, postuló como principio de toda verdad las ideas “claras y distintas” (Descartes, 1637) y la búsqueda de reglas fijas para descubrir verdades. En el pensamiento cartesiano se distinguen dos importantes principios: el de separación y el de reducción, teniendo este último una doble articulación: por una parte, la reducción del conocimiento del todo al conocimiento de la suma de las partes; y por la otra, la limitación de lo cognoscible a lo mensurable, donde lo verdadero es lo evidente y lo evidente, a su vez, debe estar definido por la claridad y la distinción.
  38. 38. Inmanuel Kant (1724-1804) realizó una crítica tanto del empirisimo como del racionalismo. Su epistemología (denominada idealismo trascendental), es una gnoseología basada en la afirmación de que en el conocimiento se dan unas estructuras formales que el sujeto pone y que dependen de él. Son estructuras trascendentes porque no dependen de la experiencia, sino que están más allá de ella, y, además, la condicionan, la hacen posible. Kant planteó el problema del conocimiento y el problema de la relación sujeto/objeto en su construcción del conocimiento. Considera que la aprehensión depende de la capacidad de cada sujeto y que existe un pre-conocer que ya es categorial, apriorístico. Para Kant es imposible que los fenómenos existan por sí mismos, pues toda la realidad empírica se valida como algo real en tanto es intuida por el sujeto. En consecuencia, espacio y tiempo, al ser formas puras de la intuición sensible, son también condiciones inherentes al sujeto que intuye y sin estas al sujeto se le haría imposible recibir representaciones. Es así como la Estética Trascendental constituye el primer estadio de conocimiento del sujeto, y que tiene directa relación con la percepción sensible de objetos de la experiencia. Kant. 1781. Crítica de la razón pura
  39. 39. John Stuart Mill y el inductivismo (1860) Desde mediados del siglo XIX diversos desarrollos científicos evidenciaron la concurrencia de múltiples causas, tanto en fenómenos físicos como biológicos. El auge del pragmatismo y utilitarismo en filosofía se expresó en la obra de John Stuart Mill. El reconocimiento empírico de la multicausalidad sería la base del concepto de causa suficiente: “Experience and reflection should easily persuade us that that the cause of any effect must consist of a constellation of components that act in concert” J.S. Mill: 1862. El utilitarismo
  40. 40. Mientras la tradición humesiana considera la regularidad en la manifestación de eventos suficientemente similares como indicador de relación causal, la interpretación iniciada por Mill considera que lo característico de dicha relación causal está en la necesidad: es decir, en que la "causa" sea vista como algo necesario para que se de el evento-efecto.
  41. 41. Bajo su perspectiva especulativa intentó analizar la ciencia de su época. Pero, 20 años después de su muerte, la ciencia sufrió un vuelco extraordinario, fundamentalmente en matemáticas. La geometría no euclidiana mostró que la geometría de Euclides es sólo una de las geometrías entre otras equivalentes, y que la geometría del espacio físico no era un problema que podían decidir las matemáticas por sí mismas. Por su parte, la lógica FUE también completamente renovada en el siglo XIX. Se mostró que la silogística de Aristóteles es sólo un pequeño capítulo de la lógica. Se resuelve entonces lo que fue el gran escándalo de la matemática y de la lógica: la lógica de Aristóteles no es capaz de expresar al más simple razonamiento matemático, siendo que las matemáticas se consideran la cumbre del razonamiento lógico.
  42. 42. El concepto de causa ha sido cuestionado desde varios puntos de vista que señalan que no basta con conocer el origen sino comprender también lo que hace que los fenómenos se mantengan y se repitan. Como indicó Max Weber, origina problemas de recursividad indefinida, pues existen siempre causas de causas y efectos de efectos (ad libitum). En el contexto de una teoría constructivista, la "causalidad" puede ser concebida como un Medium en el que hay que delimitar Formas. Se postula la presencia de un dominio indefinido de posibles relaciones de "acoplamiento" - pero que no son arbitrarios, donde hay que decidir cuál es el elemento desencadenante y cuál es el elemento- efecto, y donde la relación de acoplamiento es considerada firme si se considera "fiable" su presencia. El "Medium" es así campo de posibilidad de ordenación de unos a otros elementos, pero las "causalidades" constatadas en cada momento pueden modificarse.
  43. 43. Através de la insistencia en la unidad de método, en la tipificación ideal matemática de la ciencia y en la relevancia de las leyes generales para la explicación, el positivismo queda vinculado a esa tradición más amplia y ramificada de la historia de las ideas que von Wright (1979) llama galileana, contrapuesta a una tradición aristotélica. Explicación contra comprensión
  44. 44. • Existencia de Un Método científico, que comienza por la observación, luego por las hipótesis, verificación experimental, etcétera. • Crecimiento continuado y lineal de los conocimientos científicos. • Entre las proposiciones analíticas (a priori), no se refieren a nada real, los neopositivistas sólo aceptan como dotadas de significado las propias de la lógica y la matemática. Las proposiciones sintéticas (a posteriori) o verdades de hecho, siempre que sean verificables a partir de la observación directa de lo real. El Círculo de Viena Una notable influencia grande en la forja del positivismo moderno o neo-positivismo, fue el Positivismo Lógico, que tuvo su origen fundamentalmente en Viena,1925. Entre los miembros más prominentes se contaban Rudolf Carnap, Otto Neurath, Friedrich Waismann, Philipp Frank, Hans Hahn, Herbert Feigl, Victor Kraft, Felix Kaufmann y Kurt Godel, Hans Reichenbach, Carl Hempel, Karl Menger, Richard von Mises, Joergen Joergensen, Charles W. Morris y A. J. Ayer. Muchos componentes del círculo original no eran filósofos, sino matemáticos, químicos y físicos.
  45. 45. El monismo metodológico sostiene que existe un solo método científico para todas las ciencias y que este es el método de las ciencias físico-naturales, preferentemente en condiciones experimentales.
  46. 46. Bayesianismo • Basado en los escritos de Thomas Bayes (1764) el bayesianismo no encontró difusión sino hasta después de la I Guerra Mundial, en los trabajos de Ramsey (1931) y DeFinetti (1937). • El problema de Bayes, expresado de forma sencilla, se podría reducir a la extracción de unas bolas (blancas o negras) de una urna cuyo contenido no conocemos y tratar de inducir a partir de las extracciones repetidas y de su resultado, cuántas bolas blancas y negras hay en la urna. • Representa un intento constructivo de manejar la incertidumbre, los dilemas sobre leyes y hechos, a partir de la aplicación de reglas lógicas al análisis estadístico.
  47. 47. • Bertrand Russell señaló la falacia lógica del inductivismo (1945) con varios ejemplos. • Ejemplo del aumento de servicios de drenaje y cardiopatías en una ciudad “I believe (that the law of causality), like much that passes muster among philosophers, is a relic of a bygone age, surviving, like the monarchy, only because it is erroneously supposed to do no harm. B. Russell, ‘On the Notion of Cause’, 1913, p. 1).
  48. 48. La mayoría de los filósofos ha pensado que la noción de causalidad es indispensable para la ciencia, siendo uno de sus objetivos más importantes encontrar causas y establecer relaciones causales entre los fenómenos o eventos. Esta posición ha sido cuestionada por Russell8 por considerarla circular. En el mismo sentido, Rosenblueth9 señala que en cuanto una ciencia, o el conocimiento científico de un problema, alcanza madurez, la noción de causa desaparece y jamás vuelve a reaparecer. En cuanto a la noción popular de causa, de concatenación necesaria, dice "La ciencia no usa estas interpretaciones de las relaciones causales. Las sustituye por leyes que expresan relaciones funcionales entre las variables. Muchas de estas leyes son simétricas y la noción de causa es en ellas, inaplicable.
  49. 49. Karl Popper: El falsacionismo y la lógica del descubrimiento científico (1935) Las hipótesis no pueden probarse, solo permiten ser falseadas o refutadas. No porqué escuchamos diariamente el canto del gallo antes de la salida del sol pensamos que sea su canto el que haga que amanezca.
  50. 50. • Las hipótesis científicas nunca pueden ser comprobadas, dado que su referente último es empírico y dependiente de la observación (y del experimento). • El que A produzca B en todas nuestras observaciones, no implica que en el futuro u en otros contextos estará presente la misma relación. • Ejemplo de los cisnes blancos y la excepción negra. “No conclusive disproof of a theory can ever be produced”
  51. 51. • Para Popper, la ciencia avanza mediante un proceso de eliminación basado en conjeturas y refutaciones. (“There is no such thing as a logical method of having new ideas”). • Los científicos forman sus hipótesis basados en la intuición, la conjetura y las experiencia previa (“Every discovery contains an irrational or creative intuition”). K. Popper: The logic of scientific discovery, 1935.
  52. 52. La noción de paradigma • A partir de las aportaciones de Thomas S. Khun, desde la década de 1960, la noción de paradigma emanada de su obra alude al carácter intersubjetivo y consensual del conocimiento científico. • Las teorías sociológicas de la ciencia incluyen también las obras de otros autores como Imre Lakatos, Ilya Prygione, Michel Foucault, Paul Feyerabend, etcétera.
  53. 53. Albert Einstein: address at Max Planck’s birthday in 1918 “We search for those highly universal laws from which a picture of the world can be obtained by pure deduction. There is no logical path leading to these laws . They can only be reached by intuition, based upon something like an intellectual love”
  54. 54. Mario Bunge (1959-1961) distingue tres sentidos en la forma de comprender lo que es causalidad: • Causación entendida como "relación" entre causa y su efecto, lo que puede realizarse según distintos tipos de nexo. • El principio causal entendido como "ley" según la cual las mismas causas producen los mismos efectos. Este principio enuncia la forma de la causación. • El determinismo causal o universalidad del principio causal: causalidad propiamente dicha, es decir, la validez del principio de que todo tiene una causa. En este principio se incluyen tanto leyes deterministas como no deterministas (por ejemplo, estadísticas). M. Bunge (1959): Causality; the Place of the Causal Principle in Modern Science, New York: Dover (trad. esp. 1961: La causalidad). Una posición desde la filosofía de la ciencia: Mario Bunge
  55. 55. • La causalidad es vista así como una clase de determinación. Pero no todo está determinado causalmente: hay cambios y novedades que no se deben a la causalidad. • Bunge distingue la determinación estadística, la estructural, la teleológica y la dialéctica.
  56. 56. La causalidad es cierta dependencia en el ser y en el hacerse respecto de otro, y esta es una dependencia en el aquí y en el ahora. Causa y efecto en cuanto tales existen simultáneamente. La causa es causa cuando causa, no antes ni después, y el efecto es efecto cuando es causado, no antes ni después. Esto no quiere decir que lo que será causa no exista antes, sino que será causa en el momento que cause, en el momento en el que aparezca el efecto. Causalidad desde las ciencias de la complejidad (Edgard Morin)
  57. 57. Característica de los sistemas abiertos, en la cual se busca conseguir un determinado objetivo por diferentes caminos. Equifinalidad se podría entender también como adaptabilidad y flexibilidad. Equifinalidad La teoría general de sistemas fue enunciada originalmente por Ludwig von Bertalanffy en 1937. En 1951 Talcott Parsons en su libro El sistema social, fue el primero en aplicar sistemáticamente la teoría de sistemas a la sociedad.
  58. 58. II. Explicación etiológica y criterios causales en las ciencias de la salud. La noción de causalidad subyace en la de etiología, del griego αἰτιολογία, "explicación de la causa“. La etiología es el estudio de la causalidad. En medicina (patogénesis) se refiere al origen de la enfermedad. La palabra se usa en filosofía, biología, física, y psicología para referirse a las causas de los fenómenos. The word “Etiology” is used everywhere, really, but quite often in philosophy, physics, psychology, politics, geography, spatial analysis, medicine, theology and biology in reference to the causes of various phenomena. Is a story intended to explain the origins of, say, Jewish, Christian or Muslim practices, natural phenomena, proper names and the like. According to the etiology story of the ancient Greeks, Zeus sent out two eagles to fly across the world to meet at its center, the “navel” ὀμφαλός of the world.
  59. 59. ¿Qué es causalidad en epidemiología? En epidemiología, la causalidad se define como el estudio de la relación etiológica entre una exposición y un resultado, por ejemplo la toma de un medicamento, y la aparición de un efecto secundario. Los efectos pueden ser: • Enfermedades • Muerte • Complicaciones • Curación • Protección (vacunas) • Otros resultados (uso de métodos, cambio de prácticas, erradicación de una enfermedad, participación en un programa, etc.)
  60. 60. Una definción pragmática de una causa (o de un determinante) de una enfermedad es una exposición que produce cambios regulares y predecibles en el riesgo de la enfermedad. CAUSA: Factor ó característica que influye en la ocurrencia de una enfermedad. Ejemplo: el incremento de cáncer de pulmón en mujeres y su magnitud, fueron predecidos basados en la información conseguidas con hombres y sus hábitos de tabaquismo.
  61. 61. En epidemiología se documenta un proceso de evolución conceptual, de la monocausalidad a la causación múltiple en tres fases: 1. La revolución microbiana: modelos monocausales. 2. El auge de las crónico-degenerativas: historia natural de la enfermedad, red causal. 3. La etapa actual, compleja y muy diferenciada. Caja negra, análisis multivariado, procesos estocásticos, regresiones logísticas, epidemiología del riesgo, epidemiología molecular y genética, antropología y sociología médicas, psicología de la salud, etc. Vineis, P. 2003. Causality in epidemiology. Sozial-und Präventivmedizin 48 (2): 80-87.
  62. 62. En epidemiología, tanto en el siglo XIX como en el XX, hubo varias escuelas de pensamiento. 1) Una de ellas enfatizó la búsqueda de agente únicos de enfermedad. 2) Otra asumió la tríada ecológica como paradigma. 3) Otra continuó con la multicausalidad de predominio social y material.
  63. 63. “Todos tenemos modelos teóricos para comprender y procesar la realidad, que influyen en nuestra práctica como epidemiologos. Mediante estos modelos o esquemas referenciales, llegamos a fijarnos en algunos aspectos del campo observado (por ejemplo, el de la enfermedad) y desechar otros. Los modelos, fuertemente condicionados por nuestro aprendizaje (por ejemplo, en la universidad, en la primera practica, con los maestros, etc.), nuestros grupos de pertenencia (profesionales, institucionales, familiares) y nuestra ideologia, determinaran el alcance de nuestra acción profesional y la finalidad de la misma”. Javier Segura del Pozo
  64. 64. En epidemiología la observación invariablemente ha precedido a la comprensión de su patogénesis
  65. 65. Las primeras observaciones epidemiológicas se dieron en base a enfermedades, estableciendo diversas hipótesis sobre la exposición a factores Reportes de casos Series de casos
  66. 66. • La causa necesaria devino el modelo etiológico por excelencia. “El paradigma universal de la medicina” • El modelo de Koch-Henle (1887): propuesto para el estudio de enfermedades infecto-contagiosas no resultaría ser tan útil en las enfermedades no infecciosas. • No obstante, algunos desarrollos recientes en biología molecular parecen adecuarse bien con los “postulados” de Henle-Koch, como en el caso de los oncogenes. En particular, los hallazgos del Proyecto Genoma Humano, han revivido el interés por los modelos unicausales. M.C. Sutter: “Assigning causation of disease beyond Koch´s postulates Persp Biol Med 39, 1996: 581- 592.
  67. 67. MODELO UNICAUSAL • Todo efecto tiene una causa y las misma causas producen los mismo efectos. • Tuvo su máxima expresión a fines del siglo XIX, como causalidad única. • Etiologicamente: CAUSA EFECTO
  68. 68. Causa suficiente en epidemiología: patogénesis La serie de cosas o eventos que son esenciales para que ocurra un efecto, en el caso de la salud pública, una determinada enfermedad. Si la causa está presente, el resultado deberá ocurrir. Sin embargo, el resultado puede ocurrir sin que la causa esté presente. La mayoría, o todas, de las etapas que puede tener una enfermedad pueden o no conocerse aún, o estar insuficientemente estudiadas.
  69. 69. Causalidad determinística= énfasis en causas necesarias y suficientes Todos los ejemplos del resultado son debidos a esta causa, y esta causa siempre produce el resultado. Modelo fundamental en la epidemiología de las enfermedades infecciosas. Usualmente, cuando una causa es suficiente, generalmente es también necesaria. Ejemplos: - virus del sarampión y sarampión clínico - infección de rabia a rabia clínica. - Tuberculosis, Sida, etc.
  70. 70. • La segunda era en las teorías de causalidad se refieren al incremento de las enfermedades crónicas, desde las cardiovasculares al cáncer y la diabetes. • En ésta, el concepto de “Red causal” resulta más apropiado para contender con la multicausalidad patente en la mayoría de enfermedades crónicas. • Surge la idea de estudiar la concurrencia de diversas “exposiciones” o condiciones que se requieren para desarrollar una enfermedad, ninguna de las cuales es por sí sóla necesaria.
  71. 71. Se admiten varias causas en la conceptualizacion de un fenómeno de salud enfermedad, surgiendo el principio de la MULTICAUSALIDAD. ESTILOS DE VIDA TBC MODELO MULTICAUSAL
  72. 72. Diferentes modelos para representar la relación entre una presunta causa y un efecto • Modelo de Koch-Henle • Modelo de Bradford-Hill • Postulados de Evans • Tríada ecológica de Leavell y Clark • Red causal • Caja negra • Modelo causa componente suficiente y necesaria de Rothman • Modelo de la susceptibilidad general • Sindemia • Vulnerabilidad “El abanico de posturas se extiende desde los que proponen generalizar el uso de los postulados de causalidad (sean éstos los de Henle-Koch, los Bradford Hill o los de Evans) hasta los que consideran que la epidemiología debe abandonar el concepto de “causa” y limitarse a dar explicaciones no deterministas de los eventos que investiga”. Savitz , D. A. 1997. The alternative to epidemiology theory: whatever works. Epidemiology 8: 210-212.
  73. 73. El modelo de Bradford-Hill El modelo de Bradford-Hill (1965), propone 9 criterios de causalidad para la epidemiología Basados en las preguntas siguientes: ¿Será la asociación real o será un artefacto? y ¿Será la asociación secundaria a una “verdadera causa”. Bradford Hill, Sir Austin. 1965. The environment and disease: association or causation? Proc Royal Soc Medicine 58: 295-300 .
  74. 74. Fuerza de asociación • Determinada por la estrecha relación entre la causa y el efecto adverso a la salud. Entre mayor la asociación, más probabilidad de que verdaderamente sea causal. Asociaciones débiles pueden explicarse por sesgos no controlados. • Cuanto más fuerte la asociación menor la posibilidad de que esté simplemente reflejando la influencia de otro factor etiológico. • Incluye la consideración de la precisión estadística (influencia mínima del azar) y el rigor metodológico de los estudios existentes respecto al sesgo. • La fuerza de asociación depende de la frecuencia relativa de otras causas. V. Schoenbach: “Inferencia causal” en Ibíd.: Comprendiendo los fundamentos de la epidemiología. Un texto en desarrollo Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, 2000.
  75. 75. Es la magnitud con que aumenta el riesgo de desarrollar un efecto cuando se presenta una exposición. A mayor incremento, más fuerza de asociación y es mayor la seguridad sobre la causalidad. Para evaluar la fuerza de asociación, con mayor frecuencia se usan el riesgo relativo (RR), el riesgo atribuible (RA) y la fracción etiológica (FE). La asociación causal es intensa cuando el factor de riesgo está asociado a un alto riesgo relativo (RR). Los RR que pasan de un valor de 2 se considera que expresan una fuerte asociación.
  76. 76. Consistencia Que la asociación causa-efecto haya sido demostrada por diferentes estudios de investigación, en poblaciones diferentes y bajo circunstancias distintas. Sin embargo, la falta de consistencia no excluye la asociación causal, ya que distintos niveles de exposición y demás condiciones pueden disminuir el efecto del factor causal en determinados estudios. Especificidad Que una causa origine un efecto en particular. Este criterio no se puede utilizar para rechazar una hipótesis causal, porque muchos síntomas y signos obedecen a una causa, y una enfermedad a veces es el resultado de múltiples causas.
  77. 77. Temporalidad Obviamente una causa debe preceder a su efecto; no obstante, a veces es difícil definir con qué grado de certeza ocurre esto. El comienzo de las enfermedades ocupacionales comprende un largo período de latencia entre la exposición y la ocurrencia del efecto a la salud. Otro aspecto que influye en la temporalidad es la susceptibilidad de la persona expuesta, y la utilización y eficacia de las medidas de prevención y control de riesgos. Epidemia de influenza en Francia, 1995
  78. 78. La frecuencia de la enfermedad aumenta con la dosis o el nivel de exposición. La demostración de la relación dosis- respuesta tiene implicaciones importantes: a) Es una buena evidencia de una verdadera relación causal entre la exposición a agente particular y un efecto en la salud. b) Puede permitir demostrar que un factor de riesgo en particular se relacione a un efecto adverso a la salud, y determinar que en niveles de exposición a ese agente causal por debajo del valor que lo produce, es más improbable o incluso imposible que ocurra el efecto en la salud. c) La relación dosis efecto puede verse modificada o ausente por el efecto del umbral del compuesto o un efecto de saturación; o deberse completamente a una distorsión graduada o a un sesgo; lo cual puede dificultar la interpretación de este criterio. Gradiente biológico (Relación dosis-respuesta).
  79. 79. Plausibilidad biológica El contexto biológico existente debe explicar lógicamente el mecanismo por el que una causa produce un efecto a la salud. Sin embargo, la plausibilidad biológica no puede extraerse de una hipótesis, ya que el estado actual del conocimiento puede ser inadecuado para explicar nuestras observaciones o no existir. Coherencia Implica el entendimiento entre los hallazgos de la asociación causal con los de la historia natural de la enfermedad y otros aspecto relacionados con la ocurrencia de la misma, como por ejemplo las tendencias seculares. Este criterio combina aspectos de consistencia y plausibilidad biológica.
  80. 80. Evidencia Experimental Es un criterio deseable de alta validez, pero rara vez se encuentra disponible en poblaciones humanas. 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 pudiera producir el mismo impacto a la salud.
  81. 81. Otros criterios adicionales • Similar tamaño y distribución de la población o muestra. • Variación notoria del efecto en las poblaciones. • Reversibilidad. Si se retira la causa, cabe esperar que desaparezca o al menos disminuya el efecto a la salud. • Juicio crítico sobre las evidencias, con base estricta en el conocimiento científico. • Similar tamaño y distribución de la población o muestra. • Variación notoria del efecto en las poblaciones. • Reversibilidad. Si se retira la causa, cabe esperar que desaparezca o al menos disminuya el efecto a la salud. • Juicio crítico sobre las evidencias, con base estricta en el conocimiento científico.
  82. 82. Circunstanciales (en otros campos de la ciencia) Epidemiológicas Microbiologicas Radiologicas Toxicologicas Sinergia de la inferencia causal a través de la corroboración de distintas evidencias
  83. 83. Causalidad a diferentes niveles • Causa molecular • Causa fisiológica • Causa personal • Causa social • Causa ambiental
  84. 84. • Al interior de la epidemiología han surgido varias críticas al modelo de Bradford-Hill, por estar adecuado a la teoría de la etiología específica. • Como señalan Rivers (1937) y Evans (1978), el modelo de Henle- Koch no es adecuado para muchas enfermedades, incluyendo especialmente a las virales. • La aparición de la enfermedad puede requerir de co-factores. • Los virus no pueden ser cultivados como las bacterias. • Los virus patógenos pueden estar presentes sin enfermedad clínica (portadores, subclínicos).
  85. 85. • Fuerza de la exposición en relación a la incidencia. • Curva de los períodos de incubación. • Variabilidad biológica. • Respuesta terapéutica o preventiva. • Reproducción experimental de los fenómenos patógenos. • Todas las relaciones y asociaciones deberían de ser biológica y epidemiológicamente verosímiles. Evans, Alfred S. 1976. Causation and disease. The Henle- Koch postulates revisited. The Yale Journal of Biology and Medicine 49: 175-195. Los postulados de Alfred S. Evans
  86. 86. ¿porqué un nuevo modelo de explicación epidemiológica? El incesante descubrimiento de condiciones asociadas a los procesos patológicos ha llevado a la identificación de una intrincada red de "causas" para cada padecimiento
  87. 87. • Brian McMahon planteó que las enfermedades no son producidas por un factor único, sino que existe siempre una secuencia de factores prepatogénicos, del individuo y el ambiente, que actúan como desencadenantes. • Es posible elaborar “cadenas de eventos” al evidenciar asociaciones estadísticas directas o indirectas entre factores de diferente orden y las enfermedades. McMahon, Brian y Thomas F. Pugh. 1975. Conceptos de causa. En Principios y métodos de epidemiología, pp. 15–24 (2ª ed.). México: La Prensa Médica Mexicana
  88. 88. • McMahon planteó que las “cadenas de eventos” representan tan sólo una fracción de la realidad, sino que es más adecuado el concepto de “red casual” (causation web) para reflejar la compleja genealogía de la mayoría de las enfermedades. • No es necesario conocer toda esta “maraña” para actuar, basta evidenciar algún punto donde una acción modifique las consecuencias.
  89. 89. • Una red causal es una serie de relaciones entre una serie de agentes, el entorno y diversos factores del huésped (hospedero), cuyo resultado es un estado de enfermedad. Las enfermedades usualmente se desarrollan debido a una cadena de causas, más que a una causa única, que se afectan en forma secuencial o simultánea, a menudo en formas complejas. • El propósito de desarrollar una red causal es el de contar con una “imagen global”, un marco para pensar en las relaciones entre esas causas y desarrollar estrategias para controlar y prevenir estas condiciones de enfermedad a nivel clínico y público.
  90. 90. Algunas contribuciones plantean jerarquizar las relaciones multicausales.
  91. 91. Figure 1. Simplified causal web linking exposures and outcomes. For a discussion of the issues involved in quantification of risks within this framework, Christopher Murray, Majid Ezzati, Alan D Lopez, Anthony Rodgers y Stephen Vander : “Comparative quantification of health risks: Conceptual framework and methodological issues” Popul Health Metr. 2003; 1: 1. Otras propuestas señalan la existencia de distintos caminos, individuales y colectivos, que conjugan una determinada red causal
  92. 92. Algunas advierten las relaciones multicausales en el contexto de la globalización
  93. 93. El modelo de la caja negra (Susser) Una versión más acabada de este mismo modelo propone que las relaciones establecidas entre las condiciones participantes en el proceso -denominadas causas, o efectos, según su lugar en la red- son tan complejas, que forman una unidad imposible de conocer completamente. • “La tríada de agente, huésped y ambiente ayudó a los epidemiólogos a enfocar diferentes clases de factores, en especial en el caso de las enfermedades transmisibles, y así extraer sus relaciones. No obstante, cuando interaccionan los elementos de los tres componentes, el análisis en términos de causa se torna difícil. La actividad y sobrevida del huésped y agente dependen del ambiente, se ven modificadas por éste y a su vez lo modifican.” “No son suficientemente precisos para describir relaciones causales” Mervyn Susser: (1973) Conceptos y estrategias en epidemiología: el pensamiento causal en las ciencias de la salud FCE México, 1991, p. 39.
  94. 94. El modelo, conocido como de la "caja negra ", es la metáfora con la que se representa un fenómeno cuyos procesos internos están ocultos al observador, y sugiere que la epidemiología debe limitarse a la búsqueda de aquellas partes de la red en las que es posible intervenir efectivamente, rompiendo la cadena causal y haciendo innecesario conocer todos los factores intervinientes en el origen de la enfermedad
  95. 95. Modelo de Rothman • Con más contenido teórico, contempla las relaciones multicausales. • Fue desarrollado en el ámbito de la epidemiología y es el más adaptado a los métodos estadísticos multivariantes. • Define causa como todo acontecimiento, condición o característica que juega un papel esencial para producir un efecto (p.ej. una enfermedad). Rothman KJ & Greenland S. 2005. Causation and Causal Inference in Epidemiology. Am J Publ Health 95: S144.
  96. 96. Rothman reconoce que hay multiples factores que influyen como resultados en salud, estos contribuyen de forma sinérgica, de manera distinta en cada uno de nosotros, de acuerdo a nuestra biografía genética y fenotípica. For example, exposure to someone who has TB does not necessarily result in the occurrence of TB. Moreover, the set of determinants that produce TB in one individual may not be the same set of conditions that were responsible for the occurrence of TB in others. Rothman defined a sufficient cause as "a complete causal mechanism" that "inevitably produces disease." Consequently, a "sufficient cause" is not a single factor, but a minimum set of factors and circumstances that, if present in a given individual, will produce the disease. Aschengrau and Seage use the example of causation of AIDS. A sufficient cause for AIDS might consist of the following components: In 1976 Ken Rothman, who is a member of the epidemiology faculty at BUSPH, proposed a conceptual model of causation known as the "sufficient-component cause model" in an attempt to provide a practical view of causation which also had a sound theoretical basis. The model has similarities to the "web of causation" theory described above, but is more developed in the sense that it simultaneously provides a general model for the conditions necessary to cause (and prevent) disease in a single individual and for the epidemiological study of the causes of disease among groups of individuals. http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/EP/EP713_Causality/EP713_Causality4.html
  97. 97. Modelo de Rothman Distingue entre: • Causa suficiente conjunto de causas que producen un efecto. Evento precedente, condición o característica necesaria para que ocurra una enfermedad, sin la cual la enfermedad no puede desarrollarse • Causa necesaria causa componente que forma parte de todas las causas suficientes. • Causa componente causa que contribuye a formar un conglomerado que constituirá una causa suficiente. Rothman, Keneth y Sander Greenland: “Causation and causal inference” en Ibídem: Modern epidemiology Lippincott, Williams, & Wilkins, Filadelfia, 1998, pp. 7-28. En la terminología de las enfermedades no infecciosas o crónico–degenerativas, causa es equivalente a causa necesaria y factores de riesgo a causa suficiente (excepto la causa necesaria). Al suprimir la causa, el efecto se erradica; al eliminar el factor de riesgo, el efecto disminuye en frecuencia.
  98. 98. Características del modelo de Rothman i) Ninguna de la causas componentes es superflua. ii) No exige especificidad: un mismo efecto puede ser producido por distintas causas suficientes. iii) Una causa componente puede formar parte de más de una causa suficiente para el mismo efecto. Si una causa componente forma parte de todas las causas suficientes de un efecto se la denomina causa necesaria. iv) Una misma causa componente puede formar parte de distintas causas suficientes de distintos efectos. v) Dos causas componentes de una causa suficiente se considera que tienen una interacción biológica, es decir ninguna actúa por su cuenta. El grado de interacción puede depender de otras causas componentes. Jokin de Irala, Miguel Ángel Martínez-González, Francisco Guillén Grima. 2001. ¿Qué es una variable modificadora del efecto? Medicina Clínica 117 (8): (http://zl.elsevier.es/es/revista/medicina-clinica-2/que-es-una- variable-modificadora-efecto 13018691-special-articles-2001).
  99. 99. As the model indicates, a particular disease may result from a variety of different sufficient causes or pathways. For example, lung cancer may result from a sufficient cause that includes smoking as a component cause. Smoking is not a sufficient cause by itself, however, because not all smokers develop lung cancer. Neither is smoking a necessary cause, because a small fraction of lung cancer victims have never smoked. Suppose Component Cause B is smoking and Component Cause C is asbestos. Sufficient Cause I includes both smoking (B) and asbestos (C). Sufficient Cause II includes smoking without asbestos, and Sufficient Cause III includes asbestos without smoking. But because lung cancer can develop in persons who have never been exposed to either smoking or asbestos, a proper model for lung cancer would have to show at least one more Sufficient Cause Pie that does not include either component B or component C.
  100. 100. La causa deberá estar presente para que el resultado suceda. Sin embargo, la causa puede estar presente sin que el resultado se presente. Ejemplos: Infección de Hepatitis B es necesaria para carcinoma hepatocelular Aspirina para el Síndrome de Reye. El bacilo tuberculoso es necesario para la tuberculosis por la definición de la tuberculosis. Tabaco y cáncer pulmonar. Causa necesaria:
  101. 101. Causa suficiente • “Causa suficiente” o mecanismo causal completo es una serie de condiciones o eventos mínimos que inevitablemente producen enfermedad. “Para efectos biológicos, la mayoría y a veces todos los componentes de las causas suficientes son desconocidos”.
  102. 102. El modelo Causa Suficiente-Causa Componente de Rothman 1. Una causa no es un simple componente, es una serie mínima de condiciones o eventos que producen inevitablemente un resultado. 2. Cada componente en una causa suficiente se llama component cause, “and epidemiologists tend to refer to the components as "causes" because the outcome will not occur by that pathway if any one of the components is missing (or prevented) within a given sufficient cause model. Consequently, it is not necessary to identify all of the component causes in order to prevent the disease outcome”. 3. Debe haber un número suficiente de causas para que se produzca un determinado outcome o enfermedad.
  103. 103. Causa necesaria Bacilo tuberculoso y tuberculosis Tiene enfermedad No tiene Enfermedad Tiene exposición Si Si No tiene exposición No Si 4. A component cause that must be present in every sufficient cause of a given outcome is referred to as a necessary cause. For example, HIV exposure is necessary for AIDS to occur, and TB exposure is necessary for TB infection to occur.
  104. 104. Huesped Susceptible Infección TB Pobreza Hacinamiento Malnutrición Factores Genéticos Exposición a la Bacteria Invasión de los Tejidos FACTORES DE RIESGO PARA LA TUBERCULOSIS MECANISMOS DE LA TUBERCULOSIS Causas de la Tuberculosis
  105. 105. Causa necesaria y suficiente VIH y SIDA Tienen VIH o Sida Libre de enfermedad Tiene exposición Si No* No tiene exposición No Si * Ejemplo hipotético que estuvo prevalente en la epidemiología de los años ochenta e inicios de los noventa
  106. 106. 5. La completitud de una causa suficiente es sinónimo de la ocurrencia biológica del resultado, así como la transición de una sola célula maligna marca el inicio biológico del cáncer. 6. Los componentes de una causa suficiente no necesitan actuar simultanemente. Por ejemplo, un proto- oncogene en tejido prostático, donde también actúan anti-oncogenes en cada célula. Thus, each component cause may have a different induction period (the interval between the exposure's presence and disease onset). In contrast, the latent period is the interval between disease onset and the clinical detection of disease, either by screening or as a result of symptoms and diagnostic work up.
  107. 107. • "No existen factores causales que tengan por naturaleza la propiedad de provocar efecto patógeno", tampoco existen, se sobreentiende, factores que por su naturaleza sean incapaces de efecto patógeno; patógenas son exclusivamente las situaciones naturales y sociales y además las específicas e individuales. • Definitivamente, la causa es la interacción de lo interno y lo externo que necesariamente provoca un efecto. • El papel de lo social, lo económico, lo político es actualmente crucial. Epidemiologia social
  108. 108. • La causación múltiple es el canon actual en ciencias de la salud, siendo su metáfora el concepto de red causal. • A través de nociones como “etiología multifactorial” o técnicas como el análisis multivariado, la creencia de que la enfermedad y la salud pueden explicarse por una compleja red de factores protectores y de riesgo interconectados, ha devenido en uno de los conceptos centrales de la epidemiología contemporánea. • Pero, ¿y quién teje la red?, ¿Dónde esta la araña? Krieger, Nancy: “Epidemiology and the web of causation: has anyone seen the spider?” Social Science and Medicine 39 (7) 1994: 887-903. Another important aspect of the ‘web’ is that it does not differentiate between determinants of disease in individuals and in populations. Stated another way, it fails to distinguish between… ‘the causes of cases’ vs ‘the causes of incidence’…
  109. 109. http://www.madrimasd.org/blogs/salud_publica/wp- content/blogs.dir/97/files/770/o_porque.jpg
  110. 110. “The field of epidemiology today suffers from the absence of not only a clearly articulared and comprhensive epidemiologic theory, but, it seems, event the awareness that it lacks such a theory”. N. Krieger: “Epidemiology and the web of causation: has anyone seen the spider?” Social Science and Medicine 39 (7) 1994: 887-903 Para la epidemiología social, la epidemiología convencional ha estado basada excesivamente en los métodos y muy poco en la reflexión teórica y epistemológica sobre la salud-enfermedad y sus determinantes.
  111. 111. BREILH, Jaime. La determinación social de la salud como herramienta de transformación hacia una nueva salud pública (salud colectiva) Rev. Fac. Nac. Salud Pública. 2013, 31 (suppl.1 ): 13-27. Epidemiología crítica
  112. 112. A partir del marco postivista “la epidemiología convencional cayó en una distorsión múltiple de la metodología, posible de sintetizar en los siguientes cinco elementos: • Una explicación fenoménica, reduccionista y fragmentaria de la realidad y la determinación de la salud • Primacía absoluta de la asociación causa-efecto como gran organizadora y lógica del universo epidemiológico • Reificación de la relación causa- efecto como artefacto formal aplicado para identificar factores de riesgo • La reducción de la noción de exposición/vulnerabilidad a un problema esencialmente individual de naturaleza probabilística • A la hora de organizar la práctica epidemiológica, la reducción de ésta en acciones funcionales sobre factores de riesgo.
  113. 113. III. Sesgos y falacias en la medición causal • Espuria •Por azar •Por sesgo o confusión •Causa real • Espuria •Por azar •Por sesgo o confusión •Causa real UNA ASOCIACIÓN OBSERVADA PUEDE SER:
  114. 114. Las estadísticas son un intento por descubrir si dos variables están asociadas, y si lo están, cuan fuerte es la asociación, y si el azar puede explicar la asociación observada. Un valor de p sólo nos dice cuan improbable es que la asociación haya surgido por azar, (que sea espúrea). El análisis estadístico por sí solo, no indica una relación causal.
  115. 115. ASPECTOS IMPORTANTES PARA ESTABLECER INFERENCIA CAUSAL Sesgo: Cualquier error sistemático en el diseño, conducción o análisis de un estudio que resulta en una distorsión del resultado de la exposición en el riesgo de presentar la enfermedad. Puede originarse en varios momentos del proceso del estudio epidemiológico.
  116. 116. En caso que los grupos a comparar hayan sido elegidos a partir de poblaciones diferentes. Se contrarresta con asignación aleatoria. Ejemplos: casos de cáncer uterino hospitalizados y controles ambulatorios. O un grupo de pacientes con infección urinaria a repetición con tratamiento de prueba y grupo de comparación son pacientes con primer episodio. De selección:
  117. 117. De clasificación: • Depende de los criterios para definir el caso. Si los criterios no tienen capacidad para diferenciar si un sujeto es caso o no, entonces puede incurrirse en error al clasificar. • Ejemplo: diagnóstico clínico versus confirmación de laboratorio para enfermedades de trasmisión sexual. • Otro ejemplo: ELISA o Western- Blot para diagnóstico de VIH. • Se contrarresta usando métodos de clasificación estándares, que tengan una capacidad de clasificar conocida.
  118. 118. De información: Al explorar los antecedentes de exposición se puede incurrir en error si los entrevistados alteran las respuestas de manera voluntaria o involuntaria. Incluso considerar que por “cortesía” los entrevistados pueden alterar sus respuestas de manera de agradar al entrevistador. Ejemplo: los familiares de los fallecidos pueden recordar algunos hechos con más frecuencia y/o precisión que los no fallecidos. Las mujeres cuyo embarazo tuvo complicaciones pueden dar opiniones subjetivas sobre la calidad de atención en el servicio de gineco-obstetricia. Se contrarresta siendo muy cuidadoso en el diseño de los instrumentos, estandarizar el procedimiento para la recolección de la información y realizar adecuada supervisión de todas las etapas del proceso.
  119. 119. De no respuesta Al investigar algunos problemas de salud no es posible ubicar a todos los seleccionados, también algunos rechazan participar en el estudio. Los rechazos o difíciles de ubicar pueden tener características significativamente distintas de los participantes y esto ser relevante para los objetivos de investigación.
  120. 120. Confusión Es uno de los problemas más importantes en estudios epidemiológicos. Se dice que existe “confusión” cuando al explorar si el factor A es causa de la enfermedad B existe un tercer factor X que: Factor X es un factor de riesgo conocido para la enfermedad B Factor X está asociado con el factor A, pero no es resultado de A Si la relación entre la exposición y la enfermedad es similar para todos los grupos de edad pero diferente de la medida no estratificada de asociación (todos los grupos de edad combinados) entonces existe evidencia de confusión y es necesario tener una medida resumen que controle por el efecto de confusión.
  121. 121. UNIDAD DE ANÁLISIS NIVEL DE INFERENCIA TIPO DE FALACIA GRUPAL Individual Ecológica INDIVIDUAL Grupal Atomista* INDIVIDUAL (excluidas las variables de nivel grupal pertinentes) Individual Psicologista* GRUPAL (excluidas las variables de nivel individual pertinentes) Grupal Sociologista * También llamada falacia individualista por algunos autores. Tipos de falacias “Cuando una variable grupal se relaciona con el resultado independientemente de la misma variable medida a nivel individual, o cuando la variable grupal modifica los efectos de la variable individual en el resultado (es decir, cuando existen efectos contextuales), los coeficientes de regresión ecológicos diferirán de los coeficientes correspondientes a nivel individual”. Diez Roux, A.V. 1998. Hacia la recuperación del contexto en epidemiología: variables y falacias en el análisis multinivel. American Journal of Public Health 88 (21): 216-222.
  122. 122. El ejemplo más común de la falacia ecológica se da en situaciones en las que una variable grupal se usa como sucedáneo de datos que se desconocen a nivel individual. ca
  123. 123. Se incurre en la falacia atomista cuando se infiere sobre la variabilidad grupal basándose en datos de nivel individual. Tanto la falacia ecológica como la falacia atomista surgen cuando se recogen datos a un nivel pero se quieren hacer inferencias acerca de las causas de variabilidad a otro nivel. Otra causa de la falacia atomista es que los factores que explican la variabilidad interindividual intragrupal no son necesariamente los mismos que explican la variabilidad de unos grupos a otros. En este ejemplo de la figura, la falacia atomista surgiría si se intentaran sacar conclusiones acerca de la relación entre ingreso medio nacional e IMC a partir de la relación observada entre ingreso a nivel individual e IMC. Como ocurre con la falacia ecológica, la falacia atomista aparece no se tiene en cuenta que el ingreso a nivel individual y a nivel nacional son conceptos teóricos distintos, ambos relacionados independientemente con la salud. DIEZ ROUX, Ana V.. 2008. La necesidad de un enfoque multinivel en epidemiología. Región y sociedad 20 (n.spe.2 ): 77-91 .
  124. 124. "falacia sociologista“: un investigador halla mayores tasas de suicidio en las comunidades con mayor proporción de residentes temporales y concluye que una proporción elevada de población transeúnte lleva a la desorganización social, a la ruptura de las redes sociales y aumenta el riesgo de suicidio en el conjunto de los habitantes de la comunidad. Es posible que los datos individuales muestren que la mayoría de los suicidios ocurre en residentes temporales y que la tasa de suicidio en residentes temporales y en residentes permanentes no varíen de unas comunidades a otras. Si es éste el caso, el investigador estaría cometiendo la falacia sociologista al atribuir la tasa de suicidio elevada a la desorganización social. Riley, M. W. 1963. Special problems of sociological analysis. En Sociological Research I:A case approach, pp. 700-725. New York: Harcourt, Brace, and World.
  125. 125. La falacia psicologista o individualista se presenta cuando el investigador no tiene en cuenta variables relevantes de nivel grupal en un estudio de asociaciones a nivel individual. Por ejemplo, supongamos que en un estudio basado en individuos se halla que los inmigrantes tienden a enfermar de depresión más que los originarios de un lugar. Pero supongamos que esto sólo es verdad para los inmigrantes que viven en comunidades donde constituyen una pequeña minoría sin redes locales.

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