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Causalidad En Epidemiologia

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CAUSALIDAD EN 
EPIDEMIOLOGIA
Causalidad 
Es el estudio de la relación etiológica entre una exposición, 
por ejemplo la toma de un medicamento y la aparición de un 
efecto secundario.
Los efectos pueden ser: 
Enfermedad Muerte 
Complicación
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Causalidad En Epidemiologia

  • 2. Causalidad Es el estudio de la relación etiológica entre una exposición, por ejemplo la toma de un medicamento y la aparición de un efecto secundario.
  • 3. Los efectos pueden ser: Enfermedad Muerte Complicación
  • 4. Los efectos pueden ser: Curación Protección Resultado
  • 5. Factores causales de enfermedades Factores biológicos Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural Ámbito laboral Factores Psicológicos Factores económicos Factores politicos Factores relacionados con el medio ambiente físico Servicios de salud
  • 6. MODELOS DE CAUSALIDAD Una de las tareas mas importantes de la epidemiologia es contribuir a la prevención de enfermedades y la promoción de la salud Mediante el descubrimiento de las causas de enfermedad y los posibles métodos para alterarlas
  • 7. En ciencias de la salud, el conocimiento de las causas no solo es importante para su prevención, sino también para el diagnostico y la aplicación del tratamiento adecuado
  • 8. CRITERIOS DE CAUSALIDAD 1) fuerza de asociación 2) Secuencia temporal 3) Efecto dosis-respuesta 4)Consistencia 5) Coherencia con los conocimientos científicos o plausibilidad biológica 6) Especificidad de la asociación 7) Evidencia experimental
  • 9. Ninguno de los puntos de vista pueden dar evidencia irrebatible de causalidad y ninguno puede ser requerido como condición
  • 10. MODELOS CAUSALES Modelo determinista Modelo Multicasual Modelo determinista modificado Modelo probabilístico
  • 12. Modelo determinista Casualidad La define como perfecta, constante, única, y reciproca conexión entre dos variables: causa (c) y efecto (e) Si ocurre C, entonces E es siempre producido por ella C E e t
  • 13. Criterios para el Modelo determinista 1.- Especificidad de causa: C es la sola causa de E 2.- Especificidad de efecto. E es solo efecto de C Condiciones del modelo C es causa necesaria de E Cualquier cambio en C induce un cambio en E
  • 14. Implicación del modelo determinista por Robert Koch 1.- el agente debe estar presente en todos los casos de la enfermedad 2.- el agente no debe estar presente en ninguna otra enfermedad 3.-el agente siempre debe inducir la enfermedad siempre que se introduzca en un animal susceptible (causa suficiente) y así mismo debe ser aislado en cultivo puro (causa única) En muy pocas áreas de investigación biomédica se continua aplicando este modelo determinista
  • 16. ORIGEN La gran cantidad de evidencias empíricas y Justificaciones teóricas para aceptar la etiología multifactorial de las enfermedades y la interconexión de las complejas redes de factores causales, da origen a este modelo. Da lugar a hipótesis mas adecuadas que la simple Todo suceso es producido por una cantidad importante de factores, o al menos el principal esta acompañado por otros muchos que se relacionan Esto establece un conjunto de sistemas interactuantes con múltiples conexiones
  • 17. PLURALIDAD DISYUNTIVA DE LAS CAUSAS Causación múltiple genuina, en la que el efecto es producido por cada cause separadamente C 1 C 2 C 3 Enfermedad
  • 18. PLURALIDAD CONJUNTIVA DE CAUSAS Todas deben estar presentes para que se produzca el efecto C 1 C 2 C 3 Enfermedad
  • 19. MULTIPLICIDAD DE EFECTOS Multiplicidad de efectos para la misma causa E 1 E 2 E 3 C
  • 20. CADENAS EPIDEMIOLOGICAS Existen cadenas causales y ruedas causales y incluso marañas o redes causales como por ejemplo:
  • 22. Desarrollado por Rothman 1976. Aclara hechos de la historia natural de la enfermedad Incorpora conceptos del modelo determinista y modelo multicausal. Explica la multicausalidad de la enfermedad. Modelo determinista modificado
  • 23. PROHIBICIONES SOBRE LOS PROCESOS CAUSALES: 1.- La causa no puede ocurrir después de los efectos. 2.-Los efectos unicausales no existe. 3.-Niega los tiempos de inducción constantes para las enfermedades, ya que éstos van a ser específicos de cada factor causal contribuyente.
  • 24. SE ESTABLECEN LOS SIGUIENTES CONCEPTOS: Causa suficiente y causa contribuyente Interacción entre causas Fuerza de las causas Periodo de inducción y latencia
  • 25. CAUSA SUFICIENTE Y CAUSA CONTRIBUYENTE Causa”todo acontecimiento, condición o característica de la naturaleza que, sola o en conjunción con otra causa, inicie o permita una secuencia de eventos que conducen a la consecución de un EFECTO” Causa suficiente conjunto de condiciones mínimas que inevitablemente producen una enfermedad.
  • 26. Esquematización conceptual de tres causas suficientes de una enfermedad: A: causa necesaria ( ha de formar parte de todas las posibles causas suficientes) B,C,D,E,F,G,H,I,J son las causas componentes
  • 27. Cada causa suficiente estará constituida de: causas contribuyentes o componentes. Una misma enfermedad puede estar provocada por varias causas suficientes. Para prevenir la enfermedad no es necesario el conocimiento de todas las causas contribuyentes.
  • 28. INTERACCIÓN ENTRE CAUSAS Interacción es la relación entre dos o más factores. Sinergismo (aumento) y antagonismo(disminuye).
  • 29. Se podría establecer un índice de interacción a partir del cociente de las tasas de enfermos en los expuestos conjuntamente a ambos factores y la suma de las tasas de enfermos a ambos factores cuando actúan separadamente. RA= riesgo atribuible
  • 30. FUERZA DE LAS CAUSAS Depende de la frecuencia de presentación en la población, de las restantes causas componentes de la misma causa suficiente.
  • 31. PERIODO DE INDUCCIÓN Y LATENCIA Periodo de inducción tiempo transcurrido entre el inicio de la acción causal y el comienzo de la enfermedad. Periodo de inducción puede ser corto o largo Periodo de latencia iniciación de la enfermedad y su detección o dx.
  • 33. MODELO PROBABILISTICO El concepto determinista de causalidad se reemplaza o suplementa con un concepto probabilístico. Utilizándose la teoría de probabilidades y los métodos estadísticos relacionados con ella para valorar empíricamente una posible asociación que se cree causal.
  • 34. Es posible creer que una enfermedad se encuentra completamente determinada por ciertos factores, el problema es que muchos no son conocidos o no pueden ser medidos. La utilización de la probabilidad puede predecir la tendencia de una enfermedad pero no puede determinar que sujetos en colectividad desarrollaran la enfermedad.
  • 35. VENTAJAS Presenta una serie de ventajas sobre los modelos anteriores: A) Nos permite jugar con nuestra ignorancia de los procesos causales y la forma de observarlos. B) Permite la valoración de las relaciones de dosis-respuesta entre una exposición y una enfermedad.
  • 36. C) Posibilita la creación de modelos matemáticos que facilitaran datos exactos e interpretables y analizaran exposiciones múltiples y/o enfermedades para valorar las relaciones complejas entre ellas. Ejemplos: Modificaciones de efecto, sinergismo, etc.)
  • 37. Atreves de este modelo se intenta identificar distintas causas componentes y causas suficientes del modelo determinista modificado, o los diferentes eslabones que se integran en el modelo multicausal.

Notas del editor

  1. Ejemplos adenocarcinoma Se utilizan terminos como: factor iniciador y promotor en carcinogenesis o factores predisponentes o precipitantes.