Este documento presenta los criterios de causalidad y conceptos básicos de investigación epidemiológica. Explica criterios como fuerza de asociación, secuencia temporal, efecto dosis-respuesta, consistencia, coherencia y especificidad para establecer relaciones causales. También define tipos de variables, como independientes, dependientes, cualitativas y cuantitativas, así como variables de confusión. Finalmente, introduce conceptos como tasa de ataque y notificación de casos.

1. Métodos para Investigación Causal III Dra. María Guadalupe Marcano

2. Criterios de Causalidad De Validez Interna Fuerza de la asociación Secuencia temporal Efecto dosis-respuesta

3. De Coherencia científica Consistencia Coherencia y plausibilidad Especificidad de la asociación Evidencia experimental Criterios de Causalidad

4. Criterios de Causalidad Fuerza de Asociación . Es la relación de la frecuencia de aparición de enfermedad en los individuos expuestos a un factor de riesgo analizado con respecto a la misma en los no expuestos. Ej. El riesgo de CA de escroto en deshollinadores era 200 veces superior al de la población en general.

5. Criterios de Causalidad Secuencia Temporal . Una asociación causal requiere que el factor de riesgo anteceda al comienzo del efecto que provoca. Ej.: ¿hipertensión arterial es causa o consecuencia de insuficiencia renal?

6. Efecto dosis-respuesta . La frecuencia de aparición de la enfermedad se incrementa con la dosis, tiempo y nivel de exposición mayor apoyo a la interpretación causal. Criterios de Causalidad

7. Consistencia . Valora la constancia y reproductividad de la asociación que el estudio indica. Si diversos estudios acerca de la relación entre dichas variables producen resultados concordantes, se apoyaría interpretación causal. Criterios de Causalidad

8. Coherencia con los conocimientos científicos del momento o plausibilidad biológica . Si la hipotética relación tiene sentido aceptación de la interpretación causal. Criterios de Causalidad

9. Especificidad de la asociación . Si el factor estudiado esta asociado solamente con una enfermedad, de forma que la introducción de dicho factor se sigue de la aparición de la enfermedad. Criterios de Causalidad M

10. Evidencia experimental . La demostración experimental es la prueba causal por excelencia. Criterios de Causalidad

11. Causalidad El estudio de las relaciones de causalidad en medicina ha estado muy influido por los postulados de Koch . Estos postulados se basaban en la creencia de que para enunciar una afirmación inequívoca de causalidad, era necesario que la causa propuesta fuera a la vez necesaria y suficiente (relación unicausal y unívoca).

12. Variable Es cualquier característica, factor, cualidad o atributo a estudiar. Es algo que se puede modificar en un momento dado. Es el resultados de las operaciones que debe efectuar el investigador. Se definen operacionalmente para poderlas medir Podremos medir una variable siempre que determinemos

13. Tipos de Variables Variables Independientes Variables Dependientes Variables Cualitativas Variables Cuantitativas Variables de Confusión

14. Variable Independiente o Manipulada (X) Es la causa, el antecedente, es independiente al no depender de otra causa. Ej. :Tabaco grupo humano. Estudio experimental Manipula, Interviene Estudio Observacional Mide, clasifica sujetos

15. Variable Dependiente o de Criterio (Y) Es el efecto, la consecuencia, la medida, es predecible y es medible, depende de otra variable, Con la variable dependiente, los resultados son medidos, es la que busca instrumentos para medir, aplicar el instrumento al sujeto y/o población.

16. Variables Cualitativas Se deben medir con escalas nominales u ordinales y se expresan en porcentajes. Ejemplos de variables cualitativas que se expresarían en porcentajes serían: sexo, antecedentes médicos, índice de complicaciones, efectos secundarios, etc.

17. Variables Cualitativas Nominales: Dicotómicas: 2 modalidades para clasificarse Politómicas: Se tienen más de 2 modalidades Ordinales: Da nombre, determina el grado de intensidad de la propiedad, aunque no indican cuánto.

18. Variables Cuantitativas Se deben medir con escalas numéricas (de intervalo y de razón) y se expresan en promedios Ejemplos de variables cuantitativas que se expresan en promedios, son: edad, número de cirugías previas, frecuencia cardiaca, presión arterial, exámenes de laboratorio como glicemia, colesterol, etc.

19. Variables Cuantitativas Discretas : Solo se expresan en número entero ( no. De hijos, vivienda). El 0 es real y significa ausencia de atributo Continuas : Intervalo: El 0 es arbitrario ( temperatura) Razón: Escala de medición empleada

20. Variables de Confusión Asociadas tanto con la variable independiente como con la dependiente, dando lugar a que se sobreestime o subestime la medida del efecto.

21. Tasa de Ataque Proporción de individuos expuestos a un agente infeccioso que desarrollan la enfermedad clínica. = Nº de enfermos clínicos / Población expuesta a agente infeccioso

22. Notificación de Casos Caso sospechoso : debe incluir los signos y síntomas clínicos sugestivos de la enfermedad en cuestión, de tal forma que abarque la mayoría de los casos. No debe ser excesivamente amplio de modo de incluir muchos casos de otras entidades clínicas.

23. Caso confirmado: puede basarse en criterios clínicos como, por ejemplo, en el tétano donde los aspectos clínicos son suficientes para confirmar el diagnóstico; en criterios de laboratorio, ejemplo el cólera, o en criterios epidemiológicos (nexo) exposición al agente etiológico (fuente, vector o enfermo). Notificación de Casos

24. Variables de Confusión Existen cuando los grupos que se comparan en un estudio son diferentes respecto a factores distintos del que se están estudiando. Un grupo de personas con sobrepeso y un grupo de personas sin sobrepeso tienen diferentes edades, una diferencia en el riesgo de enfermedad cardiaca podría no ser debida al sobrepeso. La edad puede actuar como factor de confusión .