Causalidad

1. Causa de una enfermedad
   1. Acontecimientos
   2. Condiciones
   3. Características
   4. Causas de enfermedad, generan la ocurrencia de la misma
   5. Tipos de causas
      1. Causa Suficiente

         Annotations:

         • Su presencia inicia o produce un efecto sin que sea necesaria la presencia de otro factor etiológico.
      2. Causa complementaria o contribuyente

         Annotations:

         • Es aquella que forma parte de una causa suficiente.
      3. Causa necesaria

         Annotations:

         • Debe estar presente inevitablemente para que se produzca el efecto.

1. Determinista/unicausal

   Annotations:

   • Postula que siempre que se presente la causa (causa suficiente) y solo cuando se presente la causa (causa necesaria)ocurre el efecto.
   1. Especificidad de causa

      Annotations:

      • El efecto tiene una causa única.
   2. Especificidad de efecto

      Annotations:

      • Cada causa produce un único efecto.
   3. Postula que siempre deben estar presentes.
      1. Causas
         1. Suficiente

            Annotations:

            • Siempre que se presente la causa.
         2. Necesaria

            Annotations:

            • Solo cuando se presente la causa.
   4. Este modelo corresponde a postulados de Koch
      1. Causa necesaria
      2. Especificidad de efecto
      3. Causa suficiente y especificidad de causa
2. Modelo multicausal
   1. Postula una pluralidad de causas y multiplicidad de efectos.
      1. Se forman redes causales
         1. Una causa produce varios efectos
         2. Un efecto es producido por diferentes cuasas
   2. Concepto de asociación estadística

      Annotations:

      • Se dice que hay asociación estadística entre dos episodios, cuando la proporción de individuos  que presentan ambos episodios es significativamente más alta o más baja que la proporción que se predice según las frecuencias separadas de ambas categorías.
      1. Positiva
         1. Aumenta la probabilidad
      2. Negativa
         1. Disminuye la probabilidad
3. Modelo determinista modificado de Rothman
   1. Fusiona modelos unicausal y multicausal
   2. En este modelo
      1. Las causa suficientes
         1. Son sucesos minimos
         2. Son condiciones mínimas
         3. Producen determinada enfermedad.
         4. Están constituidas por:
            1. Causas contribuyentes

               Annotations:

               • Una causa contribuyente se llamará necesaria de dicha enfermedad cuando está presente en todas las causas suficientes de una enfermedad.
            2. Causas componentes

Annotations:

• De todos estos criterios, salvo la temporalidad, que es una condición necesaria, ninguno es por sí solo criterio necesario ni suficiente para definir la causalidad.

1. Fuerza de asociación

   Annotations:

   • Cuanto más fuerte es una asociación, cuanto más elevado es el RR, menos posibilidades existirán de que una asociación se deba a otras variables.
2. Efecto dosis-respuesta

   Annotations:

   • Coherencia interna o gradiente biológico: al incrementar la presencia del factor de riesgo aumenta la de la enfermedad.
3. Secuencia temporal

   Annotations:

   • La exposición al presente factor de riesgo debe preceder al efecto.
4. Coherencia externa o consistencia

   Annotations:

   • Los resultados deben ser concordantes con los obtenidos en otros estudios (reproducibilidad).
5. Ausencia de distorsiones metodológicas

   Annotations:

   • En los estudios debidos a sesgos sistemáticos. Dependen de la validez del  diseño, recogida de la información y análisis.
6. Ausencia de explicaciones alternativas

   Annotations:

   • Ausencia de otras hipótesis que expliquen los resultados.
7. Plausibilidad biológica

   Annotations:

   • Que los resultados obtenidos sean compatibles con los conocimientos científicos existentes sobre los mecanismos de enfermar y las propiedades de acción del factor en cuestión.
8. Efecto de la cesación o reversibilidad

   Annotations:

   • Que exista una disminución del riesgo tras la reducción de la exposición al presunto factor.
9. Demostración experimental

   Annotations:

   • Es la prueba causal por excelencia, mediante estudios de intervención, aleatorizados y a doble ciego, controlando la temporalidad y las explicaciones alternativas, pero su realización plantea problemas éticos en estudios sobre causas de enfermedad. Como opciones se utilizan estudios observacionales de cohorte y de casos y controles.
10. Definidos por Bradford Hill

1. Grupos de individuos, familias o individuos que presentan más posibilidades que otros de sufrir enfermedades, accidentes, etc.
2. La existencia de individuos o colectivos especialmente vulnerables.
   1. Epidemiología

      Annotations:

      • Es la ciencia que estudia la distribución de los determinantes del fenómeno de salud-enfermedad en las poblaciones humanas, la etiología y prevención de enfermedades y los recursos necesarios para los cuidados de salud de esa población. La epidemiología demuestra en cada uno de ellos que las enfermedades no se presentan aleatoriamente y explica el porqué de esa «vulnerabilidad».
      1. Estudia
         1. Vulnerabilidad
            1. Se debe a la presencia de una serie de características

               Annotations:

               • Pueden actuar individualmente o entre sí desencadenando la aparición de un proceso o enfermedad.
               1. Genéticas
               2. Ambientales
               3. Psicosociales
               4. Biológicas
      2. Herramientas
         1. Medición de riesgo

            Annotations:

            • Probabilidad de que una persona libre de una enfermedad concreta la desarrolle durante un período determinado.
            1. Factor de riesgo

               Annotations:

               • Variable endógena o exógena al individuo, controlable, que precede al comienzo de la enfermedad y que está asociada a un incremento de la probabilidad de aparición de la misma, y a la que podemos atribuir «responsabilidad» en la enfermedad.
            2. Marcador de riesgo

               Annotations:

               • Es toda variable no controlable, endógena o constitucional y cuya presencia señala a los individuos vulnerables.
            3. Indicador de riesgo

               Annotations:

               • Las variables sin relación causal con el problema, pero cuya presencia alerta precozmente sobre el padecimiento de la enfermedad.
            4. Riesgo relativo (RR)

               Annotations:

               • Es la medida de asociación que responde a la pregunta: ¿cuánto más frecuente es la enfermedad entre los expuestos a un factor de riesgo respecto a los no expuestos? Se calcula dividiendo las dos medidas utilizadas como estimadores del riesgo en cada grupo, generalmente la densidad de incidencia.
               • Mide «la fuerza de la asociación» entre el factor de riesgo y la enfermedad y es la medida que se utiliza en los estudios de cohortes, la de mayor interés cuando el objetivo es hacer inferencias causales, es decir, conocer la importancia del papel causal de un factor en relación con una enfermedad concreta o grupo de ellas.
               1. RR = 1

                  Annotations:

                  • Es indiferente ya que la incidencia en expuestos y no expuestos es la misma.
               2. RR < 1

                  Annotations:

                  • Se habla de factor de protección, ya que la incidencia es menor en los expuestos.
               3. RR > 1

                  Annotations:

                  • El factor de riesgo puede ser la causa de la enfermedad
            5. Fracción etiológica del riesgo en la población / proporción de riesgo atribuible en la población

               Annotations:

               • Permite estimar la magnitud del problema de salud que representa una exposición, pero es dependiente de la frecuencia de la enfermedad.
            6. Cuantificación del riesgo

               Annotations:

               • Se asocian dos variables y hay que determinar si hay asociación  causal o no causal.
               1. Hipótesis nula

                  Annotations:

                  • No hay asociación o dichas variables son independientes.
               2. Hipótesis alternativa

                  Annotations:

                  • Sí hay asociación o dichas variables no son independientes.
3. Las enfermedades no se presentan aleatoriamente