CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGIA

CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGIA

En epidemiología, la causalidad se define como el estudio de la relación etiologica entre una exposicion, por ejemplo la toma de un medicamento y la aparición de un efecto secundario.

Los efectos pueden ser:
• Enfermedad,
Muerte
• Complicación
• Curación
• Protección (vacunas)
• Resultado (uso de métodos, cambio de prácticas, erradicación de una enfermedad, participación en un programa.)

Las causas o factores que influyen en el proceso salud-enfermedad de la población requieren una investigación adecuada para prevenir la aparición de efectos no deseados y controlar su difusión.

Factores causales de enfermedades:

• Factores biológicos (edad, sexo, raza, peso, talla, composición genética, estado nutricional, estado inmunológico).
• Factores psicológicos (autoestima, patrón de conducta, estilo de vida, respuesta al estrés).

•Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural (calentamiento global, contaminación, cambios demográficos, estilo de vida, actividad física durante el tiempo de ocio, pertenencia a una red social, acceso a servicios básicos, hacinamiento, drogadicción, alcoholismo).

• Factores económicos (nivel socioeconómico, categoría profesional, nivel educativo, pobreza.

• Ámbito laboral (accidente de trabajo, empleo, pérdida del empleo, acceso a la seguridad social, tensión laboral, contaminación sonora, condiciones del ambiente de trabajo).

• Factores políticos (guerras, embargos, pago de la deuda externa, globalización, invasión).

• Factores relacionados con el medio ambiente físico (geología, clima, causas físicas, causas químicas, presencia de vectores, deforestación.

• Servicios de salud (acceso a servicios de salud, programas de control y erradicación de enfermedades, vigilancia epidemiológica, vigilancia nutricional).

¿Por qué la búsqueda de las causas?

La búsqueda de la causa, tiene al menos dos justificaciones:
1. Si entendemos la causa podemos generar cambios. Podríamos definir la relación causal entre la exposicion y el efecto en términos del cambio que sufre el último cuando se modifica el primero.
Una intervención intencional que altere la exposición puede ser exitosa en modificar el efecto, sólo si la exposición es causa real del desenlace.
La exposición puede ser un excelente marcador o predictor del efecto, sin ser necesariamente su verdadera causa. Esta es otra forma de decir que la asociación no siempre es prueba de causalidad.

2. Estudiar la causa es aprender sobre los mecanismos. El conocimiento de los mecanismos causales sirve como base para generar nuevas hipótesis y para planear intervenciones que modifiquen los efectos.

Existen modelos para representar la relación entre una presunta causa y un efecto.
• El modelo de Koch-Henle
• El modelo de Bradford-Hill
• Los postulados de Evans

El modelo de Koch-Henle
El modelo de Koch-Henle (1887): propuesto para el estudio de enfermedades infecto-contagiosas. Se basa en la influencia de un microorganismo, que debe:
a) encontrarse siempre en los casos de enfermedad.
b) poder ser aislado en cultivo, demostrando ser una estructura viva y distinta de otras que pueden encontrarse en otras enfermedades.
c) distribuirse de acuerdo con las lesiones y ellas deben explicar las manifestaciones de la enfermedad.
d) ser capaz de producir la enfermedad en el animal de experimentación al ser cultivado (algunas generaciones).
Este modelo resultó útil para enfermedades infecciosas, no así para las enfermedades no infecciosas.


El modelo de Bradford-Hill

El modelo de Bradford-Hill (1965), propone los siguientes criterios de causalidad, en la búsqueda de relaciones causales para enfermedades no infecciosas:
• Fuerza de Asociación. determinada por la estrecha relación entre la causa y el efecto adverso a la salud. La fuerza de asociación depende de la frecuencia relativa de otras causas. 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.

• Consistencia. la asociación causa-efecto ha 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. una causa origina 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.

• Temporalidad. Obviamente una causa debe preceder a su efecto; no obstante, a veces es difícil definir con qué grado de certeza ocurre esto. En general, el comienzo de las enfermedades ocupacionales comprende un largo período de latencia entre la exposición y la ocurrencia del efecto a la salud. Asimismo, 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.

• Gradiente biológico (Relación dosis-respuesta). 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.

• Plausibilidad biológica. El contexto biológico existente debe explicar lógicamente la etiología por la cual 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.

• 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.
• Otros criterios adicionales. Debe considerarse:
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.

Los postulados de Evans

En 1976, Evans propuso los siguientes postulados:
1. La proporción de individuos enfermos debería ser significativamente mayor entre aquellos expuestos a la supuesta causa, en comparacion con aquellos que no lo están.

2. La exposicion a la supuesta causa debería ser más frecuente entre aquellos individuos que padecen la enfermedad que en aquellos que no la padecen.

3. El número de casos nuevos de la enfermedad debería ser significativamente mayor en los individuos expuestos a la supuesta causa en comparación con los no expuestos, como se puede comprobar en los estudios prospectivos.

4. De forma transitoria, la enfermedad debería mostrar tras la exposición a la supuesta causa, una distribución de los períodos de incubación representada por una curva en forma de campana.

5. Tras la exposición a la supuesta causa debería aparecer un amplio abanico de respuestas por parte del hospedador, desde leves hasta graves, a lo largo de un gradiente biológico lógico.

6. Previniendo o modificando la respuesta del huésped, debe disminuir o eliminarse la presentación de la enfermedad (por ej.: vacunando o tratando con antibióticos a una población expuesta o enferma).

7. La reproducción experimental de la enfermedad debería tener lugar con mayor frecuencia en animales u hombres expuestos adecuadamente a la supuesta causa, en comparación con aquellos no expuestos; esta exposición puede ser deliberada en voluntarios, inducida de forma experimental en el laboratorio o demostrada mediante la modificación controlada de la exposición natural.

8. La eliminación (por ejemplo la anulación de un agente infeccioso específico) o la modificación (por ejemplo la alteración de una dieta deficiente) de la supuesta causa debería producir la reducción de la frecuencia de presentación de la enfermedad.

9. La prevención o la modificación de la respuesta del hospedador (por ejemplo, mediante inmunización) debería reducir o eliminar la enfermedad que normalmente se produce tras la exposición a la causa supuesta.

10. Todas las relaciones y asociaciones deberían de ser biológica y epidemiológicamente verosímiles.


Tipos de causas

Causa suficiente: Si el factor (causa) está presente, el efecto (enfermedad) siempre ocurre.
Causa necesaria: Si el factor (causa) está ausente, el efecto (enfermedad no puede ocurrir.
Factor de riesgo: Si el factor está presente y activo, aumenta la probabilidad que el efecto (enfermedad) ocurra.
La existencia de una asociación epidemiológica significativa (riesgo relativo superior a dos) es uno de los criterios para proponer una relación causa - efecto; hay que tener en cuenta, que no es el único.

¿Qué son medidas de asociación?

En epidemiología, las medidas de asociacion son indicadores que miden la fuerza con la que una determinada enfermedad o evento de salud (que se presume como resultado) está asociada o relacionada con un determinado factor.

Riesgo relativo

Las medidas de asociación se basan en comparar incidencias: la incidencia de la enfermedad en las personas que se expusieron al factor estudiado, presunto factor de riesgo o factor protector (o incidencia entre los expuestos) con la incidencia de la enfermedad en las personas que no se expusieron al factor estudiado (o incidencia entre los no expuestos).
El esquema presenta el concepto de manera gráfica, si consideramos una población en un punto del tiempo, en un lugar dado, la exposicion está presente en un grupo en forma natural y ausente en el otro.


En una población de 100 personas, hay 40 expuestas al factor y 60 no expuestas. Si la enfermedad se distribuyera al azar, luego de un tiempo de observación la mitad de los expuestos estarían enfermos y la otra mitad sanos. Lo mismo sucedería en el grupo no expuestos.
Como la enfermedad no se distribuye al azar, el número de personas enfermas es distinto del número de personas sanas luego de un tiempo de observación razonable para que aparezca la enfermedad, de acuerdo a su historia natural.

Las medidas de asociación establecen la fuerza con que la exposición se asocia a la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas medidas permiten realizar inferencias causales, especialmente cuando se pueden evaluar mediante una función estadística.
Las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia, porque esta medida nos permite establecer, sin ninguna duda, que el efecto (el evento o enfermedad) aparece después de la exposición. En estos casos, se dice, existe una correcta relación temporal entre la causa y el efecto.
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La interpretación se basa en que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales, y tener o no la característica estudiada no afecta la frecuencia de enfermedad.
Cuando, en cambio, la razón es mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los expuestos.
Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos contra esa enfermedad. Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces menor.


Razón de productos cruzados, razón de chances, razón de ventajas, razón de disparidad, odds ratio, razón de momios

La razón de productos cruzados (RPC u OR) se estima en los estudios de casos y controles, donde los sujetos han sido seleccionados según la presencia o ausencia de enfermedad, sin tomar en cuenta la frecuencia con que la enfermedad ocurre en la población de donde provienen, por ello, aquí no es correcto calcular la incidencia de la enfermedad.
Se indaga por el antecedente o historia de la presencia de una o más exposiciones s en el grupo que tiene la enfermedad (casos) y en el grupo que no tiene la enfermedad (controles).

La chance ú odds es simplemente un cociente en el que el numerador representa la probabilidad (p) que ocurra un suceso y el denominador es la probabilidad complementaria (1-p) que no ocurra. De acuerdo a lo anterior, se establece la chance en los casos y la chance en los controles.

La razón de chances es el cociente de la chance de los casos dividida entre la chance de los controles. La interpretacion se basa en que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales. Los casos presentan el antecedente de exposicion al factor con la misma (si OR es igual a 1), con mayor (si OR es mayor de 1) o con menor (si OR es menor que 1) frecuencia.
Cuando los riesgos (o los odds) en ambos grupos son pequeños (inferiores al 20 %) el odds ratio se aproxima bastante al riesgo relativo, se considera una buena aproximación de éste.