La casualidad en epidemiología
| Autor | Dr. Francisco Álvarez Heredia |
| Páginas | 183-194 |
Page 183
El hombre ha observado en la naturaleza diferentes eventos que se encuentran unidos o cercanos en el tiempo. Algunas veces esta asociación es permanente y tiene características especiales que nos lleva a pensar que es de causa –efecto, de tal manera que el primer evento es la causa y el segundo el efecto. Sin embargo, es dudoso que de una simple asociación en el tiempo, se pueda inferir una asociación causa– efecto, debe existir una conexión o conexiones, que fuera del tiempo demuestre las condiciones básicas de las relaciones causales, especialmente si el conocimiento científico las ha cambiado como causas por otras.
Si uno de los objetivos de la epidemiología es el conocimiento de las causas de las enfermedades, entonces debemos definir cuáles son las características de las asociaciones que nos llevan a definirlas como causa efecto.
MacMahon define la asociación causal como “la existente entre dos categorías de eventos, en la cual se observa un cambio en la frecuencia o en la cualidad de uno que sigue a la alteración del otro”. En ciertos casos se debe suponer la posibilidad de alteración y se puede justificar la clasificación presuntiva de una asociación causal. Webster define causa, como algo que trae consigo un efecto o un resultado. En salud, la causa es identificada comúnmente con las palabras etiología, patogénesis, o mecanismos.
Dos eventos pueden estar asociados de diferente manera, no necesariamente de forma causal.
Page 184
-
Asociaciones independientes: no tienen una relación estadística y su asociación es producto de la casualidad o el azar.
-
Asociaciones estadísticas: cuando dos eventos se encuentran asociados estadísticamente, significa que “la proporción de individuos que presentan ambos eventos es, o significativamente más alto ó bien significativamente más bajo que la proporción que se predice con base en las frecuencias separadas de las dos categorías. (MacMahon)”. Si las dos categorías son numéricas, se dice que existe asociación causal estadística cuando se puede comprobar que existe una correlación significativa.
Existen dos posibilidades de asociarse estadísticamente:
• Asociaciones estadísticas no causales.
• Asociaciones estadísticas causales.
Son asociaciones estadísticas entre dos variables o hechos que no tienen la connotación de causalidad pero que se encuentran asociadas en común a un tercer evento. Este tercer evento o hecho se encuentra asociado causalmente a cualquiera de los otros dos, lo cual hace que se encuentren asociados los tres de manera permanente.
Existirá por lo tanto una causa primaria directa o sea aquella que produce el efecto y aquella secundaria o intermedia, que necesita estar asociada a la causa directa para encontrarse asociada al efecto.
La relación entre la causa primaria A y el efecto B está mediada por la causa intermedia C como se observa en el gráfico siguiente.
[VEA EL GRÁFICO EN EL PDF ADJUNTO]
Si A es la causa primaria y B la causa intermedia o al contrario, lo importante para el epidemiólogo es reconocer que las causas son variables y múltiples. Con base en el conocimiento científico, una causa, con el desarrollo de la ciencia, puede cambiar y ser una variable intermedia.
Algunos autores también distinguen entre causa suficiente y causa necesaria, las primeras son aquellas que por sí solas pueden producir la enfermedad (causa suficiente) y las segundas son aquellas sin las cuales la enfermedad no se puedePage 185 producir (causa necesaria). El bacilo de la tuberculosis no es suficiente para producir la enfermedad, porque se requiere del conjunto de otras características, por lo tanto no es causa suficiente, sin embargo, sin la presencia del bacilo no puede presentarse la tuberculosis, por lo tanto es causa necesaria.
Sólo una pequeña parte de las asociaciones estadísticas son causales, es decir que un cambio en uno de los eventos determina la alteración del otro. La comprobación de esta causalidad se realiza por intermedio de la investigación científica, sin embargo, a falta de este procedimiento que algunas veces es imposible realizar, es bueno considerar algunas características de las asociaciones causales que nos permiten aproximar una conclusión.
Secuencia en el tiempo: En una asociación causal es necesario que la presentación de un evento preceda en el tiempo al otro. Eventos simultáneos o con mucha variabilidad en la precedencia en el tiempo no pueden ser considerados como causales. Para considerar la asociación causal debe existir una secuencia temporal estable.
Firmeza de la asociación: Debe existir una gran firmeza en la asociación de los dos eventos de tal forma que siempre que se presente A tiende a presentarse B en mayor proporción que cuando A no se presenta.
Relación con el conocimiento existente: Para considerar una relación causal debe tener relación con el conocimiento existente, es decir, la suposición debe ser razonable y contar con explicaciones lógicas desde el punto de vista fisiopatológico.
En la práctica es difícil determinar definitivamente, que una asociación es una relación causal y que no se trata simplemente de una asociación estadística o una relación intermedia con la verdadera causa, como ha ocurrido con frecuencia en la historia de la medicina.
La determinación de la causa es importante en la práctica médica tanto para la prevención como para el diagnóstico y el tratamiento. Cuando periódicamente examinamos la tensión arterial de los pacientes, estamos actuando ante el convencimiento de que la hipertensión arterial produce problemas de salud y que su detección y tratamiento evita la presencia de éstos. El proceso diagnóstico en enfermedades infecciosas casi siempre involucra la detección de un agente causal y depende de la información que se tenga de éste o de los factores de riesgo de los pacientes. De tal manera que el conocimiento de la relación causa efecto sea la razón fundamental de cada proceso terapéutico.
Page 186
En medicina clínica no es posible demostrar fuera de duda, las relaciones causales. Casi siempre lo que se logra es aumentar la convicción o la creencia sobre una relación causa efecto, por medio de la evidencia empírica.
Esto es valido aún para las aplicaciones clínicas de hallazgos de laboratorio bien establecidos, dado que sus conclusiones no pueden ser aplicadas intactas a los pacientes, quienes pueden desarrollar mecanismos aún no conocidos que hacen que hipótesis causales sugeridas por el laboratorio no son sustentadas por la investigación clínica. Un ejemplo de esto lo constituye el consumo de ácido acetil salicílico y el infarto...
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba