Modelos teóricos para interpretar causalidad en Medicina

1. Fernando Carvajal E.
Departamento de Salud Pública
Facultad de Medicina
UCN
2014
Causalidad en Medicina

2. Preguntas Clínicas
Anomalía
Diagnóstico
Frecuencia
Riesgo
Pronóstico
Tratamiento
Prevención
Causas
Costo

3. Preguntas del paciente:
•¿Estoy enfermo?
•¿Cuál es la causa de mis síntomas?
•¿Cuál será el tratamiento?
•¿El tratamiento producirá algún efecto secundario?

4. Causas de mejoría clínica
Mejoría
Tratamiento
específico
Placebo
Efecto
Hawthorne
Historia natural

5. ¿Es esta la terapia que
producirá mi mejoría?...

6. Salud basada en Evidencia
Experiencia clínica
Situación clínica
Valores de
pacientes
Evidencia
científica
Recursos
En salud

7. Terapia usada pese a evidencia

8. Terapia no utilizada pese a evidencia

12. Epidemia de Autismo

13. CDC

16. Thimerosal and the ocurrence of Autism: negative ecological evidence from Danish population based data (Madsen)
Pediatrics 2003; 112: 604 - 606

19. ¿Causalidad? ¿Casualidad? ¿Asociación?

20. Búsqueda de causas
•Aplicar medidas preventivas
•Ayuda en el proceso diagnóstico
•Permite establecer tratamientos

21. Relación de Causalidad
•“ La relación entre dos o más acontecimientos, cuya ocurrencia y secuencia de aparición, permiten atribuirle a uno de ellos la presentación del otro”

22. Modelos de causalidad
MODELO DE KOCH-HENLE
Enfermedades Infecciosas
MODELO BRADFORD HILL
Valida las Asociaciones
MODELO DE ROTHMAN
Contempla relaciones multicausales
MODELO DE EVANS
Más aplicable a enfermedades actuales

23. Modelo de Koch-Henle
•Se basa en microorganismo, que debe:
a.encontrarse siempre en los casos
b. explicar las manifestaciones
c.no encontrarse en ninguna otra enfermedad.
d.poder ser aislado en cultivo y ser capaz de producir la enfermedad en el animal de experimentación

24. Criterios de Bradford-Hill (1965)
1.Fuerza de asociación
2.Consistencia
3.Especificidad
4.Secuencia temporal
5.Gradiente biológico
6.Plausibilidad
7.Coherencia
8.Evidencia experimental
9.Analogía

25. Fuerza de asociación
81
57
18
182
Consumo de Alcohol
Durante el último año ha asistido a fiestas
SI
NO
SI NO
OR = 81 x 182 = 14.36 18 x 57

26. Consistencia con otros conocimientos

27. Especificidad

28. Causa
Efecto
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Efecto
Efecto
Efecto
Efecto
Causa simple
efecto simple
Causa múltiple
efecto simple
Causa múltiple efecto múltiple
Relación temporal

29. Relación dosis-respuesta (gradiente biológico)

30. Coherencia

31. Modelo de Rothman
•Causa Suficiente: si el factor está presente, el efecto siempre ocurre.
•Causa Componente: contribuye a formar un conglomerado que constituirá una causa suficiente.
•Causa Necesaria: cuando una causa componente forma parte de todas las causas suficientes.

32. Modelo de Rothman

33. Red de causalidad
•Muchos factores actúan conjuntamente provocando la enfermedad (condiciones necesarias, pero no suficientes)
–Ej: arteriopatía coronaria, SIDA
•Estos factores generan una intrincada red causal y el peso etiológico, está en relación a su proximidad con el evento.

34. Modelo de Evans (1976)
•Prevalencia significativamente mayor en expuestos
•Exposición más frecuente entre individuos enfermos
•Incidencia debe ser mayor en expuestos.
•Distribución normal de los períodos de incubación tras la exposición
•Amplio abanico de respuestas tras exposición (gradiente biológico lógico).

35. Modelo de Evans
•Evidencia de respuesta del huésped
•Previniendo/modificando la respuesta del huésped, debe disminuir la enfermedad.
•Reproducción experimental.
•La eliminación debería producir la reducción de la frecuencia.
•Plausibilidad biológica y epidemiológica.

36. Cese de la exposición

37. Investigación clínica
La mayor parte busca valorar si existe asociación entre una exposición y un resultado

38. Asociación
•Relación que puede existir entre una cosa y otra
•Tipos:
–Positiva ( generalmente ocurren juntas)
•Incorrecta (casualidad o error)
•Correcta (causalidad o no-causal)
–Negativa (generalmente no ocurren juntas)
–Inexistente (independientes)

39. Sesgos
Azar
VERDAD
VERDAD
Azar
Sesgo
Propósito fundamental de Ciencia
Búsqueda de la Verdad
Confusión
Confusión

40. Asociación
Sí
No
Sí
No
Probable
Improbable
Causa
Sesgo
Azar
Confusión

41. Diseños para causalidad
1.Ensayo clínico aleatorizado controlado
2.Cohortes (controlando los sesgos)
3.Casos y controles (sesgos de selección)
4.Transversales (no evidencias directas)
5.Estudios poblacionales:
1.Ecológicos (falacia ecológica)
2.Series temporales
Evidencia