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MODELOS DE CAUSALIDAD DE EPIDEMOLOGIA

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yury gutierrez

on 25 August 2015

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Transcript of MODELOS DE CAUSALIDAD DE EPIDEMOLOGIA

.
Riesgo
¿Porque son importantes 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 exposición y el efecto en términos del cambio que sufre el último cuando se modifica el primero.

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
.

Interacción entre causa
Se dice que hay interacción (sinergismo y antagonismo) cuando la presencia simultánea de dos o mas factores de riesgo ocasiona, por la combinación de sus efectos individuales, un efecto distinto al esperado por la combinación de sus efectos individuales.

Cuando el efecto combinado es mayor que la suma de efectos individuales hablamos de sineraismo. Cuando la suma de los efectos individuales es mayor que el efecto combinado. entonces hablamos de antagonismo.


MODELOS DE CAUSALIDAD

En epidemiología, la causalidad se define como el estudio de la relación entre una exposición y la aparición de un efecto secundario.

Causalidad
Factores
de
Riesgo:
• 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 socio económico, 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.

Guerras, embargos, pago de la deuda externa, globalización, invasión.
Factores políticos

Geología, clima, causas físicas, causas químicas, presencia de vectores, deforestación.

Factores relacionados con el medio ambiente físico
Acceso a servicios de salud, programas de control y erradicación de enfermedades, vigilancia epidemiológica, vigilancia nutricional.
Servicios de salud
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
los postulados de evans
Los postulados de Evans
En 1976, Evans propuso los siguientes postulados:



• El modelo de Koch-Henle

• El modelo de Bradford-Hill

• Los postulados de Evans
.
.
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 Bradford-Hill (1965), propone los siguientes criterios de causalidad, en la búsqueda de relaciones causales para enfermedades NO INFECCIOSAS:
Consistencia.
Especificidad
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.
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.
Gradiente biológico (Relación dosis-respuesta).
La frecuencia de la enfermedad aumenta con la dosis o el nivel de exposición.

Plausibilidad biológica.
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.
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.
La demostración de la relación dosis-respuesta tiene implicaciones importantes:
• Evidencia Experimental
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.
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.
Analogía.
• Otros criterios adicionales. Debe considerarse:
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.

1. La proporción de individuos enfermos debería ser significativamente mayor entre aquellos expuestos a la supuesta causa, en comparación con aquellos que no lo están.

2. La exposición 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).

Coherencia
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.

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.


TIPOS DE CAUSA

Causa suficiente: Si el factor está presente, el efecto siempre ocurre.
Causa necesaria: Si el factor está ausente, el efecto no puede ocurrir.
Factor de riesgo: Si el factor está presente y activo, aumenta la probabilidad que el efecto ocurra.
Necesaria y no suficiente: Factor necesario pero no suficiente.
No necesario y suficiente: Factor puede producir el efecto, pero otros también.



Tipos de relación o asociación causa - efecto
Las relaciones causa - efecto pueden ser:

RELACIÓN O ASOCIACIÓN CAUSAL DIRECTA: : El factor ejerce su efecto en ausencia de otros factores o variables intermediarias. En este caso se habla de una relación necesaria y suficiente.



Ejemplo: muy rara en procesos biológicos o médicos

RELACIÓN O ASOCIACIÓN CAUSAL INDIRECTA: El factor ejerce su efecto vía factores o variables intermediarias.


factor ---> enfermedad
Factor -> paso -> paso 2 -> paso 3 -> enfermedad

En epidemiología laboral, buscamos la asociación o independencia
entre una variable (exposición) y una enfermedad
a través de pruebas de significación estadística ( X a la 2) O
chi-cuadrado). Dicha significación indica si existe o no una
asociación entre las variables estudiadas, pero esa asociación
puede ser o no causal, de acuerdo con la siguiente
representación:
Factor A + factor B + factor C -> ENFERMEDAD
Factor A o factor B o factor C -> ENFERMEDAD
Factor A + factor B o factor C + factor D -> ENFERMEDAD
Asociación e independencia
Independientes (sin asociación estadística)
Asociación causal directa:
Es aquella en la que la causa ) antecede inmediatamente al efecto (E): A- E ejemplo: aumento de peso ante un mayor consumo de alimentos.
ASOCIACIÒN DE VARIABLES
.

En la causalidad se considera que hay relación entre las variables cuando la exposición al factor antecede al efecto, la frecuencia de la enfermedad va en aumento.

El riesgo tiene dos conceptos:
El individual
El colectivo

En epidemiología el riesgo maneja 3 aspectos:
Factor de riesgo: Situación que aumenta la probabilidad de una enfermedad.
Marcador de riesgo: Medida de las características endogamias de las individuos.
Indicador de riesgo: Signo que va antes de la enfermedad.

Asociados estadísticamente
Asociados con causa
Asociados sin causa
Espuria

Es aquella que bien por sesgos de selección, sesgos de información o por sesgos de confusión, establece una asociación L, aparentemente causal, siendo falsa.

Asociación causal indirecta
Aquella que tiene otras causa intermediad, más inmediatas, entre ella y la producción del efecto C-A-B-E

cc
NECESARIA Y NO SUFICIENTE: Cada factor es necesario, pero no es suficiente para producir la enfermedad. Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer del cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis


Ejemplo: virus del papiloma humano y cáncer del cuello uterino, bacilo de Koch y tuberculosis.

NO NECESARIA Y SUFICIENTE: El factor puede producir la enfermedad, pero también otros factores que actúan solos. Ejemplo: leucemia puede ser producida por exposición a la radiación y por exposición al benceno.


Ejemplo: leucemia puede ser producida por exposición a la radiación y por exposición al benceno

NO NECESARIO Y NO SUFICIENTE: Ningún factor por sí solo es necesario ni suficiente. Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas
como diabetes mellitus, hipertensión arterial.


Ejemplo: la mayoría de enfermedades crónicas como diabetes mellitus, hipertensión arterial.

RELACIÓN O ASOCIACIÓN NO CASUAL: La relación entre dos variables es estadísticamente significativa, pero no existe relación causal, sea porque la relación temporal es incorrecta (la presunta causa aparece después y no antes del presunto efecto) o porque otro factor es responsable de la presunta causa y del presunto efecto (confusión).


Fuerza de asociación
Medida por la relación entre la frecuencia de enfermedad en los expuestos comparada con los no expuestos. Cuanto mayor es esta relación (riesgo relativo), mayor es la posibilidad de que se trate de una asociación causal.
Periodos de inducción y latencia
Se ha definido el periodo de inducción como el tiempo transcurrido entre el inicio de la acción causal y el comienzo de la enfermedad. Se denomina periodo de latencia al existente entre la iniciación de la enfermedad y su detección o diagnostico.

Rothman
ames E. Rothman (Haverhill, 3 de noviembre de 1950)



Koch demostró por primera la causa bacteriana de una enfermedad que amenazaba al hombre, enunció los principios y desarrolló las técnicas de la bacteriología moderna y descubrió, entre otras bacterias.

describió los diversos gérmenes que infectaban las heridas y echó por tierra la teoría del polimorfismo, según la cual la variedad de esos gérmenes se debía a una transformación de uno en otro.

Define causa como todo acontecimiento, condición o característica que juega un papel esencial en producir un efecto, como por ejemplo una enfermedad, y distingue entre:

a) Causa componente: causa que contribuye a formar un conglomerado que
constituirá una causa suficiente.
b) Causa suficiente: si el factor (causa) está presente, el efecto (enfermedad)
siempre ocurre.
c) Causa necesaria: si el factor (causa) está ausente, el efecto
El modelo de Rothman muestra las siguientes características:

Ninguna de la causas componentes es superflua.

No exige especificidad, un mismo efecto puede ser producido por distintas causas suficientes.

Una causa componente puede formar parte de más de una causa suficiente para el mismo efecto. Si una causa componente forma parte de todas las causas suficientes de un efecto se la denomina causa necesaria.

Una misma causa componente puede formar parte de distintas causas suficientes de distintos efectos.

Dos causas componentes de una causa suficiente se considera que tienen una interacción biológica, es decir ninguna actúa por su cuenta. El grado de interacción puede depender de otras causas componentes.
el médico epidemiólogo de mayor reconocimiento mundial

Logró su fama al lado de Sir Austin Bradford Hill, al demostrar que fumar cigarrillos causaba cáncer de pulmón.

En las ciencias biomédicas, los criterios de causalidad más comúnmente aceptados son los que postuló el epidemiólogo británico Austin Bradford Hill en su célebre artículo “El medio y la enfermedad
koch-henle
Koch nació en Klausthal, Hannover, en 1843.
Bradford Hill
8 Julio 1897 – 18 Abril 1991
El modelo propuesto por Rothman
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