causalidad en epidemiologia
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Causalidad En Epidemiologia (Medicina)TRANSCRIPT
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CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGIA
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Es el estudio de la relación etiológica entre una exposición, por ejemplo la toma de un medicamento
y la aparición de un efecto secundario.
Causalidad
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Los efectos pueden ser:
Enfermedad Muerte
Complicación
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Los efectos pueden ser:
Curación Protección
Resultado
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Factores relacionados con el medio ambiente social y cultural
Factores biológicos
Ámbito laboral
Factores relacionados con el medio ambiente físico Servicios de salud
Factores politicos
Factores económicos
Factores Psicológicos
Factores causales de enfermedades
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Una de las tareas mas importantes de la epidemiologia es contribuir a la prevención de enfermedades y la promoción de la salud
Mediante el descubrimiento de las causas de enfermedad y los posibles métodos para alterarlas
MODELOS DE CAUSALIDAD
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En ciencias de la salud, el conocimiento de las causas no solo es importante para su prevención, sino también para el
diagnostico y la aplicación del tratamiento adecuado
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CRITERIOS DE CAUSALIDAD
1) fuerza de asociación 2) Secuencia temporal 3) Efecto dosis-respuesta 4)Consistencia 5) Coherencia con los conocimientos científicos o plausibilidad biológica
6) Especificidad de la asociación 7) Evidencia experimental
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Ninguno de los puntos de vista pueden dar evidencia irrebatible de causalidad y ninguno puede ser requerido como condición
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MODELOS CAUSALES
Modelo determinista
Modelo Multicasual
Modelo determinista modificado
Modelo probabilístico
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MODELO DETERMINISTA
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Modelo determinista
Casualidad
La define como perfecta, constante, única, y reciproca conexión entre dos variables: causa (c) y efecto (e)
Si ocurre C, entonces E es siempre producido por ella
C E
e
t
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Criterios para el Modelo determinista
1.- Especificidad de causa: C es la sola causa de E2.- Especificidad de efecto. E es solo efecto de C
Condiciones del modelo
C es causa necesaria de ECualquier cambio en C induce un cambio en E
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Implicación del modelo determinista por Robert Koch
1.- el agente debe estar presente en todos los casos de la enfermedad2.- el agente no debe estar presente en ninguna otra enfermedad 3.-el agente siempre debe inducir la enfermedad siempre que se introduzca en un animal susceptible (causa suficiente) y así mismo debe ser aislado en cultivo puro (causa única)
En muy pocas áreas de investigación biomédica se continua aplicando este modelo determinista
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MODELO MULTICAUSAL
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ORIGEN
La gran cantidad de evidencias empíricas y Justificaciones teóricas para aceptar la etiología multifactorial de las enfermedades y la interconexión de las complejas redes de factores causales, da origen a este modelo.
Da lugar a hipótesis mas adecuadas que la simple
Todo suceso es producido por una cantidad importante de factores, o al menos el principal esta acompañado por otros muchos que se relacionan
Esto establece un conjunto de sistemas interactuantes con múltiples conexiones
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PLURALIDAD DISYUNTIVA DE LAS CAUSAS
Causación múltiple genuina, en la que el efecto es producido por cada cause separadamente
C 1
C 2
C 3
Enfermedad
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PLURALIDAD CONJUNTIVA DE CAUSAS
Todas deben estar presentes para que se produzca el efecto
C 1 C 2 C 3 Enfermedad
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MULTIPLICIDAD DE EFECTOS
Multiplicidad de efectos para la misma causa
E 1
E 2
E 3
C
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CADENAS EPIDEMIOLOGICAS
Existen cadenas causales y ruedas causales y incluso marañas o redes causales como por ejemplo:
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MODELO DETERMINISTA MODIFICADO
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Desarrollado por Rothman 1976.
Aclara hechos de la historia natural de la enfermedad
Incorpora conceptos del modelo determinista y modelo multicausal.
Explica la multicausalidad de la enfermedad.
Mod
elo
dete
rmin
ista
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do
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PROHIBICIONES SOBRE LOS PROCESOS CAUSALES:
1.- La causa no puede ocurrir después de los efectos.
2.-Los efectos unicausales no existe.
3.-Niega los tiempos de inducción constantes para las enfermedades, ya que éstos van a ser específicos de cada factor causal contribuyente.
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SE ESTABLECEN LOS SIGUIENTES CONCEPTOS:
Causa suficiente y causa contribuyente
Interacción entre causas
Fuerza de las causas
Periodo de inducción y latencia
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CAUSA SUFICIENTE Y CAUSA CONTRIBUYENTE
Causa”todo acontecimiento, condición o característica de la naturaleza que, sola o en conjunción con otra causa, inicie o permita una secuencia de eventos que conducen a la consecución de un EFECTO”
Causa suficiente conjunto de condiciones mínimas que inevitablemente producen una enfermedad.
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Esquematización conceptual de tres causas suficientes de una enfermedad:
A: causa necesaria ( ha de formar parte de todas las posibles causas suficientes)B,C,D,E,F,G,H,I,J son las causas componentes
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Cada causa suficiente estará constituida de: causas contribuyentes o componentes.
Una misma enfermedad puede estar provocada por varias causas suficientes.
Para prevenir la enfermedad no es necesario el conocimiento de todas las causas contribuyentes.
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INTERACCIÓN ENTRE CAUSAS
Interacción es la relación entre dos o más factores.
Sinergismo (aumento) y antagonismo(disminuye).
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Se podría establecer un índice de interacción a partir del cociente de las tasas de enfermos en los expuestos conjuntamente a ambos factores y la suma de las tasas de enfermos a ambos factores cuando actúan separadamente.
RA= riesgo atribuible
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FUERZA DE LAS CAUSAS
Depende de la frecuencia de presentación en la población, de las restantes causas componentes de la misma causa suficiente.
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PERIODO DE INDUCCIÓN Y LATENCIA
Periodo de inducción tiempo transcurrido entre el inicio de la acción causal y el comienzo de la enfermedad.
Periodo de inducción puede ser corto o largo
Periodo de latencia iniciación de la enfermedad y su detección o dx.
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MODELO PROBABILÍSTICO
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MODELO PROBABILISTICO
El concepto determinista de causalidad se reemplaza o suplementa con un concepto probabilístico.
Utilizándose la teoría de probabilidades y los métodos estadísticos relacionados con ella para valorar empíricamente una posible asociación que se cree causal.
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Es posible creer que una enfermedad se encuentra completamente determinada por ciertos factores, el problema es que muchos no son conocidos o no pueden ser medidos.
La utilización de la probabilidad puede predecir la tendencia de una enfermedad pero no puede determinar que sujetos en colectividad desarrollaran la enfermedad.
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VENTAJAS
Presenta una serie de ventajas sobre los modelos anteriores:
A) Nos permite jugar con nuestra ignorancia de los procesos causales y la forma de observarlos.
B) Permite la valoración de las relaciones de dosis-respuesta entre una exposición y una enfermedad.
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C) Posibilita la creación de modelos matemáticos que facilitaran datos exactos e interpretables y analizaran exposiciones múltiples y/o enfermedades para valorar las relaciones complejas entre ellas.
Ejemplos: Modificaciones de efecto, sinergismo, etc.)
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Atreves de este modelo se intenta identificar distintas causas componentes y causas suficientes del modelo determinista modificado, o los diferentes eslabones que se integran en el modelo multicausal.
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