el diagnóstico de causalidad

Olga L. Sarmiento M.D. M.P.H P.hD

El diagnóstico de Causalidad

OLGA LUCIA SARMIENTO M.D M.P.H Ph.DFacultad de Medicina

Enero 31 2007


Modelos Causales

Supuestos básicos:• La enfermedad no ocurre

aleatoriamente en una población porque la enfermedad siempre tiene factores causales y preventivos.

• La enfermedad es multifactorial


“Modelo de Causas Suficientes y Necesarias”

A

B C

D

E

F

GH

A

B C

D

E

F

GH


Causas Suficientes y Necesarias

• Causa suficiente: Si X esta presente entonces el evento Y ocurre. Sin embargo, Y puede ocurrir sin que X lo preceda. – Ejemplo:

• El papel del Helicobacter pylori en la ulcera péptica.• mutaciones en los genes BRCA1 y sobre-vida por cáncer de

mama • Causa necesaria: Si X esta presente entonces el

evento Y ocurre. El evento Y no ocurriría si X no estuviera presente.– Ejemplo:

• VIH y SIDA• Enfermedad de chagas• Malaria


Asociación vs Causalidad

• Asociación: Es una dependencia estadísticaentre dos variables. (e.g., OR, RR, DR)– La presencia de la asociación no

necesariamente implica una relación causa efecto.

• Asociación causal: El cambio en la exposición resulta en un cambio directo en la enfermedad


Asociación vs Causalidad

• Evaluar causalidad es complejo• Requiere evaluación critica de la evidencia

disponible acerca del tema. • Un articulo es solo un componente del total de

la evidencia• Dos preguntas claves:

– La asociación que estamos evaluando es valida?– Si la asociación es valida se puede establecer

causalidad?


Criterios de Causalidad de Hill

• Fuerza de la asociación• Consistencia• Especificidad• Temporalidad• Gradiente biológico• Plausibilidad• Coherencia• Evidencia experimental• Analogía


“Here then are nine different viewpoints from all of whichwe should study association before we cry causation . . . None of my nine viewpoints can bring indisputable evidence for or against the case-and-effect hypothesis and none can be required as a sine qua non. What they can do, with greater or lesser strength, is to help us make up our minds on the fundamental question - is there any other way of explaining the set of facts before us, is there any other answer equally, or more, likely than cause and effect?”

Historical Development of Theories of Disease CausationHill AB. The environment and disease: association or causation? Proc Royal Soc Med. 1965; 48:295-300


Criterios de B. Hill para evaluar Causalidad

• Fuerza de la asociación:– Las asociaciones mas fuertes tienen mas probabilidad de ser

causales. Existe menos probabilidad que asociaciones fuertes sean confundidas por otros factores

– Sin embargo, asociaciones pequeñas pueden ser causales pero son mas difíciles de probar

• Consistencia:– Cuando diferentes investigadores en diferentes poblaciones

y diferentes diseños de estudios evidencian resultados similares. Hay menos probabilidad de que el resultado sea por error.

– Sin embargo , falta de consistencia no precluye causalidad si existe una razón para diferencias entre estudios



• Especificidad– Existen factores necesarios para que ocurra la enfermedad

(mas común en enfermedades infecciosas)

• Temporalidad– El factor causal precede la enfermedad (evaluable en

estudios prospectivos)

• Gradiente biológico (efecto dosis respuesta)– La asociación causal es mas probable si existe un gradiente

entre la exposición y la enfermedad que indique que a mayor concentración de la exposición mayor fuerza de asociación

– Sin embargo puede haber umbrales que lleven a relaciones curvilineas y no lineales



• Plausibilidad (credibilidad biológica)– Deben existir modelo biológicos o sociales que

expliquen la asociación

• Coherencia (acuerdo con evidencia existente)– Relacionado con la plausibilidad: Historia natural de la

enfermedad (patrones de temporalidad, fisiopatología, modelos animales)



• Experimentos ( diseño del estudio y jerarquía en los estudios)– Cuando existe en la literatura resultados positivos de

experimentos clínicos aleatorizados proveen evidencia de importante magnitud

– Sin embargo, no es ético evaluar algunas exposiciones con este tipo de diseños

• Analogía– Relacionado con la consistencia: se usan analogías

similares entre asociaciones observadas y otras asociaciones. Depende del nivel de conocimiento actual sobre la enfermedad o evento.


“All scientific work is incomplete - whether it beobservational or experimental. All scientific work is liable to be upset or modified by advancing knowledge. This does not confer upon us a freedom to ignore the knowledge we already have, or to postpone the action that it appears to demand at a given time. Who knows, asked Robert Browning, but that the world might end tonight? True, but on available evidence most of us make ready to commute on the 8.30 nextday.”(A. Bradford Hill, 1965)

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