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Causalidad en epidemiología, Diapositivas de Epidemiología

Resumen de diapositivas Dr. Mezarina

Tipo: Diapositivas

2024/2025

A la venta desde 01/07/2025

chafloque-ruiz-jimena
chafloque-ruiz-jimena 🇵🇪

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TEMA 6: CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGÍA
Contenido:
Teoría de la causalidad:
- Importancia de la causalidad:
1. Aplicar niveles de prevención adecuada
2. Brindar un diagnóstico preciso
3. Aplicación del tratamiento adecuado
- Concepto de causa y variable:
Acto, suceso o estado de la naturaleza que inicia o permite, solo o en conjunto con
otros, una secuencia de eventos del que resulta un cambio o modificación de la
situación previa, a lo que llamamos efecto.
Variable independiente: X (causa)
Variable dependiente: Y (efecto)
- Causalidad:
a. Asociación estadística: Si la proporción de individuos con el factor y la enfermedad
es mayor de aquellos con el factor y sin enfermedad.
b. Asociación indirecta: El factor y la enfermedad se asocian solo porque se relacionan
con cierta afección subyacente común
c. Asociación artificial o espurea: Asociación falsa que puede deberse a ocurrencia
casual o a cierta desviación en los métodos de estudio.
- Concepto de causa:
a. Causa: Evento, condición o característica que tiene un papel esencial en producir la
ocurrencia de una enfermedad
b. Enfoque multifactorial: Implica constelación de componentes que actúan en
concertación
c. Causa necesaria: factor que debe estar presente para que la enfermedad ocurra, sin
su presencia no se da la enfermedad.
d. Causa suficiente: factor presente que puede desencadenar la enfermedad o
conjunto mínimo de factores y condiciones que pueden inevitablemente producir la
enfermedad. (mezarina: por sí sola se da la enfermedad)
Virus de la rabia (independiente) – enfermedad de hidrofobia (dependiente): El virus
si es necesario ya que sin él no se da la enfermedad y también es suficiente ya que
por sí sola es capaz de causar la enfermedad
Bacilo de Koch – presencia de enfermedad tuberculosa: es necesaria ya que si no
existe el bacilo de koch entonces no se da la enfermedad pero no es suficiente ya que
requiere de otros elementos como son desnutrición, pobreza, hacinamiento, etc.
Radiación - daño genético: La radiación no es necesaria porque hay otras condiciones
que pueden causar daño genético, pero es suficiente porque por sí sola sí es capaz de
causar daño genético
Diabetes - aterosclerosis: La diabetes no es necesaria ya que hay otras condiciones
para que aparezca aterosclerosis, ni suficiente ya que por si sola.
- Factor de causalidad:
a. Factores predisponentes o iniciador: Edad, sexo o padecimiento previo de
enfermedad
b. Factores facilitadores: Ingresos reducidos, alimentación escasa, vivienda
inadecuada, asistencia médica insuficiente.
c. Factores desencadenantes o promotor o precipitante: Agentes patógenos
d. Factores potenciadores: Por ejemplo, trabajo demasiado duro.
Concepto de la unicausalidad y multicausalidad:
MODELOS DE CAUSALIDAD:
1. Determinista puro (unicausal)
Causa (esta debe ser necesaria y suficiente) Efecto
POSTULADOS DE KOCH (Congreso Internacional de Berlin - 1890) primera
aplicación importante del modelo determinista en las ciencias biológicas fue
realizada por Roberto Koch.
- El agente debe estar presente en todos los casos de la enfermedad
(causa necesaria)
- El agente no debe encontrarse presente en ninguna otra enfermedad
(especificidad de efecto)
- El agente debe inducir la enfermedad siempre que se introduzca en
animales susceptibles (causa suficiente)
- El agente debe ser aislado en cultivo puro (causa única)
Enfermedades que cumplían Enfermedades que no
cumplían
- Antrax
- TBC
- Tétano
- Erisipela
- Fiebre tifoidea
- Difteria
- Lepra
- Brucelosis
- Cólera
- Limitaciones del postulado:
oEn gran parte de las enfermedades infecciosa, la presencia del
agente microbiano (causa necesaria) no se acompaña siempre
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¡Descarga Causalidad en epidemiología y más Diapositivas en PDF de Epidemiología solo en Docsity!

TEMA 6: CAUSALIDAD EN EPIDEMIOLOGÍA

Contenido: Teoría de la causalidad:

  • Importancia de la causalidad:
  1. Aplicar niveles de prevención adecuada
  2. Brindar un diagnóstico preciso
  3. Aplicación del tratamiento adecuado
  • Concepto de causa y variable: Acto, suceso o estado de la naturaleza que inicia o permite , solo o en conjunto con otros, una secuencia de eventos del que resulta un cambio o modificación de la situación previa, a lo que llamamos efecto. Variable independiente: X (causa) Variable dependiente: Y (efecto)
  • Causalidad: a. Asociación estadística: Si la proporción de individuos con el factor y la enfermedad es mayor de aquellos con el factor y sin enfermedad. b. Asociación indirecta: El factor y la enfermedad se asocian solo porque se relacionan con cierta afección subyacente común c. Asociación artificial o espurea: Asociación falsa que puede deberse a ocurrencia casual o a cierta desviación en los métodos de estudio.
  • Concepto de causa: a. Causa: Evento, condición o característica que tiene un papel esencial en producir la ocurrencia de una enfermedad b. Enfoque multifactorial: Implica constelación de componentes que actúan en concertación c. Causa necesaria: factor que debe estar presente para que la enfermedad ocurra, sin su presencia no se da la enfermedad. d. Causa suficiente: factor presente que puede desencadenar la enfermedad o conjunto mínimo de factores y condiciones que pueden inevitablemente producir la enfermedad. (mezarina: por sí sola se da la enfermedad) Virus de la rabia (independiente) – enfermedad de hidrofobia (dependiente): El virus si es necesario ya que sin él no se da la enfermedad y también es suficiente ya que por sí sola es capaz de causar la enfermedad Bacilo de Koch – presencia de enfermedad tuberculosa: es necesaria ya que si no existe el bacilo de koch entonces no se da la enfermedad pero no es suficiente ya que requiere de otros elementos como son desnutrición, pobreza, hacinamiento, etc. Radiación - daño genético: La radiación no es necesaria porque hay otras condiciones que pueden causar daño genético, pero es suficiente porque por sí sola sí es capaz de causar daño genético Diabetes - aterosclerosis: La diabetes no es necesaria ya que hay otras condiciones para que aparezca aterosclerosis, ni suficiente ya que por si sola.
    • Factor de causalidad: a. Factores predisponentes o iniciador: Edad, sexo o padecimiento previo de enfermedad b. Factores facilitadores: Ingresos reducidos, alimentación escasa, vivienda inadecuada, asistencia médica insuficiente. c. Factores desencadenantes o promotor o precipitante: Agentes patógenos d. Factores potenciadores: Por ejemplo, trabajo demasiado duro. Concepto de la unicausalidad y multicausalidad:  MODELOS DE CAUSALIDAD:
      1. Determinista puro (unicausal) Causa (esta debe ser necesaria y suficiente) →Efecto POSTULADOS DE KOCH (Congreso Internacional de Berlin - 1890) →primera aplicación importante del modelo determinista en las ciencias biológicas fue realizada por Roberto Koch.
        • El agente debe estar presente en todos los casos de la enfermedad ( causa necesaria )
        • El agente no debe encontrarse presente en ninguna otra enfermedad ( especificidad de efecto )
        • El agente debe inducir la enfermedad siempre que se introduzca en animales susceptibles ( causa suficiente )
        • El agente debe ser aislado en cultivo puro ( causa única ) Enfermedades que cumplían Enfermedades que no cumplían
          • Antrax
          • TBC
          • Tétano
          • Erisipela
            • Fiebre tifoidea
            • Difteria
            • Lepra
            • Brucelosis
            • Cólera
        • Limitaciones del postulado: o En gran parte de las enfermedades infecciosa, la presencia del agente microbiano (causa necesaria) no se acompaña siempre

de los síntomas y signos característicos de la enfermedad, y por tanto, no es causa suficiente. o Hay gran número de evidencias de que ciertos factores de riesgo producen más de un efecto patológico. o No incluye conceptos de estado de portador asintomático, el espectro biológico de la enfermedad, elementos epidemiológicos, inmunológicos de causalidad.

  1. Determinista modificado Características:
    • Ninguna de las causas componentes es superflua
    • No exige especificidad, un mismo efecto puede ser producido por distintos complejos suficientes.
    • Una causa componente puede formar parte de todos los complejos suficientes de un efecto se la denomina causa necesaria.
    • Una misma causa componente puede formar parte de distintos complejos suficientes de distintos efectos.
    • Dos causas componentes de un complejo suficiente se considera que tienen interacción biológica, es decir ninguna actúa por su cuenta, este grado de interacción puede depender de otras causas componentes.
  2. Multicausal: Todo suceso es producido por una cantidad importante de factores, o al menos el principal está acompañado por otros muchos que se relacionan con él, estableciendo un conjunto de sistemas interactuantes con múltiples interconexiones. Prohibiciones sobre los procesos causales: - Las causas no pueden ocurrir después que los efectos. - Los efectos unicausales no existen. - Niega tiempos de inducción constantes para las enfermedades, ya que estos van a ser específicos de cada factor causal contribuyente. (esto lo busqué de gemini)Modelo Multicausal: Múltiples causas de igual o similar jerarquía: El efecto es producido por la convergencia e interacción de varias causas. Ninguna causa por sí sola es suficiente para generar el efecto. Interdependencia: Las causas a menudo actúan de manera interdependiente, potenciando o modificando el efecto de las otras causas. Ausencia de una causa "primaria" o "necesaria" única: Si bien algunas causas pueden tener un mayor peso, el efecto generalmente no puede ocurrir sin la presencia de una combinación de ellas. Ejemplo: Enfermedad cardíaca (fumar, hipertensión, obesidad, genética, etc.). Ningún factor individual garantiza la enfermedad, pero su combinación aumenta el riesgo. Modelo Determinista Modificado: Una causa principal necesaria: Existe una causa fundamental que es indispensable para que el efecto ocurra. Sin esta causa, el efecto no se producirá (en las condiciones definidas). Factores modificadores: Otros factores influyen en la manifestación, el momento, la gravedad o la probabilidad del efecto causado fundamentalmente por la causa principal. Estos factores no son causas independientes del efecto en el mismo sentido que la causa principal. La causa principal inicia la cadena causal: La causa principal pone en marcha el proceso que lleva al efecto, pero los factores modificadores alteran su curso. Ejemplo: Infección por VIH y SIDA (el VIH es necesario, pero la velocidad de progresión al SIDA se ve modificada por la carga viral, la respuesta inmunitaria, el acceso al tratamiento, etc.). En resumen: En el multicausal, el efecto es como un pastel hecho con varios ingredientes esenciales. Si falta uno, el pastel no se hace o es diferente. En el determinista modificado, la causa principal es como la semilla que germina (necesaria para la planta), pero factores como el agua, la luz solar y la calidad del suelo (factores modificadores) influyen en cómo crece la planta. Modelo Multicausal:

Para el chi cuadrado usar la fórmula y la tabla de chi cuadrado y comparar, si el resultado calculado es mayor hay asociación entre la madre que fuma y el recién nacido con bajo peso Luego, considerar la existencia de asociaciones:

  • Incidentales: Ej: Frecuencia de enfermedad coronaria y uso de falda en los hombres escoceses, y si ocurre y es incidental entonces se descarta.
  • Estadísticas (ejemplo de neumonía en Perú y se asocia a la venta de calefactores en chile, determinar la asociación es producto de un estudio desarrollado de manera adecuada y que nos permita asegurar que es una asociación estadística real y no una falsa) Luego de la estadística entonces procedo con las
  • Causales: Tener en cuenta los elementos previos para poder corregir los problemas identificados Criterios de causalidad (propuestos por Hill): No existe un método matemático para establecer el grado de causalidad. La causalidad no puede probarse estrictamente sino solo interferirse con un grado mayor o menor de seguridad a. Relación temporal: La causa debe preceder al efecto. b. Verosimilitud o plausibilidad biológica: Cuando es compatible con los conocimientos más avanzados c. Coherencia o consistencia: Observación repetida d. Intensidad o fuerza de asociación: Se mide mediante riesgo relativo (RR), odds ratio (razón de ventaja) e. Relación dosis – respuesta o gradiente biológica: Los cambios del nivel de una causa se asocian a cambios de incidencia o prevalencia del efecto.

f. Reversibilidad: Al eliminar la causa da como resultado la reducción del riesgo a enfermar g. Diseño de estudio h. Consideración de los datos empíricos Las respuestas a las preguntas deben tener respuesta afirmativa