CONCEPTO DE CAUSALIDAD

Las causas de la enfermedad se estudian, dentro de la epidemiología, con el objeto de explicar y de prevenir la aparición de enf. El concepto actual de causa en epidemiología pretende descubrir relaciones entre variables, estableciendo la asociación causal entre una exposición y su efecto. Esta relación causal, no es determinante sino que tiene carácter probabilistico, lo que significa que los sujetos expuestos tendrán una > probabilidad de desarrollar la enf que aquellos que no han estado expuestos. Para su correcta comprensión es preciso definir:

Riesgo

Probabilidad que tiene un individuo de desarrollar una enfermedad determinada o un cambio en su estado de salud en un periodo específico y en una comunidad dada.

Factor de Riesgo

Aquellas características y atributos (variables como la edad, sexo, raza, clima, hábitos, etc) que se presentan asociados y un incremento de la probabilidad de ocurrencia de una enfermedad y que tienen responsabilidad en su producción (ej: obesidad – enfermedad; hipertensión – factor de riesgo)

Población o grupo de riesgo

Población expuesta al factor o factores de riesgo susceptible de desarrollar la enfermedad.

Marcador de Riesgo

Es un concepto reservado a las variables de persona y , por tanto, endógenas, que no son controlables y que definen a los individuos particularmente vulnerables. Señalan u aumento del riesgo de padecer la enfermedad, aunque no tienen influencia directa en su producción (edad, sexo)

Indicador de Riesgo o signo precursor de enfermedad: Pone de manifiesto la presencia temprana de ella. Es una característica significativamente unida a la enfermedad en su estadio preclínico, sin influencias en su producción.

FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS

Para determinar la existencia de una relación entre un factor de riesgo y la aparición o aumento en la incidencia de una enfermedad, es preciso formular una hipótesis  (explicación de un fenómeno) q posterior/ tendrá que ser verificada o rechazada. Para su elaboración nos apoyamos en los principios del razonamiento científico, iniciándose bien a partir del razonamiento inductivo (que se remonta desde las observaciones particulares a la proposición general) o del deductivo (que pasa por las proposiciones generales a las premisas particulares).Por tanto, se puede realizar utilizando diversos métodos:

Métodos inductivos: 1.Método de las diferencias. 2. Método de las concordancias. 3. Método de las variaciones concomitantes.

Métodos deductivos: 1.Método de las analogías.

Método de las diferencias

Se establece cuando la frecuencia de una enfermedad varía marcada/ en circunstancias diferentes y en alguna de ellas se puede identificar algún factor que está ausente en la otra; dicho factor o su ausencia puede ser considerado como causa de la enfermedad. Ej: El carcinoma de cuello uterino, mucho más frecuente en multíparas que en monjas. La diferencia la establecen las relaciones sexuales.

Método de las concordancias

Se aplica cuando un factor es común entre un número de circunstancias diferentes en los diversos casos de una enfermedad, por lo que puede ser considerado como su causa. Ej: El aceite de colza desnaturalizado ha sido el factor común presente en la totalidad de los enfermos del síndrome tóxico, frente a circunstancias diferentes (geográficas, sexo, edad, profesión, etc)

Método de las variaciones concomitantes

Se emplea cuando un factor varía en frecuencia y fuerza de manera análoga a las de una enfermedad, por lo que puede ser considerado su causa. Ej: El aumento de la probabilidad de desarrollar cáncer broncopulmonar en relación al incremento del número de cigarrillos consumidos.

Método de las analogías

Se aplica ante la similitud existente entre dos enfermedades (bien en su distribución, presentación u otras características de su historia natural), una de las cuales es conocida en su etiología y otra no; se puede presuponer la probable existencia de causas comunes en la aparición de ambas. Ej: El SIDA producido por un retrovirus en el hombre y los síndromes de inmunodeficiencias animales, por sintomatología análoga.

ASOCIACIÓN E INDEPENDENCIA EN EPIDEMIOLOGÍA

Se busca la asociación o independencia entre una variable (factor de riesgo) y una enfermedad, como parte inicial de la investigación etiológica, a través de pruebas adecuadas de significación estadística. Dicha significación indica se existe o no asociación entre las variables analizadas, pero para llegar al criterio de causalidad se requerirán, además, estudios basados sobre hipótesis posibles a través de un razonamiento lógico.

La asociación es una relación entre dos variables, significativamente mayor o menor que la que explicaría el azar, sobre la base de la frecuencia de presentación de cada una de ellas por separado. La asociación positiva se da cuando la probabilidad de ocurrencia de una variable aumenta con la presencia de otra. La asociación negativa se produce si la probabilidad de ocurrencia de una variable disminuye por el hecho de que suceda otra.

La independencia se produce, cuando, al aumentar o disminuir una variable, no se sigue de un efecto similar en otra.

TIPOS DE ASOCIACIÓN

VARIABLES. 1 Independientes
1.1 Artificial 2
Asociadas estadísticamente 
2.1 Asociadas sin causa 
2.1.1 Espuria

2.2 Asociadas con causa 
2.2.1 Indirectamente 
2.2.2 Directamente

Asociación Artificial

: La presencia de un factor, conocido o desconocido, asociado a una variable y una enfermedad, puede establecer asociación entre ambas, siendo ilógica como factor causal frente a los conocimientos científicos.

Asociación Espuria o por azar: Es aquella que, bien bien por sesgos de selección de la muestra, por errores de información o por sesgos de confusión, establece una asociación aparentemente causal siendo falsa.

Asociación causal

: Es aquella que cumple los criterios de causalidad. Dentro de ella se pueden diferenciar:

Asociación causal directa:

Aquella que antecede inmediatamente al efecto: A → B

Asociación causal indirecta

: Aquella que tienen otra causas intermedias, más inmediatas, entre ella y la producción del efecto: C → A → B → E.

CRITERIOS DE CAUSALIDAD

Son un conjunto de principios que permiten establecer nexos de relación causal.

1º Fuerza de asociación: Es la relación de la frecuencia de aparición de enf en los ind expuestos a un factor de riesgo analizado con respecto a la misma en los no expuestos. A medida que esta razón es + elevada, existe más posibilidad de asociación causal.

2º Secuencia temporal: Una asociación causal requiere que el factor de riesgo anteceda al comienzo del efecto que provoca. En ocasiones puede ser difícil establecerlo, dificultad que aumenta al hacerlo el período de inducción de la enfermedad.

3º Efecto dosis-respuesta: La observación de que la frecuencia de aparición de la enfermedad se incrementa con la dosis,  el tiempo y nivel de exposición, proporciona mayor apoyo a la interpretación causal. Se pueden presentar situaciones que no cumplan esta observación, tales como un efecto umbral o un efecto de saturación, a partir del cual un incremento de dosis a nivel de la exposición no venga seguido de un aumento del efecto.

Criterios de validez científica

Pretenden establecer la comparación y aprobación con respecto a los conocimientos de la comunidad científica actual/.

1º Consistencia: Valora la constancia y reproductividad de la asociación que el estudio indica. Si diversos estudios acerca de la relación entre dichas variables producen resultados concordantes, se apoyaría la interpretación causal, especialmente si incluyen poblaciones, métodos y periodos de estudio diferentes.

2º Coherencia con los conocimientos científicos del momento o plausibilidad biológica: Si la hipotética relación causal tiene sentido en el contexto de los conocimientos científicos y biológicos del momento actual, tendríamos mayores argumentos  para aceptar una interpretación causal.

3º Especificidad de la asociación: Si el factor estudiado está asociado solamente con una enfermedad, de forma que la introducción de dicho factor se sigue de la aparición de la enfermedad y su retirada de la eliminación de ella, o si, por otra parte, la enfermedad está asociada solamente a un factor de riesgo, la interpretación causal es más fácilmente sugerida.

4º Evidencia experimental: La demostración experimental es la prueba causal por excelencia, pero en muchos casos no es posible realizarla sobre poblaciones por ética profesional. Los estudios semiexperimentales y observaciones de tipo analítico pretenden aproximarse a los experimentales en validez y, por tanto, capacidad para establecer causalidad.

MULTICAUSALIDAD

Las asociaciones causales no siempre son claras y precisas, por lo que en muchas ocasiones hay que tener en cuenta el principio de multicausalidad, según el cual las enfermedades no suelen estar causadas por un solo factor, sino que en ellas influyen varios; así mismo un solo factor causal puede dar origen a diferentes enfermedades.

La actuación de los factores causales podemos esquematizarla como:

Pluralidad disyuntiva de causa: El efecto es producido por cada causa separadamente. C1 – C2 – C3 =E

La pluralidad conjuntiva: Todas las causas deben estar presentes para que se produzca: C1 + C2 + C3 =E

En ambas situaciones, este modelo contempla la polivalencia o la multiplicidad de efectos para una misma causa. E1 – E2 -E3 = C

De aquí surgen los conceptos siguientes:

Causa suficiente: Es aquella que por si sola determina la aparición de una enf. Ej déficit de insulina-diabetes mellitus.

Causa complementaria: Es aquella, que no siendo suficiente, contribuye a la aparición de una enfermedad. Ejemplo: la hiperlipemia, la hipertensión arterial, el hábito de fumar y el estrés, contribuyen a la aparición de infarto de miocardio.

La inmensa mayoría de las causas de enfermedad pueden ser consideradas como causas complementarias.

Causa necesaria: Es aquella en que el factor o causa en imprescindible que esté presente para que se produzca la enfermedad, pero no es suficiente. Ej: Bacilo de Koch – Tuberculosis, en este caso, el bacilo es la causa necesaria, pero no suficiente ya que el desarrollo de la enfermedad va a depender de otros factores, en este caso complementarios tales como el sistema inmunológico del individuo, su estado nutricional, etc.

Miden la asociación existente, es decir, la fuerza o intensidad de la relación entre la exposición a un agente causal o factor de riesgo y el efecto (enfermedad).

Previamente a su estudio hay que hacer referencia a la denominada tabla tetracórica de las 4 casillas o de doble entrada, la cual hay que confeccionar antes de realizar los cálculos. En ellas se anotarán por un lado el factor de riesgo y en el otro la enfermedad o efecto.

+
+	a	b	a+b
	c	d	c+d
a+c	b+d	n

a = expuestos que padecen la enfermedad.                c + d = total de no expuestos.             n = total de casos.

b = expuestos que no padecen la enfermedad.          c + d = total de no expuestos.

c = no expuestos que padecen la enfermedad.           a + c = total de enfermos

d = no expuestos que no padecen la enfermedad.      b + d = total de no enfermos.

Para medir la asociación de un riesgo o factor de riesgo con el efecto, se diferencian 2 clases de población: la expuesta al factor de riesgo y la no expuesta, y en ambas se calcula la incidencia del fenómeno, con lo que obtenemos las tasas de incidencia de expuestos y no expuestos. Los parámetros que miden la fuerza de asociación son fundamentalmente los 2 siguientes:

7.1 Riesgo relativo

Es la razón entre 2 tasas de incidencia. Se utiliza `para comparar las incidencias de una determinada enfermedad en los individuos expuestos y en los no expuestos a un determinado factor de riesgo.

Se define como la probabilidad que tiene un sujeto expuesto de contraer la enfermedad frente a los sujetos no expuestos.

         Tasa de incidencia en expuestos            a / a + b

RR = ————————————— =  ———–

         Tasa de incidencia en no expuestos       c / c + d

Su interpretación es la siguiente:

Si RR  > 1

: existe relación entre el factor de riesgo y la aparición del efecto (el factor está asociado directa/ a la enf), por ser la incidencia en los expuestos > q en los no expuestos.

Si RR = 1

: no hay relación o asociación entre la exposición al factor de riesgo y la aparición del efecto, por ser ambas incidencias =, por lo que es riesgo es el mismo en ambos grupos.

Si RR

: el factor tiende a proteger de la enfermedad (el factor está asociado inversa/ a la enfermedad), ya que la incidencia en los sujetos no expuestos es > que en los expuestos.

Ver guía orientativa para interpretar los valores del riesgo relativo:

GUIA ORIENTATIVA
RR	SIGNIFICADO
	Protección fuerte
0,4–0,56	Protección moderada
0,57–0,83	Protección débil
0,84–1,19	Indiferente
1,20–1,74	Riesgo débil
1,75–2,50	Riesgo moderado
> 2,50	Riesgo fuerte

7.2 Riesgo atribuible

Es la diferencia entre tasas de incidencia. Se define como la cantidad de enfermedad o riesgo adicional que se debe a la presencia de un factor de riesgo en el grupo de los individuos expuestos, Permite conocer cuanto mayor es la frecuencia de enfermedad en el grupo de expuestos o el efecto absoluto del factor de riesgo en la incidencia de la enfermedad, y es útil como medida de la magnitud (impacto) que el efecto de un factor de riesgo tiene sobre la salud de la población.

RA = Tasa de incidencia en expuestos – Tasa de incidencia en no expuestos = (a / a+b) – (c / c+d)

Interpretación:

Si RA > 0

: la exposición está asociada con un mayor riesgo.

Si RA = 0

: no existe asociación.

Si RA <>
: la exposición está asociada con un riesgo menor.

Ejemplo:

Supongamos que la incidencia anual de una enfermedad en la población expuesta a un det factor de riesgo es de 10 x mil personas expuestas, mientras que en los no expuestos es de 5 x mil. RR = 10 / 5 = 2; RA = 10 – 5 = 5 x mil pers expuestas.

Supongamos ahora que la incidencia anual de la enfermedad en los expuestos a otro factor de riesgo es de 100 personas,  mientras que en los no expuestos es de 50 personas. RR = 100 / 50 = 2;    RA = 100 – 50 = 50 x mil personas expuestas.

Conclusión:

en ambos casos la fuerza de la asociación de los factores de riesgo y la enfermedad es la misma, pero en el segundo caso el impacto o magnitud que el factor de riesgo tiene sobre la enfermedad en la población es más relevante. Hay 10 veces más personas enfermas.

TEMA 13: MEDIDAS DE FRECUENCIA DE LA ENFERMEDAD

CONCEPTOS GENERALES

La tarea fundamental de la investigación en epidemiología es cuantificar la ocurrencia de la enfermedad. La cuantificación, además debe hacerse correctamente. Las frecuencia absolutas como tales pueden incitar a la confusión. Los 6.700 muertos anuales por cáncer en la Comunidad Autónoma de Madrid y los 90 de Ceuta no significan que los madrileños tengan un mayor riesgo de morir por esa enfermedad. Para alcanzar esa conclusión sería necesario conocer cuántas personas en una y otra área están expuestas al riesgo de enfermar y morir por cáncer. El uso de medidas relativas, es más apropiado, ya que refiere el número absoluto de casos de una enfermedad al colectivo donde se han producido. Existen 4 tipos esenciales de medidas relativas que se utilizan en epidemiología: Razón, proporción, tasa y riesgo (estudiadas en demografía)

INDICADORES DE LA ENFERMEDAD

La descripción y el análisis de la enfermedad en epidemiología giran en torno a las nociones de incidencia y prevalencia.

2.1.  INCIDENCIA

Es, en sentido estricto, el número de casos nuevos de la enfermedad que se producen en una colectividad durante un periodo de tiempo determinado. Las dos formas de expresión más frecuentes en epidemiología son:

1- Incidencia Acumulada:

               Nº de casos nuevos, en un  periodo de tiempo, de una determinada enfermedad

I.A. = ———————————————————————————————————

                                Población expuesta sana al inicio del periodo

Se expresa en forma de riesgo. En el numerador y en el denominador de la I.A. se incluyen sólo aquellos individuos que estaban libres de la enfermedad al comienzo del estudio y que, por tanto, están en riesgo de padecerla.

Nos indica la proporción de individuos  en estado de salud al comienzo del periodo de estudio que pasan, durante el mismo, al estado de enfermedad o, dicho con otras palabras, nos expresa la proporción de sanos que contraen la enfermedad a lo largo de un cierto periodo. El valor de esta medida puede considerarse como el riesgo o probabilidad de contraer la enfermedad durante ese tiempo para los individuos de esa población. La I.A. es adimensional, por tratarse de una proporción , por tanto sus valores numéricos sólo pueden variar entre 0 y1.

Un tipo específico de incidencia es la  “Tasa de Letalidad”. Es la incidencia acumulada de la muerte entre aquellos que desarrollan un enfermedad (por tanto, no es técnicamente una tasa, sino una proporción). Es indicativo de gravedad y sirve para medir la probabilidad de morir de quienes han contraído una enfermedad dada. Su cálculo es el siguiente:

         Nº defunciones de una determinada enfermedad durante un periodo de tiempo

T.L =  ————————————————————————————————–  x100

            Nº de enfermos de la misma enfermedad en el mismo periodo de tiempo

2- Densidad de incidencia o tasa de incidencia:

            Nº de casos nuevos, en un  periodo de tiempo, de una determinada enfermedad

D.I.=    —————————————————————————————————

Suma de periodos de riesgo individuales de sujetos susceptibles observados durante este periodo. (Unid tiempo- persona)

 La suma de las unidades del denominador de la D.I. se conoce como “tiempo en riesgo” y es la suma del tiempo durante el cual, cada individuo de la población ha permanecido libre de la enfermedad y, por tanto en riesgo de contraerla. Se trata de sumar el nº de unidades de tiempo que cada sujeto del estudio ha permanecido sano durante el periodo de exposición o periodo de tiempo en riesgo de contraer la enfermedad (unidades tiempo-persona).

 La D.I. si tiene dimensión, es el tiempo, expresándose el denominador en unidades tiempo- persona, entendidas cono el tiempo en que cada persona deja de estar sana. Por tanto, el denominador de la D.I. Se mide en días-persona, semanas-persona, meses-persona o años-persona; esto nos indicará la periodicidad del seguimiento y sus valores oscilan entre 0 y el infinito.

El valor total del tiempo en riesgo puede calcularse de manera aproximada, y generalmente satisfactoria, multiplicando el tamaño medio de la población por la duración del periodo de observación.

La D.I. por la dificultad de calcularla y asimilar su interpretación, es la que menos se utiliza.

Ambos tipos de Incidencia se calculan a partir de estudios prospectivos, como los de cohortes, ya que en ellos hay un seguimiento en el tiempo de los individuos.

2.2. PREVALENCIA

Es el nº de casos existentes de una enfermedad en una colectividad en un momento dado. Así definida es lo que se conoce como prevalencia de puntoo prevalencia a secas. Si se desea prolongar el lapso de tiempo, es la llamada prevalencia de periodo, que se define como el nº total de casos de la enfermedad que han existido durante el periodo que se considera, esto es, la suma de los casos existentes a inicio de periodo (prevalencia de punto al comienzo) más los casos nuevos (incidencia) producidos a lo largo de la duración del estudio,

Al ser medidas absolutas son de escaso valor comparativo, por lo que será necesario convertirlas en medidas relativas. Esto se consigue mediante la idea de proporción.

La ecuación para el cálculo de la prevalencia de punto es:

        Nº de casos presentes  en un momento, de una determinada  enfermedad

P = ————————————————————————                                                                                                                 

        Población total (en esa fecha)

La ecuación para el cálculo de la prevalencia de periodo es:

         Nº de casos presentes en un determinado periodo, de una determinada enfermedad.

P.P = ———————————————————————————-                                                                                           

          Población total en ese periodo (o estimada a mitad del mismo)

La prevalencia, a diferencia de la incidencia, tienen como denominador el total de la población, sin hacer distinción entre los que son o no susceptibles al proceso en estudio. Las medidas de prevalencia, al contabilizar el total de casos existentes, dependen de varios factores: En primer lugar, de la incidencia, en segundo lugar, del tiempo que un sujeto permanece como caso, esto es, de la duración media de la enfermedad, y, por último, de la tasa de resolución de la enfermedad, ya sea por curación o muerte de los enfermos, que influyen sobre la prevalencia a través de su relación con la duración media de la enfermedad. La prevalencia indica la carga que sufre la comunidad con respecto a una determinada enfermedad (es un indicador estático), mientras que la incidencia ofrece la imagen de cómo se desarrolla el proceso a nivel de la colectividad, No obstante el carácter estático de la prevalencia, varias mediciones de la misma, seriadas a lo largo del tiempo, pueden proporcionar una idea dinámica de cómo evoluciona una enfermedad en una comunidad.

RELACIÓN ENTRE INCIDENCIA Y PREVALENCIA

El conocimiento de la prevalencia de una enfermedad es muy útil, pues permite medir la “carga” de esa enfermedad sobre la población en un momento o en un periodo dados, Ahora bien, esa prevalencia puede obedecer a diversas situaciones: así, cuando se trata de una enfermedad aguda, de evolución corta y elevada incidencia, habrá un gran número de casos nuevos que durarán pocos días y se traducirán en una determinada prevalencia (que será prácticamente igual a la incidencia); pero un nivel semejante de prevalencia se observará si se trata de una enfermedad crónica cuya incidencia sea muy pequeña, aunque los casos sean de larga duración, manteniéndose enfermos casi los mismos pacientes indefinidamente.

Esto nos lleva a concluir que la prevalencia depende de la incidencia y de la duración de la enfermedad, lo que significa que las modificaciones de la prevalencia pueden deberse a variaciones in la incidencia o bien a cambios en la duración de la enfermedad. (P = I x D; D = P / I)
. Las variaciones en la duración de la enfermedad pueden, a su vez, depender de cambios en el periodo de recuperación o en la esperanza de vida de los pacientes.

En general, en los estudios epidemiológicos de enfermedades crónicas se utilizan medidas de prevalencia (hipertensión arterial, diabetes, artrosis, artritis reumatoide, malfomaciones congénitas, etc), mientras que en los de enfermedades agudas se suelen emplear medidas de incidencia (gripe, angina de pecho, infarto de miocardio, etc).

Se puede decir que la incidencia es un indicador de especial utilidad para el investigador, permitiéndole anticipar las necesidades de detección con el fin de disminuir el flujo del estado de salud al de enfermedad en la población. La prevalencia, en cambio es una medida que tiene especial interés para el administrador sanitario, quien se interesa en conocer la “carga” que una determinada enfermedad representa para la comunidad,con el fin de planificar las necesidades de atención sanitaria.