Manual de Epidemiologia


EPISTEMOLOGÍA Y CAUSALIDAD



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EPISTEMOLOGÍA Y CAUSALIDAD


Para interpretar los diferentes modelos propuestos para el estudio de las causas es necesario conocer básicamente el marco epistemológico en el que fueron formulados.

El discurso científico (positivista) fue cobrando hegemonía y fue dominante en el siglo pasado.

Repasemos los rasgos más importantes del positivismo:


  • La proscripción de toda metafísica.

  • La exigencia rigurosa de atenerse a los hechos.

  • Los “hechos” son cosas o acontecimientos accesibles a la observación o son fenómenos u objetos de experiencia.

  • Todo presunto conocimiento debe responder a la “normalidad metodológica”(un único método).

  • Propone la precisión frente a la vaguedad: el conocimiento no puede ser arbitrario.

  • Fue y es considerado como un “ideal” de lo objetivo, de la unidad, del progreso.

  • La verdad científica considerada como un bien social.

  • No hay más saber que el científico.

El positivismo “está incorporado” en la cultura y, si usted presta atención, puede reconocerlo cuando percibe que se prioriza la neutralidad, cuando la idea de subjetividad es considerada anticientífica, aun cuando el objeto que se estudie esté inserto en el campo de las ciencias sociales.

El discurso de la epistemología fue cambiando en la medida en que el siglo XX fue transcurriendo; sin embargo, estos cambios no pueden ser atribuidos de modo exclusivo a razones científicas.

En el análisis del campo de la salud se hizo indispensable integrar otras formas de determinación que contemplen los procesos de diferentes esferas de la realidad permitiendo incorporar elementos de marcos epistemológicos distintos al positivismo que se adaptan mejor para el estudio de determinantes sociales y culturales de este campo.

El surgimiento de lo “social” en la explicación de la enfermedad, que ya había estado presente en los análisis de la disminución de la mortalidad y morbilidad que ocurrieron en ciertos grupos sociales europeos con la acción del Estado sobre la dinámica de la población, toma un nuevo protagonismo.



Es interesante introducir aquí a Enrique Nájera que en 1988 propuso utilizar a una obra teatral como metáfora para de comprender el concepto de red de causalidad. El autor expresó: en algunas como metáfora para de comprender el concepto de red de causalidad. El autor expresó: en algunas obras, un actor es el personaje principal y lleva el desarrollo de toda la obra –pensando en un agente causal–; mientras que en otras existen numerosos actores con papeles igualmente importantes y se requiere de todos para que la obra se cumpla con el objetivo. Esta última situación sería comparable a pensar la causalidad en términos de una red o trama complicada.

1.1. La unicausalidad

Desde la Epidemiología es posible analizar la asociación que existe entre una “exposición” y una “enfermedad”.

CAUSA EFECTO

La “unicausalidad” tuvo gran desarrollo especialmente en la transmisión de las enfermedades infecciosas.

La expresión de la unicausalidad la encontramos en los Postulados de Koch:

Un agente es la causa de la enfermedad si:


  • Está presente en todos los casos de la enfermedad.

  • No aparece en otra enfermedad como agente parásito fortuito y no patógeno.

  • Se aísla en cultivo puro a partir de un animal, puede ser pasado repetidamente por cultivos.

  • Induce la misma enfermedad en otros animales al ser inoculado.

Si lo anterior se revisa según conceptos más actuales, se pueden modificar de la siguiente manera:

Un agente es la causa de la enfermedad si:



  • Está presente en todos los casos de la enfermedad: Podría ser detectable por amplificación de DNA (PCR). Puede ser identificada la homología de su secuencia de DNA.

  • No aparece en otra enfermedad como agente parásito fortuito y no patógeno: Excepto caso de portadores asintomáticos.

  • Se aísla en cultivo puro a partir de un animal, puede ser pasado repetidamente por cultivos.

  • Induce la misma enfermedad en otros animales al ser inoculado: Si son susceptibles.

  • Se presenta una respuesta específica al tratamiento con antimicrobianos.

Estos postulados implican la identificación de "microorganismos”.

El abordaje “unicausal” tuvo gran desarrollo especialmente en la transmisión de las enfermedades infecciosas. Mientras que la “ignorancia” respecto de los procesos causales de las enfermedades llamadas no transmisibles o crónicas –degenerativas– llevó a la cuantificación probabilística del riesgo.

Ahora bien, cuando se encuentra una asociación entre la exposición a un factor y el desarrollo de una enfermedad cabe efectuar la pregunta: ¿esta asociación es causal? O dicho de otra forma, ¿estos factores podrían considerarse como etiológicos de la enfermedad?

Hulley y Cummings10 describen cinco explicaciones posibles para el hallazgo de una asociación entre una supuesta causa y un efecto:


  1. El azar: cuando los estudios epidemiológicos utilizan estadística, los investigadores aceptan una probabilidad de error por azar. Se entiende que la probabilidad de ocurrencia es baja (generalmente menos del 5%) pero no es imposible. Piense que 5% implica que 5 de cada 100 estudios –que es equivalente a decir que 1 de cada 20– darán una asociación estadísticamente significativa sólo por azar.

  2. Sesgo: un mal diseño de un estudio con errores metodológicos puede llevar a un resultado espurio.

  3. Relación efecto-causa: una relación real pero inversa en el tiempo. Por ejemplo: si estudiamos

en un mismo momento un marcador tumoral que consideramos causa y la presencia de un tumor (efecto), podemos concluir que existe asociación pero: ¿el marcador será la causa o la consecuencia del tumor? Este tipo de error es más frecuente en estudios transversales donde el supuesto factor de exposición y el supuesto evento se miden en un mismo momento en el tiempo.

  1. R
    Fenómeno de confusión

    Un Confundidor (confounding) se puede definir como que dada una relación entre una exposición –posible factor de riesgo (FR)– y un evento (E), se considera factor de confusión (FC) a un tercer elemento que se asocia con la exposición en la población seleccionada al mismo tiempo que se comporta como factor de riesgo para el evento.
    elación efecto-efecto
    : pueden existir interferencias entre diferentes causas que den por resultados asociaciones reales pero no debidas a relaciones de causa-efecto. Se ha definido a estos factores como intervinientes y el más frecuente es el fenómeno de confusión.

Veamos como se representa este concepto gráficamente:





Figura 1: El Confundidor (FC) se asocia al factor de riesgo (FR) y al Evento (E)
Por ejemplo: En un estudio donde se intenta evaluar si el tomar café (FR) se asocia en enfermedad coronaria (E) el tabaquismo se comportaría como un factor de confusión, dado que hay una relación entre tabaquismo y enfermedad coronaria (Relación FC-E) y es posible que las personas que fuman tomen más café (relación FC-FR). Si no se controla tabaquismo, puede resultar que las conclusiones no sean válidas.


  1. Relación causa-efecto: en este caso se trata del tipo de asociación que se está estudiando.


Dada la dificultad para establecer relaciones etiológicas con estos modelos, se han establecido una serie de criterios que fortalecen la hipótesis de una asociación causal:

  • Relación temporal: la relación temporal correcta es encontrar que la supuesta causa estaba presente antes que se desarrollara el efecto. No todos los estudios epidemiológicos permiten afirmar que se observó una secuencia correcta. Se puede saber que la exposición fue previa al evento en ensayos clínicos y estudios de cohorte prospectivas, pero no pasa lo mismo en estudios de casos y controles, por ejemplo. Esta relación temporal de exposición y enfermedad es importante y no solo para clarificar el orden en que ocurren sino también al observar el intervalo de tiempo en que estos fenómenos suceden. Este criterio evita considerar como causa a un efecto de la enfermedad. Por ejemplo: no podemos considerar la causa de un evento a una determinada exposición si el evento aparece mucho antes o mucho después que período de incubación o latencia conocido para la afección.

  • Fuerza de asociación: puede ser estimada mediante las medidas de asociación. Cuando los valores de riesgo relativo o de odds ratio son muy altos es más probable que se deba a una relación causal. Este criterio disminuye la probabilidad que la asociación sea por azar o por sesgo.

  • Relación dosis-respuesta: si el incremento de la respuesta se encuentra asociada a la “dosis”. Si

se estudia una exposición como que incrementa el riesgo de una enfermedad, es lógico observar que a mayor tiempo o dosis de exposición, mayor probabilidad de enfermar. Por ejemplo: si se establece una relación entre número de cigarrillos fumados y probabilidad de cáncer de pulmón.

  • Replicación: es importante observar la relación en diferentes grupos o poblaciones con la finalidad de conocer si se encuentran los mismos resultados. Un único estudio que muestre una asociación pudo haber sido producto del azar pero si varios estudios en diferentes poblaciones y ámbitos logran similares resultados, es más probable que detrás de ellos se encuentre una relación causal.

  • Biológicamente plausible: este aspecto se refiere a la coherencia con que ocurre y de acuerdo al “cuerpo del conocimiento” que se disponga. Este punto es el que explica por qué es importante realizar el marco teórico antes de cualquier investigación. Las teorías o explicaciones de por qué se considera como posible “causa” hacen posible la interpretación de los resultados de un estudio.

1.2. La Multicausalidad

La teoría multicausal de la enfermedad se consolidó en la década del 60 y sustituyó a la teoría unicausal.

La teoría multicausal se sustenta en que la causa de la enfermedad no es única sino que coexiste con varias causas. Quienes sostienen esta teoría plantean que la epidemiología persigue el propósito de descubrir relaciones que ofrezcan posibilidades para la prevención de la enfermedad.

Profundicemos ahora las clasificaciones de las CAUSAS. Estas pueden ser en directas o indirectas y suficientes o necesarias.



Una causa es directa si un cambio en el factor causal es capaz de producir un cambio en el efecto con la condición que no haya factores intervinientes conocidos y un mismo nivel de organización en el sistema. Es decir, por ejemplo, factores individuales y enfermos (nivel individual) o contaminación ambiental y probabilidad de enfermedad en el grupo (nivel grupal).

Una causa es indirecta cuando entre la causa estudiada y su resultado se intercala una secuencia de factores encadenados en diferentes niveles de organización. Ejemplo: numerosos autores han descrito la relación entre nivel socioeconómico y mortalidad, al momento de hipotetizar sobre los vínculos entre clase social (nivel de organización grupal) y las causas de muerte en cada individuo (nivel individual) seguramente se identificarán una cadena de relaciones que expliquen la relación.

Las causas necesarias son aquellas que deben estar presentes para que se presente un evento. Es decir, cuando la enfermedad no puede desarrollarse en su ausencia.

Las causas suficientes son aquellas que por sí solas pueden causar un evento. Es decir que inevitablemente producen o inician la enfermedad.

Entonces se plantea que, con diferentes combinaciones, las relaciones causales pueden ser:



  • Necesarias y suficientes.

  • Necesarias y no suficientes.

  • Suficientes pero no necesarias.

  • Ni necesarias ni suficientes.

Necesaria y suficiente

En este tipo de relación sin el factor presente no es posible el desarrollo de la enfermedad. Situación que raramente ocurre.

FACTOR ENFERMEDAD



P
Factor C
or ejemplo: para enfermar de rabia es necesario y suficiente el contacto con el agente (vía un animal infectado).

Este esquema prácticamente es idéntico al modelo unicausal.


Necesaria pero no suficiente

Así, múltiples factores se requieren para que ocurra la enfermedad y en una secuencia de tiempo específica.


Factor A

+

Factor B



+

Factor C

ENFERMEDAD

ENFERMEDAD




Un ejemplo muy simple y conocido sería que el bacilo de Koch es un factor necesario para que se produzca la enfermedad tuberculosa, esto es que sin la presencia del bacilo no puede haber enfermedad, pero este germen no es suficiente pues no siempre que exista la presencia del Mycobacterium tuberculosis implica la presencia de la enfermedad. Se necesita la presencia de una serie de factores que coadyuven para que ésta se produzca: el hambre, la desnutrición, el hacinamiento, entre otros factores. Estos últimos revisten casi mayor importancia para la producción de la enfermedad que el bacilo mismo. Por ello se ha comprobado la presencia de la enfermedad en capas sociales donde predominan estos factores que coadyuvan.
S
Factor C + Factor D

Factor E + Factor F

ENFERMEDAD
uficiente pero no necesario

E
Factor A
n este modelo un factor único puede producir la enfermedad pero la misma puede producirse por otros factores.


O


Factor B
O

En resumen, podríamos decir que una misma enfermedad puede tener diferentes causas.



Por ejemplo: un daño genético puede producirse por radiaciones, químicos, etc...
Ni suficiente ni necesario

Un factor por sí mismo no es suficiente ni necesario. Es el modelo más complejo pero es el más frecuente.


Factor A + Factor B

O

O




Este modelo se aplica frecuentemente a las enfermedades no transmisibles.

Por ejemplo, en la enfermedad coronaria donde se identifican factores de riesgo que aumentan la probabilidad de desarrollarla pero el evento puede estar presente con cualquier combinación de ellos y aún en ausencia de todos aquellos conocidos.

El esquema para estudiarlo se puede denominar inferencia y predicción ya que se basa en estimar riesgos mediante el uso de medidas de asociación “ajustadas” e identificar con análisis estadísticos sofisticados (multivariables) a todos los predictores independientes del evento.

Este modelo no busca solamente las causas necesarias y suficientes sino persigue brindar una respuesta práctica, para cortar la cadena causal mediante la intervención en alguna variable.

Una variante más dinámica y desarrollada del modelo multicausal es el esquema propuesto por Leavell – Clark, denominado la Historia Natural de la Enfermedad, donde se distinguen tres períodos definidos como: período prepatogénico, patogénico y de resultados.


El período prepatogénico o de susceptibilidad se caracteriza por la presencia de factores que favorecen o determinan el desarrollo de la enfermedad. Las causas se ordenan dentro de tres posibilidades: el agente, el huésped y el ambiente que se hallan interrelacionados en constante equilibrio. Al romperse este equilibrio se produciría la enfermedad.

En esta propuesta se reduce el elemento “hombre o huésped” a una dimensión animal y las condiciones ambientales significan la inserción del hombre en la naturaleza. Las condiciones ambientales y los factores del agente solo establecen conexiones externas con el factor humano, según las concepciones del modelo ecológico.


En el período patogénico se presentan dos estadíos: el presintomático y el de enfermedad clínica. Durante el primero, no hay signos clínicos de la enfermedad, pero como consecuencia del estímulo causal se han iniciado ya cambios anatomopatológicos responsables de la enfermedad. En el estadio clínico los cambios en los órganos y tejidos son ya importantes como para que se produzcan los signos y síntomas de la enfermedad.
En el período de resultado se refleja cómo puede desencadenarse o finalizar esta historia: por la muerte, la recuperación de la salud o la incapacidad permanente o transitoria producida por las secuelas. A partir de este modelo se proponen acciones de prevención primaria, secundaria y terciaria para el período prepatogénico, patogénico y de resultados, respectivamente.
Se grafica de la siguiente manera:


Estado de la enfermedad

No enfermedad

Pre Patogénico

Patogénico

Resultado







enfermedad


horizonte

clínico
enfermedad

inaparente








MUERTE


CRONICIDAD

DISCAPACIDAD

RESIDUAL
NUEVO NIVEL DE SALUD


cambios en

el organismo

pre patogénico

Patogénico

Resolución




NIVELES DE

PREVENCIÓN
PRIMARIA

SECUNDARIA
TERCIARIA

MODOS DE

INTERVENCIÓN



PROMOCIÓNde la Salud
PROTECCIÓN

específica

DIAGNÓSTICO

PRECOZ
TRATAMIENTO OPORTUNO

TRATAMIENTO Y REHABILITACIÓN O LIMITACIÓN DE LA INCAPACIDAD

En este modelo la idea de "condición social" está ubicada en la red pero con la misma relevancia que las demás condiciones (reducida a una variable más), en tanto que puede pensarse como desdibujada en el terreno de las explicaciones causales.

El lugar para lo social, en las investigaciones epidemiológicas, se produjo a partir de la incorporación de variables sociales, comprendidas como nivel socio económico y este concepto fue operado a través de los indicadores de ingreso familiar, nivel de instrucción, lugar de residencia, entre otros.




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