LA CAUSALIDAD, LA CASUALIDAD Y LA MEDICINA

LA CAUSALIDAD, LA CASUALIDAD Y LA MEDICINA

LA CAUSALIDAD, LA CASUALIDAD Y LA MEDICINA
¿Vemos por que tenemos ojos o desarrollamos ojos para poder ver?
Esquema de contenidos
1. Comentarios generales
2. Asociación estadística y asociación clínica
3. Sesgo o error sistemático
4. Errores estadístico o del azar
5. Pruebas de hipótesis
6. Como proceder en la practica
7. Error tipo alfa y beta
8. Prerrequisitos y criterios de causalidad
9. Comentarios finales
10. Glosario
El propósito es abordar la causalidad, sus antecedentes, la importancia del
pensamiento determinista y del pensamiento probabilístico en el desarrollo de
la misma, los errores que se originan en el azar, en el sesgo y como cuantificar la certidumbre.
Los objetivos; entender como se cuantifican los errores, recordar los prerrequisitos de la casualidad, comprender la utilidad de las pruebas de significación y de los criterios de la causalidad para poder aplicarlos en la practica diaria y que esta presentación pueda ser una llave para ingresar al estudio de un
tema tan importante como complejo.
1. Comentarios generales.
Siglos atrás el ¨Estagirita¨ enseñaba en el liceo, (su creación) que si queríamos conocer debíamos conocer por las causas. El las clasificaba en, material, formal, eficiente y final. De las citadas precedentemente , el concepto
de causa eficiente fue el iniciador de la futura investigación científica por su
carácter pragmático. Bacon que no era precisamente un aristotélico considera
a la causa eficiente como un objetivo a cumplir, afirmaba acertadamente que
quien no conoce las causas no puede predecir los efectos. Galileo definió a la
causa eficiente como la condición necesaria y suficiente para la aparición de
algo, sus trabajos experimentales dieron origen a la física y ciencia modernas.
Entre los pensadores de la ilustración preocupados por la causalidad destaca sin lugar a dudas la figura de Hume, (1711) filosofo natural que se hiciera
digno acreedor de la excomunión por la Iglesia Anglicana y a quien la Iglesia
Católica incluyo entre la lista de sus favoritos autores prohibidos. Sostenía
Hume, que las ideas nacen de las impresiones no aceptando por lo tanto
los conocimientos de hechos futuros, su forma de pensar era un peligro y
amenaza para la época en que le toco vivir.
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Su óptica nos ofrecía una interpretación distinta a la cotidiana, presumimos ver por adelantado determinados sucesos los cuales ocurrirán cuando se
den ciertas circunstancias, un determinismo que nos permite saber con certeza que si nos acercamos al fuego este nos quemara. Basados en esta manera de pensar pretendemos estar habilitados para adjudicar a este y otros
sucesos un nexo causal.
Si adhiriéramos a la filosofía de Hume, solo podríamos ¨observar¨ que en el
pasado existía una sucesión y de ninguna manera diríamos que se observa
entre ellas la relación como tal. Solo estaríamos capacitados acorde con la
escuela humeana a expresar que existe en la causación una asociación
regular.
El corolario de la filosofía de Hume es la negación del principio de causalidad. Se puede colegir claramente de lo poco que hemos mencionado
acerca de este filosofo, que su pensamiento esta cargado de escepticismo. lo
cual sin embargo no le resta importancia tal como se revela por las implicancias que tiene como veremos al hablar de la causalidad epidemiológica.
Al comienzo del trabajo nos preguntábamos si ¨Vemos porque tenemos
ojos o desarrollamos nuestros ojos para ver ¨, detengámonos tan solo
unos segundos en pensar en la pregunta y veremos que la respuesta es más
compleja de lo que a primera vista puede parecer. Su aparente inocencia no
vacila en ponernos en situación de cuestionar si puede ser posible que la luz
sea la causa de que tengamos un sistema nervioso o si tenemos un sistema nervioso y por eso vemos la luz. .
En otras palabras con este cuestionamiento, H. Bergson, nos plantea el interrogante de sí una forma se inserta cada vez mas en el molde de las
condiciones exteriores o si una estructura se va haciendo cada vez más
compleja sacando el mayor provecho de las condiciones externas, es decir si
se limita a recibir o reacciona activamente como manera de resolver los
problemas.
Íntimamente relacionado con esto recordemos que desde hace tiempo se conoce que determinados animales e insectos modifican su forma y aun su sexo
en relación factores externos tales como la temperatura.
Sin la pretensión de agotar la revisión de la causalidad, Bergson, hace un
aporte interesante a la misma en su libro ¨La evolución Creadora ¨, postula
que los agentes externos actúan como causas de tres maneras y que las
mismas habitualmente se confunden entre si : a) por impulsión, b) por iniciación y c) por desarrollo.
Estos tres mecanismos de las causas ponen en juego los diferentes grados de solidaridad existente entre las causas y los efectos. En el caso de la
impulsión, la cantidad y la calidad de la causa y del efecto están relacionadas, ejemplifica con lo que sucede en el juego de billar, en el caso de la
iniciación no existe relación entre la calidad y cantidad de la causa y
la calidad y cantidad del efecto, ya que una chispa es capaz de hacer volar un polvorín de 1 k. o de una 1tn. y en el tercer caso, por desarrollo la
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cantidad del efecto depende de la cantidad de la causa, tal como acontece con una cajita musical al darle cuerda. En realidad él sostiene que solo
en el primer caso la causa no esta de alguna manera predeterminada.
Como médicos nos vemos compelidos lógicamente a preguntarnos mas
específicamente que acontece con la causa y como es su relación con
nuestra profesión.
La causalidad desde nuestra perspectiva disciplinaria tiene una larga historia, que comenzó científicamente a partir de Hipócrates. El padre de la medicina aconsejaba que no nos desviemos buscando en lo divino una cobertura para nuestra ignorancia y que nos dediquemos activamente a buscar en
lo externo las causas de las enfermedades.
Mas cerca en el tiempo y ya en el siglo XIX, se encontraba en pleno auge
la teoría miasmática, ella consideraba que la génesis de las enfermedades
radicaba en los factores externos no definidos que existirían en el medio ambiente y a los cuales se los denominaba miasmas. Fue L. Pasteur quien demostró la importancia de la teoría bacteriana y desarrollo el concepto de las
causas especificas, R. Koch aporto a la causalidad sus famosos postulados,
los cuales aun hoy son difíciles de cumplimentar. Esta idea, la de los postulados, esta cargada de un profundo tinte determinista cuya importancia en el
desarrollo de nuestra profesión y especialmente del modelo biomédico es
indiscutible, tanto como la limitación que paradójicamente el mismo nos impone. Son muchas las enfermedades que no se ajustan estrictamente a los
postulados de Koch, somos conscientes que aun la misma TBC necesita algo
mas que el bacilo. La balanza como vemos mas adelante se inclina hoy hacia
el concepto epidemiológico de causa.
Así como Hume era un ejemplo del positivismo escéptico, Hegel lo era del
idealismo, en intima relación con el tema que estamos tratando decía , ¨ un
ladrillo no mata a un hombre porque sea un ladrillo , sino por la velocidad que adquirió , su pensamiento asumía así a la causa de manera diametralmente distinta y nos brindaba posibilidades estratégicas de acción en
los diferentes niveles de la cadena causal.
Una descripción de las muchas existentes que sirve de ejemplo de lo que
acabamos de mencionar es el relato de Snow con relación al cólera y el agua.
Sin conocer el vibrión cólera ni el mecanismo por el cual producía su efecto,
propuso cortar el suministro de agua de una fuente considerándola como la
causante de la epidemia. Otra descripción que es necesario conocer es la
Semmelweis en relación con la fiebre puerperal.
Bradford Hill brindo aportes muy valiosos a nuestra profesión, sus criterios de causalidad están apoyados de alguna manera en la filosofía de Hume. En 1965, propuso los siguientes nueve criterios que debía reunir la
causalidad: temporalidad, fuerza de la asociación, gradiente biológico, especificidad de la asociación, consistencia de la asociación, plausibilidad biológica, coherencia con el conocimiento actual, analogía, demostración experimental.
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Es necesario antes de hablar de los criterios de causalidad decir y describir los prerrequisitos básicos que deben ser cumplidos, entre los que
destacamos la necesidad de que la asociación sea estadísticamente significativa, que las variables estén claramente definidas, que además sean
observables y medibles, que seamos capaces de eliminar las variables de
confusión, recordando al mismo tiempo las ventajas de elaborar previamente las hipótesis como forma metodológicamente correcta de comenzar a
trabajar para contrastarlas.
Teniendo fuertemente arraigado el concepto de que significación clínica
no es igual a significación estadística, vamos a considerar con algún detalle a esta ultima porque si bien no implica en forma directa una relación causal
nos habilita a continuar su búsqueda reduciéndonos la incertidumbre que nos
proporciona el azar.
2. Asociación estadística
Es necesario recordar privia y brevemente algunos conceptos claves como
el pensamiento determinista y el probabilístico
2. 1. El determinismo
La medicina históricamente acepto de buen grado todo aquello que viniera
desde el pensamiento determinista, Laplace uno de sus más encumbrados
exponentes decía que una mente privilegiada si conocía en un momento dado,
exactamente el estado del universo, podría calcular su evolución futura y también su pasado con toda precisión. El éxito del determinismo se extendió a
todas las ramas del conocimiento científico sin excluir a la biología y fue
desde allí que fácilmente accedió a nuestra profesión .
Nuestra formación intelectual desde siglos esta sesgada hacia el pensamiento determinista lo cual lógicamente es responsable de nuestra visión del
mundo y de las ciencias.
2. 2. Lo probabilístico
Sus antecedentes son milenarios pero han pasado más desapercibidos, tal
vez debido a su relación inicial con lo lúdico. Se dice que la invención del juego de dados habría acontecido durante el sitio de Troya, fueron este y otros
problemas relacionados con el mismo, que planteados a figuras como Galileo
y Newton oficiaron como caldo de cultivo para que otros matemáticos como
Pascal y Fermat crearan las bases científicas del calculo de probabilidades. Las estadísticas, la metodología, el calculo de probabilidades, la epidemiología fueron ganando por derecho propio un lugar que hizo al conjunto cada
vez mas y más necesario para las ciencias, la medicina, e incluso para la vida
cotidiana.
Piaget, Inhelder, Fishbein entre otros epistemólogos, se interesaron por la
génesis de la idea probabilística en la formación del pensamiento y de la
posibilidad que la misma se pueda convertir en intuitiva con la adecuada
presentación y ejercitación tanto como lo es el determinismo. Según los primeros autores, la idea del azar comienza en los niños después de los 7 u 8
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años y Fishbein sostiene que a partir de esa edad, con la ejercitación apropiada y repetida se pueden hacer intuitivas las leyes del azar.
Hoy cada decisión medica ejecutable o no, supone una elección entre distintas situaciones posibles, lo cual abona suficientemente la preocupación que
deberíamos poner en esta de forma de pensar si pretendemos actuar con la
mayor eficiencia y apoyar la educación probabilística desde los primeros años
de estudio, caso contrario debemos aceptar sorprendernos en nuestros años
de educación universitaria.
Una vez que estamos en presencia de un problema y hemos diseñado el
tipo de estudio para demostrar la asociación causal (metaanalisis, ensayos clínicos aleatorizados, cohorte , caso control, etc. ), lo primero que debemos hacer es descartar la influencia del error sea este por sesgo o por
azar.
3. El sesgo: es el error sistemático o metodológico.
Existen distintos tipos de sesgo y por ser metodológico existen formas de
evitarlo. Fundamentalmente los sesgos pueden ser a) de selección, es decir
que la muestra no es representativa de la población objetivo y las conclusiones lógicamente no serán referibles a ella b) de medida, las medidas realizadas no son validas por defecto o diferencias c) de confusión, achacar a una variable un efecto que en realidad no le corresponde.
Los errores son muy importantes en todas nuestras actividades y merecen
mas que unas pocas líneas, F. Bacon (novun organun), se sintió tan motivado
y preocupado por el tema que les fabrico una clasificación ad hoc con una
nominación especial. Según este pensador los errores pueden son: los de la
tribu, que son aquellos que dependen de nuestra condición humana(especie),
los de las cavernas que dependen de cada uno de nosotros(espécimen), los
del foro que son aquellos que se relacionan con el lenguaje y por eso a su criterio son los más dañinos y los del teatro que son los que surgen de las enseñanzas que nos brindan los distintos filósofos.
Hoy se piensa al error como una parte indisoluble del aprendizaje
4. Los errores del azar o estadísticos.
Son errores inevitables y sus efectos impredecibles. Como comentábamos previamente el azar fue y es una inquietud milenaria y para disminuirlo
hoy en medicina utilizamos las pruebas de hipótesis o de significación estadística. Como otras tantas cosas sus bases son aparentemente sencillas,
en este caso es la premisa que el mundo esta formado de dos tipos de relaciones, dos factores están relacionados o no y si están asociados aparecen
con mas frecuencia que lo esperado de lo que serian por el azar.
4. 1. Sistema de medición, escalas y reglas.
Todo sistema de medición consta de escalas y reglas, la probabilidad
(¨p¨) es la escala numérica de la certidumbre y sus reglas son diferentes
cálculos matemáticos, desde muy simples a muy complejos. Los valores
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permitidos de la escala de ¨p¨ van desde el 0 al 1, pero excluyendo los valores extremos, el primero por ser negación y el ultimo por ser afirmación de la
hipótesis, situaciones inaceptables por la condición de conjetura de las mismas. Se aceptan todos los valores intermedios.
5. Pruebas de hipótesis o de significación estadística.
Existen distintas pruebas de significación estadística y la posibilidad de
usar una determinada prueba, dependerá de las características del estudio y
del tipo de variable, esto es muy importante a la hora de decidir que prueba
usar.
Existen algunos esquemas prácticos que nos permiten seleccionar con
mas facilidad el tipo de prueba a utilizar , comenzando por seleccionar la variable dependiente y a partir de ella seguir avanzando en la búsqueda de la o
las pruebas mas adecuadas.
Las cinco pruebas mas utilizadas son: t de Student, chi-cuadrado, anova (análisis de varianza) , la prueba de Fisher y la de regresión logística. El chi
2 y el test de Fisher se utilizan básicamente cuando ambas variables, la dependiente y la independiente son nominales. Cuando ambas son cuantitativas
se usan las pruebas de regresión.
El test de anova y student se puede usar si hay dos o más variables independientes y una variable dependiente. El anova, en esencia hace de cuenta
que todos los grupos provienen de una población y van a tener una curva de
distribución con una media única, a su alrededor se hará la distribución La
media integradora, es denominada también como la gran media, el test de
anova compara la media integradora con cada una de las otras y ve si alguna
se queda afuera de la campana, si esto ocurre se dice que es estadísticamente significativa. El siguiente paso es realizar un test que complemente al Anova, como el de Benferroni. Concretamente el anova hace una comparación
global y luego se hacen los test para comparar los grupos con los otros tests
para ver a quien corresponde da diferencia.
Este tema es de mucha importancia y merece mayor profundidad.
6. Como proceder en la practica
Sabemos que para poder trabajar adecuadamente debemos seguir un método el cual en líneas generales es similar para los diferentes diseños.Ante un
determinado problema lo primero que debemos investigar es si existe o no una
solución, de no ser así, comenzamos una tarea de investigación formulando
una hipótesis de trabajo, hecho que necesariamente debe ser previo a la recolección de datos,a continuación formulamos la hipótesis de la no diferencia o hipótesis nula. Se decide acorde con el tipo de problema ,con las posibilidades clínicas económicas y éticas el diseño de estudio, que aunque
tienen distintas características y utilizan distintas pruebas de significación estadística tiene sin embargo un mismo marco general, consistente en obtener de una población una muestra y asignar como mínimo dos grupos cu6
yos resultados serán comparados con distintas pruebas cuyo nivel de significación ¨p¨ habrá sido previamente estipulado y que en medicina habitualmente es del 5%. Si los resultados alcanzan el nivel de significación se
rechaza la hipótesis nula y podremos extrapolar los resultados a la población general. En síntesis lo que hemos hecho es sacar de la población
una cantidad menor , la muestra, a partir de la cual operando clínica y estadísticamente obtenemos un nivel de certidumbre ¨p¨ y así podemos extrapolar
las conclusiones del análisis a la población de origen.
7.Incertidumbre.
Pese a todos los recaudos tenemos la probabilidad de cometer erróres ya que
las pruebas de significación estadística reducen pero no eliminan la incertidumbre. Una significación estadística del 5 % , expresa que en el 5% de
los casos podemos cometer un error o lo que es lo mismo 1/20
8 Prerrequisitos y criterios de causalidad
Como nos vamos a referir a los problemas de causa efecto el diseño de estudio debe estar acorde con este objetivo y tambien como dijéramos previamente debemos eliminar las variables de confusión y realizar las pruebas de
significación estadística adecuadas como prerrequisitos básicos para investigar si nuestra propuesta cumple o no los criterios epidemiológicos de
causalidad, los que que fueran propuestos en 1965 por Sir Austin Bradford
Hill.
Tenegamos presente que no todos los criterios de causalidad tienen idéntico
valor a la hora de tomar decisiones.
Criterios de causalidad: temporalidad ,fuerza de la asociación, gradiente
biológico, especificidad,asociación,consistencia,plausibilidad
,coherencia
analogía experimentación.
8. 1. Temporalidad
No siempre la relación causa efecto es obvia, en oportunidades corremos
el riesgo de confundir causa con efecto, esto en palabras comunes clásicamente se conoce como poner el carro delante del caballo. Esto que parece
obvio es la fundamentación básica de la relación causa-efecto y como tal un
criterio absoluto aunque al mismo tiempo insuficiente. En los estudios transversales se nos hace más fácil la confusión.
8. 2. Fuerza de la asociación
Este criterio se basa en mediciones, que para los diseños de cohorte y
ensayos clinicos controlados, son las determinaciones del riesgo y el NNT (
ver adelante) las que expresa cuantitativamente la relación causal y para los
diseños de casos y controles el odds ratio.
El riesgo o incidencia acumulativa (R), son los casos nuevos, se calcula durante un periodo llamado periodo de riesgo, al comienzo de la observación todos están exentos de enfermedad, se lo calcula como una proporción
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donde el numerador son los casos nuevos en un periodo de tiempo y el denominador la población.
Riesgo relativo (RR), es una razón entre riesgos, entre los expuestos a
un presunto factor causal y los no expuestos.
El RR expresa la distancia entre los individuos expuestos y no expuestos,
cuando mayor es el valor mayor es el grado de asociación posible entre el
presunto factor etiológico y la enfermedad un valor de 1 expresa falta de asociación y con valores inferiores a 1 estaríamos suponiendo que el factor es en
realidad protector y no nocivo.
Reducción de riesgo relativo (RRR) = (1-RR) x 100.
Tanto el RR como el RRR no nos informan de riesgos absolutos ya que no
toman en cuenta la susceptibilidad o riesgo basal y por eso no discriminan si
los riesgos o beneficios son grandes o pequeños.
Reducción de riesgo absoluta( RRA) o fracción atribuible es el resultado
de restar tasa de enfermedad en los no expuestos menos la tasa de enfermedad en los expuestos a un factor dado. Mide la especificidad de la asociación
en términos de tasas reales, retiene la susceptibilidad del paciente. Brinda
información mas completa que el RR y el RRR.
Número de pacientes necesarios de ser tratados para obtener un resultado favorable. (NNT) este valor es una medida muy útil del desempeño
clínico y del esfuerzo del paciente se obtiene (1/RRA) x 100 se debe considerar además la duración de la terapia instituida.
Odds: razón entre número de individuos con evento positivo y el número de individuos con evento negativo.
Odds ratio (OR. ) es la razón entre las probabilidades de exposición entre los
casos y las probabilidades de exposición en los controles.
8. 3. Gradiente biológico
Se basa en medición y es una extensión del criterio anterior, es bidireccional a mayor ruido mayor probabilidad de sordera a menor ruido menos sordera
este no es el único ejemplo pero fue el primero categóricamente demostrado
(dosis respuesta)
8. 4. Especificidad de la asociación
Esto es fácil de advertir en las enfermedades infecciosas o en algunos problemas congénitos pero no así en determinadas patológicas crónicas y degenerativas. El cáncer de pulmón puede deberse no solo al habito de fumar, contaminaciones ambientales como por ejemplo la producida por el asbesto o el
exceso de radiación. La especificidad es una prueba de causalidad pero la
ausencia de especificidad es una prueba débil en contra de la relación causaefecto.
La especificidad puede ser manifestacional, es decir que determinadas
causas producen determinados cuadros clínicos o especificidad causal importancia de un factor respecto a los restantes
La especificidad de la relación se mide por riesgo atribuible fracción
etiológica.
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8. 5. Consistencia de la asociación
Se la comprueba con diferentes estudios independientes y del mismo problema
El Ca de pulmón es un ejemplo valido, se ve tanto en una raza como en
otra
8. 6. Plausibilidad
Se debe tratar de encontrar los mecanismos que relacionan las causas
con los efectos y considerarlos como admisibles Si no se puede explicar la
plausibilidad biológica se debe buscar por exclusión
Refuerzan y complementan pero epidemiológicamente no son necesarios
8. 7. Coherencia no entrar en conflicto con lo conocido y aceptado acerca de
las enfermedades y de su curso
8. 8. Analogía, las asociaciones análogas, entre factores análogos y enfermedades similares puede reforzar la causalidad pero no es una condición sine
qua non de la relación causal. Si sabemos que un virus puede producir una
determinada patología otros pueden producir enfermedades parecidas, la cantidad de ejemplos es
8. 9. Experimental tanto para exposición a factores de riesgo como cesación
de la misma.
9. Comentarios finales, hemos visto en visón panorámica, los antecedentes
históricos y filosóficos del pensamiento determinista y del pensamiento probabilístico , los aportes de pensadores de la talla de Aristóteles, Hipócrates ,
Galileo, Hume, Fermat, Pascal, las contribuciones de Snow, Smemelwies,
Pasteur, Koch y la mas recientes de Bergson como así también la importancia de los criterios de B. Hill. En base a todos ellos y otros muchos aportes
de pensadores no mencionados, se llego a la situación actual, en la que se
nos aparece con claridad la necesidad que tenemos de cumplimentar tres pasos elementales a) Diseñar el tipo de estudio en relación al problema, evitar el
sesgo y disminuir en lo posible el azar. b) Cumplimentar con los criterios epidemiológicos de la causalidad y c) Recordar que el error nos acecha en todo
momento, en los comienzos, en el proceso y en el final de nuestra tarea profesional.
La relación causa-efecto es básica en nuestras actividades, aun cuando a veces no se nos aparezca tan evidente medicas,tiene que ver tanto para la
promoción,como para la prevención ,el diagnostico y la terapéutica,no debemos olvidarnos ademas que debemos caminar munidos de una lógica distinta
a la clásica, donde reinaban y reinan aun la autoridad y la tradición, si es
nuestra pretencion alejarnos cada vez mas de lo anecdótico y aproximarnos lo
mas posible a la medicina basada en la evidencia.
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En síntesis, necesitamos adoptar una nueva modalidad de aproximación a la verdad medica concientes de que la ruptura paradigmática siempre
es dolorosa y por lo tanto resistida
10. Glosario .
La semántica no es un problema menor ya que las palabras pueden tener mas
de un sentido, razon por la que es oportuno este glosario solo como orientación del sentido de algunos terminos utilizados al escribir el tema y otros de
interes relacionados con el mismo.
Aleatorio. ¨Fenómeno¨ de resultado incierto que pueden presentarse de una
manera u otra, sin que podamos saber anticipadamente que forma final tendrá
y que son muy frecuentes dentro de la realidad. La aleatoriedad se basa en
el principio de equiposibilidad.
Análisis. Examen que realizamos sobre la información obtenida para establecer algunas relaciones objetivas que puedan ser interesantes
Contingencia. Algo que puede suceder o no.
Determinismo. Doctrina según la cual los fenómenos están relacionados según leyes rigurosas, siendo de un comportamiento exacto y perfectamente
previsibles.
Epidemiología. Estudio de la distribución y determinantes de los estados o
acontecimientos relacionados con la salud en poblaciones especificas y la
aplicación del estudio al control de los problemas sanitarios
Estadística. Método o técnica que se utiliza para recopilar, organizar, presentar, e interpretar información numérica con la finalidad de extraer conclusiones
útiles y servir de análisis de un cierto conjunto a partir del conocimiento de
una parte del mismo.
Factor de riesgo. Son factores positivamente asociados con el riesgo de desarrollar enfermedad, pero no suficientes para causarla, pueden ser predisponentes, facilitadores, desencadenantes, potenciadores, endógenos exógenos
Hipótesis. Conjetura, relación entre variables.
Hipótesis nula. Hipótesis de la no diferencia, importante desde el punto de
vista metodológico.
Incidencia . Es una relación de los casos nuevos de enfermedad respecto al
grupo de sujetos susceptibles en un periodo concreto de tiempo, se expresa
en porcentajes
Intervalos de confianza. Son un método que combina información obtenida
en muestras sobre la fuerza de la asociación con información sobre los efectos del azar en la probabilidad de obtener los resultados observados.
Método. Ciencia que formula las reglas de cualquier procedimiento encaminado a la adquisición de un conocimiento.
Modelo biomédico. Basado en el mecanicismo y el reduccionismo cartesiano, el cuerpo como una maquina y la enfermedad como consecuencia de la
avería de la maquina, la tarea del medico como la reparación de la maquina.
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Subscribe a la teoría de una causa una enfermedad y tiende a la especialización
Odds ratio. Productos cruzados puede determinarse en todo tipo de encuesta
, si la prevalencia es baja coincide bastante con el RR
Positivismo. Corriente filosófica que a partir de la observación permite la elaboración de leyes generales.
Prevalencia . Fracción de una población que esta enferma en un periodo dado de tiempo
Proporción. Cociente de dos números en los cuales el numerador esta incluido en el denominador.
Randomización. ¨Procedimiento¨ (sorteo, sobres cerrados, tablas de números al azar etc. ) que permite la igualdad de probabilidades de cada uno de los
individuos de la población para integrar la muestra.
Razón. Es el cociente de dos números en el cual el numerador no esta incluido en el denominador
Riesgo relativo. Es la relación de incidencias entre grupos de los expuestos
y no expuestos.
Tabla de contingencia. Tabla de 2 x 2 que se usa para saber si entre dos
variables existen o no relaciones.
Tasa . Es un tipo de razón
Técnica. Procedimiento para aprovechamiento científico de los recursos y la
pericia necesaria para realizarlos. Se puede decir que la metodología es de
orden general y la técnica es más particular.
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