BLOC 1-11. Causalitat (2016)

Apunte Catalán
Universidad Universidad de Barcelona (UB)
Grado Farmacia - 4º curso
Asignatura Salut Pública
Año del apunte 2016
Páginas 5
Fecha de subida 17/03/2016
Descargas 16
Subido por

Vista previa del texto

Més a https://unybook.com/perfil/jon_snow/apuntes 16/3/15 11. CAUSALITAT Gràcies als estudis epidemiològics hem conegut l’associació entre causes i malalties, però tots els estudis han de seguir uns principis ètics. Per evitar biaixos, placebo, etc... hi ha tècniques d’emmascarament, és a dir, fer un estudia cegues, els participants d’un estudi no saben el que s’estan prenent. Si l’estudi és doble cec vol dir que ni el investigador ni el pacient saben qui són els controls ni qui són els que s’estan tractant.
Si una causa i efecte tenen significació estadística direm que no es deu a l’atzar, sinó que les variables estan associades estadísticament.
Si parlem d’una associació artificial per exemple seria tenir els dits grocs i el càncer de pulmó, ja que no tens càncer de pulmó per tenir els dits grocs, sinó que els grans fumadors tenen tenyits els dits, i fumar molt, provoca càncer de pulmó.
Una associació espúria (irreal), seria un consum d’estrògens en dones, que provoca càncer d’úter, això no vol dir que tinguin més càncer que les altres, sinó que al estar més tractades, se les observa més i li trobaran més malalties.
Una causa directa és quan es compleix una causalitat, es a dir, una causa precedeix un efecte, consum de greixos à malaltia CV.
33 Més a https://unybook.com/perfil/jon_snow/apuntes Indirecta: per exemple, comprar tablets als nens provoca obesitat, comprar cotxes provoca obesitat, etc.... canvis en el model d’estil de vida. Això no vol dir que tenir cotxe et torni obés.
ALGORITME DE CAUSALITAT.
Hem d’evitar els biaixos de selecció o informació, per exemple relació entre el cafè i els infarts de miocardi, surt una OR amb risc, però hi ha un biaix de confusió, pot ser els fumadors, per la gran associació que hi ha entre el tabac i el cafè, si ara fem un OR per separat veiem que cafè i infart de miocardi en no fumadors té un OR = 1, si ho fem amb fumadors si que tenim risc. Passaria una cosa semblant entre el tabac i alcohol.
Hem de tenir eines que ens permeten establir quina es la causa principal, i diferenciar-la de possibles causes que puguin confondre.
34 Més a https://unybook.com/perfil/jon_snow/apuntes CRITERIS DE CAUSALITAT (ANY 1965).
1. Força d’associació, relació de tabac i càncer de pulmó. Segons els resultats de OR i RR, si hi ha un risc fort segurament hi haurà una causalitat darrera. Van decidir que per sota de 2 seria força dèbil, entre 2-4 moderada i >4 molt forta.
2. Seqüència temporal: tabac à càncer de pulmó.
3. Efecte dosi resposta: si augmentem la dosi del tabac, augmentarà la probabilitat de tenir càncer de pulmó, o més aviat el podràs tenir. Aquesta associació pot ser de protecció o de risc. Pot tenir un llindar (1), ser lineal (2), relació curvilínia en forma de J (3), relació curvilínia en forma de U (4).
4. Consistència: Vol dir que diferents estudis diuen el mateix, sempre hem de fer diferents estudis per veure si hi ha relació entre ells.
5. Plausibilitat biològica: vol dir si ka relació que estem estudiant es pot explicar amb els coneixements actuals de biologia o medicina. Es va conèixer el còlera i l’aigua contaminada abans d’aïllar el microorganisme.
6. Especificitat de l’associació: La causa porta un sol efecte.
35 Més a https://unybook.com/perfil/jon_snow/apuntes 7. Evidència experimental: No es pot experimentar amb humans, però ho veiem si cessem la malaltia quan aquells efectes reverteixen o milloren.
8. Coherència: Té molt a veure amb la plausibilitat, si té a veure amb els coneixements actuals i es coherent segons el que sabem.
Els tres primers punts ens afecten a la validesa interna de l’estudi, i els punts 4, 5, 6 i 8 afectaran a la validesa externa això vol dir que són lliures d’error per a tota la població, en canvi si només es interna només podrem parlar de que no hi ha errors i que els resultats són reals en la nostra població.
INTERACCIÓ Existeix quan la taxa d’incidència de la malaltia en presencia de 2 o més factors de risc difereix de la taxa d’incidència que resultaria dels efectes individuals.
Veiem que si hi ha més d’un factor de risc hi ha una interacció de sentit positiu molt important.
NIVELLS I QUALITAT DE L’EVIDÈNCIA.
Hi ha 3 nivells d’evidència.
- I. Com a mínim hi ha un assaig clínic aleatoritzat.
- II- 1. Assaig clínic no aleatoritzat.
- II – 2. Cohorts o casos i controls multicèntrics. Un estudi de cohorts té més evidència.
- II – 3. Series temporals - III – Informes d’experts, informes amb evidències, observació.
Normalment un estudi comença amb un nivell 3, i poc a poc anem pujant a mesura que ho estudiem.
36 Més a https://unybook.com/perfil/jon_snow/apuntes Ordenats de més evidencia a menys: FORÇA DE RECOMANACIÓ.
- A: Altament recomanable, hi ha evidència de que la mesura és eficaç. Els beneficis superen àmpliament els prejudicis.
- B: Recomanable, hi ha una evidència moderada. Els beneficis superen els prejudicis.
- C: Hi ha estudis, però no es decanten per si és beneficiós o no, la balança està bastant equilibrada.
- D: No és aconsellable la seva aplicació, no és eficaç, els prejudicis superen els beneficis.
- I: No tenim informació suficient, és de mala qualitat o contradictòria.
37 ...