Multicausalidad

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11. Multicausalidad: el fenómeno de confusión
Justificando la naturaleza multicausal de la enfermedad – asociaciones secundarias y su control
Introducción
Cuando la “epidemiología moderna” se desarrolló en la década de los 70, Olli Miettinen organizó las fuentes de sesgo en tres categorías principales: sesgo de selección, sesgo de información, y sesgo de confusión. Si nuestro interés es laasociación bruta entre dos factores, el sesgo de selección puede llevarnos a observar una asociación diferente de la que existe en la población que creemos estar estudiando (la población blanco). De la misma manera, el sesgo de información puede provocar que la asociación aparezca diferente de cómo lo es en la realidad. El sesgo de confusión difiere de los otros tipos de sesgo porque el fenómeno deconfusión no altera la asociación bruta. Lo que preocupa en el fenómeno de confusión es la interpretación de la asociación observada. Ya hemos considerado el fenómeno de confusión sin llamarlo por ese término, en el capítulo sobre estandarización por edad. La comparación de tasas brutas de mortalidad puede ser engañosa, no porque las tasas estén sesgadas, sino porque son afectadas en formaimportante por las distribuciones por edad de los grupos que son comparados. Así, para poder interpretar la comparación de tasas de mortalidad necesitamos examinar las tasas específicas por edad y las tasas estandarizadas por edad para evitar o igualar la influencia de la edad. Si hubiéramos intentado interpretar las tasas brutas, nuestra interpretación hubiera sido confundida por las diferencias deedades en las poblaciones comparadas. Por lo tanto controlamos los efectos de la edad para quitar el efecto de confusión. En este capítulo ahondaremos en los procesos del fenómeno de confusión y revisaremos el repertorio de estrategias para evitarlo o controlarlo.

Razonamiento contrafactual
La investigación epidemiológica, sea descriptiva o analítica, etiológica o evaluativa, habitualmentebusca llegar a interpretaciones causales. Una asociación entre dos factores promueve la interrogante sobre cuál será la causa del fenómeno (o en la situación opuesta, por qué no aparece una asociación esperada). El razonamiento causal sobre las asociaciones, aún en aquellas que no son el objetivo de la investigación, es parte del proceso de encontrar el significado de los datos. De manera que esfundamental la capacidad para inferir relaciones causales a partir de las asociaciones observadas. En el “mundo ideal de los epidemiólogos”, podríamos inferir la causalidad comparando resultados en salud para una persona expuesta al factor de interés con lo que hubiera sido el resultado en ausencia de la exposición. Una comparación de lo que ocurriría en presencia de la exposición y en ausencia dela exposición es llamada contrafactual, porque un lado de la comparación va en contra de los hechos (ver Rothman y Greenland, pág.49, que atribuyen este concepto a los trabajos de Hume del siglo XVIII). Esta comparación contrafactual provee de una base lógica robusta para
_____________________________________________________________________________________________ www.epidemiolog.net, © Victor J.Schoenbach 2000 11. Multicausalidad: el fenómeno de confusión - 335 rev. 11.5.2001, 12.3.2004, 21.3.2004

inferir causalidad, porque el efecto de la exposición puede ser aislado de la influencia de otros factores. En el mundo factual, sin embargo, nunca observaremos la misma situación dos veces, salvo talvez en el caso de la “repetición instantánea (replay)”, que de cualquier manera no nospermite alterar la situación de exposición. La plétora de factores que pueden influir en un resultado varían de persona a persona, lugar a lugar, y de un tiempo a otro. La variación de estos factores es responsable de la variabilidad en los resultados que observamos, de manera que un objetivo clave tanto en la investigación experimental como en la observacional es minimizar todas las fuentes de...
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