Salud

13. Multicausalidad – enfoques de análisis
Conceptos y métodos para analizar datos epidemiológicos que involucran más de dos
variables, control del fenómeno de confusión através del análisis estratificado y del
modelado matemático.
Análisis multivariado
En los dos capítulos precedentes profundizamos en las distintas circunstancias y situacionesque surgen
en un contexto multivariado. Introdujimos los modelos aditivo y multiplicativo para los efectos
conjuntos de variables de exposición múltiples y empleamos elanálisis estratificado para examinar los
efectos de una variable controlando para los valores de las otras. En este capítulo consideraremos
enfoques analíticos para examinar lasrelaciones entre un resultado o daño y múltiples variables
explicativas. Estas últimas pueden ser un factor de estudio y potenciales variables de confusión, un
factor de estudio ypotenciales modificadoras, o varias exposiciones que son todas de interés.
Fenómeno de confusión:
Para plantearlo nuevamente brevemente, el fenómeno de confusión es unasituación en que un factor o
combinación de factores distintos del factor de estudio es responsable de por lo menos una parte de la
asociación observada entre el factor de estudio y elresultado. Si no controlamos para el fenómeno de
confusión, podríamos atribuir equivocadamente un efecto al factor de estudio cuando la asociación en
realidad refleja el efectode otra variable. En una situación de confusión, los datos crudos nos dan la
imagen equivocada de la relación entre la exposición y la enfermedad. Otros factores pueden estarexagerando la fuerza de la relación u ocultando una parte o la totalidad de ella. Para ver la imagen
correcta, necesitamos tomar en cuenta los efectos de otros factores