Inferencia Causal en Epidemiología

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Inferencia Causal en Epidemiología
  1. Causa (Concepto)

    Annotations:

    • Significados distintos en diferencias ciencias y contextos.
    1. McMahom y Pugh
      1. Relación causal de dos eventos: Cambios en la características de "X" debido a la alteración de "Y"
      2. Bunge y Susser
        1. Agente activo del cambio - Factor que afecta o cambia un desenlace
        2. Evento, condición o característica que cambian la probabilidad de ocurrencia de un evento en tiempo determinado

          Annotations:

          • Concepto de Causa común
        3. Modelos de Inferencia Causal
          1. Historia
            1. Rothman
              1. 70´: Modelo de Causas suficientes y Componentes.

                Annotations:

                • 80´: Modelo de multicausalidad
                1. Mecanismo causal es la unidad de análisis
                  1. Causa componente puede hacer parte de varias causas suficientes
                    1. Si la causa componente hace parte de todas las causa suficientes: "Causa necesaria"
                    2. Causa componente: Elementos individuales (Factores de riesgo) que forman un conjunto "Causa Suficiente"
                      1. Limitaciones
                        1. No incorpora relación entre factores causales
                          1. Riesgo de sesgo de selección y de información que afecta la validez de inferencias causales
                    3. Bradford Hill (1965)
                      1. Relación de causalidad a partir de una relación de asociación

                        Annotations:

                        • Evans y Rothman argumentaron la debilidad de las consideraciones propuestas por Hill para identificar relaciones causales. 
                      2. David Hume (XVIII)
                        1. Modelo Contrafactual o de resultado potencial
                          1. Factor como una causa de un evento
                            1. Resultado Contra-factual represental el resultado de un evento que no ha ocurrido
                              1. Experimentos aleatorizados e Inferencia estadística por parte de Ronald Fisher (1920)
                                1. Rubin: Estudios observacionales

                                  Annotations:

                                  • Posteriormente Rubin utilizó el modelo contrafactual de inferencia estadística a estudios observacionales
                                2. Análisis de causalidad en las ciencias de la salud. Representación gráfica de efectos causales

                                  Annotations:

                                  • Fortaleza
                          2. Efectos Causales bajo el Modelo Contrafactual
                            1. Hernan y Robin, defensores modelo inferencia causal y contrafactual en la actualidad
                              1. Efecto causal en un Individuo
                                1. Contraste de los desenlaces contrafactuales
                                  1. El individuo estará bajo una condición o la otra. No podremos predecir el desenlace si el individuo se encuentra bajo dos condiciones
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