Universidade Federal do Rio de Janeiro Centro de Ciências da Saúde Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva – NESC/ Faculdade de Medicina
Disciplina de Ep...
Universidade Federal do Rio de Janeiro Centro de Ciências da Saúde Núcleo de Estudos de Saúde Coletiva – NESC/ Faculdade de Medicina
Disciplina de Epidemiologia 2004
Inferência causal em epidemiologia: Modelos e critérios de causalidade
Definição de epidemiologia O estudo da distribuição e dos determinantes da ocorrência de doenças em populações Ð A intenção de estabelecer nexos causais está no cerne da epidemiologia
Modelos de causalidade Modelos são maneiras de pensar a realidade e expressam nossa imaginação sobre como o mundo deve funcionar Ð O mundo é uni ou multicausal?
Modelos de causalidade I Modelo do determinismo puro Ð Postula uma conexão constante, única e perfeitamente possível de ser predita entre dois fatores (A e B) Ð Modelo unicausal
Modelo do determinismo puro Postulados: Uma mudança em A sempre leva a uma mudança em B (causa suficiente) Uma mudança em B sempre é precedida de uma mudança em A (causa necessária) A é a única causa de B (especificidade da causa) B é o único efeito de A (especificidade do efeito)
Postulados de Henle-Koch Anos 1880’s Î fruto da revolução microbiológica: O agente deve estar presente em todos os casos da doença em questão (causa necessária) O agente não deve ocorrer de forma casual em outra doença (especificidade do efeito) Isolado do corpo e crescido em cultura, o agente inoculado em susceptíveis deve causar doença (causa suficiente) Nada sobre a especificidade da causa...
Postulados de Henle-Koch Críticas: Existe o estado de portador Certos fatores podem ter múltiplos efeitos Difícil crescer em cultura certos agentes Evidências empíricas da multicausalidade Impróprio para doenças crônicas
Modelos de causalidade II Modelo de causas suficiente e componente (Rothman) Ð D
E
C
G A
H
F
A
B
B
causa suficiente
causa componente
I
J
F
A C
causa necessária
Modelo de causas suficientes e componentes Implicações: Multicausalidade: cada mecanismo causal envolve a ação conjunta de várias causas componentes Força da associação: depende da prevalência das causas componentes Períodos de indução: para cada causa componente e não é específico para a doença Controle de doenças: pode se basear em causas componentes isoladas
Critérios de causalidade (Critérios de Hill) Força da associação: quanto mais forte uma associação, maior será a possibilidade de se tratar de uma relação causal Î depende da prevalência das causas componentes! Consistência ou replicação: se o mesmo resultado é obtido em diferentes circunstâncias, a hipótese causal seria fortalecida Î associações não causais podem ser consistentes e depende do contexto do estudo (população, métodos etc) Especificidade: causa levando a um só efeito e o efeito ter apenas uma causa Î quase inútil...
Critérios de causalidade (Critérios de Hill) Temporalidade: a causa deve sempre preceder o efeito Î consensual! Gradiente biológico: curva de dose-resposta Î pode decorrer somente de outras variáveis e nem sempre ela de fato existe
Plausibilidade: existe plausibilidade biológica para o efeito existir? Î depende do conhecimento acumulado até o momento...
Critérios de causalidade (Critérios de Hill) Coerência: ausência de conflitos entre os achados e o conhecimento sobre a história natural da doença Î conservador... Evidência experimental: estudos experimentais são de difícil realização em populações humanas...
Analogia: efeitos de exposições análogas existem? Î serve mais para quebrar a resistência a um novo conhecimento...
O método científico como fundamento O fundamento de toda pesquisa é o método científico, que se baseia na elaboração de conjecturas e a busca de evidências empíricas que possam contribuir para refutá-las (negá-las) ou corroborá-las (confirmá-las). Assim, busca de regras ou receitas para inferir causalidade confere uma objetividade pouco justificada a um processo que é, por definição, criativo e imperfeito. Assim, seu uso deve ser visto como uma estratégia subjetiva para facilitar a abordagem de um problema altamente complexo