causalidad y epidemiologia

CausalidadCausalidadyy epidemiologa epidemiologaLa combinacin del pensamiento poblacional con la comparacinde grupos de personas permite extraer inferencias causales cuandono pueden deducirse por otra va. Es imprescindible cuando la exposicina la causa no se puede controlar mediante la experimentacin

Alfredo Morabia y Miquel Porta

CONCEPTOS BASICOS

Q No siempre es posible determinar un mecanis-mo que ligue una causa y un efecto en un caso individual. En cambio, la epidemiologa persigue establecer relaciones cau-sales para una poblacin; as, por ejemplo, entre el tabaquismo y el cncer de pulmn.

Q Austin Bradford Hill ofreci hace medio siglo una lista de criterios que ayudan a valorar si un cierto factor es causa de una enfermedad.

Q Los criterios de Hill guar-dan una sorprendente semejanza con los estable-cidos por el lsofo David Hume en el siglo XVIII.

os epidemilogos se especializan en identi car las causas de los esta-dos de salud. Las principales herramientas de que disponen para la adquisicin de nuevos conocimientos son la comparacin de grupos

de personas y el pensamiento poblacional, es decir, el razonamiento centrado en poblaciones.

Un conjunto de conceptos desarrollados y depurados a lo largo de la historia sustancia ese pensamiento poblacional. Nos referimos en especial a las nociones de riesgo, prevalencia, incidencia y tasa. Llamamos riesgo a la probabilidad de desarrollar un estado de salud (bueno o malo) durante un perodo de tiempo de nido. Por prevalencia se entiende el nmero de personas que, en un momento determinado, padecen la enfermedad de inters dividido por el nmero de individuos de que conste la poblacin estudiada. En cambio, la incidencia consiste en el nmero de nuevos casos de una enfermedad en una poblacin en un perodo de tiempo. La inci-dencia dividida por la poblacin no enferma da la tasa de incidencia, que es una de las medidas del riesgo.Estas nociones resultan indispensables para describir el pasado, presente, futuro y dinmica de la salud de la poblacin. Sin embargo, por s sola, la componente poblacional del pensamiento epidemiolgico no permite hacer inferencias causales. Que un 90 % de los casos de cncer de pulmn se den en fumadores no signi ca, de por s, que fumar cause cncer de pulmn.

os epidemidos de saludadquisicin

de personas y el centrado en pobla

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1. LA NOCION DE CAUSALIDAD nace de experiencias elementales: el vidrio de la ventana se rompe si se arroja una piedra. David Hume neg que se sustentase en algo ms que en la extrapolacin de aquello que hemos venido viendo. Intentar concebir un nexo necesario entre el impacto y la rotura, declaraba, estaba fuera de lugar. En cambio, formul una serie de criterios, basados en la reiterada asociacin de unos hechos con otros, para fundamentar las atribuciones de causay efecto. Las ideas de Hume sobre la causalidad guardan una estrechay sorprendente relacin con las hoy vigentes en epidemiologa.

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La bsqueda de causas necesita un segundo componente: la comparacin de grupos. Ser ya ms creble que fumar cause cncer de pulmn si quienes padecen cncer de pulmn fumaron, con anterioridad al diagnstico, ms que indi-viduos comparables que no han desarrollado el cncer. Un estudio de casos y controles compara enfermos de cncer y controles sin cncer. Un estudio de cohortes de individuos expues-tos y no expuestos a una causa hipottica compara fumadores con no fumadores. Es el modo que tienen los epidemilogos de crear las condiciones para la identi cacin de causas. La combinacin de pensamiento poblacional y de comparacin de grupos caracteriza a la epidemiologa como disciplina cient ca.

El objetivo de este artculo es mostrar que la causalidad epidemiolgica tiene su origen en modos de inferencia causal compatibles con el descubrimiento de causas de enfermedades para poblaciones, pero no necesariamente para individuos. Mediante relaciones probabilsticas se pueden demostrar las causas que afectan a una poblacin, aunque no siempre las causas que afectan a los individuos.

La epidemia del cncer de pulmnEl modo de inferencia causal al que suele re-currirse en la epidemiologa contempornea se desarroll en la segunda mitad del siglo xx. Emergi en el marco de la controversia sobre la exposicin al humo del tabaco y cncer y,

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CRITERIOS DE A. B. HILL Y LAS CORRESPONDIENTES REGLAS POR LAS CUALES JUZGAR LAS CAUSAS Y EFECTOS DE DAVID HUME

CRITERIOS DE HILL REGLAS DE HUME

Los fundamentos de los criterios de causalidad utilizados en epidemio-loga tienen su origen en la losofa de David Hume. Existe una estrecha coincidencia entre los criterios propuestos por Austin Bradford Hill en el artculo Entorno y enfermedad: asociacin o causalidad?, de 1965, y la lista de reglas elaborada en 1739 por Hume en su Tratado sobre la Naturaleza Humana, seccin XV de la tercera parte del primer libro. Puesto que el tratado de Hume se public dos siglos y cuarto antes que el artculo de Hill no cabe hablar de una coincidencia perfecta. Hume

present sus reglas como declaraciones universales, en tanto que los puntos de vista de Hill estn redactados especcamente para la medicina preventiva. La comparacin sugiere sin embargo una anidad losca entre ambos autores. La semejanza adquiere particular intensidad en los criterios causales que Hill identica como temporalidad, gradiente biolgico y consistencia. La fuerza de la asociacin, como medida de efecto relativo, no tiene un comple-mento exacto en las reglas de Hume.

1. Fuerza [o magnitud] de la asociacin. 1. Debe existir una unin constante entre causa y efecto (Regla 3).

2. Consistencia: Se ha observado [la asociacin] repetidamente por diferentes personas, en diferentes lugares, circunstancias y tiempo?

2. la multiplicidad de ejemplos que se parecen, por consiguiente, constituye la esencia misma de la capacidad [de producir un efecto] o de la conexin (no es una regla especca, pero aparece en las premisas del catlogo, seccin XIV, tercera parte, libro I).

3. Especicidad. 3. La misma causa siempre produce el mismo efecto, y el mismo efecto nunca aparece si no es por la misma causa (regla 4).

5. Dosis-respuesta: En caso de que la asociacin pueda manifestarun gradiente biolgico, o curva dosis-respuesta, deberemos buscarlocon la mayor atencin. (). Una curva dosis-respuesta ntida admiteuna explicacin simple y es evidente que arroja mayor claridadsobre el caso.

5. Cuando un objeto cualquiera incrementa o disminuye con el incremento o disminucin de su causa, ser considerado un efecto compuesto que deriva de la unin de los diversos efectos que surgen de las diversas partes de la causa. Se supone aqu que la ausencia o presencia de una parte de la causa ser seguida siempre por la ausencia o presencia de una parte proporcional del efecto. Esta conjuncin constante es prueba suciente de que esa parte es la causa de la otra. [...] (Regla 7).

7. Coherencia. 7. Sin regla correspondiente.

8. Experimento. 8. No aplicable.

9. Analoga: En algunas circunstancias sera correcto juzgar por analoga. Con los efectos que se han observado de la talidomida y la rubola, deberamos estar dispuestos a aceptar pruebas similares, aunque tengan menos peso, para otro frmaco u otra enfermedad viral durante el embarazo.

9. donde diferentes objetos producen el mismo efecto, ha de ser por medio de alguna cualidad, que descubrimos es comn entre ellos (Regla 5). Efectos parecidos implican causas parecidas (Regla 5).

6. Plausibilidad biolgica. 6. No aplicable.

4. Temporalidad: La relacin temporal de la asociacin: cul es la carreta y cul el caballo?

4. La causa debe ser anterior al efecto (regla 2).


en particular, cncer de pulmn: era aqulla la causa de ste?

La controversia puso de mani esto dos tipos de obstculos con que tropezaban las inferencias causales en las investigaciones epidemiolgicas. En primer lugar, slo una pequea fraccin de los grandes fumadores (alrededor de un 10 %) desarrollaba el cncer de pulmn a lo largo de su vida. Por tanto, las predicciones de que un cncer suceda son exactas slo para poblacio-nes. No podemos predecir qu individuo gran fumador enfermar. Slo podemos anticipar con exactitud la magnitud del riesgo en las poblaciones; por ejemplo, el 10 % de los gran-

des fumadores desarrollar cncer de pulmn primario, frente a menos de 1 % de las personas que no han fumado nunca.

El segundo obstculo para efectuar inferen-cias causales es que el efecto del tabaco no pue-de estudiarse, con anterioridad al diagnstico, mediante una intervencin que cree dos grupos que di eran slo en su exposicin al tabaco: el hbito de fumar no puede asignarse al azar. No es ticamente aceptable, en este caso, la asigna-cin aleatoria habitual en los ensayos clnicos de medicamentos. En verdad, los estudios epide-miolgicos observacionales comparan siempre grupos que di eren en muchos aspectos. As, se ha observado a menudo que los fumadores o los pacientes con cncer de pulmn beben

ms alcohol, comen ms carne y menos frutas y verduras, y realizan menos actividad fsica en comparacin con los no fumadores o con personas sin cncer de pulmn. Por tanto, el efecto del hbito tabquico tiene que aislarse de los posibles efectos de esos factores de confu-sin (alcohol, verduras y ejercicio). Cuando se comparan grupos de personas, resulta a veces difcil medir bien y aislar o neutralizar tales factores de confusin.

En 1945 comenz la bsqueda de las causas de una epidemia de cncer de pulmn entre los varones de Occidente. En 1950, los estudios de casos y controles demostraron que los sujetos con cncer de pulmn haban fumado con frecuencia mayor que los exentos de cncer de pulmn. Se desat una controversia entre los epidemilogos y los que no crean que el humo pudiese provocar un cncer. La polmica contribuy al re namiento y formalizacin de los conceptos y mtodos epidemiolgicos, entre ellos el modo epidemiolgico de efectuar inferencias causales.

En el curso de la controversia, los resulta-dos de los estudios de cohortes demostraron, esta vez con solidez, que entre los fumadores haba ms cncer de pulmn que entre los no fumadores. De tales comparaciones se despren-da la existencia de una asociacin estadstica entre fumar y cncer de pulmn. No obstante, enseguida qued claro que tales resultados no bastaban para establecer conclusiones rmes: las a rmaciones causales deban basarse en una sntesis de toda la informacin disponible (epi-demiolgica, biolgica, toxicolgica, etctera).

Los criteriosde Austin Bradford HillLa descripcin del enfoque nalmente uti-lizado por los epidemilogos para establecer una conexin causal plausible entre el hbito tabquico y el cncer de pulmn se le debe a Austin Bradford Hill (1897-1991). En 1945 sucedi a Major Greenwood, primer catedrti-co de epidemiologa de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres, centro de investigacin y formacin de posgraduadosde la Universidad de Londres. Hill fue uno de los principales metodlogos de la epide-miologa. Sintetiz las ideas de la disciplina en su poca. Entre los ensayos y artculos de revisin escritos por Hill hay uno clsico, cuya in uencia alcanza a nuestros das: Medio am-biente y enfermedad: asociacin o causalidad. Se public en 1965. Merece la pena que co-mentemos algunas de sus partes.

Hill subrayaba que no podremos establecer inferencias causales convertir la observacin de una asociacin en un veredicto de causali-dad si en primer lugar no hemos excluido el ALF

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2. David Hume (1711-1776)

3. John Stuart Mill (1806-1873)

4. Sir Austin Bradford Hill (1897-1991)


papel del azar o de los sesgos en cada estudio. A continuacin, daba una lista de nueve as-pectos que tienden a caracterizar las relaciones causales: riesgo relativo, consistencia, especicidad del efecto, precedencia de la causa al efecto, proporcionalidad de la respuesta, plau-sibilidad biolgica, coherencia epidemiolgica, prueba experimental y analoga.

Empecemos por el primer aspecto, el riesgo relativo de la enfermedad asociado a la expo-sicin. Los estudios epidemiolgicos sobre el hbito de fumar haban mostrado que la tasa de mortalidad por cncer de pulmn en los fumadores de cigarrillos era de nueve a diez veces superior a la tasa de mortalidad obser-vada en los no fumadores. La tasa en grandes fumadores era de 20 a 30 veces superior.

La consistencia de la asociacin observada constituye el segundo aspecto de una asocia-cin causal: si personas diferentes en lugares, circunstancias y momentos distintos han ob-servado repetidamente la asociacin, habr una buena razn para pensar en una asociacin real. A este respecto, el comit consultor del Direc-tor General del Servicio de Salud Pblica de los Estados Unidos hall que se haba observado la asociacin entre fumar y cncer de pulmn en 36 estudios epidemiolgicos. Encontrar casi la misma respuesta en una amplia variedad de situaciones, mediante distintas tcnicas de estudio, justi caba que se considerase que la asociacin no se deba a ningn artefacto ni error que afectara a todas las investigaciones.

Un argumento poderoso a favor de la exis-tencia de causalidad es que las asociaciones se limiten a subgrupos espec cos de la pobla-cin; pensemos, por ejemplo, en trabajadores expuestos a determinados agentes ambientales. Este tercer aspecto se re ere tambin a las aso-

ciaciones restringidas a determinados lugares y tipos de enfermedades. Si otras causas de muerte aumentan un 10 %, un 20 % o incluso un 50 % en los fumadores, mientras que el cncer de pulmn se incrementa un 900 %-1000 %, tendremos una cierta especi cidad del efecto.

Una exigencia de toda asociacin causal es que el caballo preceda al carro, es decir, la exposicin a la causa debe preceder a la aparicin del efecto o desenlace. Sin embar-go, la direccin temporal de la asociacin no siempre es evidente cuando observamos grupos de personas en su vida cotidiana. Se debe a una dieta determinada la enfermedad o son los sntomas precoces y sutiles de la enfermedad los que dan lugar a los hbitos dietticos que percibimos cuando se diagnostica la enfer-medad? Precede la obesidad a los trastornos de la rodilla o son stos los que conducen al sedentarismo y la obesidad? Los estudios de cohortes suelen ofrecer ms garanta de la anterioridad temporal de la exposicin que los estudios de casos y controles.

Aunque no es imprescindible, una relacin dosis-respuesta clara entre la exposicin y el efecto clnico supone una explicacin sencilla y suele avalar la existencia de una asociacin causal. Que la tasa de mortalidad por cncer de pulmn aumente con el nmero de cigarri-llos fumados diariamente aade un poderoso elemento de juicio al mero hecho de que los fumadores mani esten una tasa de mortalidad superior a los no fumadores.

Un sexto aspecto o criterio que propone Hill es la plausibilidad biolgica de la rela-cin causal propuesta. Ahora bien, ese crite-rio depende de los conocimientos biolgicos existentes en cada momento. Hoy en da, encontrar mecanismos biolgicos plausibles INV

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5. EN EPIDEMIOLOGIA, no cabe esperar que haya siempre unas relaciones causales mani estas y simples, como entre la bola arrojada contra la pared de piezas y el derrumbe de sta. La causalidad epidemiolgica tiene un componente irreduciblemente probabilstico. Los criterios para la determinacin de causas en epidemiologa propuestos por Austin Bradford Hill en 1959 siguen de cerca las reglas para juzgar causas y efectos que Hume enunci en 1739.


para explicar una observacin es tal vez ms fcil que cuando Hill y otros valoraban el po-sible carcter causal de ciertas observaciones. En todo caso, conviene que la interpretacin causal de una asociacin no choque con los conocimientos biolgicos, clnicos y epidemio-lgicos establecidos. El comit consultor del Director General de Salud Pblica cre para ello el concepto de coherencia. Vieron que la asociacin entre fumar y cncer de pul-mn era coherente con el aumento temporal que haba tenido lugar en las dos variables durante la ltima generacin; era coherente tambin con la diferencia entre sexos en las tasas de mortalidad. En este caso, el comit se refera a la coherencia epidemiolgica de la hiptesis causal y no a su coherencia con los conocimientos biolgicos.

La prueba experimental ayuda. Los conoci-mientos derivados de ensayos clnicos aleatori-zados tienen una gran ventaja sobre los estudios observacionales: en los ensayos con asignacin aleatoria de los tratamientos o exposiciones se comparan grupos que, al principio del estudio, no presentan diferencias en las caractersticas relacionadas con el desarrollo de los efectos. Sin embargo, por motivos ticos, cuando se trata de la salud humana slo se permite el ensayo experimental para causas con un efecto protector (preventivo o teraputico).

Finalmente, en algunas circunstancias es correcto juzgar una asociacin causal por ana-loga. Recurdese el caso de la talidomida, un medicamento para tratar las nuseas y vmitos en las embarazadas. Conocido ya que la ex-posicin durante la gestacin a la talidomida produce malformaciones congnitas, estaremos ms dispuestos a aceptar que otros frmacos producen resultados similares.

Criterios no sufi cientesNinguno de los nueve aspectos de Hill bas-ta para certi car la existencia de causalidad. Ninguno, por s solo, puede ofrecer pruebas indiscutibles a favor o en contra de la hip-tesis causal. Y adems ninguno es necesario, ninguno es condicin sine qua non para que se d una relacin causal, excepto el criterio de la secuencia temporal.

Debe adems sealarse que estos nueve as-pectos de las relaciones causales no pueden sumarse sin ms para obtener una puntua-cin de causalidad. Cada uno de ellos posee mayor o menor peso segn las caractersticas de la pregunta planteada en cada estudio. As, en algunos casos es biolgicamente coherente que la relacin dosis-respuesta sea lineal y sin umbrales, mientras que en otros lo coherente ser que haya umbrales, efectos de saturacin o incluso efectos opuestos a dosis bajas y al-tas. Adems, el criterio de la consistencia no tiene el mismo valor si la relacin causal se ha estudiado a lo largo de varios aos que si se trata de una hiptesis reciente.

Tomados en su conjunto, los criterios de Hill sirven para responder a la cuestin fun-damental: habr una forma de ofrecer una explicacin cabal del conjunto de hechos que tenemos sin apelar a una relacin de causa a efecto? Hay otra respuesta tan verosmil o ms que la existencia de dicha relacin causal?

Ciertamente, siempre persistir la duda de si lo observado no puede ser fruto de la casuali-dad. Pero ese factor estocstico queda fuera de la lista de aspectos causales, pues no existen pruebas formales de signi cacin estadstica que diriman entre causalidad y casualidad. Las pruebas de signi cacin estadstica acotan el papel que el azar puede desempear en las


observaciones efectuadas; nos dicen cul es la probabilidad de que ocurran por azar efectos de una determinada magnitud. Aparte de ello, no aportan pruebas a favor o en contra de una hiptesis causal.

El primer reconocimiento social del enfo-que mediante criterios causales tuvo lugar con su aplicacin explcita en el histrico informe de 1964 del Director General de Salud Pbli-ca de EE.UU., que conclua que el tabaquismo causaba cncer de pulmn. El comit consultor entendi que no se trataba de una mera lista de puntos que deban cumplirse, sino de una gua para orientarse, para re exionar. Y sigue plenamente vigente.

Los precursores de la causalidad epidemiolgicaComo disciplina cient ca, la epidemiolo-ga apareci relativamente tarde. No poda preceder a los conceptos de probabilidad y pensamiento poblacional, que surgieron en el siglo xvii. Segn Ian Hacking, de la Univer-sidad de Toronto, la nocin de probabilidad, que es fundamental en el pensamiento po-blacional, naci alrededor de 1660.Versiones vulgares de la probabilidad guraron durante cientos de aos en la alquimia, la astrologa y la geologa, o en los juegos de azar. La primera monografa sobre probabilidad fue escrita por Christiaan Huygens en 1657. La primera apli-cacin conocida de probabilidades a cuestiones relacionadas con la salud humana fue la obra del ingls John Graunt titulada Observacio-nes polticas y naturales sobre las cuentas de mortalidad..., que apareci en 1662.

La probabilidad se emple en dos sentidos distintos. Para obtener frecuencias que mos-traban una regularidad similar a una ley

en datos estadsticos y para valorar proposi-ciones con un grado razonable de con anza, aun cuando las suposiciones no se basaran en pruebas estadsticas. Ambos sentidos fueron importantes para la epidemiologa, pero es el segundo el uso de la probabilidad para gene-rar grados de credibilidad asociados a a rma-ciones espec cas no basadas directamente en datos el ms relevante para este artculo.

Antes de la publicacin en 1739 del Trata-do de la naturaleza humana de David Hume, el conocimiento cient co se reservaba para la mecnica o la ptica, que demostraban la existencia de leyes naturales siempre vlidas y reproductibles.

Hume a rmaba que las observaciones del pasado no determinaban necesariamente lo que acontecera en el futuro. En su opinin, si slo por costumbre o hbito asociamos dos cualida-des, ello no legitima la creencia de que dicha asociacin se mantendr en el futuro. El pan me nutre, pero ello no es una demostracin de que el prximo pedazo de pan ejercer efectos nutritivos. Sin embargo, quin no apostara a que seguir teniendo valor nutritivo? As lo hacemos porque creemos que podemos es-tablecer generalizaciones, a partir de lo que hemos observado repetidamente en el pasado y formular predicciones razonables. Esa re exin de Hume se tom por fundamento de la exis-tencia de un conocimiento de lo probable, basado en generalizaciones sensatas.

La idea de que los criterios de causalidad expuestos ms arriba hunden sus races en la losofa de Hume se hace evidente en la estrecha semejanza entre los aspectos de la causalidad propuestos por los epidemilogos en el decenio de 1950 y sistematizados luego por Hill, y los formulados por Hume en su INV

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obra (vase la tabla de la pgina 64). Puesto que el tratado de Hume se public 225 aos antes que el artculo de Hill, es imposible que la coincidencia sea perfecta. Hume presenta sus reglas como a rmaciones universales, mientras que los puntos de vista de Hill se re eren slo a la medicina preventiva.

La comparacin sugiere, sin embargo, cierta vinculacin o deuda de Hill con Hume. La coincidencia resulta sorprendente en los aspec-tos de las relaciones causales que Hill denomin temporalidad, gradiente dosis-respuesta y consistencia. Aunque la intensidad o magni-tud de la asociacin, como medida del efecto relativo, no tiene un complemento exacto en las reglas de Hume, el principio de la conjuncin constante de Hume es, como el riesgo relativo, una medida de asociacin. Existe cierta seme-janza entre el concepto de analoga de Hill y la quinta regla de Hume. Y en los escritos de ste hallamos enunciados que se corresponden con los conceptos de Hill de especi cidad y coherencia. (Por razones histricas, Hume no podra haber expresado los criterios hilleanos de plausibilidad biolgica y la prueba expe-rimental o semiexperimental.)

Ignoramos si Hill conoca las reglas de Hume. Mas, con independencia de que aqul o sus antecesores las conociesen, Hume conceba la evaluacin de la causalidad de manera muy parecida a como lo hacen la mayora de los epidemilogos contemporneos.

Los precursores: MillOtro precursor notable de la causalidad epide-miolgica fue John Stuart Mill (1806-1873). Al considerar sus puntos de vista sobre la cau-salidad, se aprecia que parten, en buenas medi-da, de la comparacin de grupos. La fuerza de

la asociacin y las relaciones dosis-respuesta se establecen mediante comparaciones de grupos (algo muy raro antes del siglo xviii). Valorar la consistencia de los resultados epidemiol-gicos implica efectuar comparaciones entre expuestos y no expuestos a una hipottica causa (estudios de cohortes), o entre pacientes con la enfermedad que se estudia y controles libres de tal enfermedad (estudios de casos y controles). En Un sistema de lgica, publi-cado en 1843, Mill describe cuatro mtodos (que llama cnones) de investigacin expe-rimental: de acuerdo, diferencia, residuos y variaciones concomitantes; todos ellos estn basados en el principio de la comparacin.

El mtodo de la diferencia, segundo canon de Mill, presenta el principio fundamental de las comparaciones de grupos. Si una si-tuacin en la que el fenmeno que es objeto de estudio ocurre y otra en la que no ocurre presentan las mismas circunstancias en comn excepto una, esa circunstancia, la nica di-ferencia entre ambos casos, ser el efecto, la causa o una parte indispensable de la causa del fenmeno. Este es el razonamiento tpico de los diseos epidemiolgicos, se trate de los estudios de cohortes o de los estudios de casos y controles, cuyo propsito es compa-rar igual con igual. En epidemiologa, sin embargo, el mtodo debe reformularse en trminos probabilsticos.

El mtodo del acuerdo, primer canon de Mill, se contrapone al mtodo de la diferencia. Tiene por objeto la bsqueda de la nica cir-cunstancia comn. El mtodo de la variacin concomitante es necesario cuando los objetos del experimento no se pueden manipular, la Luna o la Tierra por ejemplo. No podemos eliminar el efecto de la Luna sobre el mar,

Alfredo Morabia es profesor de epidemiologa del Queens College de Nueva York y de la Facultad Mailman de Salud Pblica de la Universidad de Columbia. Miquel Porta es investigador del Insti-tuto Municipal de Investigacin Mdica (IMIM-IMAS) de Barce-lona, y catedrtico de medicina preventiva y salud pblica de la Universidad Autnoma de Barcelona. Es adems catedrtico adjunto de epidemiologa de la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill.

Los autores


pero s correlacionar la posicin de la Luna con los niveles de las mareas.

Los cnones de Mill poseen algo especial-mente atractivo para quienes nos interesamos por las relaciones causales y la salud humana: las causas que los mtodos de diferencia, acuer-do y dems contribuyen a descubrir, son ante-cedentes particulares del fenmeno estudiado. Este es el tipo de causa que por lo general buscan los epidemilogos ms pragmticos: un factor de riesgo que puede prevenirse, como fumar, el agua contaminada, el alcohol, las grasas saturadas, la falta de actividad fsica, etc. Por tanto, no debe extraarnos que los cnones de causalidad de Mill se citen a menudo en los escritos de los epidemilogos.

Al resumir las formas de accin coordinadas que pueden contribuir al descubrimiento de causas, Mill estableci una teora de la com-paracin. Pensaba, sin duda, en las ciencias naturales; aduca la trayectoria de los plane-tas como ejemplo del mtodo del acuerdo, la ley de los cuerpos que caen como ejemplo de los mtodos del acuerdo y de la diferencia, los movimientos csmicos como ejemplo de los mtodos del acuerdo y de las variaciones concomitantes. Admite, no obstante, que po-dan aplicarse con xito a las ciencias socia-les, que tambin acostumbran a utilizar cierto pensamiento poblacional. Mill formaliz, pues, una teora de las comparaciones de grupos. Desde entonces, las comparaciones de grupos combinadas con el pensamiento poblacional han constituido un principio los camente vlido de adquisicin de conocimiento.

En breve, la lgica de la inferencia causal descrita por Hill encuentra su origen en los

cambios intelectuales que acontecieron en la losofa occidental entre los siglos xvii y xix. Sus races se enlazan con la aparicin del con-cepto de probabilidad.

Postulados de Kochy causalidad epidemiolgicaEl enfoque epidemiolgico de la causalidad que hemos descrito en los prrafos preceden-tes se basa en una lgica muy diferente de la empleada en los postulados de Koch, o pos-tulados de Henle-Koch, atribuidos a Robert Koch (1843-1910) y que evalan la relacin causal entre un nuevo agente infeccioso y una enfermedad clnica.

Parece que en 1840 Jakob Henle (1809-1885) enunci ya los criterios de causalidad que ms tarde desarroll su discpulo Robert Koch: el parsito se presenta en cada caso de la en-fermedad en cuestin y bajo circunstancias que pueden justi car las alteraciones patol-gicas y el curso clnico de la enfermedad; no aparece en ninguna otra enfermedad como parsito fortuito o no patgeno; y, tras haber sido completamente aislado del cuerpo hu-mano y haberse reproducido en cultivo puro, puede inducir la enfermedad de nuevo al ser inoculado.

Apoyada en los postulados de Henle-Koch, la bacteriologa y la microbiologa dieron pasos de gigante entre 1878 y 1887. Sin embargo, de ellos se sigue que la relacin causal ocurre sistemticamente y sin excepcin en cada caso individual. Imitan las caractersticas de un procedimiento de diagnstico perfecto; cabe considerarlos expresiones precoces de las no-ciones de sensibilidad y especi cidad, que se

pero s correlacionar la posicin de la Luna cambios intelectuales que acontecieron en la

DISTRIBUCION DE LOS POSIBLES RESULTADOS DE LA PRUEBA EN CUESTION CUANDO SE COMPARAN CON UNA PRUEBA DE REFERENCIA

Los resultados de un test imperfecto se pueden clasicar en cuatro casillas, en cada una de las cuales anotamos los resultados obtenidos cuando se somete a los mismos individuos a la prueba en cuestin y a una prueba de referencia o patrn de oro:

Sensibilidad = Verdaderos positivos / (Verdaderos positivos + falsos negativos) = a / (a + c)

Especicidad = Verdaderos negativos / (Verdaderos negativos + falsos positivos) = d / (d + b)

Valor predictivo positivo = Verdaderos positivos / (Verdaderos positivos + falsos positivos) = a / (a + b)

Valor predictivo negativo = Verdaderos negativos / (Verdaderos negativos + falsos negativos) = d / (d + c)

Resultado de la prueba en estudio

Positivo

Negativo

Resultado de la prueba de referencia, o patrn de oro

Positivo Negativo

a = verdaderos positivos b = falsos positivos

c = falsos negativos d = verdaderos negativos

A SYSTEM OF LOGIC (8A EDICION 1881). J. S. Mill en J. S. Mills Philosophy of Scientifi c Method, dirigido por E. Nagel. Hafner Publishing Co.; Nueva York, 1950.

SMOKING AND HEALTH. The Surgeon Generals Advisory Committee. Public Health Service Publication n.o 1103; Washington, 1964.

ENVIRONMENT AND DISEASE: ASSOCIATION OR CAUSATION?A. B. Hill en Proceedings ofthe Royal Society of Medicine,vol. 58, pgs. 295-300; 1965.

INVESTIGATING DISEASE PATTERNS. THE SCIENCE OF EPIDE-MIOLOGY. P. D. Stolley, T. Lasky. Scienti c American Library; Nueva York, 1995.

HISTORY OF EPIDEMIOLOGIC ME-THODS AND CONCEPTS. Dirigido por A. Morabia. Birkhuser/Springer; Basilea, 2004.

Bibliografacomplementaria


introdujeron durante el siglo xx en la medicina clnica y, luego, en la epidemiologa.

Podemos aplicar las cuatro medidas clsicas que valoran una prueba diagnstica (sensibili-dad, especi cidad y valor predictivo positivo y negativo, de nidos en la tabla de la pgina opuesta) a los resultados experimentales del propio Koch: la totalidad de los 62 animales inoculados con el bacilo de Koch presentaron tuberculosis, en tanto que ninguno de los 11 sin inocular desarroll la enfermedad. Que el parsito se presente en cada caso de la enferme-dad en cuestin (62 veces de 62 en la investi-gacin de Koch) signi ca que la sensibilidad de la prueba fue de un 100 %. Que no apareciese en ninguna otra enfermedad como parsito fortuito o no patgeno (11 de 11 casos) da al test una especi cidad tambin del 100 %.Y que tras haberlo aislado del cuerpo humano y haberse reproducido en cultivo puro pudiese inducir la enfermedad de nuevo al ser inocula-do otorga a la prueba un valor predictivo del 100 % (62/62) y un valor predictivo negativo de nuevo del 100 % (11/11).

Hoy, estos cuatro 100 % llaman pode-rosamente la atencin, pues son cifras total-mente inslitas en la prctica de la medicina contempornea. Los datos de Louis Pasteur (1822-1895) sobre la pro laxis del ntrax arro-jan el mismo resultado: todos sus parmetros estadsticos tienen un valor del 100 %. De las 50 ovejas infectadas, las 25 inoculadas contra el ntrax sobrevivieron, mientras que murieron las 25 sin inocular.

Los postulados de Henle-Koch se siguen aplicando todava en algunas circunstancias y enfermedades. Se adecuan a su pauta el ntrax, la tuberculosis, la erisipela, el ttanos. Pese a todo, tienen importantes limitaciones. No son aplicables a las bacterias de la ebre tifoidea, difteria, lepra, ebre recurrente y el clera asitico, en buena parte por la di cultad de reproducir la enfermedad cuando se inoculaba a un animal de laboratorio. Koch crey que el cumplimiento de los dos primeros postulados era su ciente prueba de causalidad. El segundo criterio tambin se volvi problemtico cuando en sus estudios sobre el clera, en 1893, Koch encontr portadores asintomticos.

En resumen, los postulados de Henle-Koch constituyen herramientas harto rgidas para evaluar asociaciones causales incluso en las enfermedades infecciosas. No es de extraar que bacterilogos y virlogos del siglo xx ha-yan intentado modi carlos numerosas veces. Su aplicacin a cuestiones epidemiolgicas fue incluso ms problemtica. Los postulados de Henle-Koch eran y son incompatibles con la multiplicidad de causas de las enfer-medades crnicas.

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causalidad y epidemiologia

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