En epidemiología siempre escuchamos que “asociación no es lo mismo que causalidad”. Esto significa que que dos cosas estén relacionadas no quiere decir que una cause la otra. A veces esa relación se puede deber a otros factores que confunden o engañan la interpretación del estudio. Entre los principales factores no causales que pueden generar una asociación están:
- Confusión: Un tercer factor puede estar influyendo en la relación. Por ejemplo, puede parecer que el alcohol causa cáncer de pulmón, pero en realidad muchas personas que beben también fuman, y el tabaco es el verdadero factor relacionado con la enfermedad.
- Sesgo de selección: Se presenta cuando la manera en que se eligen los participantes no es representativa de la población, lo que puede generar asociaciones espurias. Un estudio que reclute pacientes de un hospital podría no reflejar la realidad de una comunidad general.
- Sesgo de información: Cuando los datos se registran de forma incorrecta o incompleta. Si un grupo recuerda mejor su exposición que otro, la relación puede verse falsa o exagerada.
- Azar: Una asociación puede surgir simplemente por casualidad, especialmente en estudios con tamaño muestral pequeño.
- Causalidad inversa: La exposición puede ser consecuencia y no causa del desenlace; un ejemplo es la pérdida de peso asociada con cáncer avanzado, donde el cáncer causa la pérdida de peso y no al contrario.
Comprender estas situaciones nos ayuda a no caer en conclusiones rápidas y a analizar con más cuidado la información.
BIBLIOGRAFIA:
Rothman, K. J., Greenland, S., & Lash, T. L. (2012). Modern Epidemiology (3rd ed.). Lippincott Williams & Wilkins.
Hill, A. B. (1965). The environment and disease: Association or causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58(5), 295–300.