Tu aporte explica de manera muy clara cómo diversas fuentes de error pueden generar asociaciones que no son causales, especialmente al distinguir correctamente entre sesgo de selección, sesgo de información y confusión. Me parece particularmente acertada la inclusión del ejemplo del café y el tabaquismo, ya que ilustra muy bien cómo un factor confusor puede crear una asociación falsa. Además, destacar el papel del azar y las coincidencias temporales ayuda a recordar que no todas las relaciones observadas en un estudio epidemiológico tienen una base causal, lo cual es fundamental para interpretar resultados con cautela.
Presentación y discusión de las pautas propuestas por Bradford-Hill.
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