La frase “asociación no es causalidad” se utiliza a menudo en epidemiología. Enumere cinco factores no causales que pueden conducir a una asociación.
En Epidemiología la frese asociación no es causalidad es fundamental para el desarrollo de una apropiada investigación acerca de los fenómenos salud y enfermedad. Desde Bradford – Hill, esta frase nos permite tener un panorama acera de aquellos factores que pueden incidir en el aparecimiento de un fenómeno pero que no necesariamente son causales, pero que, al presentarse de manera simultánea o secuencial, puede generar una visión inadecuada del fenómeno. Como ejemplos se puede nombrar por ejemplo al factor Depresión en relación con el Suicidio, una relación que se ha establecido ya que en muchos casos de depresión los pacientes han presentado riesgo suicida, pero conocemos que la depresión no es suficiente ni necesaria para que una persona cometa un acto autolítico, ya que se han explorado otros predictores como el estrés o la desesperanza. Otro ejemplo puede ser asociar a la población Transfemenina con el VIH, que si bien es cierto es una población de mayor concentración del virus, deben incurrir otros factores como las conductas sexuales de riesgo, impulsividad. O como también la Tuberculosis, ya que sabemos que el estar expuestos al bacilo no necesariamente hace que se desarrolle la enfermedad, ya que se conoce que el 80% de la población a nivel mundial tiene el bacilo, pero para desarrollar la sintomatología deben confluir otros factores sociales como la alimentación y condiciones de vida. Otro ejemplo es la esquizofrenia en la que se ha creído que un factor preponderante es el historial familiar de enfermedad mental o incluso un desorden en los neurotransmisores, pero que, en realidad, se ha evidenciado que deben confluir factores como la disfunción familiar o historial de violencia u otros factores para desarrollar esta enfermedad
Qué aspectos se pueden tomar en cuenta:
1. Fuerza de asociación: Que no dice que mientras mayor es la magnitud de la exposición o del riesgo, es más probable que tenga un componente causal, en relación con una modesta, es decir,
2. Coherencia: que los resultados han sido observados por diferentes personas, en diferentes lugares, circunstancias y momentos
3. Temporalidad: La exposición precede al fenómeno, o la causa al efecto
4. Gradiente biológico: a mayor exposición o dosis mayor es el riesgo de parecimiento del fenómeno o efecto.
5. Coherencia: Los resultados no deben contradecir la historia natural de la enfermedad y la biología del fenómeno o enfermedad.
Se pueden mencionar factores como:
1. El azar: que se puede presentar en muestra pequeñas debido a que pequeñas variaciones en los datos puede crear relaciones entre las variables aparentando un vínculo.
2. Sesgo: que pueden ser de dos tipos, de selección cuando la muestra no representa a la población estudiada y de información cuando por errores en la información el fenómeno no se mide de manera adecuada.
3. Confusión: cuando existe una tercera variable que distorsiona la relación entre las dos variables estudiadas y que altera los resultados de la exposición y del fenómeno estudiado.
4. Causalidad inversa: Cuando el fenómeno se presenta antes que la exposición, o el fenómeno causa la exposición.
5. Multicausalidad: Cuando se ve solo una parte del todo y enfocamos la visión en un solo factor ¿frente a fenómenos multicausales o dados por varias causas o factores.
Hill, A. B. (1965). The environment and disease: Association or causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine, 58(5), 295–300. https://doi.org/10.1177/003591576505800503
Hernández-Avila, M., Garrido, F., & Salazar-Martínez, E. (2000). Sesgos en estudios epidemiológicos. Salud publica de Mexico, 42(5). https://doi.org/10.1590/s0036-36342000000500010