1. EPIDEMIOLOGIA
1.1. Objeto de Estudio
1.1.1. Distribucion de Eventos
1.1.1.1. Salud
1.1.1.2. Enfermedad
1.2. Epidemiologia Social
1.2.1. Evalua condiciones sociales
1.2.1.1. Inequidad entre individuo-población
1.2.1.1.1. Desenlace en salud
1.2.2. Foco principal
1.2.2.1. Explicación causal de factores sociales
1.2.3. En ocasiones no hay supuestos del modelo contrafactual
1.2.3.1. No hay logica del modelo contrafactual
1.2.4. Glymour y Rudolph
1.2.4.1. Utiliza métodos
1.2.4.1.1. Tradicionales de la estadística
1.2.4.1.2. De ciencias económicas y sociales
1.2.4.1.3. Con enfoque en modelo contrafactual
2. CAUSA
2.1. DEFINICIONES
2.1.1. McMahom y Pugh
2.1.1.1. Cambio en frecuencia de un evento luego de alterar el otro
2.1.2. Bunge y Susser
2.1.2.1. Agente que cambia un descenlace
3. MODELOS DE INFERENCIA
3.1. Modelo de Causa Suficientesy y Causas Componentes
3.1.1. Propuesto por Rothman
3.1.1.1. Final de los años 70
3.1.2. Modelo de Multicausalidad
3.1.3. Causa componente
3.1.3.1. Elementos individuales
3.1.3.1.1. Factores de riesgo
3.1.3.2. Forma un Conjunto
3.1.3.2.1. Causa Suficiente
3.1.4. Caracteristicas
3.1.4.1. Ninguna Causa componente de una suficiente Superflua
3.1.4.2. No hay especificad
3.1.4.3. Existen causas necesarias
3.1.4.3.1. Hacen parte de todas las causas suficiente
3.1.4.4. La causa componente
3.1.4.4.1. puede formar parte de diferentes causas suficientes
3.1.4.4.2. Puede ser afectada por otra causa componente
3.1.5. Las causas se deben definir
3.1.5.1. Probar
3.1.6. Operacionalizacion Estadistica
3.1.6.1. Regresiones Multivariables
3.1.6.2. Unidad de Análisis
3.1.6.2.1. Mecanismo Causal
3.1.6.2.2. NO individuos
3.1.7. Oportunidad de Prevención
3.1.7.1. Elimina causa componente de la causa eficiente
3.1.8. Limitación
3.1.8.1. No incorpora relaciones entre los componentes causales
3.1.8.1.1. Afectan la validez
3.1.9. Utilidad en preguntas como:
3.1.9.1. ¿Cuáles son las diferentes intervenciones o exposiciones que pudieron ser su causa?
3.2. Modelo Contrafactual
3.2.1. Propuesto por David Hume
3.2.1.1. Siglo XVIII
3.2.1.2. No es posible tener el 100% certeza de una causa
3.2.1.2.1. Modelo No Determinista
3.2.2. Condición para un efecto causal
3.2.2.1. Razonamiento intuitivo
3.2.2.1.1. SI hay factor
3.2.2.1.2. No hay Factor
3.2.2.2. No existe certeza de causalidad
3.2.3. Representa
3.2.3.1. Resultado de una situacion que no ha ocurrido
3.2.4. Permitio el desarrollo de experimentos aleatorizados
3.2.4.1. Ronald Fisher (1920) Neyman y Pearson (1923)
3.2.4.1.1. Asignacion de individuos aleatoriamente
3.2.4.2. No siempre son éticos
3.2.4.2.1. Se desarrollo modelo en estudios observacionales
3.2.5. Captura la mayoría de elementos de analisis de Causalidad
3.2.5.1. Temas de Salud
3.2.6. Representación Grafica
3.2.6.1. Diagramas causales
3.2.6.1.1. Evidencia relación entre causales
3.2.7. Utilidad en preguntas como:
3.2.7.1. ¿Qué hubiera ocurrido respecto a un efecto específico si la intervención o la exposición hubiera sido diferente de la que fue?
3.2.7.1.1. No requiere un conocimiento detallado de los mecanismos o vías causales
3.2.8. Medición de efectos causales
3.2.8.1. Elementos de Hergan y Robins
3.2.8.1.1. Defienden el modelo en la actualidad
3.2.8.1.2. Descenlaces contrafactuales
3.2.8.1.3. Intercambiabilidad