1. DAVID HUME
1.1. CRITERIOS DE HUME SON 7
1.1.1. C precede E
1.1.2. C y E contiguos
1.1.3. C y E unión constante
1.1.4. misma C genera mismo E
1.1.5. diferentes C generan el mismo E, debe ser por mediación de alguna cualidad entre ellos
1.1.6. Cuando cualquier cosa crece o decrece, debe considerarse como un E compuesto derivado de la unión de varias C
1.1.7. E similares implican C similares
2. MÉTODOS DE MILL: introduce un sentido bidireccional y la posibilidad de que exista mas de un factor participante en la relación C-E
2.1. Método del acuerdo
2.1.1. Si un factor único ocurre en todos los casos, el efecto puede atribuirse a ese factor
2.2. Método de la diferencia
2.2.1. Si unas circunstancias provocan un factor y otro NO o si se difiere en un factor que está presente en un grupo si y en otro NO; entonces el fenómeno puede atribuirse a este factor
2.3. Método de la unión
2.3.1. Acuerdo + diferencia
2.4. Método de los residuos
2.4.1. Si diversos factores causan varios fenómenos y todos los factores y fenómenos están unidos, excepto un factor y un fenómeno; puede atribuirse el fenómeno restante al factor restante
2.5. Método de las variaciones concomitantes
2.5.1. Si varias circunstancias causan un fenómeno y algunas propiedades del mismo varían con base en el gradiente de un factor existente en las circunstancias, entonces el fenómeno puede atribuirse a ese factor
3. CRITERIOS DE BRADFORD HILL: Con excepción de la temporalidad, ninguno de los criterios es necesario ni suficiente para establecer causalidad
3.1. fuerza de asocición
3.1.1. Diferencia estadística amplia (solidez). Mientras mas grande sea el efecto relativo, mas probable será el papel causar del factor
3.2. consistencia
3.2.1. demostración repetitiva
3.3. Especifidad
3.3.1. Asociación entre una sola causa y un hecho unico
3.4. Temporalidad
3.4.1. C precede a E
3.5. Gradiente biológico
3.5.1. Mayor exposición mayor probabilidad
3.6. Plausibilidad
3.6.1. Asociación debe tener sentido biológico
3.7. Coherencia
3.8. Experimental
3.9. Analogía
3.9.1. Establecer las asociación causal similar a otra previamente demostrada (causas diferentes con similares efectos)
4. EVANS: cambio de visión --> de plantearse como una CAUSA ÚNICA a la MULTICAUSALIDAD
4.1. 10 CRITERIOS
5. DEFINICIÓN DE CAUSA SEGUN ROTHMAN
5.1. "Un acto, evento o estado de la naturaleza que inicia o permite sólo en conjunto con otras causas, una secuencia de hechos, que da como resultado un efecto"
6. TIPOS DE ASOCIACIONES CAUSALES
6.1. CAUSA SUFICIENTE
6.1.1. la presencia de C siempre causar E; y en ausencia de C no se desarrollara E
6.2. CAUSA NECESARIA
6.2.1. En la presencia de C no siempre se desarrollará E
6.3. FACTOR DE RIESGO
6.3.1. Probabilidad de aumento
7. RELACIONES CAUSALES
7.1. ASOCIACIÓN DIRECTA
7.1.1. El factor causal actúa y ejerce sus efectos sin la presencia de factores intermediarios.
7.1.2. Un ejemplo característico es una herida por arma de fuego
7.2. ASOCIACIÓN INDIRECTA
7.2.1. Un factor ejerce sus efectos a través de uno o más factores intermediarios.
7.2.2. Por ejemplo, la obesidad
7.3. ASOCIACIÓN NO CAUSAL
7.3.1. La asociación entre dos variables es estadísticamente significativa, pero no existe una asociación causal, porque no hay relación temporal (es decir, el efecto ocurre antes que la causa), no hay un sentido biológico u otro factor causa dicho efecto
7.3.2. Por ejemplo: la calvicie
8. PASOS PARA DETRMINAR CAUSALIDAD
8.1. Investigación de asociación estadística
8.1.1. ¿Es posible que la asociación se deba al azar? ¿Es posible que la asociación se deba a sesgos? ¿Es posible que la asociación se deba a un confusor o varios confusores?
8.2. Investigación de la relación temporal
8.2.1. C se tiene que presentar antes que E
8.3. Eliminación de causas alternativas
8.3.1. demostrar que no hay alguna otra explicación posible para dicha relación, y el factor en estudio es la causa del efecto medido.
8.3.2. Por ejemplo, se puede encontrar asociación estadística entre enfermedad cardiovascular y calvicie, pero hay que tomar en cuenta la edad y el sexo como causas de ambos fenómenos.
9. DISEÑOS DE ESTUDIO DE CAUSALIDAD
9.1. EXPERIMENTALES Y OBSERVACIONALES
9.1.1. La ventaja de estudios EXPERIMENTALES debida al control de factores extraños y a la calidad de mediciones se ve contrarrestada por la ventaja de los estudios OBSERVACIONALES en la representatividad de las poblaciones y del medio natural y, sobre todo, por la viabilidad del seguimiento de los determinantes.
9.2. LOS ESTUDIOS TRANSVERSALES
9.2.1. Quedan fuera de toda posibilidad de determinar causalidad