Epidemiología moderna - Rothman

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1. LA APARICION
DE LA EPIDEMIOLOGIA
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En comparación con otras ciencias, la epidemiologia se halla aún en
estado embrionario. Aunque antes del siglo xx se llevaron a cabo algu-
nos estudios epidemiológicos excelentes, tan sólo en las dos últimas
décadas ha empezado a tomar forma un cuerpo de principios epidemio-
lógicos sistematizado con los que diseñar y juzgar tales estudios. Estos
principios han evolucionado en paralelo con una explosión de actividad
epidemiológica que cubre una amplia gama de problemas de salud.
Después de la Segunda Guerra Mundial, los Estados Unidos inicia-
ron muchos estudios a gran escala en el área que nos ocupa. Un cierto
número de éstos han tenido profundas influencias posteriores sobre la
salud de los ciudadanos de hoy día. Por ejemplo, los ensayos comunita-
rios de intervención sobre fluoración de las aguas, empezados en los años
cuarenta, han llevado a una amplia prevención primaria de las caries den-
tales (Ast, 1965). El estudio cardiológico de Framinghan, iniciado en 1949
para estudiar los factores de riesgo de la enfermedad cardiovascular, es el
más notable de varios de ellos de larga duración sobre estas enferme-
dades, que han contribuido de manera importante a comprender la
etiología de este tremendo problema de salud pública (Dawber et al.,
1957; Kannel et al., 1961; Kannel el al., 1970; McKee el al., 197}). Treinta
y cinco años después de su comienzo, este notable estudio sigue produ-
ciendo hallazgos de valor (Kannel et al., 1981) e indudablemente ha
aportado un conocimiento esencial en la contención de la epidemia
estadounidense de mortalidad cardiovascular, que alcanzó su cima a
mediados de los años sesenta (Stallones, 1980). El mayor experimento
formal en humanos nunca llevado .a cabo fue el ensayo de campo de la
vacuna Salk, en 1954, con cerca de un millón de niños en edad escolar
como sujetos (Francis et al., 1957). Este estudio proporcionó las bases
prácticas para la prevención de la políomelitis paralítica.
La misma época vio los primeros estudios epidemiológicos relacio-
nando el hábito de fumar con la salud y que llevaron finalmente a la
aparición del informe Smoking and Health presentado por el Surgeon
General, en 1964 (USA-Depart. de Salud, Educación y Bienestar, 1964),
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, ::::'
EPIDEMIOLOGIA MODERNA
que marcó un verdadero hito. Desde aquel momento. 1:1 investigación
epidemiológica ha atraido, cada vez más. el interés público. Conrorme se
ha ido elevando la marea de la preocupación social sobre los ractores
ambientales y la salud en general. estudios epidemiológicos sobre mu-
chos lemas han sido lanzados (1 primera p:'lgina por los medios de
dirusión. Algunos de ellos han sido controvertidos. aunque los medios de
dirusión pueden haber sido responsables en parte. en muchos casos. de
azuzar la controversia. Algunos de los estudios que m~ls atrajeron la
atención del público rueron los relacionados con:
-la eficacia de la medicación antidiabética oral:
-el erecto del dietilestilbestrol (DES) en la descendencia:
-«agrupamiento en racimo» y transmisión inrecciosa de la enrerme-
dad de I-Iodgkin:
-reserpina y cáncer de mama;
-enrermedad de¡ legionario;
-radiaciones ionizantes de bajo nivel )' leucemia;
-sacarina y cáncer de vesicula:
-vacunación contra la gripe porcina )' sindrome de Guillain-Barré;
-hormonas durante el embarazo y derectos al nacer:
-tampones y síndrome del .fhock tóxíco;
-Bendectin y derectos al nacer;
-ubicación de residuos peligrosos;
-sustitución estrogénica y cáncer de endometrio;
-caré y cáncer de páncreas;
-rumadores pasivos;
-Agente Naranja:
-Síndrome de lnmunodefitiencia Adquirida (SIDA).
A pesar del notable ascenso de la actividad epidemiológica en los
años recientes. sigue habiendo abundantes pruebas de que. como ciencia.
la epidemiología permanece en mantillas. En las ciencias establecidas es
dificil encontrar grandes desacuerdos y conrusionismo acerca de los
conceptos o medidas más básicos. Mientras que los fisicos estiln de
acuerdo en la definición de masa o de energía. los epidemiólogos discre-
pan rrecuentemente en las definiciones de incidencia (y más vale no
hablar del tema de la definición en si de epidemiologia). En 1975. apare-
ció un artículo en el American Journal or Epidemiology titulado «Defini-
ción de tasas: algunas puntualizaciones sobre su uso correcto e incorrec-
tO» (Elandt-Johnson. 1975). No se proponian conceptos o definiciones
revolucionarios, pero el articulo era útil, dada la cantidad existente de
lectores que no conocían las definiciolles de las medidas básicas usadas
en epídemiologia. Es notorio que todos los textos introductorios publi-
cados en la década pqsterior al articulo de Elandt-Johnson. excepto uno,
continúan equivocando las definiciones de las medidas básicas que ella
discutia. Poseer conceptos claros sobre causalidad )' las ideas relacion¿¡-
das con ella. como el periodo de inducción. de igual manera que sobre
las definiciones de medidas básicas, es algo rundamental para una com-
5LA .\PARICION DE LA EPIOEMIOLOGIA
prensi()n de la investigacj()n epidemiológica. No obstante. ni siquiera
estos puntales han sido aún integrados en el lecho de roca de esta
<.Iisciplina. El desacuerdo acerca de plIntos bilSicos conceptuaies y meto-
dol()gicos ha conducido en algunos casos a profundas diferenci~rs en la
interpretación de los datos. En 197R. surgió una controversia sobre si los
e~trógenos exógenos son carcinogenicos p~lra el endometrio: algunos
estudios de C~IS0S y controles h~lbí~ln pl~lnteado una asoci~lción extrema-
d~lmente fuerte. con un aumento dcl riesgo de h~ISt~l 15 veces. pero un
grupo ~lrgumentó que un sesgo de selección er~l responsable de c~lsi todo
el efecto {Smith (.'1 al.. 1975: Zíel v Finkle, 1975: Mack, el al., 1976:
Horwitz y Feinstein, 1978; Hutchi-son y Rothman, 1978: Jick el al..
1979: Greenl~md y Neutra, 1981). El desacuerdo y la confusión en torno
a ideas bilsicas en epidemiología no certifica necesariamente la terque-
d~ld de los epidemi()logos: un~l interpretación mils benevolente seria la de
que las ide~ls b¡isicas fund~lmentales p~lra la nuev~l ciencia no han despla-
zado aún la jerga complaciente dc I~l form~l de pens~lr tr~ldicional.
i,Por que ha sido tan lenta en norecer 1~1 epidemiologia'? La respuesta
radica parcialmente en I~l dificultad que existe a la hora de llevar a cabo
una investigación epidemiológic~l. Las medídas de incidencia de la enfer-
medad son los pil~lres bilsicos de la inferencia epidemiológica. T~lles medi-
d~lS incluyen I~l observación de I~l ocurrenci~l de enfermed~ld en relación
con los segmentos de personas y tiempo en que ocurren. No se trata de
un proceso sencillo. En su form~l típic~l. la enfermedad raramente ocurre
en la experiencia persona-tiempo (véase capitulo 3), por lo que se necesi-
tan un tiempo y un esfuerzo consider~lbles par~l llevar ~l cabo las medi-
ciones básicas. Los epidemiólogos ~lfrontan también el problema de
obtener cooperación de otra gente para realizar sus observaciones. El
investigador carece de control sobre el entorno «experimental» y tiene
que desenvolverse h~lbitualmente con limit~lciones impuestas por el pre-
supuesto y las preocupaciones acerca de la privacidad de los sujetos. El
producto final de tan angustioso y frecuentemente frustrante ejercicio es
sólo el primer paso para acumul~lr conocimiento epidemiológico.
Dificultades así han des~llent~ldo dur~lnte mucho tiempo la invesliga-
ción en esta ciencia y v~ln ~l seguir haciéndolo. Las economias de escala
resultantes de .estos problemas observacionales h~ln favorecido que se
Ilevar~l a cabo en empl~lzamientos donde los regístros médicos y las
estadísticas vi1ales son cuid~ldosamente recogidos y se hallan disponibles
para su uso, o donde la riqueza de la sociedad puede soportar los caros
esfuerzos neces~lrios par~l reunir la información precisa. Los problemas
logisticos encontrados a la hora de medir la íncidencia de una enferme-
dad h~ln conducido, igu~llmente, al ~lscenso de los estudios de casos y
controles como herramientacentral de la epidcmiología moderna. La
investigación de C~lSOS y controles es. en muchas maneras. emblemiltica
de la síntesis moderna de conceptos epidemiológicos. La metodología de
dichos estudios posee b~lses teóricas coherentes y constituye una opción
atractiva como forma de aumentar en epidemíologia la eficiencia de la
medíción. Desgrací~ldamente, el abordaje de casos y controles ha sido,
6 EPIDEMIOLOGIA MODERNA
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con frecuencia, erróneamente considerado como un sustituto de segunda
categoría de los estudios de seguímiento. Sólo en base a una firme funda-
mentación en los principios epidemiológico$ puede el estudiante de epi-
demiología darse cuenta de que no hay razón para este menoscabo de la
citada ínvestigacíón. Dado que este tipo de comprensión. que afecta a
una amplia gama de temas, es de importancia crítica para la conducción
e interpretación correctas de la investigación epidemiológica de todo
tipo, centrarse en los conceptos y métodos epidemiológicos resulta
crucial para cualquiera que aspire a entender la epidemiología moderna.
Las pasadas dos décadas han presenciado igualmente un rápido
crecimiento en la comprensión y sintesis de 10$ conceptos epidemiológi-
cos. El principal estimulo para el desarrollo de la teoría parece haber
sido la práctica: la explosión de actividad epidemiológica acentuó la
necesidad de mejorar la comprensión de los pilares teóricos. Por ejem-
plo, los estudios clave sobre tabaco y cáncer de pulmón de principios de
los años cincuenta fueron científicamente notorios no sólo por sus sus-
tantivos hallazgos, sino igualmente porque demostraron la eficacia y
gran eficiencia de los estudios de casos y controles (Wynder y Grahan.
1950; Doll y Hill, 1952). De la misma manera, el análisis de los datos
provenientes del estudio cardiológico de Framinghan estimuló el desa-
rrollo de 1a metodología multivariada más popular de las usadas ho)': el
análisis de regresión logística múltiple (Cornfield. 1962: Truett el al.,
1967).
Los conceptos fundamentales de la epidemiología dependen poco de
otras disciplinas científicas, como tampoco dependen de resultados em-
píricos. Por tanto, la capacidad de formular una teoría de los conceptos
epidemiológicos ha sido posible durante siglos: el hecho de que se trate
de un fenómeno del siglo xx es independiente de ningún paso adelante
científico o técnico, Por contra, ha sido el desarrollo económico de las
naciones prósperas de nuestro siglo lo que posibilitó el lujo de llevar a
cabo investigación epidemiológica, y esto, a su vez. motivó el desarrollo
conceptual que constituye la «aparición» científica de la epidemiología.
Hasta hace poco, virtualmente todos los epidemiólogos eran médi-
cos, Su interés en dicha ciencia estaba por lo general centrada en los
patrones de ocurrencia de una enfermedad particular, Quizá debido a
que esos investigadores subordinaban el interes en los principios epide-
miológicos a sus indiscutidos objetivos de comprender la etiologia de la
enfermedad, no se produjo movimiento alguno en el sentido de desarro-
llar una teoría de la investigación epidemiológica. M uchas de estas
investigaciones, ahora afortunadamente olvidadas. fueron pobremente
diseñadas y conducidas por carecer de una teoría así.
Históricamente, los médicos han colaborado de un modo fructífero
con los estadísticos, que aportaban formación a la hora de realizar
observaciones sobre poblaciones grandes, así como en el análisis de los
datos. Gran parte del desarrollo teórico de la moderna epidemiología
fue aportado por estadísticos -Cornfield, Mantel. Cox, Breslov.' y
Prentice son algunos de los que contribuyeron notablemente. La in-
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nuencia del pens3miento estadístico en esta ciencia. sin embargo. no ha
sido en su totalídad positiva. Era lógico que los estadísticos. al~poner su
formación en juego frente a problemas epidemiológicos. tomaran presta-
dos métodos con los que estaban familiarizados en otras áreas de traba-
jo. Tales métodos acabaron frecuentemente incorporados a la práctica
epidemiológica, no siempre sobre una base teórica coherente.
Un ejemplo de la influencia negativa del pensamiento estadístico en
la práctica epidemiológica ¡o constituye el predominio de la comproba-
ción de hipótesis, propia de la primera ciencia. en el anúlisis de datos de
la segunda. El motivo por el que la comprobación de hipótesis estadísti-
ca se desarrolló fue aportar bases para la toma de decisiones en experi-
mentos agricolas y de control de calidad. Los citados experimentos
fueron diseñados para responder a preguntas que requerían acciones
específicas, por lo que los resultados debían ser clasificados, en la medida
de lo posible, en categorias discretas cualitativas. Así fua como surgió la
práctica de declarar las asociaciones en los datos como «estadística*
mente significativas» o «no significativas», usando criterios arbitrarios
que se convirtieron en convención. La noción de significación estadística
ha terminado por impregnar el pensamiento epidemiológico, lo mismo
que el de otras disciplinas. Desgraciadamente, la comprobación de hipÓ-
tesis estadísticas es una forma de análisis que ofrece menos capacidad de
obtener información de los datos epidemiológicos que otros métodos
alternativos, con énfasis en el cálculo de medidas interpretables.
Otro ejemplo de la aplicación inadecuada de la estadística en epide-
miologia ha estado en el área del análisis multivariado. La metodologia
estadística del modelaje multivariado ha sido frecuentemente traspasada
en rebajas por liquidación a la epidemiología, sin prestar suficiente
atención a los conceptos subyacentes en el área de esta disciplina. Mu-
chas prácticas comunes en el análisis multivariado son frecuentemente
inapropiadas en un contexto epidemiológico: el uso de variables in-
dependiente continuas. términos producto para evaluar interaccjones,
algoritmos por pasos para determinar el modelo y reducción de la
varianza para ev31uar el mismo, son todos ellos potencialmente proble-
máticos. El análisis multivariado es una importante herramienta analÍti-
ca para el epidemiólogo. pero no puede ser usado de forma adecuada sin
haber considerado primero los principios que gobiernan su uso a este
nivel. Hoy día, sin desmerecer las importantes contribuci'ones en este
terreno de muchos que se consideran a sí mismos antes que nada estadis-
ticos o médicos, los epidemiólogos han conseguido una identidad sepa-
rada. Ser médico ,o estadístico, o incluso las dos cosas a la vez. no es
cualificación suficiente para ser un epidemiólogo. Lo que se precisa es la
comprensión teórica de los principios de la investigación epidemiológica
y la experiencia de aplicarlos.
La epidemiología se ha buscado su sitio como disciplina científica.
En tanto en una época los resultados en este terreno eran acogidos
fundamentalmente con escepticismo, se genera actualmente en torno a
ellos cierto grado de respeto. A mediados de siglo, los epidemiólogos
8 EPIDEMIOLOGIA MODERNA
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pasaban dificultades para persuadir a la comunidad cientifica de que
existía una relación entre el fumar y el cilnccr de pulmón. En 1984. la
situación habia cambiado hasta ta] punto que una débil asociación
epidemiológica observada entre e] beta-caroleno y la ocurrencia de]
cilncer fue el estímulo que produ.io una hipólesis bioquímica sobre anli-
oxidan les que fue publicada en Scil'llcC'. El pape! comienza con la obser-
vación de que:
(E)studios epidcmiológicos indican que la incidcncia de c{lnccr podria
ser ligeramente m{ls baja entre individuos con una ingesta por encim,!
de la media de beta-caroteno y otros carotcnoides (I3urton e Ingold.
1984).
La respetabilidad que emana de esta integr.lciól1 de la epidemioiogia
en el seno de las ciencias biológicas proviene en gran medid.l del ~urgi-
miento de una comprensión más clara de los conceptos epidemio1ágicos
que se han convertido en base de la epidemiología moderna.
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.,-. INFERENCIA CA USAL
EN EPIDEMIOLOGIA
1
En Los añoso má,'1!;icos, Selma Fraiberg ( 1959) caracteriza a todo bebé que
está empezando a andar como científico, atareadamente empeñado en la
diligente misión de desarrollar una estructura lógica en relación con los
extraños objetos y acontecimientos constituyentes del mundo que él o
ella habitan. Ninguno de nosotros nace con concepto alguno de conexio-
nes causales. De chiquillo, cada persona va haciéndose un inventario de
explicaciones causales que den sentido a los acontecimientos que percibe
y que conduzcan en última instancia a incrementar el poder de controlar
dichos acontecimientos. Los padres pueden atestiguar con delicia cómo
los críos se afanan en poner en pie hipótesis causales y luego meticulosa-
mente comprobarlas, muchas veces a base de exasperantes repeticiones,
motivadas más que nada por la alegría de la confirmación científica.
Alcanzada cierta edad,.el niño, cuando entre en una habitación, buscará
en la pared el interruptor que encienda la luz eléctrica y, una vez que dé
con uno que lo haga, encenderá y apagará una y otra vez, simplemente
para confirmar su descubrimiento más allá de ninguna duda razonable.
Experimentos del tipo de los diseñados para probar el efecto de la
gravedad en líquidos de caída libre, son conducidos habitualmente con
cuidadosa atención, modificando de manera sutil las condiciones inicia-
les y reduciendo las influencias extrañas, siempre que fuera posible. a
base de llevarlos a cabo de forma segura, lejos de las interferencias
paternas. El fruto de tan científico quehacer es el esencíal sistema de
creencias causales, que capacita a cada uno de nosotros para navegar
por este complejo mundo.
Aunque el método de proponer y comprobar hipótesis sobre causali-
dad lo va sacando adelante cada chiquillo con la intuición, el proceso
inferencial que implica ha sido objeto de debate filosófico a lo largo de la
historia de la filosofia científica. Vale la pena considerar brevemente la
historia de las ideas que describen el proceso inductivo característico de
la inferencia causal, para entender mejor el punto de vista moderno
sobre la cuestión y sus impJicaciones para la epidemiología.
LA APARICION DE LA EPIDEMIOLOGIA'2
FILOSOFIA DE LA INFERENCIA CIENTIFICA
1
La lilosofia de la ciencia que dominó desdc cJ nacimient() dc la in\'cstit!a-
ción científica histórica. hast.1 el comienz() de la re\101ución científica. fue
la doctrina del racionalismo. Según ella. el conocimicnlo cientilico se
acumulab.1 .1 tr.\vés de 1.\ r.\zón y 1.1 intuici¿)n. y n() dc la observ.lcii)n
empírica. En la .\ntigua Grecia. la única ciencia cmpírica quc gozó dc
preeminenci.\ fue la astronomi.\. Sin emb.\rgo. incluso la observ.lción dc
los cielos era minimizad.\ por Platón. que considcrab.1 las observaciones
celestiales fuente no fiable de conocimiento. comp.¡r.ld.1 con la r.\zón
(Reichenbach. 1951 ). La forma más elevad.1 de conocimiento se conside-
raba que eran las matemáticas. un sistema construido sobre un marco de
.\xiomas por medio de l.I lógica deductiv.\. La gcomctría de Euclides
cjemplific.¡ el ide.ll racionalista.
Los escépticos del racion.\lismo. que creyeron que 1.\ fucnte )' el .juez
illtimo de! conocimiento son las percepciones de fenómenos naturales.
desarrollaron una doctrina competidora. conocid.l como empirismo. Los
grandes pioneros del empirismo mOderno fueron Francis Bacon. John
Locke y David Hume. Bacon se dio cuenta de que 105 primeros empiris-
tas. a pesar de ensalzar la ciencia empirica. sobreenfatizaban 1.\ observa-
ción hasta el punto de que la lógica .jug.lb.l un papel escaso en 1.\
acumulación del conocimiento. Comparó .1 los racionalistas con l.ls
arañas. te.jiendo todo el tiempo telar.lñas de su propia sustancia, ya los
viejos empiristas con las hormigas. que recogen y recogen materi.tl sin
ser capaces de encontrar un orden en ello. El visionó al nuevo empirist.\.
al que comparaba con una abeja. recogiendo m.\teri.ll. digiricndolo y
añ.ldiéndole cosas de sus propias sustancias. crc.\ndo así un producto de
superior calidad. Según Bacon. la razón introduce relaciones .Ibstractas
de orden en el conocimiento observacional. Es famosa su frase «conoci-
miento es poder», con lo que queria decir que las relaciones .\bstr.lctas
implican predicción. Así. «el fuego es caliente» no e~ sól() descriptiva dcl
fuego, sino también predictiva acerca de la n.\turalez.1 de fuegos r,úl1 no
observados. Puede obtenerse 1.\ predicciónpor medio de un proceso
conocido como i/l{('r('f1cia Í11(IIICliv(l o /,ír¿ica i,I(/¡/Clil'(I. A diferencia de 1.I..
deductiv.l. la lógica inductiva no es au\ocontenida y estil abiert.\. por
tanto. a errores. Por su parte. la lógica deductiva. por ser autocontenida.
no puede est.lblecer por si sola una teoria de la predicción, puesto que
carece de conexión con e] mundo natural.
B.\con formalizó el proceso de 1.\ infcrcnci.\ inductiva. demostrando
cómo la citada lógica deductiva no podrí.\ ser nunca predictiva sin los
fr\ltos de 1.\ inferencia inductiva. John Locke popularizó los métodos
inductivos que Bacon había formaliz.\do y ayudó a establecer el cmpiris-
mo como doctrina dominante en la filosofi.\ científica. Hume fue el
crítico: puntualizaba que la inferencia inducti\'a no acarrea una «necesi-
dad lógica», con lo que quería decir que la inducción no tiene la fuerza
lógica de un .lrgumento deductivo. Demostró igualmcnte cómo el decir
\
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA 13
I
.
I
,.
1
.I
que la lógica inductiva es un proceso válido. incluso pese a carecer de
necesidad lógica. simplemente porque parece que funciona. es un argu-
mento circular: ninguna cantidad de experiencia con la lógica in.ductiva
podria ser usada para justificar lógicamente su validez. Hume dejaba asi
claro que la lógica inductiva 110 puede establecer una conexión funda-
mental entre causa y efecto. Ningún número de repeticiones de una
particular secuencia de acontecimientos. como el encender una luz apre-
tando un interrumptor, permite establecer una conexión causal entre la
acción de pulsar el interruptor y el encendido de la luz. No importa
cuántas veces la luz aparezca después de que se le dé al interruptor. la
posibilidad de una ocurrencia coincidente no puede ser descartada. Este
carácter de incompleta de la lógica inductiva llegó a ser conocido como
«el problema de Hume».
Varios filósoros han intentado darle respuesta. LLl escuela del positi-
vismo 1ógico, que surgió del Círculo de Filósofos de Viena. incorporó la
lógica simbólica de los Principia l\1alhemalica de Russell y Whitehead a
su análisis de la verificLlción de las proposiciones científicLls. El punto
clave de esta filosofia era que el sentido de una proposición pivotaba
sobre la veríficabilídad empírica de ILl proposición según principios lÓgi-
cos. Tal punto de vista, no obstante, se mostró inadecuado como filoso-
fia de la ciencia. porque. como Hume había indicado, no hay cantidad de
evidencia empírica que pueda verificar concluyentemente el tipo de pro-
posición universal que es una ley científica (Popper, 1965). El problema
de I-Iume seguía sin ser resuelto con este abordaje.
Dada la desesperanza que genera la imposibilidad de una verifica-
ción concluyente, algunos lilósofos de la ciencia adoptaron un sistema
graduado de verificabilidad, incardinado en la lógica de las probabilida-
des propuestas por Rudolph Carnap. Bajo esta filosofia, las proposicio-
nes científicas son evaluadas según una escala de probabilidades. Sobre
la base de la comprobación empírica, las hipótesis se convierten en más
o menos probables según el resultado de la comprobación. La descrip-
ción por Heisenberg.del «principio de incertidumbre» y la aceptación de
los mecanismos cuánticos por los lisicos a principios del siglo xx., esti-
mularon esta visión probabilística de la confirmación cientifica. Los filó-
sofos. fuertemente innuenciados por los fisicos contemporáneos, abando.
naron la bllsqueda de la causLllidad:
1
1
El cuadro del método cicntifico que la filo~olia moderna dibuja es muy
diferente de las concepciones tradicionales. p~\SÓ el ideal del cientifico
que conocc la vcrdad ~\b~olllt~l. Los conocimientos de la naturaleza ~on
más como dados quc ruedan que como estrcllas giratorias: están con-
trolados por I~\s leyes de la probabilidad. no por la causalidad: y el
cientifico se parece mi\s a un jugador de ~Ipuestas que a un profeta
{Reichenbach. 1951 ).
La noción de verificabilidad median~ la lógica probabilística no
echó raíces. Lo inadecuado de esta filosofia fue revelado por Karl Pop-
r
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'4 EPIDEMIDLOGIA MODERNA
.1
per. que demostró que las afirmaciones de confirmación probabilistica.
al no ser ni axiomas ni observaciones. son en si mismas afirmaciones
científicas que requieren juicios de probabilidad (Popper. 1965). El «re-
greso infinito» resultante no solucionaba la crítica de Hume al proceso
inductivo.
Popper propuso una solución más persuasiva. Aceptaba el criterio de
H ume de que la inducción basada en la confirmación de una relación
causa-efecto. o confirmación de una hipótesis. nunca ocurre. Todavía
más, planteó que el conocimiento sólo se acumula mediante la falsifica-
ción. Según este punto de vista. las hipótesis acerca del mundo empirico
nunca son probadas con la lógica inductiva (de hecho. las hipótesis
empíricas en absoluto pueden ser «probadas» nunca. en el sentido en
que se utiliza esa palabra en lógica deductiva o en matemáticas). pero
pueden ser desaprobadas, es decir, falsificadas. La estrategia consiste en
formularlas mediante la intuición )' la con.ietura. usar la lógica deductiva
para inferir predicciones sobre ellas y comparar las observaciones con
esas predicciQnes deducidas. Las hipótesis que han sido puestas a prueba
y no falsificadas son confirmadas sólo en el sentido de que siguen siendo
expJicaciones razonablemente buenas de Jos fenómenos naturales, hasta
que un día son faJsificadas y sustituidas por otras que explican mejor lt\s
observaciones. El contenido empírico de una hipótesis, según Popper,
pues, se mide de acuerdo a cuán faJsificable es ésta. La hipótesis «Dios es
uno» no tiene contenido empírico, porque no puede ser falsíficada por
ninguna observacíón. Las hipótesis que. hacen muchas prohibiciones
acerca de lo que puede suceder son más falsificables y, por tanto, tienen
más contenido empírico, en tanto las que hacen pocas, tienen menos de
éste. La falta de contenido empíríco, sín embargo. no es equivalente a
falta de validez: una afirmación sin contenido empírico pertenece a un
dominio que está fuera de la ciencia empírica.
Popper rechazaba también eJ abandono de la causalidad. Argumen-
taba vigorosamente que una filosofia de la ciencia que fuera indetermi-
nista únicamente podría tener consecuencias negativas sobre el desarro-
llo del conocimiento, y que el «principio de incertídumbre» de Heisen-
berg no ponia limites estrictos al descubrimiento científico. Para Popper,
el creer en la causalidad era compatible con la incertidumbre, puesto que
las proposiciones científicas no están probadas: son sólo explicaciones
tentatívas, que serán sustítuidas al final por otras mejores, cuando las
observaciones las falsifiquen. Vale la p~na señalar que al menos un lisico
prominente, igual que él, no tuvo reparos en creer en la causalidad:
...No quisiera verme forzado a abandonar la causalidad estricta sin
defenderla con más fuerza de lo que he hecho hasta ahora. Me parece
bastante intolerable la idea de que un electrón, expuesto a radiación,
pueda escoger «por su propia voluntad» no sólo el momento de saltar ,
sino también su dirección. En ese caso, me metería a zapatero remen-
dón. o a empleado de una casa de apuestas en lugar de a lisico
(Einstein, 1924).
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA ,s
Recientes avances en la fisica teórica parecen prometer dar la razón a
la creencia de Einstein en la causalidad ( Walddrop, 1985).
La filosofia de la ciencia de Popper tiene muchos adictos. pero los
filósofos científicos recientes atemperan el falsificacionismo estritto que
él proponía. Brown ( 1977) cita tres objeciones fundamentales al punto de
vista popperiano: I) la refutación no es un proceso cierto puesto que
depende de las observaciones, que pueden ser erróneas; 2) la deducción
puede permitir predicciones a partir de las hipótesis, pero no existe estruc-
tura lógica mediante la que comparar las predicciones con las observa-
ciones, y 3) la infraestructura de las leyes científicas en que las nuevashipótesis están insertadas es, en sí misma, falsificable, de forma que el
proceso de refutación se reduce sólo a una elección entre refutar la
hipótesis o refutar la infraestructura de la que surgen las predicciones.
Este último punto es el esencial de los filósofos postpopperianos, que
argumentan que. en ciencia. la aceptación 0 rechazo de una hipótesis se
produce a través del consenso de la comunidad científica (Brown, 1977)
y que los puntos de vista prevalentes en el seno de ésta, a los que Kuhn
( 1962) se ha referido como «ciencia normal», sufren ocasionalmente
cambios de gran envergadura que llegan a ser revoluciones científicas.
Lo que éstas sancionan es la decisión de dicha comunidad científica de
descartar una infraestructura. en lugar de falsificar una nueva hipótesis
que no podría ser incardínada con facilidad en el marco de la anterior.
]
UN MODELO GENERAL DE CAUSA
Los filósofos de la ciencia han clarificado la comprensión del proceso de
inferencia causal, pero sigue existiendo la necesidad, al menos en epide-
miología, de formular un modelo general y coherente de causa que
facilite la conceptualízación de los problemas epidemíológícos. Sin un
modelo así, conceptos como interacción causal, tiempo de induccíón y
proporción de la enfermedad atribuible a causas especificas no tendrían
fundamento ontológico.
Podemos definír como causa de una enfermedad a todo aconteci-
miento, condíción o característica que juega un papel esencial en produ-
cir su ocurrencia. La causalidad es un concepto relativo que sólo puede
ser entendido en relación con alternativas concebibles. Se puede pensar
en que fumar un paquete de cigarrillos al día durante diez años es una
causa de cáncer de pulmón, dado que esa cantidad de tabaco fumado
puede jugar un papel esencial en la ocurrencia de algunos casos de
cáncer de pulmón. Pero esta construcción postula un grado menor de
fumar, como sería el no fumar, a modo de alternativa. Fumar sólo un
paquete de cigarrillos al día durante díez años es algo preventivo del
cáncer de pulmón sí la alternativa es fumar dos paquetes diarios durante
el mismo período, porque algunos casos de esa enfermedad, que hubie-
ran ocurrido de fumarse dos paquetes al día, no ocurrirán. Análoga-
mente, no podemos considerar que tomar anticonceptivos orales sea una
EPIDEMIOLOGIA MODERNA'6
causa de muerte (por causar enfermedad cardiovascular fatal) hasta quc
no sepamos cuál es la alternativa: si la alternativa es tener un niño, un
acontecimiento que pone en peligro la vida, el tomar anticonceptivos
orales quizá prevenga la muerte. Así pues, causa y prevención son
términos relativos, que deberian ser vistos como dos caras de la misma
moneda.
Concepto de causa sL{flciente ). cau.\'as componente.'i
Los conceptos de causa y efecto se establecen pronto en la \'ida. El niño
que suelta una y otra vez un juguete y lo ve caer, o tumba un vaso y
observa cómo se derrama la leche, está aplicando su propio método de
razonamiento a las proposiciones causales y. al hacerlo. está elaborando
su propio concepto de causa. Una caracteristica de tan temprana con-
ceptualización es la asunción de una correspondencia «de uno a unm>
entre la causa y el efecto observados, en el sentido de que cada una de
dichas causas es vista como necesaria )' suficiente en sí misma para
producir el efecto. Así, el chasquido del interruptor hace que las luces se
enciendan. No son apreciables las causas invisibles que también operan
para producir el efecto: la necesidad de que haya una bombilla no
fundida puesta en el casquillo, con un cable que va del interruptor a ella,
)' el voltaje para que se produzca una corriente cuando se cierre el
circuito. Para lograr el efecto del encendido de la luz, cada una de ellas
es tan importante como darle a la llave, porque la ausencia de cualquiera
de estos componentes de la constelación causal impediria el erecto. Para
mucha gente, las raíces del primer pensamiento sobre causalidad persis-
ten )' se ponen de manifiesto en los intentos de encontrar causas únicas
como explicación de los fenómenos que observa. Pero la experiencia y la
renexión deberian persuadirnos fácilmente de que la causa de cualquier
efecto consiste por fuerza en una constelación de componentes que
actuán en concierto (Mili. 186.?). Una «causa suficiente» podria ser
definida como un grupo de condiciones y acontecimientos minimos qlle.
inevitablemente, producen la enrermedad: «minimos» implica que ningll-
na de las condiciones o acontecimientos es supernuo. En etiología de
una enrermedad. el que se complete una causa suficiente puede ser
considerado equivalente al desencadenamiento de esa enrermedad. Para
erectos biológicos, la mayoría. ya veces todos, los componentes de una
causa suficiente son desconocidos (Rothman. 1976).
Por ejemplo, fumar es una causa de cáncer de pulmón. pero en sí
mismo no es una causa suficiente. En primer lugar, el término .fitJ1/(/r es
demasiado impreciso como para ser usado en una descripción causal.
Hay que especificar el tipo de tabaco, si con filtro o sin filtro, la manera
)' la frecuencia de inhalación y la duración del hábito. Más importante
al In. el fumar, aunque se defina explícitamente, no causará cáncer en
todo el mundo. Así que, ¿quiénes son los «susceptibles» a los efectos del
tabaco?, o, para decirlo de otra rorma. i,cuáles son los otros componen-
~
1
]
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA '7
les de la constelación causal que actúan junto con el rumar para produ-
cir cáncer de pulmón'! Cuando los componentes causales permanecen
desconocidos. existe la inclinación de asignar un riesgo igual a todos los
individuos cuyo estatus causal, para algu~os compon~nte-s, es cónocido e
idéntico. De esa manera, se dice que los grandes rumadores tienen
aproximadamente un riesgo a lo largo de su vida del lO por 100 de
desarrollar un cáncer de pulmón. Hay una tendencia a pensar que todos
nosotros estariamos sometidos a un I0 por 100 de probabilidad de
cáncer de pulmón si nos hiciéramos grandes rumadores, como si e!
resultado, aparte del tabaco, ruera puramente una cuestión de suerte. Es
más constructivo, sin embargo, valorar la asignación de riesgos iguales
como el renejo únicamente de nuestra ignorancia acerca de los determi-
nantes de esa enrermedad que interaccionan con el rumar cigarrillos. Es
probable que ;llguno de nosotros pudiera pasarse empalmando los
cigarrillos durante décadas, sin la menor posibilidad de «hacer» un
cáncer de pulmón. Otros están. o se convertirán. en «ravorecidos» por
circunstancias en este momento desconocidas y sólo necesitan que se les
añada el fumar a su casi suficiente constelación de causas para iniciarlo.
En nuestra ignorancia acerca de estos componentes causales ocultos, lo
mejor que podemos hacer a la hora de valorar el riesgo es asignar el
valor medio a todos los expuestos a un patrón dado de indicadores de
riesgo causal conocido. Conforme progrese el conocimiento, las estima-
ciones del riesgo asignado a la gente se acercarán a uno de los valores
extremos, el cero o la unidad.
Cada constelación de causas componentes representadas en la figura
2.1 es mínimamente suficiente, (es decir, no hay causas componentes ni de
sobra ni ajenas) para producir la enfermedad. Tales causas componentes
pueden jugar un papel en uno, dos o tres mecanismos causales.
Fuer;:a de la.\" causa.\"
La figura 2.1 no recoge aspectos dcl proceso causal del tipo de la
secuencia de acción o la dosis, ni otras complejidades. Tales aspectos de
dicho proceso puedcn ser acomodados por el modelo mediante una
definición apropiad¡l de cada componente causal. Este modelo de dia-
grama usado facilita una comprensión de algunos conceptos epidemioló-
gicos importantes. Imaginemos, por ejemplo, que en la causa suficiente I,
A. B, C y D son todos ellos factores comúl1mente prescntes o experimen-
lados por la gente. Supongamos que E fuera raro. Aunque todos los
factores son C¡lUSa, podria parecer que E es un determinante m{ls fuerte
de la enfermedad. porque los que tienen el E difieren grandementeen
riesgo de los que no lo tienen. Los demás, causas componentes más
comunes, dan como resultado diferencias menores en el riesgo entre
aquellos que las pOSeen y aquellos que no. porque la rareza de E
mantiene bajos loS riesgos derivados de todos los otros factores. Por
tanto, la fuerza aparente de una causa está determinada por la prevalen-
EPIDEMIOLOGIA MODERNA18
CAUSA
SUFICIENTE
III
CAUSA
SUFICIENTE
II
CAUSA
SUFICIENTE
I
Fig. 2.1. E.\"qllemati::ación conceptual dc trc.\, cal(.\,a.~ .\,l~riciellt('.\, d(' Ima .cl!(ernle.
dad ( Rothman, 1976) .
cia relativa de las causas componentes. Un factor raro se convierte en
una causa fuerte si sus complementarios son comunes. Deberia quedar
claro que, aunque tuviera tremendo significado en términos de salud
pública, la fuerza de una causa tiene escaso significado biológico, en la
medida en que el mismo mecanismo causal es compatible con cualquiera
de las causas componentes, sea fuerte o débil. La identidad de los
componentes constituyentes de la causa es un fenómeno relativo que
depende de la distribución específica en-un-tiempo-y-lugar de las causas
componentes en una población dada.
1
Il1teracción entr(' causas
Dos causas componentes de una causa suficiente única se considera que
tienen una interacción biológica mutua. El grado de interacción observa-
ble depende de los mecanismos reales que sean responsables de la enfer-
medad. Por ejemplo, en la figura 2.1. si G fuese una sustancia hipotética
que no hubiese sido creada, ninguna enfermedad podria ocurrir a partir
de la causa suficiente II; como consecuencia. los factores B ~. F serian
biológica mente independientes. Ahora supongamos que se reduce la
prevalencia de C porque es sustituida por G o por algo que produce a G .
En tal caso, la enfermedad que ocurre proviene de la causa suficiente II
en lugar de la I o la III y, como consecuencia, B y F interaccionan
biológicamente. Por tanto, el grado de interacción biológica entre dos
factores es, en principio, dependiente de la prevalencia relativa de otros
factores.
Proporciá11 de el?fermedad debida a CGU.\"GS e.\"pecfflcGs
En la figura 2.1, asumiendo que las tres causas suficientes son las únicas
que operan, ¿qué proporción de enfermedad es causada por A? La
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA 19
respuesta es toda: sin ,4 no se daría ese proceso patológico, Se la consi-
dera «causa necesaria», ¿Qué proporción es debida a B? B es una causa
de enfermedad a través de dos mecanismos, I y II, y toda enfermedad
que surja a través de cualquiera de estos dos mecanismos es decida a B.
Eso no quiere decir, por supuesto, que toda enfermedad sea debida sólo
a A, o que una proporción de esa misma enfermedad sea debida sólo a
B; ninguna causa componente actúa sola. Se entiende que estos factores
interaccionan con otros para producir la enfermedad.
Se ha postulado recientemente que un porcentaje tan alto como el 40
por 100 del cáncer está causado por exposiciones ocupacionales. Mu-
chos científicos han entrado en polémica contra esta pretensión (Higgin-
son, 1980; Ephron, 1984). Uno de los argumentos usados para rebatirla
era como sigue: el."( por 100 del cáncer está causado por el fumar; el.].'
por 100, por la dieta; el z por 100, por el alcohol, y así sucesivamente;
cuando se suman todos estos porcentajes, sólo queda uno peq'-Ieño para
las causas ocupacionales. Esta argumentación está basada en una con-
cepción ingenua de la causa y el efecto, que no tiene en cuenta las
interacciones. No hay, de hecho, límite superior a la suma que se estaba
haciendo; el total de la proporción de enfermedad atribuible a varias
causas no es el 100 por 100, sino el infinito. Simi1armente, el pronuncia-
miento de que el 90 por 100 del cáncer está causado por el entorno
alcanzó mucha publicidad (Higginson, 1960); por extensión del argu-
mento previo, sin embargo, es fácil demostrar que el 100 por 100 de
cualquier enfermedad está causada por el entorno y el 100 por 100' es
también heredado. Cualquier otro punto de vista está basado en una
comprensión ingenua de la causación.
-]
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I
i
t Período de inducción
El diagrama de causas nos aporta igualmente un modelo para concep-
tualizar el período de inducción, que puede ser definido como el período
de tiempo que hay desde la acción causal hasta la iniciación de la
enfermedad. Si en la causa suficiente l la secuencia de acción de las
causas es A, E, C, D y E y estamos estudiando el efecto de E, que
asumimos que actúa en un punto dado en el tiempo, no observaremos la
ocurrencia de enfermedad inmediatamente después de que actúe E. La
enfermedad aparecerá sólo una vez que la secuencia sea completa, por lo
que habrá un retraso en tanto C, D y finalmente E, actúan. Cuando E
actúa, ocurre la enfermedad. El intervalo entre la actuación de E y esa
ocurrencia es el tiempo de inducción para el erecto de E. Un ejemplo
claro de tiempo de inducción prolongado está en la relación causa-efecto
entre la exposición de un feto femenino al dietilestilbestrol (DES) y el
desarrollo subsiguiente de un carcinoma de células claras en la vagina.
El cáncer ocurre generalmente entre los quince y los treinta. años de
edad. Puesto que la exposición ocurre antes del nacimiento, existe un
tiempo de inducción de entre quince y treinta años. Durante ese período,
20 EPIDEMIOLOGIA MODERNA
1
otras causas están presumiblemente operando: algunas evidencias sugie-
ren que la acción hormonal durante la adolescencia podria formar parte
del mecanismo (Rothman, 1981).
Es incorrecto caracterizar una enfermedad como de periodo de in-
ducción prolongado o corto. El tiempo de inducción sólo puede ser
conceptualizado en relación con una causa componente específica. Para
cada una de éstas es diferente, )' para la que actúa en último lugar e~
igual a cero. Si se identifica entre mujeres jóvenes que habian sido
expuestas al DES una causa componente durante su adolescencia que
condujera al carcinoma de células claras en vagina. tal causa tendría un
tiempo de inducción para su acción carcinogénica mucho más corto que
el del dietilestilbestrol. Por tanto, el citado tiempo de inducción caracte-
riza un par causa-efecto )' no sólo el efecto.
En carcinogénesis, los términos illiciador y pr0111otor han sido utiliza-
dos para referirse a causas componentes de acción temprana )' de acción
tardía. El cáncer ha sido frecuentemente caracterizado como proceso
patológico de período de inducción largo, pero esa es una concepción
errónea, porque cualquier componente de acción tardía en el proceso
causal, como puede ser un promotor, tendrá un periodo de inducción
corto, que será siempre de cero para, al menos, una causa componente,
la última en actuar. [La enfermedad, una vez iniciada, no ne~esaria-
mente será visible. El intervalo cronológico entre su ocurrencia y su
detección ha sido llamado período lalente (Rothman, 1981), aunque otros
han usado este término como intercambiable con el de período de
inducción. Tal período latente puede ser reducido mediante la me.iora de
los métodos de detección de la enfermedad.)
Colllenido empirico del modelo
Según Popper, e] contenido empírico de una hípótesis o teoria deriva
de ]as prohibiciones que hacen sobre lo que puede ser observado. El
modelo de causa que aquí se propone realiza numerosas prohíbiciones
acerca de los procesos causales. Prohíbe que las cau:;~~ ocurran después
que los erectos. Afirma que los erectos unicausales son imposibles, si la
manera en que se produce el efecto de una causa componente especifica
se interpreta que es parte de la constelación causal. Prohíbe un tiempo
de índucción constante para una enfermedad en relación a sus diversas
causas componentes. La utílidad fundamerital de un modelo como éste
radica en su capacidad para aportar un marco conceptual a los proble-
mas causales. El intento de determinar la proporción de enfermedad
atribuible a varias causas componentes es un ejemplo de ralacia que el
modelo desvela. Como veremos en el capítulo 15, también la evaluacíón
de las íriteracciones se clarificamucho con su ayuda.
¿Cómo acomoda el modelo la variación en dosis de una causa com-
ponente? Puesto que el modelo parece abordar cualitativamente la ac-
ción de las causas componentes, podría parecer que la variabilidad de
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA 21
dosis no puede tener cabida en él. Este punto de vista es pesimista en
exceso. Para afrontar el concepto en cuestión, la único que se necesita es
postular un conjunto de causas suficientes, conteniendo cada una de
ellas como componente una dosis diferente del agente en cuestión. Dosis
pequeñas requerirían un conjunto de causas complementarias, precisas
para completar una causa suficiente. mayor que las dosis grandes (Roth-
man, 1976}. No es necesario postular un grupo infinito de causas sufi-
cientes que se acomode a un espectro de dosis, sino que basta con que se
acomode a los distintos mecanismos por ]os que los diferentes niveles de
dosis den nacimiento a la enfermedad. De esta forma, el modelo puede
tomar en cuenta el fenómeno de un período de inducción más corto
acompañando a dosis mayores de exposición, porque así se precisaría un
número menor de componentes complementarios para completar la
causa suficiente.
Los pensadores estocásticos pueden poner pegas a lo intrincado de
este modelo determinista. Podría invocarse un modelo estocástico para
describir una relación dosis-respuesta, por ejemplo, sin una multitud de
mecanismos diferentes. Dicho modelo acomodaría también el papel del
azar, que aparentemente se omite en el anteriormente descrito. No obs-
tante, el modelo determinista que aquí se presenta da cabida al «azan>,
aunque lo hace reinterpretándolo en términos de acción determinista,
más allá de los límites ordinarios de conocimiento u observabilidad. Asi.
el resultado de tirar una moneda es considerado habitualmente un acon-
tecimiento al azar, pero teóricamente tal resultado puede ser completa-
mente determinado mediante la aplicación de leyes fisicas y una descrip-
ción suficiente de las condiciones de partida. Podría parecer, en princi-
pio, que un modelo determinista es más limitador que otro estocástico,
porque el primero excluiría los procesos aleatorios de entre los mecanis-
mos causales. Es posible argumentar, sin embargo, que lo que es verdad
es justo lo contrario: los modelos estocásticos aceptan el papel de esos
procesos, pero al hacerlo limitan las explicaciones científicas susceptibles
de ser aplicadas, porque se renuncia a intentar explicar el acontecimien-
to aleatorio. Como se ha dicho antes. Popper (1965} polemizó con
firmeza contra aceptar ninguna metafisica indeterminista por esta razón.
argumentando que incluso el principio de incertidumbre de Heisenberg
y la teoría cuántica no podría y, de hecho, no está haciéndolo, ofrecer
barreras a las explicaciones deterministas. En realidad, ahora está que-
dando claro que hasta la teoria cuántica puede tener una explicación
determinista (Waldrop, 1985}. Popper aconseja que «... deberíamos abs-
tenernos de enunciar prohibiciones que impongan límites a las posibili-
dades de investigación». El aceptar los sucesos aleatorios como compo-
nentes de los mecanismos causales hace precisamente eso, en tanto un
modelo determinista puede dar cabida al azar en forma de ignorancia
acerca de componentes no identificados -ignorancia que es susceptible
de elucidación conforme se expanda el conocimiento.
J
-
EPIDEMIOLOGIA MODERNA22
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA
I
f
i
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f,
-1
Consideremos las hipótesis epidcmiológicas a la luz dcl contenido empí-
rico, o lo que es lo mismo, las prohibiciones puestas sobre qué pucdc
ocurrir. Seglln este criterio. muchas proposiciones epidemiológicas pare-
cen poseer poco contenido empirico. Por e.iemplo. consideremos la pro-
posición de que el fumar cigarrillos causa enfermedad cardiovascular.
i.Qué prohibiciones hace esta afirmación para darle contcnido? Est~1
claro que no todos los fumadores desarrollarán enfermedad cardiovas-
cular. Por tanto, la proposición no puede prohibir ese proceso patológi-
co entre los no-fumadores ni su ausencia entre los que sí lo son. Podria
entenderse que la citada proposición quiere decir que la media de los
fumadores desarrollará más enfermedad cardiovascular que la media de
los no-fumadores. Suponiendo que no estuviesen operando sesgos como
el de confusión y el de clasificación incorrecta. ¿prohíbe la afirmación
encontrar la misma tasa de enfermedad cardiovascular entre ambos
grupos? Desde luego que no, puesto que el efecto del humo de los ciga-
rrillos podría depender de una causa componente que cabe estuviera
ausente en los grupos comparados. Se supone, por tanto, que la propo-
siciÓn implica al menos la prohibición de que se diese una tasa mils
pequeña de enfermedad cardiovascular entre los que sí fuman. Si uno
acepta, sin embargo, que un factor dado puede ser tanto causal como
preventivo, seglln las circunstancias. ni siquiera esta prohibición puede
ser adscrita a la afirmación.
Sin ninguna prohibición, la proposición quedaría desprovista de
sentido. De donde debe derivarse ese sentido es de asunciones u observa-
ciones realizadas sobre las causas componentes complemcntarias, asi
como de una más elaborada descripción del agente causal. el fumar y el
resultado, la enfermedad cardiovascular. Esta elaboración es, en parte. el
equivalente a una descripción más detallada de las caracteristicas de los
individuos susceplibles a los efectos cardiovasculares del humo de los
cigarrillos.
El conocimiento biológico que se posee de las hipótesis epidemioló-
gicas es con frecuencia escaso, lo que convierte a veces a las hipótesis
mismas en poco más que vagos pronunciamientos de asociación entre
exposición y enfermedad. Poseen escasas consecuencias deducibles que
puedan ser falsificadas, como no sea una simple reiteración de la obser-
vación. ¿Cómo prueba uno la hipótesi.<; de que la exposición al DES de
fetos femeninos en el útero causa adenocarcinoma de la vagina, o que el
fumar produce enfermedad cardiovascular? No todas las hipótesis epide-
miológicas, por supuesto, son simplistas. Por ejemplo, la de que los
tampones causan síndrome del shock tóxico, al actuar como medio de
cultivo de los estafilococos. conduce a deducciones comprobables sobre
la frecuencia del cambio de tampones así como sobre su tamaño y
absorbencia. Incluso formuladas de manera vaga, las afirmaciones de
asociación pueden ser transformadas en hipótesis, con un contenido
-
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA 23
considerable. mediante su reformulación como hipótesis nula. Por ejem-
plo. la frase «el fumar no es una causa de cáncer de pulmón» es una
afirmación altamente específica y universalmente aplicable, que prohíbe
la exístencia de causas suficientes que contuvieran el fumar én forma
alguna como componente. Cualquíer prueba que indícase la existencia
de causas suficientes así. falsificaria la hipótesis. El criterio de Popper
sobre contenido empírico. pues. presta una base científica al concepto de
hipótesis nula, que ha sido consíderada muchas veces símplemente como
un artilugio estadístico.
A pesar de los problemas filosóficos existentes en relación con la
inferencia inductiva, se han manejado comúnmente criterios para llevar-
la a cabo. Las justificaciones que se han ofrecido para ello han sido las
exigencias de los problemas de salud pública, que requerirían que .se
actúe y el hecho de que, por encima del conocimiento imperfecto, hay
que hacer ínferencias causales. Un grupo de estándares muy usado rue
avanzado por Hill (1965). Su popularidad como criterios para la inreren-
cia causal hace que valga la pena examinarlos en detalle:
Hill sugirió que se consideraran los siguientes aspectos de una aso-
ciación encontrada para intentar distinguir su carácter o no de causal: 1)
ruerza; 2) consistencia; 3) especificidad; 4) temporalidad; 5) gradiente
biológico; 6) plausibilidad; 7) coherencia; 8) evidencia experimental, y
9) analogía.
1. Fller;:a. Por «ruerza de una asociación». Híll entiende la magni-
tud de la razón (o ratio)entre las tasas de incidencia. Su argumento
consiste esencialmente en decir que las asociaciones ruertes es más pro-
bable que sean causales que las débiles, porque si ruesen debidas a
confusión o cualquier otro sesgo, la que está produciendo el sesgo
tendría que ser más ruerte aún y, consecuentemente, es presumible que
acabara haciéndose evidente. Las asociaciones débiles, por el contrario,
es más probable que ruesen explicables por sesgos no detectados. Sin
embargo, el hecho de que una asociación sea débil no descarta una cone-
xión causal. Ya se ha dícho que la ruerza de una asociación no es un
rasgo biológicamente consistente, sino más bien una característica que
depende de la prevalencia relativa de otras causas.
2. COI1.\,i.\,lel1cia. La consistencia se refiere a la observación repetida
de una asociación en poblaciones diferentes. bajo circunstancias diferen-
tes. La ralta de consistencia. sin embargo, no descarta una conexión
causal, porque cllgunos efectos son producidos por sus causas sólo bajo
circunstancias inusuales. Dicho de rorma más precisa, el erecto de un
agente causal no puede producirse a menos que actúen, o hayan actuado
ya, las causas componentes complementarias hasta completar una causa
suficiente. Tales condiciones no siempre se darán. Más aún, puede espe-
rarse que haya estudios que difieran en sus resultados porque difieran en
sus metodologías.
3. Especij¡cidad. El criterio de especificidad requiere que una causa
conduzca a un erecto único, no a efectos múltiples. Este argumento ha
EPIDEMIOLOGIA MODERNA24
1
sido planteado no pocas veces. especialmente por los que. buscan exone-
rar al tabaco como causa del cáncer de pulmón. Las causas de un efecto
dado, sin embargo, no puede esperarse en base a lógica alguna que
carezcan de otros efectos. De hecho, la experiencia cotidiana nos enseña
repetidamente que acontecimientos únicos pueden tener muchos efectos.
La argumentación de Hill sobre este estándar de inferencia está liena de.
reservas, pero, aún así, el criterio me parece inútil y engañoso.
4. Temporalidad. La temporalidad se refiere a la necesidad de que la
causa preceda en el tiempo al efecto.
5. Gradienle biológico. Se refiere a la presencia de una curva de
dosis-respuesta. Si se adopta la respuesta como expresión epidemiológica
del efecto, medido como función de incidencias de enfermedad compara-
tivas, entonces esta condición se cumplirá ordinariamente. Algunas aso-
ciaciones causales, sin embargo, muestran no tener tendencias aparentes
del efecto en relación con la dosis; un ejemplo es la asociación entre el
DES y el adenocarcinoma de vagina. Una posible explicación es que las
dosis de DES que se administraron fueron todas suficientemente grandes
como para producir el máximo efecto, pero el desarrollo en la vida real
de tal enfermedad depende de otras causas componentes. Tampoco las
asociaciones que muestran una relación dosis-respuesta son, necesaria-
mente, causales; el efecto de confusión puede dar como resultado una
tendencia así en la relación entre un factor de riesgo no causal y la
enfermedad, si el propio factor de confusión muestra un gradientc biolt)-
gico en su relación con ia enfermedad.
6. Plausibilidad. Este término se refiere a la plausibilidad biológica
de la hipótesis, lo que es una preocupación importante, pero puede
resultar dificil de juzgar. Sartwell (1960). enfatizando este punto, citaba
las observaciones de Cheever, en 1861, quien comentaba sobre la etiolo-
gia del tifus, antes de que se conociera su modo transmisión:
J
«Dejaría de ser ridículo para el desconocido que pasó la noche en
un camarote de tercera de un barco emigrante adscribir el tifus que
cogió allí a los bichos de que pueden estar infestados loS cuerpos de los
enfermos. Una causa adecuada Que .<;ea razonable er. sí misma dcbe
corregir las coincidcncias de 12 simple experiencia.»
7. Coherencia. Tomado del ihforme del Surgeon General sobre ta-
baco y salud (1964) el término coherencia implica que una interpretación
de causa y efecto para una asociación no debe entrar en confiicto con lo
que se sabe de la historia natural )' la biología de la enfermedad. Los
ejemplos que pone Hill de coherencia, como el efecto histopatológico del
fumar sobre el epitelio bronquial (en referencia a la asociación entre el
fumar y el cáncer de pulmón) o la diferencia de incidencia de este proceso
según sexos, podrían ser razonablemente considerados ejemplos de plau-
sibilidad así como de coherencia; la distinción parece ser buena. Hill
enfatiza que la ausencia de información coherente, distinguiéndola de
forma clara de la presencia de información confiictiva, no debe ser tomada
como prueba en contra de que una asociación sea considerada causal.
INFERENCIA CAUSAL EN EPIDEMIOLOGIA 25
8. Evide/1cia ('-,=perimcI1tal. Tal evidencia es raras veces obtenible
con poblaciones humanas.
9. A/lalo.,,!:ía. Las posibilidades de la analogia en el plano de la
comprensión están limitadas por la inventiva imaginación de I"s científi-
cos, capaces de encontrar analogías en cualquier parte. A pesar de todo,
el tipo de analogías sencillas que Hill ofrece -si una droga puede causar
malformaciones congénitas, quizás pueda hacerlo otr~- concebible-
mente refuerza la credibilidad de que una asociación sea causal.
Como se ve, estos nueve aspectos de evidencia epidemiológica que
Hill ofrece para valorar si una asociación es causal, están plagados de
reservas y excepciones: alguno puede que sea erróneo ( e.S'peciflcidad) u
ocasionalmente irrelevante (evidencia e.yperimental y, quizás, analogía).
Hill admitía que:
1 «Ninguno de mis nueve puntos de vista puede aportar evidencia incon-testable a ravor de o contra la hipótesis de causa y erecto, y ninguno
puede ser requerido como .\"ine qua non.»
Al describir la inadecuación de estos estándares, Hill va demasiado
lejos. El cuarto, la temporalidad de una asociación, es sine qua non: si la
«causa» no precede al efecto, esa es realmente una evidencia incontesta-
ble de que la asociación no es causal. Aparte de esta condición, que es
parte del concepto de causación, no hay criterios fiables para determinar
si una asociación es causal.
En honor a la verdad debe decirse, para ser justos con Hill, que él
claramente no pretendía que estos «puntos de vista» fueran utilizados
como criterios de inferencia; afirmaba en verdad que no creía que en el
tema de la inferencia causal pudiera utilizarse ninguna regla tajante. Si
alguien utiliza sus puntos de vista considerándolos poco menos que una
«guía para la inferencia», hay que recordar que no fueron propuestos
como tales. Ciertamente, resulta dudoso que el proceso inferencial pudie-
ra adquirir realce por la rutinaria consideración de criterios de ningún
tipo de «guía» (Lanes y Poole, 1984). Sabemos por Hume, Popper y
otros que la inferencia causal es, como mucho, tentativa y sigue siendo
un proceso subjetivo.
El fallo de algunos investigadores en reconocer la imposibilidad
teórica de «probar» la naturaleza causal de una asociación ha conducido
a infructuosos debates, entre escépticos que esperaban tales pruebas y
científicos persuadidos de estar haciendo una inferencia sobre la base de
evidencias existentes. La responsabilidad que tienen los científicos de
hacer juicios causales fue el punto que Hill recalcaba en su discusión
sobre causalidad:
«Todo trabajo cientifico es incompleto -sea observacional o experi-
mental. Todo trabajo cientifico es susceptible de ser invalidado o
modificado por el avance del conocimiento. Ello no nos confiere la
libertad de ignorar el conocimiento que ya tenemos o posponer la
acción que éste parezca demandarnos en un momento dado.»
EPIDEMIOLOGIA MODERNA26
Recientemente, Lanes (1985) ha propuesto que la inferencia causal en
absoluto forma parte de la ciencia, sino que radica estrictamente en e]
ámbito de la politica pública. Según este punto de vista, dado que todas
las teorias científicas podrían estar equivocadas, los que deben tomar
decisiones políticas deberian sopesar las consecuenciasde las acciones
bajo varios prismas teóricos. Los científicos tendrían que ínformarles de
las teorías científicas y dejarles la elección de una teoría y una forma de
actuación. No muchos científicos de la salud pllblica se sienten inclina-
dos a una separación tan estricta entre la ciencia y ]a política. pero.
como filosofia de trabajo, tiene la ventaja de no colocar a los científicos
en la embarazosa posición de ser abogados de una teoría en particular
(Rothman y Poole, 1985). La historia muestra, ciertamente. que en cien-
cia es preferible el escepticismo. 1
-1REFERENCIAS
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~
\
.-1
3. MEDIDAS DE FRECUENCIA
DE UNA ENFERMEDAD
l
La más clara de las muchas definiciones de Epidemiologia que han sido
P!.opuestas ha sido atribuida a Gaylord Anderson (Cole, 1979). Su defini-
clon es:1
Epidemiologia: el estudio de la ocurrencia de los procesos patológicos.
Otras ciencias se orientan también hacia el estudio de la enfermedad,
pero en epidemiología el enfoque se centra en su ocurrencia. Como rama
de la ciencia, la epidemiologia se dedica a la evaluación de hipótesis
científicas. Estas son, frecuentemente, planteadas como proposiciones
cualitativas. La forma <mula» de tales proposiciones es altamente refuta-
ble y, como se discute en el capitulo anterior, deriva su contenido
empirico de esta caracteristica. A diferencia del enmarcado de hipótesis,
la investigación cientifica, que incluye la actividad de intentar la refuta-
ción de dichas hipótesis, se predica sobre la medición. Hipótesis formula-
das cualitativamente sobre la evolución, la formación de la tierra, el
efecto de la gravedad en las ondas luminosas o el método mediante el
cual encuentran su camino los pájaros durante la migración, son todas
puestas a prueba mediante mediciones de los fenómenos que se relacio-
nan con ella. El fisico Kelvin planteó bien la importancia de la medición
en relación con la ciencia (citado en Beiser, 1960):
Suelo decir que cuando puedes medir aquello de lo que estás hablando,
y expresarlo con números, es que sabes algo acerca de ello; cuando no
puedes expresarlo con números, por el contrario. tu conocimiento es de
naturaleza débil e insatisfactoria; puede que sea el principio del conoci-
miento, pero habrás avanzado escasamente en tus pensamientos hacia
la etapa de ciencia. cualquiera que sea el tema de que se trate.
De Hipócrates a Sydenhan, los médicos han considerado las causas
de la enfermedad, pero sólo cuando la medición de su ocurrencia sustitu-
yÓ a la reflexión acerca de esas causas, el conocimiento sobre causalidad
realizó enormes saltos adelante. La tarea fundamental en investigación
29
EPIDEMIDLOGIA MODERNA30
epidemiológica es, pues. cuantificar la ocurrencia de los procesos patol()-
gicos. Se trata de evaluar hipótesis acerca de la causalidad de la enferme-
dad y sus secuelas y relacionar al mismo tiempo su ocurrencia con las
caracteristicas de la gente )' el entorno en que viven.
Existen tres medidas básicas de frecuencia de una enfermedad. La
lasa de illcidencia es una medida de la fuerza instantánea de ocurren-
cia de la misma. La incidencia acumulada mide la proporción de gente
que se con\'ierte, durante un periodo de tiempo especificado. de no
enfermo en enfermo. La prevalencia mide la proporción de gente que
tiene la enfermedad en un instante concreto. Dichas medidas y suinterrelación serán ahora descritas en detalle. .
1
INCIDENCIA
1
J
Cuando se intenta medir la frecuencia de ocurrencia de una enfermedad
en una población, es insuficiente registrar sólo el número de gente o la
proporción de población que está afectada. Es necesario también tomar
en cuenta el tiempo transcurrido hasta que se produce la enfermedad.
Para entender esto, consideremos la frecuencia de una enfermedad que
en última instancia afecta a todo el mundo, es decir, la muerte. Puesto
que todo el mundo se verá finalmente afectado, el tiempo entre el
nacimiento )' la muerte se convierte en el factor determinante para la
medición de la ocurrencia de ésta. El tiempo establece la diferencia entre
las dos situaciones que muestra la figura 3.1.
Así pues, una medida de incidencia debe tomar en cuenta e] númcro
de individuos que caen enfermos en los periodos de tiempo experimcnta-
dos por los miembros de tal población. durante los que estos aconteci-
mientos ocurren. La tasa de incidencia es, de esa forma, definida como el
número de comienzos de enfermedad en la población dividido por la
J
...I
Tiempo -
X = muerte
Tiempo -+
X = muerte
Dos patrone.\' diferente.\' de oclirrencia d(' /lIla ei~rcrmedl1d.Fig.3.1.
MEDIDAS DE FRECUENCIA DE UNA ENFERMEDAD 31
suma de los períodos de tiempo de observacíón de todos los individuos
de dicha población:
número de comienzos de enrermeda(j
Tasa de incidencia =
r de períodos de tiempo
donde L indica la suma de los períodos de tiempo de todos los indivi-
duos.
Para muchas aplicaciones epidemio)ógic:ls, )a posibi)idad de que una
persona adquiera una enfermedad más de una vez es descartada. ya sea
por convención o por motivos biológicos. Si la enfermedad es. por
ejemp)o, la rinitis, mediremos simplemente la incidencia de «primeras»
ocurrencias, aunque ese proceso patológico pueda repetirse varias veces;
para cáncer, enfermedad cardiaca y muchos otros cuadros, la primera
ocurrencia sue)e ser de mayor interés para el estudio que otras ocurren-
cias subsiguientes en ese mismo individuo. Para un resultadocomo la
muerte, o una enfermedad como la diabetes. que se considera que no
recurre, sino es un estado permanente una vez diagnosticada, só)o pue-
den estudiarse primeras ocurrencias. Cuando los acontecimientos que se
están contando son primeras ocurrencias de enfermedad, e) período de
observación de cada individuo que desarroll:l la enfermedad finaliza con
el inicio de ésta.
Dado que )a tasa de incidencia es un cociente, con una frecuencia en el
numerador y una medida de tiempo en el denominador, su dimensionali-
dad es tiempo- 1, es decir, el recíproco del tiempo. El denominador de la
tasa puede también ser considerado el producto de mu)tiplicar el tama-
ño de la población por el período medio de tiempo de observación de un
miembro de la misma, aunque este producto es, como cualquier produc-
to, SÓ)o una descripción taquigráfica de la correspondiente suma. ,Es
corriente referirse al denominador de la tasa de incidencia como .una
medida de «persona-tiempo», para distinguir el sumatorio de esos tiem-
pos de !o que sería el tiempo ordinario de reloj. Tal medida de persona-
tiempo constituye la experiencia observacional en la cual se puede des-
cribir el comienzo de la enfermedad. Implícito en esa medida está el
concepto de que una cantidad dada de persona-tiempo, digamos 100
persona-años, puede estar derivada de observar poblaciones distintas
en circunstancias distintas. Es decir, se asume que son equivalentes las
observaciones de 100 personas durante un año, 50 personas durante dos,
200 personas durante seis meses ó 1 persona durante cien años. Cada
unidad de esa magnitud persona-tiempo se asume también que es equi-
valente a, e independiente de, las demás unidades persona-tiempo. Esta
asunción, aunque razonable por lo general, podría carecer de garantías
en situaciones extremas -por ejemplo, observando a un individuo du-
rante cien años para obtener 100 persona-años-. Las citadas unidades
de persona-tiempo están así habitualmente constreñidas por la edad, que
elimina oscilaciones extremas de la independencia de las mismas. No se
32 EPIDEMIOLOGIA MODERNA
1
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Fig.3.2. Tamaño de u/la pohlació/1 FIja de J .000 perso//a.\", e// ./imcinn dl'lliempo.
puede obtener 100 persona-años de experiencia en el rango de edad
«cincuenta a cincuenta y cuatro años» si se cuenta con menos de 20
individuos.
Conceptualmente, es posible imaginar la experiencia en este plano de
dos tipos distintos de población, la pohlació1!.fi.ia y la pohlación dinámica.
La primera no admite que se añadan nuevos miembros, mientras la
dinámica si lo hace. Supongamos que estamos midiendo la la.\"o de
mortalidad. definida como la tasa de incidencia de la muerle, en una
población fija de 1.000 personas. Tras un periodo de tiempo suficiente.
los 1.000 originales habrán menguado a cero. Un gráfico de la población
respecto al tiempo podría tener un aspecto como el de la figura 3.2.
La curva va declinando hacia abajo, porque finalmente los 1.000
individuos morirán todos. La población es fija en el sentido de que
estamos considerando el destino de sólo las 1.000 personas identificadas
inicialmente. La experiencia persona-tiempo de estos 1.000 individuos
está representada por el área que está debajo de la curva descendente
del diagrama. Conforme cada uno de ellos va muriendo. la curva hace
una muesca hacia abajo: ese individuo va no contribuve al conjunto de
observación persona-tiempo de la población fija. La- contribüción de
cada individuo es exactamente igual a la duración del tiempo en que ese
individuo es seguido desde principio a final; en este e.jemplo. pueslo que
la población enter~ es seguida hasta la muerte, el final es la muerte de
cada individuo. En otras ocasiones. la contribución a la experiencia
persona-tiempo continuaría hasta el comienz() de la enfermedad o hasta
algún arbitrario punto y final a la observación, 10 que viniera antes.
.Supongamos que vamos sumando el total de la experiencia perso-
na-tiempo de esta población fija de 1.000 seres y obtenemos un total de
75.000 persona-años. La tasa de mortalidad sería (1.000/75.000) añ()-I.
puesto que las 75.000 persona-años representan la experiencia de las
1.000 hasta su muerte. Una población fija que afrontase una tasa de
mortalidad constante declinaría en tamaño, pero en la práctica esa «caí-
J
J
~1
---,--
o\AEDIDAS DE FRECUENCIA DE UNA ENFERMEDAD 33
~
j
da exponencial» no ocurre virtualmente nunca. Debido a que una pobla-
ción fija envejece de forma continuada durante el periodo de observa-
ción. las tasas de muerte o enfermedad en este tipo de poblaciones
cambian. por lo general. con el tiempo. a consecuencia del cambio de
edad. La metodologia de las tahla.\, {ie vi{ia es un procedimiento por
medio del cual se evalúa la mortalidad (o morbilidad) de una población
fija en pequeños intervalos sucesivo$ de tiempo. con lo que puede ser
elucidada la dependencia de la mortalidad respecto del tiempo.
Una población dinámica difiere de una fija en que no restringimos
las observaciones a ningún grupo prefijado. Por el contrario, las obser-
vaciones se van extendiendo a los que entran a formar parte de ella,
conforme va pasando el tiempo de observación. La gente entra en una
población de varias maneras. Algunos nacen en ella; otros emigran allí.
Para una población de gente de una edad especifica, los individuos
entran a formar parte de ella al cumplir esa edad. De modo similar. un
individuo puede salir de la experiencia observacional.. persona-tiempo
asi: muriendo. cumpliendo una edad que se salga de ese grupo definido,
emigrando y poniéndose enfermo, si sólo se están estudiando primeros
ataques de un proceso patológico. Si el número de gente que se incorpo-
ra a una población se contrapesa exactamente con el de los que salen de
ella en cualquier período de tiempo, se dice que la población está en
«situación estable». El estado estable es una propiedad que se aplica sólo
a las poblaciones dinámicas, no a las fijas.
La gráfica del tamaño de una población dinámica en situación esta-
ble es simplemente una línea horizontal. La gente está continuamente
incorporándose y abandonando la experiencia persona-tiempo en una
forma que podría representarse diagramáticamente con la figura 3.3.
En el diagrama, el símbolo > representa a un individuo que entra a
la experiencia persona-tiempo, un segmento lineal representa su contri-
bución a la misma, la terminación de la línea indica que alguien se
marcha de esa experiencia persona-tiempo y X indica la separación de
dicha experiencia debido al comienzo de la enfermedad. En teoría, .si la
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1-
Fig.3.3. Tamml0 {le II/la poblacióll dillÓnlica. en el tiempo, con IIna illdicación de
la renovacióll de la población.
EPIDEMIOLOGIA MODERNA3/,
tasa de incidencia es constante a lo largo del tiempo, cualquier porción
de la experiencia población-tiempo de una población dinámica en situa-
ción estable aportará una buena estimación de la incidencia de enferme-
dad. El valor de la incidencia será la razón entre el número de casos de
comienzo de enfermedad, representados por X y el área bidimensional
del gráfico (población x tiempo). Dado que esta razón es equivalente a
la densidad de comienzos de enfermedad en el área observacional. se
puede llamar también a la tasa de incidencia «densidad de incidencia»
(Miettinen, 1976). Otro sinónimo de esta medida es la fiterza d(' morbili-
dad (o fuerza de morlalidad, si se trata de muertes).
El rango numérico de una tasa de incidencia va de cero a infinito.
como corresponde al rango de densidades de puntos en un espacio
bidimensional. ¿Cómo puede ser infinita la incidencia de una enferme-
dad? Infinidad es el teórico límite superior para una enfermedad que es
universal )' ataca rápidamente. Si una población que viviera en una
colonia espacial se viera expuesta de repente toda e]la sin trajes protec-
tores al entorno del espacio, ]a tasa de incidencia de la muerte sería
extremadamente a]ta, aunque no tanto como infinita,