Epidemiología Veterinaria: Causalidad y Tipos de Presentación

CURSO: EPIDEMIOLOGÍA VETERINARIA
Docente: MV, MPVM, RICARDO LÓPEZ INGUNZA
2019-I
II
I
CONTENIDO
•CAUSALIDAD
•TIPOS DE PRESENTACIÓN
CAUSALIDAD
CAUSALIDAD DE LA ENFERMEDAD
• Se realizan estudios para identificar las causas de
la enfermedad de modo que puedan elaborarse y
aplicarse medidas preventivas.
Postulados de Koch
• Afirma que un microorganismo es causa de
enfermedad si:
1. Está presente en todos los casos de la
enfermedad
2. No aparece en otra enfermedad como agente
parásito fortuito y apatógeno
3. Se aisla en cultivo puro a partir de un animal,
es pasado repetivamente e induce la misma
enfermedad en otros animales.
POSTULADOS DE EVANS
• En 1976 Evans
1. La proporción de individuos enfermos debería ser
significativamente mayor entre aquellos expuestos
a la supuesta causa, en comparación con aquellos
que no lo están.
2. La exposición a la supuesta causa debería ser
más frecuente entre aquellos que padecen la
enfermedad que en los que no la padecen,
siempre que se mantengan constantes todos los
demás factores de riesgo.
POSTULADOS DE EVANS (2)
3. El número de casos nuevos debería de ser
significativamente mayor en los individuos expuestos
a la supuesta causa en comparación con los no
expuestos.
4. De forma transitoria, la enfermedad debería
mostrar, tras la exposición a la supuesta causa, una
distribución de los períodos de incubación
representada por una curva con forma de campana.
5. Tras la exposición a la supuesta causa debería
aparecer un amplio abanico de respuestas por parte
del hospedador, desde leves hasta graves, a lo largo
de un gradiente biológico.
POSTULADOS DE EVANS (3)
6. Tras la exposición a la supuesta causa debería de
aparecer de forma constante una respuesta medible
en aquellos hospederos que careciesen de ella antes
de dicha exposición, o aumentar su magnitud si
existiese antes de la exposición. No debería estar
presente en los no expuestos
7. La reproducción experimental debería tener lugar
con mayor frecuencia en animales u hombres
expuestos adecuadamente a la supuesta causa, en
comparación a aquellos otros no expuestos.
POSTULADOS DE EVANS (4)
8. La eliminación o la modificación de la supuesta
causa debería de producir la reducción de la
frecuencia de presentación de la enfermedad.
9. La prevención o modificación de la respuesta del
hospedero debería de reducir o eliminar la
enfermedad que normalmente se produce tras la
exposición a la causa supuesta.
10. Todas las asociaciones y relaciones deberían de
ser biológica y epidemiológicamente verosímiles
Variables
• El objeto de los análisis estadísticos es identificar
los factores que causan la enfermedad.
• La enfermedad y los factores causales con
ejemplos de variables.
• Una variable es cualquier evento que puede
variar. Ej: peso y edad y número de casos de una
enfermedad
• Variable de estudio : cualquiera en investigación
• Variable de respuesta: es aquella afectada por otra
– Ej: Urolitiasis es la variable respuesta y el alimento seco
es la variable explicativa.
– V. repuesta (dependiente), V. explicativa (independiente)
TIPOS DE ASOCIACIÓN
• La asociación es el grado de dependencia o
independencia entre dos variables. Hay dos tipos
principales de asociación:
1. Asociación no estadística
2. Asociación estadística
TIPOS DE ASOCIACIÓN
No asociado estadísticamente
Asociación no causal
Asociado estadísticamente
Asociación indirecta
Asociación causal
Asociación directa
TIPOS DE ASOCIACIÓN
• Asociación no estadística: entre una enfermedad y
un factor causal hipotético es aquella que tiene
lugar por casualidad. Ej: Mycoplasma felis aislado
de ojos de algunos gatos con conjuntivitis, también en sanos.
• Asociación estadística: Las variables presentan
una asociación estadísticamente positiva cuando
aparecen conjuntamente con mayor frecuencia
que la esperada por causalidad.
Asociación causal y no causal
ASOCIACIÓN CAUSAL DIRECTA E INDIRECTA
1 y 2: Asociación causal directa
3: Asociación causal indirecta (A y C)
3: Asociación causal directa (B con C)
4: Asociación causal directa e indirecta (A con C)
CONFUSIÓN
• Es el efecto de una variable ajena que puede
dar lugar, total o parcialmente a una
asociación aparente entre las variables.
• La confusión puede producir una asociación
falsa entre las variables de estudio o puede
enmascarar una asociación verdadera.
• A la variable que confunde se le denomina
variable confusora (confounder variable).
CONFUSIÓN (2)
• Las variables confusoras siguen una
distribución no aleatoria (están
correlacionadas positiva o negativamente).
• Una variable confusora debe:
1. Ser un indicador de riesgo de la enfermedad
2. Estar asociada con la variable explicativa,
pero sin ser una consecuencia de la
exposición a la variable explicativa.
Estudio reveló que la utilización de delantales
durante el ordeño estaba relacionada con un
mayor riesgo de contraer leptospirosis. Luego
cuanto mayor era el tamaño de la granja,
mayor era el riesgo de contraer leptospirosis
Y ganaderos de granjas grandes tendían a
utilizar delantales con mayor frecuencia que
los de granjas pequeñas.
Willeberg , demostró asociación estadística
Entre el uso de ventiladores y la enfermedad
Respiratoria. Este no es el caso. La asociación
Es el resultado del efecto de confusión del
tamaño de explotación.
EJEMPLO DE VARIABLES
CONFUSORAS
CONFUSIÓN Y ANÁLISIS
ESTRATIFICADO
• 1. Es efectivo el tratamiento “A”?
PLACEBO
Total
Curan
TRATAMIENTO A
% curación
Total
Curan
Mujer 500
300
Mujer 50
40
Varón
20
Varón
220
Todos
100
550
% curación
DIFERENCIA
CONFUSIÓN Y ANÁLISIS
ESTRATIFICADO
• 1. Es efectivo el tratamiento “A”?
PLACEBO
Total
Tratamiento A
Curan
% curación
Mujer 500
300
60%
Varón
100
20
20%
Todos
600
320
53%
Total
Curan
% curación
DIFERENCIA
Mujer 50
40
80%
20%
Varón
550
220
40%
20%
600
260
43%
-10%
CAUSALIDAD
• Existen dos modelos de causalidad en epidemiología:
1. La Triada epidemiológica
2. Modelo de causas componentes
La Triada epidemiológica
HOSPEDERO
VECTOR
AGENTE
AMBIENTE
Causa suficiente y necesaria
• C. suficiente: Una causa es suficiente si produce
inevitablemente un efecto. Una causa suficiente
comprende un conjunto de componentes causales, por
lo tanto la enfermedad de multifactorial. Ej: el virus del
distemper es la causa del distemper canino. Aunque la
causa involucra exposicion al virus, carencia de
inmunidad y otros.
• C. necesaria. Si una causa es componente de toda
causa suficiente, se dice que es necesaria. Por lo tanto
siempre debe existir una causa necesaria para
producir un efecto, por ejemplo el virus del distemper
es una causa necesaria de la enfermedad canina.
Causa suficiente y necesaria
• Una causa puede ser necesaria, suficiente, ambas, o
ninguna.
• Ej: Ejemplo de causa necesaria pero no suficiente es
Actinobacillus lignieresi, la cual debe suceder antes
de que la lenguas se cornifique. Sin embargo, debe
de existir otros factores que dañen la mucosa oral:
vegetales puntiagudos y abrasivos.
Modelos causales
CAUSA SUFICIENTE 1
E
CAUSA SUFICIENTE 2
D
H
C
A
B
CAUSA SUFICIENTE 3
G
A
J
F
B
CAUSA NECESARIA- A
MODELO CAUSAL 1
I
F
A
C
Glob: carencia de ac
Cell: carencia inm celular
Pasteurelosis
Neumónica en
bovinos
Stress: estrés-adrenal
de origen ambiental
Microbe: presencia de
Virus o Mycoplasma
Infección por pasteurella
Es causa necesaria,
Otros componentes
de inmunidad son
requeridos para inducción
de la enfermedad
MODELO CAUSAL 2
Formulación de hipótesis causal
• Primer paso es describir: tiempo, lugar y
población
• Tiempo: Considerar las relaciones con el año,
estación, mes, día e incluso con la hora en el
caso de estudiar intoxicaciones alimentarias
(aporta info de influencias climáticas, periodos
de incubación y fuentes de la infección.
Ej: brote de salmonelosis relacionado con
la introducción de alimentos contaminados.
Formulación de hipótesis causal
• Lugar: la distribución geográfica de la enfermedad
podría indicar existencia de relación con factores
geológicos locales, ecológicos o de manejo, por ej:
suelos nutricionalmente deficientes o artrópodos
transmisores de infeccciones.
• Población: El tipo de animal afectado suele ser de
importancia. Ej: ganado Hereford más susceptible
a tener carcinomas oculares que otras razas.
Principios para establecer causalidad:
criterios de Hill
1.
2.
3.
4.
5.
La secuencia de los hechos en el tiempo
La intensidad de la asociación
El gradiente biológico
La coherencia
La compatibilidad con los conocimientos
existentes.
Para establecer una hipótesis causal (2)
1. Secuencia temporal
1. La causa debe de preceder al efecto.
2. Intensidad
1. Existirá una fuerte asociación estadística entre el factor y la
enfermedad
3. Gradiente biológico
1. Relación dosis-respuesta entre factor y enfermedad
4. Coherencia
1. Si existe asociación en diversas circunstancias, más probable
5. Compatibilidad con los conocimientos existentes
1. Es más razonable si existe mecanismo biológico existente. Ej:
Tabaquismo causa de cáncer al pulmón, -otros contaminates idem