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Epidemiologia Basica


Enviado por   •  29 de Mayo de 2012  •  2.561 Palabras (11 Páginas)  •  542 Visitas

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Epidemiología básica

Lic. Margaret Pacheco - margaret_pacheco500@hotmail.com

1. Introducción

2. Defina qué es causalidad

3. Defina qué es asociación (positiva, negativa, independiente)

4. Qué son los modelos causales y explique cada uno de ellos y dé dos ejemplos para cada modelo causal

5. Diga cuales son los criterios epidemiológicos para determinar la causalidad (Robert Koch; Y en la actualidad)

6. Diga cuales son las ventajas y aplicaciones del Modelo DEVER

7. Conclusiones

8. Referencias Bibliográficas

Introducción:

En el área de la Epidemiología y por diversas literaturas revisadas, se puede decir que muchos expertos consideran a la causalidad como el estudio del fenómeno que describe la relación etiológica ante una exposición o posible causa; resaltando que esta teoría de la causalidad intenta explicar que la enfermedad no es monocausal, sino que existen múltiples factores que intervienen para lo cual es necesario que exista cierta asociación entre ellos.

De allí que la epidemiología investiga las asociaciones que puedan existir entre el estado de la salud-enfermedad de una población, así como los factores que estén relacionados a estos estados.

Considerando que la búsqueda de las causas tiene como prioridad aprender sobre los mecanismos causales donde éstos son la base para generar nuevas hipótesis y planear las intervenciones que modifiquen los efectos. Para ello existen diversos modelos como el de causa simple/ efecto simple, causa múltiple/ efecto simple y el modelo de causa múltiple/ efecto múltiple.

Resaltando que las características epidemiológicas en la epidemiología descriptiva se ocupan de la observación y descripción de la ocurrencia, distribución, dimensión y progresión de la salud y de las causas de la enfermedad y la muerte en distintas poblaciones ya que aumenta la efectividad de los programas y permite que los administradores de éstos puedan identificar los grupos de objetivos específicos, entre otros aspectos que desarrollarán en el transcurso del contenido.

Defina qué es causalidad

La teoría de la Causalidad refleja que la enfermedad no es monocausal; sino que existen múltiples factores que intervienen para la cual es necesario que exista cierta asociación entre ellos, por lo tanto en la epidemiología su objetivo es promover la salud, prevenir y controlar las enfermedades a través del conocimiento de las causas de los problemas de salud y de cómo intervenir para modificarlas.

Por consiguiente se puede definir a la Causalidad como: El estudio del fenómeno que describe la relación etiológica ante una exposición o posible causa; un ejemplo claro de ello seria cuando un paciente ingiere un medicamento (relación etiológica) ante su exposición seria la aparición de su efecto secundario estos pudieran ser la curación, protección (vacunas), incluso hasta la muerte; además es necesario considerar que las causas o factores que influyen en el proceso salud-enfermedad de la población requieren una investigación adecuada para prevenir la aparición de efectos no deseados y controlar su difusión, siendo estos factores de tipo biológico, psicológico, medio ambiente social y cultural, así como los económicos, políticos y los servicios de salud. Además existen tres tipos de causas (suficiente, necesaria y factor de riesgo); y la existencia de una asociación epidemiológica significativa (riesgo relativo superior a dos) es uno de los criterios para proponer una relación causa - efecto; hay que tener en cuenta que no es el único.

También se puede considerar a la Causalidad como la presencia de una relación causal siempre que haya evidencia de que los factores forman parte del conjunto de circunstancias que aumentan la probabilidad de aparición de la enfermedad y de que, al disminuir uno o más de estos factores también disminuye la frecuencia de la enfermedad.

Defina qué es asociación (positiva, negativa, independiente)

La asociación es considerada como los indicadores que miden la fuerza con la que una determinada enfermedad o evento de salud (que se presume como resultado) está asociada o relacionada con un determinado factor (que se presume como su causa).

También conocida como la relación de dependencia estadística entre dos o más eventos, características u otras variables, resaltando que una asociación esta presente si la probabilidad de ocurrencia de un evento depende de la ocurrencia de otro u otros.

Tomando en cuenta que las medidas de asociación establecen la fuerza con que la exposición se asocia a la enfermedad, bajo ciertas circunstancias estas medidas permiten realizar inferencias causales, especialmente cuando se pueden evaluar mediante una función estadística; y las medidas de asociación más sólidas se calculan utilizando la incidencia, porque esta medida nos permite establecer, sin ninguna duda, que el efecto (el evento o enfermedad) aparece después de la exposición.

En estos casos, se dice, existe una correcta relación temporal entre la causa y el efecto.

Valor =1 indica ausencia de asociación

Valores <1 indica asociación negativa, posible factor protector.

Valores >1 indica asociación positiva, factor de riesgo.

La interpretación se basa en que si se dividen dos cantidades entre sí y el resultado es 1, estas cantidades son necesariamente iguales, y tener o no la característica estudiada no afecta la frecuencia de enfermedad.

Cuando en cambio la razón es mayor de 1, el factor se encuentra asociado positivamente con el riesgo de enfermar y la probabilidad de contraer el padecimiento será mayor entre los expuestos. Si el resultado es menor de 1, el factor protege a los sujetos expuestos contra esa enfermedad. Conforme el resultado se aleja más de la unidad, la asociación entre el factor y la enfermedad es más fuerte. Un valor de 4 indica que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces mayor que entre los no expuestos. Asimismo, un valor de 0.25 indicaría que el riesgo de enfermar entre los expuestos es cuatro veces menor.

En síntesis a todo ello; se puede determinar

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