Modelos causales: causa necesaria, suficiente y componentes
- Concepto
Casi ninguna enfermedad tiene una sola causa: varias piezas juntas la producen. Quitar una pieza basta para prevenir los casos de ese camino.
Qué es
Una causa necesaria es la que debe estar presente para que haya enfermedad; una causa suficiente es un conjunto de factores que, juntos, la producen inevitablemente. El modelo de causas suficientes y componentes (los «pasteles causales») representa cada causa suficiente como un pastel formado por varias porciones, y una misma enfermedad puede tener varios pasteles. Los diagramas causales (grafos acíclicos dirigidos, DAG) dibujan con flechas qué causa qué y ayudan a decidir qué variables ajustar y cuáles no.
Ejemplo resuelto
- Un pueblo tiene 60 casos al año de una infección. El agente A está en todos los casos.
- 40 casos ocurren por la causa suficiente I (A + desnutrición + hacinamiento) y 20 por la causa suficiente II (A + diabetes).
- Si se corrige el hacinamiento, se rompe el pastel I: se previenen 40 de 60 casos, el 67 %.
- Si se controla la diabetes, se rompe el pastel II: se previenen 20 de 60, el 33 %.
- Si se elimina A, la causa necesaria, se previenen los 60 casos: el 100 %.
- La desnutrición también previene 40 (67 %). Las fracciones suman 67 + 67 + 33 + 100 = 267 %, más de 100 %.
- Lectura: cada caso tiene varias causas a la vez, y actuar sobre cualquier pieza de un pastel lo previene.
Combinaciones de causa necesaria y suficiente
| Tipo | Qué significa | Ejemplo |
|---|---|---|
| Necesaria y suficiente | Siempre presente y basta sola | Muy raro en medicina |
| Necesaria, no suficiente | Siempre presente, pero requiere otros factores | El bacilo tuberculoso para la tuberculosis |
| Suficiente, no necesaria | Basta sola, pero hay otros caminos | Raro; sirve sobre todo como modelo teórico |
| Ni necesaria ni suficiente | Un componente más entre varios | El tabaco para el cáncer de pulmón |
Marcadores
- Causa necesaria
- Causa suficiente
- DAG
- Colisionador
En la práctica
- En un DAG cada flecha va de la causa al efecto y no hay ciclos; se dibuja antes de analizar, con lo que se sabe del tema.
- Ajustar por un confusor (causa común de exposición y desenlace) cierra un camino falso; ajustar por un colisionador lo abre.
- Ajustar por un mediador elimina parte del efecto que se quiere medir si lo que interesa es el efecto total.
Errores frecuentes
- Pensar que una causa «débil» (RR bajo) importa poco: si es un componente frecuente, su fracción prevenible puede ser grande.
- Ajustar por todas las variables disponibles: algunas son mediadores o colisionadores y sesgan el resultado.
- Confundir causa necesaria con causa principal: el agente infeccioso es necesario, pero la prevención puede actuar sobre otro componente.
Póngase a prueba
Piense la respuesta y toque la pregunta para verla.
¿Qué es una causa necesaria?
Un factor que debe estar presente para que ocurra la enfermedad; sin él no hay casos, aunque por sí solo no suele bastar.
¿Por qué las fracciones prevenibles de varios factores pueden sumar más de 100 %?
Porque cada caso requiere varios componentes a la vez; eliminar cualquiera de ellos previene el mismo caso, que se cuenta en cada fracción.
En un DAG, ¿qué es un colisionador y qué pasa si se ajusta por él?
Una variable a la que llegan flechas de la exposición y del desenlace (efecto común). Ajustar por ella crea una asociación falsa.
¿Qué ejemplo hay de causa necesaria pero no suficiente?
El bacilo tuberculoso: no hay tuberculosis sin él, pero la mayoría de las personas infectadas no enferma.
Conexiones
Contenido educativo sobre métodos epidemiológicos y estadísticos; los ejemplos usan números inventados para enseñar el cálculo. No es una guía clínica ni normativa: las normas colombianas vigentes se consultan en las fuentes oficiales.
Fuentes: Principles of Epidemiology | Lesson 1 - Section 8 (Centers for Disease Control and Prevention, 2012); Collider bias | Catalog of Bias (Catalogue of Bias Collaboration, 2019); Confounding | Catalog of Bias (Catalogue of Bias Collaboration, 2018).
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