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epidemiología

Haciendo el mapa de una enfermedad cuando ni siquiera sabes que la produce una bacteria

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360px-john_snow_memorial_and_pub.jpgLas enfermedades contagiosas saltan caprichosamente de un sitio a otro, de huésped a huésped, y si pudiéramos trazar sus movimientos con precisión, entonces generaríamos mapas del dolor, epicentros del mal, brotes peligrosos… todo ello información necesaria para atajar la enfermedad.

Sin embargo, este tipo de estrategia tardó mucho en llevarse a cabo, sobre todo porque nadie sabía que las enfermedades se transmitían mediante organismos invisibles al ojo desnudo. Por eso nadie en la Atenas del año 430 a. C. supo que la peste llegó a través del puerto de El Pireo, acabando con la vida de 1 de cada 4 atenienses.

Los habitantes de las urbes de Europa Occidental que fueron diezmados durante trescientos años a partir de 1350 por la peste tampoco supieron nunca de donde venía toda esa muerte y dolor.

Se llevaron a cabo algunas cuarentenas, básicamente para no mezclar la enfermedad con la salud, pero nadie adivinó que, generando mapas de contagio, se podía combatir más fácilmente la difusión de la enfermedad. Hasta que llegó el médico John Snow, célebre por su descubrimiento de la pauta de las muertes ocasionadas por el cólera durante el brote de Londres de 1854.

Snow, con la ayuda de un clérigo local, empezó a entrevistar a los habitantes de Londres, calle por calle, caso por caso, a fin de dibujar el modo el que la enfermedad se había propagado, tal y como explicar Edward Glaeser en su libro El triunfo de las ciudades:

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Los criterios de causalidad de Bradford Hill

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Austin Bradford HillLas investigaciones, ya se realicen en el laboratorio, en la consulta o frente al ordenador casi siempre acaban en manos de las calculadoras y en términos más abstractos como la significación estadística, errores alfa y beta, sensibilidad o especificidad. A la hora de devolver esas cifras a la práctica tenemos más problemas. Por ejemplo, no hay ningún valor que nos diga si la asociación entre dos variables corresponde a una relación causa-efecto o no.

En las ciencias biomédicas, los criterios de causalidad más comúnmente aceptados son los que postuló el epidemiólogo británico Austin Bradford Hill en su célebre artículo “El medio y la enfermedad: ¿asociación o causalidad?”, que publicó en 1965 en la revista Proceedings of the Royal Society of Medicine, y que son los que siguen:

De validez interna (propios del estudio)

  • Fuerza de asociación: A mayor intensidad de la relación entre dos variables, mayor es la probabilidad de que exista una relación.

  • Secuencia temporal: Aunque en ocasiones es difícil establecerlo, la causa debe preceder al efecto. Es el único criterio considerado por algunos autores como condición sine qua non.

  • Efecto dosis-respuesta: Cuanto mayor es el tiempo y/o dosis de exposición al factor causal, mayor es el riesgo de enfermedad.

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