¿Vemos por que tenemos ojos o desarrollamos ojos para poder ver?
    Esquema de contenidos
    1. Comentarios generales
    2. Asociación estadística y asociación clínica
    3. Sesgo o error sistemático
    4. Errores estadístico o del azar
    5. Pruebas de hipótesis
    6. Como proceder en la practica
    7. Error tipo alfa y beta
    8. Prerrequisitos y criterios de causalidad
    9. Comentarios finales
    10. Glosario

El propósito es abordar la causalidad, sus antecedentes, la importancia del pensamiento determinista y del pensamiento probabilístico en el desarrollo de la misma, los errores que se originan en el azar, en el sesgo y como cuantificar la certidumbre.

Los objetivos; entender como se cuantifican los errores, recordar los prerrequisitos de la casualidad, comprender la utilidad de las pruebas de significación y de los criterios de la causalidad para poder aplicarlos en la practica diaria y que esta presentación pueda ser una llave para ingresar al estudio de un tema tan importante como complejo.

1. Comentarios generales.
    Siglos atrás el ¨Estagirita¨ enseñaba en el liceo, (su creación) que si queríamos conocer debíamos conocer por las causas. El las clasificaba en, material, formal, eficiente y final. De las citadas precedentemente , el concepto de causa eficiente fue el iniciador de la futura investigación científica por su carácter pragmático. Bacon que no era precisamente un aristotélico considera a la causa eficiente como un objetivo a cumplir, afirmaba acertadamente que quien no conoce las causas no puede predecir los efectos. Galileo definió a la causa eficiente como la condición necesaria y suficiente para la aparición de algo, sus trabajos experimentales dieron origen a la física y ciencia modernas.
    Entre los pensadores de la ilustración preocupados por la causalidad destaca sin lugar a dudas la figura de Hume, (1711) filosofo natural que se hiciera digno acreedor de la excomunión por la Iglesia Anglicana y a quien la Iglesia Católica incluyo entre la lista de sus favoritos autores prohibidos. Sostenía Hume, que las ideas nacen de las impresiones no aceptando por lo tanto los conocimientos de hechos futuros, su forma de pensar era un peligro y amenaza para la época en que le toco vivir.
    Su óptica nos ofrecía una interpretación distinta a la cotidiana, presumimos ver por adelantado determinados sucesos los cuales ocurrirán cuando se den ciertas circunstancias, un determinismo que nos permite saber con certeza que si nos acercamos al fuego este nos quemara. Basados en esta manera de pensar pretendemos estar habilitados para adjudicar a este y otros sucesos un nexo causal.
    Si adhiriéramos a la filosofía de Hume, solo podríamos ¨observar¨ que en el pasado existía una sucesión y de ninguna manera diríamos que se observa entre ellas la relación como tal. Solo estaríamos capacitados acorde con la escuela humeana a expresar que existe en la causación una asociación regular.
    El corolario de la filosofía de Hume es la negación del principio de causalidad. Se puede colegir claramente de lo poco que hemos mencionado acerca de este filosofo, que su pensamiento esta cargado de escepticismo. lo cual sin embargo no le resta importancia tal como se revela por las implicancias que tiene como veremos al hablar de la causalidad epidemiológica.
    Al comienzo del trabajo nos preguntábamos si ¨Vemos porque tenemos ojos o desarrollamos nuestros ojos para ver ¨, detengámonos tan solo unos segundos en pensar en la pregunta y veremos que la respuesta es más compleja de lo que a primera vista puede parecer. Su aparente inocencia no vacila en ponernos en situación de cuestionar si puede ser posible que la luz sea la causa de que tengamos un sistema nervioso o si tenemos un sistema nervioso y por eso vemos la luz. .
    En otras palabras con este cuestionamiento, H. Bergson, nos plantea el interrogante de sí una forma se inserta cada vez mas en el molde de las condiciones exteriores o si una estructura se va haciendo cada vez más compleja sacando el mayor provecho de las condiciones externas, es decir si se limita a recibir o reacciona activamente como manera de resolver los problemas.
    Íntimamente relacionado con esto recordemos que desde hace tiempo se conoce que determinados animales e insectos modifican su forma y aun su sexo en relación factores externos tales como la temperatura.
    Sin la pretensión de agotar la revisión de la causalidad, Bergson, hace un aporte interesante a la misma en su libro ¨La evolución Creadora ¨, postula que los agentes externos actúan como causas de tres maneras y que las mismas habitualmente se confunden entre si : a) por impulsión, b) por iniciación y c) por desarrollo.
    Estos tres mecanismos de las causas ponen en juego los diferentes grados de solidaridad existente entre las causas y los efectos. En el caso de la impulsión, la cantidad y la calidad de la causa y del efecto están relacionadas, ejemplifica con lo que sucede en el juego de billar, en el caso de la iniciación no existe relación entre la calidad y cantidad de la causa y la calidad y cantidad del efecto, ya que una chispa es capaz de hacer volar un polvorín de 1 k. o de una 1tn. y en el tercer caso, por desarrollo la cantidad del efecto depende de la cantidad de la causa, tal como acontece con una cajita musical al darle cuerda. En realidad él sostiene que solo en el primer caso la causa no esta de alguna manera predeterminada.
    Como médicos nos vemos compelidos lógicamente a preguntarnos mas específicamente que acontece con la causa y como es su relación con nuestra profesión.
    La causalidad desde nuestra perspectiva disciplinaria tiene una larga historia, que comenzó científicamente a partir de Hipócrates. El padre de la medicina aconsejaba que no nos desviemos buscando en lo divino una cobertura para nuestra ignorancia y que nos dediquemos activamente a buscar en lo externo las causas de las enfermedades.
    Mas cerca en el tiempo y ya en el siglo XIX, se encontraba en pleno auge la teoría miasmática, ella consideraba que la génesis de las enfermedades radicaba en los factores externos no definidos que existirían en el medio ambiente y a los cuales se los denominaba miasmas. Fue L. Pasteur quien demostró la importancia de la teoría bacteriana y desarrollo el concepto de las causas especificas, R. Koch aporto a la causalidad sus famosos postulados, los cuales aun hoy son difíciles de cumplimentar. Esta idea, la de los postulados, esta cargada de un profundo tinte determinista cuya importancia en el desarrollo de nuestra profesión y especialmente del modelo biomédico es indiscutible, tanto como la limitación que paradójicamente el mismo nos impone. Son muchas las enfermedades que no se ajustan estrictamente a los postulados de Koch, somos conscientes que aun la misma TBC necesita algo mas que el bacilo. La balanza como vemos mas adelante se inclina hoy hacia el concepto epidemiológico de causa.
Así como Hume era un ejemplo del positivismo escéptico, Hegel lo era del idealismo, en intima relación con el tema que estamos tratando decía , ¨ un ladrillo no mata a un hombre porque sea un ladrillo , sino por la velocidad que adquirió , su pensamiento asumía así a la causa de manera diametralmente distinta y nos brindaba posibilidades estratégicas de acción en los diferentes niveles de la cadena causal.
    Una descripción de las muchas existentes que sirve de ejemplo de lo que acabamos de mencionar es el relato de Snow con relación al cólera y el agua. Sin conocer el vibrión cólera ni el mecanismo por el cual producía su efecto, propuso cortar el suministro de agua de una fuente considerándola como la causante de la epidemia. Otra descripción que es necesario conocer es la Semmelweis en relación con la fiebre puerperal.
    Bradford Hill brindo aportes muy valiosos a nuestra profesión, sus criterios de causalidad están apoyados de alguna manera en la filosofía de Hume. En 1965, propuso los siguientes nueve criterios que debía reunir la causalidad: temporalidad, fuerza de la asociación, gradiente biológico, especificidad de la asociación, consistencia de la asociación, plausibilidad biológica, coherencia con el conocimiento actual, analogía, demostración experimental.
    Es necesario antes de hablar de los criterios de causalidad decir y describir los prerrequisitos básicos que deben ser cumplidos, entre los que destacamos la necesidad de que la asociación sea estadísticamente significativa, que las variables estén claramente definidas, que además sean observables y medibles, que seamos capaces de eliminar las variables de confusión, recordando al mismo tiempo las ventajas de elaborar previamente las hipótesis como forma metodológicamente correcta de comenzar a trabajar para contrastarlas.
    Teniendo fuertemente arraigado el concepto de que significación clínica no es igual a significación estadística, vamos a considerar con algún detalle a esta ultima porque si bien no implica en forma directa una relación causal nos habilita a continuar su búsqueda reduciéndonos la incertidumbre que nos proporciona el azar.

2. Asociación estadística
    Es necesario recordar brevemente algunos conceptos claves como el pensamiento determinista y el probabilístico
    2. 1. El determinismo
    La medicina históricamente acepto de buen grado todo aquello que viniera desde el pensamiento determinista, Laplace uno de sus más encumbrados exponentes decía que una mente privilegiada si conocía en un momento dado, exactamente el estado del universo, podría calcular su evolución futura y también su pasado con toda precisión. El éxito del determinismo se extendió a todas las ramas del conocimiento científico sin excluir a la biología y fue desde allí que fácilmente accedió a nuestra profesión .
Nuestra formación intelectual desde siglos esta sesgada hacia el pensamiento determinista lo cual lógicamente es responsable de nuestra visión del mundo y de las ciencias.
    2. 2. Lo probabilístico
    Sus antecedentes son milenarios pero han pasado más desapercibidos, tal vez debido a su relación inicial con lo lúdico. Se dice que la invención del juego de dados habría acontecido durante el sitio de Troya, fueron este y otros problemas relacionados con el mismo, que planteados a figuras como Galileo y Newton oficiaron como caldo de cultivo para que otros matemáticos como Pascal y Fermat crearan las bases científicas del calculo de probabilidades. Las estadísticas, la metodología, el calculo de probabilidades, la epidemiología fueron ganando por derecho propio un lugar que hizo al conjunto cada vez mas y más necesario para las ciencias, la medicina, e incluso para la vida cotidiana.
    Piaget, Inhelder, Fishbein entre otros epistemólogos, se interesaron por la génesis de la idea probabilística en la formación del pensamiento y de la posibilidad que la misma se pueda convertir en intuitiva con la adecuada presentación y ejercitación tanto como lo es el determinismo. Según los primeros autores, la idea del azar comienza en los niños después de los 7 u 8 años y Fishbein sostiene que a partir de esa edad, con la ejercitación apropiada y repetida se pueden hacer intuitivas las leyes del azar.
Hoy cada decisión medica ejecutable o no, supone una elección entre distintas situaciones posibles, lo cual abona suficientemente la preocupación que deberíamos poner en esta de forma de pensar si pretendemos actuar con la mayor eficiencia y apoyar la educación probabilística desde los primeros años de estudio, caso contrario debemos aceptar sorprendernos en nuestros años de educación universitaria.
    Una vez que estamos en presencia de un problema y hemos diseñado el tipo de estudio para demostrar la asociación causal (metaanalisis, ensayos clínicos aleatorizados, cohorte , caso control, etc. ), lo primero que debemos hacer es descartar la influencia del error sea este por sesgo o por azar.

3. El sesgo: es el error sistemático o metodológico.
    Existen distintos tipos de sesgo y por ser metodológico existen formas de evitarlo. Fundamentalmente los sesgos pueden ser a) de selección, es decir que la muestra no es representativa de la población objetivo y las conclusiones lógicamente no serán referibles a ella b) de medida, las medidas realizadas no son validas por defecto o diferencias c) de confusión, achacar a una variable un efecto que en realidad no le corresponde.
    Los errores son muy importantes en todas nuestras actividades y merecen mas que unas pocas líneas, F. Bacon (novun organun), se sintió tan motivado y preocupado por el tema que les fabrico una clasificación ad hoc con una nominación especial. Según este pensador los errores pueden son: los de la tribu, que son aquellos que dependen de nuestra condición humana(especie), los de las cavernas que dependen de cada uno de nosotros(espécimen), los del foro que son aquellos que se relacionan con el lenguaje y por eso a su criterio son los más dañinos y los del teatro que son los que surgen de las enseñanzas que nos brindan los distintos filósofos.
Hoy se piensa al error como una parte indisoluble del aprendizaje

4. Los errores del azar o estadísticos.
    Son errores inevitables y sus efectos impredecibles. Como comentábamos previamente el azar fue y es una inquietud milenaria y para disminuirlo hoy en medicina utilizamos las pruebas de hipótesis o de significación estadística. Como otras tantas cosas sus bases son aparentemente sencillas, en este caso es la premisa que el mundo esta formado de dos tipos de relaciones, dos factores están relacionados o no y si están asociados aparecen con mas frecuencia que lo esperado de lo que serian por el azar.
    4. 1. Sistema de medición, escalas y reglas.
    Todo sistema de medición consta de escalas y reglas, la probabilidad (¨p¨) es la escala de la certidumbre y sus reglas son diferentes cálculos matemáticos, desde muy simples a muy complejos. Los valores permitidos de la escala de ¨p¨ van desde el 0 al 1, pero excluyendo los valores extremos, el primero por ser negación y el ultimo por ser afirmación de la hipótesis, situaciones inaceptables por la condición de conjetura de las mismas. Se aceptan todos los valores intermedios.

5. Pruebas de hipótesis o de significación estadística.
    Existen distintas pruebas de significación estadística y la posibilidad de usar una determinada prueba, dependerá de las características del estudio y del tipo de variable, esto es muy importante a la hora de decidir que prueba usar.
    Existen algunos esquemas prácticos que nos permiten seleccionar con mas facilidad el tipo de prueba a utilizar , comenzando por seleccionar la variable dependiente y a partir de ella seguir avanzando en la búsqueda de la o las pruebas mas adecuadas.
    Las cinco pruebas mas utilizadas son: t de Student, chi-cuadrado, anova (análisis de varianza) , la prueba de Fisher y la de regresión logística. El chi 2 y el test de Fisher se utilizan básicamente cuando ambas variables, la dependiente y la independiente son nominales. Cuando ambas son cuantitativas se usan las pruebas de regresión.
    El test de anova y student se puede usar si hay dos o más variables independientes y una variable dependiente. El anova, en esencia hace de cuenta que todos los grupos provienen de una población y van a tener una curva de distribución con una media única, a su alrededor se hará la distribución La media integradora, es denominada también como la gran media, el test de anova compara la media integradora con cada una de las otras y ve si alguna se queda afuera de la campana, si esto ocurre se dice que es estadísticamente significativa. El siguiente paso es realizar un test que complemente al Anova, como el de Benferroni. Concretamente el anova hace una comparación global y luego se hacen los test para comparar los grupos con los otros tests para ver a quien corresponde da diferencia.
    Este tema es de mucha importancia y merece mayor profundidad.

6. Como proceder en la práctica
    Sabemos que para poder trabajar adecuadamente se debe seguir siempre un método que en líneas generales es similar para los diferentes diseños. Ante un determinado problema lo primero que debemos investigar es si existe o no una solución, de no ser así, comenzamos una tarea de investigación formulando una hipótesis de trabajo, hecho que necesariamente debe ser previo a la recolección de datos. A continuación se formula la hipótesis de la no diferencia o hipótesis nula. Se decide acorde con las posibilidades clínicas económicas y éticas el diseño de estudio, que aunque tienen distintas características y utilizan distintas pruebas de significación estadística tiene sin embargo un mismo marco general, consistente en obtener de una población una muestra y asignar como mínimo dos grupos cuyos resultados serán comparados con distintas pruebas cuyo nivel de significación ¨p¨ habrá sido previamente estipulado y que en medicina habitualmente es del 5%. Si los resultados alcanzan el nivel de significación se rechaza la hipótesis nula y podemos extrapolar los resultados a la población general. En síntesis lo que hemos hecho es sacar de la población una cantidad menor , muestra, operando clínica y estadísticamente obtenemos un nivel de certidumbre ¨p¨ y así podemos extrapolar las conclusiones del análisis a la población de origen.
    Recordemos que la ejecución puede ser errónea pese a todos los recaudos que hemos tomado, ya que las pruebas de significación estadística reducen pero no eliminan la incertidumbre.
    Los errores que pueden acontecer pese a haber actuado con el método apropiado, haber elegido y realizado correctamente las pruebas de hipótesis, son denominados de tipo 1 y tipo 2.

7. Errores
    7. 1. Error de tipo 1 o alfa.
    Son los falsos positivos de la prueba y rechazo de la hipótesis nula, cuando habría que haberla aceptado. Una significación estadística del 5 % , expresa que en el 5% de los casos podemos cometer un error o lo que es lo mismo 1/20:
    7. 2. Error de tipo 2 o beta.
    Son los falsos negativos de la prueba , no rechazamos la hipótesis nula cuando habría que haberla rechazado, en definitiva tomamos la hipótesis nula como probable. La baja cantidad de individuos del estudio o el azar pueden ser los responsables de este tipo de error.

8 Prerrequisitos y criterios de causalidad
    Como dijéramos previamente eliminar las variables de confusión y realizar las pruebas de significación estadística adecuadas son prerrequisitos básicos para investigar si se cumplen o no los criterios epidemiológicos de causalidad que fueran propuestos en 1965 por Sir Austin Bradford Hill.
    Antes que nada debemos tener presente que no todos los criterios de causalidad tienen idéntico valor a la hora de tomar decisiones.
    8. 1. Temporalidad
    No siempre la relación causa efecto es obvia, en oportunidades corremos el riesgo de confundir causa con efecto, esto en palabras comunes clásicamente se conoce como poner el carro delante del caballo. Esto que parece obvio es la fundamentación básica de la relación causa-efecto y como tal un criterio absoluto aunque al mismo tiempo insuficiente. En los estudios transversales se nos hace más fácil la confusión.
    8. 2. Fuerza de la asociación
    Este criterio se basa en mediciones, para los estudios de cohorte, es el riesgo relativo el que expresa cuantitativamente la relación causal y para los de caso control es el odds ratio.
    El riesgo o incidencia acumulativa (R), son los casos nuevos, se calcula durante un periodo llamado periodo de riesgo, al comienzo de la observación todos están exentos de enfermedad, se lo calcula como una proporción donde el numerador son los casos nuevos en un periodo de tiempo y el denominador la población.
    Riesgo relativo (RR), es una razón entre riesgos, entre los expuestos a un presunto factor causal y los no expuestos.
    El RR expresa la distancia entre los individuos expuestos y no expuestos, cuando mayor es el valor mayor es el grado de asociación posible entre el presunto factor etiológico y la enfermedad un valor de 1 expresa falta de asociación y con valores inferiores a 1 estaríamos suponiendo que el factor es en realidad protector y no nocivo.

9. Comentarios finales
    Hemos visto en visón panorámica, los antecedentes históricos y filosóficos del pensamiento determinista y del pensamiento probabilístico , los aportes de pensadores de la talla de Aristóteles, Hipócrates , Galileo, Hume, Fermat, Pascal, las contribuciones de Snow, Smemelwies, Pasteur, Koch y la mas recientes de Bergson como así también la importancia de los criterios de B. Hill. En base a todos ellos y otros muchos aportes de pensadores no mencionados, se llego a la situación actual, en la que se nos aparece con claridad la necesidad que tenemos de cumplimentar tres pasos elementales, diseñar el tipo de estudio evitar el sesgo y disminuir en lo posible el azar, segundo cumplimentar con los criterios epidemiológicos de la causalidad y en tercer lugar recordar que el error nos acecha en todo momento, en los comienzos, en el proceso y en el final de nuestra tarea.
    Es necesario tener presente que la relación causa-efecto es básica en nuestras actividades medicas, tanto para la promoción, la prevención como para el diagnostico y la terapéutica y que debemos caminar munidos de una lógica distinta a la clásica donde reinaban y reinan aun la autoridad y la tradición, si pretendemos alejarnos cada vez mas de lo anecdótico y aproximarnos lo mas posible a la medicina basada en la evidencia.
    En síntesis, necesitamos adoptar una nueva modalidad de construir la verdad medica y recordar que la ruptura paradigmática siempre es dolorosa y como tal resistida

10. Glosario
    Como las palabras tienen mas de un sentido y el lenguaje construye, este glosario es solo orientador y da el sentido con el que se considero al escribir el tema.
Aleatorio. ¨Fenómeno¨ de resultado incierto que pueden presentarse de una manera u otra, sin que podamos saber anticipadamente que forma final tendrá y que son muy frecuentes dentro de la realidad. La aleatoriedad se basa en el principio de equiposibilidad.
Análisis. Examen que realizamos sobre la información obtenida para establecer algunas relaciones objetivas que puedan ser interesantes
Contingencia. Algo que puede suceder o no.
Determinismo. Doctrina según la cual los fenómenos están relacionados según leyes rigurosas, siendo de un comportamiento exacto y perfectamente previsibles.
Epidemiología. Estudio de la distribución y determinantes de los estados o acontecimientos relacionados con la salud en poblaciones especificas y la aplicación del estudio al control de los problemas sanitarios
Estadística. Método o técnica que se utiliza para recopilar, organizar, presentar, e interpretar información numérica con la finalidad de extraer conclusiones útiles y servir de análisis de un cierto conjunto a partir del conocimiento de una parte del mismo.
Factor de riesgo. Son factores positivamente asociados con el riesgo de desarrollar enfermedad, pero no suficientes para causarla, pueden ser predisponentes, facilitadores, desencadenantes, potenciadores, endógenos exógenos
Hipótesis. Conjetura, relación entre variables.
Hipótesis nula. Hipótesis de la no diferencia, importante desde el punto de vista metodológico.
Incidencia. Es una relación de los casos nuevos de enfermedad respecto al grupo de sujetos susceptibles en un periodo concreto de tiempo, se expresa en porcentajes
Intervalos de confianza. Son un método que combina información obtenida en muestras sobre la fuerza de la asociación con información sobre los efectos del azar en la probabilidad de obtener los resultados observados.
Método. Ciencia  que formula las reglas de cualquier procedimiento encaminado a la adquisición de un conocimiento.
Modelo biomédico. Basado en el mecanicismo y el reduccionismo cartesiano, el cuerpo como una maquina y la enfermedad como consecuencia de la avería de la maquina, la tarea del medico como la reparación de la maquina. Subscribe a la teoría de una causa una enfermedad y tiende a la especialización
Odds ratio. Productos cruzados puede determinarse en todo tipo de encuesta , si la prevalencia es baja coincide bastante con el RR
Positivismo. Corriente filosófica que a partir de la observación permite la elaboración de leyes generales.
Prevalencia . Fracción de una población que esta enferma en un periodo dado de tiempo
Proporción. Cociente de dos números en los cuales el numerador esta incluido en el denominador.
Randomización. ¨Procedimiento¨ (sorteo, sobres cerrados, tablas de números al azar etc.) que permite la igualdad de probabilidades de cada uno de los individuos de la población para integrar la muestra.
Razón. Es el cociente de dos números en el cual el numerador no esta incluido en el denominador
Riesgo relativo. Es la relación de incidencias entre grupos de los expuestos y no expuestos.
Tabla de contingencia. Tabla de 2 x 2 que se usa para saber si entre dos variables existen o no relaciones.
Tasa. Es un tipo de razón
Técnica. Procedimiento para aprovechamiento científico de los recursos y la pericia necesaria para realizarlos. Se puede decir que la metodología es de orden general y la técnica es más particular.
 

BIBLIOGRAFIA

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