resumo_causalidade

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<p>Bonita, R. Epidemiologia básica. 2 ed. São Paulo, Santos. 2010 p. 83-98</p><p>RESUMO</p><p>O capítulo cinco do livro Epidemiologia básica aborda o assunto causalidade</p><p>em epidemiologia. Sabendo que o principal princípio da epidemiologia é prevenir</p><p>doenças e agravos à saúde e as maneiras pelas quais podem ser modificadas é</p><p>importante compreender suas causas.</p><p>A causa é um processo pelo qual se faz uma inferência, ou seja, um julgamento</p><p>ligado aos motivos para os desfechos. Podemos assim em epidemiologia dizer que</p><p>existe uma causa suficiente e necessária, suficiente ou necessária, cadeia causal,</p><p>causas únicas e múltiplas, fatores na causalidade e ainda uma interação entre elas.</p><p>Quando falamos de causa suficiente ou necessária há uma condição</p><p>característica ou uma combinação de fatores no desenvolvimento de um desfecho de</p><p>saúde. Ela é suficiente quando inevitavelmente produz ou inicia um desfecho e</p><p>necessária quando o desfecho não pode acontecer na sua ausência.</p><p>Neste sentido uma causa suficiente não é necessariamente um único fator, mas</p><p>na grande maioria das vezes ela compreende diversos fatores. Já a fração atribuível</p><p>é utilizada quantificar o possível impacto preventivo da eliminação de um agente</p><p>causal específico.</p><p>A causa suficiente tem uma causa necessária como seu componente. Um</p><p>componente causal por si só, frequentemente, não é nem necessário nem suficiente.</p><p>Já a cadeia causal verifica-se quem as doenças geralmente têm múltiplos</p><p>fatores causais, que se ligam entre si formando essa cadeia que pode também ser</p><p>chamado de hierarquia de causas.</p><p>Quando se fala em causas únicas e múltiplas o trabalho feito por Koch merece</p><p>destaque. Isso porque seus postulados definem que muitos agentes causais atual e</p><p>conjunto e o organismo causador pode desaparecer após o desenvolvimento da</p><p>doença. Esses postulados se aplicam quando a causa específica é um agente</p><p>infeccioso altamente patogênico, um agente químico ou outro agente específico que</p><p>não possui um portador saudável.</p><p>Existe quatro fatores de causalidade sendo eles: a) fatores predisponentes –</p><p>podem resultar no funcionamento deficiente do sistema; b) fatores capacitastes</p><p>auxiliam na recuperação de uma doença e os incapacitantes – podem favorecer o</p><p>desenvolvimento de determinada doença; c) fatores precipitantes – estão associados</p><p>com o aparecimento da doença; d) fatores reforçadores – precipitam o surgimento de</p><p>uma doença. A expressão fator de risco geralmente é utilizada para fatores associados</p><p>ao risco de desenvolvimento de uma doença, porém não são suficientes para causá-</p><p>las.</p><p>Outro ponto importante é a interação, que consiste no efeito da ação de ou mais</p><p>causas juntas. Ainda pode existir também a hierarquia de causas onde algumas</p><p>causas são determinantes (causas) proximais ou imediatos (fatores precipitantes) e</p><p>outros são determinantes distais ou indiretos (fatores capacitantes).</p><p>Em estudos epidemiológicos que buscam avaliar se um ou mais fatores de risoc</p><p>estão associados a um dado desfecho é necessário avaliar até que ponto diferentes</p><p>fatores de risco se encontram no mesmo ou em nível hierárquico igual.</p><p>Desde modo para estabelecer a causa de uma doença pode se utilizar a</p><p>inferência causal, que é um processo que procura determinar se associações</p><p>observadas são causais ou não. Para conduzir esse processo é necessário antes de</p><p>tudo excluir: acaso, viés e confusão.</p><p>Vale destacar também que a relação temporal é fundamental, a causa deve</p><p>preceder o efeito. Já a plausibilidade trabalha com uma associação onde a causa</p><p>precisa ser consiste com o conhecimento sobre o assunto. Enquanto a consistência é</p><p>verificada quando vários estudos apresentam o mesmo resultado, porém sua falta não</p><p>exclui uma associação causal.</p><p>Também vale a pena se discutir sobre a força de associação, entre uma</p><p>possível causa e o desfecho, que é medida pelo tamanho do risco relativo. A existência</p><p>de um risco relativo maior que dois (RR>2,0) pode ser considerado forte. A força de</p><p>uma associação depende da presença relativa das causas possíveis.</p><p>A relação dose-resposta acontece quando ocorre mudanças no nível de um</p><p>possível fator de risco associados a mudanças de incidência ou prevalência do efeito.</p><p>Por outro lado, a reversibilidade acontece quando há uma redução do risco da doença</p><p>ao se retirar a possível causa.</p><p>Por fim para que se posso demostrar causalidade é importante levar o</p><p>delineamento do estudo em consideração. Dentre os estudos experimentais, ensaios</p><p>clínicos trazem a melhor evidência, entretanto os ensaios comunitários são pouco</p><p>utilizados para determinar causalidade. Já as evidências surgem de estudos</p><p>observacionais. Outro melhor delineamento para o estudo de causalidade são os</p><p>estudos de coorte, tem mínima probabilidade de ocorrência de viés. Por outro lado, os</p><p>estudos de casos e controles fornecem boas evidências sobre a natureza causal de</p><p>uma associação.</p><p>Ademais somam-se os estudos transversais que tem menor capacidade de</p><p>demonstrar causalidade, pois não são capazes de oferecer evidências diretas sobre</p><p>a sequência temporal dos eventos. Por outro lado, os estudos ecológicos fornecem as</p><p>evidências mais fracas em virtude de serem feitas extrapolações incorretas para os</p><p>indivíduos com os dados.</p><p>Para concluir, infelizmente não existe um critério que seja plenamente confiável</p><p>para determinar se uma associação é causal ou não.</p>