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Causalidade 
Walter Ramalho, 
em adaptação da profa. Elisabeth C Duarte 
Questões para serem respondidas: 
• O que é inferência causal? 
 
• Qual é o significado de ”hierarquia de causas”? 
 
• Liste os componentes dessa hierarquia para uma determinada doença. 
 
• Porque a análise de série temporal de associações em curto prazo entre 
uma exposição ambiental (tal como temperatura elevada) e mortalidade é 
considerada um método aceitável para avaliar causalidade? 
Explicações para as causas das doenças 
variam conforme cultura e momento histórico 
 
Modelos de causalidade 
Modelos são maneiras de pensar a 
realidade e expressam nossa imaginação 
sobre como o mundo deve funcionar 
 
O mundo é uni ou multicausal? 
Modelos de causalidade 
Postulados de Henle-Koch 
Critérios de Hill 
Modelo de Rothman 
Modelo de Greenland & Robins 
(Dahlgren;Whitehead, 1992) 
Principais determinantes de saúde 
 
O MÉTODO CIENTÍFICO: 
 
Observação do fenômeno 
Tabulação e comparação 
Elaboração de hipótese 
Experimentação da hipótese 
Informação e formulação da lei 
Correspondências 
CIENTÍFICO 
Observação do fenômeno 
Tabulação e comparação 
Elaboração de hipótese 
EPIDEMIOLÓGICO 
Etapa descritiva e exploratória, 
onde o objeto de estudo é total ou 
parcialmente desconhecido e há 
necessidade de se caracterizar o 
problema em questão: 
 
Quem? Quando? Onde? 
 
Correspondências 
CIENTÍFICO: 
Definição de hipótese 
Experimentação da 
hipótese 
Informação e 
formulação da lei 
 
EPIDEMIOLÓGICO 
etapa analítica, dando-se 
continuidade à investigação do 
problema, partindo-se de uma hipótese 
definida, busca-se responder: 
CAUSALIDADE (etiologia/fatores de 
risco) 
MEDIDAS DE PREVENÇÃO, 
CONTROLE OU TRATAMENTO 
AVALIAÇÃO DE PROCEDIMENTOS 
DIAGNÓSTICOS (maior precisão) 
 
Estudos em Epidemiologia --------> associações 
 
Fatores (de risco ou de proteção) ---> efeitos na Saúde 
 (morte, cura, sobrevida) 
 
Objetivos: Gerar evidencias para a tomada de decisão 
 
Conhecimento sobre a 
causalidade das doenças em 
populações humanas. 
Estudos em Epidemiologia --------> associações 
 
Fatores (de risco ou de proteção) ---> efeitos na Saúde 
 (morte, cura, sobrevida) 
 
Objetivos: Gerar evidencias para a tomada de decisão 
 
Conhecimento sobre a 
causalidade das doenças em 
populações humanas. 
Postulados de Koch, revistos por Evans (1976): 
1. Prevalência de doença é maior entre expostos; 
2. Freqüência exposição é maior entre doentes, controlados todos os 
outros fatores de risco; 
3. Incidência da doença é maior entre expostos num acompanhamento 
prospectivo; 
4. A doença sucede a exposição. 
5. Resposta à exposição varia de doença leve a severa; 
6. Uma resposta mensurável sucede a exposição: aparecimento de 
doença ou aumento de sua expressão; 
7. Resposta pode ser provocada experimentalmente; 
8. Controle da exposição reduz incidência de doença; 
9. Controle da exposição modifica curso da doença; 
10. A associação é biológica e epidemiologicamente racional. 
Critérios de Sir Austin Bradford Hill (1897-1991): 
 
1. Força: o efeito de uma suposta causa sobre um suposto efeito é tão grande 
que se pode concluir pela relação causa-efeito; 
2. Consistência: a relação é repetidamente observado em diferentes situações; 
3. Especificidade: uma dada causa deve ter efeito específico: a dada exposição 
deve-se ter uma doença específica; 
4. Temporalidade: a causa precede o efeito; 
5. Gradiente biológico: aumentos de exposição (causa) associam-se a aumentos 
de ocorrências de doença (efeito); 
6. Plausibilidade: mecanismos fisiopatológicos conhecidos podem explicar a 
relação causa-efeito considerada; 
7. Coerência: a relação causa-efeito considerada é coerente com a história 
natural da doença; 
8. Evidencia experimental: uma intervenção quer de exposição ou de privação 
de exposição confirma o conseqüente aparecimento ou desaparecimento de 
efeito; 
9. Analogia: a relação causa-efeito examinada não é esdrúxula mas segue 
padrões de relação já conhecidos em situações semelhante 
Associação reais vs associação falsas 
Associação ??? 
Associação ??? 
Associação se refere ao grau 
no qual um fator tende a variar 
com a variação de um outro 
fator. 
 
Associação reais vs associação falsas 
Associação ??? 
Associação estatistica vs associação causal 
Associação ??? 
Associação estatística 
Associação estatística se refere à 
dependência estatística entre 
duas variáveis, isto é, o grau no 
qual um fator tende a variar com 
a variação de um outro fator 
além do que seria esperado por 
chance apenas. 
 
Associação estatística vs 
Associação causal 
E o que e’ causa? 
Abordagens: 
 
PROBABILISTICA 
ou 
DETERMINISTICA 
Abordagem deterministica: 
define originalmente que ... 
“a causa como um objeto seguido por outro, e 
onde todos os objetos semelhantes ao primeiro 
são seguidos por objetos semelhantes ao 
segundo.” 
Implica que toda causa tem seu efeito evidente. 
 
 
Hume, in Olsen J. J Epidemiol Community Health 2003;57:86–88 
E o que e’ causa? 
CAUSA FORTE 
Isso raramente ocorre em Epidemiologia! 
E o que e’ causa? 
Abordagem probabilistica: 
 
 Puramente estatistica: causa e’ um fator 
que, quando presente, aumenta a 
probabilidade de ocorrencia da doenca; 
 
Olsen J. J Epidemiol Community Health 2003;57:86–88 
E o que e’ causa?: 
Modelo da causa-componente (Rothman): 
Causas componentes agem juntas no campo 
da causalidade para produzir um efeito; 
Uma causa componente é apenas suficiente 
quando os outros componentes causais 
estão presentes, 
Uma causa componente é apenas necessária 
para a doença causada pela constelação 
causal em questão. 
 
Rothman in Olsen J. J Epidemiol Community Health 2003;57:86–88 
Modelo da causa-componente (Rothman): 
Tambem uma abordagem deterministica... 
Essas causas não são globalmente necessárias 
nem suficientes, 
mas afirma que: 
doenças têm causas; 
e se essas causas estiverem presentes no local e 
tempo apropriados, a doença 
NECESSARIAMENTE ocorre! 
 
Rothman in Olsen J. J Epidemiol Community Health 2003;57:86–88 
E o que e’ causa?: 
CAUSA FRACA 
 Causa de uma doença específica pode ser 
definida como o evento, característica ou condiçao 
antecedente que foi necessária para a ocorrência da 
doença no momento em que ela ocorreu, 
considerando todas as demais condições fixas. 
 
Causa: É na verdade uma constelação de 
componentes (modelo causa-componente) 
(ROTHMAN & GREENLAND, 1998). 
E o que e’ causa?: 
Modelo de Rothman 
E o que e’ causa?: 
 
 
Causa suficiente: grupo mínimo de 
condições e eventos que inevitavelmente 
produz a doença 
 
Mínimo significa que nenhuma das 
condições é supérflua 
 
(ROTHMAN & GREENLAND, 1998). 
Associação causal 
Todas possíveis condições ou eventos para uma doença acontecer são 
denominadas de causa componentes (A, B, C, D, E, F,G, H, I, J). 
 
A manifestação da doença ocorre por um conjunto mínimo de 
condições, agindo em sintonia, que representa um 
mecanismo causal da doença é denominado de causa suficiente. 
 
Uma causa suficiente é um conjunto de causas componentes, das 
quais nenhuma é supérflua, ou seja, na ausência de uma delas, a 
doença não se manifesta. 
Causas necessária e suficiente ocorremcom mais freqüência 
em doenças provocadas por vírus, cromossômicas e neoplasias, 
e mais raramente por bactérias; 
 
Causas necessária mas não suficiente ocorrem de forma geral 
nas enfermidades causadas por bactérias; 
 
Causas suficiente mas não necessária, são comuns nas doenças 
nutricionais de causa múltipla 
 
Nem suficiente nem necessária, são exemplos os acidentes 
As doenças têm mais de uma 
causa e algumas das causas – 
por muitas vezes – são 
desconhecidas. 
Exemplo: 
 
 
Sabemos que o parasita da malária é um componente causal 
necessário da doença: malária (sem ele a doença não ocorre). 
Mas, apenas a introdução do parasita da malária no sangue de 
uma pessoas não é suficiente para causar a doença. Ele não é 
uma causa suficiente. 
Outros componentes causais são necessários. Quando um grupo 
mínimo porém suficiente destes componentes causais se 
completam (causa suficiente) a doença ocorre. Poderia ser: 
parasita + hemáceas com receptores adequados + diminuição de 
imunidade + tempo. 
Associação causal 
 E porque precisamos saber se um 
fator associado a uma doença é 
causal ou não? 
Causalidade: 
Para eliminá-lo ou modificá-lo com o intuito de 
prevenir ou controlar o processo de adoecimento 
das populações. A modificação de fatores não 
causais não têm a capacidade de interferir ou 
impactar no curso da doença nas populações. 
 
Exemplo: dentes amarelados por nicotina 
associa-se estatisticamente ao risco de sintomas 
respiratorios frequentes.... 
Outras situações podem não ser tão óbvias! 
Causalidade 
As aparências para a mente são de quatro 
tipos. As coisas ou são o que parecem ser; 
ou não são, nem parecem ser; 
ou são e não parecem ser; 
ou não são, mas parecem ser. 
 
Posicionar-se corretamente frente a todos 
esses casos é a tarefa do homem sábio. 
 
 
Epictetus, Século II d.C. 
Sir Austin Bradford Hill 
“The Environment and Disease: Association or Causation? 
Proceedings of the Royal society of medicine 
January 14, 1965 
Causalidade 
"Todo trabalho científico é incompleto - seja ele observacional 
ou experimental. Todo trabalho científico está vulnerável a ser 
revisto ou modificado pelo avanço do conhecimento. Isto não 
nos dá o direito de ignorar o conhecimento que já temos, ou 
de adiar a tomada de decisão que parece ser necessária em 
um dado momento. 
 
Quem saberia, ..., se o mundo vai acabar esta noite? Verdade, 
mas com as evidências que temos disponiveis, a maioria de 
nós estara prontos para embarcar às 8:30 no dia seguinte."