1. Introducción  

Etimológicamente la palabra epidemiología procede  del griego y significa tratado sobre el pueblo (epi sobre, demo-pueblo, logía-tratado). 

Algunos autores que han destacado por su aportación  en la definición de esta disciplina son: 

• Macmahon y Pugh, quienes consideraban que la  epidemiología es el estudio de la distribución de la  salud, de la enfermedad y de sus determinantes  en la población humana, para asegurar una  planificación correcta de los servicios de salud,  vigilar la enfermedad y ejecutar programas de  prevención y control. 
• Jenicek, para quien la Epidemiología es una  ciencia que se encarga de describir procesos de  salud y búsqueda de las soluciones más eficaces. 

Actualmente la definición más extendida es “la ciencia  que estudia la frecuencia y la distribución en el tiempo  y en el espacio de los problemas de salud de las  poblaciones, así como el papel de los factores que los  determinan”. Es decir, que se encarga del estudio del  proceso de salud-enfermedad en las poblaciones  humanas. En ella, la unidad de estudio es la  población. 

MÉTODO EPIDEMIOLÓGICO 

El método epidemiológico está compuesto por  diferentes etapas, cada una de las cuales se  desarrolla por un tipo diferente de epidemiología: 

• Observación y descripción del fenómeno  epidemiológico con el objetivo de obtener  información sobre cuándo, dónde y cómo ocurre  la enfermedad estudiada 🡪EPIDEMIOLOGÍA  DESCRIPTIVA 
• Formulación de hipótesis, con la finalidad de  estudiar una posible relación de causa (factor de  riesgo) y efecto (enfermedad) 🡪 EPIDEMIOLOGÍA ANALÍTICA. 
• Experimentación de las hipótesis, con el fin de  controlar o eliminar distintos factores que pueden  influir o confundir la relación causa-efecto. El  investigador interviene “administrando” un  fármaco o procedimiento 🡪EPIDEMIOLOGÍA  EXPERIMENTAL. 
• Elaboración de un informe final con las  conclusiones del estudio, y si procede,  recomendaciones para mejorar algunos aspectos  de la práctica profesional. 

APLICACIONES DE LA EPIDEMIOLOGÍA 

• Establecer el diagnóstico de salud comunitaria.  Permite saber el estado natural de la enfermedad,  así como establecer indicadores sanitarios que  representen diferentes aspectos del estado de  salud de la población. 
• Conocer la historia natural y social de la  enfermedad, así como saber cuál podría ser su  posible cura. 
• Estudiar las causas de la enfermedad, lo cual  podría ayudar a su prevención. 
• Identificar nuevas patologías. 
• Predecir el curso de las enfermedades y posibilitar  el cálculo del riesgo individual y colectivo de  contraer una determinada enfermedad. 
• Evaluar acciones sanitarias que permitan  establecer programas de salud. 
• Realizar seguimientos mediante la vigilancia  epidemiológica. 

2. Causalidad. 

La epidemiología, al igual que el ser humano en todas  sus facetas, trata de buscar posibles relaciones entre  hechos intentando establecer cuál es la causa de cada  uno de ellos. Por ello resulta fundamental establecer  una serie de criterios que permitan establecer esa  relación causa-efecto.  

Dichos criterios conforman los modelos de  causalidad: 

MODELO DE KOCH-HENLE 

Fue enunciado a finales del siglo XIX cuando la  mayoría de las enfermedades eran infecciosas. Se  trata de un modelo determinista, aunque, más que un  modelo, es un conjunto de reglas de decisión que  hace las siguientes afirmaciones:

• El microorganismo debe encontrarse siempre en  los casos de enfermedad. 
• El microorganismo deberá poder ser aislado en  cultivo, demostrando ser una estructura viva y  distinta de otras que puedan encontrarse en otras  enfermedades. 
• El microorganismo debe distribuirse de acuerdo  con las lesiones y ellas deben explicar las  manifestaciones de la enfermedad. 
• El microorganismo cultivado deberá ser capaz de  producir la enfermedad en el animal de  experimentación. 

MODELO BRADFORD HILL 

Este modelo, considera que la asociación causal no  es determinista, es decir, que no implica que siempre  que se dé el agente causal se produzca la  enfermedad, sino que los individuos estamos  sometidos a una serie de factores y éstos hacen que  la probabilidad de desarrollar la enfermedad aumente.  Los criterios de causalidad que propone son los  siguientes: 

• Fuerza de asociación: a mayor exposición,  mayor probabilidad de enfermedad. 
• Gradiente biológico o efecto dosis respuesta:  la frecuencia en la aparición de la enfermedad se  incrementa con la dosis, el tiempo y el nivel de  exposición. 
• Secuencia temporal: el factor que se estudia  debe preceder al comienzo del efecto que  provoca. 
• Evidencia experimental: se trata de demostrar el  efecto de manera experimental. 
• Consistencia: valora la constancia y  reproducibilidad de la asociación entre distintos  observadores. 
• Plausibilidad biológica y coherencia con otros  conocimientos científicos: explican si la relación  que se quiere demostrar tiene sentido en el  contexto de los conocimientos científicos y  biológicos actuales. 
• Especificidad de la asociación: valora si el factor  en estudio produce un efecto concreto y único, de  

EPIDEMIOLOGÍA

manera que la introducción de dicho factor  conduce a la enfermedad, y su retirada la  eliminación de la misma. 

• Analogía: riesgos similares producen efectos  similares. 

Ninguno de estos principios por sí solo puede dar  evidencia de causalidad y tampoco ninguno de ellos  puede ser requerido como condición indispensable.  Pueden dividirse en criterios de validez interna y  criterios de validez externa. 

MODELO DE HUME 

El modelo de Hume propone los siguientes criterios  de causalidad: 

• La presencia de una fuerte correlación entre la  causa presumible y el efecto. 
• La causa debe preceder al efecto. 
• La causa debe estar presente cada vez que se  produce el efecto. 
• Además de una asociación estadística es  necesario que subyazca un razonamiento lógico y  científico (explicación racional).
  

MODELO DE ROTHAM 

Este modelo tiene un mayor contenido teórico, y  contempla las relaciones multicausales. Fue  desarrollado en el ámbito de la epidemiología y es el  más adaptado a los métodos estadísticos  multivariantes. 

Define causa como todo acontecimiento, condición o  característica que juega un papel esencial en producir  un efecto. Distingue entre: 

• Causa necesaria: aquella que es imprescindible  para que se produzca el efecto. Si se suprime la  causa necesaria desaparece el efecto. Ésta a su  vez se subdivide en: 
• Causa necesaria pero no suficiente: en este  caso la causa puede estar presente y que el  resultado no se produzca ya que necesita la  concurrencia de otros factores. Un ejemplo podría  ser el bacilo de Koch. Su presencia es necesaria  para producir tuberculosis, pero no suficiente. 
• Causa necesaria y suficiente: en este caso la  causa suficiente no precisa de otros factores para  que se produzca la enfermedad. Por tanto,  siempre que aparezca producirá la enfermedad.  Un ejemplo podría ser la presencia de trisomía 21  para producir Síndrome de Down. 
• Causa suficiente: conjunto de factores  incluyendo los necesarios, que culminan con la  producción del efecto. Por tanto, al controlar o  suprimir estos factores, disminuye la frecuencia  del efecto. Por ello, casusas suficientes serían el  grupo de condiciones y acontecimientos mínimos  que inevitablemente producen enfermedad.  Mínimo quiere decir que ninguno es superfluo. Un  ejemplo podría ser el humo del tabaco. Se sabe  que aumento el riesgo de producir cáncer de  pulmón. Es una causa suficiente, pero no es  necesaria para que se produzca la enfermedad, ya  que pueden darse casos de neoplasia pulmonar  sin exposición a humo de tabaco. 
• Causa componente: causa que contribuye a  formar un conglomerado que constituirá una  causa suficiente. 

CARACTERÍSTICAS 

Este modelo cuenta con las siguientes  características: 

• Ninguna de las causas componentes es  superflua. 
• No exige especificidad, es decir, un mismo efecto  puede ser producido por distintas causas  suficientes. 
• Una causa componente puede formar parte de  más de una causa suficiente para el mismo efecto.  Si una causa componente forma parte de todas las  causas suficientes de un efecto, se le denomina  causa necesaria. 
• Una misma causa componente puede formar  parte de distintas causas suficientes de distintos  efectos. 
• Dos causas componentes de una causa suficiente  se considera que tienen una interacción biológica,  es decir, ninguna actúa por su cuenta. El grado de  interacción puede depender de otras causas  componentes.