Criterios de Bradford Hill

Los Criterios de Bradford Hill , o Criterios de Causación de Hill , son nueve principios que pueden ser útiles para establecer evidencia epidemiológica de causalidad entre eventos. Estos criterios son ampliamente utilizados en la investigación en salud . Los criterios fueron formulados en 1965 por el epidemiólogo inglés Sir Austin Bradford Hill. Los límites exactos del alcance de la aplicabilidad de los criterios siguen siendo objeto de debate.

Definición

En 1965, el estadístico inglés Sir Austin Bradford Hill propuso un conjunto de nueve criterios para obtener evidencia epidemiológica de una relación causal entre una causa putativa y un efecto observado (por ejemplo, demostró una asociación entre el tabaquismo y el cáncer de pulmón). La lista de criterios se ve así [1] :

  1. Fuerza (gravedad del efecto) : un valor de correlación pequeño no significa que no haya un efecto causal, aunque cuanto mayor sea el valor, más probable es la presencia de una relación causal.
  2. Reproducibilidad : la reproducibilidad de los resultados por diferentes personas en diferentes lugares con diferentes muestras aumenta la probabilidad de una relación causal
  3. Especificidad : una relación causal es más probable si hay una población muy específica en un lugar particular y no hay otras explicaciones plausibles para la misma enfermedad. Cuanto más específica sea la relación entre el factor y el efecto de la exposición, mayor será la probabilidad de una relación causal.
  4. Factor de tiempo : el efecto debe venir después de la causa (y si hay un retraso esperado entre la causa y el efecto esperado, entonces el efecto debe venir después de ese retraso)
  5. Gradiente biológico (relación dosis-respuesta) : una exposición más fuerte generalmente debería conducir a un mayor efecto. Sin embargo, en algunos casos, la sola presencia de un factor puede causar un efecto. En otros casos, hay una proporción inversa: más exposición lleva a menos morbilidad
  6. Plausibilidad : la existencia de una explicación plausible para el mecanismo de causalidad aumenta la probabilidad de su existencia (pero Hill señaló que la viabilidad de este criterio está limitada por el conocimiento actual en el área temática)
  7. Consistencia : La consistencia entre los datos epidemiológicos y de laboratorio aumenta la probabilidad de una relación causal. Sin embargo, Hill señaló que "... la ausencia de tal evidencia [de laboratorio] no niega la evidencia epidemiológica de causalidad".
  8. Experimento : "A veces puedes apelar a datos experimentales"
  9. Analogía : el uso de analogías o similitudes entre una relación observada y cualquier otra relación.
  10. Algunos autores también mencionan el criterio de reversibilidad : si se elimina la causa, también desaparecerá el efecto.

Notas

  1. ↑ Edward Tufte: Nuevos escritos, obras de arte y noticias de E.T. www.edwardtufte.com . Consultado el 10 de diciembre de 2020. Archivado desde el original el 10 de diciembre de 2020.