Ordine cronologico: l'evento causa avviene prima dell'evento effetto

Correlazione: l’evento effetto cambia al variare dell’evento causa

Variabilità causale: i cambiamenti negli eventi causali sono causati da cambiamenti negli eventi causali

L'ordine temporale e la correlazione sono direttamente osservabili e la variabilità può essere dimostrata indirettamente escludendo la possibilità di altri fattori.

Definizione: quadro teorico utilizzato nella medicina moderna per distinguere diverse cause e spiegare la loro relazione con le malattie, le loro relazioni reciproche e i loro meccanismi d'azione.

utilizzo

L’obiettivo finale: scoprire nuove cause o cogliere le cause principali per sviluppare strategie di prevenzione delle malattie più complete ed efficaci.

Definizione: una malattia ha spesso più catene causali indipendenti o interconnesse. Diverse catene causali della stessa malattia sono collegate e intrecciate tra loro per formare una rete causale più complessa e completa. La struttura complessiva della rete di connessioni dall'eziologia all'esordio è chiamata rete eziologica

La rimozione di un qualsiasi fattore in una catena di cause può interrompere completamente l’intera catena di cause, impedendo così che la malattia si verifichi attraverso questa catena di cause.

Diverse catene causali possono avere effetti diversi sull'insorgenza della malattia. Una prevenzione efficace dovrebbe eliminare le principali catene causali.

Diverse catene causali possono influenzare in modo indipendente l’insorgenza della malattia e l’interruzione di più catene causali contemporaneamente preverrà sicuramente più casi.

Metodo per cercare un terreno comune: esaminare diverse situazioni in cui si verifica un determinato fenomeno. Se tutte le diverse situazioni presentano condizioni diverse tranne una, allora questa stessa condizione potrebbe essere la causa di un determinato fenomeno in studio.

Metodo della differenza: confronta le occasioni in cui si verifica un determinato fenomeno e le occasioni in cui non si verifica. Se le due occasioni sono uguali tranne che per una differenza, allora questa differenza è la causa del fenomeno.

Come trovare differenze e somiglianze comuni: se esiste un solo fattore comune in varie situazioni in cui si verifica un determinato fenomeno in esame, e non esiste un fattore comune in varie situazioni in cui il fenomeno in esame non si verifica, allora questo fattore comune è la causa del fenomeno oggetto di indagine (due Cercare più volte un terreno comune e più volte cercare le differenze)

Metodo della covariazione: quando c'è una variazione o un cambiamento in un certo fenomeno, c'è una corrispondente variazione o cambiamento in un altro fenomeno, e non importa quale sia la variazione e il cambiamento di quest'ultimo, allora può esserci una relazione causale tra il due. Quando esiste una relazione dose-risposta, è più probabile che esista una relazione causale

Metodo dei residui: se si determina che un certo fenomeno composito è causato da una certa causa composita, sottrai le parti di cui è confermato che hanno connessioni causali, quindi anche le parti rimanenti devono avere connessioni causali.

I metodi di Mill per cercare accordo, cercare differenze e cercare consenso sono applicabili solo a cause sufficienti e necessarie o a relazioni causali estremamente forti e non possono essere utilizzati direttamente per studiare le cause delle malattie croniche non trasmissibili → Cambia "tutti" in "molti" o "maggioranza"

Gli studi randomizzati e controllati utilizzano il raggruppamento casuale per eliminare completamente i fattori di confusione e sono il metodo più affidabile per verificare le relazioni causali nella popolazione. Tuttavia, può essere utilizzato solo per valutare gli effetti di trattamenti e interventi e non può essere utilizzato per studiare direttamente le cause delle malattie.

Gli studi di coorte hanno una relazione causale e sono il metodo più affidabile per verificare la causa della malattia nella popolazione. Sono spesso utilizzati anche per studiare gli effetti avversi del trattamento.

La ricerca epidemiologica si basa sul principio della legge di Muller, raccogliendo prove delle tre condizioni della causa nella popolazione e utilizzandole per dedurre l'esistenza di relazioni causali in medicina.

Tre livelli di inferenza: 1. Inferenza basata su uno studio specifico; 2. Inferenza basata su tutti gli studi simili; 3. Inferenza basata su tutte le prove rilevanti;

La validità delle inferenze dipende dal tipo di disegno dello studio, dalla qualità metodologica dello studio e dalla dimensione del campione, dove la qualità dello studio è più importante della dimensione del campione.

Autenticità e qualità della ricerca

Fattori che determinano la qualità della ricerca

Metodi per valutare la qualità della ricerca

I nove criteri dei criteri di Hill

L'esistenza della correlazione e le caratteristiche temporali della correlazione sono condizioni necessarie e specifiche per giudicare la causalità e sono le condizioni di base per giudicare la causalità.

Tra i criteri non specifici, la coerenza dei risultati è la più importante

Fatta eccezione per i primi 3 elementi, la mancanza di uno o di tutti e 7 gli elementi non è sufficiente per negare l'esistenza di una relazione causale.

Anche se la relazione tra due eventi soddisfa tutte e 10 le condizioni, non è sicuro al 100% che si tratti di una relazione causale.

Definizione: un nuovissimo metodo di sintesi della letteratura che applica determinati metodi standardizzati per recuperare in modo completo e sistematico tutti gli studi originali pubblicati o non pubblicati su un problema specifico e utilizza l'epidemiologia clinica per valutare rigorosamente la letteratura. Principi e metodi sono stati utilizzati per escludere gli studi originali che soddisfacevano i criteri di inclusione, estraevano dati rilevanti ed eseguivano analisi integrate per trarre conclusioni complete più scientifiche e affidabili.

Rafforzata la raccolta sistematica di ricerche originali e inferenze quantitative dai risultati

Per qualsiasi controversia sull’efficacia, l’analisi SR/Meta rappresenta la prova più solida e affidabile