Ordem cronológica: o evento causa ocorre antes do evento efeito

Correlação: o evento de efeito muda conforme o evento de causa muda

Variabilidade causal: mudanças em eventos causais são causadas por mudanças em eventos causais

A ordem temporal e a correlação são diretamente observáveis, e a variabilidade pode ser demonstrada indiretamente, excluindo a possibilidade de outros fatores.

Definição: O quadro teórico utilizado na medicina moderna para distinguir diferentes causas e explicar a sua relação com as doenças, as suas relações entre si e os seus mecanismos de ação.

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O objectivo final: descobrir novas causas ou compreender as causas principais para desenvolver uma estratégia de prevenção de doenças mais abrangente e eficaz.

Definição: Uma doença geralmente tem múltiplas cadeias causais independentes ou inter-relacionadas. Diferentes cadeias causais da mesma doença estão conectadas e entrelaçadas entre si para formar uma rede causal mais complexa e completa. A estrutura geral da rede de conexões desde a etiologia até o início é chamada de rede etiológica.

A remoção de qualquer factor numa cadeia de causas pode cortar completamente toda a cadeia de causas, evitando assim que a doença ocorra através desta cadeia de causas.

Diferentes cadeias causais podem ter efeitos diferentes na ocorrência da doença. A prevenção eficaz deve eliminar as principais cadeias causais.

Diferentes cadeias causais podem afetar de forma independente a ocorrência da doença, e cortar múltiplas cadeias causais ao mesmo tempo evitará definitivamente mais casos.

Método de busca de um terreno comum: Examine diferentes situações onde ocorre um determinado fenômeno. Se todas as diferentes situações têm condições diferentes, exceto uma condição, então essa mesma condição pode ser a causa de um determinado fenômeno em estudo.

Método de diferença: compare as ocasiões em que um determinado fenômeno ocorre e as ocasiões em que ele não ocorre. Se as duas ocasiões forem iguais, exceto por uma diferença, então essa diferença é a causa do fenômeno.

Como encontrar diferenças e semelhanças comuns: Se houver apenas um fator comum em várias ocasiões em que ocorre um determinado fenômeno sob investigação, e não houver um fator comum em todas as ocasiões em que o fenômeno sob investigação não ocorre, então esse fator comum é o causa do fenômeno sob investigação (ambos buscando pontos em comum diversas vezes e buscando diferenças diversas vezes)

Método de covariação: Quando há uma variação ou mudança em um determinado fenômeno, há uma variação ou mudança correspondente em outro fenômeno, e não importa quais sejam as variações e mudanças deste último, então pode haver uma relação causal entre o dois. Quando existe uma relação dose-resposta, é mais provável que exista uma relação causal

Método do resíduo: Se for determinado que um determinado fenômeno composto é causado por uma determinada causa composta, subtraia as partes que foram confirmadas como tendo conexões causais, então as partes restantes também devem ter conexões causais.

Os métodos de Mill de buscar acordo, buscar diferenças e buscar consenso são aplicáveis ​​apenas a causas suficientes e necessárias ou a relações causais extremamente fortes, e não podem ser usados ​​diretamente para estudar as causas de doenças crônicas não transmissíveis → Mude "todos" para "muitos" ou "maioria"

Ensaios clínicos randomizados utilizam agrupamento aleatório para eliminar completamente a confusão e são o método mais confiável para verificar relações causais na população. No entanto, só pode ser utilizado para avaliar os efeitos de tratamentos e intervenções e não pode ser utilizado para estudar diretamente as causas de doenças.

Os estudos de coorte apresentam relação causal e são o método mais confiável para verificar a causa da doença na população. Também são frequentemente utilizados para estudar os efeitos adversos do tratamento.

A pesquisa epidemiológica baseia-se no princípio da lei de Muller, coletando evidências das três condições da causa na população e utilizando-as para inferir a existência de relações causais na medicina.

Três níveis de inferência: 1. Inferência baseada em um estudo específico; 2. Inferência baseada em todos os estudos similares; 3. Inferência baseada em todas as evidências relevantes;

A validade das inferências depende do tipo de desenho do estudo, da qualidade metodológica do estudo e do tamanho da amostra, sendo a qualidade do estudo mais importante do que o tamanho da amostra.

Autenticidade e qualidade da pesquisa

Fatores que determinam a qualidade da pesquisa

Métodos para avaliar a qualidade da pesquisa

Os nove critérios dos critérios de Hill

A existência de correlação e as características temporais da correlação são condições necessárias e específicas para julgar a causalidade e são as condições básicas para julgar a causalidade.

Entre os critérios não específicos, a consistência dos resultados é o mais importante

Com exceção dos 3 primeiros itens, a falta de qualquer um ou de todos os 7 itens não é suficiente para negar a existência de relação causal.

Mesmo que a relação entre dois eventos satisfaça todas as 10 condições, não é 100% certo que seja uma relação causal.

Definição: Um método de síntese de literatura totalmente novo que aplica certos métodos padronizados para recuperar de forma abrangente e sistemática todos os estudos originais publicados ou não publicados sobre um assunto específico e utiliza epidemiologia clínica para avaliar rigorosamente a literatura. Princípios e métodos foram usados ​​para selecionar estudos originais. que atenderam aos critérios de inclusão, extrair dados relevantes e realizar análises integradas para tirar conclusões abrangentes mais científicas e confiáveis.

Fortaleceu a coleta sistemática de pesquisas originais e inferências quantitativas a partir dos resultados

Para qualquer controvérsia sobre eficácia, a análise SR/Meta é a evidência mais sólida e confiável