# data[].attributes.body
Modelo Causalidad de Rothman

# data[].attributes.body
- Me gusta su modelo ya que reconoce la complejidad de la causalidad, ya que su base es un modelo de multifactores los cuales se extrapolan a la medicina, ya que las enfermedades que a diario se exponen en la vida, se caracterizan por un conjunto de situaciones que pueden ocasionarla. El Modelo de Rothman reconoce que los fenómenos de salud y enfermedad rara vez pueden ser atribuidos a una sola causa. Esta comprensión de la causalidad es fundamental en un campo como la epidemiología, donde múltiples factores biológicos, ambientales, sociales y conductuales interactúan para determinar los resultados de salud.

# data[].attributes.body
- Al considerar relaciones multicausales, el modelo de Rothman se adapta bien a métodos estadísticos que permiten analizar la participacion conjunta de varias variables en un resultado de interés.

# data[].attributes.body
- La noción de que ninguna de las causas componentes es superflua o superficial destaca la importancia de examinar cada factor de riesgo y relacionarlo con un el mismo grado de importancia. Reconocer que las causas en conjunto son la sumatoria de una totalidad de eventos que condicionan un descenlace.

# data[].attributes.attachment_caption
Vacunas: puntos claves en la prevención de una enfermedad en su totalidad o en sus formas graves

# data[].attributes.body
- La distinción entre causas necesarias nos permite identificar los factores que son esenciales para la producción de un efecto y aquellos que, aunque importantes, no son indispensables por si solos. Esta diferenciación es útil en la investigación como en la práctica clínica, ya que ayuda a enfocar los esfuerzos en un punto especifico para mejoría de la enfermedad o prevención de alguna enfermedad. Por ejemplo, las campañas de vacunación son efectivas para la prevención primaria de las formas graves de una enfermedad infecciosa, para lo cual se consideraría como causa necesaria el hecho de vacunar a las personas para generar una inmunidad que pueda generar un efecto que es el de poder combatir de forma adecuada la enfermedad

# data[].attributes.attachment_caption
Horizonte de sucesos, la interacción de muchas fuerzas originan un agujero negro...

# data[].attributes.body
- El reconocimiento de la interacción entre causas componentes dentro de una causa suficiente refleja que los efectos de varios factores se pueden unir o combinar para generar un resultado final. Podría compararse con las fuerzas de las que propone el autor Austin Bradford–Hil, ya que si se descubre que una enfermedad es causada por un conjunto de sucesos que empujan al individuo a desarrollarla, se podría considerar que reconocer esos eventos componentes puede reflejar una causa suficiente.

# data[].attributes.body
Se basa en enfermedades infecciosas

# data[].attributes.body
Se basa en enfermedades no infecciosas

# data[].attributes.body
Se basa en la epidemiologia y ciencia de salud

# data[].attributes.body
Estudio de enfermedades infecciosas a través de microorganismos

# data[].attributes.body
Estudio de enfermedades no infecciosas a través de factores diversos

# data[].attributes.body
Comprensión de relaciones causales multicausales en salud

# data[].attributes.body
Reglas de decisión basadas en observaciones y experimentos con microorganismos

# data[].attributes.body
Criterios para evaluar asociaciones y relaciones causales en datos epidemiológicos

# data[].attributes.body
Teoría de causalidad y relaciones causa-efecto

# data[].attributes.body
Causalidad necesaria (relación directa entre microorganismo y enfermedad)

# data[].attributes.body
Causalidad no necesaria y no suficiente (asociaciones y relaciones estadísticas)

# data[].attributes.body
Causalidad multicausal y componentes necesarios/suficientes

# data[].attributes.body
- Presencia del microorganismo en los casos de enfermedad
- Aislamiento y cultivo del microorganismo
- Capacidad de producir la enfermedad en el animal de experimentacion
- Recuperación e identificación del microorganismo

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
- Fuerza de asociación estadística
- Congruencia entre observador
- Especificidad de las causas
- Temporalidad
- Gradiente dosis-respuesta
- Plausibilidad biologica
- Coherencia con otros conocimientos
- Evidencia experimental
- Analogía con otras relaciones causales.

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
- Causa componente: Evento esencial para producir un efecto
- Causa suficiente: Conjunto mínimo de causas componentes para producir el efecto
- Causa necesaria: Causa componente presente en todas las causas necesarias de un efecto
- Posibilidad de que una causa componente forme parte de diferentes causas necesarias de distintos efectos
- Interacción biológica entre causas componentes en una causa suficiente

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
Cada uno de estos modelos tiene su enfoque específico para abordar la causalidad en biología.

- El Modelo de Koch-Henle es relevante para el estudio de enfermedades infecciosas y se centra en la demostración de la presencia del microorganismo como causa de la enfermedad, lo anterior puede ser aplicado a las enfermedades que tiene como agente causal UNO reconocido como el unico, por ejemplo, la enfermedad del chagas es producida por un microorganismo y no se reconoce otro que produzca la misma enfermedad.

- El Modelo de Bradford-Hill, por otro lado, es más aplicable a enfermedades no infecciosas y busca identificar fuerzas de asociación y otras características que sugieran una relación causal. En este modelo se reconocen algunas "fuerzas" o variables que pueden estar relacionandose en todo momento con la aparicion de alguna enfermedad especifica, por ejemplo, la exposicion a tabaco puede producir EPOC, sin embargo hay una relacion causal del tiempo de exposicion con el tiempo de aparicion y su severidad, dicho lo anterior explica las fuerzas de las que nos propone Bradford.

- Finalmente, el Modelo de Rothman es más teórico y permite abordar relaciones multicausales y la interacción de diferentes factores en la producción de efectos. Por ejemplo; se sabe que el cancer de pulmón no solo es causado por el humo de tabaco, ademas se relaciona con factores geneticos, y ambientales como la polución, ademas de otras variables o como el autor las llama "multicausales" que determinan la aparicion de la enfermedad.

Cada enfoque tiene su importancia y aplicación según el tipo de investigación o estudio realizado en biología y medicina.

# data[].attributes.body
Causalidad: dividió éstas en causas inmediatas y esenciales

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
La epidemiología tiene su origen en la idea, expresada por primera vez hace más de 2000 años por Hipócrates, de que los factores ambientales influyen en que aparezcan enfermedades

3. Bonita R, Beaglehole R y Kjellstrom T. (2008). Epidemiología básica. Segunda edición. Organización Panamericana de la Salud

# data[].attributes.body
existen cuatro tipos de causas: una causa material, que es el sujeto u objeto en el que ocurren las cosas; una causa eficiente, que es el proceso en desarrollo; una causa formal y una causa final

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
que establece que la causalidad es un principio del ser, un aspecto fundamental e inseparable del mismo

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
- La causalidad es la forma en que se expresan las leyes científicas.

- El descubrimiento de las causas exigía un proceso intelectual que trasciende las impresiones de nuestros sentidos. Las características de esta relación causal son la contigüidad, la prioridad y la conjunción constante

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
La causalidad es un a priori que se necesita para el conocimiento racional, en tanto que todo lo que ocurre supone algo previo y señala "todo cambio tiene que tener una causa"

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
Considera que el principio de causalidad es un concepto fundamental, que pertenece a las distintas imágenes del mundo, y a la interpretación de las formulas científicas contemporáneas.

1. Álvarez-Martínez H y Pérez-Campos E. (2004). Causalidad en Medicina. Gaceta médica de México, 140(4), 467-472

# data[].attributes.body
Hacia finales del siglo XIX y comienzos del XX empezó a utilizarse cada vez más el enfoque epidemiológico de comparación de tasas de enfermedad en subgrupos de población.

3. Bonita R, Beaglehole R y Kjellstrom T. (2008). Epidemiología básica. Segunda edición. Organización Panamericana de la Salud

# data[].attributes.body
La epidemiología en su forma moderna es una disciplina relativamente nueva que usa métodos cuantitativos para estudiar las enfermedades en las poblaciones humanas, de forma que este conocimiento pueda servir de base para medidas y programas de prevención y control.

3. Bonita R, Beaglehole R y Kjellstrom T. (2008). Epidemiología básica. Segunda edición. Organización Panamericana de la Salud

# data[].attributes.body
La epidemiología se ha definido como "el estudio de la distribución y de los determinantes de los estados o fenómenos relacionados con la salud en poblaciones específicas y la aplicación de este estudio al control de los problemas sanitarios"

3. Bonita R, Beaglehole R y Kjellstrom T. (2008). Epidemiología básica. Segunda edición. Organización Panamericana de la Salud

# data[].attributes.body
La epidemiología es el estudio de cómo se distribuyen

las enfermedades en las poblaciones y los factores que

determinan o influyen en esta distribución. ¿Por que

una enfermedad aparece en unas personas y no en

otras?

2. Gordis L. Capítulo 1: Introducción. En: Gordis L. (2014). Epidemiology. Philadelphia: Elsevier Saunders

# data[].attributes.headline
¿Cuales son los objetivos específicos de la epidemiología?

# data[].attributes.subject
¿Cuales son los objetivos específicos de la epidemiología?

# data[].attributes.body
Identificar la etiología o la causa de una enfermedad y los factores de riesgo relevantes, es decir, los factores que aumentan el riesgo de que una persona padezca una enfermedad.

2. Gordis L. Capítulo 1: Introducción. En: Gordis L. (2014). Epidemiology. Philadelphia: Elsevier Saunders